Nano Banana Pro 报错可能在毫无预警的情况下中断你的 AI 图片生成工作流，但每一种错误都有对应的解决方案。根据 2026 年 2 月开发者社区的报告，速率限制错误（HTTP 429）约占所有 Nano Banana Pro 故障的 70%，其次是服务器过载错误（503/502）约占 15%，身份验证问题（403）约占 8%，安全过滤器、内部错误和请求格式问题合计约占剩余的 7%。本指南将帮助你精准定位你的错误类型，从基础设施层面理解错误产生的原因，并给出正确的修复方案——附带可以直接复制到项目中使用的生产级代码。
要点速览
Nano Banana Pro 的每种报错都属于五大类别之一，每种都有清晰的解决路径。如果你看到 429 错误，说明你触达了速率上限——等待 60 秒让 RPM 重置，或者检查你的每日配额(在太平洋时间午夜重置)。503 或 502 错误意味着 Google 的服务器过载——将请求安排在 UTC 时间 00:00 到 06:00 之间的低峰期，此时错误率降至 8% 以下。IMAGE_SAFETY 错误是 Google 不可配置的输出过滤器拦截了你生成的图片(即使是完全合规的内容也可能被误判)——用明确的艺术风格声明重新措辞你的提示词，大约 70-80% 的情况可以解决。500 和 504 错误表示服务器端故障——实施从 1 秒开始、翻倍增长至 32 秒的指数退避重试策略。最后，400 和 403 错误是客户端问题，你可以通过验证 API 密钥、检查请求格式以及确认你所在地区是否支持免费层来立即修复。建议收藏本页——你很可能还会再用到。
快速错误识别——30 秒内找到你的解决方案
在深入了解详细解决方案之前，你需要先精准识别遇到的是哪种错误。最快的修复路径是将屏幕上看到的错误信息与下面五个类别进行匹配。无论你是通过 Gemini API、Google AI Studio 还是像 fal.ai 这样的第三方平台使用 Nano Banana Pro，底层的错误类型都是相同的——只是呈现方式略有不同。
如果你的错误响应包含 RESOURCE_EXHAUSTED 或 HTTP 状态码 429，你遇到的是速率限制错误。这是最常见的问题，修复方法也很直接——直接跳到下面的速率限制章节即可。如果你看到 UNAVAILABLE、SERVICE_UNAVAILABLE，或者 HTTP 503 或 502，问题出在 Google 这边，服务器过载章节有你需要的解决方案。如果响应中提到 IMAGE_SAFETY、SAFETY，或者 API 响应中显示 finishReason: "SAFETY"，你触发了内容过滤器——IMAGE_SAFETY 章节会详细解释发生了什么以及如何应对。对于 INTERNAL 错误或 HTTP 500 和 504 超时，请查看内部错误章节。其他所有情况——INVALID_ARGUMENT(400)、PERMISSION_DENIED(403)、NOT_FOUND(404)——都属于可以在你这边立即修复的客户端错误。
以下是最常见错误的实际 API 错误响应格式，你可以对照检查：
json{ "error": { "code": 429, "message": "Resource has been exhausted (e.g. check quota).", "status": "RESOURCE_EXHAUSTED" } }
如果你的错误信息不符合以上任何模式，请检查你收到的是否是 HTML 错误页面而不是 JSON——这通常意味着网络层面的问题、代理配置错误或区域限制。网络层面的错误通常表现为通用的超时消息或连接拒绝错误，不包含 Google 标准的错误 JSON 结构。如果你在企业防火墙或 VPN 后面，中间设备可能阻止了对 Google API 端点的请求，产生与 Gemini API 看似无关的误导性错误信息。尝试在不同的网络环境下发送相同的请求，以排除本地基础设施问题。如果在不同网络下错误依然存在，请参考下面的客户端错误章节获取剩余的诊断步骤。
速率限制错误（429 RESOURCE_EXHAUSTED）——为什么 70% 的报错都是它
