Gemini 3.1 Flash Image Preview（Nano Banana 2）：2026 完整指南 — API 接入、定价与代码示例

Google 的 Gemini 3.1 Flash Image Preview 标志着 AI 图像生成领域的一个重要转折点。在开发者社区中被称为"Nano Banana 2"的这款模型，实现了几个月前许多人认为不可能的目标：以 Flash 级别的速度和价格，输出 Pro 级别的 4K 图像质量。截至 2026 年 2 月下旬，该模型已出现在 Vertex AI 目录中，并可通过 Gemini API 访问，成为目前 Google 提供的性价比最高的高分辨率图像生成选项。无论你是已经在使用 Nano Banana Pro 并希望降低成本，还是第一次评估 Google 的图像生成产品线，本指南都将为你提供从架构到 API 代码再到真实定价分析的全面解读。

要点速览

Gemini 3.1 Flash Image Preview（模型 ID：gemini-3.1-flash-image-preview），即 Nano Banana 2，是 Google 最新的图像生成模型，将 4K 分辨率输出与 Flash 级速度（4-6 秒）和成本效益完美结合。预估定价约为每张标准图像 $0.05，每张 4K 图像 $0.15 —— 比 Nano Banana Pro 便宜 37-63%，同时质量接近（根据 Skywork AI 基准测试，CLIPScore 为 0.319）。截至 2026 年 2 月下旬，该模型可通过 Gemini API 和 Vertex AI 访问，但尚未收到官方正式公告。对于大多数生产工作负载而言，它在 Google 图像生成产品线中实现了质量、速度和成本的最优平衡。

Gemini 3.1 Flash Image Preview 是什么？

要理解 Gemini 3.1 Flash Image Preview，首先需要了解它在 Google 快速演进的图像生成产品线中的位置。"Nano Banana"系列是 Google 为直接内置于 Gemini 模型的原生图像生成能力所起的品牌名称，而 Nano Banana 2 是这一系列的第三代产品。与 Imagen 4 等独立图像模型不同，这些 Nano Banana 模型具有原生的多模态能力 —— 它们能同时理解文本、图像和上下文，这使得它们能够支持比传统文生图流水线更加复杂的图像生成和编辑工作流。

初代 Nano Banana 于 2025 年 8 月作为 Gemini 2.5 Flash Image 的一部分发布，确立了在 Gemini 生态系统中提供快速、经济的图像生成这一概念。三个月后的 2025 年 11 月，Google 发布了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image Preview），将质量提升至工作室级别，支持 4K 输出、高级文本渲染以及用于复杂构图的"思考模式"。现在，Nano Banana 2 在这两个前代产品之间架起了桥梁。它基于 Gemini 3.1 Flash 架构构建 —— 这也是驱动 Google 于 2026 年 2 月 19 日发布的最快文本模型的同一引擎 —— 继承了 Pro 版本的 4K 分辨率能力，同时保持了 Flash 系列标志性的速度和成本优势。

模型 ID 为 gemini-3.1-flash-image-preview，根据开发者报告，它于 2026 年 2 月下旬出现在 Vertex AI 企业目录中。Google 尚未正式宣布，这意味着它目前处于软发布或预览阶段。对开发者来说，这意味着一个机会：提前获得一旦进入正式版就可能成为大规模图像生成默认选择的模型。架构的选择在这里非常重要 —— Flash 模型专门针对大规模部署进行了优化，推理成本比 Pro 系列低 30-50%，同时请求处理速度显著更快。

一个重要的区分是 Nano Banana 2 不是什么。在需要绝对最高质量、最大参考图像支持（最多 14 张图像）或 Google 搜索实时数据驱动图像的场景中，它并非 Nano Banana Pro 的替代品。你可以将它理解为"甜蜜点"模型 —— 当你需要以生产规模获得 4K 质量但不想支付 Pro 价格时，它就是你的首选。

这个领域的命名规则值得简要说明，因为对于首次接触该生态系统的开发者来说，确实容易混淆。"Nano Banana"是社区为 Gemini 模型家族中 Google 的原生图像生成能力采用的代号。"Nano Banana"后面的数字大致对应代际：初代属于 Gemini 2.5，Pro 属于 Gemini 3，而 Nano Banana 2 属于 Gemini 3.1。"Flash"表示该模型针对速度和成本效率进行了优化，"Preview"则表示该模型已可使用但尚未正式宣布全面可用。当你在 API 文档中看到模型 ID gemini-3.1-flash-image-preview 时，这就是你在所有代码中使用的标准标识符 —— Nano Banana 这一命名纯粹是开发者社区为了方便引用而采用的约定。

