ملاحظة المؤلف: يشرح المقال كيفية تحديد ما إذا كان Nano Banana Pro قد حظر المدخلات أو المخرجات، أو لم يتعرف بوضوح على نية توليد صورة، بالاعتماد على استجابة JSON. كما يستعرض خطوات فحص أربع فئات من أسباب الحظر، وترتيب التعامل معها: تعديل الموجه، أو تغيير الصورة المرجعية، أو إعادة المحاولة، أو تغيير النموذج.
عند استخدام Nano Banana Pro لتحرير الصور، يواجه كثير من المطورين الموقف نفسه: يعيد الطلب حالة HTTP 200 ويبدو أن كل شيء على ما يرام، لكن الاستجابة لا تحتوي على صورة. أحيانًا تكون قيمة finishReason هي IMAGE_PROHIBITED_CONTENT، وأحيانًا لا يظهر سوى شرح نصي، وقد تغيب candidates تمامًا. يشرح هذا المقال كيفية تشخيص حظر Nano Banana Pro وفحص أربع فئات من أسبابه، لتتمكن من تحديد المشكلة وحلها بدل الاكتفاء بالقول: «تم حظر الطلب مرة أخرى».
هذا المقال لا يعلّمك تجاوز ضوابط الأمان. يستند المحتوى إلى شرح آليات الحظر في وثائق Google الرسمية، وإلى تجارب APIYI العملية في تحويل النص إلى صورة وتحرير الصور. نعرض فقط تعديلات متوافقة مع السياسات وبدائل مشروعة.
ما ستستفيده: بعد قراءة المقال، ستتمكن من استخدام استجابة JSON لتحديد ما إذا حدث الفشل في المدخلات أم المخرجات، وربط فئات الأسباب الأربع بالموجه أو الصورة المرجعية، ومعرفة ما يجب تعديله بعد ذلك، وما إذا كان من المناسب إعادة المحاولة أو تغيير النموذج.
أبرز أسباب حظر المحتوى في Nano Banana Pro: نظرة على 4 فئات
لنبدأ بالخلاصة. يمكن تصنيف الأسباب الشائعة لحظر الطلبات في Nano Banana Pro (اسم النموذج gemini-3-pro-image) إلى 4 فئات، تختلف كل منها في موضع التفعيل وطريقة التعامل معها.
| فئة التفعيل | الحالات الشائعة | موضع التفعيل | هل يمكن حل المشكلة؟ |
|---|---|---|---|
| المحتوى غير الآمن للعمل (NSFW) | المحتوى الإباحي والعنيف والدموي وخطاب الكراهية، وكذلك المحتوى الإيحائي غير الصريح | الموجه أو الصورة المرجعية | عدّل الوصف أو استبدل المادة؛ وإذا كان الحظر بالخطأ، يمكن تجربة نموذج آخر |
| إزالة العلامات المائية | طلب إزالة علامة مائية أو شعار من صورة | الموجه أساسًا | لا يمكن حلها؛ فهي مخالفة لسياسة المحتوى |
| الملكية الفكرية المعروفة | شخصيات محمية بحقوق النشر ومذكورة بالاسم، مثل شخصيات ديزني ومارفل ونينتندو | الموجه أو الصورة المرجعية | استبدلها بشخصيات أصلية أو خيالية |
| القاصرون | محتوى غير لائق يتضمن قاصرين | الموجه أو الصورة المرجعية | لا تسامح مطلقًا؛ لا يمكن تعطيل الحماية المدمجة |
لماذا أصبحت ضوابط Nano Banana Pro أكثر صرامة مؤخرًا؟
إلى جانب هذه الفئات الأربع، هناك محطتان زمنيتان مهمتان. وفقًا لوثائق APIYI وملاحظات مجتمع المطورين، أصبحت المراجعة أكثر صرامة بشكل ملحوظ حوالي 23 يناير 2026، وبدأ حظر بعض الموجهات التي كانت تُقبل سابقًا. وفي أوائل فبراير 2026، وردت منشورات في منتدى مطوري Google AI تفيد بأن صور عرض الملابس الداخلية وملابس السباحة المتوافقة تمامًا مع السياسات كانت تُحظر باستمرار بسبب IMAGE_SAFETY، وطالب أصحابها بالعودة إلى معايير ما قبل 20 يناير. تجدر الإشارة إلى أن هذا التاريخ يستند إلى وثائق ومصادر مجتمعية خارجية، ولا يوجد إدخال مقابل لتغيير في السياسة ضمن سجل التغييرات الرسمي لدى Google، لذلك لا يمكن اعتباره إعلانًا رسميًا.