速率限制错误之所以在 Nano Banana Pro 排错中占据绝对主导地位，原因很简单：Google 同时在多个维度上实施严格的配额管理，触及任何一个维度的上限就会触发 429 响应。理解这些维度是修复当前错误和防止再次发生的关键。Gemini API 从 RPM（每分钟请求数）、RPD（每日请求数）、TPM（每分钟 Token 数）和 IPM（每分钟图片数）多个维度衡量你的使用量，每个维度根据你的账户等级都有各自的阈值。
最直接的修复方法简单得令人意外：等待。 RPM 限制每 60 秒重置一次，所以如果你在当前分钟内发送了过多请求，暂停一分钟就能自动解决。每日限额（RPD）在太平洋时间午夜重置——不是 UTC，不是你的本地时区，而是太平洋时间。这个区别很重要，因为如果你在欧洲或亚洲，且应用程序假定的是 UTC 午夜重置，你就会错误计算剩余配额，从而触发不必要的错误。
更深层的问题是你当前的等级是否为你的使用场景提供了足够的空间。免费层用户大约每分钟可生成 2 张图片，每天约 50 个图片生成请求。这意味着即使是创作过程中的适度使用也会很快触顶。如果你在做的不仅仅是个人项目，免费层的限制会让你频繁受挫。
是否应该升级？ 这里有一个实用的决策框架。如果你在正常使用过程中每小时多次触发 429 错误，升级到每月 $19.99 的 Tier 1 可以获得约 10 IPM 和 250 RPD——提升 5 倍。如果你运行的是服务多个用户的生产应用，20+ IPM 和 1000+ RPD 的 Tier 2 或更高等级是必要的。这笔账很好算：一个开发者花两小时调试速率限制错误所浪费的生产力时间，成本远超一个月的付费等级费用。关于所有 Gemini 等级限制的详细说明和升级方法，可以查阅我们的 Gemini API 速率限制完全指南。
几乎没有排错指南提到的一个重要细节是失败请求的计费问题。当你收到 429 错误时，请求在任何计算发生之前就被拒绝了，这意味着你不会为被速率限制的请求付费。503 错误同样如此——Google 不会对其服务器无法处理的请求收费。这意味着你可以放心地实施重试逻辑，不用担心因为失败的尝试而累积费用。但是，如果你的请求已经被部分处理后才超时（504），计费行为可能不同——请在 Google AI Studio 的使用面板中确认。
如果你持续遇到速率限制并想要更简单的解决方案，像 laozhang.ai 这样的 API 代理服务可以跨多个账户聚合配额，实际上以约每张图 $0.05 的成本给你更高的吞吐量，无需自行管理等级升级。这在高峰使用期间特别有用，即使付费等级的限额也可能感觉不够。你也可以查看我们的 429 错误深度解析 了解高级速率限制管理策略，或者详细对比免费版与付费版的限额差异。
以下是一个可以直接放入项目的 Python 429 错误重试逻辑实现：
pythonimport time import random from google import genai def generate_with_retry(client, prompt, max_retries=5): """Generate image with exponential backoff for rate limits.""" for attempt in range(max_retries): try: response = client.models.generate_content( model="gemini-2.0-flash-exp", contents=prompt ) return response except Exception as e: if "429" in str(e) or "RESOURCE_EXHAUSTED" in str(e): wait = min(2 ** attempt + random.uniform(0, 1), 64) print(f"Rate limited. Waiting {wait:.1f}s (attempt {attempt+1})") time.sleep(wait) else: raise raise Exception("Max retries exceeded for rate limit errors")
服务器过载错误（503/502）——当 Google 也扛不住的时候
服务器过载错误与速率限制传达的信息本质上不同：问题不在于你的使用模式，而在于 Google 基础设施的容量。当你收到 503 UNAVAILABLE 或 502 Bad Gateway 错误时，意味着 Nano Banana Pro 模型的计算资源在全球所有用户中已经饱和。这个区别很重要，因为修复方法完全不同——无论你怎么更换 API 密钥或修改请求都无济于事。你需要等待容量释放，或者将请求路由到其他地方。
