# Nano Banana Pro: ошибка RESOURCE_EXHAUSTED и восстановление генерации > При RESOURCE_EXHAUSTED остановите повторы для нулевой или исчерпанной суточной квоты. Для временного отказа соблюдайте задержку сервера, ограничивайте время и число попыток, а при продолжении очереди пропускайте уже сохранённые изображения. - URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/resource-exhausted-error-nano-banana - Published: 2026-02-09 - Updated: 2026-10-05 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about) - Topic: Руководства по API - Tags: Nano Banana Pro, RESOURCE_EXHAUSTED, Gemini API, Ошибка 429, Python, Node.js --- Если Nano Banana Pro отвечает `429 RESOURCE_EXHAUSTED`, **сначала проверьте, какой лимит отклонил именно запрос изображения**. При нулевом допустимом лимите или исчерпанной суточной квоте остановите быстрые повторы. При временном ограничении частоты уменьшите параллелизм и повторяйте с растущей паузой, соблюдая минимальное время ожидания сервера. Уже сохранённые результаты оставьте в очереди как завершённые: восстановление должно продолжать оставшиеся задания, а не заново генерировать всё. Ни одна задержка не гарантирует доступ к модели. Но можно сделать поведение приложения предсказуемым: не повторять заведомо бесполезные запросы, не отправлять их раньше разрешённого времени и не терять изображения при частичном сбое. Ниже есть два самостоятельных примера для **Gemini Developer API, REST `v1beta`, метода `generateContent` и модели `gemini-3-pro-image`**. Они включают запрос, разбор ответа, сохранение файлов и продолжение работы. Поведение проверено локально на искусственных ответах; платные вызовы модели не выполнялись. ## Найдите причину, которую действительно подтверждает ответ Сохраните HTTP-код, тело ошибки, `Retry-After`, время отказа и точный ID модели. Добавьте конечную точку и версию клиента, но не API-ключ. Сравнивать ошибку с графиком использования нужно для того же проекта, модели и интервала. В Developer API ошибка может выглядеть так: ```json { "error": { "code": 429, "status": "RESOURCE_EXHAUSTED", "message": "Resource has been exhausted (e.g. check quota)." } } ``` Этот текст подтверждает отказ, но не называет конкретную квоту. Если есть `google.rpc.QuotaFailure`, изучите `violations`: `quotaMetric`, `quotaId`, `quotaDimensions`, `description` и присутствующее `quotaValue`. Последнее означает применённый предел квоты, а не расход или оставшийся запас. Отсутствующий `quotaValue` нельзя подставлять как ноль. Не все ответы содержат все эти поля. [Определения Google RPC](https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/rpc/error_details.proto). | Что подтверждено | Что делать с заданием изображения | |---|---| | Применённый лимит явно равен нулю, например `limit: 0` | Остановить повторы и проверить доступ модели в проекте фактического ключа | | Указана исчерпанная дневная квота | Сохранить задание до сброса или изменения доступной квоты; не запускать минутный цикл | | Указан ненулевой минутный лимит | Снизить параллелизм, распределить запросы во времени и ограниченно повторить | | `429` без уточняющих полей | Причина остаётся неизвестной; сопоставить с действующими квотами и допустить только ограниченные повторы | | `503 UNAVAILABLE` | Рассматривать как возможный временный отказ; ограничить повторы, не назначать гарантированное время восстановления | | `400`, `402`, `403` или неверная модель | Исправить запрос, оплату или доступ; автоматическая пауза сама по себе задачу не решит | | Таймаут, разрыв соединения или падение процесса во время POST | Сохранить неопределённый исход; не отправлять тот же платный запрос вслепую | | `200`, но нет декодируемого изображения | Проверить `promptFeedback`, `finishReason` и части ответа; не считать генерацию завершённой | В Developer API RPM, входные TPM и RPD проверяются отдельно, а для изображений может действовать IPM. Квоты принадлежат проекту, поэтому несколько ключей одного проекта не создают независимые лимиты. RPD сбрасывается в полночь по тихоокеанскому времени; это не фиксированное местное время для всех читателей. Проверяйте действующие значения в [AI Studio](https://aistudio.google.com/usage), а не по старой таблице квот текстовых моделей. [Правила лимитов Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits). ![Выбор действий при нулевой, суточной