इस पेज पर, गड़बड़ी के सामान्य कोड को ठीक करने के तरीके के बारे में बताया गया है. यह जानकारी Gemini API और Firebase AI Logic SDK टूल के लिए है.
400 गड़बड़ी: API key not valid. Please pass a valid API key.
अगर आपको 400 गड़बड़ी मिलती है और उसमें API key not valid. Please pass a valid API key. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड मौजूद नहीं है या उसे आपके ऐप्लिकेशन और/या Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल करने के लिए सेट अप नहीं किया गया है.
देखें कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता हो. Google Cloud Console में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपने सभी एपीआई पासकोड देखे जा सकते हैं.Google Cloud
अगर आपको पता चलता है कि ये पासकोड मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase का नया कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं, इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.
400 गड़बड़ी: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
अगर मल्टीमॉडल अनुरोध भेजा जा रहा है, तो आपको 400 गड़बड़ी मिल सकती है. जैसे:Cloud Storage for FirebaseService agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
यह गड़बड़ी, ऐसे प्रोजेक्ट की वजह से होती है जिसमें ज़रूरी सर्विस एजेंट सही तरीके से अपने-आप प्रोविज़न नहीं किए गए थे, जब प्रोजेक्ट में Vertex AI API चालू किया गया था. कुछ प्रोजेक्ट में यह समस्या आ रही है. हम इसे ठीक करने के लिए काम कर रहे हैं.
अपने प्रोजेक्ट को ठीक करने और इन सर्विस एजेंट को सही तरीके से प्रोविज़न करने के लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं. इससे, आपके मल्टीमॉडल अनुरोधों में Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल किए जा सकेंगे. आपके पास प्रोजेक्ट का मालिक वाला रोल होना चाहिए. साथ ही, आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, टास्क का यह सेट सिर्फ़ एक बार पूरा करना होगा.
gcloud CLI से ऐक्सेस करें और पुष्टि करें.
ऐसा करने का सबसे आसान तरीका, Cloud Shell का इस्तेमाल करना है. ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ पढ़ें.अगर आपसे पूछा जाता है, तो टर्मिनल में दिखाए गए निर्देशों का पालन करके, gcloud CLI को अपने Firebase प्रोजेक्ट के ख़िलाफ़ चलाएं.
आपके पास अपने Firebase प्रोजेक्ट का आईडी होना चाहिए. यह आईडी, settings प्रोजेक्ट सेटिंग में सबसे ऊपर मौजूद होता है.Firebase
अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी सर्विस एजेंट प्रोविज़न करने के लिए, यह निर्देश चलाएं:
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 ''
कुछ मिनट इंतज़ार करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि सर्विस एजेंट प्रोविज़न हो गए हैं. इसके बाद, यूआरएल वाले मल्टीमॉडल अनुरोध को फिर से भेजें. Cloud Storage for Firebase
अगर कई मिनट इंतज़ार करने के बाद भी आपको यह गड़बड़ी दिखती है, तो Firebase की सहायता टीम से संपर्क करें.
403 गड़बड़ी: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
अगर आपको 403 गड़बड़ी मिलती है और उसमें Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन में मौजूद एपीआई पासकोड पर ऐसी पाबंदियां लगी हैं जिनकी वजह से, ज़रूरी एपीआई को कॉल नहीं किया जा सकता.
इसे ठीक करने के लिए, आपको
Google Cloud कंसोल में अपने एपीआई पासकोड की पाबंदियां अपडेट करनी होंगी, ताकि उसमें ज़रूरी एपीआई शामिल किया जा सके. Firebase AI Logic के लिए,
यह पक्का करें कि Firebase AI Logic API
(firebasevertexai.googleapis.com), चुने गए उन
एपीआई की सूची में शामिल हो जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.
यह तरीका अपनाएं:
Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल खोलें.
वह एपीआई पासकोड चुनें जिसे आपका ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है. उदाहरण के लिए, iOS ऐप्लिकेशन के लिए "iOS key".
