En esta página, se proporciona información para solucionar problemas relacionados con los códigos de error comunes de Gemini API y los Firebase AI Logic SDKs.
Error 400: API key not valid. Please pass a valid API key.
Si recibes un error 400 que dice API key not valid. Please pass a valid API key., por lo general, significa que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase no existe o no está configurada para usarse con tu app o proyecto de Firebase.
Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el APIs y servicios > Credenciales panel en la Google Cloud consola.
Si descubres que no coinciden, entonces obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo, y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y proyecto de Firebase.
Error 400: Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Si intentas enviar una solicitud multimodal con una Cloud Storage for Firebase
URL, es posible que encuentres el siguiente error 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Este error se debe a un proyecto que no tenía los agentes de servicio requeridos aprovisionados automáticamente de forma correcta cuando se habilitó la Agent Platform API en el proyecto. Este es un problema conocido con algunos proyectos, y estamos trabajando en una solución global.
Esta es la solución alternativa para corregir tu proyecto y aprovisionar correctamente estos agentes de servicio para que puedas comenzar a incluir URLs en tus solicitudes multimodales.Cloud Storage for Firebase Debes ser propietario del proyecto y solo debes completar este conjunto de tareas una vez por proyecto.
Accede a gcloud CLI y autentícate en ella.
La forma más sencilla de hacerlo es desde Cloud Shell. Obtén más información en la Google Cloud documentación.Si se te solicita, sigue las instrucciones que se muestran en la terminal para que la gcloud CLI se ejecute en tu proyecto de Firebase.
Necesitarás el ID de tu proyecto de Firebase, que puedes encontrar en la parte superior de la settings Configuración del proyecto en la Firebase console.
Ejecuta el siguiente comando para aprovisionar los agentes de servicio requeridos en tu proyecto:
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 ''
Espera unos minutos para asegurarte de que se aprovisionen los agentes de servicio y, luego, vuelve a intentar enviar tu solicitud multimodal que incluye la Cloud Storage for Firebase URL.
Si sigues recibiendo este error después de esperar varios minutos, comunícate con el equipo de asistencia de Firebase.
Error 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Si recibes un error 403 que dice Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., por lo general, significa que la clave de API en tu configuración de Firebase en tu app tiene restricciones que impiden que llame a la API requerida.
Para solucionar este problema, debes actualizar las restricciones de tu clave de API en la
Google Cloud consola para incluir la API requerida. En el caso de Firebase AI Logic,
debes asegurarte de que la Firebase AI Logic API
(firebasevertexai.googleapis.com) esté incluida en la lista de APIs seleccionadas a las que se puede llamar con la clave de API.
Sigue estos pasos:
En la consola de Google Cloud, abre el panel de APIs y servicios > Credenciales.
Selecciona la clave de API que está configurada para usar tu aplicación (por ejemplo, la "clave de iOS" para una app para iOS).
En la página Editar clave de API, busca la sección Restricciones de API.
Asegúrate de que esté seleccionada la opción Restringir clave. Si no lo está, tu clave no está restringida, y es probable que esta no sea la fuente del error.
En el menú desplegable APIs seleccionadas, busca y selecciona la Firebase AI Logic API para agregarla a la lista de APIs seleccionadas a las que se puede llamar con la clave de API.
Haz clic en Guardar.
Es posible que los cambios tarden hasta cinco minutos en aplicarse.
Error 403: PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Si recibes un error 403 que dice PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., por lo general, significa que la clave de API en tu objeto o archivo de configuración de Firebase pertenece a un proyecto de Firebase diferente.
Verifica que la clave de API que aparece en tu objeto o archivo de configuración de Firebase coincida con la clave de API de tu app. Puedes ver todas tus claves de API en el APIs y servicios > Credenciales panel en la Google Cloud consola.
Si descubres que no coinciden, entonces obtén un objeto o archivo de configuración de Firebase nuevo, y, luego, reemplaza el que está en tu app. El objeto o archivo de configuración nuevo debe contener una clave de API válida para tu app y proyecto de Firebase.
Error 404: Firebase AI Logic genai config not found
Si recibes un error 404 que dice Firebase AI Logic genai config not found,
por lo general, significa que una configuración de Firebase AI Logic está mal configurada o
falta.
