Gemini 3 Pro Preview が見つからない: 廃止後エラーの直し方（2026）

gemini-3-pro-preview not found や 404 NOT_FOUND が出る場合、まず押さえるべき答えはひとつです。Google は Gemini 3 Pro Preview を 2026 年 3 月 9 日に停止しました。 そのため、旧モデル ID はもう有効な呼び出し先ではありません。直接の置き換え先は gemini-3.1-pro-preview です。すでに名前を変えたのに Vertex AI でまだ失敗するなら、次に確認すべきは API キーではなく location です。Google は現在、gemini-3.1-pro-preview を Vertex AI では global endpoint 専用 と案内しています。

このページでは、旧モデルの停止、正しい置き換え先、そして rename 後にも残る設定ミスを分けて説明します。急いでいる場合は、まず下の早見表と移行チェックリストを見てください。

要点速覧: すぐ直すための表

これはもはやリトライで解決する一時障害ではなく、モデルのライフサイクル変更です。

なぜ今 gemini-3-pro-preview が見つからないのか

公式情報は明確ですが、models ページ、deprecations、release notes、フォーラム告知に分散しています。実務上は次の順番で理解すると早いです。

現在の models ページ には、Gemini 3 Pro Preview が 2026 年 3 月 9 日に停止されたという警告が表示されています。

ここで重要なのは、プロジェクトや API key、AI Studio の履歴が消えたわけではないことです。Google は公式フォーラムで、保存済み prompt やプロジェクト自体は残るが、gemini-3-pro-preview を指す参照がエラーになると説明しています。

正しい置き換え先: gemini-3.1-pro-preview と gemini-2.5-pro

多くのページは「3.1 に変える」としか言いません。しかし実際には、何を優先したいかで答えが分かれます。

実務上は次のように考えるのが一番わかりやすいです。

• Gemini 3 系の最新 Pro ルートを維持したいなら gemini-3.1-pro-preview
• まずは安定して動く Pro を戻したいなら gemini-2.5-pro

より広い比較は Gemini 3.1 Pro vs Gemini 2.5 Pro を参照してください。

似た名前のモデルを取り違えない

もっとも多いミスは、名前が似ている別モデルに飛んでしまうことです。

gemini-3-pro-preview から gemini-3-pro-image-preview に変えるのは、テキストや coding ワークフローでは誤りです。

Surface ごとの修正ポイント

Gemini API / SDK

python

model = "gemini-3-pro-preview"

# 直接の置き換え
model = "gemini-3.1-pro-preview"

# 安定 fallback
model = "gemini-2.5-pro"

AI Studio

古い prompt が突然失敗しても、まずプロジェクト消失を疑う必要はありません。保存済み prompt のモデル選択が旧 ID のままになっていないか確認してください。

Vertex AI

現在の Vertex AI 向け Gemini 3 ガイド は、gemini-3.1-pro-preview を global endpoint で使うよう案内しています。

bash
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="global"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Wrapper や hidden default

次の場所にも旧 ID が残りがちです。

• .env
• wrapper の default
• CI/CD secrets
• 保存 prompt
• test fixture
• 管理画面の設定

bash
rg "gemini-3-pro-preview"

実プロジェクト向け移行チェックリスト

この順番を守る意味は大きいです。停止済みモデルの削除、hidden default の洗い出し、Vertex の global 確認という順に進めると、「旧モデル停止の問題」と「rename 後に出てきた別問題」を切り分けやすくなります。ここを飛ばして複雑な prompt や wrapper の挙動まで一気に疑うと、実際には移行が終わっていないだけなのに、新しいモデル自体が不安定だと誤解しやすくなります。

チーム運用では、ソースコードだけでなく実際の実行経路を単位に確認することも重要です。たとえば本番 API はもう gemini-3.1-pro-preview に切り替わっていても、夜間 batch、社内 notebook、評価ジョブ、管理画面から送る手動実行だけがまだ gemini-3-pro-preview を残していることがあります。この状態だと障害が断続的に見えますが、実際には複数の経路が別々に古い設定を持っているだけです。

そのまま使える移行例

Python

python
from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="TLS handshake をやさしく説明してください。"
)

print(response.text)

Node.js

javascript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  contents: "TLS handshake をやさしく説明してください。"
});

console.log(response.text);

curl

bash
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          { "text": "TLS handshake をやさしく説明してください。" }
        ]
      }
    ]
  }'

