Nano Banana Pro，官方名称为 Gemini 3 Pro Image，是 Google DeepMind 最先进的 AI 图片生成模型，能够输出原生 4K 分辨率图像，并在多种语言中实现出色的文字渲染效果。你可以通过 Gemini 应用免费使用它，在 Google AI Studio 中进行交互式实验，或通过 Gemini API 以编程方式集成——1K-2K 分辨率的图片价格为每张 $0.134，4K 图片为每张 $0.24（Google AI，2026 年 2 月）。第三方 API 提供商如 laozhang.ai 则以每张 $0.05 的价格提供相同模型。本指南将带你了解每种访问路径、API 密钥设置、4K 生成技巧以及成本优化策略。
Nano Banana Pro 是什么？它和 Nano Banana 有什么区别？
如果你一直关注 Google 的 AI 图片生成模型，可能同时遇到过"Nano Banana"和"Nano Banana Pro"这两个名称，并对它们之间的区别感到困惑。命名确实容易混淆，但两者在质量和功能上存在显著差异。Nano Banana Pro 是 Google Gemini 3 Pro Image 模型的市场推广名称，于 2025 年 11 月 20 日作为 Gemini 3 系列发布的一部分正式推出（blog.google，2025 年 11 月）。它相比基于早期 Gemini 2.5 Flash 架构的原始 Nano Banana 模型，实现了重大飞跃。
在底层架构上，Nano Banana Pro 使用多模态 Transformer 架构，在统一模型中同时处理文本和图像 token。与 Stable Diffusion 或 Flux 等基于扩散模型的方式不同（它们通过迭代去噪过程生成图像），Nano Banana Pro 采用自回归方式生成图像——类似于语言模型生成文本的方式，只是使用的是视觉 token 而非文字 token。这种架构选择赋予了模型几个独特优势：它能更深入地理解上下文，因为处理文本提示和生成图像的是同一个模型；它能更准确地渲染文字，因为文本是其架构的原生组成部分；它还能在同一对话线程中同时执行图片生成和图片编辑。
两个模型之间最显著的差异在于输出质量和分辨率能力。原始 Nano Banana 在标准分辨率下能生成不错的图像，而 Nano Banana Pro 可以输出原生 4K 图像，分辨率高达 4096x4096 像素，每张图片约 1678 万像素。这不是放大或后期处理——模型原生生成高分辨率图像，意味着每个像素都由神经网络有意放置，而不是从较低分辨率插值而来。对于从事印刷材料、大屏显示或专业摄影应用的人来说，精细细节和纹理质量的差异是立竿见影的。
除了分辨率之外，Nano Banana Pro 在文字渲染方面表现出色，而这历来是 AI 图片生成最薄弱的环节之一。该模型能够准确渲染多种语言的文字，适合创建营销物料、带标签的产品效果图，或包含可读排版的社交媒体图片。模型还支持最多 14 张参考图像作为输入，并能在生成的图像中保持最多 5 个人物的一致性（WaveSpeed AI，2025 年 12 月），这为角色一致的故事讲述和品牌资产创作开辟了新的可能。如需全面对比所有 Gemini 3 模型（包括 Flash、Pro 和 Ultra 变体），我们的详细解读涵盖了整个系列的性能基准和价格对比。如果你好奇Nano Banana Pro 与 Flux 2 的对比结果，那篇对比文章深入探讨了质量差异、生成速度和价格。
如何访问 Nano Banana Pro（4 种方式详解）
选择正确的 Nano Banana Pro 访问方式取决于你的技术背景、需要生成多少图片，以及你打算如何使用它们。与许多只提供单一入口的 AI 工具不同，Nano Banana Pro 提供四条不同的访问路径，每条路径针对不同的用户画像。在开始之前先了解哪种方式适合你的工作流程，能帮你节省大量时间，甚至可能省下不少钱。
方式一：Gemini 应用(最简单的路径)
使用 Nano Banana Pro 生成图片最快的方式是通过 Gemini 网页应用（gemini.google.com）或移动端应用。只需打开一个对话，描述你想要的图片，Gemini 就会使用 Nano Banana Pro 模型来生成。免费用户每天大约可以生成 2 张 1K 分辨率的图片，而 Google AI Plus 订阅用户（$7.99/月，Google AI，2026 年 2 月）则享有显著更高的限额。Gemini 应用的一大优势是对话式编辑——你可以通过自然语言让它修改生成图片的特定元素，比如"让天空更有戏剧性"或"在左边加一个走路的人"。这种迭代工作流程是 API 无法复制的，它使 Gemini 应用成为创意探索的理想选择，特别是当你在不断打磨一个概念而非批量生成时。
