Errore 504: cosa fare quando gemini-2.5-flash-lite fallisce

Un 504 significa che il gateway è andato in timeout attendendo il modello a monte: la richiesta è stata inviata, ma il monte non ha risposto entro il timeout del gateway.

504 Gateway Timeout significa che il gateway ha smesso di attendere la risposta dell’upstream. La richiesta è stata inoltrata, ma nessun risultato è tornato entro il limite. Accorciare l’output, attivare lo streaming o ridurre max_tokens di solito risolve.

gemini-2.5-flash-lite 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: Il monte ha impiegato più del timeout consentito dal gateway. La prima azione consigliata è: Passa all'output in streaming.

Cause comuni

  • Il monte ha impiegato più del timeout consentito dal gateway
  • Un contesto lungo ha aumentato il tempo di inferenza
  • Un nodo a monte è bloccato
  • Una richiesta non in streaming con output molto lungo

Come risolvere

  • Passa all'output in streaming
  • Accorcia il contesto e riduci max_tokens
  • Riprova dopo una breve attesa
  • Usa un modello con inferenza più rapida

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando gemini-2.5-flash-lite restituisce 504: 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-2.5-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"}]))

Dati chiave di questo modello

TPS380.8
Latenza media1486 ms
Tasso di successo100%
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 * 0.1 + cr * 0.01 + ai * 0.3 + c * 0.4

Domande frequenti

Il retry farà eseguire la richiesta due volte?

Di solito non serve cambiare il codice, solo il ritmo delle chiamate. Il tasso di successo misurato è 100%, quindi il primo ritento dà il beneficio marginale maggiore. Imposta il limite di ritenti a 3–5 e aggiungi del jitter.

Le richieste fallite rientrano nella quota di rate limit?

Nessun addebito: conta solo l’output effettivamente generato. Viene fatturato solo l’output già prodotto, non la parte fallita. La fatturazione segue p * 0.1 + cr * 0.01 + ai * 0.3 + c * 0.4: senza output nessun addebito. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice.

Quali informazioni dare al supporto quando segnalo un problema?

Raggruppa gli errori per orario e per nodo; lo schema di solito è evidente. Se accade solo in produzione, di solito è una differenza di ambiente, non il modello. Il tasso di successo 100% è una media per nodo, quindi un nodo debole trascina il dato complessivo. 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.

504 è legato alle capacità del modello stesso?

Questo errore non dipende dalle capacità del modello, è a livello di gateway. Di solito è momentaneo e si risolve da sé. Con un tasso di successo di 100%, un 504 occasionale è normale variabilità. Se l’errore continua per diversi minuti, contatta il supporto della piattaforma per confermare lo stato upstream. Stabilisci prima se è a livello di account o di modello: i due casi si gestiscono in modo completamente diverso.

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Dati aggiornati: 2026-10-10 12:10

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