Interpretación completa de los errores de la API de Gemini Nano Banana Pro: 5 formas de solucionar los errores overloaded y unavailable

Nota del autor: Análisis profundo de los errores "overloaded" (sobrecargado) y "service unavailable" (servicio no disponible) de la API Gemini Nano Banana Pro, incluyendo causas, patrones temporales, soluciones prácticas y mejores prácticas para entornos de producción.

El 16 de enero de 2026 a las 00:18 (hora local), una gran cantidad de desarrolladores informaron errores de «The model is overloaded. Please try again later.» e incluso «The service is currently unavailable.» en la API Gemini Nano Banana Pro (nombre del modelo gemini-3-pro-image-preview). Esto no es un problema de código, sino un fallo sistémico provocado por cuellos de botella en la capacidad de cómputo de los servidores de Google.

Valor principal: Al terminar de leer este artículo, entenderás las causas fundamentales, los patrones temporales y los mecanismos técnicos de estos dos tipos de errores. Dominarás 5 soluciones prácticas y aprenderás a construir estrategias de tolerancia a fallos de nivel de producción.

Puntos clave de los errores de la API Gemini Nano Banana Pro

Análisis detallado de los errores de Gemini Nano Banana Pro

¿Qué es Nano Banana Pro?

Gemini Nano Banana Pro es el modelo de generación de imágenes de máxima calidad de Google. El nombre del modelo correspondiente en la API es gemini-2.0-flash-preview-image-generation o gemini-3-pro-image-preview. Como modelo insignia de generación de imágenes de la serie Gemini 3, supera significativamente a Gemini 2.5 Flash Image en calidad de imagen, detalle y renderizado de texto, pero esto también lo hace enfrentar cuellos de botella de recursos de cómputo más severos.

¿Por qué ocurren errores con tanta frecuencia?

Según los datos de discusión de los foros de desarrolladores de Google AI, los problemas de error de Nano Banana Pro comenzaron a aparecer con frecuencia en la segunda mitad de 2025 y aún no se han resuelto por completo a principios de 2026. Las razones fundamentales incluyen:

1. Restricciones de recursos en fase Preview: Los modelos de la serie Gemini 3 todavía se encuentran en la fase Pre-GA (antes de la disponibilidad general), por lo que Google asigna recursos de cómputo limitados.
2. Gestión dinámica de capacidad: Incluso si no has alcanzado tu límite de velocidad (Rate Limit), el sistema puede devolver un error 503 si la carga global es demasiado alta.
3. Competencia global de usuarios: Todos los desarrolladores comparten el mismo grupo de recursos de cómputo; en horas pico, la demanda supera con creces la oferta.
4. Cómputo intensivo del modelo: La generación de imágenes de alta calidad requiere una enorme potencia de GPU. Una sola solicitud tarda entre 20 y 40 segundos, mucho más que los modelos de texto.

Diferencia entre errores 503 y 429

Análisis de los patrones de error en Gemini Nano Banana Pro

Horarios pico de fallos

Según los datos reportados por diversos desarrolladores, los fallos en la API de Nano Banana Pro presentan un patrón temporal bastante claro:

Horarios de alto riesgo (Hora de Beijing):

• 00:00 – 02:00: Horario laboral de la costa oeste de EE. UU. (08:00-10:00 PST), pico de desarrolladores en América y Europa.
• 09:00 – 11:00: Inicio de la jornada laboral en China continental, pico de desarrolladores en Asia.
• 20:00 – 23:00: Pico nocturno en China continental coincidiendo con la tarde en Europa.

Periodos relativamente estables:

• 03:00 – 08:00: Periodo con menor cantidad de usuarios a nivel global.
• 14:00 – 17:00: Tarde en China y madrugada en EE. UU., carga de trabajo reducida.

Validación de casos: El fallo masivo ocurrido el 16 de enero de 2026 a las 00:18 (hora de Beijing) coincidió exactamente con el inicio de la jornada laboral en la costa oeste de EE. UU. (15 de enero, 08:18 PST), lo que confirma la precisión de estos patrones temporales.

5 formas de solucionar errores en Gemini Nano Banana Pro

Método 1: Implementar una estrategia de reintentos con retroceso exponencial

Esta es la solución fundamental para lidiar con los errores 503. A continuación, te presento la lógica de reintento recomendada:

import time
import random
from openai import OpenAI

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

def generate_image_with_retry(
    prompt: str,
    model: str = "gemini-3-pro-image-preview",
    max_retries: int = 5,
    initial_delay: int = 10
):
    """
    Función de generación de imagen con retroceso exponencial
    """
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                timeout=120  # Aumentar tiempo de espera
            )
            return response

        except Exception as e:
            error_msg = str(e)