أما المحطة الثانية فهي أواخر فبراير 2026. أصدرت Google النسخة التجريبية من Nano Banana 2 في 26 فبراير، بينما تسجل وثائق APIYI إتاحتها في 27 فبراير. بعد ذلك، ظهرت أربع فئات إضافية واضحة للحظر: صور الشخصيات الشهيرة القابلة للتعرّف عليها بواقعية فوتوغرافية، والتلاعب بالمعلومات المالية أو معلومات الطلبات، وتغيير ملابس الأشخاص أو تبديل وجوههم، والمحتوى الضمني غير المناسب للعمل (NSFW) الذي يلمّح بوضوح إلى محتوى حساس دون التصريح به. وهذا يفسر شعور كثير من الفرق بأن «الحظر أصبح أكثر تكرارًا مؤخرًا». ولا يزال بالإمكان توليد الشخصيات الخيالية والصور الشخصية ذات الأسلوب الفني والشخصيات المرسومة بشكل طبيعي.
كيف تفهم استجابة فحوصات الأمان في Nano Banana Pro: لماذا لا توجد صورة رغم إرجاع HTTP 200؟
الخطوة الأولى في تشخيص المشكلة ليست تعديل الموجه، بل تحديد موضع الفشل. وفقًا لوثائق Google Cloud حول آليات الأمان في توليد الصور، هناك ثلاث حالات مختلفة على الأقل قد تُرجع فيها الاستجابة رمز HTTP 200 من دون صورة، ولكل منها طريقة معالجة مختلفة تمامًا.
الحالة الأولى: رفض النموذج
عندما يتضمن الموجه محتوى قد يكون غير آمن، قد يمتنع النموذج عن توليد صورة ويرد بنص، مثل: «لا أستطيع إنشاء صورة تحتوي على محتوى إباحي أو غير لائق أو مسيء». ويمكن تمييز هذه الحالة بما يلي:
- تظل قيمة
candidates[0].finishReasonهيSTOP، وكأن العملية انتهت بشكل طبيعي - يحتوي
candidates[0].content.partsعلىtextفقط، من دونinlineData - يكون عدد رموز المخرجات في السجلات صغيرًا عادةً، في حدود 100 إلى 200 رمز
في هذه الحالة، يرفض النموذج الطلب بناءً على تقييمه، وتكمن المشكلة في صياغة الموجه. غالبًا ما تكشف قراءة النص المُرجع مباشرةً عمّا اعتبره النموذج مشكلة.
النوع الثاني: الحظر بواسطة فلتر الأمان
يعمل فلتر الأمان بشكل مستقل عن النموذج، ويتحقق من المدخلات والمخرجات كلٌّ على حدة.
علامات حظر المدخلات:
- لا يحتوي الرد على الحقل
candidates - يظهر الحقل
promptFeedback.blockReasonفقط، ومن قيمه الشائعةSAFETYوPROHIBITED_CONTENTوOTHERوBLOCKLISTوIMAGE_SAFETY - يصل الرد عادةً خلال بضع ثوانٍ، وقد يكون
safetyRatingsفارغًا
علامات حظر المخرجات:
- يوجد الحقل
candidates، لكن قيمةcandidates[0].finishReasonهيIMAGE_SAFETYأوIMAGE_PROHIBITED_CONTENTأو قيمة مشابهة - تكون قيمة
partsهيnull، وليست مصفوفة فارغة - يُكتب سبب الرفض في الحقل
finishMessage، ولا يظهر كجزء نصي
يعني حظر المدخلات أن النموذج لم تتح له فرصة بدء التوليد أصلًا، وأن المشكلة في المحتوى الذي أرسلته، وخصوصًا الصورة المرجعية. أما حظر المخرجات فيعني أن النموذج ولّد الصورة بالفعل، لكن النتيجة صُنّفت على أنها مخالفة؛ وغالبًا تكمن المشكلة في المشهد الذي أدى الوصف إلى توليده.
