Nano Banana Pro API Python 400 错误完全解决指南【2025最新】

Nano Banana Pro API 返回 400 错误通常由 8 种原因导致：API Key 无效、请求格式错误、图片超过 10MB 限制、模型标识符错误、内容安全过滤、参数类型不匹配、计费未启用、或消息角色格式错误。根据 Google 官方文档（https://ai.google.dev/gemini-api/docs/nanobanana）和开发者社区的反馈，400 错误是开发者最常遇到的问题之一，本文提供完整的排查流程和 Python 代码解决方案。

什么是 Nano Banana Pro API 400 错误？

当你使用 Python 调用 Nano Banana Pro API 进行图像生成时，如果服务器返回 HTTP 状态码 400，这意味着你的请求存在问题。与 500 系列错误（服务器问题）不同，400 错误明确表示请求本身有问题，需要你修改请求内容才能成功。

Nano Banana Pro 是 Google 基于 Gemini 3 Pro 推出的专业图像生成模型，官方模型标识符为 gemini-3-pro-image-preview。这个模型支持最高 4K 分辨率输出、94% 的文字渲染准确率、以及最多 14 张参考图输入。然而，正因为功能强大，其 API 对请求格式和参数有严格要求。

在实际开发中，400 错误的表现形式多种多样。你可能会看到 400 Bad Request、INVALID_ARGUMENT、API Key not found 等不同的错误信息。理解这些错误信息的含义是解决问题的第一步。如果你还没有获取 API Key，可以先阅读 Gemini 3 API Key 获取指南 了解如何正确配置。

根据 GitHub Issues（https://github.com/google-gemini/generative-ai-python/issues）和 Google AI Developers Forum 的统计，大约 70% 的 400 错误可以在 3 分钟内解决，前提是你知道如何快速定位问题类型。

8 种常见 400 错误类型详解

基于对 Google 官方文档、GitHub Issues 和开发者社区的深入分析，我们整理了 Nano Banana Pro API 最常见的 8 种 400 错误类型。每种错误都包含典型的错误信息、根本原因和具体解决方案。

错误类型 1：API Key 无效或过期

这是新手开发者最常遇到的问题。典型的错误信息包括 400 API Key not found 和 Invalid API key provided。造成这个错误的原因通常有三种：API Key 格式错误（包含空格或换行符）、Key 已被删除或撤销、或者 Key 没有访问 Nano Banana Pro 模型的权限。

解决这个问题，首先检查环境变量是否正确设置。使用 echo $GEMINI_API_KEY 命令查看 Key 是否完整。如果 Key 是复制粘贴的，特别注意首尾是否有隐藏的空白字符。必要时，登录 Google AI Studio 重新生成一个新的 API Key。

错误类型 2：请求格式或 JSON 格式错误

当你看到 contents.parts must not be empty 或 Request payload is malformed 这样的错误信息时，说明请求体的格式有问题。这通常发生在手动构建请求时，JSON 语法不正确、必填字段缺失、或者数据类型不匹配。

最可靠的解决方案是使用官方 SDK 而不是手动构建 HTTP 请求。官方 SDK 会自动处理请求格式，避免大多数格式错误。如果必须手动构建请求，使用 JSON 验证工具检查请求体的语法正确性。

错误类型 3：图片大小超过 10MB 限制

Nano Banana Pro 对输入图片有严格的大小限制。当你尝试上传超过 10MB 的图片进行编辑或参考时，会收到 File size exceeds maximum limit 错误。需要注意的是，Base64 编码会使图片体积增大约 33%，所以原始文件应该控制在 7.5MB 以内。

解决方案包括：使用 Python 的 Pillow 库压缩图片、降低图片分辨率或质量、或者使用 Google Cloud Storage 先上传图片再传递 URI。对于大文件，推荐使用 File API 而不是直接传递 Base64。

错误类型 4：模型标识符错误

Model not found 或 models/xxx does not exist 错误表示你使用了错误的模型名称。Nano Banana Pro 的正确模型标识符是 gemini-3-pro-image-preview，而不是 nano-banana-pro 或其他变体。

