Фильтры безопасности Nano Banana Pro: что настраивается и что нет

В Gemini API у Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) настраиваются только четыре категории фильтров: преследование, разжигание ненависти, откровенно сексуальный и опасный контент. Для моделей Gemini 2.5 и 3 они по умолчанию уже выключены (Off). Отсюда главный практический вывод: если запрос заблокирован с причиной IMAGE_SAFETY, PROHIBITED_CONTENT, IMAGE_OTHER или OTHER, значения BLOCK_NONE и OFF в safetySettings ничего не изменят. Такие отказы выносит встроенная защита и правила использования Google, а их не отключить ни в API, ни в Google AI Studio, ни в приложении Gemini.

В ваших руках три вещи: прочитать причину в ответе, убрать из законного запроса двусмысленность и не пытаться перехитрить фильтр. Последнее само по себе нарушает правила Google и может привести к ограничению доступа. Факты о настройках и кодах ответа ниже приведены по документации Gemini API по состоянию на 4 октября 2026 года.

Что настраивается: четыре категории safetySettings и их пороги

Настраиваемые фильтры Gemini API покрывают четыре категории. Google описывает их так (страница о настройках безопасности, обновлена 17 сентября 2026 года):

• преследование (HARM_CATEGORY_HARASSMENT) — оскорбительные высказывания о личности или защищённых признаках;
• разжигание ненависти (HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH) — грубый, неуважительный или непристойный контент;
• откровенно сексуальный контент (HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT) — упоминания половых актов и другой непристойный контент;
• опасный контент (HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT) — то, что продвигает или облегчает вредные действия.

Для каждой категории можно выставить порог. Система оценивает вероятность того, что контент небезопасен (HIGH, MEDIUM, LOW, NEGLIGIBLE), и блокирует по вероятности, а не по тяжести вреда.

Если порог не задан, для моделей Gemini 2.5 и 3 действует Off. Google объясняет это встроенной безопасностью самих моделей и советует менять настройки, только если этого действительно требует ваше приложение. Иначе говоря, safetySettings сегодня — инструмент, чтобы сделать фильтрацию строже, а не чтобы её ослабить.

Ещё две детали из справочника generateContent. Категория HARM_CATEGORY_CIVIC_INTEGRITY помечена как устаревшая. А в список поддерживаемых категорий входит HARM_CATEGORY_JAILBREAK — «попытки обойти или подорвать правила безопасности модели». Сама документация предупреждает: приложения с ослабленными настройками могут попасть на проверку.

Что не отключается: базовая защита, запрещённый контент и SynthID

Помимо настраиваемых фильтров, в Gemini API встроена защита от основных видов вреда, например от контента, угрожающего безопасности детей. По документации такой контент «блокируется всегда и не может быть настроен». Порогов для этой защиты нет, и описания того, по каким признакам она срабатывает, Google не публикует.

Над всеми продуктами стоит политика запрещённого использования генеративного ИИ (редакция от 17 декабря 2024 года). Она запрещает, среди прочего:

• контент, связанный с сексуальным насилием над детьми, насильственным экстремизмом, интимными изображениями без согласия и самоповреждением;
• нарушение чужих прав, включая приватность и интеллектуальную собственность, например использование персональных или биометрических данных без согласия;
• выдачу себя за другого человека (живого или умершего) с целью обмана;
• обход защитных механизмов и фильтров безопасности, «например, манипулирование моделью, чтобы она нарушила наши правила».

Та же политика допускает исключения по образовательным, документальным, научным или художественным соображениям, а также когда польза для общества перевешивает вред. Решение об исключении принимает Google, а не пользователь.

Третье, что не отключается, — водяной знак. В руководстве по генерации изображений сказано прямо: все созданные изображения содержат водяной знак SynthID. Он незаметен глазу и есть и в ответах API. Видимый значок Gemini — другое дело: по анонсу Nano Banana Pro от 20 ноября 2025 года он остаётся на изображениях пользователей бесплатного тарифа и Google AI Pro, но не ставится у подписчиков Google AI Ultra и в Google AI Studio. Проверить изображение можно в приложении Gemini: загрузите его и спросите, создано ли оно ИИ от Google (на момент анонса проверка работала с запросами на английском).

