In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie häufige Probleme diagnostizieren und beheben, die beim Aufrufen der Gemini API auftreten. Probleme können entweder im Backend-Dienst der Gemini API oder in den Client-SDKs auftreten. Unsere Client-SDKs sind Open Source und in den folgenden Repositories verfügbar:
Wenn Probleme mit dem API-Schlüssel auftreten, prüfen Sie, ob Sie Ihren API-Schlüssel gemäß der Anleitung zur Einrichtung des API-Schlüssels korrekt eingerichtet haben.
Fehlercodes
Eine vollständige Referenz aller Fehlercodes, einschließlich HTTP-Statuscodes, Codes für blockierte Generierung und Fehlercodes für Inhalte, finden Sie auf der API-Fehler Seite.
Wiederholungsstrategie
Wenn Sie eine Fehlermeldung erhalten, die darauf hinweist, dass Sie die Anfrage wiederholen sollten (z. B. 429 RESOURCE_EXHAUSTED oder 503 UNAVAILABLE), empfehlen wir, eine Strategie für exponentiellen Backoff zu implementieren. Das bedeutet, dass Sie vor dem ersten Wiederholungsversuch eine kurze Zeit warten und dann die Wartezeit zwischen den nachfolgenden Wiederholungsversuchen allmählich verlängern.
Die offiziellen Client-SDKs für die Gemini API, z. B. das Python SDK, enthalten standardmäßig eine automatische Wiederholungslogik mit exponentiellem Backoff zur Behandlung vorübergehender Fehler wie Zeitüberschreitungen, Netzwerkprobleme und Ratenlimits (429 und 5xx Statuscodes). Das Python SDK wiederholt vorübergehende Fehler beispielsweise automatisch bis zu viermal mit einer anfänglichen Verzögerung von etwa 1 Sekunde und einer maximalen Verzögerung von 60 Sekunden.
Wenn Sie direkte REST API-Anfragen stellen oder Ihre Wiederholungslogik anpassen, sollten Sie die folgenden Best Practices beachten, um die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Anfrage zu erhöhen und den Dienst nicht zu überlasten:
- Exponentiellen Backoff verwenden:Warten Sie vor dem ersten Wiederholungsversuch eine kurze Zeit (z. B. 1 Sekunde) und verlängern Sie dann die Verzögerung exponentiell (z. B. 2, 4 und 8 Sekunden).
- Jitter hinzufügen:Fügen Sie der Verzögerung zufälligen „Jitter“ hinzu, um zu verhindern, dass alle Clients genau gleichzeitig einen Wiederholungsversuch starten.
- Wiederholungsversuche bei bestimmten Fehlern:Wiederholen Sie nur vorübergehende Fehler (z. B.
429,408oder5xx). Wiederholen Sie keine Clientfehler (z. B.400oder403), da diese auf Probleme wie ungültige API-Schlüssel oder eine fehlerhafte Syntax hinweisen. - Maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen festlegen:Definieren Sie eine maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen, um Endlosschleifen zu vermeiden.
API-Aufrufe auf Fehler bei Modellparametern prüfen
Prüfen Sie, ob die Modellparameter innerhalb der folgenden Werte liegen:
| Modellparameter | Werte (Bereich) |
| Anzahl der Kandidaten | 1–8 (Ganzzahl) |
| Temperatur | 0,0–1,0 |
| Maximale Ausgabetokens | Verwenden Sie die Seite „Modelle“, um die maximale Anzahl von Tokens für das verwendete Modell zu ermitteln. |
| TopP | 0,0–1,0 |
Prüfen Sie nicht nur die Parameterwerte, sondern auch, ob Sie die richtige
API-Version (z.B. /v1 oder /v1beta) und
das richtige Modell verwenden, das die benötigten Funktionen unterstützt. Wenn sich eine Funktion beispielsweise in der Betaphase befindet, ist sie nur in der API-Version /v1beta verfügbar.
Prüfen, ob das richtige Modell verwendet wird
Prüfen Sie, ob Sie ein unterstütztes Modell verwenden, das auf unserer Seite „Modelle“ aufgeführt ist.
Höhere Latenz oder Tokennutzung bei Modellen mit „Thinking“
Eine höhere Latenz oder Tokennutzung tritt häufig auf, weil „Thinking“ bei Gemini 3.x-Modellen standardmäßig aktiviert ist. Auch bei den eingestellten Gemini 2.5-Modellen wird standardmäßig „Thinking“ verwendet.
