Tinjauan Kerusakan Nano Banana Pro API 21 Januari 2026: Analisis Lengkap Masalah Timeout Resolusi 4K dan 3 Solusi Darurat

Pada tanggal 21 Januari 2026 pukul 18.00 WIB (Waktu Beijing), banyak pengembang melaporkan bahwa panggilan API Nano Banana Pro terus mengalami timeout, dan tingkat kegagalan permintaan resolusi 4K melonjak drastis. Artikel ini memberikan tinjauan lengkap mengenai gangguan tersebut, menganalisis penyebab utamanya, dan menyediakan 3 solusi darurat yang bisa langsung diterapkan.

Nilai Inti: Memahami kondisi stabilitas sebenarnya dari Google Imagen API, menguasai metode penanganan darurat saat terjadi gangguan, dan mengurangi risiko gangguan pada bisnis Anda.

Catatan Lengkap Lini Masa Gangguan Nano Banana Pro

Gangguan kali ini dimulai sekitar pukul 18.00 WIB (Waktu Beijing) dan berlangsung setidaknya selama 5,5 jam, dengan dampak yang cukup luas.

Fenomena Kunci Gangguan Nano Banana Pro

Dalam gangguan ini, kami mengamati 3 karakteristik yang mencolok:

Fenomena 1: Ketergantungan pada Resolusi

• Resolusi 1K-2K: Permintaan pada dasarnya normal, tingkat keberhasilan > 90%
• Resolusi 4K: Tingkat kegagalan sangat tinggi, tingkat keberhasilan < 20%

Fenomena 2: Isolasi Model

Di bawah akun yang sama, API teks Gemini bekerja dengan normal sepenuhnya. Ini menunjukkan bahwa masalahnya bukan pada pembatasan tingkat akun, melainkan gangguan khusus pada modul pembuatan gambar.

Fenomena 3: Perubahan Waktu Timeout

Pihak resmi secara diam-diam memperpanjang ambang batas timeout dari 300 detik menjadi 600 detik. Hal ini menandakan bahwa Google telah menyadari masalah tersebut dan mencoba menguranginya dengan memperpanjang waktu tunggu, namun ini hanya menangani gejala saja, bukan akar masalahnya.

Analisis Akar Masalah Nano Banana Pro

Analisis Sisi Teknis

Gangguan pada Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) berakar dari masalah alokasi daya komputasi TPU di backend Google.

Berdasarkan diskusi di forum pengembang Google AI, masalah ketidakstabilan Nano Banana Pro ini sudah muncul sejak paruh kedua tahun 2025, dan pihak resmi sepertinya belum menemukan solusi permanen hingga saat ini.

Penjelasan Error Deadline expired

Error: Deadline expired before operation could complete.

Pesan kesalahan ini punya arti yang sangat jelas:

• Deadline: Ambang batas waktu tunggu (timeout) yang diatur server Google (awalnya 300 detik, sekarang 600 detik).
• expired: Proses pembuatan gambar tidak selesai dalam waktu yang ditentukan.
• Akar Masalah: Antrean TPU macet parah, sehingga permintaan harus menunggu terlalu lama.

🎯 Saran Teknis: Jika kamu menemui gangguan skala besar seperti ini, disarankan untuk memantau status API melalui platform APIYI (apiyi.com). Platform ini mensinkronisasi status layanan hulu secara real-time, sehingga kamu bisa langsung tahu jika ada gangguan sistem.

Detail Dampak Resolusi pada Nano Banana Pro

Kenapa resolusi 4K yang paling parah kena dampaknya? Ini berkaitan langsung dengan cara kerja model Difusi mengonsumsi daya komputasi.