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro vs 初代 Nano Banana — 全面对比

在 Google 的三款 Nano Banana 模型之间做选择，直接影响你的项目预算、性能和输出质量。与其只呈现一个简单的功能矩阵，不如让我们深入分析那些真正影响实际开发决策的核心差异。以下分析基于 Skywork AI 测试套件的基准数据和 Google 的官方规格说明（ai.google.dev，2026 年 2 月）。

最显著的差异在于速度与质量的权衡。Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）生成图像大约需要 8-12 秒，输出质量最高，多语言文本渲染错误率低于 10%，单个工作流中最多可处理 14 张参考图像。初代 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）仅需 2-3 秒但分辨率限制在 1K，非常适合缩略图生成或快速原型设计等大批量、低分辨率任务。Nano Banana 2 恰好位于两者之间：4-6 秒的生成时间加上 4K 输出能力，Skywork AI 基准测试中 CLIPScore 为 0.319 ± 0.006 —— 仅略低于 Pro 质量，同时批量吞吐量测试中速度快 8-34%。

定价方面同样引人注目。在标准分辨率（1024x1024）下，初代 Nano Banana 通过 Gemini API 每张图像收费 $0.039（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月）。Nano Banana Pro 在标准分辨率下每张 $0.134，4K 输出每张 $0.24。社区分析和早期 API 测试表明，Nano Banana 2 的定价约为标准图像每张 $0.05，4K 约每张 $0.15 —— 相同分辨率下比 Pro 节省 37-63%。对于每月生成 10,000 张 4K 图像的开发者来说，这意味着 Pro 每月 $2,400 与 Nano Banana 2 约 $1,500 之间的差距，每月节省 $900。

对于一直在使用 Nano Banana Pro 但觉得大批量工作流成本过高的开发者来说，Nano Banana 2 提供了一个实用的折中方案。如果你的使用场景不需要 Pro 的最大参考图像支持或绝对最佳的文本渲染，Flash 变体以大约 60% 的成本提供约 90% 的质量 —— 这一比例对于大多数生产应用来说都是划算的。有关 Pro 变体的详细定价分析，请查看 Gemini 3 Pro Image 定价详解。

如何获取 Gemini 3.1 Flash Image Preview 的访问权限

由于 Nano Banana 2 目前处于预览阶段，访问方式可能因你阅读本指南的时间而异。截至 2026 年 2 月 26 日，开发者已确认可通过多个渠道访问，流程与之前 Gemini 模型发布时的模式一致。最快的上手路径取决于你是想交互式地体验还是直接通过 API 集成。

Google AI Studio 仍然是初始测试最便捷的入口。进入 AI Studio playground 并选择图像生成模式。如果模型选择器中出现了 gemini-3.1-flash-image-preview，你就可以立即用文本提示开始生成图像。这种方式只需要一个 Google 账号 —— 免费层无需 API 密钥或账单设置。免费层通常允许有限的每分钟和每日请求数，但对于评估和原型设计来说已经足够。有关所有 Gemini 模型的当前免费层限制，请参考 Gemini API 速率限制指南。

Vertex AI（Google Cloud）提供企业级访问，具有更高的速率限制和 SLA 保障。该模型已在 Vertex AI 模型目录中被发现，这意味着 Google Cloud 客户可以在现有基础设施中部署它。这条路径需要启用了计费的 Google Cloud 项目，但能提供生产工作负载所需的可靠性。如果你之前通过 Vertex AI 使用过 Nano Banana Pro，Nano Banana 2 的集成流程几乎完全相同 —— 你只需在现有代码中更改模型标识符即可。

Gemini 开发者 API 是生产应用中最灵活且最广泛使用的程序化访问选项。你需要从 Google AI Studio 获取一个 API 密钥（只需 Google 账号即可免费创建），如果需要超出免费层配额，还可选择开通计费账户。该 API 同时支持 Google 原生 SDK 格式和 OpenAI 兼容端点，这意味着你通常只需更改代码中的模型名称字符串即可切换到此模型。对于使用第三方 API 聚合服务的开发者，laozhang.ai 等服务通过统一的 OpenAI 兼容接口提供访问，在同时使用多个 AI 模型时可以简化集成流程。