Modelle mit „Thinking“ generieren interne Reasoning-Tokens, um die Qualität zu verbessern. Dieser Reasoning-Prozess erhöht sowohl die Antwortlatenz als auch den gesamten Tokenverbrauch.
Wenn Sie eine niedrigere Latenz priorisieren oder Kosten minimieren müssen, können Sie die Stufe von „Thinking“ senken oder „Thinking“ deaktivieren.
Details zur Konfiguration und Codebeispiele finden Sie in der Anleitung zu „Thinking“.
Sicherheitsprobleme
Wenn Sie sehen, dass ein Prompt aufgrund einer Sicherheitseinstellung in Ihrem API-Aufruf blockiert wurde, prüfen Sie den Prompt im Hinblick auf die Filter, die Sie im API-Aufruf festgelegt haben.
Wenn BlockedReason.OTHER angezeigt wird, verstößt die Anfrage oder Antwort möglicherweise gegen die Nutzungsbedingungen oder wird anderweitig nicht unterstützt.
Problem mit der Rezitation
Wenn das Modell die Ausgabe aufgrund des Grunds „RECITATION“ beendet, ähnelt die Modellausgabe möglicherweise bestimmten Daten. Um dieses Problem zu beheben, versuchen Sie, den Prompt / Kontext so eindeutig wie möglich zu gestalten und eine höhere Temperatur zu verwenden.
Problem mit sich wiederholenden Tokens
Wenn sich Ausgabetokens wiederholen, versuchen Sie es mit den folgenden Vorschlägen, um sie zu reduzieren oder zu entfernen.
| Beschreibung | Ursache | Vorgeschlagene Problemumgehung |
|---|---|---|
| Wiederholte Bindestriche in Markdown-Tabellen | Dies kann auftreten, wenn der Inhalt der Tabelle lang ist, da das Modell versucht, eine visuell ausgerichtete Markdown-Tabelle zu erstellen. Die Ausrichtung in Markdown ist jedoch für das korrekte Rendering nicht erforderlich. |
Fügen Sie Ihrem Prompt Anweisungen hinzu, um dem Modell spezifische Richtlinien für die Generierung von Markdown-Tabellen zu geben. Geben Sie Beispiele an, die diesen Richtlinien entsprechen. Sie können auch versuchen, die Temperatur anzupassen. Für die Generierung Code oder sehr strukturierter Ausgabe wie Markdown-Tabellen, haben sich hohe Temperaturen (>= 0,8) als besser erwiesen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für Richtlinien, die Sie Ihrem Prompt hinzufügen können, um dieses Problem zu vermeiden:
# Markdown Table Format
* Separator line: Markdown tables must include a separator line below
the header row. The separator line must use only 3 hyphens per
column, for example: |---|---|---|. Using more hypens like
----, -----, ------ can result in errors. Always
use |:---|, |---:|, or |---| in these separator strings.
For example:
| Date | Description | Attendees |
|---|---|---|
| 2024-10-26 | Annual Conference | 500 |
| 2025-01-15 | Q1 Planning Session | 25 |
* Alignment: Do not align columns. Always use |---|.
For three columns, use |---|---|---| as the separator line.
For four columns use |---|---|---|---| and so on.
* Conciseness: Keep cell content brief and to the point.
* Never pad column headers or other cells with lots of spaces to
match with width of other content. Only a single space on each side
is needed. For example, always do "| column name |" instead of
"| column name |". Extra spaces are wasteful.
A markdown renderer will automatically take care displaying
the content in a visually appealing form.
|
| Wiederholte Tokens in Markdown-Tabellen | Ähnlich wie bei den wiederholten Bindestrichen tritt dies auf, wenn das Modell versucht, den Inhalt der Tabelle visuell auszurichten. Die Ausrichtung in Markdown ist für das korrekte Rendering nicht erforderlich. |
|
Wiederholte Zeilenumbrüche (\n) in strukturierter Ausgabe
|
Wenn die Modelleingabe Unicode- oder Escape-Sequenzen wie
\u oder \t, kann dies zu wiederholten Zeilenumbrüchen führen.
|
|
| Wiederholter Text bei Verwendung strukturierter Ausgabe | Wenn die Reihenfolge der Felder in der Modellausgabe von der Reihenfolge im definierten strukturierten Schema abweicht, kann dies zu wiederholtem Text führen. |
|
| Wiederholte Toolaufrufe | Dies kann auftreten, wenn das Modell den Kontext früherer Gedanken verliert und/oder einen nicht verfügbaren Endpunkt aufruft, zu dem es gezwungen ist. |
Weisen Sie das Modell an, den Status im Denkprozess beizubehalten.
