Nano Banana Pro vs Nano Banana 2：完整对比指南（2026）

Nano Banana 2（2026 年 2 月 26 日发布）生成图像的速度是 Nano Banana Pro 的 3-5 倍，单张图片成本仅约为 Pro 的一半，同时画质达到 Pro 的 95% 左右。NB2 基于 Gemini 3.1 Flash 而非 Gemini 3 Pro 构建，起步价为每张 $0.045（512px），而 Pro 在 2K 分辨率下为 $0.134（Google AI Studio 定价，2026 年 2 月 28 日验证）。NB2 现已成为 Gemini 应用的默认模型，并在 Artificial Analysis 文生图排行榜上排名第一。对于大多数使用场景，NB2 是更好的选择——但 Pro 在文字渲染、复杂场景和印刷级 4K 资产方面仍然占优。

有什么变化？Nano Banana 2 与 Pro 一览

Google 的 AI 图像生成格局在 2026 年 2 月 26 日发生了重大变化，Nano Banana 2 作为新的默认图像生成模型在 Gemini 应用中上线。NB2 基于 Gemini 3.1 Flash Image 模型构建，与运行在更重型 Gemini 3 Pro Image 骨架上的 Nano Banana Pro 有着根本不同的设计理念。Pro 的工程目标是不计算力成本地最大化输出质量，而 NB2 则优化了质量与效率之间的最佳平衡点——以大多数用户无法区分的质量，在极短时间内以约一半的价格交付结果。

这两个模型之间的架构差异并非简单的性能调优。Gemini 3.1 Flash 是一个专门为低延迟推理优化的模型，而 Gemini 3 Pro 是为最大能力设计的全尺寸多模态模型。这意味着 NB2 从底层继承了 Flash 的速度优势，而不仅仅是 Pro 的压缩版本。最终结果是一个能在 3-6 秒内生成图像（而非 10-20 秒）的模型，同时基准测试显示其质量在大多数评估类别中约为 Pro 输出的 95%。

理解这张表格至关重要，但原始数据只讲述了部分故事。真正的问题是：5% 的画质差异何时重要到足以证明支付双倍价格、等待 3-5 倍时间是值得的？对于每天生成数十张产品模型图的社交媒体经理来说，NB2 是明确的赢家。对于为全国广告活动制作主视觉的创意总监来说，Pro 卓越的文字渲染和复杂场景准确性可能值得这个溢价。本指南的其余部分将详细分析每个模型的优势所在，以及何时选择其中之一。

值得注意的是此次发布的更广泛市场背景。在 NB2 之前，Nano Banana Pro 在 Artificial Analysis 文生图排行榜上稳居第一——这一位置是通过在质量基准测试中超越 DALL-E 3、Midjourney v6 和 Stable Diffusion 3 等竞品而获得的。NB2 现在以更小、更快的模型架构夺取了这一排名，这是一项重大的技术成就。这表明 Google 优化推理效率而非简单扩大模型规模的方法正在见效，并且提高了用户对「快速」图像生成模型的期望标准。Pro 与 NB2 的竞争不仅仅是 Google 内部的对比——它反映了整个行业向以消费者友好的速度和价格交付高端质量模型的更广泛趋势。

速度与性能：NB2 到底快了多少？

速度是 Nano Banana 2 最显著的改进，而且不是边际提升。根据 VentureBeat 和 WaveSpeedAI（2026 年 2 月）等多个来源的基准数据，NB2 在所有支持的分辨率下稳定在 3-6 秒内生成图像，而 Nano Banana Pro 在类似条件下需要 10-20 秒。这种 3-5 倍的速度优势从根本上改变了生产工作流中的可行性——Pro 每小时可能处理 180 张图像，而 NB2 在同一时间段内可以处理 600-1,200 张，使电商产品摄影和社交媒体内容流水线等高产量场景的效率大幅提升。

当考虑批处理工作流时，速度差异变得更加显著。Google 的 Batch API 允许开发者以单张定价 50% 的折扣提交大量图像生成请求，而 NB2 更快的推理意味着批处理任务在 Pro 所需时间的很小一部分内就能完成。对于一批 2K 分辨率的 1,000 张图像，Pro 大约需要 3-5 小时处理，而 NB2 在不到一小时内就能完成。当你将速度优势与 NB2 更低的单张成本相结合时，两个模型之间的总成本效率差距远远超出了原始价格差异。

