如何获取 Nano Banana Pro API Key：完整设置与集成指南（2026）

获取 Nano Banana Pro API Key 的方法很简单：访问 Google AI Studio，用 Google 账号登录，点击"Create API Key"即可。该 Key 适用于 gemini-3-pro-image-preview 模型，标准分辨率每张图片约 $0.134，4K 分辨率约 $0.24（2026 年 2 月数据）。大多数教程都会忽略一个关键细节：图片生成要求在 Google Cloud 项目上启用计费（Tier 1 或更高）——免费 API 层级不支持图片输出。本指南将带你完整走完从创建 API Key 到生成第一张图片的全部流程，包含 Python、Node.js 和 REST API 三种语言的完整代码示例。

要点速览

获取 Nano Banana Pro API Key 只需不到 5 分钟，但要成功生成第一张图片，你需要了解几个让大多数开发者踩坑的关键步骤。你需要在 aistudio.google.com/apikey 创建 Key，在 Google Cloud 项目上启用计费（免费层级无法生成图片），安装你偏好的 SDK，并使用模型 ID gemini-3-pro-image-preview。1K/2K 分辨率每张图片约 $0.134，Batch API 可享受 50% 折扣。本指南涵盖了三种语言的可运行代码、安全最佳实践，以及基于 Google 官方文档（2026 年 2 月验证）的完整定价详解。

什么是 Nano Banana Pro？为什么你需要 API Key？

在进入设置步骤之前，有必要了解你正在设置的是什么，以及为什么需要 API Key。这些背景知识能帮助你更好地决定使用哪个模型、如何配置项目，以及如何从一开始就优化成本。

Nano Banana Pro 是 Google Gemini 家族中当前的旗舰 AI 图片生成模型，模型 ID 为 gemini-3-pro-image-preview（Google AI 官方文档，2026 年 2 月）。与传统的纯文本 AI 模型不同，Nano Banana Pro 是一个原生多模态模型，能够在同一对话上下文中同时理解和生成图片。这意味着你可以发送文本提示词并收到高质量图片作为回应，或者发送已有图片并要求模型修改、扩展或重新创作。

Nano Banana Pro 与其姐妹模型 Nano Banana (Flash) 之间的区别非常重要，在获取 API Key 之前值得了解。Nano Banana Pro 支持最高 4K 分辨率（4096×4096 像素），具备通过 Thinking 模式实现的推理引导图片创建功能，并能结合搜索依据实现生成图片的真实世界准确性。Flash 变体使用模型 ID gemini-2.5-flash-image，生成图片的成本约为 Pro 的三分之一（每张 $0.039 对比 $0.134），但分辨率较低，且缺乏 Thinking 模式和 4K 功能。如需详细了解两者的差异，请参阅免费版与 Pro 版限制的完整对比。

Nano Banana Pro 相比独立图片生成器的特别之处在于其原生多模态能力。你可以在单次请求中提供最多 14 张参考图片，实现风格迁移、图片编辑和视觉合成等任务——这些在其他工具链中通常需要多个工具配合完成。该模型还支持 JSON 格式的结构化输出，当你需要将图片生成与元数据提取或自动后处理工作流结合时非常有用。其输入上下文窗口接受最多 65,536 个 token，输出可达 32,768 个 token（ai.google.dev/models，2026 年 2 月），为涉及文本推理和图片创建的复杂多轮对话提供了充足的空间。

API Key 是你的身份认证凭证——它告诉 Google 服务器你有权限访问 Gemini API。没有它，你发送的每个 API 请求都会被拒绝。Key 本身是一串字符（通常以"AIza"开头），你需要在 HTTP 请求中包含它，可以作为查询参数或在请求头中传递。每个 Key 绑定到一个特定的 Google Cloud 项目，该项目决定了你的计费、速率限制和可用配额。你可以为同一个项目创建多个 Key，这对于分隔不同应用或环境（例如开发与生产）非常有用。理解 Key 与项目之间的关系很重要，因为你的速率限制、计费和使用量追踪都发生在项目级别，而不是 Key 级别——为同一项目创建第二个 Key 并不会让你的配额翻倍。

分步指南：5 分钟获取你的 Nano Banana Pro API Key

获取 API Key 最快的途径是通过 Google AI Studio，这是 Google 面向开发者的 Gemini API 友好界面。虽然你也可以通过 Google Cloud Console 管理 API Key，但 AI Studio 大大简化了流程，也是 Google 官方文档推荐的方法。