完整 API 指南：Python、JavaScript 和 cURL 示例

从零开始到生成第一张 Nano Banana 2 图像，所需的代码量非常少。Gemini API 在所有模型中都遵循一致的模式，因此如果你之前使用过任何 Gemini 模型，过渡将非常顺畅。以下是包含完善错误处理和 base64 图像解码的完整生产级示例 —— 而非大多数文档中仅包含理想路径的最简代码片段。

Python（Google GenAI SDK）

python
import google.generativeai as genai
import base64
from pathlib import Path


genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# 初始化模型
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")

# 生成图像
response = model.generate_content(
    "A serene Japanese garden with cherry blossoms, "
    "koi pond reflecting the sunset, photorealistic 4K quality",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["image", "text"],
    ),
)

# 提取并保存图像
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, "inline_data") and part.inline_data:
        image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
        Path("output.png").write_bytes(image_data)
        print(f"Image saved: {len(image_data)} bytes")
        break

JavaScript（Node.js）

javascript
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const fs = require("fs");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");

async function generateImage() {
  const model = genAI.getGenerativeModel({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  });

  const result = await model.generateContent({
    contents: [{
      role: "user",
      parts: [{ text: "A futuristic cityscape at night with neon lights, cyberpunk style, 4K" }]
    }],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["image", "text"],
    },
  });

  const response = result.response;
  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.inlineData) {
      const buffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      fs.writeFileSync("output.png", buffer);
      console.log(`Image saved: ${buffer.length} bytes`);
      break;
    }
  }
}

generateImage().catch(console.error);

cURL（REST API）

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "A professional product photo of a ceramic coffee mug on a marble surface, soft studio lighting, 4K"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["image", "text"]
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
resp = json.load(sys.stdin)
for part in resp['candidates'][0]['content']['parts']:
    if 'inlineData' in part:
        with open('output.png', 'wb') as f:
            f.write(base64.b64decode(part['inlineData']['data']))
        print('Image saved successfully')
        break
"

OpenAI 兼容格式

许多开发者更倾向于使用 OpenAI SDK 格式，尤其是在管理多个 AI 提供商时。Gemini API 通过兼容端点支持此格式，第三方聚合服务也以同样方式提供 Nano Banana 2。对于那些已经标准化使用 OpenAI 客户端库并希望在不重写集成层的情况下测试 Google 图像生成能力的团队来说，这种方式尤其有价值。具体如下：

python
from openai import OpenAI

# 使用 OpenAI 兼容端点
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Generate a watercolor painting of a mountain landscape at sunrise"}
    ],
)

# 根据提供商的格式处理响应
print(response.choices[0].message.content)

在所有这些示例中，需要重点关注的参数是 responseModalities（必须包含 "image" 才能触发图像生成）和模型标识符字符串。所有生成的图像都以 base64 编码的 PNG 或 JPEG 数据返回，并嵌入了 SynthID 水印以供真实性验证。API 通过 Google 的 Batch API 支持批量处理，该服务以 24 小时的交付窗口为代价提供 50% 的固定折扣 —— 对于非实时性工作负载来说是一种强大的成本优化策略。

对于构建生产集成的开发者，有几个实现细节值得特别说明。响应格式可能会因模型是否决定在图像旁附带文本而略有不同 —— 请始终遍历响应中的所有 parts，而不是假设第一个 part 包含图像。图像生成请求同时消耗输入 token（提示词）和输出 token（生成的图像数据），因此你的账单将反映这两个部分。图像理解的输入 token 成本仅为每 560 个 token $0.0011（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月），这使得提示词实验相比输出生成成本几乎可以忽略不计。对于需要优雅处理错误的应用，建议实现熔断器模式：如果在 60 秒窗口内连续三个请求失败，暂停请求 30 秒后再重试。这可以防止模型容量暂时受限时出现级联故障，并在服务恢复后保持你的 API 配额健康。

定价深度分析 — Nano Banana 2 的真实成本

要真正理解 Nano Banana 2 的成本，需要看到每张图像标价之外的完整图景。Google 的 Gemini API 定价结构（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月）将基于 token 的文本/提示处理计费与按图像输出计费相结合，而且有多种折扣机制可以大幅降低你的实际成本。让我们通过与生产部署相关的真实场景来逐一解析这些数字。

基准定价将 Nano Banana 2 定位为 4K 图像生成领域明确的性价比领导者。根据社区分析和早期 API 测试，预计标准分辨率（1024×1024）每张约 $0.05，4K（4096×4096）每张约 $0.15。作为参考，以下是截至 2026 年 2 月所有主流图像生成 API 的对比：

