Beheben der Eingabegrößenbeschränkung von Nano Banana 2: Token-Berechnungsformel und 6 Methoden zur Behebung des 65536-Fehlers

Beim Generieren von Bildern mit Nano Banana 2 ist Ihnen vielleicht dieser Fehler begegnet: The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536). Dies ist eine der häufigsten Verwirrungen für Entwickler beim Aufruf der Gemini Bilderzeugungs-API – die offizielle Modellkarte gibt ein Input Token Limit von 131.072 an, warum beträgt die tatsächliche Grenze dann 65.536?

Kernnutzen: Nach dem Lesen dieses Artikels werden Sie die Input- und Output-Token-Limits von Nano Banana 2, die genaue Berechnungsformel für Bild-Tokens sowie 6 praktische Methoden zur Behebung des 65536-Fehlers vollständig verstehen.

Nano Banana 2 Modell-Spezifikationen Vollständige Parameterliste

Die zugrunde liegende Modell-ID von Nano Banana 2 ist gemini-3.1-flash-image-preview. Im Folgenden sind die vollständigen Spezifikationen aus der offiziellen Modellkarte aufgeführt:

Nano Banana 2 Funktionsunterstützungsmatrix

🎯 Wichtiger Hinweis: Nano Banana 2 unterstützt kein Caching (Kontext-Caching). Das bedeutet, dass bei jeder Anfrage der vollständige Eingabeinhalt erneut gesendet werden muss. In Szenarien mit vielen Referenzbildern führt dies zu einem erheblichen Anstieg des Token-Verbrauchs. Bei Modellaufrufen über die APIYI apiyi.com Plattform wird empfohlen, den Eingabeinhalt zu optimieren, um den Token-Verbrauch pro Anfrage zu kontrollieren.

Nano Banana 2 Token-Limits – Die Kernfrage: 65536 oder 131072?

Dies ist die Frage, die Entwickler am meisten verwirrt: Die offizielle Dokumentation gibt 131.072 an, aber die API meldet einen Fehler, dass die Obergrenze 65.536 beträgt.

Die Wahrheit: Plattformstrategie-Unterschiede, nicht Modellfähigkeits-Unterschiede

Warum gibt es Unterschiede?

Als Bilderzeugungsmodell muss Nano Banana 2 einen Großteil der Rechenressourcen dem Bildsyntheseprozess (Diffusionskopf) zuweisen. Im Gegensatz zu reinen Textmodellen, die die gesamte Kontextkapazität für das Verständnis der Eingabe nutzen können, muss ein Bilderzeugungsmodell gleichzeitig die Generierungspipeline aufrechterhalten.

• Firebase AI Logic verwendet eine konservativere Begrenzung von 65.536, möglicherweise unter Berücksichtigung der Stabilität auf mobilen und Edge-Geräten.
• Vertex AI / Google AI bietet die volle Begrenzung von 131.072 für serverseitige und Cloud-Entwicklung.

Praktische Auswirkungen: Wenn Sie über die Standard-Gemini-API aufrufen und einen Fehler mit 65.536 erhalten, könnte dies daran liegen, dass:

1. Ihre verwendete SDK-Version standardmäßig den Firebase-Kanal nutzt.
2. Die Plattformbeschränkungen in der Vorschauphase noch nicht vereinheitlicht wurden.
3. Es Quotenbeschränkungen für bestimmte Regionen oder Ebenen gibt.

💡 Praktische Empfehlung: Wenn Sie Nano Banana 2 über die APIYI apiyi.com Plattform aufrufen, wird empfohlen, die Eingabe-Token unter 65.536 zu halten. Auf diese Weise wird die Begrenzung nicht ausgelöst, unabhängig davon, auf welche zugrunde liegende Plattform weitergeleitet wird. Die APIYI-Plattform wählt automatisch den optimalen Aufrufpfad.