第 1 步：登录 Google AI Studio。 导航到 aistudio.google.com 并用你的 Google 账号登录。任何标准的 Gmail 或 Google Workspace 账号都可以——你不需要单独的 Google Cloud 账号。如果这是你第一次访问 AI Studio，可能会提示你接受服务条款。界面会显示你已有的项目和 API Key（如果有的话）。

第 2 步：导航到 API Key 页面。 点击左侧边栏的"Get API Key"按钮，或直接访问 aistudio.google.com/apikey。此页面显示与你的 Google Cloud 项目关联的所有 API Key。如果你之前从未创建过 Google Cloud 项目，AI Studio 可以在下一步中自动为你创建。

第 3 步：创建你的 API Key。 点击"Create API Key"按钮。你会看到两个选项：在新项目中创建 Key 或在现有项目中创建 Key。对于大多数刚起步的开发者，选择"Create API key in new project"是最简单的路径。AI Studio 将自动创建一个 Google Cloud 项目、启用 Generative Language API 并生成你的 API Key——全部只需一次点击。整个过程大约 10 秒钟。

第 4 步：复制并安全存储你的 Key。 生成后，你的 API Key 将显示在屏幕上。点击复制按钮将其复制到剪贴板。这一点至关重要：立即将你的 API Key 存储在安全位置。不要直接粘贴到源代码中、提交到版本控制系统或公开分享。推荐的做法是将其存储在环境变量中（详见下文安全部分）。你的 Key 看起来类似 AIzaSyD... 后面跟着大约 35 个额外字符。

复制 Key 后，你可以运行快速测试来验证它是否有效。打开终端并执行以下 cURL 命令，将 YOUR_API_KEY 替换为你刚复制的 Key：

bash
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key=YOUR_API_KEY"

如果你的 Key 有效，你将收到一个 JSON 响应，列出可用模型，包括 gemini-3-pro-image-preview。如果收到错误，请仔细检查是否完整复制了 Key，没有多余的空格或换行符。

一个常见的困惑点是：Google AI Studio 和 Google Cloud Console 是同一底层基础设施的两个不同界面。在 AI Studio 创建的 API Key 在 Cloud Console 的 APIs & Services → Credentials 中也可见，反之亦然。AI Studio 设计为开发者友好的简化界面，而 Cloud Console 提供更精细的控制，如 API 限制、配额管理和计费配置。在设置过程中你会需要两个界面——AI Studio 用于创建 Key，Cloud Console 用于启用计费和配置限制。

值得注意的是，在 AI Studio 中创建的 API Key 会自动限定到 Generative Language API 的范围，这正是 Nano Banana Pro 图片生成所需要的。如果你通过 Cloud Console 创建 Key，可能需要手动为你的项目启用 Generative Language API，Key 才能与 Gemini 模型配合使用。

启用计费并了解层级系统

这是大多数开发者遇到的第一道障碍，也是几乎每个教程要么跳过、要么只一笔带过的步骤。Google AI Studio 的免费 API 层级允许你使用 Gemini 模型进行基于文本的 API 调用，但图片生成被明确排除在免费层级之外（Google AI 官方定价页面，2026 年 2 月）。如果你在未启用计费的情况下尝试生成图片，你将收到 RESOURCE_EXHAUSTED 错误——这很容易令人困惑，因为听起来像是速率限制问题，实际上是计费要求。关于解决此特定错误的详细指南，请参阅我们的 RESOURCE_EXHAUSTED 错误修复指南。

要启用计费，你需要将结算账号关联到与你的 API Key 关联的 Google Cloud 项目。首先访问 Google Cloud Console 并点击"Link a billing account"。你需要提供有效的付款方式（信用卡、借记卡，某些地区支持银行账户）。Google 不会预先收费——你只需为实际使用的 API 调用付费。启用计费后，你的项目自动进入 Tier 1，解锁图片生成能力。

Google 的 API 层级系统决定了你的速率限制和可用功能，了解它能帮你避免意外的限制。Free 层级提供基本的文本 API 访问，但完全不支持图片生成。Tier 1 在启用计费后激活（无最低消费要求），解锁图片生成并提供标准速率限制。Tier 2 需要累计消费 $250 或以上且至少 30 天，提供更高的速率限制。Tier 3 需要累计消费 $1,000 或以上且至少 30 天，提供最高可用速率限制（所有层级数据来自 ai.google.dev/rate-limits，2026 年 2 月）。对于图片生成，Tier 1 的速率限制通常允许标准用户每分钟生成 5-10 张图片，足以满足开发和中等规模的生产工作负载。

