هل Nano Banana Pro API بطيء جداً؟ تحليل لحادثة مراقبة المخاطر من جوجل في يناير 2026 وبديل Seedream 4.5

ملاحظة المؤلف: تحليل عميق لعطل الأداء واسع النطاق لـ Nano Banana Pro API في 17 يناير 2026، بما في ذلك إجراءات جوجل للتحكم في المخاطر وحظر الحسابات، وخطة تعويض تجاوز الـ 180 ثانية، ومقارنة كاملة مع بديل Seedream 4.5.

في 17 يناير 2026، أبلغ عدد كبير من المطورين عن بطء شديد في استجابة Nano Banana Pro API، حيث قفز وقت التوليد من 20-40 ثانية الطبيعية إلى 180 ثانية أو أكثر. لم يكن هذا عطلاً عارضاً، بل كان نتيجة ضربة ثلاثية: إجراءات جوجل الواسعة للتحكم في المخاطر + موجة حظر الحسابات + نقص في موارد الحوسبة. بدأت بعض منصات تجميع API بالفعل في تفعيل آليات التعويض: سيتم إعادة رصيد سجلات الفوترة التي تجاوزت 180 ثانية، ويُنصح العملاء الذين يقومون بتعديل الصور بالانتقال إلى Seedream 4.5 / 4.0 كخيار بديل.

القيمة المحورية: بعد قراءة هذا المقال، ستفهم السبب الجذري لهذا العطل، وتفاصيل آلية التعويض لـ 180 ثانية، والمقارنة العميقة بين Seedream 4.5 وNano Banana Pro، وستتقن استراتيجيات التراجع لعدة نماذج في بيئة الإنتاج.

النقاط الأساسية لعطل Nano Banana Pro في 17 يناير 2026

تفاصيل عطل Nano Banana Pro

ما هو Nano Banana Pro؟

Nano Banana Pro (المعروف بـ Gemini 3 Pro Image Preview) هو أقوى نموذج لغة كبير لتوليد الصور من Google DeepMind، ويشتهر بـ الواقعية الفوتوغرافية و التصيير الدقيق للنصوص. في الظروف العادية، يكون وقت استجابة API كالتالي:

• الوضع القياسي: 5-15 ثانية
• وضع التفكير: 10-25 ثانية
• دقة 4K: 20-40 ثانية (شاملة نقل البيانات عبر الشبكة)

الجدول الزمني لعطل 17 يناير 2026

الأسباب الثلاثة الجذرية للعطل

1. إجراءات جوجل الواسعة للتحكم في المخاطر (موجة تعليق الحسابات)

   • استمرت جوجل في يناير 2026 في تعزيز الرقابة على استخدام Gemini API.
   • تضمنت شروط التفعيل: الطلبات عالية التزامن، أنماط حركة المرور غير الطبيعية، الاشتباه في الاستخدام التجاري المفرط، وانتهاك سياسات المحتوى.
   • تم حظر عدد كبير من حسابات الواجهة الخلفية لمنصات تجميع API، مما أدى لتقلص حاد في مجمع الحسابات المتاحة.
   • كانت بعض عمليات الحظر نهائية، مما يتطلب إعادة التقديم والمراجعة.

2. نقص إمدادات موارد الحوسبة (Resource Shortage)

   • لا يزال Gemini 3 Pro Image في مرحلة المعاينة (Pre-GA)، وموارد GPU المخصصة من جوجل محدودة.
   • بعد حظر الحسابات، لم تلاحق سرعة تعويض الموارد نمو الطلب.
   • توليد صورة واحدة يتطلب حوسبة مكثفة، وفي سيناريوهات التزامن العالي يشتد التنافس على الموارد.
   • تعديل الأولويات الداخلية في جوجل أدى لزحام موارد Nano Banana Pro من قبل خدمات أخرى.

3. طفرة الطلبات المتزامنة (High Concurrency)

   • استمرت بعض المنصات في استقبال عدد كبير من طلبات المستخدمين أثناء العطل.
   • تراكمت الطلبات في الواجهة الخلفية، مما أدى لتراكم وقت الانتظار.
   • إعدادات انتهاء الوقت لم تكن معقولة (بعض المنصات تضبطها على 60ث افتراضياً، بينما كانت تحتاج فعلياً لـ 180ث+).
   • تسببت محاولات إعادة الطلب من قبل المستخدمين في زيادة ضغط التزامن، مما شكل حلقة مفرغة.

