解決 Nano Banana 2 輸入大小限制：Token 計算公式和 65536 錯誤修復的 6 種方法

使用 Nano Banana 2 生成圖片時，你可能遇到過這個報錯: The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed （65536）。這是開發者在調用 Gemini 圖片生成 API 時 最常見的困惑之一 — 官方模型卡明明寫着 Input token limit 131，072，爲什麼實際限制卻是 65，536？

核心價值: 讀完本文，你將完全理解 Nano Banana 2 的輸入輸出 Token 限制、圖片 Token 的精確計算公式，以及 6 種解決 65536 錯誤的實用方法。

Nano Banana 2 模型規格 完整參數表

Nano Banana 2 的底層模型 ID 是 gemini-3.1-flash-image-preview，以下是從官方模型卡中提取的完整規格:

Nano Banana 2 功能支持矩陣

🎯 關鍵提醒: Nano Banana 2 不支持 Caching （上下文緩存），這意味着每次請求都需要重新發送完整的輸入內容。對於包含大量參考圖片的場景，這會顯著增加 Token 消耗。通過 API易 apiyi.com 平臺調用時，建議優化輸入內容以控制每次請求的 Token 用量。

Nano Banana 2 Token 限制 核心問題: 65536 還是 131072？

這是開發者最困惑的問題: 官方文檔寫着 131，072，但 API 返回錯誤說上限是 65，536。

真相: 平臺策略差異，不是模型能力差異

爲什麼會有差異？

Nano Banana 2 作爲圖片生成模型，需要將大量計算資源分配給圖片合成過程 （擴散頭）。不同於純文本模型可以將全部上下文容量用於理解輸入，圖片生成模型需要同時維持生成流水線。

• Firebase AI Logic 採用更保守的 65，536 限制，可能考慮到移動端和邊緣設備的穩定性
• Vertex AI / Google AI 提供完整的 131，072 限制，面向服務端和雲端開發

實際影響: 如果你通過標準 Gemini API 調用並收到 65，536 的錯誤，可能是:

1. 你使用的 SDK 版本默認走了 Firebase 通道
2. 預覽階段的平臺限制尚未統一
3. 特定區域或層級的配額限制

💡 實測建議: 通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana 2 時，建議將輸入 Token 控制在 65，536 以內，這樣無論底層路由到哪個平臺都不會觸發限制。API易平臺會自動選擇最優的調用路徑。

Nano Banana 2 輸入圖片 Token 計算公式

理解圖片如何被轉換爲 Token 是解決輸入大小問題的關鍵。Gemini 使用分塊 （Tiling） 策略來計算圖片的 Token 消耗。

基礎計算規則

規則一: 小圖 （兩邊都 ≤ 384px）

Token 消耗 = 258 tokens （固定值）

任何兩邊都不超過 384 像素的圖片，無論實際尺寸如何，一律消耗 258 個 Token。這是最經濟的選擇。

規則二: 大圖 （任一邊 > 384px）

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

大圖會被切分成 768×768 的塊 （Tile），每個塊消耗 258 個 Token。

常見圖片尺寸 Token 消耗速查表

media_resolution 參數控制

Gemini 3 系列模型支持 media_resolution 參數，可以精確控制每張輸入圖片的 Token 消耗:

關鍵發現: 默認的 HIGH 設置每張圖片消耗 1，120 Token。如果你在一次請求中傳入 14 張參考圖 （Nano Banana 2 的上限），光圖片就消耗 15，680 Token — 再加上文本提示詞，很容易逼近 65，536 的限制。

Nano Banana 2 輸出 Token 消耗詳解

輸出端也有 Token 限制: 32，768 Token。每張生成的圖片根據分辨率消耗不同數量的輸出 Token:

單次請求最大輸出量

基於 32，768 的輸出 Token 上限:

🚀 批量生成建議: 如果需要大量生成圖片，建議使用 Batch API （50% 價格折扣） 而非單次請求塞入大量圖片。通過 API易 apiyi.com 平臺支持 Batch API 調用，每張 1K 圖片僅需約 $0.015。

Nano Banana 2 輸入格式和限制詳解

支持的輸入圖片格式

文件大小限制

輸入圖片分辨率限制

• 最大輸入分辨率: 3072×3072 像素
• 超過此分辨率的圖片會 自動等比例縮放 到 3072×3072 以內
• 縮放後保持寬高比不變

PDF 輸入支持

Nano Banana 2 支持 PDF 作爲輸入，但需要注意 Token 消耗:

• PDF 每頁按圖片處理，消耗 Token 與圖片相同
• 在 HIGH 分辨率 （默認） 下，每頁約消耗 1，120 Token
• 65，536 Token 上限下，最多支持約 58 頁 PDF
• 建議: 僅傳入需要的頁面，不要傳入整個文檔

Nano Banana 2 支持的寬高比

Nano Banana 2 相比 Nano Banana Pro 新增了幾個極端寬高比:

💡 新增比例說明: Nano Banana 2 新增的 4:1、1:4、8:1、1:8 極端比例適合生成網站 Banner、長條形信息圖、側邊欄配圖等特殊場景。通過 API易 apiyi.com 平臺可以直接使用所有比例。

解決 Nano Banana 2 Token 限制 65536 錯誤的 6 種方法

當你遇到 The input token count exceeds the maximum number of tokens allowed （65536） 錯誤時，以下 6 種方法可以幫你解決:

方法一: 降低 media_resolution 參數 （推薦）

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易統一接口
）

# 通過降低輸入圖片分辨率減少 Token 消耗
# HIGH （默認） = 1，120 tokens/張
# MEDIUM = 560 tokens/張 （減少 50%）
# LOW = 280 tokens/張 （減少 75%）

import google.generativeai as genai

genai.configure（api_key="YOUR_API_KEY"）

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

# 上傳圖片時指定分辨率
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"  # 從 HIGH 降到 MEDIUM
    }
）

# MEDIUM: 560 tokens/張 （對比 HIGH: 1，120 tokens/張）
# 14 張圖片: 7，840 tokens （對比 15，680 tokens）

方法二: 縮小輸入圖片尺寸

效果: 極致壓縮到 258 tokens/張

在發送到 API 之前，將參考圖片縮小到 384×384 以內:

from PIL import Image

def optimize_for_token（img_path， max_size=384）:
    """將圖片縮小到 384px 以內，Token 消耗固定爲 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

# 優化前: 1024x1024 = 1，032 tokens
# 優化後: 384x384 = 258 tokens （節省 75%）

方法三: 減少參考圖片數量

效果: 線性減少 Token 消耗

Nano Banana 2 最多支持 14 張輸入圖片，但大多數場景不需要這麼多:

建議: 只傳入真正必要的參考圖片。角色一致性場景通常 2-3 張即可，不需要傳滿 14 張。

方法四: 拆分請求

效果: 繞過單次請求限制

如果你需要處理大量圖片或長 PDF，將請求拆分爲多個小請求:

def split_process（images， prompt， batch_size=3）:
    """將多圖請求拆分爲小批次"""
    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，
            # 每次只傳入 batch_size 張圖片
        ）
        results.append（response）
    return results

方法五: 使用 Files API 替代內聯 base64

效果: 避免請求體過大，可上傳更大文件

內聯 base64 編碼會讓請求體膨脹約 33%。使用 Files API 可以先上傳文件獲取引用，再在請求中使用:

# 使用 Files API 上傳大圖 （支持 20-100MB）
file = genai.upload_file（"large_image.png"）

# 在請求中引用，而非內聯
response = model.generate_content（[
    "Based on this reference， generate a similar style image"，
    file  # 引用而非 base64
]）

方法六: 精簡文本提示詞

效果: 釋放更多 Token 給圖片

不要忽略文本提示詞也消耗 Token。冗長的提示詞會佔用寶貴的 Token 預算:

• ❌ 500 詞的詳細描述 → ~750 tokens
• ✅ 100 詞的精煉提示 → ~150 tokens
• 節省: ~600 tokens，相當於多放一張 MEDIUM 分辨率圖片

🎯 綜合建議: 在實際開發中，我們推薦組合使用方法一 + 方法二 + 方法三。通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana 2 時，將 media_resolution 設爲 MEDIUM，輸入圖片預處理到 384px，只傳入必要的參考圖，這樣可以將 Token 消耗控制在 5，000 以內，遠離 65，536 的限制。

Nano Banana 2 與其他模型 Token 限制對比

關鍵差異:

1. Nano Banana 2 的輸入 Token 上限遠小於純文本 Gemini 3 Flash （65K vs 1M），這是圖片生成架構的限制
2. Nano Banana Pro 的輸入上限 （~200K） 比 Nano Banana 2 更高，適合需要大量上下文的複雜編輯
3. Gemini 2.5 Flash Image 採用固定 Token/張的簡化模型，沒有複雜的 Token 計算

常見問題

總結

Nano Banana 2 的 Token 限制並不是一個難題，而是一個 需要理解的機制。掌握以下要點，就能輕鬆駕馭:

1. 輸入上限 65，536-131，072 — 按 65，536 規劃最安全
2. 圖片 Token 計算 — 小圖 258 固定，大圖按 768×768 分塊
3. media_resolution 是最有效的調節手段 — HIGH→MEDIUM 直降 50%
4. 輸出上限 32，768 — 單次最多 43 張 512px 或 13 張 4K
5. 6 種解決方法 — 組合使用效果最佳

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana 2，以 $0.03/張的價格享受完整的模型能力，平臺提供詳細的 Token 用量統計，幫助你精確優化每次調用。

📝 作者: APIYI Team | API易技術團隊
🔗 技術交流: 訪問 apiyi.com 獲取 Nano Banana 2 完整接入指南
📅 更新日期: 2026 年 2 月 27 日