Rumus Konsumsi Komputasi

Beban komputasi model Difusi punya hubungan kuadrat dengan resolusi:

Konsumsi Komputasi ≈ (Lebar × Tinggi) × Langkah Difusi × Kompleksitas Model

Artinya, bikin gambar 4K butuh daya 16 kali lipat lebih besar dibanding gambar 1K. Begitu beban klaster TPU mencapai titik kritis, Google bakal memprioritaskan penyelesaian tugas ringan dan "menumbalkan" tugas berat seperti 4K.

Strategi Downgrade Resolusi

Selama periode gangguan, jika aplikasi kamu memungkinkan, sebaiknya gunakan strategi penurunan (downgrade) resolusi secara otomatis:

# Contoh kode fallback resolusi saat terjadi gangguan
from openai import OpenAI

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

def generate_with_fallback(prompt, preferred_size="4096x4096"):
    """Fungsi pembuatan gambar dengan mekanisme fallback"""
    size_fallback = ["4096x4096", "2048x2048", "1024x1024"]

    for size in size_fallback:
        try:
            response = client.images.generate(
                model="nano-banana-pro",
                prompt=prompt,
                size=size,
                timeout=120  # Timeout 2 menit untuk tiap percobaan
            )
            print(f"Berhasil membuat gambar resolusi {size}")
            return response
        except Exception as e:
            print(f"Gagal membuat resolusi {size}: {e}")
            continue

    return None

import time
from typing import Optional
from openai import OpenAI

class NanoBananaProClient:
    """Klien Nano Banana Pro dengan fitur fallback saat gangguan"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.apiyi.com/v1"
        )
        self.size_priority = ["4096x4096", "2048x2048", "1024x1024"]
        self.max_retries = 3

    def generate_image(
        self,
        prompt: str,
        preferred_size: str = "4096x4096",
        allow_downgrade: bool = True
    ) -> Optional[dict]:
        """
        Membuat gambar dengan dukungan downgrade resolusi

        Args:
            prompt: Petunjuk deskripsi gambar
            preferred_size: Resolusi yang diinginkan
            allow_downgrade: Apakah boleh turun ke resolusi lebih rendah
        """
        sizes_to_try = (
            self.size_priority
            if allow_downgrade
            else [preferred_size]
        )

        for size in sizes_to_try:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    response = self.client.images.generate(
                        model="nano-banana-pro",
                        prompt=prompt,
                        size=size,
                        timeout=180
                    )
                    return {
                        "success": True,
                        "size": size,
                        "data": response,
                        "downgraded": size != preferred_size
                    }
                except Exception as e:
                    wait_time = (attempt + 1) * 30
                    print(f"Percobaan {attempt + 1}/{self.max_retries} "
                          f"({size}) gagal: {e}")
                    if attempt < self.max_retries - 1:
                        time.sleep(wait_time)

        return {"success": False, "error": "Semua percobaan gagal"}

# Contoh penggunaan
client = NanoBananaProClient(api_key="YOUR_API_KEY")
result = client.generate_image(
    prompt="A futuristic cityscape at sunset",
    preferred_size="4096x4096",
    allow_downgrade=True
)

💡 Saran: Untuk kebutuhan produksi, kami sarankan menggunakan API Nano Banana Pro lewat platform APIYI (apiyi.com). Platform ini punya fitur deteksi gangguan otomatis dan smart routing yang bakal otomatis mengalihkan permintaan ke jalur cadangan jika layanan utama lagi bermasalah.

Rencana Darurat Nano Banana Pro

Menghadapi kegagalan seperti ini, developer dapat mengambil 3 rencana darurat berikut.

