¿Nano Banana Pro bloqueado por el control de riesgos? 4 tipos de causas y guía para solucionarlo en 3 pasos

Nota del autor: cómo determinar a partir de la respuesta JSON si Nano Banana Pro bloqueó la entrada, bloqueó la salida o no interpretó con claridad la intención de generar una imagen. También repasamos cuatro tipos de causas y el orden recomendado para modificar la indicación, cambiar la imagen de referencia, reintentar o probar otro modelo.

Al editar imágenes con Nano Banana Pro, muchos desarrolladores se encuentran con la misma situación: la solicitud devuelve HTTP 200 y todo parece estar en orden, pero la respuesta no contiene ninguna imagen. A veces, finishReason indica IMAGE_PROHIBITED_CONTENT; otras, solo aparece una explicación en texto o ni siquiera hay un campo candidates. En este artículo veremos cómo identificar los bloqueos de seguridad de Nano Banana Pro y revisar sus cuatro tipos de causas, para convertir un «me volvió a bloquear» en un problema que puedes diagnosticar y resolver.

Este artículo no enseña a eludir los controles de seguridad. Se basa en la documentación oficial de Google sobre los mecanismos de bloqueo y en las pruebas de APIYI con tareas de texto a imagen y edición de imágenes. Solo presentamos cambios que cumplen las normas y alternativas legítimas.

Qué aprenderás: al terminar, podrás usar la respuesta JSON para determinar si el fallo ocurrió en la entrada o en la salida, relacionar las cuatro categorías de causas con tu indicación o imagen de referencia y decidir qué modificar, si conviene reintentar o si es mejor cambiar de modelo.

Bloqueos de seguridad en Nano Banana Pro: resumen de las 4 causas principales

Empecemos por la conclusión. Las causas más frecuentes de bloqueo en Nano Banana Pro (nombre del modelo: gemini-3-pro-image) se dividen en cuatro categorías. Cada una puede activarse en un punto distinto y requiere una respuesta diferente.

Categoría	Ejemplos habituales	Dónde puede activarse	¿Se puede solucionar?
NSFW	Contenido sexual, violencia, imágenes sangrientas, discurso de odio y contenido implícito que roza lo NSFW	En la indicación o en la imagen de referencia	Cambiar la descripción o el material; si es un falso positivo, probar otros modelos
Eliminación de marcas de agua	Solicitar que se elimine una marca de agua o un logotipo de una imagen	Principalmente en la indicación	No; infringe la política de contenido
Propiedad intelectual conocida	Personajes protegidos por derechos de autor de Disney, Marvel, Nintendo y otras marcas	En la indicación o en la imagen de referencia	Usar personajes originales o ficticios
Menores de edad	Contenido inapropiado que involucra a menores	En la indicación o en la imagen de referencia	Tolerancia cero; la protección integrada no se puede desactivar

Por qué se han endurecido recientemente los controles de Nano Banana Pro

Además de estas cuatro categorías, conviene conocer dos fechas. Según la documentación de APIYI y las observaciones de la comunidad de desarrolladores, alrededor del 23 de enero de 2026 la moderación se endureció de forma notable y algunas indicaciones que antes pasaban empezaron a bloquearse. A principios de febrero de 2026, una publicación en el foro de desarrolladores de Google AI también señalaba que imágenes de exhibición de ropa interior y trajes de baño que cumplían las normas seguían bloqueándose con IMAGE_SAFETY. Su autor pedía volver a los criterios anteriores al 20 de enero. Es importante aclarar que esta fecha procede de documentación de terceros y de la comunidad: el registro oficial de cambios de Google no contiene ninguna entrada sobre un cambio de política correspondiente, por lo que no debe tratarse como un anuncio oficial.

La segunda fecha clave es a finales de febrero de 2026. Google lanzó la versión preliminar de Nano Banana 2 el 26 de febrero; la documentación de APIYI registra su disponibilidad el 27 de febrero. Desde entonces se han observado cuatro nuevas áreas de bloqueo: personas famosas reconocibles en imágenes fotorrealistas, manipulación de información financiera o de pedidos, cambios de ropa e intercambios de rostros, y NSFW implícito (contenido que no lo expresa directamente, pero que claramente roza el límite). Esto explica por qué muchos equipos sienten que «últimamente hay más bloqueos». Los personajes ficticios, los retratos estilizados y las ilustraciones de personas siguen pudiendo generarse con normalidad.

