Errore 400: cosa fare quando gemini-3.1-pro-preview-customtools fallisce

Un 400 significa che la richiesta stessa non è valida: campo mancante, tipo errato o parametro non supportato da questo modello. Riprovare non serve; va modificato il corpo della richiesta.

400 Bad Request significa che il server rifiuta la richiesta perché il body non è valido. A differenza dei 5xx, un 400 non si risolve ritentando: otterrai sempre la stessa risposta. I parametri vanno corretti prima.

gemini-3.1-pro-preview-customtools è fornito da Google. Tutto in questa pagina — cause, soluzioni e dati misurati — è ricavato dal comportamento reale di questo modello al livello del gateway.

Su questo gateway, la causa più comune è: Manca un campo obbligatorio (model o messages). La prima azione consigliata è: Confronta il corpo con la tabella dei parametri di questa pagina.

Cause comuni

  • Manca un campo obbligatorio (model o messages)
  • Un parametro ha il tipo errato
  • Un parametro non è supportato da questo modello
  • messages è malformato o role ha un valore non valido

Come risolvere

  • Confronta il corpo con la tabella dei parametri di questa pagina
  • Rimuovi i parametri non supportati e riprova
  • Verifica che messages sia un array con valori role validi
  • Parti da una richiesta minima e aggiungi i parametri uno alla volta

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando gemini-3.1-pro-preview-customtools restituisce 400: fino a 5 tentativi, con attesa crescente e jitter casuale per evitare che le chiamate concorrenti ritentino insieme. Leggi base URL e API key dalle variabili d’ambiente, non inserirle hardcoded.

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-pro-preview-customtools'


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"}]))

Dati chiave di questo modello

Endpoint APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatibile con OpenAIOpenAI-compatible
FornitoreGoogle
Contesto1M
FunzionalitàReasoning, Tools, Files, Vision, Audio
Formati APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formula di fatturazionep * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18

Domande frequenti

Mi verrà addebitato qualcosa quando gemini-3.1-pro-preview-customtools restituisce 400?

Nessun addebito: conta solo l’output effettivamente generato. Viene fatturato solo l’output già prodotto, non la parte fallita. Il prezzo di input è circa $2.00 per milione di token. Con la fatturazione p * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18, le richieste fallite non rientrano nel consumo. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice. Stimando il costo da p * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18, includi anche il budget per i ritenti.

Devo passare a un piano superiore per risolvere 400 su gemini-3.1-pro-preview-customtools?

Sia alzare il limite del piano sia ridurre la frequenza delle chiamate aiuta. Il prezzo di input è circa $2.00 per milione di token. Con fatturazione p * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18, il costo degli output lunghi deriva soprattutto dai token di output. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice. Stimando il costo da p * 2 + cr * 0.2 + c * 12) : tier("200k_plus", p * 4 + cr * 0.4 + c * 18, includi anche il budget per i ritenti.

Quali informazioni dare al supporto quando segnalo un problema?

Raggruppa gli errori per orario e per nodo; lo schema di solito è evidente. Conserva l’id della richiesta e il corpo grezzo della risposta, altrimenti non si può risalire a nulla. Questo modello è servito da Google, quindi lo stato upstream segue gli annunci del fornitore. Registra l’id della richiesta a ogni fallimento: serve più del codice di stato. Riproduci il caso prima in ambiente di test con lo stesso corpo della richiesta.

Passare a un modello più piccolo riduce 400?

Tieni pronto anche un modello di riserva. Un fallback a livello di architettura è più affidabile che correggere ogni errore uno per uno. Questo modello di Google ha più nodi upstream tra cui il gateway può commutare. Metti il nome del modello in configurazione, così cambiare upstream non richiede modifiche al codice.

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Dati aggiornati: 2026-10-10 18:35

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