记住一个简单的规则：Nano Banana 是功能名称，Gemini 3 Pro Image 是模型名称。在代码中始终使用 gemini-3-pro-image-preview 作为 model 参数。

错误类型 5：内容安全策略拒绝

这可能是最令人困惑的错误类型。即使你的提示词看起来完全正常，也可能收到 Content policy violation 或 I'm just a language model and can't help with that 的拒绝信息。根据 API易的测试数据，Nano Banana Pro 的内容审核有 15-25% 的误判率。

应对策略包括：改写提示词避免敏感关键词、添加更多上下文说明意图、分步生成复杂内容。如果误判频繁影响业务，考虑使用第三方 API 中转服务，它们通常有更宽松的内容策略。

错误类型 6：参数类型不匹配

使用 Function Calling 功能时，可能遇到 only 'enum' and 'date-time' are supported for STRING type 这样的错误。这是因为 Gemini API 对函数参数的类型定义有特殊限制。

确保在定义 function_declarations 时，STRING 类型的参数只使用 'enum' 或 'date-time' 格式。其他格式需要调整为支持的类型。

错误类型 7：计费未启用

与原版 Nano Banana 不同，Nano Banana Pro 没有免费层级。如果你看到 Billing not enabled for this project 错误，需要在 Google Cloud Console 启用计费。

官方定价为每张 1K/2K 图片 $0.134，4K 图片 $0.24。对于需要控制成本的团队，laozhang.ai 提供的 API 中转服务价格仅 $0.05/次，约官方 2 折，同时支持更稳定的接入。详细接入方法可参考 laozhang.ai 接入教程。

错误类型 8：消息角色格式错误

Please use a valid role: user, model 错误表示消息的 role 字段设置不正确。Gemini API 只接受 'user' 和 'model' 两种角色，不支持 'system' 或 'assistant'。

检查你的消息数组，确保每条消息的 role 都是 'user' 或 'model'。如果需要设置系统指令，使用 system_instruction 参数而不是消息角色。

3 步快速排查流程

面对 400 错误，不要慌张。按照以下 3 步流程，你可以在 3 分钟内定位大多数问题。

第一步：捕获并解析错误信息

首先，确保你的代码正确捕获了异常并提取了详细信息。Google GenAI Python SDK 提供了专门的 APIError 类，包含 code、status 和 message 三个关键属性。

python
from google.genai.errors import APIError

try:
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-pro-image-preview",
        contents="生成一张日落风景图"
    )
except APIError as e:
    print(f"错误码: {e.code}")      # 例如: 400
    print(f"状态: {e.status}")      # 例如: INVALID_ARGUMENT
    print(f"详情: {e.message}")     # 例如: API Key not found

将这三个信息记录下来，它们是定位问题的关键线索。

第二步：对照错误类型表定位问题

根据第一步获取的错误信息，对照上一节的 8 种错误类型表。通常，错误信息中的关键词可以直接指向问题类型：

• 包含 "API Key" → 类型 1：认证问题
• 包含 "empty" 或 "malformed" → 类型 2：格式问题
• 包含 "size" 或 "limit" → 类型 3：图片大小问题
• 包含 "Model not found" → 类型 4：模型标识符问题
• 包含 "policy" 或 "can't help" → 类型 5：内容安全问题
• 包含 "type" 或 "format" → 类型 6：参数类型问题
• 包含 "Billing" → 类型 7：计费问题
• 包含 "role" → 类型 8：消息角色问题

第三步：应用对应的解决方案

根据定位的问题类型，应用相应的修复代码。下一节将提供每种问题的完整解决方案代码。

如果你遇到的是 429 限流错误而不是 400 错误，可以参考 API 限流错误解决方案 了解重试策略。

Python 完整错误处理代码

下面是一个生产级的 Python 错误处理框架，覆盖了所有常见的 400 错误类型。你可以直接复制使用，也可以根据需要修改。

python
import os
import time
from google import genai
from google.genai import types
from google.genai.errors import APIError


client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

def handle_400_error(error: APIError) -> dict:
    """
    处理 400 错误，返回错误类型和建议解决方案
    """
    message = str(error.message).lower() if error.message else ""

