解決 Nano Banana Pro API 報錯 The model is overloaded 的 5 種方法

作者注：深度解析 Nano Banana Pro API 返回 503 錯誤 The model is overloaded 的原因，提供 5 種有效解決方案，幫助開發者應對 Google 官方算力不足問題

近期許多開發者反饋，調用 Nano Banana Pro API（gemini-2.0-flash-preview-image-generation）時頻繁遇到 "The model is overloaded. Please try again later." 錯誤，響應時間從原來的 30 秒飆升至 60-100 秒甚至更長。本文將深入分析這一問題的根本原因，並提供 5 種經過驗證的解決方案。

核心價值: 讀完本文，你將瞭解 Nano Banana Pro API 過載錯誤的真正原因，掌握有效的應對策略，確保你的圖像生成應用穩定運行。

Nano Banana Pro API 過載錯誤核心要點

Nano Banana Pro API 過載問題詳解

這個 503 錯誤並非開發者的代碼問題，而是 Google 服務器端的算力容量瓶頸。根據 Google AI 開發者論壇的多個討論帖，這一問題從 2025 年下半年開始頻繁出現，至今仍未完全解決。

錯誤的完整返回格式如下：

{
  "error": {
    "code": 503，
    "message": "The model is overloaded. Please try again later."，
    "status": "UNAVAILABLE"
  }
}

值得注意的是，即使是 Tier 3 付費用戶（最高配額層級），在請求頻率遠低於配額限制的情況下，依然會遭遇這一錯誤。這表明問題出在 Google 的基礎設施層面，而非個人賬戶限制。

Nano Banana Pro API 過載的 5 種解決方案

方案一：實現指數退避重試機制

由於 503 錯誤是可恢復的臨時性故障，最有效的策略是實現智能重試：

import openai
import time
import random

def call_nano_banana_pro_with_retry（prompt: str， max_retries: int = 5）:
    """
    帶指數退避的 Nano Banana Pro API 調用
    """
    client = openai.OpenAI（
        api_key="YOUR_API_KEY"，
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    ）

    for attempt in range（max_retries）:
        try:
            response = client.chat.completions.create（
                model="gemini-2.0-flash-preview-image-generation"，
                messages=[{"role": "user"， "content": prompt}]
            ）
            return response
        except Exception as e:
            if "503" in str（e） or "overloaded" in str（e）.lower（）:
                wait_time = （2 ** attempt） + random.uniform（0， 1）
                print（f"模型過載，{wait_time:.1f}秒後重試..."）
                time.sleep（wait_time）
            else:
                raise e

    raise Exception（"達到最大重試次數，請稍後再試"）

import openai
import asyncio
import random
from typing import Optional

class NanoBananaProClient:
    """
    Nano Banana Pro API 客戶端封裝
    支持自動重試和錯誤處理
    """

    def __init__（self， api_key: str， base_url: str = "https://vip.apiyi.com/v1"）:
        self.client = openai.OpenAI（api_key=api_key， base_url=base_url）
        self.async_client = openai.AsyncOpenAI（api_key=api_key， base_url=base_url）

    def generate_image（
        self，
        prompt: str，
        max_retries: int = 5，
        base_delay: float = 2.0
    ） -> dict:
        """同步調用，帶指數退避重試"""
        for attempt in range（max_retries）:
            try:
                response = self.client.chat.completions.create（
                    model="gemini-2.0-flash-preview-image-generation"，
                    messages=[{"role": "user"， "content": prompt}]，
                    timeout=120  # 延長超時時間
                ）
                return {"success": True， "data": response}
            except Exception as e:
                error_msg = str（e）.lower（）
                if "503" in error_msg or "overloaded" in error_msg:
                    if attempt < max_retries - 1:
                        delay = （base_delay ** attempt） + random.uniform（0， 1）
                        print（f"[重試 {attempt + 1}/{max_retries}] 等待 {delay:.1f}s"）
                        time.sleep（delay）
                        continue
                return {"success": False， "error": str（e）}
        return {"success": False， "error": "達到最大重試次數"}

    async def generate_image_async（
        self，
        prompt: str，
        max_retries: int = 5，
        base_delay: float = 2.0
    ） -> dict:
        """異步調用，帶指數退避重試"""
        for attempt in range（max_retries）:
            try:
                response = await self.async_client.chat.completions.create（
                    model="gemini-2.0-flash-preview-image-generation"，
                    messages=[{"role": "user"， "content": prompt}]，
                    timeout=120
                ）
                return {"success": True， "data": response}
            except Exception as e:
                error_msg = str（e）.lower（）
                if "503" in error_msg or "overloaded" in error_msg:
                    if attempt < max_retries - 1:
                        delay = （base_delay ** attempt） + random.uniform（0， 1）
                        await asyncio.sleep（delay）
                        continue
                return {"success": False， "error": str（e）}
        return {"success": False， "error": "達到最大重試次數"}