Cómo interpretar las respuestas de seguridad de Nano Banana Pro: por qué un HTTP 200 no devuelve una imagen

El primer paso para investigar el problema no es cambiar la indicación, sino identificar dónde se produjo el fallo. Según la documentación de Google Cloud sobre los mecanismos de seguridad para la generación de imágenes, recibir un HTTP 200 sin obtener una imagen puede deberse, como mínimo, a tres situaciones distintas, cada una con una solución diferente.

Primera situación: el modelo rechaza la solicitud

Cuando la indicación contiene material potencialmente inseguro, el modelo puede responder con texto en lugar de generar una imagen. Por ejemplo: «No puedo crear imágenes con contenido sexual, indecente u ofensivo». Esta situación se reconoce por las siguientes señales:

candidates[0].finishReason sigue siendo STOP, por lo que parece una finalización normal
candidates[0].content.parts solo contiene text, sin inlineData
Los registros suelen mostrar una cantidad pequeña de tokens de salida, como 100 o 200

En este caso, el propio modelo ha decidido rechazar la solicitud y la causa está en la redacción de la indicación. Al leer el texto de la respuesta, a menudo se puede identificar directamente qué considera problemático el modelo.

Segunda opción: bloqueo por el filtro de seguridad

El filtro de seguridad funciona de forma independiente al modelo y puede bloquear tanto la entrada como la salida.

Características de un bloqueo en la entrada:

La respuesta no incluye el campo candidates
Solo aparece promptFeedback.blockReason, con valores habituales como SAFETY, PROHIBITED_CONTENT, OTHER, BLOCKLIST o IMAGE_SAFETY
La respuesta suele llegar en unos segundos y safetyRatings puede estar vacío

Características de un bloqueo en la salida:

Hay candidates, pero candidates[0].finishReason tiene el valor IMAGE_SAFETY, IMAGE_PROHIBITED_CONTENT u otro similar
parts es null; ten en cuenta que no es un array vacío
La explicación del rechazo aparece en el campo finishMessage, no como una parte de texto

Un bloqueo en la entrada significa que el modelo ni siquiera tuvo la oportunidad de empezar a generar: el problema está en el contenido que enviaste, sobre todo en la imagen de referencia. Un bloqueo en la salida significa que el modelo ya generó la imagen, pero el resultado se consideró contrario a las normas. En ese caso, lo más probable es que el problema esté en la escena que la descripción llevó a generar.

Tercera opción: la intención de generar una imagen no está clara

Cuando finishReason es NO_IMAGE, significa que se esperaba que el modelo generara una imagen, pero no lo hizo. No se trata de un bloqueo de seguridad. Una causa habitual es que la indicación le pida al modelo elaborar una propuesta, hacer un análisis o dar una explicación escrita, por lo que interpreta que se trata de una tarea de texto.

Tabla rápida de campos de respuesta para los filtros de seguridad de Nano Banana Pro

Tipo de fallo	Campos clave	Etapa del fallo	Primera medida
Rechazo del modelo	`finishReason` es `STOP` y `parts` solo contiene text	Evaluación del modelo	Leer el mensaje de rechazo y ajustar la descripción
Bloqueo de entrada	No hay `candidates`, pero sí `promptFeedback.blockReason`	Entrada	Revisar primero la imagen de referencia
Bloqueo de salida	`finishReason` es `IMAGE_SAFETY` u otro similar y `parts` es null	Salida	Modificar la descripción de la imagen
Intención de generar una imagen poco clara	`finishReason` es `NO_IMAGE`	Interpretación	Añadir una frase que pida solo la imagen
Citas o derechos de autor	`finishReason` es `IMAGE_RECITATION`	Salida	Eliminar las referencias a obras y personajes concretos

Cómo interpretar el campo usage en los filtros de seguridad de Nano Banana Pro

APIYI identificó varios patrones en el campo usage a partir de 48 pruebas de texto a imagen y 18 de edición de imágenes:

Si candidatesTokenCount es 0, la solicitud se rechazó durante la revisión, antes de generar contenido candidato.
Cuando hay un bloqueo, totalTokenCount es igual a la suma de promptTokenCount y thoughtsTokenCount.
En ese caso, candidatesTokenCount refleja el valor de thoughtsTokenCount. Sumar los tres campos contaría ese valor dos veces, así que usa directamente totalTokenCount para conciliar los cargos.

