解決 Nano Banana Pro API 超時斷開的 3 個核心配置技巧

調用 Nano Banana Pro API 生成 4K 圖像時頻繁遇到 HTTPSConnectionPool Read timed out 錯誤？這是因爲默認的 HTTP 客戶端超時設置無法適配 Nano Banana Pro 的長時間推理特性。本文將系統解析超時斷開的 3 個根本原因，並提供針對不同分辨率的最優超時配置方案。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 Nano Banana Pro API 的超時配置技巧、HTTP/2 兼容性問題的解決方案，以及如何通過 HTTP 端口接口避免流式傳輸中斷，確保 4K 圖像生成的穩定性。

Nano Banana Pro API 超時配置核心要點

Nano Banana Pro API 超時問題的根本原因

核心差異: Nano Banana Pro 是 Google 最新的圖像生成模型，基於 TPU 進行推理，生成時間顯著長於文本模型。標準 HTTP 客戶端的默認超時設置 （通常 30-60 秒） 完全無法適配其實際處理時間，導致頻繁超時斷開。

2026 年 1 月 17 日，Nano Banana Pro API 曾因 Google 全球風控和計算資源短缺，生成時間從 20-40 秒飆升至 180 秒甚至更長，部分 API 聚合平臺觸發超過 180 秒的計費日誌補償機制。這一事件凸顯了超時設置必須預留足夠餘量的重要性。

💡 技術建議: 在實際開發中，我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行 Nano Banana Pro API 調用。該平臺提供專爲長時間推理優化的 HTTP 接口 （http://api.apiyi.com:16888/v1），默認配置了合理的超時時間，支持 1K-4K 全分辨率圖像生成，有效避免超時斷開問題。

根本原因 1: HTTP 客戶端默認超時設置過短

標準 HTTP 庫的默認超時陷阱

大多數編程語言的標準 HTTP 庫默認超時設置嚴重不足:

Python requests 的隱性超時問題:

雖然 requests 庫文檔聲稱默認無超時限制，但實際上受操作系統 TCP 超時和底層 socket 超時影響，通常在 60-120 秒左右會斷開連接。這導致很多開發者認爲"沒設置超時就不會超時"，卻在生產環境遇到意外斷開。

import requests

# ❌ 錯誤: 未顯式設置超時，實際會在 60-120 秒左右超時
response = requests.post（
    "https://api.example.com/v1/images/generations"，
    json={"prompt": "生成 4K 圖像"， "size": "4096x4096"}，
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
）
# 當生成時間超過 120 秒時，會拋出 ReadTimeout 異常

正確的超時配置方法

方案 1: Python requests 顯式超時配置

import requests

# ✅ 正確: 顯式設置超時
response = requests.post（
    "https://api.example.com/v1/images/generations"，
    json={
        "prompt": "A futuristic city with neon lights"，
        "size": "4096x4096"，  # 4K 分辨率
        "model": "nano-banana-pro"
    }，
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}，
    timeout=（10， 600）  # （連接超時， 讀取超時） = （10秒， 600秒）
）

timeout 參數說明:

• 連接超時 （10 秒）: 建立 TCP 連接的最大等待時間，通常 10 秒足夠
• 讀取超時 （600 秒）: 等待服務器響應數據的最大時間，4K 圖像推薦 600 秒

方案 2: Python httpx 自定義客戶端

import httpx

# 創建自定義客戶端，強制使用 HTTP/1.1 並設置長超時
client = httpx.Client（
    timeout=httpx.Timeout（
        connect=10.0，  # 連接超時 10 秒
        read=600.0，    # 讀取超時 600 秒
        write=30.0，    # 寫入超時 30 秒
        pool=10.0      # 連接池超時 10 秒
    ），
    http2=False，  # ⚠️ 關鍵: 強制使用 HTTP/1.1，避免 HTTP/2 兼容性問題
    limits=httpx.Limits（
        max_connections=10，
        max_keepalive_connections=5
    ）
）

# 使用自定義客戶端調用 API
response = client.post（
    "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations"，
    json={
        "prompt": "Cyberpunk style portrait"，
        "size": "4096x4096"，
        "model": "nano-banana-pro"
    }，
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
）

