エラー 502：gemini-3.1-flash-lite の呼び出しに失敗したときの対処

502 は、ゲートウェイが上流モデルサービスから不正な応答を受け取ったことを意味します。リクエストはゲートウェイに到達しましたが、上流への転送に失敗しました。

502 Bad Gateway は、ゲートウェイが upstream のモデルサービスから無効な応答を受け取ったことを意味します。リクエストはゲートウェイまで到達しており、失敗はゲートウェイから upstream への区間で発生しています。通常は upstream ノードの再起動や接続切断が原因です。

gemini-3.1-flash-lite は Google が提供しており、このページの誘因分析・対処法・実測データはすべてゲートウェイ層におけるこのモデルの実際の稼働実績に基づいています。

このゲートウェイで最も多い诱因は「上流モデルサービスが利用不可、または不正な応答を返した」です。まず取り組むべき対処は「まず一度再試行する（502 は多くが一時的）」です。

主な原因

  • 上流モデルサービスが利用不可、または不正な応答を返した
  • 上流ノードが再起動中
  • ゲートウェイと上流の接続が切断された
  • モデルが一時的に停止された

対処方法

  • まず一度再試行する（502 は多くが一時的）
  • 他ベンダーの同等モデルに切り替える
  • 特定のモデルだけ 502 が続く場合は、その上流に異常がある
  • 時間をおいて再試行するか、お問い合わせください

指数バックオフによるリトライ例

以下のコードは、gemini-3.1-flash-lite が 502 を返したときに最大 5 回まで再試行します。待機時間は指数的に増加し、ランダムなジッタを加えることで同時再試行を防ぎます。base URL と API キーは環境変数から読み取り、コードに直接書かないでください。

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"}]))

このモデルの主要データ

TPS249.67
平均レイテンシ3720 ミリ秒
成功率100%
API エンドポイントhttps://api.airai.cc/v1
OpenAI 互換OpenAI-compatible
提供元Google
コンテキスト1M
対応機能Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio
API形式openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
課金計算式p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5

よくある質問

タイムアウトは何秒に設定すべきですか？

ここで本当の変数は並列数とタイムアウトであり、モデル自体ではありません。まず並列数を下げてください。スループットの問題の多くはそれで解消します。実測スループットは 249.67 で、同時実行数の上限の目安になります。コンテキスト 1M では、長い入力が初回トークンまでの遅延を大きくします。並列数は低い値から始め、数分観察してから段階的に増やしてください。

502 が出たとき、予備モデルに切り替えるべきですか？

あわせて予備のモデルも用意しておくことをおすすめします。Google のこのモデルには、ゲートウェイが切り替えられる upstream ノードが複数あります。より軽い予備モデルを用意しておけば、主処理は止まりません。

502 は自然に回復しますか、それとも人手の対応が必要ですか？

このエラーはモデルの能力とは無関係で、ゲートウェイ層の問題です。多くの場合一時的な問題で、自然に回復します。このモデルの能力タグは Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio です。成功率 100% であれば、偶発的な 502 は通常のばらつきです。数分以上継続する場合は、プラットフォームのサポートに連絡して upstream の状態を確認してください。まずアカウント側かモデル側かを見極めてください。両者の対応は全く異なります。

502 は gemini-3.1-flash-lite の課金方法と関係がありますか？

課金はされません。实际に生成された出力のみが使用量に計上されます。すでに生成された分だけが課金され、失敗した分は課金されません。入力単価はおおよそ $0.25 / 百万 tokens です。p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5 でコストを見積もる際は、再試行の分も予算に含めてください。

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データ更新: 2026-10-10 08:15

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