通过 AWS Bedrock 使用 Stability AI 模型发起的图像生成请求可能会由于输入验证问题、服务限制或模型特定限制而失败。首先，输入参数（如提示词、尺寸或样式设置）可能不满足模型的要求。例如，如果提示词超出最大允许长度（例如，1,000 个字符），请求将被拒绝。类似地，指定不支持的图像分辨率（例如，模型最大为 2048x2048 像素时，指定 3000x3000 像素）或无效参数（如负数的“steps”值）可能会触发错误。内容策略违规，例如请求有害或受限图像，也会阻止生成。开发者应在模型文档中验证输入限制，并逐步测试提示词以隔离问题。
其次，AWS Bedrock 会强制执行服务配额和速率限制，这可能导致失败。每个账户都有每分钟 API 调用次数的默认限制，超出这些限制会导致节流错误。例如，如果开发者应用每秒发送 100 个请求，但配额只允许 50 个，那么多余的请求就会失败。并发请求限制或区域容量短缺（例如，在高峰使用期间）可能会加剧此问题。检查 AWS CloudWatch 指标或启用带有指数退避的重试机制可以缓解瞬时问题。此外，IAM 权限配置错误——例如缺少 bedrock:InvokeModel 策略——将阻止 API 访问。开发者必须确保角色和策略符合 Bedrock 的要求。
最后，模型特有的错误可能源于兼容性或可用性问题。Stability AI 模型可能不支持某些功能，例如特定的图像格式（例如 SVG）或高级参数（例如自定义采样器）。如果模型更新引入了重大更改，旧的 API 调用可能会失败，直到调整代码为止。由于维护或高需求导致的临时中断也可能影响服务。例如，在模型部署期间，Bedrock 可能会返回 ModelNotReadyException。开发者应监控 AWS 状态页面，实施错误日志记录，并设计回退机制（例如，缓存先前结果），以在中断期间保持应用的稳定性。