Hata kodları

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

API key not valid. Please pass a valid API key. şeklinde bir 400 hatası alırsanız bu genellikle Firebase yapılandırma dosyanızdaki/nesnenizdeki API anahtarının mevcut olmadığı veya uygulamanız ve/veya Firebase projenizle kullanılacak şekilde ayarlanmadığı anlamına gelir.

Firebase yapılandırma dosyanızda/nesnenizde listelenen API anahtarının uygulamanızın API anahtarıyla eşleştiğini kontrol edin. Tüm API anahtarlarınızı Google Cloud konsolundaki API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelinde görüntüleyebilirsiniz.

Eşleşmediklerini fark ederseniz yeni bir Firebase yapılandırma dosyası/nesnesi edinin ve uygulamanızdaki dosyayı/nesneyi değiştirin. Yeni yapılandırma dosyası/nesnesi, uygulamanız ve Firebase projeniz için geçerli bir API anahtarı içermelidir.

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

Cloud Storage for Firebase URL'si içeren çok formatlı bir istek göndermeye çalışıyorsanız aşağıdaki 400 hatasıyla karşılaşabilirsiniz:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Bu hata, Vertex AI API'si projede etkinleştirildiğinde gerekli hizmet aracıları otomatik olarak doğru şekilde sağlanmadığı için oluşur. Bu, bazı projelerde bilinen bir sorundur ve genel bir düzeltme üzerinde çalışıyoruz.

Projenizi düzeltmek ve bu hizmet aracılarının doğru şekilde sağlanmasını sağlamak için geçici çözümü aşağıda bulabilirsiniz. Böylece, çok formatlı isteklerinize Cloud Storage for Firebase URL'lerini eklemeye başlayabilirsiniz. Projede Sahip rolüne sahip olmanız gerekir ve bu görevleri projeniz için yalnızca bir kez tamamlamanız yeterlidir.

1. gcloud CLI ile erişin ve kimliğinizi doğrulayın.
   Bu işlemi yapmanın en kolay yolu Cloud Shell üzerinden gerçekleştirmektir. Daha fazla bilgi için Google Cloud dokümanlarına göz atın.

2. İstenirse gcloud CLI komutunun Firebase projenize karşı çalıştırılması için terminalde gösterilen talimatları uygulayın.

   settings Proje ayarları bölümünün üst kısmında bulabileceğiniz Firebase proje kimliğiniz gerekir.Firebase

3. Aşağıdaki komutu çalıştırarak projenizde gerekli hizmet aracılarını sağlayın:

   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. Hizmet aracılarının sağlandığından emin olmak için birkaç dakika bekleyin ve ardından Cloud Storage for Firebase URL'sini içeren çok formatlı isteğinizi tekrar göndermeyi deneyin.

Birkaç dakika bekledikten sonra bu hatayı almaya devam ederseniz Firebase Destek Ekibi ile iletişime geçin.

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

Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. şeklinde bir 403 hatası alırsanız bu durum genellikle uygulamanızdaki Firebase yapılandırmanızda bulunan API anahtarının, gerekli API'yi çağırmasını engelleyen kısıtlamalara sahip olduğu anlamına gelir.

Bu sorunu düzeltmek için Google Cloud konsolunda API anahtarınızın kısıtlamalarını gerekli API'yi içerecek şekilde güncellemeniz gerekir. Firebase AI Logic için Firebase AI Logic API'nin (firebasevertexai.googleapis.com) API anahtarı kullanılarak çağrılabilen seçili API'ler listesinde yer aldığından emin olmanız gerekir.

Aşağıdaki adımları uygulayın:

1. Google Cloud konsolunda API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelini açın.

2. Uygulamanızın kullanmak üzere yapılandırıldığı API anahtarını seçin (örneğin, iOS uygulaması için "iOS anahtarı").

3. API anahtarını düzenle sayfasında API kısıtlamaları bölümünü bulun.

4. Anahtarı kısıtla seçeneğinin belirlendiğinden emin olun. Bu durumda anahtarınız sınırsızdır ve hatanın kaynağı muhtemelen bu değildir.

   �

5. Seçilen API'ler açılır menüsünde, Firebase AI Logic API'yi arayıp seçerek API anahtarıyla çağrılabilen seçili API'ler listesine ekleyin.

6. Kaydet'i tıklayın.

   Değişikliklerin uygulanması beş dakikayı bulabilir.

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

PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. şeklinde bir 403 hatası alırsanız bu genellikle Firebase yapılandırma dosyanızdaki/nesnenizdeki API anahtarının farklı bir Firebase projesine ait olduğu anlamına gelir.

Firebase yapılandırma dosyanızda/nesnenizde listelenen API anahtarının uygulamanızın API anahtarıyla eşleştiğini kontrol edin. Tüm API anahtarlarınızı Google Cloud konsolundaki API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelinde görüntüleyebilirsiniz.

Eşleşmediklerini fark ederseniz yeni bir Firebase yapılandırma dosyası/nesnesi edinin ve uygulamanızdaki dosyayı/nesneyi değiştirin. Yeni yapılandırma dosyası/nesnesi, uygulamanız ve Firebase projeniz için geçerli bir API anahtarı içermelidir.

