# Nano Banana 2、2.1、Pro 和 Lite 区别怎么选：2 已弃用 > Nano Banana 2 已在 Gemini API 弃用，新项目用 2.1，1K/2K 单价约为 2 的一半；文字要照抄选 Pro，草图选 Lite，0.5K 小图才留在 2。 - URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2 - Published: 2026-08-03 - Updated: 2026-10-08 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about) - Topic: AI 图像生成 - Tags: Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Nano Banana 2 Lite, Gemini 图片生成, AI 图片 API --- Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 的区别在定位，不在简单的画质高低：**Nano Banana 2** 是 Flash 档，优先速度和单价；**Pro** 面向复杂指令、准确文字、品牌一致性和精细创意控制，1K 图片输出价是 2 的两倍。 截至 2026 年 10 月 8 日，Flash 档已经换代。Google 在 10 月 6 日发布 Nano Banana 2.1（`gemini-nano-banana-2.1`），把 Nano Banana 2 在 Gemini API 上标为弃用，并建议所有新项目改用 2.1。Gemini API 没有公布 Nano Banana 2 的停用日期；Vertex AI 上它的支持至少保留到 2027 年 5 月 28 日。 所以现在的选择是四档：日常生成、编辑和多参考图从 **Nano Banana 2.1** 开始；海报、菜单上的文字必须照原文出现，或者做品牌系列、复杂终稿，直接评估 **Pro**；可丢弃的草图和高并发低延迟任务用 **Lite**。**Nano Banana 2** 只在两种情况下继续用：需要 0.5K（512 px）小图，或者已有一条跑稳的流水线、暂时不迁。模型名称不能代替任务匹配，Pro 也不是所有图片都自动更好看。 ## Lite、2.1、2 和 Pro 分别解决什么问题 ![Lite、2.1、Pro 与 NB2 保留场景分别对应草稿、通用编辑、文字品牌和小图任务的示意](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2/img/capability-map.webp) ### Nano Banana 2 Lite：把速度和单位成本放在第一位 Nano Banana 2 Lite 的稳定模型 ID 是 `gemini-3.1-flash-lite-image`。Google 将它定位为超低延迟、成本敏感的图片生成与编辑模型，适合快速草图、批量变体、交互式预览和高并发流水线。 Lite 的 1K 图片输出价和 2.1 相同，都是 $0.0336，价格页也只列出 1K 一档。它省钱的地方在输入和思考 token：每 100 万 token 输入 $0.25、文本与思考输出 $1.50，分别是 2.1 的六分之一和五分之一。 它不针对多张参考图输入或连续多轮编辑进行优化。如果任务需要长期保持同一人物、商品或品牌元素，或者需要反复编辑到最终交付，Lite 的低单价未必能弥补能力边界。 ### Nano Banana 2.1：新项目的通用默认 Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 的更新版，2026 年 10 月 6 日起为稳定版。根据 [Gemini API 的 Nano Banana 2.1 模型页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)，它支持 1K、2K、4K 输出（没有 0.5K），14 种宽高比（包括 1:4、4:1、1:8、8:1 这类长条图），最多 14 张参考图（10 个物体、4 个角色），可以使用 Google 网页与图片搜索建立依据，思考级别分 `minimal`、`medium`（默认）和 `high`，输入可以是文字、图片、视频和 PDF。 [Gemini API 图片生成文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)把 Nano Banana 2 列为上一代，建议新项目使用 2.1。Google 模型卡里的内部评测显示，2.1 在整体偏好、编辑和多角色一致性上都高于 Nano Banana 2 和 Pro；这是 Google 自己的评测，不是第三方结论。 它的短板在照抄文字。2026 年 10 月 8 日的 [Nano Banana 2.1、Pro 与 GPT Image 2.5 九组同题测试](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5)里，三道要求原样写字的题目，2.1 都改动了原文：改标点和大小写、在招牌上多写一个词、把菜单上的“38元”写成“三十八元”。每题只出一张图，结论是方向，不是稳定排名。 ### Nano Banana 2：已弃用，只在两种情况下保留 Nano Banana 2 的稳定模型 ID 是 `gemini-3.1-flash-image`。[Gemini API 发布记录](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)写明它已弃用、尚未公布停用日期，并提示迁移到 `gemini-nano-banana-2.1`。2.1 发布当天，[Gemini API 弃用页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)一度列出过停用日期，10 月 7 日前已经撤下，所以现在没有确定的截止日。[Vertex AI 模型版本页](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/model-versions)给它的退役日期是“2027 年 5 月 28 日或之后”，这个日期只适用于 Vertex AI。 继续用 Nano Banana 2 的理由只剩两个： - **需要 0.5K 输出**（512 px）：2.1、Pro 都不提供这一档，Lite 只列出 1K。Nano Banana 2 的 0.5K 每张 $0.045。 - **已有流水线跑得稳**：弃用后仍可调用，可以排好计划后分批迁到 2.1，做法见后面的生产路由一节。 迁移前注意两点。2.1 的输入单价是每 100 万 token $1.50、文本与思考输出 $7.50，都高于 Nano Banana 2 的 $0.50 和 $3，只是图片输出单价更低，所以文字多、思考 token 多的请求省得没有表面上多。在 Vertex AI 上，2.1 收到 `seed`、`topK`、`logprobs`、`temperature`、`topP` 会返回 API 错误，也不支持 Flex 推理，旧请求里带这些参数的要先删掉。 ### Nano Banana Pro：复杂专业资产的专门路线 Nano Banana Pro 的稳定模型 ID 是 `gemini-3-pro-image`，没有被弃用。Google 将它面向复杂指令、专业资产、高级本地化、品牌一致性和精细创意控制，最高同样支持 4K 输出。 当图片包含大量必须准确呈现的文字、复杂空间关系、固定品牌角色、严格版式或多元素终稿时，Pro 的产品定位更贴近任务。在上面那组同题测试里，Pro 在三道照抄文字题中保留了每个指定的词和数字。它的图片输出价是 2.1 的 2–4 倍，因此不适合仅凭“Pro”名称替代 Lite 或 2.1 的全部工作。 ## Gemini 应用和 Gemini API 的选择方式不同 ![Gemini 应用按订阅与 API 按任务选择 Lite、2.1、Pro 或保留 NB2 的路线示意](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2/img/route-map.webp) 在 Gemini 应用中，能用哪个模型由订阅决定。按 [Gemini 应用的图片生成介绍页](https://gemini.google/overview/image-generation/)，免费用户使用 Nano Banana 2；Google AI Pro、Plus、Ultra 订阅者使用 Nano Banana 2.1，并可以在结果的三点菜单里选择 **Redo with Pro** 用 Pro 重画。两者在应用里都标注为 2K 分辨率，各方案每天能生成多少张没有公开。实际可用性还受账号、地区、语言和年龄影响。 在 [Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) 中，开发者在每个请求里直接写模型 ID，和订阅方案无关，也不需要把所有请求都发给同一个模型。同一个产品里，草图、普通配图和带价格的海报可以分别走 Lite、2.1 和 Pro，具体写法见后面的生产路由一节。 ## 用任务能力而不是“画质高低”做比较 | 任务 | 优先选择 | 主要原因 | |---|---|---| | 快速草图、可丢弃预览 | Nano Banana 2 Lite | 延迟最低，输入和思考 token 最便宜 | | 大量简单变体 | Nano Banana 2 Lite | 更适合成本敏感的高吞吐流程 | | 日常生成与对话式编辑 | Nano Banana 2.1 | Google 建议新项目使用，1K/2K 单价约为 2 的一半 | | 多参考图商品或人物编辑 | Nano Banana 2.1 | 最多 14 张参考图，比 Lite 更适合持续编辑 | | 信息图、流程图 | Nano Banana 2.1 | 同题测试里步骤准确，单价比 Pro 低 | | 1:8、8:1 这类长条横幅 | Nano Banana 2.1 | 官方列出 14 种宽高比，并修复了宽幅拼接痕迹 | | 0.5K（512 px）缩略图 | Nano Banana 2 | 2.1 和 Pro 没有 0.5K 档 | | 文字必须照原文的海报、菜单 | Nano Banana Pro | 同题测试里 Pro 保留了指定文字，2.1 三题都有改动 | | 品牌人物或产品系列 | Nano Banana Pro | 品牌一致性是 Pro 的重点场景 | | 节点多、文字密集的复杂终稿 | Nano Banana Pro | 复杂指令和布局控制更符合任务需求 | 表格表达的是适用方向，不是跨提示词的固定质量排名。