Nano Banana 2: Formel zur Berechnung der Eingabebild-Tokens

Zu verstehen, wie Bilder in Tokens umgewandelt werden, ist entscheidend, um Probleme mit der Eingabegröße zu lösen. Gemini verwendet eine Kachelungsstrategie (Tiling), um den Token-Verbrauch von Bildern zu berechnen.

Grundlegende Berechnungsregeln

Regel eins: Kleine Bilder (beide Seiten ≤ 384px)

Token 消耗 = 258 tokens (fester Wert)

Bilder, deren beide Seiten 384 Pixel nicht überschreiten, verbrauchen unabhängig von ihrer tatsächlichen Größe immer 258 Tokens. Dies ist die wirtschaftlichste Option.

Regel zwei: Große Bilder (eine Seite > 384px)

Token 消耗 = ceil(width ÷ 768) × ceil(height ÷ 768) × 258

Große Bilder werden in 768×768 große Kacheln (Tiles) aufgeteilt, wobei jede Kachel 258 Tokens verbraucht.

Schnellübersicht: Token-Verbrauch für gängige Bildgrößen

Steuerung des media_resolution-Parameters

Die Gemini 3-Modellreihe unterstützt den Parameter media_resolution, mit dem der Token-Verbrauch jedes Eingabebildes präzise gesteuert werden kann:

Wichtige Erkenntnis: Die Standardeinstellung HIGH verbraucht 1.120 Tokens pro Bild. Wenn Sie 14 Referenzbilder (das Limit von Nano Banana 2) in einer einzigen Anfrage übermitteln, verbrauchen allein die Bilder 15.680 Tokens – und mit den Text-Eingabeaufforderungen kommen Sie schnell an das Limit von 65.536 heran.

Detaillierte Erklärung des Token-Verbrauchs für Nano Banana 2 Ausgaben

Auch auf der Ausgabeseite gibt es ein Token-Limit: 32.768 Tokens. Jedes generierte Bild verbraucht je nach Auflösung eine unterschiedliche Anzahl von Ausgabe-Tokens:

Maximale Ausgabemenge pro Einzelanfrage

Basierend auf dem Ausgabe-Token-Limit von 32.768:

🚀 Empfehlung für die Batch-Generierung: Wenn Sie eine große Anzahl von Bildern generieren müssen, wird die Verwendung der Batch API (50% Preisnachlass) empfohlen, anstatt viele Bilder in eine einzelne Anfrage zu packen. Die APIYI-Plattform apiyi.com unterstützt Batch API-Aufrufe, wobei jedes 1K-Bild nur etwa $0.015 kostet.

Nano Banana 2: Details zu Eingabeformaten und Beschränkungen

Unterstützte Eingabebildformate

Beschränkungen der Dateigröße

Beschränkungen der Eingabebildauflösung

• Maximale Eingabeauflösung: 3072×3072 Pixel
• Bilder, die diese Auflösung überschreiten, werden automatisch proportional skaliert, um innerhalb von 3072×3072 zu bleiben.
• Das Seitenverhältnis bleibt nach der Skalierung erhalten.

PDF-Eingabeunterstützung

Nano Banana 2 unterstützt PDF als Eingabe, aber der Token-Verbrauch muss beachtet werden:

• Jede PDF-Seite wird als Bild verarbeitet und verbraucht die gleiche Menge an Tokens wie ein Bild.
• Bei HIGH-Auflösung (Standard) verbraucht jede Seite etwa 1.120 Tokens.
• Bei einem Token-Limit von 65.536 werden maximal etwa 58 PDF-Seiten unterstützt.
• Empfehlung: Übergeben Sie nur die benötigten Seiten, nicht das gesamte Dokument.