404 hatası: Firebase AI Logic genai config not found

Gemini Developer API kullanmaya çalışırken Firebase AI Logic genai config not found şeklinde bir 404 hatası alırsanız bu genellikle Firebase projenizde Firebase AI Logic istemci SDK'larıyla kullanılacak geçerli bir Gemini API anahtarı olmadığı anlamına gelir.

Bu hatanın en olası nedenleri şunlardır:

• Firebase projenizi henüz Gemini Developer API için ayarlamadınız.

  Yapılacak işlem:
  Firebase konsolunda Yapay Zeka Hizmetleri > Yapay Zeka Mantığı'na gidin. Başlayın'ı tıklayın ve Gemini Developer API'ı seçin. API'yi etkinleştirin. Konsol, projenizi Gemini Developer API için ayarlayacaktır. İş akışını tamamladıktan sonra isteğinizi tekrar deneyin.

• Firebase AI Logic kurulum iş akışını Firebase konsolunda çok kısa süre önce tamamladıysanız Gemini API anahtarınız henüz tüm bölgelerdeki gerekli arka uç hizmetlerinde kullanılamıyor olabilir.

  Ne yapmalısınız?
  Birkaç dakika bekleyip isteğinizi tekrar deneyin.

• Gemini API anahtarınız, Firebase projenizden silinmiş olabilir.

  Ne yapmalısınız?
  Firebase AI Logic tarafından kullanılan Gemini API anahtarını nasıl değiştireceğinizi öğrenin.

404 hatası: "was not found or your project does not have access to it" modeli?

Örneğin: "Publisher Model projects/PROJECT-ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-3-pro-image-preview was not found or your project does not have access to it. Please ensure you are using a valid model version."

Bu tür bir hatayı almanıza neden olabilecek birkaç farklı neden vardır.

• Geçersiz model adı

  • Neden: Belirttiğiniz model adı geçerli bir model adı değil.

  • Düzeltme: Model adınızı ve model sürümünüzü, desteklenen ve kullanılabilen tüm modellerin listesiyle karşılaştırın. Model adındaki segmentleri ve bunların sırasını kontrol ettiğinizden emin olun. Örneğin:

    • En yeni Gemini 3.x Pro model adı: gemini-3.1-pro-preview (yalnızca önizlemede kullanılabilir)
    • En yeni Gemini 3.x Flash model adı: gemini-3.5-flash
    • En yeni Gemini 3.x Flash‑Lite model adı: gemini-3.1-flash-lite
    • En yeni Gemini 3.x Pro Image ("Nano Banana Pro" olarak da bilinir) model adı: gemini-3-pro-image-preview (yalnızca önizleme sürümünde kullanılabilir)
    • En yeni Gemini 3.x Flash Image (diğer adıyla "Nano Banana 2") model adı: gemini-3.1-flash-image-preview (yalnızca önizleme sürümünde kullanılabilir)
    • En yeni "Nano Banana" model adı: gemini-2.5-flash-image

• Geçersiz konum (yalnızca Vertex AI Gemini API sağlayıcısı kullanılıyorsa geçerlidir)

  • Neden: Vertex AI Gemini API kullanan her isteğiniz, modele erişmek için konumu içermelidir. İsteğiniz, modelin kullanılamadığı bir konumdaki modele erişmeye çalışıyor olabilir.

  • Düzeltme: İsteğinizin, modelin kullanılabildiği yerde modele erişmeye çalıştığından emin olun.

    Vertex AI Gemini API kullanılırken Firebase AI Logic varsayılan olarak us-central1 olur. Ancak us-central1'da tüm modeller desteklenmez. Bu nedenle, modele bağlı olarak başlatma sırasında belirli bir konumu açıkça ayarlamanız gerekebilir.

    • Gemini Önizleme ve deneysel modeller: Konumun global olarak ayarlanması gerekir (Live API modelleri hariç). Tüm Gemini önizleme ve deneysel modeller (Live API modelleri hariç) yalnızca global konumunda kullanılabilir.

    • Gemini 3.x modelleri: Firebase AI Logic kullanılırken konumun global olarak ayarlanması gerekir. Firebase AI Logic, us ve eu konumlarını henüz desteklemiyor.

    • Gemini 2.5 modelleri: Konum ayarlamak isteğe bağlıdır. Bir konum belirtmezseniz varsayılan değer us-central1 olur.

    • Gemini Live API modelleri: Konum ayarlamak isteğe bağlıdır. Bir konum belirtmezseniz varsayılan değer us-central1 olur. global konumunun desteklenmediğini unutmayın.

  Modele erişmek için konumu belirtme (kod snippet'leri dahil) hakkında daha fazla bilgi edinin.

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

429 hataları, kotanızı aştığınızı veya eriştiğiniz modelin diğer kullanıcılardan gelen isteklerle aşırı yüklendiğini gösterir.

Yapılacak işlem, Gemini Developer API veya Vertex AI Gemini API kullanıp kullanmadığınıza bağlıdır. Kotalar ve ek kota isteme hakkında daha fazla bilgi için Hız sınırları ve kotalar başlıklı makaleyi inceleyin.

Vertex AI Gemini API kullanıyorsanız Vertex AI Gemini API dokümanlarında 429 hata kodu ile ilgili ek bağlam ve rehberlik sağlanır.Google Cloud