503 错误的出现时间呈现出高度可预测的规律。根据 2025 年底至 2026 年初的开发者社区报告，错误率高峰出现在 UTC 时间 10:00 到 14:00 之间，此时美国的早间用户和欧洲的下午用户同时在线。在这些时间窗口中，高达 45% 的 API 调用可能返回 503 错误。相比之下，UTC 时间 00:00 到 06:00 的窗口持续显示低于 8% 的错误率。如果你的应用可以接受批量处理而非实时生成，将图片生成任务安排在低峰时段是完全消除 503 错误的最有效策略。
2025 年下半年，随着 Nano Banana Pro 的受欢迎程度超出 Google 预配置的容量，情况变得更加严峻。2026 年 1 月，多位开发者报告 API 响应时间从通常的 20-40 秒飙升至 180 秒甚至更长，最终以 503 超时告终。Google 已承认容量限制，指出 Gemini 图片生成模型仍处于 Pre-GA（正式发布前）阶段，计算资源有限，根据全球需求进行动态管理。
生产级的应对方案是模型回退策略。 与其反复重试同一个过载的模型，不如将应用配置为在 503 错误持续出现时自动切换到备选模型。推荐的回退链是：首先尝试 Nano Banana Pro 以获得最佳质量，回退到 Gemini Flash 以获得更快的处理速度（图片质量略低），最后可选择回退到第三方服务作为兜底。以下是实际代码：
pythondef generate_with_fallback(prompt, client): """Try primary model, fall back on 503 errors.""" models = [ "gemini-2.0-flash-exp", # Primary: best quality "gemini-2.0-flash", # Fallback: faster, still good ] for model in models: try: response = client.models.generate_content( model=model, contents=prompt ) return response, model except Exception as e: if "503" in str(e) or "UNAVAILABLE" in str(e): print(f"{model} overloaded, trying next...") continue raise raise Exception("All models unavailable — try again in 5-10 minutes")
对于时间灵活性较高的应用场景，实施带有低峰调度的请求队列几乎可以完全消除 503 错误。核心认知是：503 错误是暂时的、依赖基础设施的——当服务器负载降低时会自行恢复，除了等待或重新路由之外，你无法采取任何措施来加速解决。
值得注意的是，503 错误在不同 Gemini 模型变体之间的表现差异很大。图片生成模型（Nano Banana Pro 所依赖的）比纯文本 Gemini 模型更容易受到过载影响，因为图片生成每次请求需要的 GPU 计算量远远更大。单次图片生成调用消耗的计算资源大约是同等长度文本响应的 10-50 倍，这解释了为什么你可能看到 Gemini API 的文本补全成功运行，同时图片请求却返回 503 错误——两种工作负载在 Google 基础设施内竞争不同的资源池。
IMAGE_SAFETY 错误——当你的合规内容被误判拦截
IMAGE_SAFETY 错误可以说是 Nano Banana Pro 中最令人沮丧的错误，因为它会拦截完全合规的内容。与有明确技术原因的速率限制或服务器错误不同，安全过滤器的触发往往显得随意——你可能成功生成同一主题十次，然后在第十一次被拦截。要理解这是怎么回事，你需要了解 Gemini 的安全系统实际上是如何工作的，因为它比大多数开发者认为的要复杂得多。
