Domine 3 métodos prácticos para el monitoreo de disponibilidad de la API de Nano Banana Pro

Monitorear la disponibilidad de la API de Nano Banana Pro es un requisito crítico para que los desarrolladores aseguren el funcionamiento estable de sus servicios de generación de imágenes. En este artículo, presentaremos 3 métodos prácticos para monitorear la API de Nano Banana Pro, ayudándote a conocer el estado del servicio en tiempo real y a responder rápidamente ante fallos.

Valor principal: Al terminar de leer, habrás aprendido a usar las páginas de estado oficiales de Google y las herramientas de monitoreo de terceros como OpenRouter para establecer un sistema completo de monitoreo de disponibilidad de la API de Nano Banana Pro.

Puntos clave del monitoreo de la API de Nano Banana Pro

Nano Banana Pro (basado en Google Imagen 3) es uno de los modelos de generación de imágenes por IA más potentes actualmente. Debido a que su infraestructura subyacente depende de Google Cloud, la estrategia de monitoreo debe cubrir múltiples niveles.

Métricas clave para el monitoreo de la API de Nano Banana Pro

Al monitorear la API de Nano Banana Pro, es necesario prestar atención a las siguientes métricas principales:

🎯 Sugerencia técnica: En el desarrollo real, recomendamos realizar las llamadas a la API de Nano Banana Pro a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece monitoreo de estado unificado y servicios de alerta, reduciendo los costos de construir un sistema de monitoreo propio.

Método de monitoreo 1 para la API de Nano Banana Pro: Página de estado oficial de Google

Monitoreo de Google Cloud Status

La página de Google Cloud Status ofrece información en tiempo real sobre el estado de la infraestructura de Google, siendo la fuente principal para monitorear los servicios subyacentes de Nano Banana Pro.

Dirección de la página oficial de estado: status.cloud.google.com

Servicios de monitoreo clave

Configuración de suscripción de estado

Google Cloud Status admite varios métodos de suscripción:

# Ejemplo: Uso de la API de Google Cloud Status para obtener el estado
import requests

def check_google_cloud_status():
    """
    Verifica el estado del servicio de Google Cloud
    Llamada a través de la interfaz unificada de APIYI (apiyi.com)
    """
    # Google Cloud Status RSS Feed
    status_url = "https://status.cloud.google.com/incidents.json"

    try:
        response = requests.get(status_url, timeout=10)
        incidents = response.json()

        # Filtrar eventos relacionados con Vertex AI
        vertex_incidents = [
            inc for inc in incidents
            if 'Vertex AI' in str(inc.get('affected_products', []))
        ]

        return {
            'status': 'healthy' if not vertex_incidents else 'degraded',
            'incidents': vertex_incidents
        }
    except Exception as e:
        return {'status': 'unknown', 'error': str(e)}

# Ejecutar verificación
result = check_google_cloud_status()
print(f"Estado de Vertex AI: {result['status']}")

Monitoreo de AI Studio Status

Google AI Studio ofrece una página de estado exclusiva para los modelos Gemini e Imagen.

Dirección de la página de estado de AI Studio: aistudio.google.com/status

import requests
from datetime import datetime, timedelta
import json

class AIStudioMonitor:
    """
    Clase de monitoreo de estado de AI Studio
    Adecuado para monitorear el estado del servicio Nano Banana Pro (Imagen 3)
    """

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        # Usar la interfaz unificada de APIYI
        self.base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
        self.status_history = []

    def check_imagen_health(self) -> dict:
        """
        Detectar el estado de salud del servicio Imagen 3 mediante una llamada API real
        """
        try:
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            }