强烈建议设置预算提醒以防止意外收费。在 Google Cloud Console 中，导航到 Billing → Budgets & Alerts，为你的项目创建预算。你可以设置在达到你选择金额的 50%、90% 和 100% 时发出提醒——以 $10-20 作为开发起步是合理的。预算提醒会向你发送电子邮件通知，但不会自动停止你的 API 使用，因此如果你想要硬性消费限制，需要在应用代码中实现速率限制。

开发者常问的一个问题是，仅仅为了测试是否需要绑定信用卡。答案是肯定的——即使你计划在开发期间只花几美分，计费也需要有效的付款方式。不过，Google 经常为新的 Google Cloud 账户提供免费试用额度（$300），这可以抵消你的初始 API 费用。在开始之前，检查你的 Google Cloud Console 是否有可用的额度，因为它们可以覆盖大量的测试和原型开发工作。

生成你的第一张图片：Python、Node.js 和 REST API

API Key 创建完毕且计费已启用后，你就可以生成第一张图片了。以下是三种语言的完整可运行代码示例，你可以直接复制到项目中使用。每个示例都使用 gemini-3-pro-image-preview 模型根据文本提示词生成图片。

Python (google-genai SDK)

Python SDK 是与 Nano Banana Pro API 交互最流行的方式。先安装它，然后设置环境变量并运行生成代码：

bash
pip install google-genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="Generate a photorealistic image of a futuristic city skyline at sunset, with flying vehicles and neon lights reflecting off glass towers.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)


for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data is not None:
        image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
        with open("generated_image.png", "wb") as f:
            f.write(image_data)
        print(f"图片已保存！MIME 类型: {part.inline_data.mime_type}")
    elif part.text is not None:
        print(f"模型回复: {part.text}")

Node.js (@google/genai SDK)

对于 JavaScript 和 TypeScript 开发者，Google 提供了 @google/genai 包。这是官方维护的 SDK，其功能与 Python SDK 高度一致：

bash
npm install @google/genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

javascript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import fs from "fs";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

async function generateImage() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: "Generate a photorealistic image of a futuristic city skyline at sunset, with flying vehicles and neon lights reflecting off glass towers.",
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
    },
  });

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      fs.writeFileSync("generated_image.png", imageBuffer);
      console.log(`图片已保存！MIME 类型: ${part.inlineData.mimeType}`);
    } else if (part.text) {
      console.log(`模型回复: ${part.text}`);
    }
  }
}

generateImage();

REST API (cURL)

如果你偏好直接使用 HTTP API——这对于测试、调试或从没有官方 SDK 的语言集成非常有用——你可以使用 cURL 或任何 HTTP 客户端：

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent?key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": "Generate a photorealistic image of a futuristic city skyline at sunset."
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'

响应中将包含 base64 编码的图片，位于 candidates[0].content.parts 数组中。查找带有 inlineData 字段的 part——那就是你生成的图片。很多教程忽略的一个关键点：你必须在配置中包含 "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]。如果不包含，即使你要求模型生成图片，它也只会返回文本。此外，需要注意某些提示词可能触发内容安全过滤器，导致返回空响应而没有错误消息。关于在内容政策范围内工作的策略，请参阅我们的避免内容政策违规指南。

在为 Nano Banana Pro 编写提示词时，具体性会显著提升结果。与其写"一只猫"，不如尝试"一只逼真的虎斑猫坐在阳光照射的窗台上，柔和的背景虚化，使用 50mm 镜头拍摄"。该模型对摄影术语（光圈、镜头类型、光线方向）、艺术风格参考（水彩、油画、数字艺术）和构图指令（三分法则、居中、鸟瞰视角）都有良好的响应。对于生产应用，考虑构建一个提示词模板系统，注入一致的风格参数，同时允许面向用户的提示词专注于内容。

另一个实用的考虑是响应时间。标准 API 图片生成通常在 5-15 秒内完成，具体取决于复杂度和当前服务器负载。如果你的应用有严格的延迟要求，考虑异步生成图片并缓存结果。Batch API 虽然更便宜，但在 24 小时内交付结果而非几秒钟，因此不适合实时面向用户的应用。