            # Error 503: Reintento con retroceso exponencial
            if "overloaded" in error_msg.lower() or "503" in error_msg:
                if attempt < max_retries - 1:
                    delay = initial_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 5)
                    print(f"⚠️ Modelo sobrecargado, reintentando en {delay:.1f} segundos (intento {attempt + 1}/{max_retries})")
                    time.sleep(delay)
                    continue
                else:
                    raise Exception("❌ Se alcanzó el máximo de reintentos, el modelo sigue sobrecargado")

            # Error 429: Espera breve y reintento
            elif "429" in error_msg or "RESOURCE_EXHAUSTED" in error_msg:
                print("⚠️ Límite de tasa alcanzado, reintentando en 60 segundos")
                time.sleep(60)
                continue

            # Otros errores: Lanzar excepción directamente
            else:
                raise e

    raise Exception("❌ Todos los reintentos fallaron")

# Ejemplo de uso
result = generate_image_with_retry(
    prompt="A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
    max_retries=5
)

import time
import random
from typing import Optional, Dict
from openai import OpenAI
from datetime import datetime, timedelta

class GeminiImageClient:
    """
    Cliente de generación de imágenes Gemini de nivel producción
    Soporta reintentos, degradación y monitoreo
    """

    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://vip.apiyi.com/v1"):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.error_log = []
        self.success_count = 0
        self.failure_count = 0

    def generate_with_fallback(
        self,
        prompt: str,
        primary_model: str = "gemini-3-pro-image-preview",
        fallback_model: str = "gemini-2.5-flash-image",
        max_retries: int = 3
    ) -> Dict:
        """
        Generación de imagen con estrategia de degradación (fallback)
        """
        # Intentar con el modelo principal
        try:
            result = self._generate_with_retry(prompt, primary_model, max_retries)
            self.success_count += 1
            return {
                "success": True,
                "model_used": primary_model,
                "data": result
            }
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ El modelo principal {primary_model} falló: {str(e)}")

            # Degradación automática al modelo de respaldo
            try:
                print(f"🔄 Degradando al modelo de respaldo {fallback_model}")
                result = self._generate_with_retry(prompt, fallback_model, max_retries)
                self.success_count += 1
                return {
                    "success": True,
                    "model_used": fallback_model,
                    "fallback": True,
                    "data": result
                }
            except Exception as fallback_error:
                self.failure_count += 1
                self.error_log.append({
                    "timestamp": datetime.now(),
                    "primary_error": str(e),
                    "fallback_error": str(fallback_error)
                })
                return {
                    "success": False,
                    "error": str(fallback_error)
                }

    def _generate_with_retry(self, prompt: str, model: str, max_retries: int):
        """Lógica interna de reintentos"""
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                response = self.client.images.generate(
                    model=model,
                    prompt=prompt,
                    timeout=120
                )
                return response
            except Exception as e:
                if attempt < max_retries - 1:
                    delay = 10 * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 5)
                    time.sleep(delay)
                else:
                    raise e

    def get_stats(self) -> Dict:
        """Obtener datos estadísticos"""
        total = self.success_count + self.failure_count
        success_rate = (self.success_count / total * 100) if total > 0 else 0
        return {
            "total_requests": total,
            "success_count": self.success_count,
            "failure_count": self.failure_count,
            "success_rate": f"{success_rate:.2f}%",
            "recent_errors": self.error_log[-5:]
        }

# Ejemplo de uso
client = GeminiImageClient(api_key="TU_API_KEY")

result = client.generate_with_fallback(
    prompt="A magical forest with glowing mushrooms",
    primary_model="gemini-3-pro-image-preview",
    fallback_model="gemini-2.5-flash-image"
)

if result["success"]:
    print(f"✅ Generación exitosa, modelo usado: {result['model_used']}")
else:
    print(f"❌ Fallo en la generación: {result['error']}")

# Ver estadísticas
print(client.get_stats())

Sugerencia técnica: En entornos de producción reales, te sugiero realizar las llamadas a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece una interfaz unificada que soporta Gemini 3 Pro y diversos modelos de generación de imágenes. Cuando Nano Banana Pro se sobrecarga, puedes cambiar rápidamente a Gemini 2.5 Flash u otros modelos de respaldo, garantizando la continuidad de tu servicio.

Método 2: Aumentar el tiempo de espera y configurar la solicitud

El tiempo de respuesta normal de Nano Banana Pro es de 20 a 40 segundos, pero bajo sobrecarga puede alcanzar los 60-100 segundos o más. Un ajuste de tiempo de espera (timeout) predeterminado de 30 segundos provocará muchos errores falsos.

