[Bug]: Gemini 配置官方 api_base 时探活检测报 401（误判 Key 被拒绝），且默认模型已弃用
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 72/100
Direzione di ricerca
Start in raven/config/update_providers.py at test_provider() and trace the provider endpoint and default model configuration used for Gemini. Run raven web and reproduce the saved-key check, then verify that detection succeeds with the official endpoint and that the default model no longer points to the retired version.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Summary
在 Raven Web 界面配置 Google Gemini 服务商时，存在以下两个问题：
- 已保存的 Key 被误报为拒绝（HTTP 401 / invalid_key）：
在raven/config/update_providers.py的test_provider()中：if shape and api_key and not api_base: url, headers = shape(api_key) return _probe_models_endpoint(url, headers, ...)
Steps to reproduce
- 启动 Raven Web 服务：运行
raven web - 在浏览器打开界面，进入「设置」->「模型服务商」-> 选择「Gemini」
- 填入有效的 Google Gemini API Key，保存设置
- 点击「重新检测」或等待自动探活
- 界面立即标红报错：“服务商拒绝了已保存的 Key”，后台接口返回 HTTP 401 失败
Expected behavior
- 探活检测（test_provider）应识别出官方端点并使用 Google 原生鉴权（/v1beta/models + x-goog-api-key），正常显示“已验证”及模型列表，而不是误当成 OpenAI 代理发送 Bearer Token 导致 401。
- 默认 Gemini 模型应由已下线的 gemini-2.5-flash 更新为官方支持的 gemini-3.8-flash。
Actual behavior
- Web 界面设置保存后，探活检测误走 OpenAI 代理逻辑，向 Google 端点发送
Authorization: Bearer <key>，Google 返回 401 Unauthorized，界面标红提示“服务商拒绝了已保存的 Key”。（但实际在聊天界面切换至 gemini-3.8-flash 后，LiteLLM 对话却能够正常收到 Google 回复）。 - 默认配置的模型是
gemini-2.5-flash，已被 Google 官方弃用下线，新 Key 调用时返回 404/Retired 报错。
Environment
- OS: Windows 11
- Raven Version: 0.2.3
- Python: 3.12
Logs or screenshots
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 4.1k
- Fork
- 94
- Merge medio
- 10h 2m
- PR unite (30g)
- 376
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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