النوع الثالث: نية توليد الصورة غير واضحة
عندما تكون قيمة finishReason هي NO_IMAGE، فهذا يعني أنه كان متوقعًا من النموذج توليد صورة، لكنه لم يفعل. هذا ليس حظرًا أمنيًا؛ فالسبب الشائع هو أن الموجه يطلب من النموذج إعداد خطة أو إجراء تحليل أو تقديم شرح نصي، فيفهمه النموذج على أنه مهمة نصية.
دليل سريع لحقول الاستجابة عند فلاتر الأمان في Nano Banana Pro
| نوع الإخفاق | خصائص الحقول الأساسية | موضع الإخفاق | الإجراء المفضل |
|---|---|---|---|
| رفض النموذج | قيمة finishReason هي STOP، وparts تحتوي على نص فقط |
قرار النموذج | اقرأ رسالة الرفض وعدّل الوصف |
| حظر المدخلات | لا توجد candidates، ويوجد promptFeedback.blockReason |
المدخلات | ابدأ بفحص الصورة المرجعية |
| حظر المخرجات | قيمة finishReason هي IMAGE_SAFETY أو ما شابه، وparts تساوي null |
المخرجات | عدّل وصف المشهد |
| عدم وضوح نية توليد الصورة | قيمة finishReason هي NO_IMAGE |
فهم الطلب | أضف جملة تطلب إخراج الصورة فقط |
| الاقتباس أو حقوق النشر | قيمة finishReason هي IMAGE_RECITATION |
المخرجات | احذف أسماء الأعمال والشخصيات المحددة |
كيف تقرأ حقول usage عند تفعيل فلاتر الأمان في Nano Banana Pro؟
استنادًا إلى اختبارات أجرت فيها APIYI 48 عملية تحويل نص إلى صورة و18 عملية تعديل صور، رصدت الأنماط التالية في حقول usage:
- إذا كانت قيمة
candidatesTokenCountتساوي 0، فهذا يعني أن الطلب رُفض في مرحلة المراجعة، ولم يُولّد أي محتوى مرشح. - عند الحظر، تساوي قيمة
totalTokenCountمجموعpromptTokenCountوthoughtsTokenCount. - في هذه الحالة، تعكس قيمة
candidatesTokenCountقيمةthoughtsTokenCount، لذا فإن جمع القيم الثلاث يؤدي إلى احتساب إحدى القيم مرتين. وللمطابقة، استخدمtotalTokenCountمباشرةً.
إذا ظهر حقل raiFilteredReason في الاستجابة، مثل ERROR_MESSAGE. Support codes: 56562880، فيمكنك استخدام رمز الدعم لتحديد الفئة المعنية. يعرض الجدول التالي الرموز الأكثر صلة بأربع فئات من الأسباب:
| فئة الأمان | رمز دعم المدخلات | رمز دعم المخرجات | السبب المقابل |
|---|---|---|---|
| Child (القاصرون) | 58061214 | 17301594 | قاصرون |
| Celebrity (المشاهير) | 29310472 | 15236754 | شخصيات معروفة |
| Celebrity or child (مشهور أو قاصر) | 64151117 | 64151117 | مشهور أو قاصر |
| Sexual (محتوى جنسي) | 90789179 | 63429089، 43188360 | محتوى غير مناسب للعمل (NSFW) |
| Prohibited content (محتوى محظور) | 89371032 | 49114662، 72817394 | محتوى محظور |
تجدر الإشارة إلى أن هذا جدول عام لفئات الأمان في نماذج الصور من Gemini، ولا يمكن اعتباره دليلًا على أن «Google غيّرت سياستها في يوم معين».