Configuración recomendada:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="TU_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1",
    timeout=120,  # Aumentar tiempo de espera global a 120 segundos
    max_retries=3  # El SDK reintenta automáticamente 3 veces
)

# O especificar en una solicitud individual
response = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    prompt="Tu indicación aquí",
    timeout=150  # Tiempo de espera de 150 segundos para esta solicitud
)

Explicación de parámetros clave:

• timeout: Tiempo máximo de espera para una sola solicitud; se recomienda ajustarlo entre 120 y 180 segundos.
• max_retries: Número de reintentos automáticos a nivel de SDK; se recomiendan de 2 a 3 veces.
• keep_alive: Mantiene la conexión activa para evitar interrupciones en solicitudes largas.

Método 3: Evitar las horas pico

Si tu negocio permite el procesamiento asíncrono, programar las tareas basándote en los patrones temporales puede mejorar significativamente la tasa de éxito:

Estrategia de programación recomendada:

• Tareas de alta prioridad: Ejecutarlas entre las 03:00-08:00 o 14:00-17:00 (hora de Beijing).
• Tareas de generación por lotes: Usar colas de tareas para ejecución automática en horas de baja carga.
• Tareas en tiempo real: Es obligatorio implementar una estrategia de degradación; no se puede depender de un único modelo.

Ejemplo de programación de tareas en Python:

from datetime import datetime

def is_peak_hour() -> bool:
    """Determina si es hora pico actualmente (Hora de Beijing)"""
    current_hour = datetime.now().hour

    # Horas pico: 0-2, 9-11, 20-23
    peak_hours = list(range(0, 3)) + list(range(9, 12)) + list(range(20, 24))

    return current_hour in peak_hours

def smart_generate(prompt: str):
    """Generación inteligente: degradación automática en horas pico"""
    if is_peak_hour():
        print("⚠️ Estamos en hora pico, usando modelo de respaldo")
        model = "gemini-2.5-flash-image"
    else:
        model = "gemini-3-pro-image-preview"

    return generate_image(prompt, model)

Método 4: Implementar una estrategia de degradación de modelo

Google recomienda oficialmente cambiar a Gemini 2.5 Flash cuando se detecta una sobrecarga. Aquí tienes los datos comparativos:

Propuesta de solución: Para escenarios sensibles a la calidad (pósteres de marketing, fotos de productos, etc.), utiliza prioritariamente Gemini 3 Pro y degrada a 2.5 Flash si falla. Para escenarios de alta concurrencia (contenido UGC, prototipos rápidos), usa directamente 2.5 Flash para mayor estabilidad. Te recomiendo usar la plataforma APIYI (apiyi.com) para realizar pruebas comparativas, ya que permite cambiar de modelo con un clic y ofrece datos comparativos de costo y calidad.

Método 5: Sistema de monitoreo y alertas

En entornos de producción es indispensable contar con un monitoreo robusto para detectar y responder a fallos a tiempo:

Métricas clave de monitoreo:

• Tasa de éxito: En los últimos 5 min / 1 hora / 24 horas.
• Tiempo de respuesta: Tiempos P50 / P95 / P99.
• Distribución de errores: Proporción de errores 503 / 429 / 500, etc.
• Frecuencia de degradación: Cuántas veces se activó el respaldo por fallo del modelo principal.

Implementación básica de monitoreo:

from collections import deque
from datetime import datetime

class APIMonitor:
    """Monitor de llamadas a la API"""

    def __init__(self, window_size: int = 100):
        self.recent_calls = deque(maxlen=window_size)
        self.error_counts = {"503": 0, "429": 0, "500": 0, "other": 0}

    def log_call(self, success: bool, response_time: float, error_code: str = None):
        """Registrar una llamada a la API"""
        self.recent_calls.append({
            "timestamp": datetime.now(),
            "success": success,
            "response_time": response_time,
            "error_code": error_code
        })

        if not success and error_code:
            if error_code in self.error_counts:
                self.error_counts[error_code] += 1
            else:
                self.error_counts["other"] += 1

    def get_success_rate(self) -> float:
        """Calcular la tasa de éxito"""
        if not self.recent_calls:
            return 0.0
        success_count = sum(1 for call in self.recent_calls if call["success"])
        return success_count / len(self.recent_calls) * 100

    def should_alert(self) -> bool:
        """Determinar si se debe disparar una alerta"""
        success_rate = self.get_success_rate()

        # Alerta si la tasa de éxito baja del 70%
        if success_rate < 70:
            return True

        # Alerta si los errores 503 superan el 30% del total de errores
        total_errors = sum(self.error_counts.values())
        if total_errors > 0 and self.error_counts["503"] / total_errors > 0.3:
            return True

        return False

# Ejemplo de uso
monitor = APIMonitor(window_size=100)

# Registrar después de cada llamada
start_time = time.time()
try:
    result = client.images.generate(...)
    response_time = time.time() - start_time
    monitor.log_call(success=True, response_time=response_time)
except Exception as e:
    response_time = time.time() - start_time
    error_code = "503" if "overload" in str(e) else "other"
    monitor.log_call(success=False, response_time=response_time, error_code=error_code)

# Verificación periódica de alertas
if monitor.should_alert():
    print(f"🚨 ALERTA: La tasa de éxito de la API bajó al {monitor.get_success_rate():.2f}%")

Detalles sobre las cuotas y límites de velocidad de la Gemini API

Ajuste de cuotas de diciembre de 2025

El 7 de diciembre de 2025, Google ajustó los límites de cuota de la Gemini API, lo que provocó que muchos desarrolladores se encontraran con errores 429 inesperados.