三种成本优化策略可以进一步降低这些数字。首先，通过 Google 的 Batch API 进行批量处理可享受 50% 的固定折扣，使 Nano Banana 2 的有效成本降至每张标准图像约 $0.025，每张 4K 图像约 $0.075。代价是 24 小时的处理窗口，这对于商品目录生成、营销素材创建或任何非实时工作流来说完全可行。其次，上下文缓存在重复发送相似提示时可降低 75% 的输入 token 成本 —— 这在风格一致的品牌素材生成中非常常见。第三，通过提示词优化减少生成提示中不必要的 token，直接降低每次请求中文本处理的成本。

举一个具体的成本案例：假设一个 SaaS 平台需要生成产品效果图。每月 5,000 张 4K 图像，标准定价下成本约为 $750，使用批量处理约为 $375，结合批量处理加提示词优化可能低于 $300。相比之下，同等量级的 Nano Banana Pro：标准 $1,200 或批量 $600 —— Flash 变体在各级别都节省 37-50%。如果你希望进一步降低成本，我们的 Gemini 图像生成最低价格指南 涵盖了更多策略，包括多模型路由以及通过 laozhang.ai 等 API 聚合服务获取更具竞争力的每张图像价格。如果你想全面了解 Google 的图像模型与所有主流提供商的对比情况，2026 年 AI 图像 API 全面对比 提供了完整的市场全景。

从 Nano Banana Pro 迁移到 Nano Banana 2

对于已经在生产环境中运行 Nano Banana Pro 的开发者来说，迁移到 Nano Banana 2 在操作上很简单，但在策略上需要仔细考量。API 接口几乎完全相同 —— 大多数情况下，你只需将代码中的一个字符串从 gemini-3-pro-image-preview 改为 gemini-3.1-flash-image-preview。然而，两个模型之间的行为差异意味着你应该将此视为有计划的迁移，而非盲目的查找替换操作。

对于大多数工作负载来说，迁移在经济上是合理的，但有几个特定场景应该继续使用 Pro。如果你的应用依赖于每次请求超过 6 张参考图像，Pro 最多支持 14 张参考图像的能力仍然无可匹敌。同样，如果你的输出要求多语言内容的精确文本渲染 —— 特别是阿拉伯文或梵文等复杂文字系统 —— Pro 低于 10% 的错误率相比 Flash 预估的 90% 准确率具有明确的质量优势。对于创意应用中最后 5% 的视觉质量至关重要的场景（奢侈品牌素材、艺术微喷、高端房产摄影），Pro 的"思考模式"能产出 Flash 更快的推理路径可能无法完全复制的精细构图。

对于其他所有场景 —— 电商产品图、社交媒体内容、UI 原型、营销材料、文档插图以及通用创意工作 —— 质量差异对大多数观众来说是察觉不到的，而成本差异却是实实在在的。实际的迁移过程包含三个步骤：首先，用你现有的提示词集通过 Nano Banana 2 生成图像，并与 Pro 的结果进行视觉对比（50-100 张样本）。其次，测量你实际的延迟改善（预期生成速度提升 40-60%）。第三，按当前使用量计算每月节省的费用，并判断质量上的权衡（如果有的话）是否值得这次切换。有关 Nano Banana 模型使用方法的详细指南，Nano Banana Pro 使用指南 涵盖了同样适用于 Flash 变体的基础概念。

许多团队采用的一种务实策略是双模型方案：将大部分请求（80-90%）路由到 Nano Banana 2 以获得速度和成本优势，同时将 Nano Banana Pro 保留给那些确实需要最高质量、大量参考图像或搜索实时数据的请求子集。这种混合方案通常能捕获 70-80% 的潜在成本节省，同时为真正需要的用例维持高质量。实现这种路由只需在 API 调用层添加一个简单的条件判断 —— 无需任何基础设施变更。

实际迁移所需的代码改动在大多数实现中是极其微小的。以下是各语言中的关键一行代码：

python
# 迁移前（Nano Banana Pro）
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
# 迁移后（Nano Banana 2）
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")