فحص الأسباب الأربعة لتفعيل ضوابط الأمان في Nano Banana Pro
بعد تحديد موضع الفشل، طابق الأسباب التالية مع طلبك واحدًا تلو الآخر. نستعرض هنا الأسباب الأربعة، إلى جانب الفئات التي أُضيفت مؤخرًا.
المحتوى غير الآمن للعمل (NSFW) والمحتوى الضمني منه
قد يؤدي المحتوى الصريح، مثل المواد الإباحية والعنف والمشاهد الدموية وخطاب الكراهية، إلى حظر الطلب سواء ورد في الموجه أو في الصورة المرجعية. لكن الأصعب اكتشافًا هو محتوى NSFW الضمني: فقد لا يظهر شيء صريح في الصورة، بينما توحي نيتها العامة بمحتوى غير لائق. وكما توضح الحالات المذكورة سابقًا من المجتمع، تُعد كلمات مثل الملابس الداخلية وملابس النوم وملابس السباحة عالية المخاطر بحد ذاتها، وقد تؤدي إلى حظر عرض تجاري ملتزم بالسياسات عن طريق الخطأ.
إذا كان المحتوى نفسه مخالفًا فعلًا، فالحل الوحيد هو تغييره. أما إذا حُظر عرض ملابس للتجارة الإلكترونية بالخطأ، فيمكنك توضيح الغرض التجاري وتكوين الصورة، أو تجربة الطلب نفسه على نماذج صور أخرى، مع إبلاغ مجتمع مطوري Google بحالة الحظر الخاطئ.
إزالة العلامات المائية
يُعد طلب إزالة العلامة المائية من صورة مخالفة لسياسات المحتوى، ولذلك يُرفض مباشرة، ولا توجد طريقة لتعديل الطلب لقبوله. وتجدر الإشارة أيضًا إلى أن جميع الصور التي تولدها نماذج Nano Banana تحمل علامة SynthID المائية؛ وهذا جزء من عمل النموذج وليس خيارًا يمكن تعطيله. إذا كانت عملية عملك تتضمن خطوة «تنظيف الصور»، فعليك إزالة هذا النوع من الطلبات من العملية نفسها، بدلًا من محاولة تعديل صياغته.
الشخصيات المحمية بحقوق الملكية والشخصيات المعروفة
تُرفض طلبات توليد شخصيات محددة محمية بحقوق الملكية، مثل شخصيات ديزني ومارفل ونينتندو، حمايةً لحقوق أصحابها. وتشير وثائق APIYI إلى أن هذا التغيير أصبح أكثر وضوحًا منذ 23 يناير 2026. وبعد أواخر فبراير 2026، أصبحت الصور الواقعية لأشخاص حقيقيين يمكن التعرف عليهم أيضًا هدفًا رئيسيًا للحظر.
البديل المتوافق هو استخدام شخصيات أصلية، أو صور شخصية بأسلوب فني وشخصيات مرسومة. كذلك، قد تؤدي صور المشاهير أو لقطات الشخصيات المحمية بحقوق الملكية داخل الصورة المرجعية إلى حظر الطلب عند مرحلة الإدخال.
القاصرون
لا يوجد أي تسامح مع المحتوى غير اللائق الذي يتضمن قاصرين. وتوضح الوثائق الرسمية أن فئات safetySettings القابلة للتعديل تقتصر على التحرش وخطاب الكراهية والمحتوى الجنسي الصريح والمحتوى الخطير. أما الحماية من الأضرار الأساسية، مثل ما يمس سلامة الأطفال، فهي مدمجة ولا يمكن تعطيلها بأي إعداد. وينبغي تصفية هذا النوع من الطلبات مباشرة على مستوى التطبيق.
التلاعب بالطلبات المالية وتغيير الملابس والوجوه
أُضيف هذان النوعان إلى نطاق الحظر بعد أواخر فبراير 2026. فتعديل المبالغ أو أرقام الطلبات أو معلومات الحساب في لقطات الشاشة، أو استبدال وجه شخص بوجه آخر أو تغيير ملابس شخص حقيقي، كلها طلبات تُحظر. ولا ينبغي محاولة تنفيذها بإعادة صياغة الموجه.
