Nano Banana Pro bloqueado pelo controle de risco? Identifique 4 tipos de causas e corrija em 3 passos

Nota do autor: saiba identificar pelo JSON da resposta se o bloqueio do Nano Banana Pro ocorreu na entrada ou na saída, ou se a intenção de gerar uma imagem não ficou clara. Veja como investigar quatro tipos de causa e em que ordem ajustar o comando, trocar a imagem de referência, tentar novamente ou mudar de modelo.

Ao usar o Nano Banana Pro para editar imagens, muitos desenvolvedores já passaram pela mesma situação: a solicitação retorna HTTP 200, parece estar tudo normal, mas a resposta não contém nenhuma imagem. Às vezes, finishReason aparece como IMAGE_PROHIBITED_CONTENT; em outras, há apenas uma explicação em texto ou nem sequer há candidates. Neste artigo, você vai conhecer como identificar bloqueios de segurança do Nano Banana Pro e investigar quatro tipos de causa, transformando o “fui bloqueado de novo” em um problema que dá para localizar e corrigir.

Este artigo não ensina a contornar os controles de segurança. O conteúdo se baseia nas explicações da documentação oficial do Google sobre os mecanismos de bloqueio e em testes da APIYI com geração de imagens a partir de texto e edição de imagens. Falamos apenas de ajustes em conformidade com as regras e de alternativas legítimas.

O que você vai aprender: ao terminar a leitura, você saberá usar o JSON da resposta para identificar se a falha ocorreu na entrada ou na saída, relacionar os quatro tipos de causa ao seu comando ou à sua imagem de referência e decidir o que ajustar, se vale tentar novamente e se é hora de trocar de modelo.

Bloqueios de segurança do Nano Banana Pro: 4 categorias principais

Vamos direto ao ponto. Os motivos mais comuns de bloqueio no Nano Banana Pro (modelo gemini-3-pro-image) podem ser divididos em 4 categorias. Cada uma é acionada em situações diferentes e exige uma abordagem própria.

Categoria	Cenário típico	Onde ocorre o bloqueio	É possível resolver?
NSFW	Conteúdo sexual explícito, violência, sangue, discurso de ódio e conteúdo NSFW implícito ou limítrofe	No comando ou na imagem de referência	Ajustar a descrição ou trocar o material; em caso de falso positivo, testar outros modelos
Remoção de marca-d’água	Solicitações para remover marcas-d’água ou identificações de imagens	Principalmente no comando	Não. Viola a política de conteúdo
Propriedade intelectual conhecida	Personagens protegidos por direitos autorais, como os da Disney, Marvel e Nintendo	No comando ou na imagem de referência	Usar personagens originais ou fictícios
Menores de idade	Conteúdo inadequado envolvendo menores de idade	No comando ou na imagem de referência	Tolerância zero; a proteção integrada não pode ser desativada

Por que as regras de segurança do Nano Banana Pro ficaram mais rígidas recentemente

Além dessas 4 categorias, vale conhecer dois momentos importantes. Segundo a documentação da APIYI e observações da comunidade de desenvolvedores, a análise de conteúdo ficou visivelmente mais rigorosa por volta de 23 de janeiro de 2026, e alguns comandos que antes passavam começaram a ser bloqueados. No início de fevereiro de 2026, uma publicação no fórum de desenvolvedores do Google AI também relatou que imagens de apresentação de lingerie e trajes de banho, mesmo em conformidade com as políticas, continuavam sendo bloqueadas por IMAGE_SAFETY. O autor pediu a volta dos critérios usados antes de 20 de janeiro. É importante lembrar que essa data vem de documentação de terceiros e da comunidade: não há uma entrada correspondente sobre mudança de política no changelog oficial do Google. Portanto, ela não deve ser tratada como um anúncio oficial.

O segundo momento foi no fim de fevereiro de 2026. O Google lançou a versão prévia do Nano Banana 2 em 26 de fevereiro, enquanto a documentação da APIYI registra o lançamento em 27 de fevereiro. Depois disso, surgiram 4 novas áreas de bloqueio mais evidentes: imagens fotorrealistas de pessoas famosas reconhecíveis, adulteração de informações financeiras ou de pedidos, troca de roupas e rostos de pessoas e conteúdo NSFW implícito (não declarado explicitamente, mas claramente limítrofe). Isso ajuda a explicar por que muitas equipes sentem que “os bloqueios ficaram mais frequentes”. Personagens fictícios, retratos estilizados e personagens ilustrados continuam podendo ser gerados normalmente.