            # Enviar una petición de prueba ligera
            test_payload = {
                "model": "nano-banana-pro",
                "prompt": "health check test",
                "n": 1,
                "size": "256x256"  # Tamaño mínimo para reducir costos
            }

            start_time = datetime.now()
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/images/generations",
                headers=headers,
                json=test_payload,
                timeout=60
            )
            latency = (datetime.now() - start_time).total_seconds()

            if response.status_code == 200:
                return {
                    'status': 'healthy',
                    'latency': latency,
                    'timestamp': datetime.now().isoformat()
                }
            elif response.status_code == 429:
                return {
                    'status': 'rate_limited',
                    'latency': latency,
                    'timestamp': datetime.now().isoformat()
                }
            else:
                return {
                    'status': 'degraded',
                    'error_code': response.status_code,
                    'timestamp': datetime.now().isoformat()
                }

        except requests.Timeout:
            return {
                'status': 'timeout',
                'timestamp': datetime.now().isoformat()
            }
        except Exception as e:
            return {
                'status': 'error',
                'error': str(e),
                'timestamp': datetime.now().isoformat()
            }

    def get_uptime_stats(self, hours: int = 24) -> dict:
        """
        Calcular estadísticas de disponibilidad de las últimas N horas
        """
        cutoff = datetime.now() - timedelta(hours=hours)
        recent_checks = [
            s for s in self.status_history
            if datetime.fromisoformat(s['timestamp']) > cutoff
        ]

        if not recent_checks:
            return {'uptime': 'N/A', 'sample_count': 0}

        healthy_count = sum(1 for s in recent_checks if s['status'] == 'healthy')
        uptime_pct = (healthy_count / len(recent_checks)) * 100

        return {
            'uptime': f"{uptime_pct:.2f}%",
            'sample_count': len(recent_checks),
            'healthy_count': healthy_count,
            'period_hours': hours
        }

# Ejemplo de uso
monitor = AIStudioMonitor(api_key="your-apiyi-key")
health = monitor.check_imagen_health()
print(f"Estado de salud de Nano Banana Pro: {health}")

💡 Sugerencia de elección: La elección del plan de monitoreo depende principalmente de sus necesidades específicas. Recomendamos realizar pruebas de llamadas API a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), que ofrece un panel de monitoreo de estado integrado para visualizar rápidamente la disponibilidad del servicio.

Método 2 de monitoreo de la API de Nano Banana Pro: Monitoreo de terceros con OpenRouter

OpenRouter ofrece servicios profesionales de monitoreo de modelos de IA de terceros, lo cual es un complemento importante para supervisar la disponibilidad de la API de Nano Banana Pro.

Página de monitoreo de Uptime en OpenRouter

Dirección de monitoreo de Nano Banana Pro: openrouter.ai/google/gemini-3-pro-image-preview/uptime

Interpretación de los datos de monitoreo de OpenRouter

Script para obtener datos de monitoreo

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

def get_openrouter_uptime(model_id: str = "google/gemini-3-pro-image-preview"):
    """
    Obtener datos de disponibilidad del modelo de OpenRouter
    Aplicable al monitoreo de Nano Banana Pro (Imagen 3)
    """
    uptime_url = f"https://openrouter.ai/{model_id}/uptime"

    # Nota: OpenRouter podría requerir llamadas a la API para obtener datos detallados
    # Aquí se muestra la lógica básica de verificación de disponibilidad

    try:
        # Obtener información del modelo a través de la API de OpenRouter
        api_url = "https://openrouter.ai/api/v1/models"
        response = requests.get(api_url, timeout=10)
        models = response.json().get('data', [])

        # Buscar el modelo de destino
        target_model = next(
            (m for m in models if m.get('id') == model_id),
            None
        )

        if target_model:
            return {
                'model_id': model_id,
                'status': 'available' if target_model else 'unknown',
                'pricing': target_model.get('pricing', {}),
                'context_length': target_model.get('context_length'),
                'uptime_url': uptime_url
            }
        else:
            return {
                'model_id': model_id,
                'status': 'not_found',
                'uptime_url': uptime_url
            }

    except Exception as e:
        return {
            'model_id': model_id,
            'status': 'error',
            'error': str(e)
        }

# Comprobar el estado de Nano Banana Pro
nano_status = get_openrouter_uptime()
print(json.dumps(nano_status, indent=2))

Monitoreo comparativo multimodelo

A través de OpenRouter puedes monitorear simultáneamente el estado de varios modelos de generación de imágenes:

🚀 Inicio rápido: Recomendamos usar la plataforma APIYI (apiyi.com) para prototipar rápidamente la generación de imágenes. Esta plataforma ofrece la capacidad de cambiar entre múltiples modelos de forma inmediata; si el modelo principal no está disponible, puede cambiar automáticamente a un modelo de respaldo.

