トラブルシューティングガイド

このガイドは、Google Compute Engine で発生し、 Gemini API を呼び出しますAPI キーに関する問題が発生した場合は、 API キー設定ガイドに沿って API キーを正しく設定します。

エラーコード

次の表に、発生する可能性のある一般的なエラーコードと、原因の説明とトラブルシューティングの手順:

HTTP コード	ステータス	説明	ソリューション
400	INVALID_ARGUMENT	リクエスト本文の形式が正しくありません。	リクエストの形式、例、サポートされているバージョンについては、API リファレンスをご覧ください。新しい API バージョンの機能を古いエンドポイントで使用すると、エラーが発生する可能性があります。
400	FAILED_PRECONDITION	お住まいの国では Gemini API の無料枠を利用できません。Google AI Studio でプロジェクトの課金を有効にしてください。	Gemini API を使用するには、Google AI Studio を使用して有料プランを設定する必要があります。
403	PERMISSION_DENIED	API キーに必要な権限がありません。	API キーが設定され、適切なアクセス権があることを確認してください。
404	NOT_FOUND	リクエストされたリソースが見つかりませんでした。	お使いの API バージョンに対して、リクエスト内のすべてのパラメータが有効かどうかを確認します。
429	RESOURCE_EXHAUSTED	レート制限を超えました。	モデルのレート制限内であることを確認します。必要に応じて、割り当ての増加をリクエストします。
500	INTERNAL	Google 側で予期しないエラーが発生しました。	しばらくしてからもう一度お試しください。再試行しても問題が解決しない場合は、Google AI Studio の [フィードバックを送信] ボタンを使用して報告してください。
503	UNAVAILABLE	サービスが一時的に過負荷になっているか、ダウンしている可能性があります。	しばらくしてからもう一度お試しください。再試行しても問題が解決しない場合は、Google AI Studio の [フィードバックを送信] ボタンを使用して報告してください。

API 呼び出しでモデルパラメータのエラーを確認する

モデルパラメータが次の値の範囲内であることを確認します。

モデルパラメータ	値（範囲）
受験者数	1 ～ 8（整数）
体温	0.0 ～ 1.0
最大出力トークン	使用 `get_model`（Python）を使用して、使用するモデルのトークンの最大数を決定します。
TopP	0.0 ～ 1.0

パラメータ値を確認するだけでなく、 API バージョン（例:/v1 または /v1beta）と必要な機能をサポートするモデルです。たとえば、ある機能がベータ版 /v1beta API バージョンでのみ使用できます。

正しいモデルを使用しているかどうかを確認する

必ず、モデルページをご覧ください。

安全性に関する問題

API 呼び出しの安全性設定が原因でプロンプトがブロックされている場合は、 API 呼び出しで設定したフィルタに関してプロンプトを確認します。

「BlockedReason.OTHER」が表示された場合、クエリまたはレスポンスが利用規約に違反している可能性があります。またはサポート対象外となる場合があります。

モデル出力を改善する

より高品質のモデル出力のためには、より構造化されたプロンプトを記述することを検討します。「プロンプト設計の概要ページでは、基本的なコンセプト、戦略、ベストプラクティスを学びます。

適切な入出力ペアのサンプルが数百個ある場合は、モデルのチューニングを検討してください。

トークンの上限について

トークンガイドを読み、トークントークンとその制限をカウントできます。

既知の問題

この API は英語にのみ対応しています。異なる言語でプロンプトを送信すると、ブロックされることもあります。利用可能な言語をご覧ください。

バグを報告

Google AI デベロッパーフォーラムのディスカッションにご参加くださいをご覧ください。

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