и временной квоте после ошибки 429](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/resource-exhausted-error-nano-banana/img/retry-branches.webp) На 5 октября 2026 года официальная страница цен отмечает Free Tier для `gemini-3-pro-image` как недоступный. Платный статус тоже не означает отсутствие ограничений: кроме модельных квот, при соответствующих условиях аккаунта применяются ограничения расходов в скользящем десятиминутном окне. Если оплаченный проект получает `free_tier_requests limit: 0`, сначала выполните [проверку ключа, проекта и оплаты при нулевом Free Tier](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/paid-tier-getting-free-tier-requests-limit-0). Это отдельная ветка диагностики, а не повод увеличивать число повторов. [Условия Pro Image](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3-pro-image), [ограничения расходов](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits#spend-based-rate-limits). ### Если запрос идёт через Vertex AI Не переносите на него таблицу уровней Developer API. В актуальном [руководстве Google Cloud по 429](https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/deploy/error-code-429) отказ Pay-as-you-go может означать отсутствие доступной выделенной ёмкости; Provisioned Throughput имеет собственные правила и условия превышения купленной пропускной способности. Полезные меры — сглаживание всплесков и постепенное наращивание нагрузки. Запрос увеличения квоты, глобальная конечная точка или резервирование мощности применимы только при подходящей модели, сервисе и условиях размещения данных. Один код 429 не доказывает, что нужно покупать резерв или менять регион. ## Сколько ждать перед повтором: 2 секунды, 8 секунд или дольше Ориентируйтесь на **большую из задержек**: собственную паузу с ростом и случайным разбросом, `Retry-After` и `google.rpc.RetryInfo.retryDelay`. Например, приложение выбрало 2 секунды, заголовок указал 5 секунд, а `RetryInfo` — `8s`: повтор допустим не раньше чем через 8 секунд после получения ошибки. Случайный разброс добавляйте к локальной паузе; он не должен уменьшать серверный минимум. `Retry-After` бывает числом секунд или HTTP-датой. `RetryInfo` требует выждать как минимум указанную длительность с момента получения ошибки. Эти значения задают ожидание, но не обещают, что следующий запрос пройдёт. [RFC 9110 о Retry-After](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9110#section-10.2.3), [RetryInfo](https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/rpc/error_details.proto). Если сервер просит ждать 200 секунд, а осталось 20 секунд общего бюджета, **отложите задание**. Нельзя сократить 200 до 20 и отправить запрос раньше. Ограничение максимальной локальной паузы относится к вашему расписанию, а не к серверному минимуму. Отдельно ограничивайте время каждого запроса и всего прохода очереди. В примерах ниже один проход имеет бюджет 120 секунд для запросов и ожидания, один запрос — до 30 секунд, одно задание — не больше четырёх отправок с учётом сохранённых попыток. Перед каждой отправкой таймаут уменьшается до остатка общего бюджета. Это выбранные параметры примера, а не рекомендованная Google квота или гарантия скорости Nano Banana Pro. ## Подготовьте задания и каталог результатов Создайте `jobs.json` с устойчивыми уникальными ID. Не меняйте промпт под старым ID: если нужна новая генерация, создайте новый ID. ```json [ {"id": "hero", "prompt": "Создай студийное изображение красного чайника на белом фоне"}, {"id": "detail", "prompt": "Создай крупный план ручки красного чайника на белом фоне"} ] ``` Выберите **одну** реализацию и отдельный каталог: Python и Node.js используют собственный формат контрольного отпечатка, поэтому их журналы нельзя смешивать. Один каталог должен обслуживать один процесс. Контрольный отпечаток связывает ID с моделью, параметрами и промптом; для каждого подтверждённого файла хранится SHA-256. Примеры используют `contents[].parts`, `generationConfig.imageConfig.imageSize: "1K"` и `candidates[].content.parts[].inlineData`. В `inlineData` нужны MIME и base64-данные изображения. Поля `image_resolution` и `imageResolution: "1024x1024"` из старых примеров не соответствуют этой конфигурации. Pro Image поддерживает 1K, 2K и 4K; общее значение `512` в типе ImageConfig не доказывает его поддержку этой