API Key 安全最佳实践

保护你的 API Key 不是可选项——泄露的 Key 可能导致未经授权的使用，推高你的账单，而且无论谁发出的请求，Google 都会要求你为 Key 下产生的所有费用负责。本节涵盖了其他 Nano Banana Pro 教程目前都未包含的关键安全措施。

环境变量是最低标准。 永远不要在源代码中硬编码你的 API Key。相反，将其存储在环境变量中并在运行时读取。在项目根目录创建一个 .env 文件（并立即将 .env 添加到你的 .gitignore 文件中）：

bash
# .env 文件 - 永远不要提交到版本控制
GEMINI_API_KEY=AIzaSyD_your_key_here

在 Python 中，使用 python-dotenv 包自动加载：from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()。在 Node.js 中，使用 dotenv 包：import 'dotenv/config'。对于生产部署，使用你的平台的密钥管理服务（AWS Secrets Manager、Google Cloud Secret Manager、Vercel Environment Variables 等）。

限制你的 API Key 范围。 在 Google Cloud Console 的 APIs & Services → Credentials 中，你可以按 IP 地址、HTTP 引用来源或 API 服务限制每个 API Key。在开发期间，你可能会让 Key 保持不受限，但在生产环境中，你应该将其限制为仅使用的 API（在这种情况下是 Generative Language API）和你服务器的 IP 地址。这样，即使你的 Key 泄露，它也无法从未授权的位置或用于未授权的 API。

定期轮换你的 Key。 创建新的 API Key，更新你的应用以使用新 Key，验证一切正常后，删除旧 Key。这限制了如果 Key 在你不知情的情况下被泄露的暴露窗口。Google 通过 AI Studio 使这变得很简单——你可以为同一项目拥有多个活跃的 Key，从而实现零停机轮换。

设置计费提醒和配额。 如计费部分所述，Google Cloud Console 中的预算提醒会在消费接近阈值时通知你。此外，你可以在 IAM & Admin 部分配置每个项目的配额，为 API 使用设置硬限制。这创建了一个安全网：即使你的 Key 被泄露，攻击者的使用也会被你的配额设置所限制。合理的起始配置是每月 $20-50 的开发预算，在 50% 和 90% 时发出提醒。

主动监控你的 API Key 使用情况。 Google Cloud Console 在 APIs & Services → Dashboard 下提供详细的使用指标。你可以准确看到每个 API Key 发出了多少请求、使用量何时出现峰值，以及调用了哪些端点。如果你注意到异常模式——例如凌晨 3 点出现请求峰值而你的应用应该处于空闲状态——这是 Key 被泄露的早期指标。设置 Cloud Monitoring 提醒来监控异常流量模式，在简单的预算提醒之外增加了另一层保护。对于处理敏感数据的生产应用，考虑在客户端应用和 API 之间实现代理层，使实际的 API Key 永远不会离开你的服务器基础设施。

定价详解与成本优化

了解定价结构能帮助你为你的用例选择合适的模型和 API 模式。以下所有定价数据均来自 Google 官方文档，截至 2026 年 2 月验证。

Nano Banana Pro 基于 token 用量收费，输出 token 比输入 token 贵得多，因为图片生成发生在输出阶段。具体来说，输入成本为每百万 token $2.00，输出成本为每百万 token $120.00（ai.google.dev/pricing，2026 年 2 月）。由于典型的图片生成使用约 1,120 个输出 token，标准分辨率（1K 或 2K）的每张图片成本约为 $0.134。如果你以 4K 分辨率（4096×4096）生成，输出 token 数量增加，每张图片成本约为 $0.24。

Nano Banana（Flash 变体，gemini-2.5-flash-image）价格大幅降低：每百万输入 token $0.30，每百万输出 token $30.00，每张图片成本约 $0.039——比 Pro 便宜约 3.4 倍。代价是分辨率较低、不支持 4K，也没有 Thinking 模式。对于缩略图生成、社交媒体帖子或快速原型制作等许多应用，Flash 提供了极佳的性价比。

Batch API 是 Google 最强大的成本优化工具，所有模型统一享受 50% 折扣，代价是异步处理（结果在 24 小时内交付而非实时）。使用 Batch API，Nano Banana Pro 的每张图片成本降至约 $0.067，Nano Banana (Flash) 降至约 $0.020。如果你的应用可以容忍延迟结果——例如，夜间批量处理产品图片目录——那么 Batch API 应该是你的默认选择。