شرح تفصيلي لآلية التعويض عن تجاوز مهلة الـ 180 ثانية

سياسة التعويض

أطلقت بعض منصات تجميع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المسؤولة (مثل APIYI) آلية تعويض مخصصة لهذا العطل:

نطاق التعويض:

• النافذة الزمنية: 17 يناير 2026، من الساعة 00:00 حتى 23:59 (بتوقيت بكين).
• شروط التعويض: أن يستغرق استدعاء API الواحد أكثر من 180 ثانية.
• طريقة التعويض: إعادة الرصيد المستهلك في ذلك الاستدعاء تلقائيًا إلى رصيد الحساب.
• وقت التفعيل: سيتم إيداع الرصيد تلقائيًا خلال 24-48 ساعة بعد انتهاء العطل.

منطق التعويض:

# 伪代码: 补偿判断逻辑
def should_compensate(request_log):
    """
    判断是否需要补偿

    Args:
        request_log: API 请求日志
            - start_time: 请求开始时间
            - end_time: 请求结束时间
            - success: 是否成功
            - cost: 消耗的额度

    Returns:
        bool: 是否应该补偿
    """
    # 计算用时
    duration = (request_log.end_time - request_log.start_time).total_seconds()

    # 判断条件
    if request_log.date == "2026-01-17" and duration > 180:
        return True

    return False

# 补偿执行
for log in request_logs:
    if should_compensate(log):
        # 补发额度
        user.balance += log.cost
        # 记录补偿日志
        compensation_log.append({
            "request_id": log.id,
            "user_id": log.user_id,
            "refund_amount": log.cost,
            "reason": "180s timeout compensation"
        })

لماذا 180 ثانية؟

بناءً على المستندات التقنية والبيانات التاريخية لـ Nano Banana Pro:

• دقة 1K/2K: مهلة الانتظار الموصى بها هي 300 ثانية (5 دقائق).
• دقة 4K: مهلة الانتظار الموصى بها هي 600 ثانية (10 دقائق).
• وقت التوليد الفعلي: يستغرق عادةً 20-40 ثانية، وفي حالات التحميل الزائد 60-100 ثانية.
• عتبة الـ 180 ثانية: تعادل 4.5 إلى 9 أضعاف الوقت الطبيعي، مما يشير بوضوح إلى وجود خلل غير طبيعي.

تم وضع حد الـ 180 ثانية كعتبة للتعويض لتغطية الغالبية العظمى من الطلبات الفاشلة، مع تجنب الخطأ في اعتبار عمليات التوليد الطويلة الطبيعية (مثل دقة 4K عالية الجودة) كأعطال.

حدود التعويض

على الرغم من أن آلية التعويض تخفف من الخسائر المالية، إلا أنها لا تستطيع حل المشكلات التالية:

مقارنة كاملة لبديل Seedream 4.5

الفروقات الجوهرية بين Seedream 4.5 و Nano Banana Pro

متى يجب عليك استخدام Seedream 4.5؟

سيناريوهات نوصي فيها بشدة بـ Seedream 4.5:

1. توليد كميات كبيرة من صور منتجات التجارة الإلكترونية

   • المتطلب: عدد كبير من صور المنتجات بأسلوب مشابه.
   • ميزة Seedream: التكلفة تمثل فقط 25-30% من تكلفة NBP، توليد 1000 صورة يوفر 100-200 دولار.
   • الجودة كافية: جودة 8.5/10 كافية تمامًا لصور منتجات التجارة الإلكترونية.

2. الرسوم الفنية والتصاميم المفهومية

   • المتطلب: أسلوب فني، خيال، تعبير إبداعي.
   • ميزة Seedream: في الأنماط الفنية وسيناريوهات الخيال، يتساوى أداؤه تقريبًا مع NBP.
   • السرعة: استجابة مستقرة خلال 10-25 ثانية، مثالية للتطوير السريع.