أما إذا كان المطلوب تغيير خلفية صورة منتج لغرض مشروع، فاحصر التعديل في المنتج والمشهد، دون المساس بهوية الأشخاص أو معلومات الإثبات.
دليل سريع للتعامل مع حظر Nano Banana Pro: هل تعدّل الصورة المرجعية أم الموجه؟
هذا هو السؤال الذي يشغل معظم المطورين. تعتمد الإجابة على موضع الإخفاق: إذا حُظر الطلب عند الإدخال، فتحقق من الصور المرجعية أولًا. وإذا حُظر عند الإخراج، فعدّل الوصف. أما عند ظهور NO_IMAGE، فأضف إلى الموجه ما يوضح أنك تريد توليد صورة.
الخطوة الأولى: إذا حُظر الطلب عند الإدخال، فابدأ بالصور المرجعية
وثّقت APIYI في سبتمبر 2026 حالة نموذجية. تضمّن الطلب موجهًا واحدًا و6 صور مرجعية للوضعية، والشخصية، والمشهد، والملابس، وصورة مركّبة للأحذية والجوارب، والقبعة. وكانت نسبة الأبعاد 2:3 والدقة 2K. أعاد gemini-3-pro-image مرارًا قيمة OTHER في blockReason، دون candidates، وذلك خلال بضع ثوانٍ. لكن الطلب نفسه نجح في توليد صورة عند استخدام gemini-3.1-flash-image.
استُخدمت طريقة تقسيم الصور المرجعية إلى نصفين لتحديد مصدر المشكلة، وتبيّن أن السبب الوحيد هو صورة مرجعية للشخصية مقسّمة إلى أربع لوحات. إليك النتائج الأساسية:
| طريقة المعالجة | نتيجة الاختبار | الخلاصة |
|---|---|---|
| إرسال الصورة الأصلية مباشرة | حُظرت في 13/13 محاولة | تسببت في الحظر باستمرار |
| حفظ نسخة بصيغة PNG فقط | استمر الحظر في 2/2 محاولة | تغيير الصيغة غير فعّال |
| إعادة التصدير بصيغة JPEG بجودة 95 | نجحت في 6/6 محاولات | إعادة الترميز فعّالة |
| إرسال الطلب الكامل بالصور الست بعد الاستبدال | تولّدت الصورة في 2/2 محاولة | حُلّت المشكلة |
توضح هذه الحالة أن فحص المدخلات في Pro أكثر صرامة منه في flash؛ لذلك من الطبيعي أن ينجح الطلب نفسه مع flash ويُحظر مع Pro. وفيما يلي قائمة لتوحيد معالجة الصور المرجعية:
- تحويل الصور جميعها إلى فضاء الألوان sRGB.
- تصحيح اتجاه الصور وفق معلومات EXIF.
- التأكد من أن طول الضلع الأطول لا يتجاوز 2048 بكسل.
- إعادة ترميز الصور بصيغة JPEG بجودة 90 إلى 95.
- إزالة البيانات الوصفية.
من المهم التأكيد أن إعادة الترميز مناسبة فقط للأسباب غير المحددة مثل OTHER. أما إذا كانت قيمة blockReason تشير إلى سبب أمني واضح مثل SAFETY أو PROHIBITED_CONTENT أو IMAGE_SAFETY، فلا تحاول تجاوز الحظر بإعادة المحاولة أو الترميز؛ بل استبدل المواد المستخدمة مباشرة.