Método 3 de monitoreo de la API de Nano Banana Pro: Monitoreo por detección activa

Además de suscribirse pasivamente a las páginas de estado, la detección activa es un medio clave para garantizar la estabilidad del negocio.

Script de detección programada

import openai
import time
import json
from datetime import datetime
import schedule

# Usando la interfaz unificada de APIYI
client = openai.OpenAI(
    api_key="your-apiyi-key",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

class NanoBananaProMonitor:
    """
    Monitoreo por detección activa de la API de Nano Banana Pro
    """

    def __init__(self):
        self.check_results = []
        self.alert_threshold = 3  # Se activa la alerta tras 3 fallos consecutivos
        self.consecutive_failures = 0

    def health_check(self) -> dict:
        """
        Realiza una verificación de estado (health check)
        """
        start_time = time.time()

        try:
            response = client.images.generate(
                model="nano-banana-pro",
                prompt="A simple red circle on white background",
                n=1,
                size="256x256"
            )

            latency = time.time() - start_time

            result = {
                'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                'status': 'success',
                'latency': round(latency, 2),
                'model': 'nano-banana-pro'
            }

            self.consecutive_failures = 0

        except openai.RateLimitError:
            result = {
                'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                'status': 'rate_limited',
                'latency': time.time() - start_time,
                'model': 'nano-banana-pro'
            }
            # El límite de tasa (Rate limit) no se cuenta como fallo

        except openai.APIError as e:
            result = {
                'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                'status': 'api_error',
                'error': str(e),
                'model': 'nano-banana-pro'
            }
            self.consecutive_failures += 1

        except Exception as e:
            result = {
                'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                'status': 'error',
                'error': str(e),
                'model': 'nano-banana-pro'
            }
            self.consecutive_failures += 1

        self.check_results.append(result)

        # Comprobar si es necesario emitir una alerta
        if self.consecutive_failures >= self.alert_threshold:
            self.send_alert(result)

        return result

    def send_alert(self, result: dict):
        """
        Envía notificaciones de alerta.
        Compatible con: WeChat Enterprise, DingTalk, Feishu, Slack, correo electrónico, etc.
        """
        alert_message = f"""
        🚨 Alerta de la API de Nano Banana Pro

        Estado: {result.get('status')}
        Hora: {result.get('timestamp')}
        Error: {result.get('error', 'N/A')}
        Fallos consecutivos: {self.consecutive_failures} veces
        """

        print(alert_message)
        # En proyectos reales, conectar con canales de notificación
        # self.send_wechat(alert_message)
        # self.send_feishu(alert_message)

    def get_statistics(self, hours: int = 24) -> dict:
        """
        Obtiene datos estadísticos del monitoreo
        """
        from datetime import timedelta

        cutoff = datetime.now() - timedelta(hours=hours)
        recent = [
            r for r in self.check_results
            if datetime.fromisoformat(r['timestamp']) > cutoff
        ]

        if not recent:
            return {'message': 'No data available'}

        success_count = sum(1 for r in recent if r['status'] == 'success')
        total_count = len(recent)

        latencies = [r['latency'] for r in recent if 'latency' in r and r['status'] == 'success']
        avg_latency = sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0

        return {
            'period_hours': hours,
            'total_checks': total_count,
            'success_count': success_count,
            'uptime_percentage': round((success_count / total_count) * 100, 2),
            'avg_latency': round(avg_latency, 2),
            'last_check': recent[-1] if recent else None
        }

