6 métodos para solucionar los límites de tamaño de entrada de Nano Banana 2: Fórmula de cálculo de tokens y corrección del error 65536

Al generar imágenes con Nano Banana 2, es posible que te hayas encontrado con este error: The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536). Esta es una de las confusiones más comunes para los desarrolladores al invocar la API de generación de imágenes de Gemini — la tarjeta oficial del modelo indica un límite de tokens de entrada de 131.072, ¿por qué el límite real es 65.536?

Valor principal: Al terminar este artículo, comprenderás completamente los límites de tokens de entrada y salida de Nano Banana 2, la fórmula exacta para calcular los tokens de imagen, y 6 métodos prácticos para resolver el error 65536.

Especificaciones del modelo Nano Banana 2: Tabla de parámetros completa

El ID del modelo subyacente de Nano Banana 2 es gemini-3.1-flash-image-preview. A continuación, se presentan las especificaciones completas extraídas de la tarjeta oficial del modelo:

Matriz de soporte de funciones de Nano Banana 2

🎯 Recordatorio clave: Nano Banana 2 no soporta Caching (caché de contexto), lo que significa que cada solicitud requiere reenviar el contenido de entrada completo. Para escenarios que incluyen una gran cantidad de imágenes de referencia, esto aumentará significativamente el consumo de tokens. Al invocar el modelo a través de la plataforma APIYI apiyi.com, se recomienda optimizar el contenido de entrada para controlar el uso de tokens en cada solicitud.

Límites de tokens de Nano Banana 2: La pregunta clave: ¿65536 o 131072?

Esta es la pregunta que más confunde a los desarrolladores: la documentación oficial indica 131,072, pero la API devuelve un error diciendo que el límite es 65,536.

La verdad: Diferencias en la estrategia de la plataforma, no en la capacidad del modelo

¿Por qué hay diferencias?

Nano Banana 2, como modelo de generación de imágenes, necesita asignar una gran cantidad de recursos computacionales al proceso de síntesis de imágenes (cabezal de difusión). A diferencia de los modelos puramente textuales que pueden usar toda su capacidad de contexto para comprender la entrada, los modelos de generación de imágenes necesitan mantener simultáneamente la tubería de generación.

• Firebase AI Logic adopta un límite más conservador de 65,536, posiblemente considerando la estabilidad en dispositivos móviles y edge.
• Vertex AI / Google AI ofrece el límite completo de 131,072, dirigido al desarrollo en la nube y del lado del servidor.

Impacto real: Si al invocar la API estándar de Gemini recibes un error de 65,536, podría deberse a:

1. La versión del SDK que utilizas enruta por defecto a través de Firebase.
2. Las limitaciones de la plataforma en la fase de vista previa aún no se han unificado.
3. Restricciones de cuota para una región o nivel específico.

💡 Recomendación basada en pruebas: Al invocar Nano Banana 2 a través de la plataforma APIYI apiyi.com, se sugiere mantener los tokens de entrada por debajo de 65,536. De esta manera, no se activará el límite, independientemente de la plataforma subyacente a la que se enrute. La plataforma APIYI seleccionará automáticamente la ruta de invocación óptima.

Fórmula de cálculo de tokens de entrada de imágenes para Nano Banana 2

Entender cómo las imágenes se convierten en tokens es clave para resolver el problema del tamaño de entrada. Gemini utiliza una estrategia de mosaico (Tiling) para calcular el consumo de tokens de las imágenes.

Reglas básicas de cálculo

Regla uno: Imágenes pequeñas (ambos lados ≤ 384px)

Token 消耗 = 258 tokens (valor fijo)

Cualquier imagen que no exceda los 384 píxeles en ninguno de sus lados, independientemente de su tamaño real, consumirá 258 tokens. Esta es la opción más económica.

Regla dos: Imágenes grandes (cualquier lado > 384px)

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

Las imágenes grandes se dividen en bloques (Tile) de 768×768, y cada bloque consume 258 tokens.

