gensimに学習済みモデルを読み込ませたいが、モデルが大きすぎるため頻度の高い単語のみを軽量に読み込ませたい

Question

前提・実現したいこと

gensimを使って自然言語解析をしようとしています。
Fasttextの学習済みモデルを読み込ませたいのですが、すべてを読み込ませると重すぎたり、必要がなかったりするので30000語程度に切り出して軽量に読み込ませたいです。

limitでは制限できなかったのですが、何か読み込みを制限する方法等ございますか。
よろしくお願いいたします。

試したこと

https://stackoverflow.com/questions/43985180/is-there-a-way-to-load-the-wiki-fasttext-model-faster-with-load-word2vec-format

model = FastText.load_fasttext_format("wikien.bin", limit=100000)

TypeError: load_fasttext_format() got an unexpected keyword argument 'limit'

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

gensim 3.7.1