Como entender as respostas de segurança do Nano Banana Pro: por que o HTTP 200 não traz uma imagem

O primeiro passo na investigação não é mudar o comando, mas entender onde ocorreu a falha. Segundo a documentação do Google Cloud sobre os mecanismos de segurança da geração de imagens, há pelo menos três situações em que a resposta retorna HTTP 200, mas nenhuma imagem é gerada. Cada uma exige uma abordagem diferente.

Primeiro caso: o modelo recusa a solicitação

Quando o comando contém conteúdo potencialmente inseguro, o modelo pode deixar de gerar a imagem e responder com um texto, como: “Não posso criar uma imagem com conteúdo sexualmente explícito, indecente ou ofensivo”. Essa situação tem as seguintes características:

candidates[0].finishReason continua sendo STOP, como se a execução tivesse terminado normalmente
candidates[0].content.parts contém apenas text, sem inlineData
Os tokens de saída nos logs geralmente apresentam um valor baixo, como 100~200

Nesse caso, o próprio modelo avaliou e recusou a solicitação, e a origem do problema está na forma como o comando foi escrito. Ao ler o texto retornado, normalmente dá para identificar o que o modelo considerou problemático.

Segundo caso: bloqueio pelo filtro de segurança

O filtro de segurança funciona independentemente do modelo e pode atuar na entrada ou na saída.

Características do bloqueio na entrada:

A resposta não contém o campo candidates
Há apenas promptFeedback.blockReason, com valores comuns como SAFETY, PROHIBITED_CONTENT, OTHER, BLOCKLIST e IMAGE_SAFETY
A resposta costuma chegar em poucos segundos, e safetyRatings pode estar vazio

Características do bloqueio na saída:

Há candidates, mas candidates[0].finishReason é IMAGE_SAFETY, IMAGE_PROHIBITED_CONTENT ou um valor semelhante
parts é null — não um array vazio
A explicação da recusa aparece no campo finishMessage, não em uma parte de texto

Um bloqueio na entrada significa que o modelo nem chegou a começar a geração. O problema está no conteúdo enviado, principalmente na imagem de referência. Já um bloqueio na saída significa que o modelo gerou a imagem, mas o resultado foi considerado inadequado. Nesse caso, o problema provavelmente está na cena sugerida pela descrição.

Terceiro caso: a intenção de gerar uma imagem não está clara

Quando finishReason é NO_IMAGE, significa que o modelo deveria gerar uma imagem, mas não gerou. Isso não é um bloqueio de segurança. Uma causa comum é que o comando peça ao modelo para criar um plano, fazer uma análise ou fornecer uma explicação por escrito, levando-o a entender que se trata de uma tarefa de texto.

Guia rápido dos campos de resposta de segurança do Nano Banana Pro

Tipo de falha	Características dos campos	Etapa da falha	Primeira ação
Recusa do modelo	`finishReason` é `STOP`, e `parts` contém apenas text	Avaliação do modelo	Leia o texto da recusa e ajuste a descrição
Bloqueio na entrada	Não há `candidates`, mas há `promptFeedback.blockReason`	Entrada	Verifique primeiro a imagem de referência
Bloqueio na saída	`finishReason` é `IMAGE_SAFETY` ou similar, e `parts` é null	Saída	Altere a descrição da cena
Intenção de gerar imagem pouco clara	`finishReason` é `NO_IMAGE`	Interpretação	Acrescente uma frase pedindo apenas a imagem
Citação ou direitos autorais	`finishReason` é `IMAGE_RECITATION`	Saída	Remova nomes de obras e personagens

Como interpretar os campos de usage em bloqueios de segurança do Nano Banana Pro

Com base em testes de 48 gerações de texto para imagem e 18 edições de imagem, a APIYI identificou alguns padrões nos campos de usage:

Quando candidatesTokenCount é 0, a solicitação foi rejeitada na etapa de verificação, antes mesmo de gerar conteúdo candidato
Em caso de bloqueio, totalTokenCount é igual à soma de promptTokenCount e thoughtsTokenCount
Nesse caso, candidatesTokenCount espelha o valor de thoughtsTokenCount. Somar os três campos contaria esse valor duas vezes; para conferência, use diretamente totalTokenCount

Se a resposta incluir o campo raiFilteredReason, por exemplo, ERROR_MESSAGE. Support codes: 56562880, você pode usar o código de suporte para identificar a categoria específica. A tabela abaixo reúne alguns dos códigos mais relacionados a 4 tipos de motivo:

Categoria de segurança	Código de suporte na entrada	Código de suporte na saída	Motivo correspondente
Child (menores de idade)	58061214	17301594	Menores de idade
Celebrity (celebridades)	29310472	15236754	Pessoas conhecidas
Celebrity or child	64151117	64151117	Celebridades ou menores de idade
Sexual (conteúdo sexual)	90789179	63429089、43188360	NSFW
Prohibited content	89371032	49114662、72817394	Conteúdo proibido

Vale lembrar que esta é uma tabela de categorias gerais de segurança dos modelos de imagem do Gemini. Ela não deve ser usada como prova de que “o Google mudou sua política em determinado dia”.

As 4 categorias de bloqueio do Nano Banana Pro: como investigar cada causa

Depois de identificar em que etapa ocorreu a falha, veja qual das causas abaixo se aplica à sua solicitação. Além das quatro categorias principais, há também categorias adicionadas mais recentemente.

NSFW explícito e implícito

Conteúdos explícitos de pornografia, violência, sangue e discurso de ódio podem provocar o bloqueio tanto no comando quanto na imagem de referência. O que costuma causar mais problemas é o NSFW implícito: a imagem não mostra nada explícito, mas a intenção geral se aproxima desse tipo de conteúdo. Casos da comunidade mencionados anteriormente mostram que termos como lingerie, pijama e roupa de banho são considerados de alto risco e podem levar ao bloqueio indevido até mesmo de uma apresentação comercial legítima.

Se o conteúdo realmente ultrapassa os limites, a única solução é alterá-lo. Se uma apresentação legítima de roupas para e-commerce foi bloqueada por engano, deixe claros o uso comercial e a composição da imagem. Você também pode testar a mesma solicitação em outros modelos de imagem e relatar o caso à comunidade de desenvolvedores do Google.

Remoção de marca d’água

Pedir a remoção de marcas d’água de uma imagem viola a política de conteúdo e resulta em recusa direta. Não há uma forma de contornar essa restrição. Vale saber também que todas as imagens geradas pela série Nano Banana vêm com uma marca d’água SynthID. Esse é um recurso do próprio modelo, não uma opção que possa ser desativada. Se o seu fluxo de trabalho inclui uma etapa de “limpeza de imagens”, remova esse tipo de solicitação do processo, em vez de tentar mudar a formulação.

Propriedades intelectuais e pessoas famosas

Solicitações para gerar personagens protegidos por direitos autorais de empresas como Disney, Marvel e Nintendo são recusadas por questões de proteção autoral. A documentação da APIYI registra que essa mudança ficou mais evidente a partir de 23 de janeiro de 2026. Desde o fim de fevereiro de 2026, imagens fotorrealistas de pessoas reais identificáveis também passaram a ser um foco dos bloqueios.

Uma alternativa compatível com as regras é usar personagens originais, retratos estilizados ou ilustrações de pessoas. Se a imagem de referência contiver fotos de celebridades ou capturas de personagens protegidos por direitos autorais, ela também poderá ser bloqueada na entrada.

Menores de idade

Há tolerância zero para conteúdo inadequado envolvendo menores de idade. Segundo a documentação oficial, as configurações ajustáveis de safetySettings abrangem apenas quatro categorias: assédio, discurso de ódio, conteúdo sexual explícito e conteúdo perigoso. Proteções essenciais, como a segurança infantil, são integradas ao sistema e não podem ser desativadas por nenhum parâmetro. Esse tipo de solicitação deve ser filtrado diretamente na aplicação.