涉及价格、事实、标注、版权或安全的信息，仍应以可信来源和业务要求为准，不能仅依赖生成结果。 ## 官方 API 价格差多少：2.1 的 1K/2K 约为 2 的一半 截至 2026 年 10 月 8 日，Google 标准付费 API 的**图片输出**价格如下（Gemini API 与 Vertex AI 相同）： | 模型 | 0.5K | 1K | 2K | 4K | 免费 API 层 | |---|---:|---:|---:|---:|---| | Nano Banana 2 Lite | — | $0.0336 | — | — | 无 | | Nano Banana 2.1 | — | $0.0336 | $0.0504 | $0.113 | 无 | | Nano Banana 2（已弃用） | $0.045 | $0.067 | $0.101 | $0.151 | 无 | | Nano Banana Pro | — | $0.134 | $0.134 | $0.24 | 无 | 这些价格不含输入、思考、搜索建立依据、税费和第三方加价，也不等于 Gemini 应用订阅价格；Batch 模式各档减半。使用 Google 搜索建立依据时，Gemini 3.x 系列模型每月共享 5,000 次免费搜索，超出后每 1,000 次 $14。正式预算前应重新查看 [Gemini API 官方定价](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)。 以 1,000 张 1K 图片输出为例，单看图片输出费用：Lite 和 2.1 都是 $33.60，Nano Banana 2 是 $67，Pro 是 $134。换成 2K，2.1 是 $50.40，Nano Banana 2 是 $101，Pro 仍是 $134。4K 时差距缩小：2.1 的 $0.113 比 Nano Banana 2 的 $0.151 只便宜约 25%。 2.1 的思考 token 另按每 100 万 token $7.50 计费。同题测试里每张图的思考 token 在 146–1,704 个之间，折合每张 1K 图实际约 $0.035–$0.046，文字越多越接近上限，仍低于 Nano Banana 2 的 $0.067。最终预算还应包含工程调用、存储、人工处理和失败重试。 如果按次计费更方便，[老张API 的 Nano Banana 2.1 文档](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/nano-banana-2-1-image)列出的价格是 2.1 每次 $0.045（不分尺寸和思考级别），Nano Banana 2 每次 $0.055，Lite $0.025，Pro $0.09。出 2K、4K 时按次价比 Google 官方便宜；出 1K 时官方价通常更低。 *说明：[laozhang.ai 是我们自己的服务](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。* ## 四种常见任务如何选择 ### 电商缩略图和批量变体 商品轮廓简单、背景固定、结果主要用于筛选时，Lite 能降低大批量探索成本。任务需要多张商品参考图、局部编辑或更高分辨率交付时，2.1 更稳妥；只要 512 px 的小缩略图，Nano Banana 2 仍是唯一有 0.5K 档的选择。只有品牌包装、复杂文字和最终版式成为核心要求时，才有必要优先考虑 Pro。 ### 中文活动海报和本地化物料 需要同时呈现价格、日期、规格、免责声明、多个文本层级或跨语言版本时，从 Pro 开始。同题测试的中文菜单题里，Pro 把价格全部写对，2.1 把“38元”写成了“三十八元”；三个模型都把“今日茶单”的“单”写成了日文字形“単”。不管用哪个模型，出图后都要逐字校对，尤其是简体与日文字形不同的字。简单标题和少量数字可以先用 2.1 出初稿。生成模型也不能替代对公开价格和活动条款的事实确认。 ### 品牌人物和连续系列 单张内容配图通常不需要 Pro。若人物外观、服装、配色、产品造型和品牌元素必须在整套资产中保持一致，Pro 是更直接的候选；2.1 支持 4 个角色的一致性，预算紧时可以先拿同一组参考图对比两者。多参考图和连续编辑仍然是工作流的一部分，因此 Lite 通常不适合作为这类项目的主路线。 ### 复杂关系图和专业终稿 用于构思布局的视觉草图可以由 Lite 或 2.1 完成，步骤不多的流程图、信息图用 2.1 通常就够；节点众多、关系复杂、文字密集或需要精细版式的终稿更适合 Pro。模型可以帮助形成视觉结构，但事实关系和公开数据仍应来自可靠来源。 ## API 生产路由：按请求类型分流，同类请求反复失败再升 Pro 在 API 里，选择规则应该写成一处集中的路由：先判断请求类型，再选路线，最后才落到模型 ID。