# Crear instancia de monitoreo
monitor = NanoBananaProMonitor()

# Configurar tarea programada: verificar cada 5 minutos
schedule.every(5).minutes.do(monitor.health_check)

# Ejecutar monitoreo (uso en entorno de producción)
# while True:
#     schedule.run_pending()
#     time.sleep(1)

# Ejemplo de verificación única
result = monitor.health_check()
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

import openai
import requests
import time
import json
import schedule
import threading
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, List, Dict
from dataclasses import dataclass, asdict
from enum import Enum

class AlertChannel(Enum):
    FEISHU = "feishu"
    WECHAT = "wechat"
    DINGTALK = "dingtalk"
    SLACK = "slack"
    EMAIL = "email"

@dataclass
class CheckResult:
    timestamp: str
    status: str
    latency: Optional[float] = None
    error: Optional[str] = None
    model: str = "nano-banana-pro"

@dataclass
class AlertConfig:
    enabled: bool = True
    channels: List[AlertChannel] = None
    threshold: int = 3
    cooldown_minutes: int = 30
    webhook_urls: Dict[str, str] = None

class EnterpriseMonitor:
    """
    Sistema de monitoreo de API Nano Banana Pro de nivel empresarial
    Soporta alertas multicanal, persistencia de datos y panel de monitoreo
    """

    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1",
        alert_config: Optional[AlertConfig] = None
    ):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url=base_url
        )
        self.alert_config = alert_config or AlertConfig()
        self.check_results: List[CheckResult] = []
        self.consecutive_failures = 0
        self.last_alert_time: Optional[datetime] = None
        self._lock = threading.Lock()

    def health_check(self) -> CheckResult:
        """
        Ejecuta una verificación de estado
        """
        start_time = time.time()

        try:
            response = self.client.images.generate(
                model="nano-banana-pro",
                prompt="health check: simple geometric shape",
                n=1,
                size="256x256"
            )

            latency = time.time() - start_time
            result = CheckResult(
                timestamp=datetime.now().isoformat(),
                status="success",
                latency=round(latency, 2)
            )

            with self._lock:
                self.consecutive_failures = 0

        except openai.RateLimitError:
            result = CheckResult(
                timestamp=datetime.now().isoformat(),
                status="rate_limited",
                latency=round(time.time() - start_time, 2)
            )

        except openai.APIError as e:
            result = CheckResult(
                timestamp=datetime.now().isoformat(),
                status="api_error",
                error=str(e)
            )
            with self._lock:
                self.consecutive_failures += 1

        except Exception as e:
            result = CheckResult(
                timestamp=datetime.now().isoformat(),
                status="error",
                error=str(e)
            )
            with self._lock:
                self.consecutive_failures += 1

        with self._lock:
            self.check_results.append(result)

            # Mantener los últimos 1000 registros
            if len(self.check_results) > 1000:
                self.check_results = self.check_results[-1000:]

        # Comprobar condiciones de alerta
        self._check_alert(result)

        return result

    def _check_alert(self, result: CheckResult):
        """
        Comprobar si es necesario enviar una alerta
        """
        if not self.alert_config.enabled:
            return

        if self.consecutive_failures < self.alert_config.threshold:
            return

        # Comprobar enfriamiento (cooldown) de la alerta
        if self.last_alert_time:
            cooldown = timedelta(minutes=self.alert_config.cooldown_minutes)
            if datetime.now() - self.last_alert_time < cooldown:
                return

        self._send_alerts(result)
        self.last_alert_time = datetime.now()

    def _send_alerts(self, result: CheckResult):
        """
        Enviar alertas multicanal
        """
        message = self._format_alert_message(result)

        if not self.alert_config.webhook_urls:
            print(f"[ALERT] {message}")
            return

        for channel, webhook_url in self.alert_config.webhook_urls.items():
            try:
                if channel == "feishu":
                    self._send_feishu_alert(webhook_url, message)
                elif channel == "wechat":
                    self._send_wechat_alert(webhook_url, message)
                elif channel == "dingtalk":
                    self._send_dingtalk_alert(webhook_url, message)
                elif channel == "slack":
                    self._send_slack_alert(webhook_url, message)
            except Exception as e:
                print(f"Failed to send {channel} alert: {e}")

    def _format_alert_message(self, result: CheckResult) -> str:
        """
        Formatear mensaje de alerta
        """
        return f"""
🚨 Alerta de anomalía en la API de Nano Banana Pro