Alteração de pedidos financeiros, troca de roupa e de rosto

Essas duas categorias foram adicionadas aos bloqueios após o fim de fevereiro de 2026. Alterar valores, números de pedido ou dados de conta em capturas de tela, trocar o rosto de uma pessoa pelo de outra ou trocar a roupa de uma pessoa real são ações que serão bloqueadas. Não tente atender a essas demandas reformulando o comando. Se a necessidade for legítima, como trocar o fundo de uma imagem de produto, limite a edição ao produto e ao cenário, sem envolver a identidade de pessoas ou informações de comprovantes.

Bloqueios no Nano Banana Pro: alterar a imagem de referência ou o comando?

Essa é a dúvida que mais preocupa os desenvolvedores. A resposta depende de onde ocorre a falha: se o bloqueio for na entrada, investigue primeiro a imagem de referência; se for na saída, ajuste a descrição. Em caso de NO_IMAGE, deixe explícita a intenção de gerar uma imagem.

Primeiro passo: se o bloqueio for na entrada, verifique a imagem de referência

Em setembro de 2026, a APIYI registrou um caso típico. A requisição continha um comando e 6 imagens de referência (pose, pessoa, cenário, roupa, montagem de sapatos e meias e chapéu), na proporção 2:3 e resolução 2K. O gemini-3-pro-image retornou repetidamente blockReason como OTHER, sem candidates, em apenas alguns segundos. Ao trocar para gemini-3.1-flash-image, a mesma requisição gerou a imagem normalmente.

Para investigar, as imagens de referência foram divididas em dois grupos até localizar a única origem do bloqueio: uma imagem de definição de personagem com quatro quadros. Veja os resultados:

Procedimento	Resultado do teste	Conclusão
Envio direto da imagem original	Bloqueio em 13/13	Acionava o bloqueio de forma consistente
Apenas salvar como PNG	Ainda bloqueada em 2/2	Mudar o formato não resolveu
Exportar novamente como JPEG (qualidade 95)	Aprovada em 6/6	A recodificação funcionou
Requisição completa com as 6 imagens, após a substituição	Imagem gerada em 2/2	Problema resolvido

O caso mostra que a verificação de entrada do Pro é mais rigorosa que a do flash. Por isso, é normal que uma mesma requisição passe no flash e seja bloqueada no Pro. Confira a lista de padronização das imagens de referência:

Converta todas para o espaço de cores sRGB
Corrija a orientação das imagens usando os dados EXIF
Limite o lado maior a 2048 pixels
Recodifique como JPEG, com qualidade de 90 a 95
Remova os metadados

Vale destacar que a recodificação só se aplica a motivos pouco claros, como OTHER. Se o blockReason indicar claramente um motivo de segurança, como SAFETY, PROHIBITED_CONTENT ou IMAGE_SAFETY, não tente contornar o bloqueio com novas tentativas ou recodificação. Substitua o material.

Segunda etapa: se a saída for bloqueada ou retornar NO_IMAGE, ajuste o comando

Quando a saída é bloqueada, o problema está na imagem que a descrição leva o modelo a gerar. Veja, por exemplo, o comando de edição: “Mantenha a cena e o produto da imagem original inalterados e substitua os objetos dentro da caixa vermelha”. Como não fica claro o que deve permanecer inalterado, o modelo pode preencher as lacunas e gerar conteúdo inesperado. Para reescrever o comando:

Use substantivos específicos no lugar de referências vagas: troque “os objetos dentro da caixa vermelha” por “as duas xícaras dentro da caixa vermelha”.
Especifique a cor, em vez de dizer apenas “mude a cor”.
Liste tudo o que deve permanecer inalterado: posição do objeto principal, proporções, logo, textos e fundo.
Divida as ações em etapas numeradas e altere apenas um tipo de elemento por vez. Separe instruções complexas em várias rodadas de edição.

Se aparecer NO_IMAGE, acrescente ao fim do comando: “Gere apenas a imagem final, sem texto”. Isso costuma resolver o problema.