3. المشاريع الحساسة للتكلفة

   • المتطلب: ميزانية محدودة، الحاجة لعدد كبير من الصور.
   • ميزة Seedream: تقليل التكاليف بنسبة 75%، بنفس الميزانية يمكنك توليد 4 أضعاف الكمية.
   • موازنة الجودة: تقليل طفيف في الجودة مقابل خفض كبير في التكلفة.

4. متطلبات التوفر العالي

   • المتطلب: عدم قبول أخطاء 503 المتكررة وتجاوز مهلة الـ 180 ثانية.
   • ميزة Seedream: بنية ByteDance التحتية مستقرة، ومعدل الأعطال أقل بكثير من NBP.
   • استمرارية الأعمال: مناسب لبيئات الإنتاج التي تتطلب اتفاقية مستوى خدمة (SLA) عالية.

حالات استمرار استخدام Nano Banana Pro:

1. الحاجة للواقعية الفوتوغرافية القصوى

   • الصور الشخصية (بورتريه)، تصوير المنتجات الاحترافي، الرندرة المعمارية التي تتطلب واقعية فائقة.
   • الفجوة واضحة بين 9.5/10 لـ NBP و 8.5/10 لـ Seedream.

2. رندرة النصوص الدقيقة

   • تصميم البوسترات، الدعاية للعلامات التجارية، لقطات واجهة المستخدم (UI) التي تتطلب نصوصًا دقيقة.
   • قدرة NBP على رندرة النصوص تتفوق على Seedream بـ 1.4 مرة.

3. فهم المتطلبات المعقدة

   • وجود عناصر متعددة، مشاهد معقدة، أو وصف دقيق جداً في الـ Prompt.
   • فهم NBP الدلالي ومخزونه المعرفي أقوى.

استراتيجية الاستخدام المختلط (موصى بها)

بالنسبة لأعمال تعديل الصور (Image Editing)، نوصي بالاستراتيجية المختلطة التالية:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

def smart_image_generation(
    prompt: str,
    quality_priority: bool = False,
    timeout_tolerance: int = 60
):
    """
    智能图像生成: 根据场景自动选择模型
    توليد ذكي للصور: اختيار النموذج تلقائيًا بناءً على السيناريو

    Args:
        prompt: 图像生成描述 (وصف توليد الصورة)
        quality_priority: 是否优先质量 (هل الأولوية للجودة - True=NBP, False=Seedream)
        timeout_tolerance: 可接受的超时时间 (مهلة الانتظار المقبولة بالثواني)

    Returns:
        生成结果 (نتائج التوليد)
    """
    # 检测是否需要文字渲染 (اكتشاف ما إذا كانت رندرة النصوص مطلوبة)
    needs_text = any(keyword in prompt.lower() for keyword in [
        "text", "words", "letters", "typography", "poster", "sign"
    ])

    # 检测是否需要照片级真实感 (اكتشاف ما إذا كانت الواقعية الفوتوغرافية مطلوبة)
    needs_photorealism = any(keyword in prompt.lower() for keyword in [
        "photo", "realistic", "portrait", "photography", "professional"
    ])

    # 决策逻辑 (منطق اتخاذ القرار)
    if quality_priority and (needs_text or needs_photorealism):
        # 场景 1: 质量优先 + 特殊需求 → NBP
        # السيناريو 1: أولوية الجودة + متطلبات خاصة
        model = "gemini-3-pro-image-preview"
        timeout = 180  # 容忍更长超时 (التسامح مع مهلة أطول)
        print("🎯 استخدام Nano Banana Pro (الأولوية للجودة)")

    else:
        # 场景 2: 成本优先或无特殊需求 → Seedream
        # السيناريو 2: أولوية التكلفة أو عدم وجود متطلبات خاصة
        model = "seedream-4.5"
        timeout = 60
        print("⚡ استخدام Seedream 4.5 (الأولوية للسرعة/التكلفة)")

    # 调用 API (استدعاء واجهة البرمجية)
    try:
        response = client.images.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            timeout=timeout
        )
        return {
            "success": True,
            "model_used": model,
            "data": response
        }

    except Exception as e:
        error_msg = str(e)