除了模型字符串的更改之外，在迁移测试阶段还有两个行为差异需要关注。首先，生成速度会显著提升 —— 在 Pro 上需要 8-12 秒的请求在 Flash 上应该在 4-6 秒内完成，这可能影响你应用中的超时配置。如果你设置了针对 Pro 速度的激进超时，你可能不需要更改它们，但如果你构建了按照 Pro 延迟特征校准的重试逻辑，你可能需要收紧这些窗口，以便更快地捕获实际错误，而不是在不必要的超时等待中浪费时间。其次，虽然大多数内容类型的质量非常接近，但你可能会注意到两个模型在处理极其详细的提示词时的微妙差异 —— Pro 倾向于更忠实地还原复杂提示中的每个元素，而 Flash 偶尔会优先处理视觉上最突出的元素。将你最常用的 50-100 个提示词在两个模型上并行运行，可以获得针对你实际使用场景的具体质量对比，而不是依赖通用基准分数。

生产环境最佳实践

在生产环境中运行 Nano Banana 2 需要关注适用于任何预览阶段 API 模型的基本原则，以及一些经验丰富的开发者在使用早期 Nano Banana 版本时积累的图像生成特定注意事项。以下实践来源于开发者论坛和 Google 官方最佳实践文档中记录的数千个生产部署案例的社区经验。

速率限制管理是首要的运营关注点。预览模型通常以保守的速率限制启动 —— 免费层预计 5-15 RPM，付费层 100-500+ RPM，这与 Google 已建立的层级体系一致（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月）。在你的重试逻辑中实现带有随机抖动的指数退避，并考虑使用请求队列来平滑流量峰值。如果你频繁触及速率限制，Batch API 的 50% 折扣就变得更加有吸引力，因为它在 24 小时窗口内异步处理请求，有效绕过了每分钟的速率限制。

用于提升图像质量的提示词工程是真正体现功力的地方。Nano Banana 2 对结构化的提示词响应良好 —— 明确指定主题、风格、构图、光线和分辨率。不要用"一只猫坐在椅子上"，试试"一只虎斑猫坐在中世纪现代风格的木椅上，左侧窗户柔光，浅景深，照片写实，4K 分辨率"。提示词的具体程度直接关联输出质量 —— 这正是 Flash 模型通过正确的提示技巧能接近 Pro 级结果的关键所在。加入否定术语如"no text artifacts, no extra limbs"也有助于引导模型避开常见的生成问题。

错误处理和可靠性模式值得认真实现，因为预览模型偶尔可能表现出与稳定版本不同的错误特征。开发者遇到的最常见问题包括峰值使用期间的临时容量限制（503 错误）、边缘案例提示词的内容策略拒绝，以及 base64 响应中偶尔出现的格式不一致。在构建集成时加入优雅的回退逻辑：如果 Nano Banana 2 返回错误，自动重试一次，然后对非关键请求回退到初代 Nano Banana 或 Imagen 4 Fast。这确保了即使在模型稳定性波动期间，你的应用也能保持响应。有关整个 Nano Banana 家族的全面故障排查指南，错误处理参考 涵盖了所有已记录的错误代码和解决策略。

流水线中的质量验证在大规模运营时至关重要。对常见的生成瑕疵实施自动检查：空白或接近空白的图像（检查文件大小阈值 —— 有效的 4K PNG 应超过 500KB）、存在文本渲染错误的图像（如果文本输出对你的使用场景至关重要），以及不符合预期宽高比的图像。在将生成内容呈现给用户之前，简单地检查图像尺寸和文件大小就能捕获大多数边缘情况的失败。

版本管理和模型生命周期规划对于任何基于预览模型构建的团队都值得从战略角度加以关注。Google 的历史记录显示，预览模型通常在 4-8 周内进入正式可用阶段，且 API 接口在此过渡期间保持一致。然而，在预览版和正式版之间，输出质量和行为可能会随着 Google 整合反馈和微调模型而略有变化。实际意义是，你应该避免在测试中硬编码精确的视觉期望值（特定像素颜色、精确构图）。取而代之的是，按更宽泛的标准进行验证：正确的宽高比、最小文件大小、成功解码，以及可选的基于 CLIP 的参考提示词相似度分数。这种方法确保你的流水线在模型版本过渡时保持稳健。此外，保持通过配置而非代码更改来切换模型标识符的能力 —— 当 gemini-3.1-flash-image（不带"preview"后缀）最终发布时，你会希望能顺畅过渡而无需部署代码。

监控与可观测性是生产就绪的最后一块拼图。跟踪关键指标，包括平均生成延迟（基准预期 4-6 秒）、按错误代码分类的错误率、平均图像文件大小以及随时间变化的每张图像成本。设置异常告警 —— 平均文件大小突然下降可能表明模型正在生成空白或降质图像，而 429（速率限制）错误的激增则表明你需要调整请求频率。这些运营信号对于维护可靠的图像生成服务而言，与创意输出质量同等重要。