方式二：Google AI Studio(交互式实验平台)
Google AI Studio（aistudio.google.com）在 Gemini 应用的简便性与 API 的完整功能之间提供了一个平衡点。它提供交互式界面，你可以在其中调整生成参数、测试不同分辨率、尝试各种宽高比，并查看正在生成的精确 API 请求。当你在学习 API 时这尤为有用，因为你可以直观地构建请求原型，然后直接将生成的代码复制到你的应用程序中。AI Studio 需要 Google Cloud 账单账户，但新账户可获得 $300 的免费额度，有效期 90 天（Google Cloud，2026 年 2 月），按 1K-2K 分辨率计算大约可以生成 2240 张图片——完全足够进行大量测试和原型设计。
方式三：Gemini API(完整的编程控制)
对于构建应用程序的开发者，Gemini API 通过 Python 和 JavaScript SDK 提供对 Nano Banana Pro 的完整编程访问。API 模型标识符为 gemini-3-pro-image-preview（Google AI 文档，2026 年 2 月）。这种方式让你完全控制所有参数：分辨率（1K、2K 或 4K）、宽高比（1:1、16:9、9:16、21:9、4:5 或 3:4）、输出图片数量以及安全设置。API 还支持批量处理，可为大批量任务降低约 50% 的成本。代价是你需要编程知识，并且必须在进行第一次 API 调用之前设置 Google Cloud 账单。
方式四：第三方 API 提供商
第三方提供商通过兼容 OpenAI 的 API 端点提供对相同 Nano Banana Pro 模型的访问，通常价格显著更低。像 laozhang.ai 这样的提供商，无论分辨率如何都只收 $0.05/张——与 Google 官方定价相比，1K-2K 图片节省 63%，4K 图片节省 79%（laozhang.ai，2026 年 2 月）。这些服务帮你处理 Google Cloud 账单、认证和基础设施，意味着你只需一个 API 密钥就能开始生成图片，无需任何 Google Cloud 设置。主要需要考虑的是你引入了第三方依赖，某些提供商可能有自己的速率限制或可用性约束。
如何获取 Nano Banana Pro API 密钥（完整设置教程）
设置 Nano Banana Pro 的 API 访问需要一个已启用账单的 Google Cloud 账户。如果你从未使用过 Google Cloud，这可能听起来有些复杂，但实际操作很简单，大约只需 10 分钟。你需要提前了解的关键信息是：Gemini 图片生成 API 没有永久免费层——你必须启用账单才能进行 API 调用。不过，Google 为新账户提供 $300 的免费额度，按标准分辨率计算约可生成 2240 张图片，让你在花一分钱之前就有充足的实验空间。
第 1 步：创建 Google Cloud 项目。 前往 console.cloud.google.com，用你的 Google 账户登录。如果这是你第一次使用，系统会提示你同意服务条款并创建第一个项目。点击"新建项目"，输入一个描述性名称如"nano-banana-pro-images"，然后点击"创建"。项目是管理 API 使用量、账单和配额的组织容器。如需全面了解免费层包含哪些内容以及如何最大化利用，请查看我们的 Gemini API 免费层指南，其中涵盖了速率限制、token 配额以及在免费额度内使用的策略。
第 2 步：从 Google AI Studio 获取 API 密钥。 前往 aistudio.google.com/apikey，点击"创建 API 密钥"。从下拉菜单中选择你刚创建的项目，然后点击"在现有项目中创建 API 密钥"。你的 API 密钥会立即生成——它是一个以"AIza"开头的长字符串。复制并安全保存这个密钥。切勿在源代码中硬编码 API 密钥或将其提交到版本控制系统，因为这会造成严重的安全隐患。