Estas son las causas más probables de este error:
Aún no configuraste tu proyecto de Firebase para un proveedor Gemini API.
Qué hacer:
En la Firebase console, ve a Servicios de IA > AI Logic. Haz clic en Comenzar y, luego, selecciona el proveedor Gemini API que elegiste. Habilita la API y Firebase configurará tu proyecto para ese proveedor. Después de completar el flujo de trabajo, vuelve a intentar realizar la solicitud.Si recientemente completaste el flujo de trabajo de configuración de Firebase AI Logic en la consola Firebase, es posible que la configuración de Firebase AI Logic aún no esté disponible para todos los servicios de backend requeridos en todas las regiones aplicables.
Qué hacer:
Espera unos minutos y, luego, vuelve a intentar realizar la solicitud.
Error 404: ¿El modelo "was not found or your project does not have access to it"?
Por ejemplo: "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."
Hay varias razones por las que podrías recibir un error como este.
Nombre de modelo no válido
Causa: El nombre del modelo que proporcionaste no es válido.
Solución: Compara el nombre y la versión del modelo con la lista de todos los modelos compatibles y disponibles. Asegúrate de verificar los segmentos y su orden en el nombre del modelo. Por ejemplo:
- Nombre del modelo Gemini 3.x Pro
más reciente:
gemini-3.1-pro-preview(solo disponible en versión preliminar) - Nombre del modelo más reciente:
gemini-3.6-flashGemini 3.x Flash - Nombre del modelo más reciente: Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.5-flash-lite - Nombre del modelo Gemini 3.x Pro Image más reciente (también conocido como "Nano Banana Pro")
:
gemini-3-pro-image - Gemini 3.x Flash Image más reciente (también conocido como "Nano Banana 2")
nombre del modelo:
gemini-3.1-flash-image - Nombre del modelo Gemini 3.x Flash‑Lite Image (también conocido como "Nano Banana 2 Lite")
:
gemini-3.1-flash-lite-image - Nombre del modelo Gemini 2.5 Flash Image más reciente (también conocido como "Nano Banana")
:
gemini-2.5-flash-image
- Nombre del modelo Gemini 3.x Pro
más reciente:
Ubicación no válida (solo aplicable si se usa el proveedor Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI))
Causa: Es posible que tu solicitud intente acceder a un modelo en una ubicación en la que no está disponible.
Solución: Asegúrate de que tu solicitud intente acceder al modelo donde esté disponible.
Cuando usas el Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), puedes especificar de forma opcional una ubicación para acceder al modelo durante la inicialización. Si no especificas una ubicación, entonces Firebase AI Logic usa las siguientes ubicaciones de forma predeterminada:
- Cuando se usa la sintaxis de inicialización de "Agent Platform":
global - Cuando se usa la sintaxis de inicialización heredada de "Vertex AI":
us-central1
Sin embargo, no todos los modelos son compatibles con estas ubicaciones predeterminadas. Esto significa que, según el modelo, es posible que se requiera configurar explícitamente una ubicación específica durante la inicialización.
Gemini Modelos preliminares y experimentales: Solo disponibles en la ubicación
global(excepto los modelos Live API, consulta más abajo).Gemini 3.x modelos: Solo disponibles en la ubicación
globalcuando se usa Firebase AI Logic. Firebase AI Logic aún no admite las ubicacionesusyeu.Gemini 2.5 modelos: Disponibles en muchas ubicaciones.
modelos: Solo disponibles en la
us-central1ubicación.Gemini Live API No se admite la ubicaciónglobal.
- Cuando se usa la sintaxis de inicialización de "Agent Platform":
Obtén más información para especificar la ubicación para acceder al modelo (incluidos los fragmentos de código).
Errores 429: "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details" o "Resource exhausted, please try again later."
Los errores 429 indican que estás excediendo tu cuota o que el modelo al que accedes está sobrecargado por las solicitudes de otras personas.
La acción que debes realizar depende de si usas la Gemini Developer API o Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI). Para obtener más información sobre las cuotas y cómo solicitar cuotas adicionales, consulta Límites de frecuencia y cuotas.
Si usas el Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), la documentación de Google Cloud proporciona contexto y orientación adicionales para el código de error 429.