Google 为图片生成实施了两层安全过滤系统。第一层是可配置的安全设置，在生成开始之前评估你的输入提示词。它们涵盖四个危害类别：骚扰、仇恨言论、色情内容和危险内容。你可以通过 API 调整第一层的阈值，将每个类别的 safety_settings 设置为 BLOCK_NONE，这通常是开发者尝试的第一个修复方案。第二层是不可配置的输出过滤器，在图片生成之后扫描生成的图片——IMAGE_SAFETY 错误正是来自这里。没有任何 API 设置可以禁用第二层，因为 Google 在基础设施层面对所有用户、所有等级、始终强制执行。
实际的影响非常明确：当你在 API 响应中看到 finishReason: "SAFETY" 时，你需要判断是哪一层触发了拦截。如果响应中包含 safetyRatings 且特定 HARM_CATEGORY 条目显示 HIGH 概率分数，你触发的是第一层——可以通过调整安全设置配置来修复。如果响应只是返回一个 IMAGE_SAFETY 标记而没有详细的危害类别评分，你触发的是第二层的输出过滤器，唯一的应对方法是修改提示词。
Google 已公开承认他们的安全过滤器"变得比预期更加保守"，导致对明显属于编辑性、教育性或艺术性内容的误判。电商产品摄影、历史图像和人物肖像照特别容易触发误判。根据开发者经验报告，对于临界内容，提示词工程方法的实际成功率约为 70-80%。
真正有效的提示词工程策略遵循三个原则。第一，添加明确的艺术风格声明——指定"数字插画"、"水彩画"或"技术示意图"的提示词触发安全过滤器的频率远低于要求照片级写实效果的提示词。第二，提供场景上下文来阐明你的意图——描述场景的环境、目的和艺术框架可以消除过滤器可能负面解读的歧义。第三，由于图片生成具有随机性，简单地重试相同的提示词有时在后续尝试中就能生成通过审核的图片，而无需进行任何提示词修改。
如需更全面的内容过滤器应对方法，包括具体的提示词改写示例和进阶技巧，请参阅我们的绕过 Nano Banana Pro 内容过滤器指南，其中更详细地介绍了第一层配置和第二层应对方法的细节。
当 IMAGE_SAFETY 拦截在提示词修改后仍然持续存在时，你需要做出诚实的评估：某些内容类别将始终被拦截，无论怎么优化提示词都无法改变。CSAM 相关内容被永久拦截且没有任何绕过方法——这是合规且法律要求的。如果你的使用场景从根本上需要 Nano Banana Pro 持续拒绝生成的内容类型，切换到具有不同内容政策的其他图片生成服务是比无尽地迭代提示词更高效的选择。
内部错误（500）和其他服务器故障（504）
内部服务器错误和超时代表的故障模式与过载错误不同，尽管它们都源自 Google 这边。500 INTERNAL 错误意味着 Google 的处理管线中发生了意外的中断——可能是一个 Bug、配置问题，或者恰好影响到你特定请求的暂时性基础设施故障。504 DEADLINE_EXCEEDED 错误意味着你的请求被接受并开始处理，但在允许的超时窗口内未能完成。
500 和 503 错误之间的区别对你的重试策略很重要。503 错误可靠地表明容量问题，通常在几分钟内随着负载转移而解决。500 错误则更不可预测——它可能在重试时立即解决，也可能表明一个持续数小时的深层问题。实用的做法是对 500 错误实施指数退避重试（从 1 秒开始，翻倍增长至 32 秒，最多 5 次尝试），如果所有重试后错误仍然存在，至少等待 15 分钟后再尝试。对 500 错误进行快速密集的重试只会浪费你的时间，也不会帮助 Google 更快地解决底层问题。
超时错误（504）有一个常见的具体原因：生成超出处理时间限额的高分辨率或复杂图片。2026 年 1 月，开发者报告 4K 图片生成请求特别容易出现 504 超时，处理时间从正常的 20-40 秒膨胀到 180 秒甚至更长，直到超出截止时间。如果你持续遇到 504 错误，可以考虑降低请求中的图片复杂度或分辨率，或者在 HTTP 库中增加客户端超时设置。Google 的官方排错文档建议调整客户端超时作为 504 错误的首要修复方案。
Google 官方文档还提到了 Gemini 3 系列模型的一个重要注意事项：强烈建议将 temperature 参数保持在默认值 1.0。在较新模型中将 temperature 降低到 1.0 以下可能导致循环行为或性能下降，这可能表现为 500 错误或异常长的处理时间最终导致 504 超时。如果你已经自定义了 temperature 设置，在尝试其他修复方案之前，将其恢复到默认值是值得尝试的。
客户端错误（400/403）——修复你这边的问题