📊 Detalles del estado:
• Estado: {result.status}
• Hora: {result.timestamp}
• Error: {result.error or 'N/A'}
• Fallos consecutivos: {self.consecutive_failures} veces

🔗 Fuentes de monitoreo:
• Google Cloud Status: status.cloud.google.com
• OpenRouter Uptime: openrouter.ai/google/gemini-3-pro-image-preview/uptime
• Monitoreo de APIYI: apiyi.com

⚡ Acciones recomendadas:
1. Revisar la página de estado de Google Cloud
2. Verificar si la clave API es válida
3. Comprobar el estado de la conexión de red
4. Contactar al soporte técnico de APIYI
        """.strip()

    def _send_feishu_alert(self, webhook_url: str, message: str):
        """Alerta de bot de Feishu"""
        payload = {
            "msg_type": "text",
            "content": {"text": message}
        }
        requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)

    def _send_wechat_alert(self, webhook_url: str, message: str):
        """Alerta de bot de WeChat Enterprise"""
        payload = {
            "msgtype": "text",
            "text": {"content": message}
        }
        requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)

    def _send_dingtalk_alert(self, webhook_url: str, message: str):
        """Alerta de bot de DingTalk"""
        payload = {
            "msgtype": "text",
            "text": {"content": message}
        }
        requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)

    def _send_slack_alert(self, webhook_url: str, message: str):
        """Alerta de bot de Slack"""
        payload = {"text": message}
        requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)

    def get_dashboard_data(self) -> dict:
        """
        Obtiene datos del panel de monitoreo
        """
        now = datetime.now()

        # Calcular estadísticas para diferentes periodos de tiempo
        periods = {
            '1h': timedelta(hours=1),
            '6h': timedelta(hours=6),
            '24h': timedelta(hours=24),
            '7d': timedelta(days=7)
        }

        stats = {}
        for period_name, delta in periods.items():
            cutoff = now - delta
            recent = [
                r for r in self.check_results
                if datetime.fromisoformat(r.timestamp) > cutoff
            ]

            if recent:
                success = sum(1 for r in recent if r.status == 'success')
                latencies = [r.latency for r in recent if r.latency]

                stats[period_name] = {
                    'total': len(recent),
                    'success': success,
                    'uptime': round((success / len(recent)) * 100, 2),
                    'avg_latency': round(sum(latencies) / len(latencies), 2) if latencies else None
                }
            else:
                stats[period_name] = None

        return {
            'model': 'nano-banana-pro',
            'current_status': self.check_results[-1].status if self.check_results else 'unknown',
            'consecutive_failures': self.consecutive_failures,
            'statistics': stats,
            'last_update': now.isoformat()
        }

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    # Configurar alertas
    alert_config = AlertConfig(
        enabled=True,
        threshold=3,
        cooldown_minutes=30,
        webhook_urls={
            "feishu": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx",
            # "wechat": "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx",
        }
    )

    # Crear instancia de monitoreo
    monitor = EnterpriseMonitor(
        api_key="your-apiyi-key",
        base_url="https://api.apiyi.com/v1",
        alert_config=alert_config
    )

    # Ejecutar verificación
    result = monitor.health_check()
    print("Resultado de la verificación:", asdict(result))

    # Obtener datos del panel
    dashboard = monitor.get_dashboard_data()
    print("Datos del panel:", json.dumps(dashboard, indent=2, ensure_ascii=False))

