Gemini Nano Banana Pro API 報錯完全解讀：5 種解決 overloaded 和 unavailable 錯誤的方法

作者注：深度解析 Gemini Nano Banana Pro API 的 overloaded 和 service unavailable 錯誤，包括報錯原因、時間規律、實戰解決方案和生產環境最佳實踐

2026 年 1 月 16 日凌晨 00:18，大量開發者報告 Gemini Nano Banana Pro API （模型名 gemini-3-pro-image-preview） 出現 「The model is overloaded. Please try again later.」 甚至 「The service is currently unavailable.」 錯誤。這並非代碼問題，而是 Google 服務端計算容量瓶頸導致的系統性故障。

核心價值: 讀完本文，你將理解這兩類報錯的根本原因、時間規律和技術機制，掌握 5 種實戰解決方案，並學會構建生產級容錯策略。

Gemini Nano Banana Pro API 報錯核心要點

Gemini Nano Banana Pro 報錯重點詳解

什麼是 Nano Banana Pro？

Gemini Nano Banana Pro 是 Google 最高質量的圖像生成模型，對應的 API 模型名爲 gemini-2.0-flash-preview-image-generation 或 gemini-3-pro-image-preview。作爲 Gemini 3 系列的旗艦圖像生成模型，它在圖像質量、細節還原、文字渲染等方面顯著優於 Gemini 2.5 Flash Image，但也因此面臨更嚴重的計算資源瓶頸。

爲什麼頻繁報錯？

根據 Google AI 開發者論壇的討論數據，Nano Banana Pro 的報錯問題從 2025 年下半年開始頻繁出現，至 2026 年初仍未完全解決。核心原因包括:

1. 預覽階段資源限制: Gemini 3 系列模型仍處於 Pre-GA （General Availability 之前） 階段，Google 分配的計算資源有限
2. 動態容量管理: 即使未達到速率限制 （Rate Limit），系統也可能因整體負載過高返回 503 錯誤
3. 全球用戶競爭: 所有開發者共享同一計算資源池，高峯期需求遠超供給
4. 模型計算密集: 高質量圖像生成需要大量 GPU 計算，單次請求耗時 20-40 秒，遠超文本模型

503 vs 429 錯誤的區別

Gemini Nano Banana Pro 報錯時間規律分析

高峯故障時段

根據多位開發者的報告數據，Nano Banana Pro API 的故障存在明顯的時間規律:

北京時間高風險時段:

• 00:00 – 02:00: 美國西海岸工作時間 （08:00-10:00 PST），歐美開發者高峯
• 09:00 – 11:00: 中國大陸工作開始時間，亞洲開發者高峯
• 20:00 – 23:00: 中國大陸晚高峯 + 歐洲下午時段疊加

相對穩定時段:

• 03:00 – 08:00: 全球用戶最少時段
• 14:00 – 17:00: 中國下午 + 美國深夜，負載較低

案例驗證: 2026 年 1 月 16 日凌晨 00:18 的大規模故障，正好處於美國西海岸上班時間 （1 月 15 日 08:18 PST），印證了時間規律的準確性。

5 種解決 Gemini Nano Banana Pro 報錯的方法

方法 1: 實現指數退避重試策略

這是應對 503 錯誤的最基礎方案。以下是推薦的重試邏輯:

import time
import random
from openai import OpenAI

client = OpenAI（
    api_key="YOUR_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
）:
    """
    帶指數退避的圖像生成函數
    """
    for attempt in range（max_retries）:
        try:
            response = client.images.generate（
                model=model，
                prompt=prompt，
                timeout=120  # 增加超時時間
            ）
            return response

        except Exception as e:
            error_msg = str（e）

            # 503 錯誤: 指數退避重試
            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"⚠️ 模型過載，{delay:.1f}秒後重試 （嘗試 {attempt + 1}/{max_retries}）"）
                    time.sleep（delay）
                    continue
                else:
                    raise Exception（"❌ 達到最大重試次數，模型持續過載"）