分辨率与速度的权衡

速度优势在所有分辨率层级都保持一致，尽管绝对生成时间随输出大小而变化。在 512px 分辨率下，NB2 约 2-3 秒即可出图，适合设计师需要快速迭代提示词的实时预览工作流。在最大 4K 分辨率（4096px）下，NB2 的生成时间延长至 5-8 秒，而 Pro 为 15-25 秒。两个模型支持相同的最大分辨率——原生 2K 生成并可放大至 4K——因此选择 NB2 不会牺牲输出分辨率，只是后续章节讨论的边际画质差异。

基准测试很少提到的一个实际考量是冷启动延迟。两个模型在闲置一段时间后的首次请求时，可能会经历略长的生成时间，因为推理服务器需要启动。在一致延迟至关重要的生产应用中，保持稳定的请求流或使用 Batch API 可以帮助避免这些偶发的峰值。这种行为在 Pro 和 NB2 之间是相同的，因此不影响模型间的相对比较。

完整定价详解：单张价格、Token 费用与生产成本

定价是 Nano Banana 2 相对于 Pro 最具说服力的优势所在，尤其对于通过 API 运行生产工作负载的开发者和企业。两个模型在每个分辨率层级的成本结构都不同，NB2 始终提供 25-50% 的节省，具体取决于输出大小。要完整理解定价全貌，需要审视三个层面：按分辨率的单张成本、API 使用的 Token 定价，以及通过 Gemini 应用提供的订阅层级。如需深入了解 Pro 的定价结构，请参阅我们的 Nano Banana Pro 定价详解。

各分辨率单张定价

对比成本最直接的方法是查看每个分辨率层级的单张价格。Nano Banana 2 支持从 512px 起的四个分辨率选项，而 Pro 的最低分辨率从 2K 起步。这意味着 NB2 提供了两个 Pro 没有的低成本层级（512px 和 1K），使其成为不需要高分辨率输出的预算敏感型工作流的唯一选择。

来源：Google AI Studio 定价页面，2026 年 2 月 28 日验证

在两个模型都可用的 2K 分辨率下，NB2 每张节省 25%。在 4K 分辨率下，节省幅度跃升至 37%。批量 API 定价栏显示了使用 Google 批处理端点时的价格，将 NB2 已经较低的价格再减半。通过 NB2 Batch API 生成一张 4K 图像仅需 $0.0755——不到 Pro 标准 4K 价格的三分之一。

Token 定价与生产成本预测

底层上，两个模型都使用基于 Token 的计费。NB2 的综合费率约为每百万 Token $60，而 Pro 为每百万 Token $120——整整降低了 50%（VentureBeat，2026 年 2 月 26 日）。不过对大多数开发者来说，上面的单张定价表是更实用的参考，因为 Google 的图像生成端点将 Token 计算抽象为简单的单张收费。

在生产规模下，成本差异变得非常可观。以一个中型电商运营为例，它每天生成 1K 分辨率的产品图片——这对大多数网页和社交媒体应用来说已经足够。每天 100 张（每月 3,000 张），NB2 的月费约为 $201——而这一工作负载在 Pro 的最低分辨率下甚至无法实现。每天 500 张 2K 分辨率的图像，Pro 月费为 $2,010，NB2 为 $1,005，年度节省超过 $12,000。每天 1,000 张 2K 分辨率，年节省达 $24,120。第三方 API 供应商如 laozhang.ai 可以进一步降低成本，提供约 $0.05/张的 Nano Banana Pro 接入——大约是官方价格的 20%——让小团队和初创公司也能负担高产量生产。

Gemini 应用订阅层级

并非所有人都需要 API 接入。Google 通过 Gemini 应用提供 Nano Banana 2，其分层订阅计划将图像生成打包在月费中。免费层每天提供 10-20 张最高 1K 分辨率的图像——足够个人项目和随意实验。AI Plus 计划月费 $19.99，每日配额增加到约 50 张，支持 2K 分辨率。Ultra 计划月费 $124.99，支持每天最多 1,000 张全 4K 分辨率图像，对于 Gemini 生态系统内持续高产量使用来说，是比 API 计费更具性价比的替代方案（Google AI Studio，2026 年 2 月）。