# 關閉客戶端
client.close（）

import httpx
import asyncio

async def generate_image_async（）:
    """異步生成圖像，支持長時間超時"""
    async with httpx.AsyncClient（
        timeout=httpx.Timeout（
            connect=10.0，
            read=600.0，  # 4K 圖像推薦 600 秒
            write=30.0，
            pool=10.0
        ），
        http2=False，  # 強制 HTTP/1.1
        limits=httpx.Limits（
            max_connections=20，
            max_keepalive_connections=10
        ）
    ） as client:
        response = await client.post（
            "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations"，
            json={
                "prompt": "A serene landscape at sunset"，
                "size": "4096x4096"，
                "model": "nano-banana-pro"，
                "n": 1
            }，
            headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
        ）
        return response.json（）

# 運行異步函數
result = asyncio.run（generate_image_async（））
print（result）

🎯 最佳實踐: 在切換到 Nano Banana Pro API 時，建議先通過 API易 apiyi.com 平臺測試不同分辨率的實際生成時間。該平臺提供 HTTP 端口接口 （http://api.apiyi.com:16888/v1），默認優化了超時配置，支持快速驗證超時設置是否合理。

根本原因 2: HTTP/2 協議在長連接流式傳輸中的兼容性問題

HTTP/2 的設計缺陷與 Nano Banana Pro 的衝突

雖然 HTTP/2 設計目標是提升性能，但在處理長連接流式傳輸時，存在多個嚴重的兼容性問題:

問題 1: TCP 層面的隊頭阻塞 （Head-of-Line Blocking）

HTTP/2 通過多路複用 （Multiplexing） 解決了 HTTP/1.1 的應用層隊頭阻塞，但引入了新的 TCP 層隊頭阻塞問題。所有 HTTP/2 流都複用在單個 TCP 連接上，任何 TCP 數據包丟失都會阻塞所有流的傳輸。

HTTP/1.1 （6 個併發連接）:
Connection 1: [Stream A] ━━━━━━━━━▶
Connection 2: [Stream B] ━━━━━━━━━▶  ✅ 丟包隻影響單個流
Connection 3: [Stream C] ━━━━━━━━━▶

HTTP/2 （單個連接多路複用）:
Connection 1: [Stream A][Stream B][Stream C] ━━━━━━━━━▶
              ↑ TCP 丟包阻塞所有流 ❌

問題 2: 流標識符耗盡 （Stream Identifier Exhaustion）

HTTP/2 的流標識符 （Stream ID） 是 31 位整數，最大值爲 2^31-1 （約 21 億）。長時間連接可能耗盡可用的流標識符，且流標識符不可重用，必須創建新連接。

問題 3: 中轉 API 的 HTTP/2 實現質量參差不齊

很多 API 中轉平臺或反向代理在 HTTP/2 實現上存在 bug，特別是在處理長時間流式傳輸時:

• 流重置 （RST_STREAM） 處理不當，導致連接意外關閉
• WINDOW_UPDATE 幀管理錯誤，導致流控失敗
• GOAWAY 幀誤觸發，強制關閉連接

HTTP/2 vs HTTP/1.1 在 Nano Banana Pro 場景的實測對比

解決方案: 強制使用 HTTP/1.1 並使用 HTTP 端口

方案 1: Python httpx 強制 HTTP/1.1

import httpx

# 強制使用 HTTP/1.1，避免 HTTP/2 兼容性問題
client = httpx.Client（
    http2=False，  # ⚠️ 關鍵設置: 禁用 HTTP/2
    timeout=httpx.Timeout（read=600.0）
）

response = client.post（
    "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations"，  # 使用 HTTP 端口
    json={"prompt": "..."， "size": "4096x4096"}，
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
）

方案 2: Python requests （默認 HTTP/1.1）

import requests

# requests 庫默認使用 HTTP/1.1，無需額外配置
response = requests.post（
    "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations"，
    json={"prompt": "..."， "size": "4096x4096"}，
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}，
    timeout=（10， 600）
）

