Erreur 502 : que faire quand gemini-2.5-pro échoue

Un 502 signifie que la passerelle a reçu une réponse invalide du service de modèle amont : la requête a atteint la passerelle, mais le saut vers l'amont a échoué.

502 Bad Gateway signifie que la passerelle a reçu une réponse invalide du service upstream du modèle. La requête a atteint la passerelle ; l’échec s’est produit sur le saut vers l’upstream, généralement à cause d’un redémarrage de nœud ou d’une connexion coupée.

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 : Le service de modèle amont est indisponible ou a renvoyé une réponse mal formée. La première action recommandée : Réessayez une fois : les 502 sont généralement passagères.

Causes fréquentes

  • Le service de modèle amont est indisponible ou a renvoyé une réponse mal formée
  • Un nœud amont redémarre
  • La connexion entre la passerelle et l'amont a été interrompue
  • Le modèle a été temporairement retiré

Comment corriger

  • Réessayez une fois : les 502 sont généralement passagères
  • Passez à un modèle équivalent d'un autre fournisseur
  • Si un seul modèle renvoie 502, son amont est en panne
  • Réessayez plus tard ou contactez-nous

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque gemini-2.5-pro renvoie 502 : 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

Un contexte long rend-il 502 plus probable ?

Les paramètres doivent changer ; réessayer seul ne suffira pas. 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. La fenêtre de contexte 1M fixe l’entrée maximale par requête ; au-delà, c’est rejeté immédiatement. Échouez rapidement sur les erreurs de paramètres au lieu d’y dépenser des relances. Tronquez ou résumez les entrées longues : cela réduit nettement 502.

Dois-je passer à une offre supérieure pour corriger 502 sur gemini-2.5-pro ?

Il s’agit surtout d’un quota, non d’une panne du modèle. Relever le plafond de la formule ou baisser la fréquence des appels : les deux aident. Avec la facturation p * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15, le coût des sorties longues vient surtout des tokens de sortie. En estimant le coût à partir de p * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15, incluez aussi le budget de relances.

Le SDK officiel réessaie déjà : ai-je besoin de ma propre logique ?

Il n’est généralement pas nécessaire de modifier le code, seulement le rythme des appels. Avec la facturation p * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15, les requêtes échouées ne sont pas comptées dans l’usage. Fixez la limite de relances à 3–5 et ajoutez du jitter. Utilisez un backoff exponentiel pour les erreurs relançables et renvoyez l’erreur immédiatement pour les autres.

Serai-je facturé lorsque gemini-2.5-pro renvoie 502 ?

Aucune facturation : seule la sortie réellement produite compte dans l’usage. Le prix d’entrée est d’environ $1.25 par million de tokens. En estimant le coût à partir de p * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15, incluez aussi le budget de relances.

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

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