Si la respuesta incluye el campo raiFilteredReason, por ejemplo, ERROR_MESSAGE. Support codes: 56562880, puedes usar el código de soporte para identificar la categoría concreta. La siguiente tabla recoge algunos de los códigos más relevantes para cuatro tipos de motivos:

Categoría de seguridad	Código de soporte de entrada	Código de soporte de salida	Motivo
Child (menores de edad)	58061214	17301594	Menores de edad
Celebrity (personajes famosos)	29310472	15236754	Personas conocidas
Celebrity or child	64151117	64151117	Personajes famosos o menores de edad
Sexual (contenido sexual)	90789179	63429089、43188360	NSFW
Prohibited content	89371032	49114662、72817394	Contenido prohibido

Ten en cuenta que esta es una tabla de categorías de seguridad generales de los modelos de imagen de Gemini; no debe tomarse como prueba de que Google haya cambiado sus políticas en una fecha concreta.

Las 4 causas de activación de los filtros de Nano Banana Pro

Una vez identificado el punto en el que falla la solicitud, revisa cuál de estas causas podría aplicarse. A continuación repasamos las cuatro categorías principales y las incorporadas más recientemente.

NSFW y NSFW implícito

El contenido explícito, como pornografía, violencia, escenas sangrientas o discursos de odio, puede provocar un bloqueo tanto en la indicación como en la imagen de referencia. Es más fácil tropezar con el NSFW implícito: la imagen no muestra nada explícito, pero su intención general roza el límite. Los casos de la comunidad mencionados antes muestran que términos como ropa interior, pijama o traje de baño son de alto riesgo por sí mismos, por lo que incluso una presentación comercial legítima puede bloquearse por error.

Si el contenido realmente cruza el límite, la única solución es modificarlo. Si se ha bloqueado por error una presentación legítima de ropa para comercio electrónico, puedes aclarar el uso comercial y la composición de la imagen. También puedes probar la misma solicitud con otros modelos de generación de imágenes y comunicar el falso positivo a la comunidad de desarrolladores de Google.

Eliminación de marcas de agua

Solicitar que se elimine una marca de agua de una imagen infringe la política de contenido y se rechazará directamente; no hay una forma alternativa de hacerlo. También conviene saber que todas las imágenes generadas por la familia Nano Banana llevan una marca de agua SynthID. Es una característica del modelo, no una opción que se pueda desactivar. Si tu flujo de trabajo incluye una etapa de «limpieza de imágenes», debes eliminar ese tipo de solicitudes del proceso en lugar de cambiar su redacción.

Propiedades intelectuales y personajes conocidos

Las solicitudes para generar personajes protegidos por derechos de autor, como los de Disney, Marvel o Nintendo, se rechazan para proteger esos derechos. La documentación de APIYI indica que este cambio se hizo más evidente a partir del 23 de enero de 2026. Desde finales de febrero de 2026, las representaciones fotorrealistas de personas reales identificables también son un objetivo prioritario de los filtros.

Una alternativa que cumple las políticas es recurrir a personajes originales, retratos estilizados o personajes ilustrados. Si la imagen de referencia incluye fotos de celebridades o capturas de personajes protegidos por derechos de autor, también puede provocar un bloqueo en la entrada.

Menores de edad

Hay tolerancia cero con el contenido inapropiado que involucre a menores. La documentación oficial señala que safetySettings solo permite ajustar cuatro categorías: acoso, discurso de odio, contenido sexual explícito y contenido peligroso. La seguridad infantil y otras protecciones fundamentales están integradas y no se pueden desactivar con ningún parámetro. Este tipo de solicitudes debe filtrarse directamente en la lógica de negocio.