方案 3: Node.js axios 強制 HTTP/1.1

const axios = require（'axios'）；
const http = require（'http'）；

// 創建 HTTP/1.1 專用的 agent
const agent = new http.Agent（{
    keepAlive: true，
    maxSockets: 10，
    timeout: 600000  // 600 秒
}）；

// 配置 axios 使用自定義 agent
const response = await axios.post（
    'http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations'，
    {
        prompt: 'A beautiful sunset'，
        size: '4096x4096'，
        model: 'nano-banana-pro'
    }，
    {
        headers: {
            'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
        }，
        httpAgent: agent，  // 使用 HTTP/1.1 agent
        timeout: 600000    // 600 秒超時
    }
）；

💰 成本優化: 對於需要高穩定性 4K 圖像生成的項目，建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana Pro API。該平臺提供專門的 HTTP 端口接口 （http://api.apiyi.com:16888/v1），默認使用 HTTP/1.1 協議，避免 HTTP/2 兼容性問題，同時提供更優惠的計費方式，適合生產環境部署。

根本原因 3: 流式傳輸與網絡波動的疊加效應

Nano Banana Pro 的非流式響應特性

與 GPT-4、Claude 等文本生成模型不同，Nano Banana Pro API 不使用流式傳輸 （Streaming） 返回圖像。整個生成過程是:

1. 請求階段 （1-3 秒）: 客戶端發送請求到服務器
2. 推理階段 （30-170 秒）: 服務器在 TPU 上生成圖像，客戶端無任何響應數據
3. 響應階段 （1-5 秒）: 服務器返回完整的 base64 編碼圖像數據

關鍵問題: 在推理階段的 30-170 秒內，客戶端 HTTP 連接完全空閒，只有 TCP Keep-Alive 維持連接，沒有任何應用層數據傳輸。這導致:

• 中間網絡設備 （NAT、防火牆、代理） 可能認爲連接已斷開，主動關閉連接
• 弱網環境下，長時間空閒連接更容易被中斷
• 部分雲服務商的 Load Balancer 有空閒連接超時限制 （如 AWS ALB 默認 60 秒）

網絡波動對超時的影響

應對策略: 超時 + 重試 + 降級

import requests
import time
from typing import Optional

def generate_image_with_retry（
    prompt: str，
    size: str = "4096x4096"，
    max_retries: int = 3，
    timeout: int = 600
） -> Optional[dict]:
    """
    生成圖像，支持超時重試

    Args:
        prompt: 圖像提示詞
        size: 圖像尺寸 （1024x1024， 2048x2048， 4096x4096）
        max_retries: 最大重試次數
        timeout: 超時時間 （秒）

    Returns:
        生成結果或 None （失敗）
    """
    api_url = "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations"
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

    for attempt in range（max_retries）:
        try:
            print（f"嘗試 {attempt + 1}/{max_retries}: 生成 {size} 圖像..."）
            start_time = time.time（）

            response = requests.post（
                api_url，
                json={
                    "prompt": prompt，
                    "size": size，
                    "model": "nano-banana-pro"，
                    "n": 1
                }，
                headers=headers，
                timeout=（10， timeout）  # （連接超時， 讀取超時）
            ）

            elapsed = time.time（） - start_time
            print（f"✅ 生成成功！ 耗時: {elapsed:.2f} 秒"）

            return response.json（）

        except requests.exceptions.Timeout:
            elapsed = time.time（） - start_time
            print（f"❌ 超時: {elapsed:.2f} 秒"）

            if attempt < max_retries - 1:
                wait_time = 5 * （attempt + 1）  # 指數退避
                print（f"⏳ 等待 {wait_time} 秒後重試..."）
                time.sleep（wait_time）
            else:
                print（"❌ 達到最大重試次數，生成失敗"）
                return None

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print（f"❌ 網絡錯誤: {e}"）
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep（5）
            else:
                return None

    return None


# 使用示例
result = generate_image_with_retry（
    prompt="A majestic mountain landscape"，
    size="4096x4096"，
    max_retries=3，
    timeout=600
）

if result:
    print（f"圖像 URL: {result['data'][0]['url']}"）
else:
    print（"圖像生成失敗，請稍後重試"）

🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速集成 Nano Banana Pro API。該平臺提供以下優勢:

• HTTP 端口接口: http://api.apiyi.com:16888/v1，避免 HTTPS 握手開銷
• 優化的超時配置: 默認支持 600 秒超時，覆蓋 4K 生成場景
• 智能重試機制: 平臺層自動處理臨時性超時，提升成功率
• 計費補償: 超過 180 秒的請求自動觸發計費補償，避免浪費

APIYI 平臺的 HTTP 端口接口優勢

爲什麼推薦使用 HTTP 而非 HTTPS？

APIYI HTTP 接口完整配置示例

import requests

# APIYI 平臺 HTTP 端口接口配置
APIYI_HTTP_ENDPOINT = "http://api.apiyi.com:16888/v1"
APIYI_API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY"

def generate_nano_banana_image（
    prompt: str，
    size: str = "4096x4096"
） -> dict:
    """
    使用 APIYI HTTP 接口生成 Nano Banana Pro 圖像

    Args:
        prompt: 圖像提示詞
        size: 圖像尺寸

    Returns:
        API 響應結果
    """
    # 根據分辨率動態調整超時時間
    timeout_map = {
        "1024x1024": 300，   # 1K: 300 秒
        "2048x2048": 300，   # 2K: 300 秒
        "4096x4096": 600    # 4K: 600 秒
    }

    timeout = timeout_map.get（size， 600）  # 默認 600 秒

    response = requests.post（
        f"{APIYI_HTTP_ENDPOINT}/images/generations"，
        json={
            "prompt": prompt，
            "size": size，
            "model": "nano-banana-pro"，
            "n": 1，
            "response_format": "url"  # 或 "b64_json"
        }，
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {APIYI_API_KEY}"，
            "Content-Type": "application/json"
        }，
        timeout=（10， timeout）  # （連接超時， 讀取超時）
    ）

    response.raise_for_status（）
    return response.json（）


# 使用示例
try:
    result = generate_nano_banana_image（
        prompt="A photorealistic portrait of a cat"，
        size="4096x4096"
    ）

    print（f"✅ 生成成功！"）
    print（f"圖像 URL: {result['data'][0]['url']}"）
    print（f"尺寸: {result['data'][0]['size']}"）

except requests.exceptions.Timeout:
    print（"❌ 請求超時，請檢查網絡或稍後重試"）
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    print（f"❌ API 錯誤: {e}"）
except Exception as e:
    print（f"❌ 未知錯誤: {e}"）

💡 最佳實踐: 在生產環境中，建議優先使用 APIYI 的 HTTP 端口接口 （http://api.apiyi.com:16888/v1）。該接口經過平臺優化，默認配置了合理的超時時間和重試策略，顯著提升 Nano Banana Pro API 的調用成功率，特別是在 4K 圖像生成場景。

常見問題

except requests.exceptions.Timeout:
    # 客戶端超時，未收到服務器響應
    print（"請求超時"）
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    if e.response.status_code == 503:
        # 服務器返回 503，明確表示過載
        print（"API 過載"）

總結

Nano Banana Pro API 超時斷開的核心要點:

1. 超時配置: 1K/2K 推薦 300 秒，4K 推薦 600 秒，覆蓋網絡波動和高峯期影響
2. HTTP/2 問題: HTTP/2 在長連接場景存在 TCP 隊頭阻塞和流標識符耗盡問題，建議強制使用 HTTP/1.1
3. HTTP 端口優勢: APIYI 的 HTTP 接口 （http://api.apiyi.com:16888/v1） 避免了 TLS 握手開銷和 HTTP/2 協商，提升穩定性
4. 重試策略: 實現超時重試 + 指數退避，應對臨時性網絡波動
5. 平臺優化: APIYI 平臺提供優化的超時配置、智能重試和計費補償，顯著提升 4K 圖像生成成功率

推薦通過 API易 apiyi.com 快速集成 Nano Banana Pro API。該平臺提供專門優化的 HTTP 端口接口，默認配置了合理的超時時間，支持 1K-4K 全分辨率圖像生成，適合生產環境部署。

作者: APIYI 技術團隊 | 如有技術問題，歡迎訪問 API易 apiyi.com 獲取更多 AI 模型接入方案。