Tabla de consulta rápida del consumo de tokens para tamaños de imagen comunes

Control del parámetro media_resolution

Los modelos de la serie Gemini 3 admiten el parámetro media_resolution, que permite controlar con precisión el consumo de tokens de cada imagen de entrada:

Descubrimiento clave: El ajuste predeterminado HIGH consume 1,120 tokens por imagen. Si en una sola solicitud introduces 14 imágenes de referencia (el límite de Nano Banana 2), solo las imágenes consumirán 15,680 tokens — y si le sumas la indicación de texto, es fácil acercarse al límite de 65,536.

Detalle del consumo de tokens de salida de Nano Banana 2

También hay un límite de tokens en la salida: 32,768 tokens. Cada imagen generada consume una cantidad diferente de tokens de salida según su resolución:

Cantidad máxima de salida por solicitud

Basado en el límite de 32,768 tokens de salida:

🚀 Sugerencia para generación en lote: Si necesitas generar una gran cantidad de imágenes, se recomienda usar la API por lotes (con un 50% de descuento en el precio) en lugar de incluir muchas imágenes en una sola solicitud. La plataforma APIYI apiyi.com admite la invocación de la API por lotes, donde cada imagen de 1K cuesta solo aproximadamente $0.015.

Nano Banana 2: Guía detallada de formatos de entrada y límites

Formatos de imagen de entrada compatibles

Límites de tamaño de archivo

Límites de resolución de imagen de entrada

• Resolución máxima de entrada: 3072×3072 píxeles
• Las imágenes que superen esta resolución se escalarán automáticamente de forma proporcional para ajustarse a 3072×3072.
• La relación de aspecto se mantiene después del escalado.

Compatibilidad con entrada PDF

Nano Banana 2 admite PDF como entrada, pero debes tener en cuenta el consumo de tokens:

• Cada página del PDF se procesa como una imagen, consumiendo la misma cantidad de tokens que una imagen.
• Con una resolución HIGH (predeterminada), cada página consume aproximadamente 1.120 tokens.
• Con un límite de 65.536 tokens, se admiten un máximo de aproximadamente 58 páginas de PDF.
• Recomendación: Envía solo las páginas necesarias, no el documento completo.

Relaciones de aspecto compatibles con Nano Banana 2

Nano Banana 2 ha añadido varias relaciones de aspecto extremas en comparación con Nano Banana Pro:

💡 Explicación de las nuevas proporciones: Las proporciones extremas 4:1, 1:4, 8:1 y 1:8, añadidas en Nano Banana 2, son ideales para generar banners de sitios web, infografías alargadas, imágenes para barras laterales y otros escenarios especiales. Puedes usar todas estas proporciones directamente a través de la plataforma APIYI apiyi.com.

6 métodos para resolver el error de límite de tokens 65536 de Nano Banana 2

Cuando te encuentres con el error The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536), estos 6 métodos pueden ayudarte a resolverlo:

Método uno: Reducir el parámetro media_resolution (recomendado)

Efecto: El consumo de tokens se reduce entre un 50% y un 75%

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interfaz unificada de APIYI
)

# Reduce el consumo de tokens disminuyendo la resolución de la imagen de entrada
# HIGH (predeterminado) = 1,120 tokens/imagen
# MEDIUM = 560 tokens/imagen (reduce 50%)
# LOW = 280 tokens/imagen (reduce 75%)

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

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

# Especifica la resolución al subir la imagen
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"  # De HIGH a MEDIUM
    }
)

# MEDIUM: 560 tokens/imagen (comparado con HIGH: 1,120 tokens/imagen)
# 14 imágenes: 7,840 tokens (comparado con 15,680 tokens)

Método dos: Reducir el tamaño de la imagen de entrada

Efecto: Compresión máxima a 258 tokens/imagen

Antes de enviarlas a la API, reduce las imágenes de referencia a un tamaño de 384×384 o menos:

from PIL import Image

def optimize_for_token(img_path, max_size=384):
    """Reduce la imagen a menos de 384px, el consumo de tokens se fija en 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

# Antes de la optimización: 1024x1024 = 1,032 tokens
# Después de la optimización: 384x384 = 258 tokens (ahorro del 75%)

Método tres: Reducir el número de imágenes de referencia

Efecto: Reducción lineal del consumo de tokens

Nano Banana 2 soporta un máximo de 14 imágenes de entrada, pero la mayoría de los escenarios no requieren tantas:

Sugerencia: Incluye solo las imágenes de referencia que sean realmente necesarias. Para escenarios de consistencia facial, generalmente 2-3 imágenes son suficientes; no es necesario enviar las 14.

