Codes d'erreur

Cette page fournit des informations sur le dépannage des codes d'erreur courants pour les Gemini API et les Firebase AI Logic SDK.

Erreur 400 : API key not valid. Please pass a valid API key.

Si vous recevez une erreur 400 indiquant API key not valid. Please pass a valid API key., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase n'existe pas ou n'est pas configurée pour être utilisée avec votre application et/ou votre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, alors obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

Erreur 400 : Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Si vous essayez d'envoyer une requête multimodale avec une Cloud Storage for Firebase URL, vous pouvez rencontrer l'erreur 400 suivante :
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cette erreur est due à un projet pour lequel les agents de service requis n'ont pas été correctement provisionnés automatiquement lorsque l'API Agent Platform a été activée dans le projet. Il s'agit d'un problème connu avec certains projets, et nous travaillons à une solution globale.

Voici la solution de contournement pour corriger votre projet et provisionner correctement ces agents de service afin que vous puissiez commencer à inclure des URL Cloud Storage for Firebase dans vos requêtes multimodales. Vous devez être propriétaire du projet et n'avez besoin d'effectuer cet ensemble de tâches qu'une seule fois pour votre projet.

1. Accédez à gcloud CLI et authentifiez-vous.
   Le moyen le plus simple d'y parvenir est d'utiliser Cloud Shell. Pour en savoir plus, consultez la Google Cloud documentation.

2. Si vous y êtes invité, suivez les instructions affichées dans le terminal pour que la gcloud CLI s'exécute sur votre projet Firebase.

   Vous aurez besoin de l'ID de votre projet Firebase, que vous trouverez en haut des Paramètres du projet dans la Firebase console.

3. Provisionnez les agents de service requis dans votre projet en exécutant la commande suivante :

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. Attendez quelques minutes pour vous assurer que les agents de service sont provisionnés, et puis réessayez d'envoyer votre requête multimodale incluant l' Cloud Storage for Firebase URL.

Si cette erreur persiste après plusieurs minutes, contactez l'assistance Firebase.

Erreur 403 : PERMISSION_DENIED: To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check

Si vous recevez une erreur 403 - PERMISSION_DENIED indiquant To access this model, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check, cela signifie que votre requête ne comporte pas de jeton App Check valide et que vous tentez d'accéder à un modèle qui est souvent utilisé de manière abusive.

Certains modèles génératifs ont été identifiés comme étant couramment utilisés de manière abusive par des acteurs malveillants.

Comme vous n'avez pas appliqué App Check pour Firebase AI Logic, votre projet est vulnérable à l'utilisation abusive de ces modèles. Pour protéger nos développeurs, Firebase bloque l'accès à ces modèles, sauf si la requête inclut un jeton App Check valide (ce qui signifie que App Check est appliqué pour Firebase AI Logic).

Avertissement : À partir du 2 novembre 2026, l'application de Firebase App Check sera obligatoire pour utiliser Firebase AI Logic. En savoir plus

Si vous souhaitez accéder au modèle qui a renvoyé l'erreur, procédez comme suit :

1. Configurez App Check pour Firebase AI Logic. Pour le développement local, assurez-vous de configurer le App Check fournisseur de débogage.

   L'application de App Check est essentielle pour protéger Gemini API et Gemini modèles contre les utilisations abusives, et elle est requise pour corriger cette erreur.

2. Renvoyez la requête de votre application à Firebase AI Logic.

   Cette requête enverra un jeton App Check valide, et vous ne recevrez plus cette erreur 403 - PERMISSION_DENIED.

3. Avant de déployer votre application auprès des utilisateurs finaux, vous devez configurer un fournisseur d'attestation de production (tel qu'App Attest, Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) afin que vos utilisateurs finaux puissent accéder à votre fonctionnalité d'IA lorsque App Check est appliqué.

Erreur 403 : PERMISSION_DENIED: Firebase AI Logic has been deactivated in this project. To resume using Firebase AI Logic, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check

Si vous recevez une erreur 403 - PERMISSION_DENIED indiquant Firebase AI Logic has been deactivated in this project. To resume using Firebase AI Logic, you must enforce Firebase App Check. Learn more: https://firebase.google.com/docs/ai-logic/app-check, cela signifie que votre projet Firebase a été identifié comme inactif et que vous n'avez pas appliqué App Check pour Firebase AI Logic.

Les "projets inactifs" sont ceux pour lesquels Firebase AI Logic est activé, mais qui n'ont pas été utilisés récemmentFirebase AI Logic.

Comme vous n'avez pas appliqué App Check pour Firebase AI Logic, votre projet est vulnérable à l'utilisation abusive de l'API Gemini API. Pour protéger votre projet, Firebase a désactivé l'utilisation de Firebase AI Logic jusqu'à ce que vous appliquiez App Check pour Firebase AI Logic.