客户端错误是最容易诊断和修复的，因为问题完全出在你的请求或配置上，而不在 Google 的基础设施。400 INVALID_ARGUMENT 错误意味着你的请求体格式有误——可能是缺少必填字段、参数值无效或 JSON 语法问题。403 PERMISSION_DENIED 错误意味着你的 API 密钥不正确、已过期或缺少 Gemini API 所需的权限。
对于 400 错误，修复从对照官方 API 参考验证你的请求开始。常见原因包括：向仅支持文本的模型端点发送图片生成请求、使用不存在或已弃用的模型标识符、包含当前 API 版本不支持的参数，以及提供不支持格式的图片输入。错误响应通常包含一个描述性的 message 字段，可以精确定位具体问题——在尝试各种修复之前仔细阅读它。
一个经常被忽视的 400 错误原因是 FAILED_PRECONDITION 变体，它特别表示在你所在地区如果没有启用付费计划，免费层不可用。Google 限制了某些国家对 Gemini API 免费层的访问，在这些地区尝试使用 API 时不会返回你可能预期的 403，而是返回 400 错误。如果你看到这个错误并且你位于美国以外的地区，在 Google AI Studio 中启用付费计划通常可以立即解决。
对于 403 错误，请按以下顺序进行验证。首先，在 Google AI Studio 中确认你的 API 密钥有效且未被撤销。其次，验证密钥是否已被公开泄露——如果 Google 检测到密钥出现在公开代码仓库或网站上，他们会出于安全考虑自动撤销。第三，确保你的 Google Cloud 项目中已启用 Generative Language API。第四，如果你使用的是服务账号，验证 IAM 权限是否包含 Gemini API 访问所需的角色。关于如何正确获取和配置 API 密钥的完整流程，我们的 Nano Banana Pro API 密钥获取指南 涵盖了整个设置过程。
在 Gemini API 的上下文中，404 NOT_FOUND 错误通常意味着你引用的模型在你调用的端点上不存在。随着版本迭代，模型名称会发生变化——确保你使用的是当前的模型标识符。截至 2026 年 2 月，支持图片生成的模型标识符包括 gemini-2.0-flash-exp 及其变体。请查看官方模型页面获取最新可用的标识符。
构建错误弹性应用
如果你已经通读了上面的各个错误修复方案，你就理解了每种错误在单独出现时是如何工作的。下一步是构建一个无需人工干预就能优雅处理所有这些错误的应用。Nano Banana Pro 的生产级错误处理需要组合三种模式：针对暂时性错误的带随机偏移的指数退避、针对容量问题的模型回退链，以及针对持续性故障的熔断器逻辑。
以下 Python 类在一个可复用的组件中实现了所有三种模式。你可以直接将其放入项目中，用 resilient_generate() 替代原始的 API 调用。它通过适当的退避策略处理速率限制，在主模型过载时自动切换到备选模型，并在检测到持续性故障时停止重试，避免浪费时间和资源。
pythonimport time import random from google import genai class ResilientImageGenerator: """Production-ready Nano Banana Pro wrapper with full error handling.""" def __init__(self, api_key): self.client = genai.Client(api_key=api_key) self.models = [ "gemini-2.0-flash-exp", # Primary "gemini-2.0-flash", # Fallback ] self.consecutive_failures = 0 self.circuit_open_until = 0 def generate(self, prompt, max_retries=5): # Circuit breaker check if time.time() < self.circuit_open_until: remaining = int(self.circuit_open_until - time.time()) raise Exception(f"Circuit open. Retry in {remaining}s") for model in