第 3 步：启用账单并领取 $300 免费额度。 前往 console.cloud.google.com/billing，点击"关联账单账户"。按照提示添加付款方式。新账户会自动获得 $300 的免费额度，有效期 90 天。在这些额度用完之前，Google 不会向你的付款方式收费，你还可以设置预算提醒来监控支出。账单设置是大多数新手感到困惑的步骤，但这是硬性要求——没有它，你的 API 调用将返回认证错误。
第 4 步：进行第一次 API 调用。 安装 Google GenAI SDK 并通过一个简单的图片生成请求来测试你的设置。以下是一个完整的 Python 示例，用于生成你的第一张图片：
pythonpip install google-genai
pythonfrom google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") response = client.models.generate_images( model="gemini-3-pro-image-preview", prompt="A golden retriever sitting in a sunlit meadow, photorealistic style", config=genai.types.GenerateImagesConfig( number_of_images=1, output_mime_type="image/png", ), ) for i, image in enumerate(response.generated_images): image.image.save(f"output_{i}.png") print(f"Image saved as output_{i}.png")
第 5 步：监控使用量并设置预算提醒。 第一次 API 调用成功后，请设置预算提醒以避免意外费用。前往 console.cloud.google.com/billing，点击"预算和提醒"。创建一个预算并设定你期望的每月支出上限——如果是实验性用途，$10-$20 是一个合理的起点，可以覆盖 75-150 张标准分辨率的图片。Google 会在达到预算的 50%、90% 和 100% 时发送邮件通知。你还可以设置程序化预算提醒，在支出达到阈值时自动禁用 API 密钥，这对于生产环境应用尤为重要，因为一个 bug 可能触发数千次 API 调用。账单仪表板会实时显示按 API 和日期分类的使用情况，让你准确追踪额度和预算的消耗。
环境变量安全实践。 与其硬编码 API 密钥，不如将其存储为环境变量。在 macOS/Linux 上，将 export GOOGLE_API_KEY="your-key-here" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，然后修改代码读取 api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]。这种做法可以防止密钥意外暴露在代码仓库中，并且在需要轮换密钥时无需修改应用代码。对于生产部署，建议使用 Google Secret Manager 或 HashiCorp Vault 等密钥管理器来获得更强的安全性。
真正有效的提示词策略
一张平庸的 AI 生成图片与一张惊艳之作之间的差异，往往取决于你如何编写提示词。Nano Banana Pro 对结构化的提示词响应良好，这些提示词需要清晰指定主体、动作、场景、风格和技术细节。与其写一个模糊的描述如"一幅美丽的风景画"，不如具体描述你希望模型包含的每个视觉元素，这样你会得到截然不同的更好结果。
一个可靠的提示词公式遵循这样的结构：主体 + 动作 + 场景 + 风格 + 技术参数。例如，与其说"一只猫"，不如试试"一只毛茸茸的橘色虎斑猫坐在一个风化的木质窗台上，晨光透过蕾丝窗帘洒落，花园的柔和散景背景，35mm 胶片拍摄，暖色调"。你提供的视觉信息越多，对输出的控制就越强。Nano Banana Pro 能很好地处理这种级别的细节——该模型在多样化的数据集上进行训练，能理解摄影术语、艺术风格和构图概念。
Nano Banana Pro 的一个突出能力是文字渲染，这是大多数 AI 图片生成器都难以做好的。要在图片中获得清晰、可读的文字，请在提示词中将文字内容放在引号内，并指定你想要的字体风格。例如："一块现代咖啡店菜单板，上面写着 'ARTISAN COFFEE'，粗体无衬线字体，粉笔艺术风格，深色背景配温暖环境光"。该模型处理英文文字最为可靠，但在中文、日文、韩文和主要欧洲语言中也能产生可接受的结果。对于非英文文字，最佳实践是保持文字元素简短（最多 3-5 个词），并指定你需要清晰、易读的排版。