Método cuatro: Dividir las solicitudes

Efecto: Evita el límite de una sola solicitud

Si necesitas procesar muchas imágenes o PDFs largos, divide la solicitud en varias solicitudes más pequeñas:

def split_process(images, prompt, batch_size=3):
    """Divide las solicitudes de múltiples imágenes en lotes pequeños"""
    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,
            # Pasa solo batch_size imágenes cada vez
        )
        results.append(response)
    return results

Método cinco: Usar la API de Archivos en lugar de base64 en línea

Efecto: Evita que el cuerpo de la solicitud sea demasiado grande, permite subir archivos más grandes

La codificación base64 en línea puede inflar el cuerpo de la solicitud en aproximadamente un 33%. Usar la API de Archivos te permite subir el archivo primero para obtener una referencia y luego usarla en la solicitud:

# Usa la API de Archivos para subir imágenes grandes (soporta 20-100MB)
file = genai.upload_file("large_image.png")

# Referencia en la solicitud, no en línea
response = model.generate_content([
    "Based on this reference, generate a similar style image",
    file  # Referencia en lugar de base64
])

Método seis: Simplificar la indicación de texto

Efecto: Libera más tokens para las imágenes

No olvides que las indicaciones de texto también consumen tokens. Las indicaciones demasiado largas pueden agotar tu valioso presupuesto de tokens:

• ❌ Descripción detallada de 500 palabras → ~750 tokens
• ✅ Indicación concisa de 100 palabras → ~150 tokens
• Ahorro: ~600 tokens, lo que equivale a una imagen adicional de resolución MEDIUM

🎯 Recomendación general: En el desarrollo práctico, recomendamos combinar el método uno + el método dos + el método tres. Al invocar Nano Banana 2 a través de la plataforma APIYI apiyi.com, configura media_resolution en MEDIUM, preprocesa las imágenes de entrada a 384px y solo incluye las imágenes de referencia necesarias. De esta manera, podrás mantener el consumo de tokens por debajo de 5,000, lejos del límite de 65,536.

Comparación de límites de Token de Nano Banana 2 con otros modelos

Diferencias clave:

1. El límite de Token de entrada de Nano Banana 2 es mucho menor que el de Gemini 3 Flash de solo texto (65K vs 1M). Esto se debe a las limitaciones de la arquitectura de generación de imágenes.
2. El límite de entrada de Nano Banana Pro (~200K) es mayor que el de Nano Banana 2, lo que lo hace adecuado para ediciones complejas que requieren una gran cantidad de contexto.
3. Gemini 2.5 Flash Image utiliza un modelo simplificado con un Token/imagen fijo, sin cálculos de Token complejos.

Preguntas frecuentes

Resumen

La limitación de tokens de Nano Banana 2 no es un problema, sino un mecanismo que hay que entender. Dominando los siguientes puntos, podrás manejarlo con facilidad:

1. Límite de entrada 65,536-131,072 — Planificar con 65,536 es lo más seguro
2. Cálculo de tokens de imagen — Las imágenes pequeñas tienen un fijo de 258, las grandes se dividen en bloques de 768×768
3. media_resolution es el medio de ajuste más efectivo — HIGH→MEDIUM reduce directamente un 50%
4. Límite de salida 32,768 — Un máximo de 43 imágenes de 512px o 13 imágenes de 4K por vez
5. 6 soluciones — La combinación de ellas ofrece los mejores resultados

Se recomienda invocar Nano Banana 2 a través de la plataforma APIYI apiyi.com para disfrutar de todas las capacidades del modelo a un precio de $0.03/imagen. La plataforma proporciona estadísticas detalladas del uso de tokens para ayudarte a optimizar cada invocación con precisión.

📝 Autor: Equipo APIYI | Equipo Técnico de APIYI
🔗 Intercambio técnico: Visita apiyi.com para obtener la guía completa de integración de Nano Banana 2
📅 Fecha de actualización: 27 de febrero de 2026