Manipulación de datos financieros o de pedidos y cambios de ropa o rostro

Estas dos categorías se añadieron a los filtros a partir de finales de febrero de 2026. Se bloquearán las solicitudes para modificar importes, números de pedido o datos de cuentas en capturas de pantalla, así como las que busquen poner el rostro de una persona en otra o cambiar la ropa de una persona real. No se debe intentar satisfacer estas necesidades reformulando la indicación. Si lo que necesitas es cambiar legítimamente el fondo de una imagen de producto, limita la edición al producto y al entorno, sin afectar a la identidad de las personas ni a la información de credenciales.

Primeros pasos ante los bloqueos de Nano Banana Pro: ¿cambiar la imagen de referencia o la indicación?

Es la pregunta que más preocupa a los desarrolladores. La respuesta depende de dónde se produzca el fallo: si el bloqueo ocurre en la entrada, revisa primero la imagen de referencia; si ocurre en la salida, cambia la descripción; y si aparece NO_IMAGE, deja más clara la intención de generar una imagen.

Primer paso: si el bloqueo ocurre en la entrada, revisa la imagen de referencia

En septiembre de 2026, APIYI registró un caso representativo. La solicitud incluía una indicación y 6 imágenes de referencia —pose, personaje, escena, vestimenta, un collage de zapatos y calcetines, y un sombrero—, con una relación de aspecto de 2:3 y resolución 2K. gemini-3-pro-image devolvía repetidamente blockReason con el valor OTHER, sin candidates y en cuestión de segundos. Al cambiar a gemini-3.1-flash-image, la misma solicitud generaba la imagen sin problemas.

Para encontrar la causa, se dividieron las imágenes de referencia en dos grupos y se probaron por separado. Así se identificó una única imagen como origen del bloqueo: una lámina de diseño de personaje con cuatro viñetas. Estos fueron los resultados:

Tratamiento	Resultado de la prueba	Conclusión
Enviar la imagen original directamente	Bloqueada 13/13	Provoca el bloqueo de forma sistemática
Solo guardar una copia como PNG	Seguía bloqueada 2/2	Cambiar el formato no funcionó
Volver a exportar como JPEG (calidad 95)	Aceptada 6/6	La recodificación funcionó
Solicitud completa con las 6 imágenes, tras sustituir la imagen	Imagen generada 2/2	Problema resuelto

Este caso muestra que las comprobaciones de entrada de Pro son más estrictas que las de flash: es normal que una misma solicitud pase en flash y sea bloqueada en Pro. Estos son los pasos para estandarizar las imágenes de referencia:

Convertir todas las imágenes al espacio de color sRGB
Corregir la orientación según los datos EXIF
Limitar el lado más largo a 2048 píxeles
Recodificar como JPEG, con una calidad de 90 a 95
Eliminar los metadatos

Es importante aclarar que la recodificación solo es apropiada cuando el motivo no está claro, como en OTHER. Si blockReason indica un motivo de seguridad explícito, como SAFETY, PROHIBITED_CONTENT o IMAGE_SAFETY, no intentes forzar el paso mediante reintentos o recodificación: sustituye directamente el material.

Segundo paso: si se bloquea la salida o aparece NO_IMAGE, modifica la indicación

Cuando se bloquea la salida, el problema está en la imagen que sugiere la descripción. Por ejemplo, en una indicación de edición como «mantén sin cambios la escena y el producto originales, y reemplaza los objetos del recuadro rojo», no queda claro qué debe permanecer igual. Esto deja al modelo demasiado margen y puede generar contenido inesperado. Para reformularla:

Sustituye las referencias ambiguas por nombres concretos: en vez de «los objetos del recuadro rojo», escribe «las dos tazas del recuadro rojo».
Especifica el color; no escribas solo «cambia el color».
Enumera qué debe mantenerse igual: posición del objeto principal, proporciones, logo, etiquetas de texto y fondo.
Divide las acciones en pasos numerados y modifica solo un tipo de elemento a la vez. Si la instrucción combina varios cambios, repártelos en varias rondas de edición.

Si aparece NO_IMAGE, añade al final de la indicación: «Muestra solo la imagen final, sin texto». Normalmente, esto resuelve el problema.

Tercer paso: decidir si reintentar o cambiar de modelo

Antes de reintentar, ten en cuenta que una solicitud fallida también puede generar un cargo. Google descuenta cuota, y la plataforma todavía no puede evitar el cobro cuando la respuesta está vacía. Repetir la solicitud sin cambiar la indicación consume la cuota diaria en vano, y las solicitudes que infringen las políticas también pueden dejar inutilizable la clave oficial. Por eso, no reintentes cuando el motivo de seguridad sea claro; solo vale la pena probar otro enfoque en casos de OTHER o falsos positivos.