الخطوة الثانية: تعديل الموجه عند حظر المخرجات أو ظهور NO_IMAGE
عندما تُحظر المخرجات، تكون المشكلة في الصورة التي يدفع الوصف النموذج إلى توليدها. على سبيل المثال، في موجه تعديل مثل «أبقِ مشهد الصورة الأصلية والمنتج دون تغيير، واستبدل العنصر داخل الإطار الأحمر»، يترك غموض ما يجب إبقاؤه دون تغيير مساحة للنموذج كي يتصرف بحرية، وقد يولّد محتوى غير متوقع. لتحسين الموجه:
- استخدم أسماء محددة بدل الإشارات المبهمة؛ فاكتب «الكوبان داخل الإطار الأحمر» بدلًا من «العنصر داخل الإطار الأحمر»
- حدد اللون المطلوب بدلًا من كتابة «غيّر اللون»
- اذكر العناصر التي يجب إبقاؤها دون تغيير واحدًا تلو الآخر: موضع العنصر الرئيسي، والنسب، والشعار، والتسميات النصية، والخلفية
- قسّم التعديلات إلى خطوات مرقمة، وعدّل نوعًا واحدًا من العناصر في كل مرة، ووزّع التعليمات المركبة على عدة جولات
عند ظهور NO_IMAGE، أضف إلى نهاية الموجه عبارة «أخرج الصورة النهائية فقط، ولا تخرج أي نص»؛ وغالبًا ما يحل ذلك المشكلة.
الخطوة الثالثة: قرر ما إذا كنت ستعيد المحاولة أو تغيّر النموذج
قبل إعادة المحاولة، تذكّر أن الطلب الفاشل قد يظل مدفوعًا. تخصم Google من الحصة، ولا تستطيع المنصة حاليًا ضمان عدم احتساب التكلفة عند غياب المخرجات. كما أن تكرار الطلب دون تعديل الموجه يهدر الحصة اليومية، وقد تؤدي الطلبات المخالفة إلى تعطيل مفتاح API الرسمي. لذلك، لا تعد المحاولة إذا كان سبب الرفض متعلقًا بالسلامة بشكل واضح؛ أما حالات OTHER والرفض الخاطئ فتستحق المحاولة مجددًا بطريقة مختلفة.
عند تغيير النموذج، يكفي تعديل معامل model باستخدام مفتاح API نفسه ونقطة النهاية نفسها في APIYI: https://api.apiyi.com/v1. يُنصح بالبدء بنموذج 2.1 أو Lite الأقل تكلفة والأسرع للمهام المعتادة، ثم الانتقال إلى Pro إذا فشل التحرير الدقيق مرة أو مرتين. وإذا استمر الفشل، فعد إلى الموجه وعدّله.
| معرّف النموذج | الاسم | السعر لكل طلب | المنصة المتاحة |
|---|---|---|---|
gemini-3-pro-image |
Nano Banana Pro | $0.09 لكل طلب | APIYI |
gemini-nano-banana-2.1 |
Nano Banana 2.1 | $0.045 لكل طلب | APIYI |
gemini-3.1-flash-image |
Nano Banana 2 | $0.055 لكل طلب | APIYI |
gemini-3.1-flash-lite-image |
Nano Banana 2 Lite | $0.025 لكل طلب | APIYI |
gpt-image-2-all |
GPT Image 2 | $0.025 لكل طلب | APIYI |
تُحاسب جميع نماذج الصور لكل طلب، ويُرجى الرجوع إلى قائمة نماذج المنصة للاطلاع على النماذج والأسعار المعتمدة. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت Google في 6 أكتوبر 2026 إيقاف دعم gemini-3.1-flash-image تدريجيًا، دون تحديد موعد لإيقافه نهائيًا. لذا يُنصح باستخدام gemini-nano-banana-2.1 في المشاريع الجديدة.
🚀 البدء السريع: إذا كنت تريد مقارنة عدة نماذج باستخدام المجموعة نفسها من الموجهات والصور المرجعية، يمكنك التبديل بين النماذج في الجدول باستخدام مفتاح API واحد على APIYI عبر apiyi.com. يحصل المستخدمون الجدد على رصيد مجاني للاختبار، ما يتيح التحقق بتكلفة منخفضة قبل التوسع.