моделью. [Справочник GenerateContent](https://ai.google.dev/api/generate-content), [возможности моделей изображений](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation). Текущее руководство изображений также показывает **Interactions API**: у него `input`, `response_format` и другая схема результата. Свойство SDK `output_image` не является полем ответа GenerateContent. Для миграции нужно заменить весь соответствующий запрос и обработчик ответа, а не только URL. Два примера ниже последовательно используют GenerateContent REST. ## Python: запрос, ограниченные повторы и сохранение изображений Нужны Python 3.11 или новее, `httpx` и `Pillow`. Сохраните код как `recover.py`. Установите зависимости в своём окружении: ```bash python -m pip install httpx Pillow ``` Задайте `GEMINI_API_KEY` через используемое вами хранилище секретов или окружение процесса. Команда ниже выполняет настоящие платные запросы, когда вы запускаете её со своим ключом; локальная проверка статьи выполнялась без этой команды и без ключа. ```bash python recover.py jobs.json out-python ``` ```python import asyncio, base64, hashlib, io, json, os, random, re, sys, time from email.utils import parsedate_to_datetime from pathlib import Path import httpx from PIL import Image MODEL = "gemini-3-pro-image" URL = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{MODEL}:generateContent" CONFIG = {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "1K"}} def save_json(path, data): temp = path.with_suffix(".tmp") temp.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) temp.replace(path) def decision(status, body, headers, wall): err = body.get("error", {}) details = err.get("details", []) violations = [v for d in details if d.get("@type", "").endswith("QuotaFailure") for v in d.get("violations", [])] zero = any("quotaValue" in v and str(v["quotaValue"]) == "0" for v in violations) text = " ".join([str(err.get("message", ""))] + [json.dumps(v) for v in violations]).lower() daily = bool(re.search(r"per.?day|daily|requestsperday|суточ", text)) zero = zero or bool(re.search(r"\blimit\s*[:=]\s*0\b", text)) if status == 429 and (zero or daily): return "stop", 0 if status not in (429, 503): return "stop", 0 floors = [0.0] value = headers.get("retry-after", "").strip() if re.fullmatch(r"\d+", value): floors.append(float(value)) elif value: try: floors.append(max(0, parsedate_to_datetime(value).timestamp() - wall)) except (ValueError, TypeError, OverflowError): pass for d in details: if d.get("@type", "").endswith("RetryInfo"): m = re.fullmatch(r"(\d+(?:\.\d+)?)s", d.get("retryDelay", "")) if m: floors.append(float(m[1])) return "retry", max(floors) def images(body): found = [] for c in body.get("candidates", []): for p in c.get("content", {}).get("parts", []): b = p.get("inlineData", {}) mime = b.get("mimeType") if mime not in ("image/png", "image/jpeg", "image/webp"): continue raw = base64.b64decode(b.get("data", ""), validate=True) with Image.open(io.BytesIO(raw)) as image: image.verify() kind = image.format expected = {"image/png": "PNG", "image/jpeg": "JPEG", "image/webp": "WEBP"} if kind != expected[mime]: raise ValueError("MIME не совпадает с файлом") found.append((mime.split("/")[1], raw)) if not found: raise ValueError("Нет подтверждённого изображения; проверьте promptFeedback/finishReason") return found async def post(prompt, timeout): key = os.environ["GEMINI_API_KEY"] async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout, follow_redirects=False) as client: response = await asyncio.wait_for(client.post( URL, headers={"x-goog-api-key": key}, json={"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}], "generationConfig": CONFIG}), timeout) return response.status_code, dict(response.headers), response.json() async def run(jobs, directory, send=post, clock=time.monotonic, wall=time.time, sleep=asyncio.sleep, rand=random.random, budget=120): directory = Path(directory) directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True) path = directory / "state.json" state = json.loads(path.read_text()) if path.exists() else {} deadline = clock() + budget ids = [j["id"] for j in jobs] if len(ids) != len(set(ids)) or any(not re.fullmatch(r"[A-Za-z0-9_-]+", x) for x in ids): raise ValueError("Нужны уникальные безопасные id") for job in jobs: fingerprint = hashlib.sha256(json.dumps( [MODEL, CONFIG, job["prompt"]], sort_keys=True).encode()).hexdigest() record = state.setdefault(job["id"], {"fingerprint": fingerprint, "attempts": 0}) if record["fingerprint"] != fingerprint: raise ValueError("Изменённое задание требует нового id") if record.get("status") == "done": for f in record["files"]: raw = (directory / f["name"]).read_bytes() if hashlib.sha256(raw).hexdigest() != f["sha256"]: raise ValueError("Подтверждённый файл изменён") continue if record.get("status") in ("inflight", "unknown", "stop", "review"): continue while record["attempts"] < 4: remaining = deadline - clock() wait = max(0, record.get("notBefore", 0) - wall()) if wait + 1 >= remaining: record["status"] = "deferred" save_json(path, state) return state if wait: await sleep(wait) timeout = min(30, deadline - clock()) if timeout < 1: return state record.update(status="inflight", attempts=record["attempts"] + 1) save_json(path, state) # Запись ДО отправки try: status, headers, body = await send(job["prompt"], timeout) except Exception: record["status"] = "unknown" save_json(path, state) return state # Исход POST неизвестен if status == 200: try: output = images(body) files = [] for i, (ext, raw) in enumerate(output): name = f"{job['id']}-{i}.{ext}" target = directory / name temp = target.with_suffix(".tmp") temp.write_bytes(raw) temp.replace(target) files.append({"name": name, "sha256": hashlib.sha256(raw).hexdigest()}) record.update(status="done", files=files) except Exception: record["status"] = "review" save_json(path, state) if record["status"] != "done": return state break action, floor = decision(status, body, headers, wall()) record.update(status="stop" if action == "stop" else "deferred", http=status) if action == "retry": delay = max(floor, min(16, 2 ** record["attempts"]) + rand()) record["notBefore"] = wall() + delay save_json(path, state) if action == "stop" or record["attempts"] == 4: return state return state if __name__ == "__main__": jobs = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text()) result = asyncio.run(run(jobs, sys.argv[2])) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` `httpx` здесь не добавляет собственный цикл повторов. `asyncio.wait_for` ограничивает длительность сетевой операции, а журнал записывается до POST. Если операция выбрасывает исключение, статус становится `unknown`, и программа заканчивает проход. При успешном HTTP-ответе `Pillow` проверяет данные изображения перед сохранением; текстовый ответ не помечается как готовое изображение. ## Node.js: тот же результат через fetch и AbortController Нужны Node.js 22 или новее и `sharp` для декодирования полученных изображений. Сохраните код как `recover.mjs` рядом с `jobs.json` и установите зависимость: ```bash npm install sharp ``` После настройки собственного `GEMINI_API_KEY` запуск выглядит так: ```bash node recover.mjs jobs.json out-node ``` Это также платный вызов при реальном запуске. `AbortController` действует до окончания чтения JSON, `sharp` декодирует пиксели, а состояние `done` появляется только после записи файлов. Внешнюю библиотеку повторов поверх этого цикла добавлять не нужно. ```javascript import fs from 'node:fs/promises'; import path from 'node:path'; import { createHash } from 'node:crypto'; import { pathToFileURL } from 'node:url'; import sharp from 'sharp'; const model = 'gemini-3-pro-image'; const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent`; const config = { responseModalities: ['TEXT', 'IMAGE'], imageConfig: { aspectRatio: '16:9', imageSize: '1K' } }; const hash = data => createHash('sha256').update(data).digest('hex'); const pause = seconds => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, seconds * 1000)); async function save(file, state) { await fs.writeFile(file + '.tmp', JSON.stringify(state, null, 2)); await fs.rename(file + '.tmp', file); } export function decision(status, body, headers, now) { const error = body.error ?? {}, details = error.details ?? []; const violations = details.filter(d => d['@type']?.endsWith('QuotaFailure')) .flatMap(d => d.violations ?? []); const text = `${error.message ?? ''} ${JSON.stringify(violations)}`; const zero = violations.some(v => Object.hasOwn(v, 'quotaValue') && String(v.quotaValue) === '0') || /\blimit\s*[:=]\s*0\b/i.test(text); if (status === 429 && (zero || /per.?day|daily|requestsperday|суточ/i.test(text))) return { action: 'stop', floor: 0 }; if (![429, 503].includes(status)) return { action: 'stop', floor: 0 }; const floors = [0], value = (headers['retry-after'] ?? '').trim(); if (/^\d+$/.test(value)) floors.push(Number(value)); else if (value && Number.isFinite(Date.parse(value))) floors.push(Math.max(0, Date.parse(value) / 1000 - now)); for (const d of details) { if (d['@type']?.endsWith('RetryInfo')) { const match = /^(\d+(?:\.