【异常】Spring Boot 调用火山引擎 Ark API 认证失败问题排查与解决 ArkHttpException{statusCode=401, message=‘The API key for

最新推荐文章于 2026-01-01 18:01:08 发布

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#spring boot #火山引擎 #python

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一、报错内容

在调用火山引擎 Ark 服务生成内容时，出现以下错误：

com.volcengine.ark.runtime.exception.ArkHttpException: ArkHttpException{
   
   statusCode=401, message='The API key format is incorrect. Request id: 021766469635116cf54c201c44486b3ad39607589880b46553cc0', code='AuthenticationError', param=

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【异常】ArkHttpException{statusCode=401, message=‘The API key format is incorrect.

奶爸的编程之路，也就一周冷个三天，欢迎关注我的微信公众号：本本本添哥

11-25

173

去火山引擎方舟控制台，生成一个全新的 API Key。使用鼠标完整复制该 Key。在你的项目中，找到配置 API Key 的地方。将旧的 Key 替换为你新复制的 Key。重新运行你的程序进行测试。仔细阅读火山引擎方舟 Java SDK的官方文档，确认集成步骤和 API Key 的配置要求。检查是否有其他代码逻辑在运行时意外地修改了 API Key 的值。联系火山引擎的技术支持，并提供错误日志中的requestId，以便他们进行更精准的排查。

【异常】ArkHttpException{statusCode=404, message=‘Your account %!s(int64=2101428187) has not activated t

奶爸的编程之路，也就一周冷个三天，欢迎关注我的微信公众号：本本本添哥

11-25

305

问题根源在于火山引擎账号未开通所需的AI模型服务。请按照上述步骤前往控制台进行激活操作即可解决。

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火山引擎 -Doub-豆包 API调用-2024-11-14

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ark = Ark(api_key, model_type)

12-03

### 代码含义 `ark = Ark(api_key, model_type)` 这行代码的含义是创建一个 `Ark` 类的实例对象 `ark`。其中，`api_key` 是用于调用 `Ark` 所代表的 AI 模型服务的身份验证密钥，它可以确保只有拥有合法密钥的用户才能使用该服务；`model_type` 则指定了要使用的具体 AI 模型类型，不同的模型类型在功能、性能、适用场景等方面可能存在差异。 ### 使用说明结合参考内容可知，`Ark` 是火山方舟提供的模型，可通过该类实现对其模型的调用。以下是一个可能的使用示例： ```python from wenfan_api import Ark # 假设从该模块导入 Ark 类 api_key = "your_api_key" model_type = "your_model_type" ark = Ark(api_key, model_type) content = "写一首关于春天的诗" completion = ark.chat.completions.create( messages=[ {"role": "user", "content": content}, ] ) print(completion.choices[0].message.content) ``` 在上述示例中，首先导入 `Ark` 类，然后创建 `Ark` 实例，接着设置用户输入的内容，最后调用模型生成回复并打印输出。 ### 可能出现的问题 1. **导入问题**：若未正确导入 `Ark` 类，Python 解释器将无法识别该类，从而抛出 `NameError` 异常。解决方法是确保在代码开头正确导入 `Ark` 类，如 `from wenfan_api import Ark`。 2. **API 密钥问题**：若 `api_key` 不正确或已过期，服务端将拒绝请求，可能会返回身份验证失败的错误信息。需要检查 `api_key` 的正确性，并确保其处于有效状态。 3. **模型类型问题**：若 `model_type` 不是服务支持的有效模型类型，可能会导致调用失败。需要参考服务文档，选择正确的模型类型。 4. **网络问题**：若网络连接不稳定或无法访问服务端，代码在尝试与服务端通信时会超时或失败。可以检查网络连接，确保能够正常访问服务。 5. **依赖库问题**：`Ark` 类的正常运行可能依赖于其他第三方库，若这些依赖库未安装或版本不兼容，可能会导致代码运行出错。需要使用 `pip` 安装所需的依赖库，并确保版本兼容。