Terceiro passo: decida se vale tentar novamente ou trocar de modelo

Antes de tentar novamente, lembre-se: uma solicitação que falha ainda pode gerar cobranças. O Google desconta a cota, e a plataforma atualmente não consegue deixar de cobrar quando a saída está vazia. Repetir a solicitação sem alterar o comando desperdiça a cota diária, e solicitações que violam as regras ainda podem bloquear a chave oficial. Por isso, não tente novamente quando houver um motivo de segurança claro. Vale mudar a abordagem e tentar de novo apenas nos casos de OTHER ou de bloqueios indevidos.

Para trocar de modelo na APIYI, basta alterar o parâmetro model, mantendo a mesma chave e o mesmo endpoint https://api.apiyi.com/v1. A sequência recomendada é usar primeiro o 2.1 ou o Lite, mais baratos e rápidos, para tarefas comuns. Se uma edição precisa falhar 1 ou 2 vezes, passe para o Pro. Se ainda não funcionar, volte e ajuste o comando.

Modelo	Nome	Preço por chamada	Plataforma disponível
`gemini-3-pro-image`	Nano Banana Pro	US$ 0,09/chamada	APIYI
`gemini-nano-banana-2.1`	Nano Banana 2.1	US$ 0,045/chamada	APIYI
`gemini-3.1-flash-image`	Nano Banana 2	US$ 0,055/chamada	APIYI
`gemini-3.1-flash-lite-image`	Nano Banana 2 Lite	US$ 0,025/chamada	APIYI
`gpt-image-2-all`	GPT Image 2	US$ 0,025/chamada	APIYI

Todos os modelos de imagem são cobrados por chamada. Consulte a lista de modelos da plataforma para conferir os modelos e preços. Além disso, em 6 de outubro de 2026, o Google anunciou a descontinuação do gemini-3.1-flash-image, sem divulgar uma data de encerramento. Para novos projetos, a recomendação é migrar para o gemini-nano-banana-2.1.

🚀 Comece rápido: se você precisa comparar vários modelos usando o mesmo conjunto de comandos e imagens de referência, pode alternar entre os modelos da tabela na APIYI, em apiyi.com, com uma única chave API. Novos usuários recebem uma cota gratuita para testes, ideal para validar com baixo custo antes de aumentar o volume.

FAQ sobre bloqueios de segurança do Nano Banana Pro

P1: O que é um bloqueio de segurança do Nano Banana Pro?

É quando o `gemini-3-pro-image` não retorna uma imagem por motivos de segurança do conteúdo. Isso pode acontecer por recusa do modelo, bloqueio pelo filtro de entrada ou bloqueio pelo filtro de saída. A requisição geralmente ainda retorna HTTP 200, então é preciso verificar os campos da resposta para identificar o caso.

P2: É normal que a mesma requisição gere uma imagem no flash, mas seja bloqueada no Pro?

Sim. Testes mostram que o Pro faz verificações de entrada mais rigorosas que o flash. Se o motivo for pouco claro, como `OTHER`, primeiro siga a lista de verificação para tratar a imagem de referência. Se o conteúdo estiver em conformidade, usar o Nano Banana 2.1 também é uma alternativa válida.

P3: Por que os bloqueios ficaram mais frequentes recentemente?

Dois acontecimentos se somaram: a documentação da APIYI e a comunidade de desenvolvedores observaram um endurecimento geral da moderação por volta de 23 de janeiro de 2026 (sem anúncio oficial do Google). Depois, com o lançamento do Nano Banana 2 no fim de fevereiro, foram adicionadas quatro categorias de bloqueio: pessoas famosas, adulteração de ordens financeiras, troca de roupas e rostos e conteúdo NSFW implícito.

P4: Requisições bloqueadas por segurança são cobradas?

Podem ser. O Google desconta da cota, e a plataforma ainda não consegue deixar de cobrar automaticamente quando a saída está vazia. Confira os registros de chamadas no console da APIYI apiyi.com: valores muito baixos de tokens de saída, como 100 a 200, ou a coluna “completação” vazia indicam que a imagem não foi gerada.

P5: Há algum plano de compensação para provedores de ferramentas com muitas falhas na geração de imagens?