使用 Gemini 应用进行对话式编辑时，请充分利用迭代工作流程。先用一个宽泛的提示词来确定整体构图，然后通过后续消息来细化特定元素。你可以说"保持其他一切不变，但把天空改成日落色调"或"放大面部并添加更多细节"。这种多轮对话方式能产生通过单一提示词极难实现的效果，因为每次细化都建立在前一次生成的上下文之上。Gemini 应用在迭代中保持视觉一致性，这是原始 API 在没有实现自己的参考图像管线的情况下无法支持的。
对于产品摄影和营销物料，在提示词中加入具体的相机和灯光术语。"影棚灯光"、"柔和漫射光"、"三点布光"、"浅景深"以及"白色无缝背景上的产品摄影"等术语会引导模型生成商业级可用的图像。在提示词中添加"8K 细节"或"超写实"通常能增加精细细节并减少 AI 生成图像常见的梦幻、不自然感。如果你想要特定的摄影风格，可以指定相机和镜头："使用 Hasselblad H6D-100c 搭配 80mm 镜头拍摄"与"使用 iPhone 15 Pro 拍摄"会产生明显不同的效果。
负面提示词是另一个值得了解的技巧，尽管 Nano Banana Pro 不像 Stable Diffusion 那样支持显式的负面提示词参数。相反，你可以通过非常具体地描述你想要的内容来引导模型避开不想要的元素，这会隐式地排除其他选择。如果你持续得到带有某个不想要特征的图片——比如过度饱和的颜色——在提示词中添加"自然色调、柔和色彩、真实色彩分级"，而不是试图指定你不想要什么。你还可以通过指定一天中的时间、天气条件和情绪基调来影响整体氛围："阴天的早晨，沉思的氛围，淡化的色调"与相同主题但用"黄金时段，鲜艳，充满活力的构图"描述时会产生截然不同的结果。关键洞察是 Nano Banana Pro 对正面引导的响应比对负面约束更可靠，所以请将你的指令框架为期望达到的效果，而非要避免的限制。
以下是五个针对常见使用场景的实用提示词示例，你可以根据自己的项目进行调整：
- 电商产品图："一副高端哑光黑色无线耳机，悬浮在从深灰到白色的渐变背景前，柔和影棚灯光带有微妙反射，极简产品摄影，干净现代，8K 细节"
- 社交媒体图片："一个令人向往的工作空间俯拍布局，包含 MacBook、一杯手冲咖啡、多肉植物和皮革笔记本，顶视图，自然窗光，温暖舒适的美感，适合 Instagram 的构图"
- 博客配图："数据在神经网络中流动的抽象可视化，发光的蓝绿色节点由光路连接，深色背景，未来科技概念艺术，干净的矢量风格"
- 营销横幅："三位多元化的专业人士围着一张现代会议桌协作，桌上有全息显示屏，当代办公室配落地窗展示城市天际线，温暖的专业照明"
- 游戏素材："一座矗立在悬崖上的风化中世纪城堡，俯瞰薄雾弥漫的山谷，头顶乌云密布，概念艺术风格的奇幻画作，高度详细的石材纹理，电影级构图"
如何生成原生 4K 图片（分辨率进阶）
原生 4K 图片生成是 Nano Banana Pro 区别于目前市面上所有其他 AI 图片模型的旗舰功能。当竞争对手如 Flux 2 和 DALL-E 3 的最大输出约为 1-2 百万像素时，Nano Banana Pro 能以 4096x4096 像素——约 1678 万像素——原生生成图像，无需任何放大或后期处理。这意味着 4K 图片中的每个像素都由神经网络有意生成，相比那些先以较低分辨率生成再放大的图像，精细细节的连贯性要高出许多。
API 提供三个分辨率档位，每个档位有各自的价格和生成时间特性。1K 档位（最大 1024x1024 像素，约 105 万像素）价格为每张 $0.134，生成时间约 13 秒（aifreeapi.com 速度测试，2026 年 1 月）。2K 档位（最大 2048x2048 像素，约 419 万像素）价格同样为每张 $0.134，但耗时略长约 16 秒。4K 档位（最大 4096x4096 像素，约 1678 万像素）价格为每张 $0.24——比低档位贵 80%——生成时间约 22 秒。关于不同分辨率和提供商的生成速度详细基准测试，请参见我们的 Gemini 3 Pro Image API 价格与速度测试。
以下是一个完整的 Python 代码示例，用于生成指定宽高比的 4K 图片：