    # 错误类型映射
    if "api key" in message or "invalid key" in message:
        return {
            "type": "API_KEY_ERROR",
            "action": "检查 GEMINI_API_KEY 环境变量是否正确设置",
            "recoverable": False
        }

    if "empty" in message or "malformed" in message:
        return {
            "type": "FORMAT_ERROR",
            "action": "验证请求 JSON 格式，确保必填字段存在",
            "recoverable": False
        }

    if "size" in message or "limit" in message:
        return {
            "type": "FILE_SIZE_ERROR",
            "action": "压缩图片至 10MB 以内（Base64 前约 7.5MB）",
            "recoverable": False
        }

    if "model not found" in message:
        return {
            "type": "MODEL_ERROR",
            "action": "使用正确的模型 ID: gemini-3-pro-image-preview",
            "recoverable": False
        }

    if "policy" in message or "can't help" in message:
        return {
            "type": "CONTENT_SAFETY",
            "action": "改写提示词，添加上下文说明",
            "recoverable": True  # 可以通过修改提示词重试
        }

    if "billing" in message:
        return {
            "type": "BILLING_ERROR",
            "action": "在 Google Cloud Console 启用计费",
            "recoverable": False
        }

    if "role" in message:
        return {
            "type": "ROLE_ERROR",
            "action": "确保消息 role 为 'user' 或 'model'",
            "recoverable": False
        }

    return {
        "type": "UNKNOWN",
        "action": f"未知错误: {error.message}",
        "recoverable": False
    }


def generate_image_with_retry(prompt: str, max_retries: int = 3) -> dict:
    """
    带重试逻辑的图像生成函数
    """
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.models.generate_content(
                model="gemini-3-pro-image-preview",
                contents=prompt,
                config=types.GenerateContentConfig(
                    response_modalities=["IMAGE", "TEXT"]
                )
            )

            # 成功，返回结果
            return {
                "success": True,
                "response": response
            }

        except APIError as e:
            if e.code == 400:
                # 400 错误通常不可重试
                error_info = handle_400_error(e)

                if error_info["recoverable"] and attempt < max_retries - 1:
                    print(f"尝试 {attempt + 1}/{max_retries}: {error_info['action']}")
                    time.sleep(1)
                    continue

                return {
                    "success": False,
                    "error_type": error_info["type"],
                    "action": error_info["action"]
                }

            elif e.code == 429:
                # 429 限流错误，使用指数退避重试
                wait_time = (2 ** attempt) + 1
                print(f"限流，等待 {wait_time} 秒后重试...")
                time.sleep(wait_time)
                continue

            else:
                # 其他错误
                return {
                    "success": False,
                    "error_type": "API_ERROR",
                    "action": f"API 错误 {e.code}: {e.message}"
                }

    return {
        "success": False,
        "error_type": "MAX_RETRIES",
        "action": "已达到最大重试次数"
    }


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    result = generate_image_with_retry("生成一张美丽的日落风景图")

    if result["success"]:
        print("图像生成成功！")
        # 处理 response...
    else:
        print(f"错误类型: {result['error_type']}")
        print(f"建议操作: {result['action']}")

这段代码的关键特点包括：使用 google.genai.errors 模块正确捕获异常、根据错误信息自动分类问题类型、区分可重试和不可重试的错误、以及对 429 限流错误实现指数退避重试。

高级问题解决方案

除了常见的 400 错误，开发者在生产环境中还会遇到一些更复杂的问题。以下是几个高级场景的解决方案。

处理内容安全误判

Nano Banana Pro 的内容审核系统比较保守，可能会误判一些正常请求。如果你的业务场景经常触发误判，可以采用以下策略：

首先，尝试改写提示词。避免使用可能被误解的词汇，添加明确的上下文说明。例如，不要说"移除图片中的人物"，而是说"生成一张没有人物的风景图"。

其次，可以实现自动降级逻辑。当 Nano Banana Pro 拒绝请求时，自动切换到其他模型（如 DALL-E 3 或 Midjourney），确保业务流程不中断。

python
def generate_with_fallback(prompt: str) -> dict:
    """
    带降级逻辑的图像生成
    """
    # 首先尝试 Nano Banana Pro
    result = generate_image_with_retry(prompt)