            # 429 錯誤: 短暫等待重試
            elif "429" in error_msg or "RESOURCE_EXHAUSTED" in error_msg:
                print（"⚠️ 速率限制，60秒後重試"）
                time.sleep（60）
                continue

            # 其他錯誤: 直接拋出
            else:
                raise e

    raise Exception（"❌ 所有重試均失敗"）

# 使用示例
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:
    """
    生產級 Gemini 圖像生成客戶端
    支持重試、降級、監控
    """

    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:
        """
        帶降級策略的圖像生成
        """
        # 嘗試主模型
        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"⚠️ 主模型 {primary_model} 失敗: {str（e）}"）

            # 自動降級到備用模型
            try:
                print（f"🔄 降級到備用模型 {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）:
        """內部重試邏輯"""
        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:
        """獲取統計數據"""
        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:]
        }

# 使用示例
client = GeminiImageClient（api_key="YOUR_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"✅ 生成成功，使用模型: {result['model_used']}"）
else:
    print（f"❌ 生成失敗: {result['error']}"）

# 查看統計
print（client.get_stats（））

技術建議: 在實際生產環境中，建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行接口調用。該平臺提供統一的 API 接口，支持 Gemini 3 Pro 和多種圖像生成模型，當 Nano Banana Pro 過載時可快速切換到 Gemini 2.5 Flash 或其他備用模型，確保業務連續性。

方法 2: 增加超時時間和請求配置

Nano Banana Pro 的正常響應時間爲 20-40 秒，但在過載時可能達到 60-100 秒甚至更長。默認的 30 秒超時設置會導致大量誤判。

推薦配置:

from openai import OpenAI

client = OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"，
    timeout=120，  # 增加全局超時到 120 秒
    max_retries=3  # SDK 自動重試 3 次
）

# 或在單次請求中指定
response = client.images.generate（
    model="gemini-3-pro-image-preview"，
    prompt="Your prompt here"，
    timeout=150  # 單次請求超時 150 秒
）

關鍵參數說明:

• timeout: 單次請求的最大等待時間，建議設置爲 120-180 秒
• max_retries: SDK 層面的自動重試次數，建議 2-3 次
• keep_alive: 保持連接活躍，避免長請求中斷

方法 3: 避開高峯時段

如果業務允許異步處理，根據時間規律調度任務可顯著提高成功率:

推薦調度策略:

• 高優先級任務: 部署在北京時間 03:00-08:00 或 14:00-17:00
• 批量生成任務: 使用任務隊列在低峯期自動執行
• 實時任務: 必須實現降級策略，不能依賴單一模型

Python 任務調度示例:

from datetime import datetime

def is_peak_hour（） -> bool:
    """判斷當前是否爲高峯時段 （北京時間）"""
    current_hour = datetime.now（）.hour

    # 高峯時段: 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）:
    """智能生成: 高峯期自動降級"""
    if is_peak_hour（）:
        print（"⚠️ 當前爲高峯時段，使用備用模型"）
        model = "gemini-2.5-flash-image"
    else:
        model = "gemini-3-pro-image-preview"

    return generate_image（prompt， model）

方法 4: 實現模型降級策略

Google 官方建議在遇到過載時切換到 Gemini 2.5 Flash。以下是對比數據:

方案建議: 對於質量敏感場景 （營銷海報、產品圖等），優先使用 Gemini 3 Pro，失敗後降級到 2.5 Flash。對於高併發場景 （UGC 內容、快速原型），直接使用 2.5 Flash 提高穩定性。建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行模型對比測試，該平臺支持一鍵切換模型並提供成本和質量對比數據。

方法 5: 監控和告警系統

生產環境必須實現完善的監控，及時發現和響應故障:

關鍵監控指標:

• 成功率: 過去 5 分鐘 / 1 小時 / 24 小時的成功率
• 響應時間: P50 / P95 / P99 響應時間
• 錯誤分佈: 503 / 429 / 500 等錯誤的佔比
• 降級觸發次數: 主模型失敗導致的降級次數

簡單監控實現:

from collections import deque
from datetime import datetime

class APIMonitor:
    """API 調用監控器"""