Sim. Existe um plano de compensação por falhas na geração de imagens, válido apenas para o Nano Banana Pro com cobrança por requisição. Ele é destinado a provedores de ferramentas com consumo mensal a partir de US$ 1.000, considerando qualquer modelo da plataforma, e cobre somente falhas por motivos não subjetivos. O plano está em vigor desde 1º de maio de 2026 (UTC+8) e exige cadastro em uma lista interna. A compensação é calculada por “quantidade de registros × preço do modelo / coeficiente de desconto”. Os dados do mês anterior são apurados ao fim de cada mês, e o crédito é concedido nos primeiros cinco dias úteis do mês seguinte. Para saber mais, consulte o atendimento da APIYI apiyi.com.

P6: Como exportar os registros de falhas para solicitar a compensação ou investigar o problema?

No console, acesse os logs e clique em exportar no canto superior direito. Selecione o período e inicie a exportação assíncrona. Depois, baixe o Excel na área de tarefas assíncronas. Falhas por motivos subjetivos, como conteúdo que viola as regras, não são cobertas pela compensação.

P7: É possível desativar os bloqueios ajustando safetySettings?

Não é possível desativá-los por completo. Só é possível ajustar os limites de quatro categorias: assédio, discurso de ódio, conteúdo sexual explícito e conteúdo perigoso. Proteções essenciais, como a segurança infantil, são integradas ao sistema. A política de uso do Google também proíbe expressamente contornar filtros de segurança.

Resumo da investigação de bloqueios no Nano Banana Pro

Principais pontos

Leia a resposta antes de alterar o conteúdo: ausência de candidates indica bloqueio da entrada; parts nulo indica bloqueio da saída
Recusa e bloqueio são coisas diferentes: se finishReason for STOP e houver apenas texto, o modelo recusou a solicitação
4 causas principais: conteúdo NSFW, remoção de marca d’água, propriedade intelectual conhecida e menores de idade; após fevereiro, entram mais 4 categorias
Na entrada, comece pela imagem de referência: converta para sRGB, limite o lado maior a 2048 pixels e exporte novamente em JPEG com qualidade de 90 a 95
Não tente novamente quando o motivo de segurança estiver claro: troque o material ou altere a descrição para não gastar a cota à toa
Para trocar de modelo, altere apenas o parâmetro: pela APIYI apiyi.com, use a mesma chave para alternar entre 2.1, Lite e Pro

A sequência para investigar bloqueios no Nano Banana Pro é: analisar os campos para localizar a falha, identificar o que acionou uma das 4 causas, ajustar a imagem de referência em falhas de entrada ou a descrição em falhas de saída, deixar clara a intenção de gerar uma imagem em casos de NO_IMAGE e, por fim, decidir se vale trocar de modelo. Conteúdo que realmente viola as regras não tem ajuste que resolva: é preciso evitá-lo no fluxo de trabalho. Já falsos positivos ou falhas de causa incerta podem justificar a padronização dos materiais e testes com vários modelos.

Se sua equipe precisa investigar registros de falhas com consistência e comparar vários modelos de imagem, vale usar a APIYI apiyi.com: com a mesma chave, basta alterar o parâmetro model para trocar de modelo. Os logs mostram o consumo de cada tentativa malsucedida, e provedores de ferramentas elegíveis ainda podem participar de um plano de compensação por falhas em chamadas cobradas por uso.

Referências

Gemini image generation and responsible AI: mecanismos de segurança para geração de imagens do Google Cloud e explicação dos códigos de suporte
Link: cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen
Descrição: relação entre tipos de bloqueio e códigos de suporte das categorias de segurança
Configurações de segurança da Gemini API: categorias de segurança ajustáveis e proteções integradas
Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
Descrição: explica quais limites de segurança podem ser ajustados e quais não podem ser desativados
Referência generateContent da Gemini API: valores de finishReason e blockReason
Link: ai.google.dev/api/generate-content
Descrição: definições oficiais dos campos de resposta
Changelog da Gemini API: cronologia de lançamentos, disponibilidade geral (GA) e descontinuação de modelos
Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog
Descrição: confirma os marcos das versões da série Nano Banana

Autor: equipe técnica da APIYI
Troca de ideias sobre tecnologia: entre em contato pela página inicial do site da APIYI. Para mais informações, acesse a central de documentação em docs.apiyi.com