pythonfrom google import genai import os client = genai.Client(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) response = client.models.generate_images( model="gemini-3-pro-image-preview", prompt="A majestic snow-capped mountain range at golden hour, with a crystal clear alpine lake reflecting the peaks, ultra-detailed landscape photography, shot on Phase One IQ4 150MP", config=genai.types.GenerateImagesConfig( number_of_images=1, aspect_ratio="16:9", output_mime_type="image/png", person_generation="ALLOW_ADULT", ), ) for i, image in enumerate(response.generated_images): image.image.save(f"4k_landscape_{i}.png") print(f"4K image saved: {image.image.size}")
宽高比参数对 4K 生成至关重要，因为它决定了输出的精确像素尺寸。当你在 4K 下设置 aspect_ratio="16:9" 时，你会得到一张 4096x2304 的图片——非常适合桌面壁纸、YouTube 缩略图和演示文稿背景。aspect_ratio="9:16" 选项则生成 2304x4096 的图片，适合手机壁纸和 Instagram Stories。支持的宽高比包括 1:1（4096x4096）、16:9（4096x2304）、9:16（2304x4096）、21:9（4096x1757）、4:5（3277x4096）和 3:4（3072x4096）（Google AI 文档，2026 年 2 月）。
为你的使用场景选择合适的分辨率，需要在质量和成本之间做权衡。对于主要在手机屏幕上查看的社交媒体帖子，1K 分辨率已绰绑有余——Instagram 图片的显示分辨率约为 1080x1080 像素，所以生成 4K 会浪费金钱而不会有任何可见的质量提升。对于网站首屏图片和博客文章配图，2K 在与 1K 相同的价格下提供了出色的质量，是最佳的默认选择。将 4K 保留给真正需要完整分辨率的场景：印刷品、大屏显示、图库摄影，以及游戏开发或 3D 渲染中的细节纹理。批量生成时成本差异会迅速累积：100 张 2K 图片花费 $13.40，而 100 张 4K 图片花费 $24.00——差额 $10.60 会随量增长不断放大。
Nano Banana Pro 定价及如何节省高达 79%
在投入任何集成之前，理解 Nano Banana Pro 的定价结构至关重要。Google 采用按图计费的模式，分两个档位：1K 和 2K 分辨率每张 $0.134，4K 分辨率每张 $0.24（Google AI Featured Snippet，2026 年 2 月）。API 访问不需要月度订阅，但你必须有一个已添加有效付款方式的 Google Cloud 账单账户。对于偏好 Gemini 应用体验的用户，Google 提供三个订阅层级：免费层每天约可生成 2 张 1K 分辨率图片，Google AI Plus 每月 $7.99 提供更高的生成限额，Google AI Pro 每月 $19.99 提供最高限额并优先访问新功能（IntuitionLabs，2026 年 2 月）。关于免费版与付费版限制的详细对比，包括精确的每日配额和功能差异，我们的对比指南进行了全面分析。
通过官方渠道降低单张图片成本最有效的方式是使用 Batch API，它以异步方式处理请求，可以降低约 50% 的成本，使 1K-2K 图片的有效价格降至约 $0.067（aifreeapi.com，2026 年 1 月）。批量处理非常适合不需要即时获得图片的工作流——你提交一批生成请求，稍后再获取结果。这对于内容日历排期、产品目录生成或训练数据创建等对延迟不敏感的场景来说是完美的。
