ข้อผิดพลาด 401: ทำอย่างไรเมื่อเรียก gemini-2.5-pro ไม่สำเร็จ

401 หมายความว่าการยืนยันตัวตนล้มเหลว คำขอไม่มี API Key หรือคีย์ไม่ถูกต้อง ถูกลบ หรือหมดอายุ

401 Unauthorized หมายความว่าคำขอไม่มีข้อมูลรับรองความถูกต้องที่ใช้งานได้ gateway ไม่สามารถระบุตัวตนผู้เรียกได้ คำขอจึงไม่ไปถึงโมเดล upstream การตรวจสอบ header Authorization และสถานะของ key คือทางเดียวที่จะแก้ได้

gemini-2.5-pro ให้บริการโดย Google ทุกอย่างในหน้านี้ — สาเหตุ วิธีแก้ และข้อมูลที่วัดจริง — รวบรวมจากพฤติกรรมการทำงานจริงของโมเดลนี้บนชั้น gateway

ที่เกตเวย์นี้ สาเหตุที่พบบ่อยที่สุดคือ ไม่มีส่วนหัว Authorization ขั้นตอนแรกที่แนะนำคือ ส่งส่วนหัวเป็น Authorization: Bearer ตามด้วยคีย์ของคุณ

สาเหตุที่พบบ่อย

  • ไม่มีส่วนหัว Authorization
  • คีย์พิมพ์ผิดหรือมีช่องว่างเกิน
  • คีย์ถูกลบหรือปิดใช้งานในหน้าโทเค็น
  • ใช้คีย์ของแพลตฟอร์มอื่นโดยไม่ตั้งใจ

วิธีแก้ไข

  • ส่งส่วนหัวเป็น Authorization: Bearer ตามด้วยคีย์ของคุณ
  • สร้างคีย์ใหม่ในหน้าโทเค็น
  • ตรวจว่าไม่ได้ใช้คีย์ของบริการอื่น
  • ทดสอบคีย์ด้วยคำขอ curl ที่เล็กที่สุด

ตัวอย่างการลองใหม่แบบ Exponential Backoff

โค้ดด้านล่างจะลองใหม่เมื่อ gemini-2.5-pro ตอบกลับ 401 สูงสุด 5 ครั้ง โดยเพิ่มเวลารอและใส่ jitter แบบสุ่ม เพื่อไม่ให้คำขอจำนวนมาก retry พร้อมกัน อ่าน base URL และ API key จาก environment variables อย่าเขียนลงในโค้ดตรงๆ

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"}]))

ข้อมูลสำคัญของโมเดลนี้

ปลายทาง APIhttps://api.airai.cc/v1
เข้ากันได้กับ OpenAIOpenAI-compatible
ผู้ให้บริการGoogle
บริบท1M
ความสามารถReasoning, Tools, Files, Vision, Audio
รูปแบบ APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
สูตรคิดเงินp * 1.25 + cr * 0.125 + c * 10) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.25 + c * 15

คำถามที่พบบ่อย

401 บน gemini-2.5-pro เกี่ยวกับขนาด request body หรือไม่?

ต้องแก้พารามิเตอร์ของคำขอ การลองใหม่อย่างเดียวไม่ช่วยเป็นปัญหาการตั้งค่าฝั่งไคลเอนต์ ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ไม่ต้องแก้หน้าต่างบริบท 1M กำหนดอินพุตสูงสุดต่อคำขอ ส่วนที่เกินจะถูกปฏิเสธทันทีสำหรับข้อผิดพลาดด้านพารามิเตอร์ ให้ล้มเหลวทันทีแทนที่จะเสียการลองใหม่ไปตัดหรือสรุปอินพุตยาวก่อน จะลดโอกาสเกิด 401 ได้อย่างชัดเจน

คำขอที่ concurrent ควรเข้าคิวหรือจำกัดตรงๆ?

ลดการทำงานพร้อมกันก่อน ปัญหาด้านปริมาณงานส่วนใหญ่จะหายไปโมเดลนี้มี context window 1M และมาจาก Googlecontext 1M หมายความว่าอินพุตยาวจะเพิ่มความหน่วงของโทเค็นแรกอย่างชัดเจนเพิ่มชั้นแคช เพื่อไม่ให้คำขอซ้ำทุกครั้งไปถึงโมเดลปรับยอดพีคให้เรียบด้วยการประมวลผลเป็นชุดหรือคิว เสถียรกว่าการเพิ่มการทำงานพร้อมกันตามสถานการณ์

ทำไม gemini-2.5-pro ถึงตอบ 401 แค่บางช่วงเวลา?

จัดกลุ่มข้อผิดพลาดตามเวลาและโหนดก่อน รูปแบบมักจะเห็นชัดหากเกิดเฉพาะในสภาพแวดล้อมจริง มักเป็นความแตกต่างของสภาพแวดล้อม ไม่ใช่ตัวโมเดลโมเดลนี้ให้บริการโดย Google สถานะต้นทางจึงเป็นไปตามประกาศของผู้ให้บริการบันทึกรหัสคำขอทุกครั้งที่ล้มเหลว มีประโยชน์กว่ารหัสสถานะลองทำให้เกิดซ้ำในสภาพแวดล้อมทดสอบด้วยเนื้อหาคำขอเดียวกันก่อน

401 ส่งผลต่อคำขอที่ส่งไปยัง gemini-2.5-pro แล้วหรือไม่?

ส่วนใหญ่เป็นปัญหาชั่วคราวและกลับมาเองได้แท็กความสามารถของโมเดลนี้คือ Reasoning, Tools, Files, Vision, Audioตัดสินใจก่อนว่าอยู่ระดับบัญชีหรือระดับโมเดล สองแบบนี้ต้องการวิธีแก้ต่างกันโดยสิ้นเชิง

ข้อผิดพลาดอื่นของโมเดลนี้

โมเดลอื่นที่เจอข้อผิดพลาดเดียวกัน

กลับไปหน้าโมเดล

อัปเดตข้อมูล: 2026-10-10 15:40

ฝ่ายสนับสนุนด้านเทคนิคบริการลูกค้าออนไลน์
กลับไปด้านบน