Troubleshooting: モデル名を変えたあとも失敗するときの見方

rename 後も失敗する場合、それをすべて同じ not found 問題として扱わないことが重要です。多くの場合、すでに別のエラーブランチに移っています。

1. endpoint / location の問題

Vertex AI ではここが最優先です。global になっているか確認してください。

2. どこかに旧参照が残っている

保存済み prompt、framework の default、queue の payload、古いテンプレートなどが原因になりがちです。

3. モデル系統を間違えた

画像モデルへ切り替えてしまうと、テキスト Pro の置き換えにはなりません。

4. いまは別の種類のエラーを見ている

正しい rename のあとに出る失敗は次のようなものかもしれません。

• 404 NOT_FOUND: path や surface が違う
• 400 INVALID_ARGUMENT: body や parameter が違う
• 503 UNAVAILABLE: 一時的な過負荷

rename 後にエラー種別が変わったなら、それ自体は前進であることが多いです。より広い診断は Gemini API エラーガイド を見てください。

もうひとつ実務上大切なのは、ライフサイクル変更のあとに「以前うまく動いていた設定」を正解扱いしないことです。今回のようなケースでは、古い社内メモや過去サンプルよりも、現在の models ページ、deprecations、Vertex AI ガイドのほうが優先されます。そうしないと、rename 後に露出した二次的な問題を shutdown そのものと混同しやすくなります。

さらに、実運用ではコード本体だけ直して終わりにしないことも重要です。prompt テンプレート、評価ジョブ、チーム向け wiki、管理画面の default 値などに gemini-3-pro-preview が残っていると、数日後に別ルートから同じ障害が再発します。今回の移行で本当にやるべきことは、旧モデルを「まだ選べる候補」から完全に外すことです。

大きめのプロジェクトであれば、移行期間だけでも「許可するモデル名」を1か所で明示する運用が有効です。そうすると、古い job や internal tool がまだ gemini-3-pro-preview を送ってきたとしても、自分たちのシステムの内側で早い段階に検知できます。外部 API の曖昧なエラーとして後から気づくより、移行漏れの場所をずっと追いやすくなります。

shutdown 問題が本当に片付いたかを最短で確認したいなら、同じ surface に対して最小のリクエストを 1 本だけ投げる方法が有効です。その最小テストが gemini-3.1-pro-preview や gemini-2.5-pro で成功するのに、本来のアプリだけがまだ失敗するなら、残っている原因は wrapper、prompt、endpoint、または保存済み設定のどこかにある可能性が高いです。

3.1 Pro Preview にすぐ上げるべきか

もともと Gemini 3 Pro Preview を使っていた理由が、Gemini 3 の最新 Pro ルートを追うことだったなら、gemini-3.1-pro-preview への移行は正しいです。ただし、すべてのチームがすぐにそれを default にする必要はありません。

安定動作を優先するなら gemini-2.5-pro のほうが保守的です。もし 3.1 に上げた後で timeout や overload が気になるなら、関連する追加トラブルシュートとして英語の Gemini 3.1 Pro timeout fix も参照してください。

ここで大切なのは、「直接の後継」と「最も安全な選択」が必ずしも同じではないことです。Google の公式置き換え先は 3.1 ですが、運用チームの都合によっては 2.5 Pro のほうが導入しやすい場合があります。この記事の目的は、その違いを曖昧にせず、読者が自分の制約に合わせて選べるようにすることです。

実際の移行では、先に gemini-2.5-pro で安定稼働を戻し、そのあとで gemini-3.1-pro-preview をベンチマークして default 昇格を判断するという二段構えもよく使われます。緊急復旧とモデル評価を同じタイミングで抱え込まないため、この進め方のほうが障害対応としては扱いやすいです。

FAQ

Gemini 3 Pro Preview は完全に終了しましたか？
はい。公式の deprecations ページでは 2026 年 3 月 9 日に shutdown 済みとされています。

gemini-3.1-pro-preview は公式の置き換え先ですか？
はい。deprecations と release notes の両方でそう示されています。

AI Studio の project や prompt は消えましたか？
いいえ。残るのは残ります。旧モデルを参照する設定だけがエラーになります。

Vertex AI が rename 後も失敗するのはなぜですか？
もっとも可能性が高いのは location です。現行ドキュメントは global を要求しています。

gemini-3-pro-image-preview に変えればいいですか？
画像ワークフローでない限り、いいえ。

preview を避けたい場合は？
gemini-2.5-pro を安定 fallback として使うのが現実的です。

結論

gemini-3-pro-preview not found はもう曖昧な問題ではありません。2026 年 3 月 9 日以降、旧モデルは停止済みです。Gemini 3 Pro の正式な後継ルートを続けたいなら gemini-3.1-pro-preview を使い、安定性を優先するなら gemini-2.5-pro を選んでください。そして Vertex AI で rename 後も失敗するなら、まず GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global を確認してください。