Unterstützte Seitenverhältnisse in Nano Banana 2

Nano Banana 2 bietet im Vergleich zu Nano Banana Pro einige neue extreme Seitenverhältnisse:

💡 Erläuterung der neuen Seitenverhältnisse: Die in Nano Banana 2 neu hinzugefügten extremen Seitenverhältnisse 4:1, 1:4, 8:1 und 1:8 eignen sich für spezielle Szenarien wie die Erstellung von Website-Bannern, langen Infografiken oder Bildern für Seitenleisten. Über die APIYI-Plattform apiyi.com können alle Seitenverhältnisse direkt genutzt werden.

6 Wege, den Nano Banana 2 Token-Limit-Fehler von 65536 zu beheben

Wenn Sie auf den Fehler The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536) stoßen, können Ihnen die folgenden 6 Methoden helfen, ihn zu beheben:

Methode Eins: Den media_resolution-Parameter senken (Empfohlen)

Effekt: Token-Verbrauch um 50%-75% reduziert

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Einheitliche APIYI-Schnittstelle
)

# Reduziert den Token-Verbrauch durch Senkung der Auflösung der Eingabebilder
# HIGH (Standard) = 1.120 Tokens/Bild
# MEDIUM = 560 Tokens/Bild (50% Reduzierung)
# LOW = 280 Tokens/Bild (75% Reduzierung)

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")

# Auflösung beim Hochladen des Bildes angeben
image = genai.upload_file("input.jpg")

response = model.generate_content(
    contents=[
        "Edit this image to add a sunset background",
        image
    ],
    generation_config={
        "response_modalities": ["IMAGE", "TEXT"],
        "media_resolution": "MEDIUM"  # Von HIGH auf MEDIUM reduziert
    }
)

# MEDIUM: 560 Tokens/Bild (im Vergleich zu HIGH: 1.120 Tokens/Bild)
# 14 Bilder: 7.840 Tokens (im Vergleich zu 15.680 Tokens)

Methode Zwei: Eingabebilder verkleinern

Effekt: Extreme Komprimierung auf 258 Tokens/Bild

Verkleinern Sie die Referenzbilder vor dem Senden an die API auf unter 384×384 Pixel:

from PIL import Image

def optimize_for_token(img_path, max_size=384):
    """Verkleinert das Bild auf unter 384px, der Token-Verbrauch ist dann fix 258."""
    img = Image.open(img_path)
    img.thumbnail((max_size, max_size), Image.LANCZOS)
    optimized_path = img_path.replace(".", "_optimized.")
    img.save(optimized_path, quality=85)
    return optimized_path

# Vor Optimierung: 1024x1024 = 1.032 Tokens
# Nach Optimierung: 384x384 = 258 Tokens (75% Ersparnis)

Methode Drei: Anzahl der Referenzbilder reduzieren

Effekt: Linearer Rückgang des Token-Verbrauchs

Nano Banana 2 unterstützt maximal 14 Eingabebilder, aber in den meisten Szenarien werden nicht so viele benötigt:

Empfehlung: Übergeben Sie nur die wirklich notwendigen Referenzbilder. Für Szenarien mit Gesichtskonsistenz reichen in der Regel 2-3 Bilder aus, es müssen nicht alle 14 Bilder übergeben werden.

Methode Vier: Anfragen aufteilen

Effekt: Umgeht das Limit für einzelne Anfragen

Wenn Sie eine große Anzahl von Bildern oder lange PDFs verarbeiten müssen, teilen Sie die Anfrage in mehrere kleinere Anfragen auf:

def split_process(images, prompt, batch_size=3):
    """Teilt eine Anfrage mit mehreren Bildern in kleinere Batches auf"""
    results = []
    for i in range(0, len(images), batch_size):
        batch = images[i:i+batch_size]
        response = client.images.generate(
            model="nano-banana-2",
            prompt=prompt,
            # Nur batch_size Bilder pro Anfrage übergeben
        )
        results.append(response)
    return results

Methode Fünf: Files API anstelle von Inline-Base64 verwenden

Effekt: Vermeidet zu große Anfragekörper, ermöglicht das Hochladen größerer Dateien

