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Chaque endpoint de chat renvoie les erreurs selon la même structure que le standard d’API avec lequel il est compatible (OpenAI, Anthropic ou Gemini). Chaque réponse d’erreur inclut également un en-tête X-Request-Id et ne renvoie que les informations dont vous avez besoin pour déboguer votre requête.

OpenAI — /v1/chat/completions (et endpoints image/vidéo)

Anthropic — /v1/messages

Gemini — /v1beta/models/{model}:generateContent

Correspondance des statuts

Le type / status de l’erreur est dérivé du statut HTTP :

Paramètres de modèle refusés

Lorsqu’un modèle n’accepte pas une valeur de votre requête, l’endpoint renvoie un HTTP 400 accompagné de l’explication fournie par le modèle. Les paramètres de raisonnement utilisent le code invalid_reasoning_effort, et le message indique les valeurs que ce modèle accepte : vous pouvez donc corriger la requête sans deviner. Les niveaux de raisonnement acceptés par chaque modèle, sa valeur par défaut et la possibilité de désactiver le raisonnement sont publiés dans GET /v1/models, sous capability_metadata.reasoning. La limitation de débit renvoie 429, et une requête qui dépasse le temps imparti renvoie 504. Un 502 signifie que la plateforme n’a pas pu obtenir de réponse exploitable du modèle après plusieurs tentatives : ce n’est pas un jugement sur vos paramètres, lisez donc le corps de la réponse avant de les modifier.

Erreurs de génération multimédia et nouvelles tentatives

Pour générer des images et des vidéos, utilisez le champ structuré error.code et le status de la tâche (task.status dans votre client) pour choisir le message à afficher et décider d’une nouvelle tentative. Ne suggérez de modifier le contenu qu’en présence d’un code de politique explicite ou d’un refus clair lié à la politique de contenu. La simple mention de safety dans un message, ou HTTP 502 seul, ne prouve pas une infraction. Si une tâche asynchrone reste pending ou processing, continuez à interroger /v1/tasks/{task_id} avec le même task_id ; ne soumettez pas de requête de génération en double.