Почему BLOCK_NONE не снимает IMAGE_SAFETY и OTHER

Настраиваемые категории у Nano Banana Pro по умолчанию выключены. Значит, отказ, который вы получаете без собственных safetySettings, вынес не один из четырёх настраиваемых фильтров. Это вывод из документации, а не отдельное заявление Google, но он объясняет типичную картину: разработчик выставляет BLOCK_NONE во всех категориях, а блокировка остаётся. Например, в вопросе на Stack Overflow от 6 февраля 2026 года запросы с известными публичными людьми получали blockReason: OTHER и при BLOCK_NONE во всех категориях.

Схемы вида «уровень 1 — настраиваемый, уровень 2 — серверный» или «трёхэтапный конвейер» в документации Google нет. Документированы только сами признаки в ответе: настраиваемые категории с оценками safetyRatings и отдельные причины вроде IMAGE_SAFETY, PROHIBITED_CONTENT или OTHER. Как устроены проверки за этими причинами, Google не раскрывает. Поэтому опирайтесь на поле в ответе, а не на чужие догадки об архитектуре.

Что значат IMAGE_SAFETY, PROHIBITED_CONTENT и IMAGE_OTHER

Причина отказа приходит в одном из двух полей ответа generateContent. Если заблокирован сам запрос, заполняется promptFeedback.blockReason, и кандидатов в ответе нет. Если генерация началась и остановилась, смотрите candidates[].finishReason. Описания ниже взяты из справочника generateContent; последний столбец — практический вывод.

Если вместо этих полей пришла ошибка 429 или 503, дело не в фильтрах, а в квотах или нагрузке: разбор есть в статье Nano Banana API не работает: 429, 503, отсутствие изображения и отказ.

Пример safetySettings для gemini-3-pro-image и проверка ответа

Пример ниже задаёт пороги строже, чем по умолчанию, — так поступают, например, в сервисе для детской аудитории. Затем он показывает, где в ответе искать причину отказа. Код собран по справочнику generateContent и странице о настройках безопасности и не запускался. Модель — GA-версия gemini-3-pro-image; идентификатор gemini-3-pro-image-preview отключён 25 июня 2026 года, и код с ним вернёт ошибку, а не блокировку фильтром.

curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Акварельная иллюстрация для детской книги: ёжик собирает яблоки в осеннем саду"}]}],
    "safetySettings": [
      {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"},
      {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"}
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"imageSize": "2K", "aspectRatio": "4:3"}
    }
  }' > response.json

jq '{blockReason: .promptFeedback.blockReason,
     finishReason: [.candidates[]?.finishReason],
     safetyRatings: [.candidates[]?.safetyRatings],
     responseId: .responseId,
     modelVersion: .modelVersion,
     usage: .usageMetadata}' response.json

То же на Python с SDK google-genai:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()  # ключ берётся из переменной GEMINI_API_KEY

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image",
    contents="Акварельная иллюстрация для детской книги: ёжик собирает яблоки в осеннем саду",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        safety_settings=[
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
            ),
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
            ),
        ],
    ),
)

feedback = response.prompt_feedback
if feedback and feedback.block_reason:
    print("Запрос заблокирован:", feedback.block_reason, feedback.safety_ratings)
for candidate in response.candidates or []:
    print("finishReason:", candidate.finish_reason, candidate.safety_ratings)
print("responseId:", response.response_id, "modelVersion:", response.model_version)
print("usage:", response.usage_metadata)

Категории, которые вы не указали, остаются на значении по умолчанию, то есть Off. Если вписать в этот пример BLOCK_NONE или OFF во всех категориях, поведение совпадёт с запросом вообще без safetySettings. Сохраняйте responseId, modelVersion и usageMetadata при каждом отказе: без них нельзя ни сравнить случаи между собой, ни внятно сообщить о ложном срабатывании.

Приложение Gemini, AI Studio и API: где есть настройки фильтров

Настройки порогов есть не везде, а там, где они есть, речь идёт о тех же четырёх категориях:

• Приложение Gemini. Настроек фильтров у пользователя нет. Если Nano Banana Pro в приложении не создаёт изображение, причина часто вообще не в фильтрах, а в маршруте, квоте или выбранной модели — см. Nano Banana Pro не работает в Gemini.
• Google AI Studio. Ползунки находятся в панели Run settings: Advanced settings → Safety settings. Если запрос заблокирован, появится надпись Content blocked; при наведении на неё видны категория и вероятность.
• Gemini API, метод generateContent. Пороги задаются полем safetySettings в каждом запросе, как в примере выше.
• Gemini API, Interactions API. Собственные настройки безопасности в этом интерфейсе недоступны. Как именно в нём выглядит отказ фильтра, в документации Google отдельно не описано, поэтому сохраняйте ответ целиком и смотрите поля status и steps.
• Сторонние шлюзы. Например, laozhang.ai по своей документации передаёт запросы в модель Google, так что поведение фильтров Google сохраняется. Посредник не делает модель «менее строгой», а у шлюза свои правила оплаты: у laozhang.ai ответ HTTP 200 без изображения оплачивается как один вызов.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Ни в одном из этих мест нет переключателя, который снимал бы IMAGE_SAFETY, PROHIBITED_CONTENT или встроенную защиту.