    if result["success"]:
        return result

    # 如果是内容安全问题，尝试第三方 API
    if result["error_type"] == "CONTENT_SAFETY":
        print("切换到备用 API...")
        # 使用 laozhang.ai 等第三方服务
        return generate_via_laozhang(prompt)

    return result

处理大图片上传

对于超过 10MB 的图片，推荐使用 File API 而不是直接传递 Base64：

python
from google.genai import types

def upload_large_image(file_path: str) -> str:
    """
    上传大图片并返回 URI
    """
    file = client.files.upload(file=file_path)
    return file.uri


def generate_with_reference_image(prompt: str, image_path: str):
    """
    使用参考图生成图像
    """
    # 上传图片获取 URI
    image_uri = upload_large_image(image_path)

    # 构建请求
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-pro-image-preview",
        contents=[
            types.Part.from_uri(image_uri, mime_type="image/png"),
            prompt
        ]
    )

    return response

日志和监控

生产环境需要完善的日志记录和监控。建议记录以下信息：请求时间戳、请求内容摘要（不含敏感信息）、响应状态码、错误类型和消息、重试次数。这些数据可以帮助你发现 API 使用模式和潜在问题。

稳定接入方案推荐

直接调用 Google 官方 API 在某些场景下可能面临稳定性问题：网络延迟、区域限制、或账号封禁风险。对于生产环境，使用第三方 API 中转服务是一个值得考虑的选择。

laozhang.ai 提供的 Nano Banana Pro API 中转服务具有以下优势：

价格优势：每次调用仅 $0.05，约为官方价格的 2 折。对于批量图像生成业务，成本优势明显。

稳定性保障：聚合多模型、不限速、不封号。即使单一节点出现问题，也能自动切换到备用节点。

接入简单：标准 REST API，与官方接口兼容。只需修改 base_url 即可无缝切换：

python
import openai

# 使用 laozhang.ai 中转
client = openai.OpenAI(
    api_key="你的_laozhang_api_key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="nano-banana-pro",
    prompt="生成一张日落风景图",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

更多接入细节可以访问文档：https://docs.laozhang.ai/

如果你想了解更多 Nano Banana Pro 免费使用方法，我们也有详细的教程。

常见问题解答 (FAQ)

Q1: 400 错误和 429 错误有什么区别？

400 错误表示请求本身有问题（参数错误、格式错误等），需要修改请求内容才能解决。429 错误表示请求过于频繁，触发了速率限制，可以通过等待一段时间后重试解决。简单来说：400 需要改代码，429 需要等待。

Q2: 为什么我的 API Key 突然不能用了？

可能的原因包括：Key 被意外删除、超出配额限制、或账户被暂停。登录 Google AI Studio 检查 Key 状态和配额使用情况。如果确认 Key 有效但仍报错，尝试重新生成一个新的 Key。

Q3: 如何避免内容安全误判？

最有效的方法是改写提示词，使用更中性的表达方式。避免可能被误解的词汇，添加明确的上下文说明意图。如果误判频繁，考虑使用第三方服务或实现自动降级逻辑。

Q4: 图片格式有什么要求？

Nano Banana Pro 支持 JPG、JPEG、PNG、WebP 格式。图片大小限制为 10MB（Base64 编码前约 7.5MB）。图片宽高比不应超过 200:1 或 1:200。

Q5: 使用第三方 API 中转安全吗？

选择可靠的第三方服务（如 laozhang.ai）是安全的。关键是确保服务提供商有良好的信誉、透明的数据处理政策、以及稳定的服务历史。避免使用来源不明的免费服务。

Q6: 如何调试复杂的 400 错误？

使用 Postman 或 curl 发送最简单的请求，逐步添加参数，找出导致错误的具体参数。检查 API 版本是否匹配、SDK 是否最新。如果问题持续，在 Google AI Developers Forum 搜索或提问。

总结一下，处理 Nano Banana Pro API 400 错误的关键是：正确捕获和解析错误信息、对照错误类型表快速定位问题、应用对应的解决方案代码。对于生产环境，建议实现完善的错误处理和日志记录，并考虑使用第三方中转服务提高稳定性。