        # 如果 NBP 超时,自动降级到 Seedream
        # إذا انتهت مهلة NBP، قم بالتحويل تلقائيًا إلى Seedream
        if model == "gemini-3-pro-image-preview" and "timeout" in error_msg.lower():
            print("⚠️ تجاوز مهلة NBP، يتم التحويل إلى Seedream 4.5")
            try:
                response = client.images.generate(
                    model="seedream-4.5",
                    prompt=prompt,
                    timeout=60
                )
                return {
                    "success": True,
                    "model_used": "seedream-4.5",
                    "fallback": True,
                    "data": response
                }
            except Exception as fallback_error:
                return {
                    "success": False,
                    "error": str(fallback_error)
                }
        else:
            return {
                "success": False,
                "error": error_msg
            }

# 使用示例 (مثال للاستخدام)
result = smart_image_generation(
    prompt="A professional product photo of a luxury watch on marble",
    quality_priority=True,
    timeout_tolerance=120
)

if result["success"]:
    print(f"✅ تم التوليد بنجاح، النموذج المستخدم: {result['model_used']}")
else:
    print(f"❌ فشل التوليد: {result['error']}")

نصيحة تقنية: في بيئات الإنتاج، نوصي باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لتوليد الصور. لقد فعلت المنصة بالفعل ميزة الاختيار الذكي للنماذج واستراتيجية التحويل التلقائي (Fallback)؛ حيث يتم التحويل تلقائيًا إلى Seedream 4.5 عند حدوث خلل في Nano Banana Pro، مما يضمن استمرارية الأعمال مع تحسين التكاليف.

إستراتيجيات التسامح مع الأخطاء في بيئة الإنتاج

الإستراتيجية 1: الضبط الديناميكي لمهلة الانتظار (Timeout)

قم بضبط مهلة انتظار منطقية بناءً على النموذج والدقة المستخدمة:

التنفيذ باستخدام Python:

def get_recommended_timeout(model: str, resolution: str, is_outage: bool = False):
    """
    الحصول على مهلة الانتظار الموصى بها

    Args:
        model: اسم النموذج
        resolution: الدقة "1k" / "2k" / "4k"
        is_outage: هل نحن في فترة تعطل؟

    Returns:
        مهلة الانتظار (بالثواني)
    """
    timeout_map = {
        "gemini-3-pro-image-preview": {
            "1k": 60,
            "2k": 60,
            "4k": 120,
            "outage_multiplier": 2.5  # مضاعفة المهلة بمقدار 2.5 مرة أثناء العطل
        },
        "seedream-4.5": {
            "1k": 30,
            "2k": 30,
            "4k": 60,
            "outage_multiplier": 1.5
        }
    }

    config = timeout_map.get(model, timeout_map["seedream-4.5"])
    base_timeout = config.get(resolution, 60)

    if is_outage:
        return int(base_timeout * config["outage_multiplier"])
    else:
        return base_timeout

# مثال على الاستخدام
timeout = get_recommended_timeout(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    resolution="4k",
    is_outage=True  # في حالة وجود عطل
)
print(f"مهلة الانتظار الموصى بها: {timeout} ثانية")  # المخرجات: 300 ثانية

الإستراتيجية 2: إرسال طلبات متزامنة لنماذج متعددة (Race Condition)

إرسال طلبات لعدة نماذج في نفس الوقت، واستخدام أول نتيجة تصل:

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

async def race_generation(prompt: str, models: list):
    """
    سباق توليد الصور بين عدة نماذج

    Args:
        prompt: وصف الصورة (الموجه)
        models: قائمة النماذج، مثلاً ["gemini-3-pro-image-preview", "seedream-4.5"]

    Returns:
        أسرع نتيجة ناجحة
    """
    client = AsyncOpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    async def generate_with_model(model: str):
        """توليد باستخدام نموذج واحد"""
        try:
            response = await client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                timeout=180
            )
            return {
                "success": True,
                "model": model,
                "data": response
            }
        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "model": model,
                "error": str(e)
            }

    # إرسال طلبات لجميع النماذج بشكل متزامن
    tasks = [generate_with_model(model) for model in models]

    # انتظار أول نتيجة ناجحة
    for coro in asyncio.as_completed(tasks):
        result = await coro
        if result["success"]:
            print(f"🏆 النموذج الفائز: {result['model']}")
            # إلغاء الطلبات الأخرى التي لم تكتمل بعد
            for task in tasks:
                if not task.done():
                    task.cancel()
            return result

    # في حال فشل جميع النماذج
    return {
        "success": False,
        "error": "فشلت جميع النماذج"
    }

# مثال على الاستخدام
result = asyncio.run(race_generation(
    prompt="A beautiful sunset over mountains",
    models=["gemini-3-pro-image-preview", "seedream-4.5", "seedream-4.0"]
))

ملاحظة: هذه الإستراتيجية تستهلك رصيد عدة نماذج في نفس الوقت، وهي مناسبة فقط للحالات التي تتطلب سرعة قصوى وتوفر ميزانية كافية.