第三方 API 提供商为大批量用户提供最显著的节省。像 laozhang.ai 这样的服务通过兼容 OpenAI 的端点提供对相同 Nano Banana Pro 模型的访问，统一价格为每张 $0.05，不限分辨率（laozhang.ai，2026 年 2 月）。与 Google 官方定价相比，这意味着 1K-2K 图片节省 63%，4K 图片节省 79%。对于一个每月生成 500 张 4K 图片的团队，成本差异是惊人的：通过官方 API 每月 $120，通过第三方提供商每月仅 $25——每月节省 $95，一年节省 $1140。你可以在 images.laozhang.ai 测试图片生成功能，并在 docs.laozhang.ai 查阅 API 文档。
将这些数字代入实际的月度场景来看，考虑四种典型用户画像。一位每月生成 50 张 1K 分辨率图片的爱好者，通过官方 API 需要花费 $6.70，通过第三方提供商仅需 $2.50。一位每月制作 200 张 2K 分辨率图片的内容创作者，官方账单为 $26.80，第三方仅需 $10.00。一个每月生成 500 张混合分辨率图片的开发团队，官方可能需要 $80-$120，而统一费率仅需 $25。一家每月处理 2000 张不同分辨率图片的代理商，官方成本可能达到 $400 以上，而第三方 API 仅需 $100。节省金额按量线性增长，使得第三方选项随着用量增加越来越有吸引力。
Nano Banana Pro 常见问题排查
即使设置完全正确，在使用 Nano Banana Pro 时你也会偶尔遇到错误。了解最常见的问题及其解决方案可以为你节省数小时的调试时间。如需查看完整的 Nano Banana Pro 错误代码列表及其详细解释和修复方法，我们的错误参考指南涵盖了每一个已记录的错误响应。
RESOURCE_EXHAUSTED 错误是最常被反馈的问题，尤其是对于免费层用户或刚设置完账户的用户。这个错误意味着你已经超过了当前账单周期的速率限制或配额。解决方案取决于你的访问方式：对于 Gemini 应用用户，通常等几个小时就能解决，因为配额会重置。对于 API 用户，可以在 console.cloud.google.com/apis/api/generativelanguage.googleapis.com/quotas 查看配额仪表板，了解当前使用量与限制的对比。如果你经常触达配额限制，可以考虑升级账单层级或切换到提供更高速率限制的第三方 API 提供商。
内容策略拒绝发生在你的提示词触发了 Nano Banana Pro 的安全过滤器时。模型应用严格的内容政策，即使请求看起来无害，也可能拒绝生成包含某些类型内容的图片。常见触发因素包括提及公众人物姓名的提示词、要求生成真实人物的照片级写实图片，以及安全系统标记为潜在有害的某些词语组合。修复方法通常是重新表述提示词：不要指名道姓，而是描述其视觉特征；不要请求明确的内容类别，而是使用抽象或艺术化的表达。所有生成的图片都包含不可见的 SynthID 水印（DataCamp，2026 年 1 月），用于标识它们是 AI 生成的，这是 Google 负责任 AI 实践的一部分。
API 认证错误（HTTP 401 或 403）通常表示三个问题之一：你的 API 密钥无效或已被撤销，你的账单账户未正确关联到项目，或者 Gemini API 未在你的项目中启用。要诊断这个问题，首先在 aistudio.google.com/apikey 验证你的 API 密钥是否正确且处于活跃状态。然后确认账单已在 console.cloud.google.com/billing 启用，并且你的账单账户已关联到正确的项目。最后，确保 Generative Language API 已在 console.cloud.google.com/apis/library 启用。如果三项都检查通过但仍然报错，请尝试重新生成一个新的 API 密钥——有时密钥会因安全事件或项目配置变更而失效。
超时和网络错误在 4K 图片生成过程中可能出现，因为该过程需要 20 秒以上。如果你从默认超时设置的客户端应用发出 API 调用，可能在图片生成完成之前就收到超时错误。解决方案是将 HTTP 客户端超时时间增加到至少 60 秒（用于 4K 请求）。在 Python 的 requests 库中，使用 timeout=60。对于官方 Google SDK，超时由内部处理，但如果你使用自定义 HTTP 实现，请确保连接和读取超时都设置得足够高。生成过程中的网络中断确实会消耗你的配额，因此对于生产环境应用，建议实现带指数退避的重试逻辑。
