Erro 400: o que fazer quando gemini-3.1-flash-lite falha
Um 400 significa que a própria requisição é inválida: campo ausente, tipo errado ou parâmetro não suportado por este modelo. Tentar de novo não resolve; o corpo da requisição precisa mudar.
400 Bad Request significa que o servidor recusa a requisição porque o corpo é inválido. Ao contrário dos 5xx, um 400 não se resolve tentando novamente: você receberá a mesma resposta sempre. Os parâmetros precisam ser corrigidos primeiro.
gemini-3.1-flash-lite é fornecido por Google. Tudo nesta página — causas, correções e dados medidos — é compilado a partir do comportamento real deste modelo na camada de gateway.
Neste gateway, o gatilho mais comum é: Falta um campo obrigatório (model ou messages). A primeira ação recomendada é: Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página.
Causas comuns
- Falta um campo obrigatório (model ou messages)
- Um parâmetro tem o tipo errado
- Um parâmetro não é suportado por este modelo
- messages está malformado ou role tem valor inválido
Como resolver
- Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página
- Remova os parâmetros não suportados e tente novamente
- Confirme que messages é um array com valores de role válidos
- Comece com uma requisição mínima e adicione parâmetros um a um
Nova tentativa com backoff exponencial
O código abaixo tenta novamente quando gemini-3.1-flash-lite retorna 400: até 5 tentativas, com espera crescente e jitter aleatório para que chamadas concorrentes não repitam ao mesmo tempo. Leia a URL base e a API key de variáveis de ambiente, nunca as deixe fixas no código.
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"}]))Dados-chave deste modelo
| TPS | 373.24 |
|---|---|
| Latência média | 2186 ms |
| Taxa de sucesso | 100% |
| Endpoint da API | https://api.airai.cc/v1 |
| Compatível com OpenAI | OpenAI-compatible |
| Fornecedor | |
|---|---|
| Contexto | 1M |
| Recursos | Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio |
| Formatos de API | openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search |
| Fórmula de cobrança | p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5 |
Perguntas frequentes
400 pode causar perda de dados?
Geralmente é algo momentâneo e se recupera sozinho. As tags de capacidade deste modelo são Reasoning, Tools, Files, Vision, Audio. Com taxa de sucesso de 100%, um 400 ocasional é variação normal. Se o erro persistir por vários minutos, contate o suporte da plataforma para confirmar o status upstream. Decida primeiro se é nível de conta ou de modelo; os dois exigem tratamento bem diferente.
Preciso subir de plano para resolver 400 em gemini-3.1-flash-lite?
Tanto elevar o limite do plano quanto reduzir a frequência de chamadas ajuda. O preço de entrada fica em torno de $0.25 por milhão de tokens. Com a cobrança p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, requisições falhas não entram no uso. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código. Ao estimar o custo a partir de p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, inclua também o orçamento de retentativas.
Saída incompleta de gemini-3.1-flash-lite é a mesma coisa que 400?
Guarde o id da requisição e o corpo bruto da resposta, senão não há como rastrear. Se só acontece em produção, geralmente é diferença de ambiente, não do modelo. A taxa de sucesso 100% é uma média por nó, então um nó fraco derruba o número geral. Este modelo é servido por Google, então o status upstream segue os anúncios do fornecedor. Reproduza primeiro em ambiente de teste com o mesmo corpo de requisição.
400 está relacionado à cobrança de gemini-3.1-flash-lite?
Não há cobrança: só conta para o consumo a saída efetivamente gerada. Só é cobrada a saída já produzida; a parte falha não. Com cobrança p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, o custo de saídas longas vem principalmente dos tokens de saída. Com a cobrança p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, requisições falhas não entram no uso. Ao estimar o custo a partir de p * 0.25 + cr * 0.025 + ai * 0.5 + c * 1.5, inclua também o orçamento de retentativas.
Outros erros deste modelo
- gemini-3.1-flash-lite: erro 429 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro timeout — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 500 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 502 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 503 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 504 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 401 — causas e soluções
- gemini-3.1-flash-lite: erro 403 — causas e soluções
Outros modelos com o mesmo erro
- gpt-5
- claude-opus-5
- gemini-2.5-pro
- deepseek-v4-pro
- grok-4.3
- llama-3.3-70b-instruct
- qvq-max
- qwq-32b
- glm-5
- MiniMax-M3
- kimi-k3
- hy3
- doubao-seed-evolving
- mimo-v2.5
- gpt-4o
- claude-opus-4-6
Dados atualizados: 2026-10-10 18:35