Tipps zur Fehlerbehebung

Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Diagnose und Behebung häufiger Probleme, die beim Sie die Gemini API aufrufen. Wenn Probleme mit dem API-Schlüssel auftreten, prüfen Sie, ob Sie sie eingerichtet haben API-Schlüssel gemäß dem Einrichtungsleitfaden für den API-Schlüssel korrekt einrichten.

Fehlercodes

In der folgenden Tabelle sind häufige Fehlercodes aufgeführt, die auftreten können, sowie Erklärungen zu ihren Ursachen und Schritten zur Fehlerbehebung:

HTTP-Code Status Beschreibung Lösung
400 INVALID_ARGUMENT Der Anfragetext ist fehlerhaft. In der API-Referenz finden Sie das Anfrageformat, Beispiele und unterstützte Versionen. Die Verwendung von Funktionen einer neueren API-Version mit einem älteren Endpunkt kann zu Fehlern führen.
400 FAILED_PRECONDITION Die kostenlose Stufe der Gemini API ist in Ihrem Land nicht verfügbar. Aktivieren Sie die Abrechnung für Ihr Projekt in Google AI Studio. Wenn Sie die Gemini API verwenden möchten, müssen Sie ein kostenpflichtiges Abo mit Google AI Studio einrichten.
403 PERMISSION_DENIED Ihrem API-Schlüssel fehlen die erforderlichen Berechtigungen. Prüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel festgelegt ist und die erforderlichen Zugriffsrechte hat.
404 NOT_FOUND Die angeforderte Ressource wurde nicht gefunden. Prüfen Sie, ob alle Parameter in der Anfrage für Ihre API-Version gültig sind.
429 RESOURCE_EXHAUSTED Sie haben die Ratenbegrenzung überschritten. Achten Sie darauf, dass Sie die Ratenbegrenzung des Modells einhalten. Fordern Sie bei Bedarf eine Kontingenterhöhung an.
500 INTERN Bei Google ist ein unerwarteter Fehler aufgetreten. Warten Sie einen Moment und wiederholen Sie Ihre Anfrage. Wenn das Problem nach einem neuen Versuch weiterhin besteht, melden Sie es bitte über die Schaltfläche Feedback geben in Google AI Studio.
503 UNAVAILABLE Der Dienst ist möglicherweise vorübergehend überlastet oder ist nicht verfügbar. Warten Sie einen Moment und wiederholen Sie Ihre Anfrage. Wenn das Problem nach einem neuen Versuch weiterhin besteht, melden Sie es bitte über die Schaltfläche Feedback geben in Google AI Studio.

API-Aufrufe auf Fehler von Modellparametern prüfen

Achten Sie darauf, dass Ihre Modellparameter die folgenden Werte nicht überschreiten:

Modellparameter Werte (Bereich)
Anzahl der Kandidaten 1–8 (Ganzzahl)
Temperatur 0,0–1,0
Max. Ausgabetokens Verwenden Sie get_model (Python) um die maximale Anzahl von Tokens für das von Ihnen verwendete Modell zu ermitteln.
TopP 0,0–1,0

Neben der Überprüfung der Parameterwerte sollten Sie darauf achten, die richtigen API-Version (z.B. /v1 oder /v1beta) und das die benötigten Features unterstützt. Wenn sich eine Funktion beispielsweise in der Betaphase befindet, veröffentlichen, ist er nur in der /v1beta API-Version verfügbar.

Prüfen, ob Sie das richtige Modell haben

Achten Sie darauf, dass Sie ein unterstütztes Modell verwenden, das in unserer Modelle.

Sicherheitsprobleme

Wenn Sie sehen, dass eine Aufforderung aufgrund einer Sicherheitseinstellung in Ihrem API-Aufruf blockiert wurde, Prüfen Sie den Prompt in Bezug auf die Filter, die Sie im API-Aufruf festgelegt haben.

Wenn du „BlockedReason.OTHER“ siehst, verstößt die Anfrage oder Antwort möglicherweise gegen die Nutzungsbedingungen oder anderweitig nicht unterstützt werden.

Modellausgabe verbessern

Wenn Sie eine hochwertigere Modellausgabe erzielen möchten, sollten Sie strukturiertere Prompts schreiben. Die Auf der Seite Einführung in den Prompt-Entwurf einige grundlegende Konzepte, Strategien und Best Practices für den Einstieg.

Wenn Sie Hunderte Beispiele für gute Eingabe-/Ausgabepaare haben, können Sie auch sollten Sie die Modellabstimmung in Betracht ziehen.

Tokenlimits

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zu Tokens. um Tokens und ihre Limits zu zählen.

Bekannte Probleme

  • Die API unterstützt nur Englisch. Prompts in verschiedenen Sprachen können zu unerwarteten oder sogar blockierten Antworten führen. Siehe verfügbare Sprachen.

Fehler melden

Nehmen Sie an Diskussionen im Google AI-Entwicklerforum teil. wenn Sie Fragen haben.