एपीआई पासकोड में बदलाव करें पेज पर, एपीआई से जुड़ी पाबंदियां सेक्शन ढूंढें.
पक्का करें कि पासकोड पर पाबंदी लगाएं विकल्प चुना गया हो. अगर यह विकल्प नहीं चुना गया है, तो आपके पासकोड पर कोई पाबंदी नहीं है. ऐसे में, हो सकता है कि गड़बड़ी की वजह यह न हो.
चुने गए एपीआई ड्रॉप-डाउन मेन्यू में, Firebase AI Logic एपीआई खोजें और उसे चुनें. इससे, यह चुने गए उन एपीआई की सूची में जुड़ जाएगा जिन्हें एपीआई पासकोड का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है.
सेव करें पर क्लिक करें.
बदलावों को लागू होने में पांच मिनट तक लग सकते हैं.
403 गड़बड़ी: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
अगर आपको 403 गड़बड़ी मिलती है और उसमें PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, किसी दूसरे Firebase प्रोजेक्ट का है.
देखें कि आपके Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता हो. Google Cloud Console में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपने सभी एपीआई पासकोड देखे जा सकते हैं.Google Cloud
अगर आपको पता चलता है कि ये पासकोड मेल नहीं खाते हैं, तो Firebase का नया कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं, इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट को बदलें. नए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.
404 गड़बड़ी: Firebase AI Logic genai config not found
अगर Gemini Developer API का इस्तेमाल करने की कोशिश की जा रही है और आपको
404 गड़बड़ी मिलती है, जिसमें Firebase AI Logic genai config not found लिखा होता है, तो आम तौर पर इसका मतलब है
कि आपके Firebase प्रोजेक्ट में, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल के साथ इस्तेमाल करने के लिए, Gemini API का मान्य पासकोड नहीं है.
इस गड़बड़ी की ये वजहें हो सकती हैं:
आपने अब तक, Gemini Developer API के लिए अपना Firebase प्रोजेक्ट सेट अप नहीं किया है.
क्या करें:
Firebase कंसोल में, AI सेवाएं > AI Logic पर जाएं. शुरू करें पर क्लिक करें. इसके बाद, Gemini Developer API चुनें. एपीआई चालू करें. इसके बाद, कंसोल आपके प्रोजेक्ट को Gemini Developer API के लिए सेट अप कर देगा. वर्कफ़्लो पूरा करने के बाद, अपना अनुरोध फिर से भेजें.अगर आपने हाल ही में Firebase AI Logic सेटअप का वर्कफ़्लो Firebase कंसोल में पूरा किया है, तो हो सकता है कि Gemini API का पासकोड, सभी इलाकों में ज़रूरी बैकएंड सेवाओं के लिए अब तक उपलब्ध न हो.
क्या करें:
कुछ मिनट इंतज़ार करें. इसके बाद, अपना अनुरोध फिर से भेजें.हो सकता है कि Gemini API का पासकोड, आपके Firebase प्रोजेक्ट से मिट गया हो.
क्या करें:
जानें कि Gemini API पासकोड को कैसे बदलें जिसका इस्तेमाल Firebase AI Logic करता है.
404 गड़बड़ी: क्या मॉडल "was not found or your project does not have access to it" है?
उदाहरण के लिए: "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."
इस तरह की गड़बड़ी मिलने की कई वजहें हो सकती हैं.
मॉडल का नाम अमान्य है
वजह: आपने जो मॉडल का नाम दिया है वह मान्य नहीं है.