\d+)?)s$/.exec(d.retryDelay ?? ''); if (match) floors.push(Number(match[1])); } } return { action: 'retry', floor: Math.max(...floors) }; } export async function images(body) { const found = []; for (const c of body.candidates ?? []) for (const p of c.content?.parts ?? []) { const b = p.inlineData ?? {}, formats = { 'image/png': 'png', 'image/jpeg': 'jpeg', 'image/webp': 'webp' }; if (!formats[b.mimeType]) continue; if (typeof b.data !== 'string' || !/^(?:[A-Za-z0-9+/]{4})*(?:[A-Za-z0-9+/]{2}==|[A-Za-z0-9+/]{3}=)?$/.test(b.data)) throw new Error('Неверный base64'); const raw = Buffer.from(b.data, 'base64'); const decoder = sharp(raw), metadata = await decoder.metadata(); await decoder.raw().toBuffer(); // Декодировать реальные пиксели if (metadata.format !== formats[b.mimeType]) throw new Error('MIME не совпадает'); found.push({ ext: formats[b.mimeType], raw }); } if (!found.length) throw new Error('Нет изображения; проверьте promptFeedback/finishReason'); return found; } async function post(prompt, timeout) { if (!process.env.GEMINI_API_KEY) throw new Error('Не задан GEMINI_API_KEY'); const controller = new AbortController(); const timer = setTimeout(() => controller.abort(), timeout * 1000); try { const response = await fetch(url, { method: 'POST', redirect: 'error', signal: controller.signal, headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'x-goog-api-key': process.env.GEMINI_API_KEY }, body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }], generationConfig: config }) }); return [response.status, Object.fromEntries(response.headers), await response.json()]; } finally { clearTimeout(timer); } } export async function run(jobs, directory, opts = {}) { const send = opts.send ?? post, clock = opts.clock ?? (() => performance.now() / 1000); const wall = opts.wall ?? (() => Date.now() / 1000), sleep = opts.sleep ?? pause; const rand = opts.rand ?? Math.random, deadline = clock() + (opts.budget ?? 120); await fs.mkdir(directory, { recursive: true }); const file = path.join(directory, 'state.json'); let state = {}; try { state = JSON.parse(await fs.readFile(file, 'utf8')); } catch (error) { if (error.code !== 'ENOENT') throw error; } const ids = jobs.map(j => j.id); if (new Set(ids).size !== ids.length || ids.some(id => !/^[A-Za-z0-9_-]+$/.test(id))) throw new Error('Нужны уникальные безопасные id'); for (const job of jobs) { const fingerprint = hash(JSON.stringify([model, config, job.prompt])); const record = state[job.id] ??= { fingerprint, attempts: 0 }; if (record.fingerprint !== fingerprint) throw new Error('Изменённому заданию нужен новый id'); if (record.status === 'done') { for (const f of record.files) if (hash(await fs.readFile(path.join(directory, f.name))) !== f.sha256) throw new Error('Подтверждённый файл изменён'); continue; } if (['inflight', 'unknown', 'stop', 'review'].includes(record.status)) continue; while (record.attempts < 4) { const wait = Math.max(0, (record.notBefore ?? 0) - wall()); if (wait + 1 >= deadline - clock()) { record.status = 'deferred'; await save(file, state); return state; } if (wait) await sleep(wait); const timeout = Math.min(30, deadline - clock()); if (timeout < 1) return state; record.status = 'inflight'; record.attempts++; await save(file, state); let status, headers, body; try { [status, headers, body] = await send(job.prompt, timeout); } catch { record.status = 'unknown'; await save(file, state); return state; } if (status === 200) { try { const output = await images(body), files = []; for (const [i, { ext, raw }] of output.entries()) { const name = `${job.id}-${i}.${ext}`, target = path.join(directory, name); await fs.writeFile(target + '.tmp', raw); await fs.rename(target + '.tmp', target); files.push({ name, sha256: hash(raw) }); } record.status = 'done'; record.files = files; } catch { record.status = 'review'; } await save(file, state); if (record.status !