画质对比：5% 的差距到底体现在哪里？

Google 自己的基准测试显示，Nano Banana 2 在标准评估指标上达到了 Nano Banana Pro 画质的约 95%。这个数字听起来令人放心，但它掩盖了一个事实：画质差距并非均匀分布——NB2 在某些维度上与 Pro 持平甚至超越，但在其他维度上明显不足。准确理解 5% 的差距出现在哪里（以及不出现在哪里）对于做出明智的模型部署决策至关重要。

Pro 保持最明显优势的领域是文字渲染准确性。当生成包含可读文字的图像时——产品标签、标牌、插图中嵌入的标题，或任何需要特定文字清晰可辨的场景——Pro 始终产出更锐利、更准确的字形。NB2 相比早期基于 Flash 的模型有显著改进，支持多语言文字渲染，但并排对比显示 Pro 渲染的文字伪影更少、字距更好、对请求内容的保真度更高。对于文字准确性至关重要的工作流，例如生成包装设计效果图或创建嵌入标题的图像，仅这一差异就可能证明 Pro 更高价格的合理性。

写实性与复杂场景构图

在写实图像生成和复杂多角色场景构图方面，Pro 也保持着可衡量的优势。当提示词描述包含多个交互角色、特定空间关系或详细环境上下文的场景时，Pro 更可靠地产出与描述排列相匹配的输出。NB2 处理较简单的构图时质量相当，但在涉及四个或更多不同角色或物体需要放置在特定位置的场景时偶尔表现不佳。Pro 支持最多 14 张参考图像以保持角色和物体在多次生成中的一致性，而 NB2 最多支持 5 个角色的一致性——仍然令人印象深刻，但对于需要大量角色一致性的项目（如儿童绘本插图或连续叙事）来说是一个有意义的限制。

然而，对于许多常见使用场景，画质差距实际上消失了。对于社交媒体图形、博客插图、纯背景电商产品照片、营销横幅和通用创意内容，NB2 的输出与 Pro 的几乎无法区分。事实上，NB2 目前在 Artificial Analysis 文生图排行榜上排名第一（2026 年 2 月），该排行榜在标准化基准套件中评估整体输出质量。这一排名意味着 NB2 不仅「几乎和 Pro 一样好」——它客观上是最广泛引用的独立排行榜上评分最高的模型，表明其在速度和风格多样性方面的优势弥补了在文字渲染和复杂场景构图方面的边际差异。

差距不可见的时候

实际情况是，大多数用户在日常工作流中永远不会注意到 5% 的画质差距。这种差异只在特定条件下才会显现：在文字密集的图像上放大到 100%、在 4K 分辨率下对同一提示词的输出进行并排对比，或评估具有精确空间要求的复杂场景。对于绝大多数图像生成任务——生成概念、创建社交内容、构建营销素材、设计原型——NB2 交付的结果与 Pro 实际上相同，同时更快更便宜。Reddit 社区对 NB2 取代 Pro 成为 Gemini 默认模型的反应褒贬不一，一些高级用户注意到边缘情况下的质量退化，但大多数人认为 NB2 的速度-成本-质量平衡总体上是一种升级。

NB2 实际上比 Pro 有所改进的一个领域是风格多样性。基于 Flash 的架构似乎使用了更广泛的艺术风格进行训练，在给出创意或抽象提示时产出更多样的结果。用户在请求水彩插图、像素艺术、动漫风格角色或抽象构图时，经常报告 NB2 生成的结果比 Pro 更具特色且风格更真实，Pro 有时即使在请求不同风格时也会默认采用更写实的渲染。这种风格灵活性使 NB2 特别适合需要在多种美学风格中生产视觉资产的创意机构和内容团队，无需通过大量提示工程来覆盖模型的默认倾向。

关键功能差异：图搜落地、安全性等

除了核心的速度-画质-价格权衡之外，Nano Banana Pro 和 NB2 在几个功能方面也有差异，这些差异可能根据你的具体需求影响你的选择。这些差异在表面对比中经常被忽视，但对于涉及品牌特定内容、内容审核要求或需要网络参考准确性的专业工作流来说可能是决定性的。