Fügen Sie dies am Ende Ihrer Systemanweisungen hinzu:
When thinking silently: ALWAYS start the thought with a brief
(one sentence) recap of the current progress on the task. In
particular, consider whether the task is already done.
|
| Wiederholter Text, der nicht Teil der strukturierten Ausgabe ist | Dies kann auftreten, wenn das Modell bei einer Anfrage hängen bleibt, die es nicht lösen kann. |
|
Blockierte oder nicht funktionierende API-Schlüssel
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie prüfen können, ob Ihr Gemini API-Schlüssel blockiert ist, und was Sie in diesem Fall tun können.
Gründe für die Blockierung von Schlüsseln
Wir haben eine Sicherheitslücke festgestellt, durch die einige API-Schlüssel möglicherweise öffentlich zugänglich gemacht wurden. Um Ihre Daten zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern, haben wir diese bekannten, offengelegten Schlüssel proaktiv für den Zugriff auf die Gemini API blockiert.
Prüfen, ob Ihre Schlüssel betroffen sind
Wenn Ihr Schlüssel offengelegt wurde, können Sie ihn nicht mehr mit der Gemini API verwenden. In Google AI Studio können Sie prüfen, ob einer Ihrer API-Schlüssel für den Aufruf der Gemini API blockiert ist, und neue Schlüssel generieren. Beim Versuch, diese Schlüssel zu verwenden, wird möglicherweise auch der folgende Fehler zurückgegeben:
Your API key was reported as leaked. Please use another API key.
Maßnahmen für blockierte API-Schlüssel
Generieren Sie in Google AI Studio neue API-Schlüssel für Ihre Gemini API-Integrationen. Wir empfehlen dringend, Ihre Best Practices für die API-Schlüsselverwaltung zu überprüfen, um sicherzustellen, dass Ihre neuen Schlüssel sicher aufbewahrt und nicht öffentlich zugänglich gemacht werden.
Unerwartete Kosten aufgrund einer Sicherheitslücke
Reichen Sie eine Supportanfrage zur Abrechnung ein. Unser Abrechnungsteam arbeitet bereits an diesem Problem. Wir informieren Sie so schnell wie möglich über Neuigkeiten.
Sicherheitsmaßnahmen von Google für offengelegte Schlüssel
Wie hilft Google mir, mein Konto vor Kostenüberschreitungen und Missbrauch zu schützen, wenn meine API-Schlüssel offengelegt wurden?
- Wir werden API-Schlüssel ausstellen, wenn Sie in Google AI Studio einen neuen Schlüssel anfordern. Diese Schlüssel sind standardmäßig auf Google AI Studio beschränkt und akzeptieren keine Schlüssel von anderen Diensten. So wird eine unbeabsichtigte Verwendung von Schlüsseln für mehrere Dienste verhindert.
- Wir blockieren standardmäßig API-Schlüssel, die offengelegt wurden und mit der Gemini API verwendet werden, um Missbrauch von Kosten und Ihren Anwendungsdaten zu verhindern.
- Sie können den Status Ihrer API-Schlüssel in Google AI Studio einsehen. Wir informieren Sie proaktiv, wenn wir feststellen, dass Ihre API-Schlüssel offengelegt wurden, damit Sie sofort Maßnahmen ergreifen können.
Modellausgabe verbessern
Für qualitativ hochwertigere Modellausgaben können Sie strukturiertere Prompts schreiben. Auf der Prompt-Engineering Seite werden einige grundlegende Konzepte, Strategien und Best Practices vorgestellt, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Informationen zu Tokenlimits
In unserer Anleitung zu Tokens erfahren Sie mehr darüber, wie Tokens gezählt werden und welche Limits gelten.
Bekannte Probleme
- Die API unterstützt nur eine begrenzte Anzahl von Sprachen. Wenn Sie Prompts in nicht unterstützten Sprachen einreichen, kann dies zu unerwarteten oder sogar blockierten Antworten führen. Aktuelle Informationen finden Sie unter Verfügbare Sprachen für Updates.
Fehler melden
Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich im Google AI-Entwicklerforum austauschen.