== 'done') return state; break; } const { action, floor } = decision(status, body, headers, wall()); record.status = action === 'stop' ? 'stop' : 'deferred'; record.http = status; if (action === 'retry') record.notBefore = wall() + Math.max(floor, Math.min(16, 2 ** record.attempts) + rand()); await save(file, state); if (action === 'stop' || record.attempts === 4) return state; } } return state; } if (process.argv[1] && import.meta.url === pathToFileURL(process.argv[1]).href) { const jobs = JSON.parse(await fs.readFile(process.argv[2], 'utf8')); console.log(JSON.stringify(await run(jobs, process.argv[3]), null, 2)); } ``` ## Как продолжить очередь после частичного сбоя Запустите выбранную программу с тем же `jobs.json` и тем же каталогом результатов. Она прочитает `state.json`, проверит отпечатки завершённых файлов и пропустит задания со статусом `done`. Если первое изображение сохранено, а второе получило временный отказ, первое повторно не отправляется; оставшееся задание учитывает сохранённые попытки и время `notBefore`. ![Продолжение очереди: готовые изображения, отложенные задачи и неопределённый исход POST](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/resource-exhausted-error-nano-banana/img/queue-resume.webp) | Состояние в журнале | Что означает и как продолжать | |---|---| | `done` | Изображения проверены и записаны; программа проверяет их SHA-256 и пропускает генерацию | | `deferred` | Получен явный временный отказ; повтор возможен после `notBefore`, если остались попытки и время | | `stop` | Получена ошибка доступа, оплаты, нулевая или дневная квота; сначала устраните подтверждённую причину | | `unknown` | Исключение во время вызова; сервер мог обработать POST, но клиент не получил подтверждения | | `inflight` при следующем запуске | Процесс прервался после записи намерения отправить запрос; исход тоже требует ручного разбора | | `review` | HTTP 200 не дал проверяемых изображений либо возникла проблема записи; исследуйте ответ или файлы перед новой генерацией | `unknown`, оставшийся `inflight`, `stop` и `review` автоматически не отправляются повторно. Для неопределённого исхода проверьте доступные журналу приложения данные и учёт использования, восстановите результат из сохранённого ответа, если он есть. Эти примеры не предоставляют серверную операцию поиска результата по локальному ID. Если подтвердить результат нельзя, решение о новой платной отправке принимает владелец задачи; новый ID явно обозначит эту новую операцию. Для `stop` после подтверждённого исправления причины остановите процесс и измените только `status` этого задания в `state.json` на `deferred`. Сохраните `fingerprint`, `attempts` и записи остальных заданий, затем запустите программу снова. Это ручное разрешение новой отправки, а не автоматическое исправление квоты. Не удаляйте весь `state.json`, чтобы «начать сначала»: так исчезнут подтверждения уже готовых изображений. После четырёх отправок программа не продолжает это задание автоматически даже при новом запуске. Новая серия попыток требует осознанного решения и собственного бюджета. Журнал защищает подтверждённые локальные результаты, но не обеспечивает exactly once на сервере. Между завершением POST, записью файла и записью `done` возможен сбой. Поэтому программа оставляет неопределённые задания для разбора. Файловые переименования дают атомарную замену в обычной локальной файловой системе, однако пример не включает блокировки нескольких процессов, транзакционную базу данных или гарантии сохранности при отказе диска. Для сервиса с несколькими работниками это нужно добавить до внедрения. ### Что действительно проверено офлайн Для каждой реализации выполнено 15 поведенческих проверок на искусственных ответах и локальном PNG. Проверены остановка при явно нулевой и дневной квоте и при 402; приоритет `RetryInfo` над более коротким `Retry-After`; оба формата заголовка; откладывание слишком длинного ожидания; четыре отправки при продолжающемся 503; ограниченное восстановление при отсутствующем `quotaValue`; сохранение изображения и отказ при текстовом или повреждённом результате; отсутствие повторной отправки после таймаута и незавершённого `inflight`; пропуск подтверждённого задания при продолжении очереди; сокращение таймаута до