Mein aktueller Workflow erhält ständig Fehler beim Inferencing zum Google Vertex Chat Model Node aufgrund einer Bad Request. Soweit ich sehen kann, ist der Prompt korrekt geschrieben, daher sollte er funktionieren. Das Modell, das ich verwenden möchte, ist „gemini-3.1-flash-lite
Danke, dass du uns Bescheid gegeben hast. Wir haben CV-11 als internes Entwicklungs-Ticket erstellt, um das zu untersuchen.
Hallo @Irrazional Willkommen!
Auf Vertex wird gemini-3.1-flash-lite nur auf dem global-Region-Endpunkt bereitgestellt, daher gibt ein auf einen bestimmten Standort fixiertes Credential (jede us- oder europe- Region) diesen 400-Fehler zurück. Die 2.5-Modelle laufen noch auf regionalen Endpunkten, aber die 3.x-Modelle wurden auf global-only verschoben. Öffne dein Google Service Account-Credential, setze Region auf global, und falls global nicht im Dropdown vorhanden ist, aktiviere Expression (fx) in diesem Feld und gib global manuell ein, dann führe erneut aus.
Sieh dir das an:
n8n 2.29.0 enthält auch die knotenseitige Behandlung dafür, daher hilft das Update von 2.27.3 zusammen mit der Regionsänderung.
Separates Thema: Dies ist ein Text-Chat-Modell, daher gibt es Text zurück, keine Bilder. Um die Bilder zu generieren, die dein Prompt beschreibt, verwende ein Bildmodell wie Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana) über den HTTP Request-Knoten, nicht den AI Agent.
Ah danke dir vielmals, der Fehler ist behoben! Aber das, was du erwähnt hast, stimmt – ich kann mit diesem Workflow noch keine Bilder generieren. Kennst du vielleicht eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die mir hilft, diesen Teil des Workflows einzurichten?
Danke dir vielmals!
Hi @Irrazional
Der integrierte Google-Gemini-Node hat genau dafür eine Operation „Generate an Image
Oh entschuldigung, ich habe vergessen, das meinerseits zu klären. Ich versuche, das über Vertex AI zu lösen, da Gemini die Verwendung des kostenlosen 300-$-GCP-Gutscheins nicht mehr unterstützt. Der Billing-Support bei Google hat mir geholfen, es über Vertex AI statt über AI Studio zu konfigurieren, da sie sagten, dass es möglich ist, diese Gutscheine zu nutzen. Gibt es eine Möglichkeit, die Verbindung zum 3.1 flash image lite Modell über Vertex zu konfigurieren?
Wir haben uns diese Angelegenheit angesehen und können nicht bestätigen, dass es sich um einen Fehler handelt. Wir haben das interne Ticket vorerst geschlossen, aber wenn es anfängt, wie ein Fehler auszusehen, wird unser Moderationsteam dies erneut kennzeichnen.
Hi @Irrazional
Der Vertex Chat Model Node kann das nicht tun, es ist ein reiner Text-LangChain Sub-Node, und n8n hat keinen integrierten Vertex Image Node. Also muss auf Vertex das Image Model mit dem HTTP Request Node aufgerufen werden, indem deine vorhandenen Service Account Credentials verwendet werden. Das hält alles bei der GCP-Abrechnung, daher gilt dein $300-Guthaben weiterhin. Eine Korrektur beim Modell: Das Image Model ist gemini-3.1-flash-image-preview (Nano Banana), es gibt kein flash-image-lite, die -lite Stufen sind nur Text. Bestätige die genaue ID in Model Garden für dein Projekt.
Setup:
Hallo!
Ein 400 Bad Request vom Google Vertex Chat Model bedeutet normalerweise, dass die API deine Anfrage erhalten hat, aber die Payload oder Konfiguration fehlerhaft war. Es ist kein Netzwerk-Timeout oder ein Authentifizierungsblock (was normalerweise einen 401 oder 403 auslösen würde).
Based auf den Details, die du angegeben hast, sind hier die wahrscheinlichsten Ursachen und wie du sie behebst:
1. Falsche Google Cloud Project ID (Kritisch)
Dein Node verwendet derzeit etwas wie gen-lang-client-... als projectId. Das sieht wie eine interne Client-ID aus, nicht wie eine Standard-Google Cloud Project ID.
my-gemini-project-12345).2. Fehlende oder nicht verknüpfte Anmeldedaten
Wenn dein Workflow-JSON credentials: {} anzeigt, ist der Node nicht explizit mit einer Google Cloud Anmeldedaten verknüpft. Die Abhängigkeit von Standard-Host-Anmeldedaten kann manchmal fehlschlagen.
Ich hatte die gleichen Probleme danke