Hallo zusammen,
Ich bin auf ein Problem mit einem Workflow gestoßen, der lange Zeit konfiguriert und perfekt funktioniert hat.
Das Problem:
Das Problem tritt speziell im Gemini “Analyze an Image”-Node auf. Der Node bleibt lange Zeit im Status “wird geladen” stecken und gibt schließlich nichts zurück (Timeout).
Dieses Verhalten hielt etwa 2 Stunden lang an, während dieser Zeit konnten keine Bilder verarbeitet werden. Nach 2 Stunden begann der Workflow wieder normal zu funktionieren, ohne dass ich etwas geändert hätte.
Ich würde gerne verstehen, was dieses vorübergehende “Einfrieren” des Gemini-Nodes verursachen könnte und wie ich es verhindern oder in Zukunft ordnungsgemäß behandeln kann, damit die Automatisierung nicht unterbrochen wird.
Meine Konfiguration:
- n8n Version: [n8n@2.21.5]
Hat jemand einen Tipp, warum der Gemini-Node bei der Bildverarbeitung auf diese Weise einfrieren könnte? Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe!
Willkommen in der n8n-Community @Product
Das sieht nach einem intermittierenden Servicefehler aus.
War dieses Problem eine Einzelfall-Instanz oder tritt es wiederholt auf?
Die Gemini-Dokumentation behandelt Ausfälle und Timeouts als Probleme, die sowohl im API-Backend als auch auf dem Client/SDK auftreten können. Ich würde Retry/Backoff und Fehlerbehandlung hinzufügen, um das Bild bei Timeout erneut zu verarbeiten, sowie die Bildgröße, das Kontingent/die Rate Limits und den Status der Gemini-API überprüfen, wenn das Problem auftritt.
Danke! Das Problem tritt wiederholt auf. Ich habe bereits eine Wiederholungslogik implementiert — 3 Versuche mit einem 5-Sekunden-Intervall zwischen jedem — aber das Problem besteht weiterhin. Ich bin auf einem kostenpflichtigen API-Plan und überschreite keine Ratenlimits oder Kontingente. Könnte dies mit geplanten Wartungsarbeiten auf Geminis Seite zusammenhängen? Gibt es eine Möglichkeit, anstehende Wartungsfenster im Voraus zu überprüfen, damit wir entsprechend planen können?
@Product muss sich mit ihnen über Wartungen absprechen.
Normalerweise wird die Überwachung durch Status-Dashboards und Incident Reports von Google Cloud/AI bei Instabilität durchgeführt.
Welche Gemini-Modell ist in Bezug auf Stabilität und seltene Ausfallzeiten am besten geeignet (für Fotogenerkennung)? Ich verwende derzeit ‘gemini-flash-latest’