self.models: for attempt in range(max_retries): try: response = self.client.models.generate_content( model=model, contents=prompt ) self.consecutive_failures = 0 return response, model except Exception as e: err = str(e) if "429" in err or "RESOURCE_EXHAUSTED" in err: wait = min(2**attempt + random.uniform(0, 1), 64) time.sleep(wait) elif "503" in err or "UNAVAILABLE" in err: break # Try next model elif "500" in err or "INTERNAL" in err: wait = min(2**attempt + random.uniform(0, 1), 32) time.sleep(wait) elif "SAFETY" in err: raise # Don't retry safety blocks else: raise # All models failed self.consecutive_failures += 1 if self.consecutive_failures >= 3: self.circuit_open_until = time.time() + 300 raise Exception("All models and retries exhausted")
熔断器模式值得特别关注。在所有模型连续三次完全失败后，代码会停止尝试请求 5 分钟。这防止了你的应用在长时间中断期间消耗 API 调用次数和速率限制配额。熔断器在冷却期后自动重置，无需人工干预即可恢复正常运行。在生产系统中，你应该将每次熔断器激活都记录到监控平台——如果熔断器频繁打开（每天超过两次），这表明存在可能需要架构调整的系统性问题，比如在应用和 API 之间添加消息队列，或者配备备用的图片生成服务。
对于生产环境的监控，至少跟踪以下四个指标：每分钟总请求数、按类别（429/503/500/SAFETY）划分的错误率、平均响应时间和熔断器状态。当错误率飙升超过 20% 时发出告警，可以在用户注意到之前就给你提供服务降级的预警信号。大多数开发者只有在实际故障发生时才发现错误处理的缺陷——从第一天就实施结构化日志和监控，确保你拥有快速诊断和解决问题所需的数据。
对于 Node.js 开发者，等效的模式遵循相同的原则。对每种错误类型进行分类，应用适当的响应（速率限制则等待，过载则切换模型，安全拦截则停止），并跟踪故障模式以实现熔断器逻辑。重试延迟、模型回退顺序和熔断器阈值都应该通过环境变量进行配置而不是硬编码，这样你可以在生产环境中调整行为而无需重新部署应用。
当所有方法都不管用——替代方案和后续步骤
有时候，即使按照本指南中的每个修复方案操作，错误仍然持续。这并不是你的失败——它反映了 Nano Banana Pro 仍处于 Pre-GA 阶段的现实，存在任何个体开发者都无法控制的固有可靠性限制。知道何时停止调试并转向替代方案，本身就是一项非常有价值的能力。
你应该停止当前方案的信号：你的错误在多个重试周期后已经持续超过 30 分钟、你看到的是 PROHIBITED_CONTENT 而不是 IMAGE_SAFETY（表明内容类别本身被拦截而不是误判），或者多种错误类型同时出现（表明更广泛的服务降级）。在这些情况下，继续重试只会浪费你的时间而不会改善结果。
替代 API 服务商提供了实用的备选方案。像 laozhang.ai 这样的服务通过聚合基础设施提供对相同 Gemini 图片生成模型的访问，每张图约 $0.05，通常具有更高的有效速率限制，因为配额是跨账户池化的。对于生产应用，配置好一个随时可以在主服务中断时激活的备用服务商是标准做法。你可以查看低价 Gemini 图片 API 替代方案了解服务商、定价和可靠性指标的详细对比。
Google 生态系统内的升级路径包括：在 Google AI 开发者论坛上报告持续性问题（Google 员工会积极监控帖子）、在 Google Cloud 状态面板上检查是否有影响 Gemini 服务的正在进行的事件，以及如果你在付费等级上，可以通过 Google Cloud Console 提交支持工单获取优先协助。