Rencana 1: Downgrade Resolusi

Skenario penggunaan: Bisnis dapat menerima resolusi yang lebih rendah

Rencana 2: Percobaan Ulang dan Antrean

Skenario penggunaan: Harus menggunakan 4K, keterlambatan (delay) dapat diterima

import asyncio
from collections import deque

class RetryQueue:
    """Antrean percobaan ulang dengan backoff"""

    def __init__(self, max_concurrent=2):
        self.queue = deque()
        self.max_concurrent = max_concurrent
        self.base_delay = 60  # Interval percobaan ulang awal 60 detik

    async def add_task(self, task_id, prompt):
        self.queue.append({
            "id": task_id,
            "prompt": prompt,
            "attempts": 0,
            "max_attempts": 5
        })

    async def process_with_backoff(self, task):
        delay = self.base_delay * (2 ** task["attempts"])
        print(f"Menunggu {delay}s sebelum mencoba ulang tugas {task['id']}")
        await asyncio.sleep(delay)
        # Lakukan pemanggilan aktual...

Rencana 3: Peralihan Model Alternatif

Skenario penggunaan: Bisnis dapat menerima gaya yang berbeda

💰 Optimasi Biaya: Menggunakan platform APIYI (apiyi.com) memungkinkan Anda memanggil beberapa model pembuatan gambar dengan satu API Key, sehingga bisa beralih ke model alternatif dengan cepat saat layanan utama bermasalah tanpa perlu mengubah arsitektur kode.

Riwayat Stabilitas Nano Banana Pro

Ini bukan pertama kalinya Nano Banana Pro mengalami kegagalan skala besar.

Berdasarkan informasi dari komunitas pengembang Google AI, akar permasalahan ini terletak pada:

1. Peningkatan kapasitas produksi TPU v7: Dirilis pada April 2025, namun penyebaran skala besar baru akan selesai pada tahun 2026.
2. Prioritas pelatihan Gemini 3.0: Tugas pelatihan memakan banyak kapasitas TPU, sehingga menekan layanan inferensi.
3. Kebutuhan daya komputasi model Difusi: Pembuatan gambar menghabiskan daya komputasi 5-10 kali lebih banyak dibandingkan inferensi teks.

FAQ

Kesimpulan

Poin utama gangguan API Nano Banana Pro pada 21 Januari 2026:

1. Karakteristik Gangguan: Tingkat kegagalan resolusi 4K sangat tinggi, sementara 1-2K relatif normal. Masalah terletak pada alokasi daya komputasi TPU.
2. Penyebab Utama: Kurangnya kapasitas produksi Google TPU v7 + kebutuhan daya komputasi tinggi model Diffusion + pelatihan Gemini 3.0 yang menyita sumber daya inferensi.
3. Solusi Darurat: Turunkan resolusi (downgrade), gunakan antrean retry dengan mekanisme backoff, dan siapkan peralihan cepat ke model alternatif.

Untuk bisnis produksi yang bergantung pada Nano Banana Pro, disarankan untuk mengaksesnya melalui platform APIYI apiyi.com. Platform ini menyediakan antarmuka terpadu untuk berbagai model, mendukung model populer seperti DALL-E 3, Flux Pro, dan Stable Diffusion 3, sehingga memudahkan peralihan cepat saat layanan utama terganggu demi menjaga kontinuitas bisnis.

Penulis: Tim Teknis APIYI

Diskusi Teknis: Kunjungi APIYI apiyi.com untuk informasi lebih lanjut mengenai API pembuatan gambar AI dan dukungan teknis.

Referensi

1. Google AI Developers – Nano Banana Image Generation: Dokumentasi resmi

   • Tautan: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • Deskripsi: Panduan resmi pembuatan gambar Gemini API

2. Google Cloud Service Health: Panel status layanan

   • Tautan: status.cloud.google.com
   • Deskripsi: Pemantauan real-time status berbagai layanan Google Cloud

3. StatusGator – Google AI Studio and Gemini API: Pemantauan status pihak ketiga

   • Tautan: statusgator.com/services/google-ai-studio-and-gemini-api
   • Deskripsi: Catatan gangguan historis dan pelacakan status

4. Gemini API Rate Limits: Dokumentasi batas kecepatan resmi

   • Tautan: ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits
   • Deskripsi: Penjelasan IPM (Gambar Per Menit) dan kebijakan kuota