Почему законный промпт блокируется: случаи из 2025–2026 годов

Ложные срабатывания встречаются, а в Google признавали, что сообщения об ошибке OTHER мало что объясняют. Ниже — сообщения разработчиков с датами. Это наблюдения отдельных людей, а не правила и не статистика: доли ложных отказов Google не публикует.

• 29 декабря 2025 года. Разработчик на форуме Google AI Developers пожаловался, что Nano Banana Pro через API регулярно ничего не возвращает, а в логе стоит OTHER. Логан Килпатрик из Google ответил в той же ветке, что ошибки «Other» в нынешнем виде «не помогают» и команда собирается их переработать в первые недели января. Сообщения о том, что переработка состоялась, в ветке нет, а справочник API по-прежнему описывает OTHER как блокировку «по неизвестным причинам».
• 6 февраля 2026 года. На Stack Overflow команда на gemini-3-pro-image-preview сообщила об отказах с OTHER для запросов о публичных людях и культурно чувствительных темах, в том числе при BLOCK_NONE и описании без имён.
• 14 марта 2026 года. Ветка на форуме называлась «Nano Banana is unusable because of the new safety filters»: заведомо безопасный промпт не проходил в AI Studio, а API возвращал finishReason: IMAGE_OTHER.
• 7 мая 2026 года. Ещё одна ветка: в AI Studio любая генерация с референсными изображениями на preview-модели блокировалась с причиной Other. Сотрудник Google запросил детали в личных сообщениях, публичного решения нет.

Из этих случаев следуют два практических вывода. Во-первых, по сообщениям разработчиков, поведение проверок со временем меняется: запрос, который проходил раньше, может перестать проходить без изменений в вашем коде. Во-вторых, в описанных случаях отказы касались узнаваемых реальных людей и референсных изображений, а не только «опасных» слов.

Как сформулировать законный запрос после блокировки

Цель — чтобы модель правильно поняла задачу, которая и так укладывается в правила. Приёмы, которые маскируют запрещённую задачу под разрешённую, сюда не относятся.

1. Начните с причины. SAFETY с safetyRatings подскажет категорию, SPII — персональные данные, NO_IMAGE вообще не связан с фильтром. Менять формулировку вслепую, не прочитав ответ, бессмысленно.
2. Опишите задачу прямо и правдиво. Что изображено, для чего и в каком стиле: «фото пальто на манекене для карточки товара, белый фон» понятнее, чем описание человека и позы. Контекст помогает, только когда он правдив. Приписать запрещённому запросу «учебную цель» или «художественный замысел» — это и есть манипуляция моделью, которую запрещает политика Google.
3. Уберите лишние детали. Подробности, которые не нужны для результата, но читаются как насилие, откровенность или вред, часто и вызывают IMAGE_SAFETY. Если без них задача теряет смысл, значит, проблема в самой задаче, а не в формулировке.
4. Проверьте права на людей и референсы. Руководство Google по редактированию изображений напоминает: у вас должны быть права на загружаемые изображения. Узнаваемые реальные люди, чужие персонажи и логотипы упираются в правила о приватности, интеллектуальной собственности и выдаче себя за другого. Если нет согласия или прав, меняйте задачу, а не слова.
5. Разберите запрос по частям. При IMAGE_OTHER или OTHER отправьте сначала только текст без референсов, затем добавляйте референсы по одному. Так вы поймёте, что именно вызывает отказ, и сможете описать проблему Google.
6. Не повторяйте один и тот же отклонённый запрос по кругу. Повторы не меняют причину. К тому же Google автоматически проверяет использование API, а проект, который постоянно ведёт себя подозрительно, может попасть на ручную проверку.
7. Сообщите о ложном срабатывании. Если заведомо безобидный запрос стабильно получает IMAGE_OTHER или OTHER, опишите его на форуме Google AI Developers, приложив текст запроса, значение причины, responseId и modelVersion.