Para cambiar de modelo en APIYI, basta con modificar el parámetro model usando la misma clave y el mismo endpoint https://api.apiyi.com/v1. La estrategia recomendada es empezar con 2.1 o Lite para tareas habituales, ya que son rápidos y económicos. Si una edición precisa falla una o dos veces, pasa a Pro; si sigue sin funcionar, vuelve a revisar la indicación.

Identificador del modelo	Nombre	Precio por solicitud	Plataforma disponible
`gemini-3-pro-image`	Nano Banana Pro	$0.09/solicitud	APIYI
`gemini-nano-banana-2.1`	Nano Banana 2.1	$0.045/solicitud	APIYI
`gemini-3.1-flash-image`	Nano Banana 2	$0.055/solicitud	APIYI
`gemini-3.1-flash-lite-image`	Nano Banana 2 Lite	$0.025/solicitud	APIYI
`gpt-image-2-all`	GPT Image 2	$0.025/solicitud	APIYI

Todos los modelos de imagen se cobran por solicitud. Consulta la lista de modelos de la plataforma para conocer los modelos y precios vigentes. Además, Google anunció el 6 de octubre de 2026 la obsolescencia de gemini-3.1-flash-image, sin publicar una fecha de cierre. Para proyectos nuevos, se recomienda migrar a gemini-nano-banana-2.1.

🚀 Inicio rápido: Si necesitas comparar varios modelos con el mismo conjunto de indicaciones e imágenes de referencia, puedes usar una sola clave API en APIYI apiyi.com para cambiar entre los modelos de la tabla. Los usuarios nuevos disponen de cuota gratuita de prueba, ideal para validar a bajo costo antes de aumentar el volumen.

Preguntas frecuentes sobre los bloqueos de seguridad de Nano Banana Pro

P1: ¿Qué es un bloqueo de seguridad de Nano Banana Pro?

Ocurre cuando `gemini-3-pro-image` no devuelve una imagen por motivos de seguridad del contenido. Puede deberse a que el modelo rechaza la solicitud, a un filtro de entrada o a un filtro de salida. La solicitud suele devolver HTTP 200 igualmente, por lo que hay que revisar los campos de la respuesta para distinguir los casos.

P2: ¿Es normal que la misma solicitud genere una imagen con flash, pero se bloquee con Pro?

Sí. Las pruebas muestran que Pro revisa las entradas de forma más estricta que flash. Si aparece un motivo poco claro como `OTHER`, revisa primero las imágenes de referencia siguiendo la lista de comprobación; si el contenido cumple las políticas, usar Nano Banana 2.1 también es una alternativa válida.

P3: ¿Por qué los bloqueos se han vuelto más frecuentes últimamente?

Coinciden dos momentos: la documentación de APIYI y la comunidad de desarrolladores observaron un endurecimiento general de la revisión alrededor del 23 de enero de 2026, aunque no hubo un anuncio oficial de Google. Después, con el lanzamiento de Nano Banana 2 a finales de febrero, se añadieron cuatro categorías de bloqueo: personajes famosos, manipulación de órdenes financieras, cambios de ropa y de rostro, y contenido NSFW implícito.

P4: ¿Se cobran las solicitudes bloqueadas por seguridad?

Es posible. Google descuenta cuota y, por ahora, la plataforma no puede evitar el cobro automáticamente cuando la salida está vacía. Consulta el registro de llamadas en la consola de APIYI apiyi.com: si los tokens de salida muestran un valor muy bajo, como 100~200, o la columna «Completado» está vacía, significa que no se generó ninguna imagen.

P5: ¿Hay algún plan de compensación para proveedores de herramientas que registran muchos fallos de generación?