الإستراتيجية 3: اكتشاف الأعطال والتحويل التلقائي (Auto Downgrade)

مراقبة زمن استجابة API في الوقت الفعلي، والتحويل تلقائياً إلى نموذج احتياطي:

from collections import deque
from datetime import datetime
import statistics

class ModelHealthMonitor:
    """
    مراقب صحة النماذج
    """

    def __init__(self, window_size: int = 10, threshold: float = 120):
        """
        Args:
            window_size: حجم النافذة المنزلقة (تسجيل آخر N طلب)
            threshold: حد متوسط زمن الاستجابة (بالثواني)
        """
        self.window_size = window_size
        self.threshold = threshold
        self.response_times = {
            "gemini-3-pro-image-preview": deque(maxlen=window_size),
            "seedream-4.5": deque(maxlen=window_size)
        }

    def record(self, model: str, response_time: float):
        """تسجيل زمن الاستجابة"""
        if model in self.response_times:
            self.response_times[model].append(response_time)

    def is_healthy(self, model: str) -> bool:
        """تحديد ما إذا كان النموذج في حالة جيدة"""
        times = self.response_times.get(model, [])

        if len(times) < 3:
            return True  # بيانات غير كافية، نفترض أنه سليم

        avg_time = statistics.mean(times)
        return avg_time < self.threshold

    def get_best_model(self) -> str:
        """الحصول على أفضل نموذج حالياً"""
        if self.is_healthy("gemini-3-pro-image-preview"):
            return "gemini-3-pro-image-preview"
        elif self.is_healthy("seedream-4.5"):
            return "seedream-4.5"
        else:
            # كلاهما غير سليم، اختر الأسرع بينهما بناءً على المتوسط
            nbp_avg = statistics.mean(self.response_times["gemini-3-pro-image-preview"]) if self.response_times["gemini-3-pro-image-preview"] else float('inf')
            sd_avg = statistics.mean(self.response_times["seedream-4.5"]) if self.response_times["seedream-4.5"] else float('inf')

            return "seedream-4.5" if sd_avg < nbp_avg else "gemini-3-pro-image-preview"

# مثال على الاستخدام
monitor = ModelHealthMonitor(window_size=10, threshold=120)

# محاكاة سجلات الطلبات
monitor.record("gemini-3-pro-image-preview", 185)  # استجابة بطيئة أثناء عطل
monitor.record("gemini-3-pro-image-preview", 192)
monitor.record("gemini-3-pro-image-preview", 178)

monitor.record("seedream-4.5", 25)  # استجابة سريعة ومستقرة
monitor.record("seedream-4.5", 28)
monitor.record("seedream-4.5", 22)

# الحصول على النموذج الموصى به
best_model = monitor.get_best_model()
print(f"النموذج الموصى به: {best_model}")  # المخرجات: seedream-4.5

الأسئلة الشائعة

قيمة التعويض = الرصيد المستهلك في الطلبات التي تجاوزت المهلة

def real_time_generation(prompt: str):
    """توليد في الوقت الفعلي: الأولوية للسرعة"""
    # الخيار الأول: Seedream 4.5 (سريع)
    try:
        return client.images.generate(
            model="seedream-4.5",
            prompt=prompt,
            timeout=30  # مهلة صارمة 30 ثانية
        )
    except:
        # الخيار الثاني: Seedream 4.0 (أسرع ولكن جودة أقل قليلاً)
        return client.images.generate(
            model="seedream-4.0",
            prompt=prompt,
            timeout=30
        )

ملخص

النقاط الجوهرية للعطل واسع النطاق الذي أصاب Nano Banana Pro في 17 يناير 2026:

1. الأسباب الثلاثة الرئيسية للعطل: نظام مكافحة المخاطر من جوجل (حظر الحسابات) + نقص في موارد الحوسبة + ضغط كبير من الطلبات المتزامنة، مما أدى لارتفاع زمن الاستجابة من 30 ثانية إلى أكثر من 180 ثانية.
2. آلية التعويض عند تجاوز 180 ثانية: تقوم المنصات المسؤولة تلقائياً بإعادة الرصيد المستهلك في الطلبات التي تجاوزت المهلة الزمنية، لكن هذا لا يعوض الخسائر المتعلقة بضياع الوقت الفعلي وانقطاع الأعمال.
3. Seedream 4.5 بديل ممتاز: تخفيض في التكلفة بنسبة 75%، وزيادة في السرعة بمعدل 2-4 مرات، واستقرار يتفوق بمراحل على NBP. هو الخيار الأنسب لصور منتجات التجارة الإلكترونية، والرسوم التوضيحية الفنية، وتوليد الصور بكميات كبيرة.
4. الاستراتيجية الهجينة هي الأمثل: استخدم NBP للحصول على واقعية فوتوغرافية فائقة ومشاهد تتطلب دقة عالية في النصوص، واستخدم Seedream 4.5 في الحالات الأخرى، مع تفعيل منطق التبديل التلقائي عند تعثر النموذج الأول.
5. ضرورة التسامح مع الأخطاء في بيئة الإنتاج: يجب تطبيق تعديلات ديناميكية للمهلة الزمنية (Timeout)، ومراقبة حالة النظام باستمرار، واستخدام طلبات متزامنة لنماذج متعددة لضمان استمرارية العمل.

بما أن Nano Banana Pro لا يزال في مرحلة المعاينة، فمن الصعب حل مشكلات الاستقرار بشكل جذري في الوقت الحالي. نوصي بإجراء مقارنة سريعة بين نتائج Seedream 4.5 و NBP عبر APIYI (apiyi.com)؛ حيث توفر المنصة رصيداً مجانياً وميزة جدولة النماذج الذكية، وتدعم نماذج رائدة مثل Nano Banana Pro، وSeedream 4.5/4.0، وDALL-E 3، مما يضمن استمرارية أعمالك حتى في فترات الأعطال.

📚 المراجع

⚠️ تنويه حول تنسيق الروابط: جميع الروابط الخارجية تستخدم تنسيق اسم المرجع: domain.com لتسهيل النسخ، وهي غير قابلة للنقر المباشر للحفاظ على معايير SEO.

1. دليل إعداد مهلة (Timeout) واجهة برمجة Nano Banana Pro: تعليمات كاملة لتهيئة وقت الاستجابة.

   • الرابط: help.apiyi.com/en/nano-banana-pro-api-timeout-settings-4k-image-en.html
   • الوصف: توصيات حول أوقات المهلة المحددة لدقات 1K/2K/4K وطرق استكشاف الأخطاء.

2. دليل استكشاف أخطاء Nano Banana Pro وإصلاحها: المرجع الكامل لعام 2026.

   • الرابط: www.aifreeapi.com/en/posts/nano-banana-errors-troubleshooting-guide
   • الوصف: يشمل حلولاً لجميع أكواد الأخطاء مثل 429، 502، 403، 500، 503.

3. مقارنة Seedream 4.5 مقابل Nano Banana Pro: تحليل عميق.

   • الرابط: medium.com/@302.AI/seedream-4-5-vs-nano-banana-pro-can-the-sota-be-replaced-99056bee667d
   • الوصف: مقارنة شاملة بين النموذجين من حيث الجودة، التكلفة، السرعة، وسيناريوهات الاستخدام.

4. دليل تحسين أداء Nano Banana Pro: نسخة 2025 الكاملة.

   • الرابط: www.aifreeapi.com/en/posts/nano-banana-pro-speed-optimization
   • الوصف: 10 طرق تقنية لتقليل وقت التوليد بنسبة 60%، تشمل تحسين الموجهات (Prompts) وتعديل البارامترات.

المؤلف: الفريق التقني
تبادل الخبرات: نرحب بمناقشة تجاربكم مع Nano Banana Pro وSeedream في قسم التعليقات. لمزيد من المقارنات حول نماذج توليد الصور، يمكنكم زيارة المجتمع التقني في APIYI (apiyi.com).