Avertissement : À partir du 2 novembre 2026, l'application de Firebase App Check sera obligatoire pour utiliser Firebase AI Logic. En savoir plus

Lorsque vous êtes prêt à recommencer à utiliser Firebase AI Logic, procédez comme suit :

1. Configurez App Check pour Firebase AI Logic. Pour le développement local, assurez-vous de configurer le App Check fournisseur de débogage.

   L'application de App Check est essentielle pour protéger Gemini API et Gemini modèles contre les utilisations abusives, et elle est requise pour corriger cette erreur.

2. Renvoyez la requête de votre application à Firebase AI Logic.

   Cette requête enverra un jeton App Check valide, et vous ne recevrez plus cette erreur 403 - PERMISSION_DENIED.

3. Avant de déployer votre application auprès des utilisateurs finaux, vous devez configurer un fournisseur d'attestation de production (tel qu'App Attest, Play Integrity ou reCAPTCHA Enterprise) afin que vos utilisateurs finaux puissent accéder à votre fonctionnalité d'IA lorsque App Check est appliqué.

Erreur 403 : PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

Si vous recevez une erreur 403 indiquant PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., cela signifie généralement que la clé API de votre fichier/objet de configuration Firebase appartient à un autre projet Firebase.

Vérifiez que la clé API listée dans votre fichier/objet de configuration Firebase correspond à la clé API de votre application. Vous pouvez afficher toutes vos clés API dans le panneau API et services > Identifiants de la console Google Cloud.

Si vous constatez qu'elles ne correspondent pas, alors obtenez un nouveau fichier/objet de configuration Firebase, puis remplacez celui qui se trouve dans votre application. Le nouveau fichier/objet de configuration doit contenir une clé API valide pour votre application et votre projet Firebase.

Erreur 403 : Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Si vous recevez une erreur 403 indiquant Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., cela signifie généralement que la clé API de votre configuration Firebase dans votre application comporte des restrictions qui l'empêchent d'appeler l'API requise.

Pour résoudre ce problème, vous devez mettre à jour les restrictions de votre clé API dans la Google Cloud console afin d'inclure l'API requise. Pour Firebase AI Logic, vous devez vous assurer que l'Firebase AI Logic API (firebasevertexai.googleapis.com) est incluse dans la liste des API sélectionnées qui peuvent être appelées à l'aide de la clé API.

Procédez comme suit :

1. Dans la Google Cloud console, ouvrez le API et services > Identifiants panneau.

2. Sélectionnez la clé API que votre application est configurée pour utiliser (par exemple, la "clé iOS" pour une application iOS).

3. Sur la page Modifier la clé API, recherchez la section Restrictions d'API.

4. Assurez-vous que l'option Restreindre la clé est sélectionnée. Si ce n'est pas le cas, votre clé n'est pas limitée, et il est peu probable que ce soit la source de l'erreur.

   Remarque : Si vous disposez d'une clé API non limitée, nous vous recommandons vivement d'appliquer des "restrictions d'API" à votre clé API Firebase.

5. Dans le menu déroulant API sélectionnées, recherchez et sélectionnez l' Firebase AI Logic API pour l'ajouter à la liste des API sélectionnées qui peuvent être appelées à l'aide de la clé API.

6. Cliquez sur Enregistrer.

   L'application des modifications peut prendre jusqu'à cinq minutes.

Remarque : Les API liées à Firebase n'utilisent les clés API que pour identifier le projet Firebase ou l'application, et non pour autoriser l'appel de l'API (comme le permettent certaines autres API). L'autorisation pour les API liées à Firebase est gérée séparément de la clé API, via les autorisations Google Cloud IAM, Firebase Security Rules, ou Firebase App Check. En savoir plus sur les clés API Firebase.

Erreur 404 : Firebase AI Logic genai config not found

Si vous recevez une erreur 404 indiquant Firebase AI Logic genai config not found, cela signifie généralement qu'un paramètre de Firebase AI Logic est mal configuré ou manquant.

Voici les causes les plus probables de cette erreur :

• Vous n'avez pas encore configuré votre projet Firebase pour un fournisseur Gemini API.

  Procédure à suivre :
  Dans la console Firebase, accédez à Services d'IA > AI Logic. Cliquez sur Commencer, puis sélectionnez le fournisseur Gemini API de votre choix. Activez l'API, et Firebase configurera votre projet pour ce fournisseur. Une fois le workflow terminé, réessayez d'envoyer votre requête.

• Si vous avez récemment effectué le workflow de configuration de Firebase AI Logic dans la console Firebase, la configuration de Firebase AI Logic n'est peut-être pas encore disponible pour tous les services de backend requis dans toutes les régions applicables.

  Procédure à suivre :
  Attendez quelques minutes, puis réessayez d’envoyer votre requête.

Erreur 404 : le modèle "was not found or your project does not have access to it" ?

Exemple : "Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3.1-pro-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version."

Plusieurs raisons peuvent expliquer cette erreur.

