Error 400: qué hacer cuando falla gemini-3.1-flash-lite
Un 400 significa que la solicitud en sí no es válida: falta un campo, el tipo es incorrecto o se usa un parámetro que este modelo no admite. Reintentar no sirve; hay que cambiar el cuerpo de la solicitud.
400 Bad Request significa que el servidor rechaza la solicitud porque el cuerpo es inválido. A diferencia de los 5xx, un 400 no se resuelve reintentando: obtendrás la misma respuesta siempre. Hay que corregir los parámetros primero.
gemini-3.1-flash-lite lo ofrece Google. Todo en esta página — causas, soluciones y datos medidos — se recopila del comportamiento real de este modelo en la capa de gateway.
En esta pasarela, el desencadenante más común es: Falta un campo obligatorio (model o messages). La primera acción recomendada es: Compara el cuerpo con la tabla de parámetros de esta página.
Causas habituales
- Falta un campo obligatorio (model o messages)
- Un parámetro tiene el tipo incorrecto
- Un parámetro no está admitido por este modelo
- messages está mal formado o role tiene un valor no válido
Cómo solucionarlo
- Compara el cuerpo con la tabla de parámetros de esta página
- Elimina los parámetros no admitidos y reintenta
- Comprueba que messages sea un array con valores de role válidos
- Empieza con una solicitud mínima y añade parámetros uno a uno
Reintento con retroceso exponencial
El siguiente código reintenta cuando gemini-3.1-flash-lite devuelve 400: hasta 5 intentos, con espera creciente y jitter aleatorio para que las llamadas concurrentes no reintenten a la vez. Lee la URL base y la API key de variables de entorno, nunca las escribas fijas.
import os, time, random
import requests
BASE = os.getenv("OPENAI_BASE_URL") # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'gemini-3.1-flash-lite'
def chat(messages, retries=5):
"""Retry with exponential backoff + jitter."""
for i in range(retries):
try:
r = requests.post(
BASE + "/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
timeout=60,
)
if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
continue
r.raise_for_status()
return r.json()
except requests.exceptions.Timeout:
time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")
print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))Datos clave de este modelo
| TPS | 373.24 |
|---|---|
| Latencia media | 2186 ms |
| Tasa de éxito | 100% |
| Endpoint de API | https://api.airai.cc/v1 |
| Compatible con OpenAI | OpenAI-compatible |
| Proveedor | |
|---|---|
| Contexto | 1M |
| Capacidades | Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio |
| Formatos de API | openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search |
| Fórmula de facturación | p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5 |
Preguntas frecuentes
¿Debo cambiar los parámetros cuando gemini-3.1-flash-lite devuelve 400?
Es un problema de configuración del cliente; el servidor no necesita cambios. Las etiquetas de capacidades son Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio y de ahí derivan los límites de parámetros. Para errores de parámetros, falla rápido en lugar de gastar reintentos. Trunca o resume las entradas largas: reduce 400 de forma notable.
¿Cuántos reintentos son razonables?
Normalmente no hay que cambiar el código, basta con ajustar el ritmo de llamadas. Reintentar es el primer paso más eficaz. La tasa de éxito medida es 100%, así que el primer reintento suele dar el mayor beneficio. Con la tarificación p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, las peticiones fallidas no cuentan en el uso. Fija el límite de reintentos en 3–5 y añade jitter. Usa backoff exponencial para los errores reintentables y devuelve el error de inmediato para el resto.
¿Está 400 en gemini-3.1-flash-lite relacionado con la cuota de mi cuenta?
Es sobre todo un asunto de cuota, no un fallo del modelo. Tanto subir el límite del plan como bajar la frecuencia de llamadas ayuda. La facturación sigue p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5: sin salida no hay cargo. Revisa primero el saldo y los límites de velocidad en la consola, luego el código. Al estimar el coste con p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, incluye también el presupuesto de reintentos.
¿Se me cobrará cuando gemini-3.1-flash-lite devuelva 400?
No se cobra: solo cuenta para el consumo la salida realmente generada. Solo se cobra la salida ya generada; la parte fallida no. Con facturación p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, el coste de salidas largas viene sobre todo de los tokens de salida. Revisa primero el saldo y los límites de velocidad en la consola, luego el código. Al estimar el coste con p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, incluye también el presupuesto de reintentos.
Otros errores de este modelo
- gemini-3.1-flash-lite: error 429 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error timeout — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 500 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 502 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 503 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 504 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 401 — causas y soluciones
- gemini-3.1-flash-lite: error 403 — causas y soluciones
Otros modelos con el mismo error
- gpt-5
- claude-opus-5
- gemini-2.5-pro
- deepseek-v4-pro
- grok-4.3
- llama-3.3-70b-instruct
- qvq-max
- qwq-32b
- glm-5
- MiniMax-M3
- kimi-k3
- hy3
- doubao-seed-evolving
- mimo-v2.5
- gpt-4o
- claude-opus-4-6
Datos actualizados: 2026-10-10 18:35