跨生成的质量不一致对于任何 AI 图片模型都是正常行为，但当你提供详细的提示词时，Nano Banana Pro 往往比竞争对手产生更一致的结果。如果你获得的质量波动很大，最常见的原因是提示词不够具体。添加具体的风格参考、光照描述和构图细节可以大幅减少输出差异。另一个技巧是生成多张图片（每次 API 调用最多 4 张）并选择最好的一张——以 1K-2K 分辨率 $0.134/张计算，生成 4 个变体只需 $0.54，对于质量敏感的应用来说是合理的投入。
常见问题
Nano Banana Pro 是免费的吗？
Nano Banana Pro 通过 Gemini 应用部分免费，免费层用户每天可以生成约 2 张 1K 分辨率的图片。但是，API 访问需要 Google Cloud 账单账户——编程使用没有永久免费层。新的 Google Cloud 账户可获得 $300 的免费额度，有效期 90 天，按标准分辨率计算约可生成 2240 张图片，为实验和开发提供了充足的空间。
Nano Banana 和 Nano Banana Pro 有什么区别？
Nano Banana 基于 Gemini 2.5 Flash，以较低分辨率生成标准质量的图片，每张成本约 $0.038。Nano Banana Pro 基于 Gemini 3 Pro，在原生 4K 分辨率支持、卓越的文字渲染和增强的构图能力方面提供显著更高质量的输出，1K-2K 每张 $0.134，4K 每张 $0.24。Pro 模型生成的图片明显更细致、更连贯、更具照片真实感，尤其是在较高分辨率下。
我可以将 Nano Banana Pro 生成的图片用于商业用途吗？
可以，通过 Gemini API 生成的图片可在 Google 服务条款下用于商业用途。所有生成的图片都包含不可见的 SynthID 水印来标识它们是 AI 生成的内容，但这个水印不会影响图片的视觉质量或商业可用性。请随时查阅 ai.google.dev 上的最新条款，了解商业使用政策的任何更新。
Nano Banana Pro 生成图片的速度有多快？
生成时间因分辨率而异：1K 图片约 13 秒，2K 图片约 16 秒，4K 图片约 22 秒（aifreeapi.com 速度测试，2026 年 1 月）。这些时间可能因服务器负载和提示词复杂度而有所变化。Gemini 应用通常在 10-20 秒内响应，高峰使用期间偶尔会有更长的等待。
Nano Banana Pro 支持哪些宽高比？
Nano Banana Pro 支持六种宽高比：1:1（正方形）、16:9（横版）、9:16（竖版）、21:9（超宽）、4:5（社交媒体竖版）和 3:4（传统竖版）。所有宽高比在三个分辨率档位中均可用。如果 API 请求中未指定，默认宽高比为 1:1。
如何降低 Nano Banana Pro 的费用？
三种策略可以显著降低成本：（1）当不需要额外细节时使用 2K 而非 4K——两者价格相同，均为每张 $0.134。（2）对非紧急请求使用 Google Batch API，可节省约 50%。（3）考虑使用第三方 API 提供商，如 laozhang.ai，以每张 $0.05 的价格提供相同模型，相比官方定价节省 63-79%。
Nano Banana Pro 支持图片编辑和局部重绘吗？
支持，Nano Banana Pro 通过 Gemini 应用和 API 都支持图片编辑。在 Gemini 应用中，你可以上传现有图片并让模型修改特定元素——例如"将背景改为海滩场景"或"移除左边的人"。通过 API，你可以将参考图片与文本提示一起传入来引导生成过程。模型支持最多 14 张参考图片作为输入，能够实现风格迁移、多张图片间的主体一致性，以及不同来源元素的合成等工作流。但是，像素级局部重绘（在特定蒙版区域上绘制）目前未通过 API 提供——该功能需要使用 Gemini 应用的对话式界面。
Nano Banana Pro 有哪些安全限制？
Nano Banana Pro 应用内容安全过滤器，防止生成某些类别的图片，包括可辨认真实人物的照片级写实描绘、色情或暴力内容，以及可能用于欺骗或虚假信息的内容。模型还会阻止在某些上下文中生成描绘儿童的图片，并拒绝创建冒充真实品牌或组织的内容。所有生成的图片都包含不可见的 SynthID 水印来标识它们是 AI 生成的。这些限制无法通过提示词工程绕过，试图规避可能导致账户被封。API 中的安全设置通过 person_generation 参数提供一定的灵活性，可设置为 ALLOW_ADULT 来生成非特定身份的成年人肖像。