остатка бюджета. Это проверка локальной логики, не измерение доступности Google, скорости модели, тарифа аккаунта или стоимости неудачных запросов. Перед подключением к приложению адаптируйте хранение, наблюдаемость и бюджет под него. При восстановлении нагрузки начинайте с малого параллелизма: короткая последовательная очередь лучше нового одновременного всплеска. ## Когда выбирать другую модель Смена модели имеет смысл, если её результат подходит задаче и у проекта действительно есть доступная квота. Она не исправляет предел исходной модели. Сохраните выбранную модель вместе с заданием и согласуйте изменение качества, разрешения, цены и формата ответа до генерации. По документации на 5 октября 2026 года для новых задач можно оценить Gemini 3.1 Flash Image или Flash Lite Image. Старый автоматический переход на `gemini-2.5-flash-image` использовать не стоит: страница цен указывает отключение 2 октября 2026 года. А текущий image guide сообщает, что Imagen недоступен через Gemini API. Это документированные состояния, а не результаты платных контрольных вызовов. [Выбор модели](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation#model-selection), [график отключения 2.5 Flash Image](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-2.5-flash-image). Если меняете Developer API на Vertex AI или сторонний шлюз, отдельно проверьте аутентификацию, модель, протокол, хранение данных и стоимость. Одинаковое название модели не означает одинаковые квоты и доступность. Без такого сравнения обещание «переключиться и навсегда забыть о 429» не обосновано. ## Часто задаваемые вопросы ### Почему платный Nano Banana Pro всё равно получает RESOURCE_EXHAUSTED? Платный проект сохраняет модельные ограничения частоты и квоты; при соответствующих условиях действуют и ограничения расходов. `429` сам по себе не показывает, какое ограничение сработало. Сопоставьте детали отказа с квотами конкретного проекта. Если в ответе именно нулевой Free Tier, выполните отдельную проверку проекта и оплаты вместо обычного минутного повтора. [Механика квот](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits). ### Нужно ли ждать ровно минуту при каждом 429? Нет. Для временного отказа учитывайте серверный минимум и растущую локальную задержку. При дневном ограничении нужен дневной сброс, а при нулевом допустимом лимите — исправление доступа. Минутная пауза не является универсальным способом восстановления. [Правила лимитов](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits), [RetryInfo](https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/rpc/error_details.proto). ### Достаточно ли получить HTTP 200 для подтверждения генерации? Нет. Для GenerateContent нужны части `inlineData` с подходящим MIME и декодируемыми данными изображения. Ответ может содержать текст или сведения о блокировке. Сохраняйте результат как завершённый только после проверки и записи файлов. [Схема ответа GenerateContent](https://ai.google.dev/api/generate-content#GenerateContentResponse). ### Можно ли повторить запрос после таймаута без риска повторной оплаты? По одному таймауту это определить нельзя: клиент не знает, успел ли сервер завершить обработку. Локальный ID задания сам по себе не создаёт серверную идемпотентность. Сохраните неопределённое состояние, проверьте доступные результаты и принимайте решение о новой отправке отдельно. Эти примеры не гарантируют отсутствие повторной генерации или повторных затрат. ## Источники Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 2026-10-05. - [Определения Google RPC](https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/rpc/error_details.proto) (github.com) - [AI Studio](https://aistudio.google.com/usage) (aistudio.google.com) - [Правила лимитов Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits) (ai.google.dev) - [Условия Pro Image](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev) - [руководстве Google Cloud по 429](https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/deploy/error-code-429) (docs.cloud.google.com) - [RFC 9110 о Retry-After](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9110) (rfc-editor.org) - [Справочник GenerateContent](https://ai.google.dev/api/generate-content) (ai.google.dev) - [возможности моделей изображений](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) (ai.google.dev)