解决 Nano Banana 2 输入大小限制：Token 计算公式和 65536 错误修复的 6 种方法

使用 Nano Banana 2 生成图片时,你可能遇到过这个报错: The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536)。这是开发者在调用 Gemini 图片生成 API 时 最常见的困惑之一 — 官方模型卡明明写着 Input token limit 131,072,为什么实际限制却是 65,536?

核心价值: 读完本文,你将完全理解 Nano Banana 2 的输入输出 Token 限制、图片 Token 的精确计算公式,以及 6 种解决 65536 错误的实用方法。

Nano Banana 2 模型规格 完整参数表

Nano Banana 2 的底层模型 ID 是 gemini-3.1-flash-image-preview,以下是从官方模型卡中提取的完整规格:

Nano Banana 2 功能支持矩阵

🎯 关键提醒: Nano Banana 2 不支持 Caching (上下文缓存),这意味着每次请求都需要重新发送完整的输入内容。对于包含大量参考图片的场景,这会显著增加 Token 消耗。通过 API易 apiyi.com 平台调用时,建议优化输入内容以控制每次请求的 Token 用量。

Nano Banana 2 Token 限制 核心问题: 65536 还是 131072?

这是开发者最困惑的问题: 官方文档写着 131,072,但 API 返回错误说上限是 65,536。

真相: 平台策略差异,不是模型能力差异

为什么会有差异?

Nano Banana 2 作为图片生成模型,需要将大量计算资源分配给图片合成过程 (扩散头)。不同于纯文本模型可以将全部上下文容量用于理解输入,图片生成模型需要同时维持生成流水线。

• Firebase AI Logic 采用更保守的 65,536 限制,可能考虑到移动端和边缘设备的稳定性
• Vertex AI / Google AI 提供完整的 131,072 限制,面向服务端和云端开发

实际影响: 如果你通过标准 Gemini API 调用并收到 65,536 的错误,可能是:

1. 你使用的 SDK 版本默认走了 Firebase 通道
2. 预览阶段的平台限制尚未统一
3. 特定区域或层级的配额限制

💡 实测建议: 通过 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana 2 时,建议将输入 Token 控制在 65,536 以内,这样无论底层路由到哪个平台都不会触发限制。API易平台会自动选择最优的调用路径。

Nano Banana 2 输入图片 Token 计算公式

理解图片如何被转换为 Token 是解决输入大小问题的关键。Gemini 使用分块 (Tiling) 策略来计算图片的 Token 消耗。

基础计算规则

规则一: 小图 (两边都 ≤ 384px)

Token 消耗 = 258 tokens (固定值)

任何两边都不超过 384 像素的图片,无论实际尺寸如何,一律消耗 258 个 Token。这是最经济的选择。

规则二: 大图 (任一边 > 384px)

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

大图会被切分成 768×768 的块 (Tile),每个块消耗 258 个 Token。

常见图片尺寸 Token 消耗速查表

media_resolution 参数控制

Gemini 3 系列模型支持 media_resolution 参数,可以精确控制每张输入图片的 Token 消耗:

关键发现: 默认的 HIGH 设置每张图片消耗 1,120 Token。如果你在一次请求中传入 14 张参考图 (Nano Banana 2 的上限),光图片就消耗 15,680 Token — 再加上文本提示词,很容易逼近 65,536 的限制。

Nano Banana 2 输出 Token 消耗详解

输出端也有 Token 限制: 32,768 Token。每张生成的图片根据分辨率消耗不同数量的输出 Token:

单次请求最大输出量

基于 32,768 的输出 Token 上限:

🚀 批量生成建议: 如果需要大量生成图片,建议使用 Batch API (50% 价格折扣) 而非单次请求塞入大量图片。通过 API易 apiyi.com 平台支持 Batch API 调用,每张 1K 图片仅需约 $0.015。

Nano Banana 2 输入格式和限制详解

支持的输入图片格式

文件大小限制

输入图片分辨率限制

• 最大输入分辨率: 3072×3072 像素
• 超过此分辨率的图片会 自动等比例缩放 到 3072×3072 以内
• 缩放后保持宽高比不变

PDF 输入支持

Nano Banana 2 支持 PDF 作为输入,但需要注意 Token 消耗:

• PDF 每页按图片处理,消耗 Token 与图片相同
• 在 HIGH 分辨率 (默认) 下,每页约消耗 1,120 Token
• 65,536 Token 上限下,最多支持约 58 页 PDF
• 建议: 仅传入需要的页面,不要传入整个文档

Nano Banana 2 支持的宽高比

Nano Banana 2 相比 Nano Banana Pro 新增了几个极端宽高比:

💡 新增比例说明: Nano Banana 2 新增的 4:1、1:4、8:1、1:8 极端比例适合生成网站 Banner、长条形信息图、侧边栏配图等特殊场景。通过 API易 apiyi.com 平台可以直接使用所有比例。

解决 Nano Banana 2 Token 限制 65536 错误的 6 种方法

当你遇到 The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed (65536) 错误时,以下 6 种方法可以帮你解决:

方法一: 降低 media_resolution 参数 (推荐)

效果: Token 消耗降低 50%-75%

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易统一接口
)

# 通过降低输入图片分辨率减少 Token 消耗
# HIGH (默认) = 1,120 tokens/张
# MEDIUM = 560 tokens/张 (减少 50%)
# LOW = 280 tokens/张 (减少 75%)

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

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

# 上传图片时指定分辨率
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"  # 从 HIGH 降到 MEDIUM
    }
)

# MEDIUM: 560 tokens/张 (对比 HIGH: 1,120 tokens/张)
# 14 张图片: 7,840 tokens (对比 15,680 tokens)

方法二: 缩小输入图片尺寸

效果: 极致压缩到 258 tokens/张

在发送到 API 之前,将参考图片缩小到 384×384 以内:

from PIL import Image

def optimize_for_token(img_path, max_size=384):
    """将图片缩小到 384px 以内,Token 消耗固定为 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

# 优化前: 1024x1024 = 1,032 tokens
# 优化后: 384x384 = 258 tokens (节省 75%)

方法三: 减少参考图片数量

效果: 线性减少 Token 消耗

Nano Banana 2 最多支持 14 张输入图片,但大多数场景不需要这么多:

建议: 只传入真正必要的参考图片。角色一致性场景通常 2-3 张即可,不需要传满 14 张。

方法四: 拆分请求

效果: 绕过单次请求限制

如果你需要处理大量图片或长 PDF,将请求拆分为多个小请求:

def split_process(images, prompt, batch_size=3):
    """将多图请求拆分为小批次"""
    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,
            # 每次只传入 batch_size 张图片
        )
        results.append(response)
    return results

方法五: 使用 Files API 替代内联 base64

效果: 避免请求体过大,可上传更大文件

内联 base64 编码会让请求体膨胀约 33%。使用 Files API 可以先上传文件获取引用,再在请求中使用:

# 使用 Files API 上传大图 (支持 20-100MB)
file = genai.upload_file("large_image.png")

# 在请求中引用,而非内联
response = model.generate_content([
    "Based on this reference, generate a similar style image",
    file  # 引用而非 base64
])

方法六: 精简文本提示词

效果: 释放更多 Token 给图片

不要忽略文本提示词也消耗 Token。冗长的提示词会占用宝贵的 Token 预算:

• ❌ 500 词的详细描述 → ~750 tokens
• ✅ 100 词的精炼提示 → ~150 tokens
• 节省: ~600 tokens,相当于多放一张 MEDIUM 分辨率图片

🎯 综合建议: 在实际开发中,我们推荐组合使用方法一 + 方法二 + 方法三。通过 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana 2 时,将 media_resolution 设为 MEDIUM,输入图片预处理到 384px,只传入必要的参考图,这样可以将 Token 消耗控制在 5,000 以内,远离 65,536 的限制。

Nano Banana 2 与其他模型 Token 限制对比

关键差异:

1. Nano Banana 2 的输入 Token 上限远小于纯文本 Gemini 3 Flash (65K vs 1M),这是图片生成架构的限制
2. Nano Banana Pro 的输入上限 (~200K) 比 Nano Banana 2 更高,适合需要大量上下文的复杂编辑
3. Gemini 2.5 Flash Image 采用固定 Token/张的简化模型,没有复杂的 Token 计算

常见问题

总结

Nano Banana 2 的 Token 限制并不是一个难题,而是一个 需要理解的机制。掌握以下要点,就能轻松驾驭:

1. 输入上限 65,536-131,072 — 按 65,536 规划最安全
2. 图片 Token 计算 — 小图 258 固定,大图按 768×768 分块
3. media_resolution 是最有效的调节手段 — HIGH→MEDIUM 直降 50%
4. 输出上限 32,768 — 单次最多 43 张 512px 或 13 张 4K
5. 6 种解决方法 — 组合使用效果最佳

推荐通过 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana 2,以 $0.03/张的价格享受完整的模型能力,平台提供详细的 Token 用量统计,帮助你精确优化每次调用。

📝 作者: APIYI Team | API易技术团队
🔗 技术交流: 访问 apiyi.com 获取 Nano Banana 2 完整接入指南
📅 更新日期: 2026 年 2 月 27 日