ठीक करने का तरीका: सभी काम करने वाले और उपलब्ध मॉडल की सूची में, अपने मॉडल का नाम और मॉडल का वर्शन देखें. मॉडल के नाम में मौजूद सेगमेंट और उनके क्रम की जांच करना न भूलें. उदाहरण के लिए:
- नवीनतम Gemini 3.x Pro मॉडल का नाम:
gemini-3.1-pro-preview(यह सिर्फ़ झलक के तौर पर उपलब्ध है) - नवीनतम Gemini 3.x Flash मॉडल का नाम:
gemini-3.5-flash - नवीनतम Gemini 3.x Flash‑Lite मॉडल का नाम:
gemini-3.1-flash-lite - नवीनतम Gemini 3.x Pro Image (जिसे "Nano Banana Pro" भी कहा जाता है)
मॉडल का नाम:
gemini-3-pro-image - नवीनतम Gemini 3.x Flash Image (जिसे "Nano Banana 2" भी कहा जाता है)
मॉडल का नाम:
gemini-3.1-flash-image - नवीनतम Gemini 3.x Flash‑Lite Image (जिसे "Nano Banana 2 Lite" भी कहा जाता है)
मॉडल का नाम:
gemini-3.1-flash-lite-image - नवीनतम Gemini 2.5 Flash Image (जिसे "Nano Banana" भी कहा जाता है) मॉडल का नाम:
gemini-2.5-flash-image
- नवीनतम Gemini 3.x Pro मॉडल का नाम:
जगह की जानकारी अमान्य है (यह सिर्फ़ Vertex AI Gemini API उपलब्ध कराने वाली कंपनी का इस्तेमाल करने पर लागू होता है)
वजह: आपके हर अनुरोध में, जिसका इस्तेमाल Vertex AI Gemini API मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह की जानकारी शामिल होनी चाहिए. हो सकता है कि आपका अनुरोध, किसी ऐसे इलाके में मौजूद मॉडल को ऐक्सेस करने की कोशिश कर रहा हो जहां वह मॉडल उपलब्ध नहीं है.
ठीक करने का तरीका: पक्का करें कि आपका अनुरोध, उस मॉडल को ऐक्सेस करने की कोशिश कर रहा हो जो उपलब्ध है.
Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करते समय, Firebase AI Logic डिफ़ॉल्ट रूप से
us-central1पर सेट होता है. हालांकि,us-central1में सभी मॉडल काम नहीं करते. इसका मतलब है कि मॉडल के हिसाब से, आपको शुरू में ही कोई खास जगह की जानकारी साफ़ तौर पर सेट करनी पड़ सकती है.Gemini Gemini के प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंटल मॉडल: जगह की जानकारी को
globalपर सेट करना ज़रूरी है. हालांकि, Live API मॉडल के लिए ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. सभी प्रीव्यू और एक्सपेरिमेंटल Gemini मॉडल (Live API मॉडल को छोड़कर) सिर्फ़globalजगह की जानकारी में उपलब्ध हैं.Gemini 3.x मॉडल: Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय, जगह की जानकारी को
globalपर सेट करना ज़रूरी है. Firebase AI Logic जगहों की जानकारी के लिएusऔरeuअब तक काम नहीं करता.Gemini 2.5 मॉडल: जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर कोई जगह की जानकारी नहीं दी जाती है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से
us-central1सेट होता है.Gemini Live API मॉडल: जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर कोई जगह की जानकारी नहीं दी जाती है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से
us-central1सेट होता है. ध्यान दें किglobalजगह की जानकारी काम नहीं करती.
मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए, जगह की जानकारी तय करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें . इसमें कोड स्निपेट भी शामिल हैं .
429 गड़बड़ियां: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" या "Resource exhausted, please try again later."
429 गड़बड़ियों का मतलब है कि या तो आपने अपना कोटा पार कर लिया है या जिस मॉडल को ऐक्सेस किया जा रहा है उस पर अन्य लोगों के अनुरोधों का ज़्यादा लोड है.
आपको कौनसी कार्रवाई करनी है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि Gemini Developer API या Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा रहा है. कोटा और ज़्यादा कोटा का अनुरोध करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, रेट लिमिट और कोटा देखें.
अगर Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो Google Cloud दस्तावेज़ में, गड़बड़ी कोड 429 के बारे में ज़्यादा जानकारी और दिशा-निर्देश दिए गए हैं.