Erreur 403 : que faire quand gemini-2.5-pro échoue

Un 403 signifie que vous êtes authentifié mais non autorisé : la clé est valide, mais elle ne peut pas appeler ce modèle ni ce groupe.

403 Forbidden signifie que l’identité a été reconnue mais que l’accès est refusé. La différence avec 401 : 401 demande qui vous êtes, 403 dit que vous n’avez pas la permission. Il faut généralement ajouter le modèle à la liste autorisée ou au groupe lié à votre clé.

gemini-2.5-pro est fourni par Google. Tout sur cette page — causes, correctifs et données mesurées — est établi à partir du comportement réel de ce modèle au niveau de la passerelle.

Sur cette passerelle, le déclencheur le plus courant est : Cette clé n'est pas autorisée pour ce modèle. La première action recommandée : Ajoutez ce modèle à la liste autorisée de la clé sur la page Jetons.

Causes fréquentes

  • Cette clé n'est pas autorisée pour ce modèle
  • Le modèle n'est pas dans le groupe auquel la clé est liée
  • La clé possède une liste d'IP autorisées qui exclut votre IP actuelle
  • Le modèle a été retiré ou exige des droits supérieurs

Comment corriger

  • Ajoutez ce modèle à la liste autorisée de la clé sur la page Jetons
  • Vérifiez que le groupe de la clé inclut ce modèle
  • Contrôlez les paramètres de liste d'IP autorisées
  • Passez à un modèle que vous êtes autorisé à appeler

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque gemini-2.5-pro renvoie 403 : jusqu’à 5 tentatives, avec une attente croissante et un jitter aléatoire pour éviter que les appels concurrents ne réessaient simultanément. Lisez l’URL de base et la clé API depuis les variables d’environnement, ne les écrivez jamais en dur.

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-2.5-pro'


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"}]))

Données clés de ce modèle

Point de terminaison APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible OpenAIOpenAI-compatible
FournisseurGoogle
Contexte1M
CapacitésReasoning, Tools, Files, Vision, Audio
Formats d’APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formule de facturationp * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15

Questions fréquentes

403 affecte-t-il d’autres modèles du même compte ?

Cette erreur ne dépend pas de la capacité du modèle, elle est au niveau de la passerelle. Les balises de capacité de ce modèle sont Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio. Si l’erreur persiste plusieurs minutes, contactez le support de la plateforme pour confirmer l’état en amont.

Passer au streaming réduit-il 403 ?

C’est un problème de configuration côté client ; rien ne change côté serveur. Les balises de capacité sont Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio, et les plafonds de paramètres en découlent. Échouez rapidement sur les erreurs de paramètres au lieu d’y dépenser des relances.

Changer de modèle permet-il d’éviter 403 sur gemini-2.5-pro ?

Un repli intégré à l’architecture est plus fiable que de corriger chaque erreur séparément. Ce modèle de Google dispose de plusieurs nœuds upstream entre lesquels la passerelle peut basculer. Gardez un modèle de repli plus léger, le flux principal ne sera jamais interrompu. Mettez le nom du modèle en configuration : changer d’amont ne demande alors aucune modification de code.

La préproduction va bien mais la production renvoie 403 : pourquoi ?

Regroupez les erreurs par heure et par nœud ; la tendance est généralement évidente. Conservez l’identifiant de requête et le corps brut de la réponse, sinon rien ne peut être retracé. Ce modèle est servi par Google, l’état en amont dépend donc des annonces du fournisseur. Enregistrez l’identifiant de requête à chaque échec : c’est plus utile que le code d’état. Reproduisez d’abord le cas en préproduction avec le même corps de requête.

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Données mises à jour: 2026-10-10 15:40

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