图像搜索落地（Image Search Grounding）是最显著的功能差异之一。两个模型都可通过 API 使用此功能，它允许图像生成过程在创建输出时参考真实的网络图像，提高描述特定真实世界物体、地标或风格的提示词的准确性。启用图像搜索落地后，模型可以根据实际照片验证视觉细节，而不仅仅依赖其训练数据。例如，生成一张「日落时的埃菲尔铁塔」图像时，启用落地功能会产出建筑结构更准确的结果，因为模型参考了实际照片而非其对地标的泛化理解。Pro 和 NB2 都支持此功能，但由于 Pro 的模型容量更大，其实现往往能产出细节更丰富的落地输出。

主题一致性与内容安全

主题一致性——在多张生成图像中保持角色或物体外观一致的能力——在两个模型之间的工作方式不同。Nano Banana Pro 支持最多 14 张参考图像来建立和维护主题身份，适合需要在数十张插图中保持一致角色设计的项目。NB2 支持最多 5 个角色和 14 个物体的一致性，涵盖了大多数实际使用场景，但限制了更复杂的多角色项目。对于创建一系列具有一致品牌元素的产品图像，或生成一组以相同吉祥物角色为特色的营销材料等应用，NB2 的一致性能力已经足够。对于具有大量角色的长篇视觉叙事，Pro 的扩展参考支持提供了有意义的优势。

内容安全过滤是两个模型之间的另一个显著差异。NB2 采用了比 Pro 更严格的默认内容安全过滤器，这意味着 Pro 可以处理的某些提示词可能被 NB2 拒绝或修改。Google 将 NB2 定位为面向消费者的默认模型，这伴随着更保守的安全护栏以保护更广泛的用户群。对于在明确内容准则范围内工作的专业和企业用户，这种更严格的过滤很少造成问题。但是，从事艺术性、编辑性或成人主题内容的创意专业人士可能会发现 NB2 的限制比 Pro 更多。API 提供了通过配置参数调整安全过滤灵敏度的一定能力，但 NB2 的基线仍然更保守。

两个模型都包含 SynthID 水印——Google 的隐形数字水印，可将来源信息嵌入生成的图像中。这个水印对人眼不可见，但可以被自动化工具检测到，帮助平台和出版商验证图像是否为 AI 生成。Pro 和 NB2 的水印行为完全相同，且无法通过 API 禁用，这意味着通过任一模型生成的所有图像都携带相同的来源元数据，无论使用哪种订阅层级或 API 计划创建。值得注意的是，对于需要无水印输出的工作流——目前两个模型都不提供退出选项，尽管水印在实际使用中不影响图像质量或可用性。

你应该用哪个模型？完整选型指南

Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 之间的选择不是简单的「好与差」决策——而是将正确的工具匹配到你的具体需求。在分析了两个模型的定价、速度、画质和功能之后，许多专业工作流的最优策略实际上是在分层方法中同时使用两个模型，而非专注于一个。本节基于真实使用场景提供具体的决策框架，结合本指南中涵盖的数据和我们的 AI 图像生成 API 综合对比 的洞察。

在以下情况下选择 Nano Banana 2：你的主要需求包括高吞吐量、成本效率、快速迭代，或任何图像将在标准网页或社交媒体分辨率下查看的场景。电商产品白底照片、社交媒体内容创作、博客和文章插图、快速设计原型、A/B 测试视觉变体，以及任何高产量生产流水线都是 NB2 的理想使用场景。3-6 秒的生成时间和 $0.045-0.151 的单张价格组合，使 NB2 成为绝大多数商业图像生成工作流的理性默认选择。其在 Artificial Analysis 排行榜上的第一名确认了其质量满足或超越了通用图像生成的行业标准。

在以下情况下选择 Nano Banana Pro：绝对最高画质是不可妥协的，且成本是次要考虑因素。将以大尺寸物理复制的印刷级营销素材、必须完美清晰的嵌入文字图像、需要精确空间准确性的复杂多角色构图，以及旨在跨多个高曝光渠道长期使用的品牌资产，都值得使用 Pro 的高端画质层级。当你需要在一个系列中保持超过 5 个角色的一致性时，或在 4K 分辨率下略胜一筹的写实细节能提供有意义价值的创意项目中，Pro 也是更好的选择。