    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）:
        """記錄 API 調用"""
        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:
        """計算成功率"""
        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:
        """判斷是否需要告警"""
        success_rate = self.get_success_rate（）

        # 成功率低於 70% 觸發告警
        if success_rate < 70:
            return True

        # 503 錯誤超過 30% 觸發告警
        total_errors = sum（self.error_counts.values（））
        if total_errors > 0 and self.error_counts["503"] / total_errors > 0.3:
            return True

        return False

# 使用示例
monitor = APIMonitor（window_size=100）

# 每次調用後記錄
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）

# 定期檢查告警
if monitor.should_alert（）:
    print（f"🚨 告警: API 成功率降至 {monitor.get_success_rate（）:.2f}%"）

Gemini API 配額和速率限制詳解

2025 年 12 月配額調整

2025 年 12 月 7 日，Google 調整了 Gemini API 的配額限制，導致大量開發者遇到意外的 429 錯誤。

當前配額標準 （2026 年 1 月）:

關鍵注意事項:

• 配額限制基於 Google Cloud Project 級別，而非單個 API Key
• 同一項目下創建多個 API Key 不會增加配額
• 超過任何一個維度的限制都會觸發 429 錯誤
• 使用 Token Bucket 算法強制執行，突發流量會被限制

成本優化: 對於預算敏感的項目，可以考慮通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Gemini API。該平臺提供靈活的按需付費方式，無需購買 Google Cloud 訂閱，適合中小團隊和個人開發者快速測試和小規模部署。

常見問題

總結

Gemini Nano Banana Pro API 報錯的核心要點:

1. 503 Overloaded 是系統性問題: 與你的代碼無關，是 Google 服務端計算資源不足導致，高峯期 45% 的調用會失敗
2. 時間規律明顯: 北京時間 00:00-02:00、09:00-11:00、20:00-23:00 是高風險時段，需避開或實現降級策略
3. 實現容錯至關重要: 必須實現指數退避重試、增加超時時間 （120s+）、模型降級 （2.5 Flash 備用） 三層防護
4. 監控和告警: 生產環境必須監控成功率、響應時間、錯誤分佈，及時發現和響應故障
5. 理解配額限制: 429 錯誤與你的 API 配額有關，503 錯誤與 Google 整體負載有關，兩者應對策略不同

作爲預覽階段模型，Nano Banana Pro 的穩定性問題在短期內難以根本解決。推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證你的圖像生成需求，平臺提供免費額度和多模型統一接口，支持 Gemini 3 Pro、Gemini 2.5 Flash、DALL-E 3 等主流圖像生成模型，確保業務連續性。

📚 參考資料

⚠️ 鏈接格式說明: 所有外鏈使用 資料名: domain.com 格式，方便複製但不可點擊跳轉，避免 SEO 權重流失。

1. Nano Banana Errors & Troubleshooting Guide: 完整的報錯參考手冊

   • 鏈接: www.aifreeapi.com/en/posts/nano-banana-errors-troubleshooting-guide
   • 說明: 涵蓋 429、502、403、500 等所有 Nano Banana Pro 錯誤代碼的完整解決方案

2. Google AI 開發者論壇: Gemini 3 Pro overloaded 錯誤討論

   • 鏈接: discuss.ai.google.dev/t/gemini-3-pro-nano-banana-tier-1-4k-image-503-unavailable-error-the-model-is-overloaded/110232
   • 說明: 開發者社區關於 503 錯誤的實時討論和經驗分享

3. Gemini API Rate Limits 官方文檔: 配額和速率限制說明

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits
   • 說明: Google 官方的 API 配額文檔，包含 RPM/TPM/RPD/IPM 詳細說明

4. Gemini 3 Pro Image Preview Error Codes: 錯誤代碼完整指南

   • 鏈接: www.aifreeapi.com/en/posts/gemini-3-pro-image-preview-error-codes
   • 說明: 2025-2026 年 Gemini 3 Pro 所有錯誤代碼的排查和解決方法

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 Gemini API 使用經驗，更多故障排查資料可訪問 API易 apiyi.com 技術社區