长期前景是积极的——Google 持续投资扩展 Nano Banana Pro 的基础设施，每个主要版本发布都在改善容量和错误率。从实验性到生产级基础设施的过渡正在进行中，Google 的工程团队正在积极为图片生成工作负载分配专用容量。但在模型达到正式发布（GA）状态并具有保证的 SLA 和公开的可用性承诺之前，将错误弹性和服务商冗余内置到你的应用中不仅仅是好的实践——对于任何图片生成可靠性关乎用户体验的应用来说，这是必须的。
FAQ
为什么 Nano Banana Pro 一直提示"过载"，即使我只发了很少的请求？
503"过载"错误不是关于你个人的使用量——它反映的是全局服务器容量。当数百万用户同时调用 Nano Banana Pro API 时，无论你个人发送了多少请求，服务器都会达到容量上限。最可靠的修复方法是将请求安排在低峰时段（UTC 时间 00:00 到 06:00），根据 2026 年初的社区数据，此时错误率降至 8% 以下。
如何修复合规内容的 IMAGE_SAFETY 错误？
Google 使用两层安全系统。第一层（可配置）可以通过在 API 调用中将 safety_settings 设置为 BLOCK_NONE 来调整。第二层（不可配置）扫描生成的图片且无法禁用。对于第二层拦截，用明确的艺术风格声明（如"数字插画"或"水彩画"）重新措辞你的提示词，添加场景上下文并重试——由于生成的随机性，相同的提示词可能在后续尝试中通过审核。临界内容的成功率约为 70-80%。
失败的 API 请求返回错误时是否会被收费？
不会。返回 429（速率限制）、503（过载）或 400/403（客户端错误）的请求不会被计费，因为没有实际生成发生。Google 只对成功完成并返回生成图片的请求收费。但是，如果请求在失败前已经部分处理（500 或 504 超时），部分完成操作的计费行为可能不同——请在 Google AI Studio 使用面板中确认。这意味着你可以放心地实施激进的重试逻辑：即使你的代码对失败的请求重试了几十次，你只会为最终成功返回图片的那一次被收费。
免费层用户当前的 Nano Banana Pro 速率限制是多少？
截至 2026 年 2 月，免费层用户每分钟约可生成 2 张图片（IPM），每分钟 15 个请求（RPM），每天约 50 个图片生成请求（RPD）。每日配额在太平洋时间午夜重置，每分钟配额每 60 秒重置。注意 Google 在 2025 年 12 月 7 日调整了配额，所以你之前记住的限制可能已经不准确了。很多开发者忽略的关键细节是这些限制同时按 API 密钥和项目进行强制执行——如果你在同一个 Google Cloud 项目中有多个 API 密钥，它们共享同一个配额池，而不是拥有独立的限额。
是否应该升级到付费等级来避免速率限制错误？
这取决于你的使用模式和遇到的错误类型。如果你在正常使用中每小时触发 429 错误超过几次，每月 $19.99 的 Tier 1 计划提供 10 IPM 和 250 RPD——5 倍的提升，可以消除中小型项目的大部分速率限制问题。对于服务多个用户的生产应用，Tier 2 或更高等级的 20+ IPM 和 1000+ RPD 配额值得投资。但是，升级对 503 服务器过载错误或 IMAGE_SAFETY 拦截没有帮助，因为它们分别由完全不同的因素导致——服务器容量和内容过滤。升级之前，先确认你的错误是否真的是 429 速率限制，还是被错误识别的 503 过载错误，因为两者的修复方法根本不同。
503 错误和 429 错误有什么区别？
429 错误意味着你个人超出了分配的配额——它由你的使用模式触发，在 60 秒内（RPM 限制）或太平洋时间午夜（每日限制）重置。你可以通过升级等级或分散请求来防止 429 错误。503 错误意味着 Google 的服务器在所有用户全局范围内过载——它不是由你的使用量导致的，在整体服务器需求降低时自行恢复。升级等级无法修复 503 错误，因为问题不在于你的配额而在于 Google 的基础设施容量。修复策略完全不同：对于 429，等待或升级你的等级；对于 503，在低峰时段（UTC 00:00-06:00）安排请求，或实施模型回退逻辑自动尝试其他 Gemini 模型。