• Nom de modèle non valide

  • Cause : Le nom de modèle que vous avez fourni n'est pas valide.

  • Correction : Vérifiez le nom et la version de votre modèle par rapport à la liste de tous les modèles compatibles et disponibles. Veillez à vérifier les segments et leur ordre dans le nom du modèle. Exemple :

    • Dernier nom de Gemini 3.x Pro modèle : gemini-3.1-pro-preview (disponible uniquement en preview)
    • Dernier nom de modèle Gemini 3.x Flash : gemini-3.7-flash
    • Dernier nom de modèle Gemini 3.x Flash‑Lite : gemini-3.5-flash-lite
    • Dernier Gemini 3.x Pro Image (alias "Nano Banana Pro") nom de modèle : gemini-3-pro-image
    • Dernier Gemini 3.x Flash Image (alias "Nano Banana 2") nom de modèle : gemini-3.1-flash-image
    • Dernier Gemini 3.x Flash‑Lite Image (alias "Nano Banana 2 Lite") nom de modèle : gemini-3.1-flash-lite-image
    • Dernier Gemini 2.5 Flash Image (alias "Nano Banana") nom de modèle : gemini-2.5-flash-image

• Emplacement non valide (applicable uniquement si vous utilisez le fournisseur Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))

  • Cause : Votre requête tente peut-être d'accéder à un modèle dans un emplacement où il n'est pas disponible.

  • Correction : Assurez-vous que votre requête tente d'accéder au modèle là où il est disponible.

    Lorsque vous utilisez le Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), vous pouvez éventuellement spécifier un emplacement pour accéder au modèle lors de l'initialisation. Si vous ne spécifiez pas d' emplacement, Firebase AI Logic utilise les emplacements par défaut suivants :

    • Lorsque vous utilisez la syntaxe d'initialisation "Agent Platform" : global
    • Lorsque vous utilisez l'ancienne syntaxe d'initialisation "Vertex AI" : us-central1

    Toutefois, tous les modèles ne sont pas compatibles avec ces emplacements par défaut. Cela signifie que, selon le modèle, il peut être nécessaire de définir explicitement un emplacement spécifique lors de l'initialisation.

    • Gemini Modèles en preview et expérimentaux : disponibles uniquement dans l'emplacement global (à l'exception des modèles Live API, voir ci-dessous).

    • Gemini 3.x modèles : disponibles uniquement dans l'emplacement global lorsque vous utilisez Firebase AI Logic. Firebase AI Logic n'est pas encore compatible avec les emplacements us et eu.

    • Gemini 2.5 modèles : disponibles dans de nombreux emplacements.

    • Gemini Live API modèles : disponibles uniquement dans l'emplacement us-central1. L'emplacement global n'est pas compatible.

  Découvrez comment spécifier l'emplacement pour accéder au modèle (y compris les extraits de code).

Erreurs 429 : "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" ou "Resource exhausted, please try again later."

Plusieurs raisons peuvent expliquer cette erreur.

• Vous dépassez votre quota ou le modèle auquel vous accédez est surchargé par les requêtes d'autres personnes.

  L'action à entreprendre dépend de si vous utilisez le Gemini Developer API ou Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Pour en savoir plus sur les quotas et sur la façon de demander un quota supplémentaire, consultez Limites de débit et quotas.

  Si vous utilisez le Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), la Google Cloud documentation fournit un contexte et des conseils supplémentaires pour le code d'erreur 429.

• Vous tentez d'utiliser un modèle ou une fonctionnalité qui nécessite la facturation, mais votre projet Firebase est associé à la formule Spark.

  Si vous utilisez le Gemini Developer API, vous pouvez bénéficier d'un accès limité à certains modèles et à de nombreuses fonctionnalités de base avec le Gemini Developer API "niveau sans frais". Ce niveau vous permet de commencer sans avoir à fournir de mode de paiement, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de passer votre projet Firebase au forfait Blaze avec paiement à l'usage.

  • Certains modèles ne sont pas disponibles avec le Gemini Developer API "niveau sans frais " et nécessitent le"niveau payant ", ce qui signifie que votre projet doit être associé au forfait Blaze avec paiement à l'usage. Par exemple, les modèles suivants nécessitent presque toujours la facturation :

    • La plupart des modèles en preview et expérimentaux
    • Modèles de génération d'images (modèles "Nano Banana")

  • Certains modèles offrent des fonctionnalités de base avec le Gemini Developer API "niveau sans frais", mais nécessitent le "niveau payant" pour utiliser des fonctionnalités plus avancées. Exemple :

    • Lorsque vous utilisez la plupart des Gemini 3.x modèles, l'ancrage avec Google Search ou Google Maps nécessite la facturation.

  En savoir plus sur les formules Firebase et l' Gemini Developer API.

  Pour en savoir plus, consultez la documentation sur les tarifs Gemini Developer API et la FAQ sur la facturation.