# 使用示例
client = NanoBananaProClient（api_key="YOUR_API_KEY"）
result = client.generate_image（"生成一隻可愛的貓咪"）

建議: 通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro API，平臺已內置智能重試機制，可有效降低 503 錯誤對業務的影響。

方案二：選擇低峯時段調用

根據社區反饋，Nano Banana Pro API 的過載問題存在明顯的時段規律：

方案三：使用可靠的 API 中轉服務

直接調用 Google 官方 API 會直接暴露在算力不足的風險下。使用專業的 API 中轉服務可以獲得以下優勢：

實測體驗: 通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro API，在高峯時段的成功率明顯高於直連官方接口，平臺會自動處理重試和降級策略。

方案四：配置合理的超時時間

由於響應時間顯著延長，需要調整客戶端的超時配置：

import openai
import httpx

# 配置更長的超時時間
client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"，
    timeout=httpx.Timeout（
        connect=30.0，    # 連接超時
        read=180.0，      # 讀取超時（圖像生成需要更長時間）
        write=30.0，      # 寫入超時
        pool=30.0        # 連接池超時
    ）
）

方案五：實現請求隊列和限流

對於生產環境，建議實現請求隊列避免併發請求過多：

from queue import Queue
from threading import Thread
import time

class RequestQueue:
    """簡單的請求隊列實現"""

    def __init__（self， requests_per_minute: int = 10）:
        self.queue = Queue（）
        self.interval = 60 / requests_per_minute
        self.running = True
        self.worker = Thread（target=self._process_queue）
        self.worker.start（）

    def add_request（self， request_func， callback）:
        self.queue.put（（request_func， callback））

    def _process_queue（self）:
        while self.running:
            if not self.queue.empty（）:
                request_func， callback = self.queue.get（）
                result = request_func（）
                callback（result）
                time.sleep（self.interval）
            else:
                time.sleep（0.1）

Nano Banana Pro API 官方狀態監控

如何查看 Google 官方算力狀態

雖然 Google 的狀態頁面經常顯示"一切正常"，但你仍可以通過以下渠道獲取實時信息：

重要提示: 根據社區反饋，即使狀態頁顯示"0 issues"，實際服務也可能存在嚴重的可用性問題。建議同時關注開發者論壇的實時討論。

常見問題

總結

Nano Banana Pro API 過載錯誤的核心要點：

1. 錯誤本質: 這是 Google 服務端算力不足導致的 503 錯誤，非開發者代碼問題
2. 應對策略: 實現指數退避重試機制是最有效的解決方案
3. 推薦方案: 使用專業 API 中轉服務可獲得更穩定的調用體驗

面對 Google 官方算力波動的問題，開發者需要做好充分的容錯設計。通過合理的重試策略、超時配置和服務選擇，可以有效降低過載錯誤對業務的影響。

推薦通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro API，平臺提供穩定可靠的服務、智能重試機制和專業技術支持，幫助你的圖像生成應用穩定運行。

📚 參考資料

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1. Google AI 開發者論壇 – Model is overloaded 討論: 官方社區關於 503 錯誤的討論帖

   • 鏈接: discuss.ai.google.dev/t/model-is-overloaded-gemini-2-5-pro/108321
   • 說明: 瞭解其他開發者的遭遇和解決經驗

2. Google AI Studio 狀態頁: 官方服務狀態監控

   • 鏈接: aistudio.google.com/status
   • 說明: 查看 Gemini API 的官方運行狀態

3. GitHub gemini-cli Issues: 開發者問題彙總

   • 鏈接: github.com/google-gemini/gemini-cli/issues
   • 說明: 查看和上報 Gemini API 相關問題

4. Vertex AI Gemini 文檔: 官方圖像生成文檔

   • 鏈接: cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/image-generation
   • 說明: 瞭解 Gemini 圖像生成模型的官方用法

作者: 技術團隊
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