الأسئلة الشائعة حول اعتراضات ضوابط الأمان في Nano Banana Pro
س1: ما المقصود باعتراض ضوابط الأمان في Nano Banana Pro؟
يعني أن `gemini-3-pro-image` لم يُرجع صورة لأسباب تتعلق بسلامة المحتوى. ويشمل ذلك ثلاث حالات: رفض النموذج الاستجابة، أو اعتراض مرشح الإدخال، أو اعتراض مرشح الإخراج. عادةً ما يعود الطلب برمز HTTP 200 رغم ذلك، لذا يلزم فحص حقول الاستجابة لمعرفة السبب.
س2: هل من الطبيعي أن يولّد flash صورة من الطلب نفسه، بينما يعترضه Pro؟
نعم. أظهرت الاختبارات أن فحص المدخلات في Pro أكثر صرامة منه في flash. إذا ظهر سبب غير واضح مثل `OTHER`، فابدأ بمراجعة الصورة المرجعية وفق قائمة التحقق. وإذا كان المحتوى متوافقًا مع السياسات، فإن استخدام Nano Banana 2.1 بديل مناسب أيضًا.
س3: لماذا أصبحت الاعتراضات أكثر تكرارًا مؤخرًا؟
هناك تطوران متزامنان: لاحظت وثائق APIYI ومجتمعات المطورين تشديدًا عامًا للمراجعة في نحو 23 يناير 2026، دون إعلان رسمي من Google. وبعد إطلاق Nano Banana 2 في أواخر فبراير، أُضيفت أربعة مجالات للاعتراض: الشخصيات المعروفة، والتلاعب بالأوامر المالية، وتغيير الملابس أو الوجوه، والمحتوى غير الملائم للعمل (NSFW) الضمني.
س4: هل تُفرض رسوم على الطلبات التي تعترضها ضوابط الأمان؟
قد يحدث ذلك. تخصم Google من الحصة، ولا تستطيع المنصة حاليًا ضمان عدم احتساب الرسوم عندما يكون الإخراج فارغًا. راجع سجلات الاستدعاء في لوحة تحكم APIYI على apiyi.com: ظهور قيمة صغيرة جدًا لرموز الإخراج، مثل 100 إلى 200، أو ترك عمود «الإكمال» فارغًا، يعني أن الطلب لم ينتج صورة.
س5: هل يوجد تعويض لمزودي خدمات الأدوات الذين تتكرر لديهم حالات فشل توليد الصور؟
نعم، يوجد برنامج تعويض عن فشل توليد الصور باستخدام Nano Banana Pro، ويقتصر على طلبات Nano Banana Pro المفوترة لكل طلب. ويشترط أن يبلغ الإنفاق الشهري 1000 دولار على الأقل، دون تقييد بنموذج معين على المنصة، وأن يكون المتقدم مزودًا لخدمة أدوات، وأن يكون الفشل لأسباب غير ذاتية. يسري البرنامج اعتبارًا من 1 مايو 2026 (UTC+8)، مع ضرورة التسجيل في القائمة الداخلية. يُحسب التعويض وفق المعادلة «عدد الطلبات × سعر النموذج / معامل الخصم». تُراجع بيانات الشهر السابق في نهاية كل شهر، ويُضاف التعويض خلال أول 5 أيام عمل من الشهر التالي. للتفاصيل، تواصل مع خدمة عملاء APIYI على apiyi.com.
س6: كيف أصدّر سجلات الفشل لتقديم طلب تعويض أو تشخيص المشكلة؟
ادخل إلى السجلات في لوحة التحكم، واضغط على زر التصدير أعلى اليمين، ثم اختر النطاق الزمني وابدأ التصدير غير المتزامن. بعد ذلك، نزّل ملف Excel من قسم المهام غير المتزامنة. لاحظ أن حالات الفشل الناتجة عن أسباب ذاتية، مثل المحتوى المخالف، لا يشملها التعويض.
س7: هل يمكن إيقاف الاعتراضات عن طريق تعديل safetySettings؟
لا يمكن إيقافها بالكامل. يمكن تعديل العتبات لأربع فئات فقط: المضايقة، وخطاب الكراهية، والمحتوى الجنسي الصريح، والمحتوى الخطير. أما وسائل الحماية الأساسية، مثل حماية الأطفال، فهي مدمجة. كما تحظر سياسة الاستخدام لدى Google صراحةً التحايل على مرشحات الأمان.
