需用tenacity实现带退避的自动重试，并区分瞬态错误（如timeout、serviceunavailable）与永久错误（如429、safety拦截），对前者重试，后者降级或休眠；同时导出失败请求快照用于精准复现。
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在Notebook中调用Gemini API时，一旦遇到500 Internal Server Error或429 Rate Limited就直接中断执行、堆栈炸开、变量全丢——这不是代码写错了，是异常没兜住。你需要让Notebook在报错时不崩溃，还能区分瞬态错误和永久错误，自动重试或降级处理。
用tenacity实现带退避的自动重试
方法一：安装并配置tenacity（比google.api_core.retry更灵活）
运行：!pip install tenacity
方法二：定义重试策略，只对可恢复错误重试
导入后写装饰器：from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type@retry( stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10), retry=retry_if_exception_type(( requests.exceptions.Timeout, requests.exceptions.ConnectionError, google.api_core.exceptions.ServiceUnavailable, google.api_core.exceptions.InternalServerError )))
这一步必须显式列出异常类型，【若只写Exception会把ValueError也重试，导致逻辑错误被掩盖】。
方法三：包裹生成函数
把genai.GenerativeModel.generate_content调用包进装饰函数里，确保每次失败都触发退避等待。
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手动捕获并分类错误码
第一步：检查响应状态而非仅依赖异常类
调用response = model.generate_content(prompt)后，不要直接取response.text，先判断if hasattr(response, 'prompt_feedback') and response.prompt_feedback.block_reason:
第二步：识别三类关键错误信号
① response.prompt_feedback.block_reason == "SAFETY" → 内容被安全策略拦截，需改写提示词或调整safety_settings
② response.candidates[0].finish_reason == "STOP" → 正常结束；若为"MAX_TOKENS"或"RECITATION"，说明输出被截断或模型拒绝生成，要缩短输入或换模型
③ len(response.candidates) == 0 → 没有候选结果，大概率是输入含非法字符或格式错误，需检查parts结构
第三步：对429做配额兜底
捕获google.api_core.exceptions.ResourceExhausted后，立即触发time.sleep(60)，而不是重试——因为配额耗尽再重试只会连续失败。
导出失败请求原始数据用于复现
当异常反复出现却无法定位时，保留完整请求快照比看堆栈更有用。
在try块内添加日志记录：import json; with open("failed_request_20260807.json", "w") as f: json.dump({"prompt": prompt, "model": model_name, "config": config_dict}, f, indent=2)
注意：不要用print(prompt)代替序列化，中文、emoji、特殊控制字符在console里会被转义或截断，导致复现失败。
导出后，用cat failed_request_*.json | python3 -m json.tool验证JSON合法性，避免因编码问题导致后续调试走偏。
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