分层工作流：同时使用两个模型

最精巧的方法——也是我们推荐给专业团队的——是在分层工作流中同时使用 NB2 和 Pro。先用 NB2 进行初始概念探索，以低成本生成 10-20 个提示词变体来找到正确方向。确定获胜概念并精炼提示词后，切换到 Pro 进行最终的最高画质渲染。这种工作流在创意探索阶段捕获了 NB2 的速度和成本优势（此阶段你快速迭代并丢弃大部分输出），同时将 Pro 的画质溢价保留给少量将实际发布或印刷的最终资产。典型的会话可能涉及 50 次 NB2 迭代（$2.25，512px）加上 3-5 次 Pro 渲染（$0.67-1.20，2K-4K），以远低于独家使用 Pro 的混合成本同时提供创意灵活性和高端输出质量。

API 集成：代码示例与迁移指南

Nano Banana Pro 和 NB2 都可通过 Google 的 Gemini API 访问，集成模式几乎完全相同。如果你已经有一个模型的工作集成，切换到另一个只需更改一个参数——模型名称。本节提供两个模型的即用 Python 代码示例、批处理示例和迁移说明。要开始使用，你需要来自 Google AI Studio 的 API 密钥——如果你还没有设置，请参阅我们的 如何获取 Google AI Studio API 密钥 指南。

使用 NB2 生成图像

python
import google.generativeai as genai
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64


genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# 初始化 NB2 模型
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")

# 生成图像
response = model.generate_content(
    "A professional product photo of a minimalist ceramic coffee mug "
    "on a white marble surface, soft natural lighting, 45-degree angle",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

# 保存生成的图像
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        img_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
        img = Image.open(BytesIO(img_data))
        img.save("nb2_output.png")
        print(f"Image saved: {img.size}")

使用 Nano Banana Pro 生成图像

python
# 只有模型名称改变——其他完全相同
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image")

response = model.generate_content(
    "A professional product photo of a minimalist ceramic coffee mug "
    "on a white marble surface, soft natural lighting, 45-degree angle",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        img_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
        img = Image.open(BytesIO(img_data))
        img.save("pro_output.png")

注意两个代码块之间唯一的区别是模型名称参数：NB2 使用 gemini-3.1-flash-image-preview，Pro 使用 gemini-3-pro-image。这意味着在模型之间迁移除了更新那一个字符串外不需要任何代码改动。你甚至可以通过简单地根据每次生成请求的画质要求参数化模型名称来实现前一节描述的分层工作流。

高产量工作流的批处理

对于需要数百或数千张图像的生产工作负载，Google 的 Batch API 提供单张定价 50% 的折扣。批量请求排队异步处理，以实时交付换取显著的成本节省。以下是提交批量请求的简化示例：

python
import json

# 准备批量请求
batch_requests = []
prompts = [
    "Red ceramic vase on wooden shelf, studio lighting",
    "Blue leather handbag, product photography, white background",
    "Minimalist desk lamp, Scandinavian design, lifestyle photo",
]

for i, prompt in enumerate(prompts):
    batch_requests.append({
        "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE", "TEXT"]},
    })

# 提交批量（简化——详见 Google 文档获取完整 API）
# 批量结果异步交付
print(f"Submitted {len(batch_requests)} images for batch processing")
print(f"Estimated cost: ${len(batch_requests) * 0.0335:.2f} (1K batch pricing)")

Batch API 与 NB2 已经很低的定价结合使用时特别强大。以 $0.0335 的 1K 批量价格，你可以以仅 $33.50 生成 1,000 张产品照片——这一价格点使 AI 图像生成即使对 Etsy 或 Amazon 上的小型企业和个人卖家也变得可行。

如何节省 Nano Banana API 成本

虽然 NB2 的定价已经明显低于 Pro，但多种策略可以进一步降低你的图像生成成本。最直接的方法是 Google 的 Batch API，它以异步处理换取所有单张定价的固定 50% 折扣。对于不需要实时生成的工作负载——如每晚批量处理产品目录图像或预生成内容库——Batch API 将 NB2 的 1K 定价从 $0.067 降至 $0.0335，4K 定价从 $0.151 降至 $0.0755。

除了 Google 的直接定价，第三方 API 聚合平台提供了另一条降低成本的途径。laozhang.ai 等服务通过聚合多用户需求提供实惠的 NB2 API 接入，通常以约 $0.05/张的价格提供 Nano Banana Pro——大约是官方直接价格的 20%。这些平台通常还提供额外优势，包括多 AI 模型的统一 API 端点、无速率限制约束、简化计费，以及通过单一集成同时访问 NB2 和 Pro。对于跨不同供应商使用多个 AI 模型的团队，聚合平台可以在全面降低成本的同时简化基础设施。