常见问题解答

Gemini 3.1 Flash Image Preview 已经正式发布了吗？

截至 2026 年 2 月 26 日，该模型已出现在 Vertex AI 目录中，并可通过 Gemini API 访问，但 Google 尚未发布正式的公开公告。Reddit 和其他论坛上的开发者社区报告确认它功能正常且可以生成图像，可以将其描述为软发布或早期预览阶段。根据 Google 的典型模型发布模式 —— Gemini 3.1 Pro 于 2026 年 2 月 19 日发布 —— Flash 图像变体预计将在未来几周内收到正式公告，可能在 2026 年 3 月。在预览期间，API 对免费层和付费层用户都完全可用，因此目前开始使用该模型开发不存在技术障碍。主要的实际考虑是预览模型可能在不通知的情况下接收微小的行为更新，因此请在构建集成时考虑到这种灵活性。

Nano Banana 2 与 OpenAI 的 GPT Image 1 相比如何？

这两个模型面向不同的价格-性能层级和架构方案。GPT Image 1 High 质量在 1024×1024 下每张 $0.167，没有原生 4K 选项，而 Nano Banana 2 预计生成 4K 图像每张约 $0.15 —— 以更低的价格提供四倍的像素数。在标准 1K 分辨率下，Nano Banana 2 每张约 $0.05 略高于 GPT Image 1 Medium（$0.042），但提供了在需要时升级到 4K 的选项，这是 GPT Image 1 原生无法做到的。质量对比是主观的，取决于你的具体使用场景，但 Google 的 Nano Banana 家族在独立基准测试中表现强劲，尤其在文本渲染准确性和信息图生成方面。OpenAI 保持优势的一个领域是其成熟的 DALL-E 生态系统集成和内置编辑工具，而 Google 的优势在于构建在 Gemini 架构内而非独立图像模型所带来的多模态上下文理解能力。

可以免费使用 Nano Banana 2 吗？

Gemini API 免费层通常包含有限的图像生成能力。根据 Flash 级模型的既有模式（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月），预计免费层 5-15 RPM 和 20-100 RPD。这对于测试、原型设计和小型个人项目来说已经足够，但不适用于大规模的生产工作负载。免费层的数据可能被用于改进 Google 产品，而付费层的数据则不会 —— 这对于处理敏感或专有内容的应用来说是一个重要区别。要开始使用免费层，你只需要一个 Google 账号和通过 Google AI Studio 生成的 API 密钥，无需信用卡或账单设置。

Nano Banana 2 和 Imagen 4 有什么区别？

Imagen 4 是一款专用的文生图模型（起价 $0.02/张），擅长快速、直接的图像生成，但不具备任何多模态上下文理解能力。Nano Banana 2 基于 Gemini 3.1 Flash 多模态架构构建，提供对上下文的原生理解、多轮对话、图像编辑和参考图像支持 —— 这些都是 Imagen 4 不具备的能力。架构差异是根本性的：Imagen 4 孤立地处理文本提示，而 Nano Banana 2 可以分析现有图像、在多轮生成中维持对话上下文，并产出基于丰富上下文理解的图像。如果你不需要编辑或上下文功能，只要以最低成本进行原始的文本到图像转换，选择 Imagen 4；如果你需要对话式、上下文感知的方式来实现迭代优化和多图像工作流，选择 Nano Banana 2。

是否应该从 Nano Banana Pro 切换到 Nano Banana 2？

答案主要取决于你的使用量和质量要求。如果你的首要关注点是成本，且每月生成大量图像 —— 超过 1,000 张 —— 切换到 Nano Banana 2 可以根据分辨率节省 37-63%。对于大多数标准使用场景，如电商产品图、社交媒体内容、文档图像和营销材料，Pro 和 Flash 之间的质量差异很小，成本节省明显值得这次切换。然而，如果你的工作流依赖于 Pro 独有的功能（14 张参考图像、搜索实时数据、奢侈品或艺术应用的绝对最高质量），那么在这些特定使用场景上保留 Pro，同时将大部分请求路由到 Flash 才是最优策略。许多生产团队发现，混合方案 —— 将 80-90% 的流量路由到 Nano Banana 2，将 Pro 保留给对质量有严格要求的请求 —— 能够兼得两者之长。