Configuración de alertas y monitoreo de la API de Nano Banana Pro

Integración de canales de alerta

Definición de niveles de alerta

# 告警级别配置
ALERT_LEVELS = {
    'info': {
        'triggers': ['rate_limited'],
        'channels': ['log'],
        'color': '#36a64f'
    },
    'warning': {
        'triggers': ['timeout', 'degraded'],
        'channels': ['feishu', 'slack'],
        'color': '#ff9800'
    },
    'critical': {
        'triggers': ['api_error', 'error'],
        'channels': ['feishu', 'wechat', 'slack', 'email'],
        'color': '#f44336'
    }
}

💰 Optimización de costos: Para proyectos con presupuestos ajustados, puedes considerar el uso de la API de Nano Banana Pro a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece modelos de facturación flexibles y funciones de monitoreo integradas, lo que ayuda a reducir los costos de implementar un sistema de monitoreo propio.

Mejores prácticas de monitoreo para la API de Nano Banana Pro

Combinación de estrategias de monitoreo

Dependiendo de la criticidad de tu operación, puedes elegir la combinación de estrategias más adecuada:

Flujo de respuesta ante fallos

Anomalía detectada
    ↓
Confirmar alcance del impacto (Producción/Pruebas)
    ↓
Revisar la página de estado oficial
    ↓
├── Fallo confirmado oficialmente → Esperar recuperación + Notificar a usuarios
├── Estado oficial normal → Revisar configuración propia
│   ├── Validez de la API Key
│   ├── Uso de la cuota (quota)
│   ├── Estado de la conexión de red
│   └── Cumplimiento de los parámetros de la solicitud
└── No se puede determinar → Contactar a soporte técnico

Análisis de datos de monitoreo

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_monitoring_data(check_results: list) -> dict:
    """
    分析监控数据，生成报告
    """
    df = pd.DataFrame(check_results)
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

    # 按小时统计
    df['hour'] = df['timestamp'].dt.floor('H')
    hourly_stats = df.groupby('hour').agg({
        'status': lambda x: (x == 'success').mean() * 100,
        'latency': 'mean'
    }).rename(columns={
        'status': 'uptime_pct',
        'latency': 'avg_latency'
    })

    # 识别异常时段
    anomalies = hourly_stats[hourly_stats['uptime_pct'] < 99]

    # 延迟趋势
    df['date'] = df['timestamp'].dt.date
    daily_latency = df.groupby('date')['latency'].mean()

    return {
        'hourly_stats': hourly_stats.to_dict(),
        'anomaly_periods': anomalies.index.tolist(),
        'daily_latency_trend': daily_latency.to_dict(),
        'overall_uptime': df[df['status'] == 'success'].shape[0] / len(df) * 100
    }

Preguntas frecuentes

Resumen

El monitoreo de disponibilidad de la API de Nano Banana Pro es fundamental para garantizar la estabilidad de los servicios de generación de imágenes. En este artículo, hemos visto 3 métodos prácticos:

1. Página de estado oficial de Google: Monitorear Cloud Status y AI Studio Status para obtener información oficial de primera mano.
2. Monitoreo de terceros (OpenRouter): Utilizar la página de Uptime de openrouter.ai para obtener datos de disponibilidad a nivel de comunidad.
3. Monitoreo por detección activa: Implementar validaciones de disponibilidad de extremo a extremo (end-to-end) mediante llamadas programadas a la API.

Te recomendamos utilizar APIYI (apiyi.com) para validar rápidamente la eficacia de tu estrategia de monitoreo. Esta plataforma ofrece una interfaz de API unificada y un panel de monitoreo integrado que ayuda a los desarrolladores a reducir los costes de operación y mantenimiento.

Autor: Equipo técnico de APIYI

Comunidad técnica: Visita APIYI (apiyi.com) para obtener más trucos y mejores prácticas sobre el uso de APIs de IA.

Fecha de actualización: 28 de enero de 2026

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