提示词优化是另一个被低估的省钱策略。精心编写的提示词始终能在第一次或第二次生成尝试中产出可用的输出，而模糊或结构不良的提示词可能需要五次或更多迭代才能达到预期结果。投入时间为最常见的图像类型开发提示词库——产品照片、社交媒体图形、博客头图等重复格式的标准化模板——仅通过减少所需的生成尝试次数，就可以将每张可用图像的成本降低 50-80%。结合 NB2 更低的单张定价和 Batch API 折扣，优化良好的提示词工作流可以将生产质量 AI 图像的有效成本降至每张 $0.05 以下，使其在提供完全定制的品牌特定图像的同时，与图库摄影订阅具有竞争力。

分辨率优化是许多开发者忽视的成本杠杆。并非每张图像都需要以 4K 分辨率生成。对于用于网页展示、社交媒体发布或缩略图生成的图像，1K 分辨率（NB2 $0.067/张）提供了绰绰有余的质量，成本不到 4K（$0.151）的一半。根据预期使用场景将分辨率选择构建到生成管道中，可以在不对最终用户造成任何可见质量影响的情况下削减 30-55% 的成本。同样，对于迭代设计工作流，在 512px（$0.045）下生成初始草稿，然后对最终选定的图像以全分辨率渲染，可以以最低成本提供最大的创意灵活性。

常见问题解答

Nano Banana 2 每张图像多少钱？

Nano Banana 2 的定价因分辨率而异：通过 Google AI Studio API，512px 每张 $0.045，1K 每张 $0.067，2K 每张 $0.101，4K 每张 $0.151（2026 年 2 月 28 日验证）。Batch API 对这些价格提供 50% 的折扣用于异步处理。通过 Gemini 应用，NB2 包含在所有订阅层级中——免费计划每天提供 10-20 张图像，AI Plus（$19.99/月）和 Ultra（$124.99/月）计划提供更高的每日配额和分辨率限制。

Nano Banana 2 比 Nano Banana Pro 更好吗？

NB2 对大多数使用场景来说更好，因为它快 3-5 倍，成本低约 50%，同时画质达到 Pro 的约 95%。截至 2026 年 2 月，NB2 还在 Artificial Analysis 文生图排行榜上排名第一。但 Pro 在文字密集图像、复杂多角色场景和需要最高画质的印刷级资产方面仍然是更好的选择。两个模型是互补而非竞争的——许多专业工作流受益于在分层方法中同时使用两者。

可以免费使用 Nano Banana 吗？

可以。Nano Banana 2 可通过 Gemini 应用的免费层使用，每天提供 10-20 张最高 1K 分辨率的图像。通过 API，Google AI Studio 提供有限每日请求的免费层。Nano Banana Pro 在 Gemini 应用中没有免费层——需要付费订阅或 API 计费。对于持续的免费接入，通过 Gemini 应用免费计划使用 NB2 是最实用的选择。

Nano Banana 图像的最大分辨率是多少？

Nano Banana Pro 和 NB2 都支持原生 2K 分辨率（2048px）生成并可放大至 4K（4096px）。两个模型产出相同的最大分辨率输出，因此选择 NB2 而非 Pro 不会限制你能生成的图像大小。分辨率层级在定价和可用性方面有所不同：NB2 支持所有四个层级（512px、1K、2K、4K），而 Pro 的 API 定价从 2K 分辨率开始。

如何在代码中从 Nano Banana Pro 切换到 NB2？

切换只需更改 API 调用中的模型名称参数。将 gemini-3-pro-image 替换为 gemini-3.1-flash-image-preview——无需其他代码改动。请求格式、响应结构和所有其他参数在两个模型之间保持完全相同。你可以实现一个模型选择变量，根据每个特定生成请求的画质要求轻松切换模型。许多生产系统使用配置驱动的方法，将模型名称存储在环境变量或设置文件中，允许运维人员在不部署新代码的情况下在 Pro 和 NB2 之间切换。这种模式也使得实现前面描述的分层工作流变得简单，不同的图像生成任务根据其画质和预算要求路由到不同的模型。