Sí. Existe un plan de compensación por fallos de generación de Nano Banana Pro, que solo cubre Nano Banana Pro con facturación por uso. Está dirigido a proveedores de herramientas con un consumo mensual mínimo de 1000 USD, sumando cualquier modelo de la plataforma, y solo cubre fallos por causas no subjetivas. Se aplica desde el 1 de mayo de 2026 (UTC+8) y requiere inscripción en una lista interna. La compensación se calcula como «cantidad × precio del modelo / factor de descuento». Los datos del mes anterior se revisan al final de cada mes y la compensación se acredita dentro de los primeros cinco días hábiles del mes siguiente. Para más información, consulta al servicio de atención al cliente de APIYI apiyi.com.

P6: ¿Cómo puedo exportar los registros de fallos para solicitar una compensación o investigar el problema?

Entra en los registros de la consola, haz clic en «Exportar» en la esquina superior derecha y selecciona el intervalo de fechas para iniciar la exportación asíncrona. Después, descarga el archivo Excel desde las tareas asíncronas. Ten en cuenta que los fallos por causas subjetivas, como contenido que infringe las políticas, no están cubiertos por el plan.

P7: ¿Se pueden desactivar los bloqueos ajustando safetySettings?

No se pueden desactivar por completo. Solo se pueden ajustar los umbrales de cuatro categorías: acoso, discurso de odio, contenido sexual explícito y contenido peligroso. Las protecciones esenciales, como la seguridad infantil, están integradas. Además, las políticas de uso de Google prohíben expresamente eludir los filtros de seguridad.

Resumen para diagnosticar bloqueos de seguridad en Nano Banana Pro

Puntos clave

Lee la respuesta antes de cambiar el contenido: si no hay candidates, se bloqueó la entrada; si parts es null, se bloqueó la salida
Una negativa no es lo mismo que un bloqueo: si finishReason es STOP y solo hay texto, el modelo se negó a responder
4 causas principales: contenido NSFW, eliminación de marcas de agua, propiedad intelectual conocida y menores de edad; después de febrero se suman otras 4 categorías
En la entrada, revisa primero la imagen de referencia: conviértela a sRGB, limita el lado más largo a 2048 píxeles y vuelve a exportarla como JPEG con calidad de 90 a 95
No reintentes si el motivo de seguridad es explícito: cambia el material o la descripción para no desperdiciar cuota
Para cambiar de modelo, solo modifica un parámetro: con APIYI apiyi.com puedes pasar a 2.1, Lite o Pro con la misma clave

El orden para diagnosticar bloqueos de seguridad en Nano Banana Pro es: revisar los campos para localizar el fallo, contrastar las 4 causas principales para identificar qué lo provocó, ajustar la imagen de referencia si el problema está en la entrada o la descripción si está en la salida, y dejar clara la intención de generar una imagen cuando aparezca NO_IMAGE. Por último, decide si conviene cambiar de modelo. El contenido que realmente infringe las normas no tiene solución mediante ajustes: hay que evitarlo desde el flujo de trabajo. En cambio, los falsos positivos o los fallos de causa poco clara sí pueden abordarse estandarizando el material y probando varios modelos.

Si tu equipo necesita investigar fallos de forma sistemática y comparar varios modelos de generación de imágenes, recomendamos usar APIYI apiyi.com: con la misma clave, solo hay que cambiar el parámetro model para usar otro modelo. Los registros permiten consultar el consumo asociado a cada fallo y los proveedores de herramientas que cumplan los requisitos también pueden participar en un plan de compensación por llamadas fallidas con facturación por uso.

Referencias

Gemini image generation and responsible AI: mecanismos de seguridad para la generación de imágenes y códigos de soporte de Google Cloud
Enlace: cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen
Descripción: correspondencia entre tipos de bloqueo y códigos de soporte de categorías de seguridad
Configuración de seguridad de Gemini API: categorías de seguridad ajustables y protecciones integradas
Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
Descripción: explica qué umbrales de seguridad se pueden ajustar y cuáles no se pueden desactivar
Referencia de generateContent de Gemini API: valores enumerados de finishReason y blockReason
Enlace: ai.google.dev/api/generate-content
Descripción: definiciones oficiales de los campos de respuesta
Registro de cambios de Gemini API: cronología de lanzamientos, disponibilidad general y retirada de modelos
Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog
Descripción: permite confirmar los hitos de las versiones de la serie Nano Banana

Autor: equipo técnico de APIYI
Contacto técnico: puedes contactarnos desde la página principal de APIYI. Encontrarás más información en el centro de documentación docs.apiyi.com