Граница правил: манипуляция фильтрами запрещена политикой Google

Политика запрещённого использования прямо называет недопустимым «обход защитных механизмов и фильтров безопасности», в том числе манипулирование моделью ради нарушения правил. Значит, нарушением считается сама попытка, а не только её успех. Сюда относятся ролевые и вымышленные «обёртки» для запрещённого контента, подбор формулировок до тех пор, пока фильтр не пропустит то же самое, смена ключей, аккаунтов или регионов ради ухода от ограничений и поиск «нефильтрованных» посредников.

Последствия описаны на странице правил использования Gemini API (обновлена 9 июня 2026 года). Команда Trust and Safety автоматически проверяет использование API и AI Studio. Промпты, контекст и ответы хранятся 55 дней для выявления нарушений; это срок хранения данных, а не «испытательный срок». При нарушениях Google может связаться с вами по почте, временно ограничить доступ (изменить лимиты или модель, которая отвечает на запрос), временно приостановить доступ, а в крайнем случае и за серьёзные нарушения закрыть доступ к Gemini API и другим сервисам Google. В уведомлениях о приостановке и закрытии есть ссылка для обжалования. Подробнее о том, как работают эти ограничения на уровне аккаунта и проекта, — в статье Блокировки Nano Banana Pro: контент, лимиты, аккаунт и регион.

Что остаётся в рамках правил:

Вопросы о фильтрах безопасности Nano Banana Pro

Можно ли полностью отключить цензуру в Nano Banana Pro?

Нет. Отключить можно только четыре настраиваемые категории, и в API они для моделей Gemini 2.5 и 3 по умолчанию уже выключены. Встроенная защита, запрещённый контент и проверка сгенерированных изображений (IMAGE_SAFETY) не отключаются ни в API, ни в AI Studio, ни в приложении Gemini, а попытки их обойти запрещены политикой Google.

Есть ли настройки фильтров в приложении Gemini?

Нет, пользователю приложения пороги фильтров недоступны. Ползунки есть в Google AI Studio (Advanced settings → Safety settings), а в коде — поле safetySettings метода generateContent. В Interactions API собственные настройки безопасности недоступны.

Помогает ли BLOCK_NONE при ошибке IMAGE_SAFETY?

Нет. BLOCK_NONE относится только к четырём настраиваемым категориям, которые и так выключены по умолчанию. IMAGE_SAFETY означает, что нарушение нашла проверка сгенерированного изображения, и порогов для неё нет. Остаётся уточнить законный запрос или изменить задачу.

Раньше промпт работал, а теперь Nano Banana Pro его блокирует. Почему?

Есть две частые причины. Первая — смена модели: preview-идентификаторы gemini-3-pro-image-preview и gemini-3.1-flash-image-preview отключены 25 июня 2026 года, и запросы к ним заканчиваются ошибкой, а не отказом фильтра. Вторая — изменения в самих проверках: разработчики сообщали о новых отказах на прежних запросах, например в марте 2026 года. Сравните modelVersion и причину в старом и новом ответе.

Списываются ли деньги за заблокированный запрос в Gemini API?

Отдельного правила для заблокированных ответов Google не публикует. Из справки по оплате известно другое: запросы, завершившиеся ошибкой 400 или 500, не оплачиваются, но учитываются в квоте. Ответ с blockReason или finishReason — обычный ответ, а не ошибка, поэтому смотрите usageMetadata конкретного вызова. Там видно, сколько токенов запроса, ответа и размышлений (thoughtsTokenCount) засчитано; размышления у Nano Banana Pro включены по умолчанию и оплачиваются.

Есть ли SynthID в изображениях, созданных через API?

Да. По руководству Google все изображения, созданные моделью, содержат незаметный водяной знак SynthID, и API здесь не исключение. Видимый значок Gemini — отдельная история: по анонсу Nano Banana Pro его не ставят в Google AI Studio и у подписчиков Google AI Ultra.

Фильтрует ли сторонний API мягче, чем Google?

Если шлюз передаёт запросы в модель Google, фильтры Google продолжают действовать: laozhang.ai, например, по своей документации работает именно так. Обещание «Nano Banana Pro без цензуры» означает одно из двух: либо за ним стоит не та модель, либо вам предлагают нарушить правила Google. Во втором случае последствия для вашего проекта никуда не денутся.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Официальная документация

Параметры запросов, цены и правила списания средств описаны в документации LaoZhang API для разработчиков: биллинг и ошибки генерации изображений.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.