ملخص تشخيص حالات الحظر في Nano Banana Pro
أبرز النقاط
- اقرأ الاستجابة قبل تعديل المحتوى: غياب
candidatesيعني حظر المدخلات، وكونpartsبقيمة null يعني حظر المخرجات. - رفض الإجابة يختلف عن الحظر: إذا كانت قيمة
finishReasonهيSTOPوكانت الاستجابة نصية فقط، فهذا يعني أن النموذج رفض الإجابة. - 4 أسباب رئيسية: المحتوى غير الآمن للعمل (NSFW)، وإزالة العلامات المائية، والملكية الفكرية الشهيرة، والقاصرون. وبعد فبراير أُضيفت 4 فئات أخرى.
- ابدأ بفحص الصورة المرجعية عند حظر المدخلات: حوّلها إلى sRGB، واجعل طول ضلعها الأطول لا يتجاوز 2048 بكسل، وأعد تصديرها بصيغة JPEG بجودة 90–95.
- لا تكرر المحاولة عند وضوح السبب الأمني: غيّر المادة المستخدمة أو عدّل الوصف مباشرة لتجنب استهلاك الحصة بلا فائدة.
- لتغيير النموذج، عدّل المعامل فقط: عبر APIYI على apiyi.com، يمكنك استخدام مفتاح API نفسه للتبديل بين 2.1 وLite وPro.
الترتيب الأساسي لتشخيص حالات الحظر في Nano Banana Pro هو: فحص الحقول لتحديد موضع الفشل، ومراجعة الأسباب الأربعة لتحديد ما أثاره، ثم تعديل الصورة المرجعية إذا كان الحظر في المدخلات أو تعديل الوصف إذا كان في المخرجات. وعند ظهور NO_IMAGE، أضف ما يوضح نيتك في توليد صورة، ثم قرر أخيرًا ما إذا كنت بحاجة إلى تغيير النموذج. أما المحتوى المخالف فعلًا فلا يمكن إصلاحه بالتعديل، بل يجب تجنبه ضمن سير العمل. وتستحق حالات الحظر الخاطئ أو الأسباب غير الواضحة وحدها المعالجة عبر توحيد المواد واختبار عدة نماذج.
إذا كان فريقك يحتاج إلى تشخيص سجلات الفشل باستمرار ومقارنة عدة نماذج للصور، فنوصي باستخدام APIYI عبر apiyi.com: يمكنك تغيير النموذج بالمفتاح نفسه عبر تعديل معامل model فقط، والاطلاع على سجلات الاستهلاك لكل محاولة فاشلة. كما يمكن لمقدمي خدمات الأدوات المؤهلين المشاركة في خطة تعويض رسوم المحاولات الفاشلة المحاسبة لكل طلب.
المراجع
- Gemini image generation and responsible AI: آليات أمان توليد الصور في Google Cloud وشرح رموز الدعم
- الرابط:
cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen -
الوصف: مطابقة أنواع الحظر وفئات الأمان مع رموز الدعم.
-
إعدادات الأمان في Gemini API: فئات الأمان القابلة للتعديل ووسائل الحماية المدمجة
- الرابط:
ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings -
الوصف: يشرح عتبات الأمان التي يمكن تعديلها ووسائل الحماية التي لا يمكن إيقافها.
-
مرجع generateContent في Gemini API: القيم المحتملة لـ
finishReasonوblockReason - الرابط:
ai.google.dev/api/generate-content -
الوصف: التعريفات الرسمية لحقول الاستجابة.
-
سجل تغييرات Gemini API: الجدول الزمني لإصدارات النماذج وإتاحتها العامة وإيقافها
- الرابط:
ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog - الوصف: التحقق من المحطات الزمنية لإصدارات سلسلة Nano Banana.
الكاتب: الفريق التقني في APIYI
للتواصل التقني: يسعدنا تواصلكم معنا عبر الصفحة الرئيسية لموقع APIYI، ويمكنكم الاطلاع على المزيد في مركز التوثيق docs.apiyi.com.
