トラブルシューティングガイド

このガイドは、Gemini API の呼び出し時に発生する一般的な問題の診断と解決に使用してください。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ているか確認してください。

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、その原因、トラブルシューティング手順の説明を示します。

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。
403	PERMISSION_DENIED	ご利用の API キーに必要な権限が付与されていません。	API キーが設定され、適切なアクセス権が付与されていることを確認します。
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。	リクエスト内のすべてのパラメータが、お使いの API バージョンに対して有効である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。	少し時間をおいてから、もう一度リクエストしてください。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] ボタンを使用してご報告ください。
503	UNAVAILABLE	サービスが一時的に過負荷状態またはダウンしている可能性があります。	少し時間をおいてから、もう一度リクエストしてください。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] ボタンを使用してご報告ください。

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内に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）
温度	0.0 ～ 1.0
最大出力トークン	`get_model`（Python）を使用して、使用しているモデルの最大トークン数を決定します。
TopP	0.0 ～ 1.0

パラメータ値を確認するだけでなく、正しい API バージョン（/v1 または /v1beta など）と、必要な機能をサポートするモデル。たとえば、ベータ版リリースの機能を利用できるのは、/v1beta API バージョンのみです。

適切なモデルかどうかを確認する

サポートされているモデルを使用していることを確認してください。list_models（Python）を使用して、使用可能なすべてのモデルを取得します。

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たと思われる場合は、API 呼び出しで設定したフィルタに関するプロンプトを確認します。

BlockedReason.OTHER が表示される場合、そのクエリまたはレスポンスが利用規約に違反しているか、サポートされていない可能性があります。

モデル出力の改善

モデル出力の品質を高めるために、より構造化されたプロンプトを作成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、設計を開始するための基本的なコンセプト、戦略、ベストプラクティスを紹介しています。

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も検討できます。

トークンの上限について

ModelService API を使用して、モデルに関する追加のメタデータ（入力トークンと出力トークンの上限など）を取得します。

プロンプトで使用されるトークンを取得するには、countMessageTokens（チャットモデルの場合）または countTextTokens（テキストモデルの場合）を使用します。

既知の問題

Google AI Studio のモバイルサポート: モバイルでもウェブサイトを開くことができますが、小さな画面には最適化されていません。
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、予期しないレスポンスやブロックされたレスポンスが生成される可能性があります。アップデートについては、利用可能な言語をご覧ください。

バグを報告する

質問を投稿したり、機能リクエストやバグを送信したりするには、GitHub で問題を報告してください。

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