Estándares de cuota actuales (enero de 2026):

Notas clave:

• Los límites de cuota se basan en el nivel del Proyecto de Google Cloud, no en cada API Key individual.
• Crear varias API Keys bajo el mismo proyecto no aumentará la cuota.
• Superar el límite de cualquiera de las dimensiones activará un error 429.
• Se aplica mediante el algoritmo Token Bucket, por lo que los picos repentinos de tráfico serán limitados.

Optimización de costos: Para proyectos con presupuesto ajustado, puedes considerar llamar a la API de Gemini a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece un sistema flexible de pago por uso sin necesidad de una suscripción a Google Cloud, ideal para equipos pequeños y desarrolladores individuales que buscan realizar pruebas rápidas o despliegues a pequeña escala.

Preguntas frecuentes

Resumen

Puntos clave sobre los errores de la API de Gemini Nano Banana Pro:

1. El error 503 Overloaded es un problema sistémico: No tiene nada que ver con tu código; se debe a la falta de recursos de cómputo en los servidores de Google. En horas pico, hasta el 45% de las llamadas pueden fallar.
2. Patrones temporales claros: Las franjas horarias de 00:00-02:00, 09:00-11:00 y 20:00-23:00 (hora de Beijing) son de alto riesgo. Es fundamental evitarlas o implementar estrategias de degradación.
3. La tolerancia a fallos es vital: Es imprescindible implementar tres capas de protección: reintentos con retroceso exponencial (exponential backoff), aumentar el tiempo de espera (timeout a 120s+) y degradación de modelo (usar 2.5 Flash como respaldo).
4. Monitorización y alertas: En entornos de producción, es obligatorio monitorizar la tasa de éxito, los tiempos de respuesta y la distribución de errores para detectar y reaccionar rápidamente ante los fallos.
5. Entender los límites de cuota: El error 429 está relacionado con tu cuota de API, mientras que el 503 depende de la carga global de Google. Las estrategias para enfrentar cada uno son distintas.

Como modelo en fase de vista previa (preview), los problemas de estabilidad de Nano Banana Pro difícilmente se resolverán a corto plazo. Te recomendamos usar APIYI (apiyi.com) para validar rápidamente tus necesidades de generación de imágenes. La plataforma ofrece cuotas gratuitas y una interfaz unificada para múltiples modelos, incluyendo Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Flash y DALL-E 3, garantizando así la continuidad de tu negocio.

📚 Referencias

⚠️ Nota sobre el formato de los enlaces: Todos los enlaces externos utilizan el formato Nombre del recurso: dominio.com. Esto facilita la copia pero evita clics directos para proteger el SEO.

1. Nano Banana Errors & Troubleshooting Guide: Manual completo de referencia de errores.

   • Enlace: www.aifreeapi.com/en/posts/nano-banana-errors-troubleshooting-guide
   • Descripción: Cubre soluciones completas para todos los códigos de error de Nano Banana Pro, como 429, 502, 403, 500, etc.

2. Foro de desarrolladores de Google AI: Discusión sobre el error "overloaded" en Gemini 3 Pro.

   • Enlace: discuss.ai.google.dev/t/gemini-3-pro-nano-banana-tier-1-4k-image-503-unavailable-error-the-model-is-overloaded/110232
   • Descripción: Discusión en tiempo real y experiencias compartidas por la comunidad de desarrolladores sobre el error 503.

3. Documentación oficial de Gemini API Rate Limits: Explicación de cuotas y límites de velocidad.

   • Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits
   • Descripción: Documentación oficial de Google sobre cuotas de API, con detalles sobre RPM/TPM/RPD/IPM.

4. Gemini 3 Pro Image Preview Error Codes: Guía completa de códigos de error.

   • Enlace: www.aifreeapi.com/en/posts/gemini-3-pro-image-preview-error-codes
   • Descripción: Guía de resolución de todos los códigos de error de Gemini 3 Pro para los años 2025-2026.

Autor: Equipo técnico
Intercambio técnico: Te invitamos a discutir tu experiencia con la API de Gemini en la sección de comentarios. Para más material de resolución de problemas, visita la comunidad técnica de APIYI (apiyi.com).