我一直在使用 Gemini API，最近我發現 Gemini API 的回應速度非常慢，與過去相比效能明顯下降。一個節點可能需要長達 12 分鐘才能完成，有時甚至無法輸出結果，出現 503 錯誤。
關於你的 n8n 設定的資訊
- n8n 版本：不確定
- 資料庫（預設值：SQLite）：不確定
- n8n EXECUTIONS_PROCESS 設定（預設值：own, main）：
- 執行 n8n 的方式（Docker、npm、n8n cloud、桌面應用）：Docker
- 作業系統：Mac
如果你使用的是 AI Studio 的免費版本，這是正常的情況。
你可能會想要切換到其他模型
n8n 中有免費方案？還是 Gemini 中有免費方案？
我指的是 Gemini（Google AI Studio）中的免費版本
你使用的模型也會發揮作用，特別是如果它非常受歡迎的話
我在第 1 層，但這與免費層相比有很大差異嗎?
503 錯誤代表模型在全球層級上超載。這並不反映您的帳戶狀態或您的配額。
- 全球需求：在尖峰時段，共享基礎設施根本無法處理大量的請求。
- 預覽模型：如果您使用的是「預覽」模型（例如 Gemini 3 Pro 或某些 2.5 版本），這些模型通常比「GA」（正式推出）模型不穩定，且更容易產生 503 錯誤。
您可以：
- 切換到 Gemini Flash：如果您使用的是 Gemini Pro，請切換到 Flash 版本。它的速度明顯更快，產生 503 錯誤的可能性也低得多。
- 檢查 n8n 重試設定：查看節點的「設定」標籤。如果「失敗時重試」已啟用，請減少重試次數或增加重試之間的延遲，以避免對已經超載的伺服器造成過多壓力。
- 減少內容：確保您沒有在提示中發送不必要的資料，因為較大的內容會增加逾時和 503 錯誤的可能性。
歡迎 @YEE_HAN_AW！
有一個值得與 kjooleng 的建議一起嘗試的選項：改用 Vertex AI 節點而不是 Gemini 節點。它使用 Google Cloud 的基礎設施而不是 AI Studio，因此對於持續的生產工作負載往往更穩定。你需要一個啟用了 Vertex AI API 的 Google Cloud 專案以及 n8n 中的服務帳戶憑證，但 Gemini 模型底層是相同的。如果你想繼續使用 AI Studio，gemini-2.0-flash（GA 版本，不是預覽版本）目前是最可靠的模型，能提供穩定的吞吐量。
我明白，我需要為此付費嗎？我在 Google AI Studio 中已經有信用額度
Google AI Studio 的額度無法轉移至 Vertex AI 或在 Vertex AI 上使用。
所以是的，您可能需要付費
是的。Gemini Nano Banana 模型—Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）和 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）—在 Vertex AI 上可用。