以实际场景来看这些成本：一个每天生成 100 张产品图片的 SaaS 应用，使用 Pro Standard 月费约 $402，使用 Pro Batch 约 $201，使用 Flash Standard 约 $117，使用 Flash Batch 仅约 $60。对于每周生成 5 张封面图片的个人博客，无论选择哪种模型和模式，月费都远低于 $3。Batch API 的 50% 折扣使其成为任何非实时工作负载的明显选择，除非你需要亚分钟级的响应时间，否则应将其作为默认方案。

对于直接访问 Google API 受限的地区的开发者，或者希望跨多个 AI 模型统一计费的用户，第三方 API 提供商如 laozhang.ai 提供 Nano Banana Pro 访问，费率通常低于官方定价的 50%——约每张图片 $0.05——无速率限制且集成简化。这对于使用多种 AI 服务（图片生成、文本模型、嵌入向量）并希望将 API 管理和计费整合到单一提供商的团队特别有用。如需 Nano Banana Pro 与竞品模型的深入对比，请参阅我们的 Nano Banana Pro vs Flux2 对比。

常见错误及快速修复

在使用 Nano Banana Pro API 时，你在设置过程中很可能会遇到以下五个错误中的至少一个。了解每个错误的含义和修复方法能节省数小时的调试时间。

API_KEY_INVALID(HTTP 400) 是最直接的错误——你的 API Key 格式不正确、已被删除或尚未激活。最常见的原因是从 AI Studio 复制 Key 时不小心复制了多余的空格或换行符。修复方法：在 aistudio.google.com/apikey 重新生成 Key，并仔细复制完整字符串，不要有前导或尾随空格。你可以使用上面设置部分描述的简单 cURL 测试来验证 Key 是否有效。

RESOURCE_EXHAUSTED(HTTP 429) 是新用户最容易困惑的错误，因为它看起来像是速率限制问题，但实际上几乎总是计费问题。如果你在免费层级上尝试生成图片，你会收到此错误，因为免费层级不支持图片生成。修复方法很简单：在你的 Google Cloud 项目上启用计费（参见上面的计费部分）。如果你已启用计费但仍看到此错误，那么确实是速率限制问题——你每分钟发送了太多请求。在代码中实现指数退避，或等待一分钟后重试。关于此特定错误的详细排查，我们的完整错误码参考和分步调试指南涵盖了每种可能的原因和解决方案。

PERMISSION_DENIED(HTTP 403) 表示你的 API Key 存在但缺少必要的权限。常见原因包括：你的项目未启用 Generative Language API、Key 设置了阻止你当前位置的 IP 或引用来源限制、或 Key 所属项目位于 Gemini API 不可用的区域。修复方法：检查 Cloud Console（APIs & Services → Credentials）中的 API Key 限制，并确保你的项目已启用 Generative Language API。

RATE_LIMIT_EXCEEDED(HTTP 429) 是真正的速率限制错误——你在允许的时间窗口内发送了太多请求。在免费层级，限制约为每分钟 5-10 个请求。在 Tier 1（已启用计费），限制增加到约每分钟 100-300 个请求（经验证文章数据，2026 年 2 月）。最佳修复方法是在代码中实现带抖动的指数退避，或使用 Batch API 处理批量操作——它有单独的、更宽松的配额。关于所有错误类型的全面排查，请访问我们的综合故障排除中心。

SAFETY / IMAGE_BLOCKED(HTTP 200 但图片为空) 是最微妙的错误，因为 API 返回 200 成功状态码但响应中没有图片数据。当你的提示词触发了 Google 的内容安全过滤器时就会发生这种情况。响应体将包含 finishReason 为 SAFETY 而不是 STOP。修复方法：重新措辞你的提示词，避免生成真实人脸、品牌标志、受版权保护的角色或可能被视为不当的内容。始终在尝试解码图片之前检查 response.candidates[0].content.parts 中是否存在 inlineData。

一个涵盖上述所有五种情况的健壮错误处理模式对生产应用至关重要。关键原则是：始终首先检查 HTTP 状态码，通过检查计费状态区分与计费相关的 429 错误和真正的速率限制，对速率限制错误实现带随机抖动因子的指数退避，永远不要假设 200 响应包含图片——始终验证响应 parts 中是否存在 inlineData。从一开始就将这些检查构建到你的 API 封装中，将在后续从开发扩展到生产工作负载时节省大量调试时间。