Die Inline-Base64-Kodierung bläht den Anfragekörper um etwa 33% auf. Mit der Files API können Sie Dateien zuerst hochladen, um eine Referenz zu erhalten, und diese dann in Ihrer Anfrage verwenden:

# Große Bilder mit der Files API hochladen (unterstützt 20-100MB)
file = genai.upload_file("large_image.png")

# In der Anfrage referenzieren, nicht inline einbetten
response = model.generate_content([
    "Based on this reference, generate a similar style image",
    file  # Referenz statt Base64
])

Methode Sechs: Text-Eingabeaufforderung kürzen

Effekt: Gibt mehr Tokens für Bilder frei

Vergessen Sie nicht, dass auch Text-Eingabeaufforderungen Tokens verbrauchen. Lange Eingabeaufforderungen belegen wertvolles Token-Budget:

• ❌ 500 Wörter detaillierte Beschreibung → ~750 Tokens
• ✅ 100 Wörter prägnante Eingabeaufforderung → ~150 Tokens
• Ersparnis: ~600 Tokens, was einem zusätzlichen Bild in MEDIUM-Auflösung entspricht

🎯 Zusammenfassende Empfehlung: In der Praxis empfehlen wir, die Methoden eins + zwei + drei zu kombinieren. Wenn Sie Nano Banana 2 über die APIYI-Plattform apiyi.com aufrufen, setzen Sie media_resolution auf MEDIUM, verarbeiten Sie die Eingabebilder auf 384px vor und übergeben Sie nur die notwendigen Referenzbilder. So können Sie den Token-Verbrauch unter 5.000 halten und bleiben weit unter dem Limit von 65.536.

Nano Banana 2 im Vergleich zu anderen Modellen bezüglich Token-Limits

Wesentliche Unterschiede:

1. Das Eingabe-Token-Limit von Nano Banana 2 ist deutlich kleiner als das des reinen Textmodells Gemini 3 Flash (65K vs. 1M). Dies ist eine Einschränkung der Architektur zur Bilderzeugung.
2. Das Eingabe-Limit von Nano Banana Pro (~200K) ist höher als das von Nano Banana 2 und eignet sich besser für komplexe Bearbeitungen, die viel Kontext erfordern.
3. Gemini 2.5 Flash Image verwendet ein vereinfachtes Modell mit einer festen Anzahl von Token pro Bild, ohne komplexe Token-Berechnungen.

Häufig gestellte Fragen

Zusammenfassung

Die Token-Begrenzung von Nano Banana 2 ist kein Problem, sondern ein Mechanismus, den man verstehen muss. Wenn Sie die folgenden Punkte beherrschen, können Sie ihn mühelos nutzen:

1. Eingabegrenze 65.536-131.072 — Planung mit 65.536 ist am sichersten
2. Berechnung der Bild-Tokens — Kleine Bilder fest 258, große Bilder werden in 768×768 Blöcke aufgeteilt
3. media_resolution ist das effektivste Mittel zur Anpassung — HIGH→MEDIUM senkt direkt um 50%
4. Ausgabegrenze 32.768 — Maximal 43 Bilder mit 512px oder 13 Bilder mit 4K pro Aufruf
5. 6 Lösungsansätze — Die Kombination ist am effektivsten

Es wird empfohlen, Nano Banana 2 über die APIYI-Plattform apiyi.com aufzurufen, um die vollen Modellfähigkeiten zum Preis von 0,03 $/Bild zu nutzen. Die Plattform bietet detaillierte Statistiken zur Token-Nutzung, die Ihnen helfen, jeden Aufruf präzise zu optimieren.

📝 Autor: APIYI Team | APIYI-Technikteam
🔗 Technischer Austausch: Besuchen Sie apiyi.com für die vollständige Integrationsanleitung zu Nano Banana 2
📅 Datum der Aktualisierung: 27. Februar 2026