常见问题解答

Nano Banana Pro API 免费吗？ API Key 本身免费创建，你可以用它进行免费层级的文本 API 调用。但是，图片生成特别需要付费层级（Tier 1 或更高），这意味着你必须在 Google Cloud 项目上启用计费。API 没有图片生成的免费配额。如果你想在没有 API 费用的情况下尝试图片生成，Google AI Studio 的 Web 界面（非 API）可能通过面向消费者的 AI Pro 订阅（$19.99/月）提供有限的免费生成，但这与 API 访问是分开的。

Nano Banana 和 Nano Banana Pro 有什么区别？ Nano Banana (Flash) 使用模型 ID gemini-2.5-flash-image，每张图片约 $0.039——比 Pro 便宜约 3.4 倍。但它不支持 4K 分辨率、Thinking 模式和搜索依据。Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）提供最高质量的输出、4K 分辨率和推理引导生成等高级功能。对于对成本敏感或高批量的应用选择 Flash，当图片质量是首要考虑因素时选择 Pro。

生成的图片能保存多久？ 通过 API 以 base64 编码数据返回的图片是永久的——一旦你解码并保存它们，它们就永久存在于你的存储中。但是，如果你使用 API 提供的任何 URL 进行预览，这些 URL 是临时的，可能在几小时内过期。始终在收到响应后立即保存 base64 数据，而不是依赖预览 URL。关于此行为的更多详情，请参阅我们关于临时图片过期问题的文章。

一个 API Key 可以用于多个应用吗？ 可以，单个 API Key 可以在多个应用之间使用。但是，生产部署不建议这样做。如果一个应用的 Key 泄露，所有共享该 Key 的应用都会受到影响。最佳实践是在同一 Google Cloud 项目内为每个应用或环境（开发、预发布、生产）创建单独的 API Key，对于真正独立的应用使用独立的项目。

Nano Banana Pro 的速率限制是多少？ 速率限制取决于你的 API 层级。在免费层级，你大约获得每分钟 5-10 个请求（RPM）和每天 50-100 个请求（RPD），但图片生成不可用。在 Tier 1（已启用计费），限制增加到约 100-300 RPM，最高 10,000 RPD。图片生成有自己的速率维度，称为 IPM（每分钟图片数）。Batch API 有单独的配额，以队列 token 衡量，Tier 1 允许 Nano Banana Pro 使用 200 万个批量队列 token（ai.google.dev/rate-limits，2026 年 2 月）。

生成 1,000 张图片需要多少钱？ 使用 Nano Banana Pro 标准分辨率，1,000 张图片通过标准 API 约需 $134，使用 Batch API（50% 折扣）约 $67。使用 Nano Banana (Flash)，同样的 1,000 张图片标准约 $39，批量约 $20。要获得最低成本，Flash + Batch API 将每张图片价格降至约 $0.020——意味着 1,000 张图片仅需 $20。

我需要 Google Cloud 账号还是只需要 Google 账号？ 你需要一个标准的 Google 账号（Gmail）来访问 Google AI Studio 并创建 API Key。然而，当你创建第一个 API Key 时，AI Studio 会自动在后台为你创建一个 Google Cloud 项目。你不需要手动设置 Google Cloud 账号或浏览 Cloud Console 来完成基本的 API Key 创建。只有在启用计费、配置 API 限制或设置预算提醒时才需要直接访问 Cloud Console。从简单的 Google 账号到 Google Cloud 启用的项目的过渡是无缝的，由 AI Studio 自动处理。

我可以通过 Vertex AI 而不是 AI Studio 使用 Nano Banana Pro 吗？ 可以，两个平台都提供对相同底层 Gemini 模型的访问，但认证机制不同。使用 AI Studio，你使用 API Key（本指南介绍的方法）。使用 Vertex AI，你使用 Google Cloud 服务账号凭证和 OAuth 2.0 令牌，这提供了更精细的访问控制，适合企业部署。无论使用哪个平台访问 API，定价都是相同的。对于大多数个人开发者和小团队，AI Studio 配合 API Key 是最快且最简单的路径。当你需要 IAM 级别的访问控制、VPC 服务控制或符合特定企业安全框架时，Vertex AI 是更好的选择。