业务代码只认路线名，模型 ID 只出现在映射表里： ```python MODEL_BY_ROUTE = { "draft": "gemini-3.1-flash-lite-image", "default": "gemini-nano-banana-2.1", "thumb_512": "gemini-3.1-flash-image", # 已弃用，只为 0.5K 小图保留 "premium": "gemini-3-pro-image", } PRO_NEEDS = {"exact_text", "brand_asset", "complex_layout", "advanced_localization"} ESCALATED_TYPES = {"menu_card"} # 在 2.1 上反复不合格、已整体移到 Pro 的请求类型 def choose_route(job): if job["type"] in {"fast_draft", "high_throughput"}: return "draft" if PRO_NEEDS & set(job["needs"]) or job["type"] in ESCALATED_TYPES: return "premium" if job.get("image_size") == "512": return "thumb_512" return "default" model = MODEL_BY_ROUTE[choose_route(job)] ``` ### 生成前就升 Pro，还是等 2.1 失败后再升 两种时机分开处理。请求本身要求照抄文字、做品牌系列、复杂版式或高级本地化时，生成前直接走 Pro。同题测试里 2.1 三道照抄文字题都改了原文，这类请求先试 2.1、不合格再换 Pro，每张 1K 图片输出合计 $0.0336 + $0.134 = $0.1676，比直接用 Pro 多约 25%，还多一轮人工检查。 其余请求默认走 2.1。某一类请求在 2.1 上反复不合格时，把这一类整体移到 Pro（上面代码里的 `ESCALATED_TYPES`），并写明原因：文字被改、流程图结构出错、品牌检查没通过、终稿返工多。单张图失败先重试，不因为一次失败就改路由。这样每一笔 Pro 费用都能对应一个具体原因，而不是悄悄变成默认值。 429 和配额不足是另一类问题，按退避重试、等配额重置或申请提额处理，分辨方法见 [Gemini 图片生成 429 速率限制](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-image-429-rate-limit)。不要在限流时自动改发 Pro：Pro 的图片输出价是 2.1 的 2–4 倍，高峰期的账单会跟着放大。 ### 按模型 ID 做防护：产品名、专属参数和日志 “Nano Banana 2”“Redo with Pro”这类产品名和界面文字不要直接传给 API 客户端，代码里只写映射表中的模型 ID。第三方网关可能使用不同的别名、参数和计费方式，接入时以对应服务商的文档为准。 模型专属参数在选定路线之后再加，回落或迁移时不要把旧请求整包转给新模型。两个具体例子：0.5K 只有 Nano Banana 2 提供，在老张API 上把 `512` 尺寸发给 2.1，返回的是 1K 图并照常计费；前面提到的 Vertex AI 上 2.1 不接受的 `seed`、`temperature` 等参数，转发过去会直接报错。 日志里至少记下路线名、模型 ID、尺寸、思考级别、升级原因和出图后的检查结果。账单能对到具体路线，出问题时也查得到某张图为什么走了 Pro。不需要实时返回的大批量任务可以放进 Batch，图片输出价减半。 ### 旧模型 ID 怎么迁移：preview、Nano Banana 2 和初代 2.5 旧的 `gemini-3.1-flash-image-preview` 和 `gemini-3-pro-image-preview` 已在 2026 年 6 月 25 日停止服务，Google 给出的替代分别是 `gemini-nano-banana-2.1` 和 `gemini-3-pro-image`。模型 ID 集中在映射表里时，这类替换只改一处。 从 Nano Banana 2 迁到 2.1，不必一次全量切换。先分出一小部分流量，比较可用图比例、重试次数、人工修改时间和含思考 token 的实际成本，结果稳定再扩大比例。文字多的提示词要单独看，2.1 改动原文的问题在这类请求上最明显。 初代 Nano Banana（`gemini-2.5-flash-image`）的停用日期在 Google 两个页面上不一致：[Gemini API 弃用页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)写 2027 年 3 月 15 日，替代模型是 Nano Banana 2 Lite；[Gemini API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)仍保留“2026 年 10 月 2 日停用”的旧提示。Vertex AI 上同样是 2027 年 3 月 15 日。既然两页说法冲突，还在用它的集成不要按较晚的日期排期：原来用它出简单 1K 图的迁到 Lite，需要编辑、多参考图或 2K 以上输出的迁到 2.1。 ## 最终选择规则：新项目用 2.1，文字要准用 Pro 选择 Lite 的前提是任务真正重视低延迟、高吞吐和低单位成本，并且结果不依赖多参考图或多轮连续编辑。选择 2.1 的前提是需要通用生成与编辑能力，希望在 1K 到 4K 之间灵活选择，同时控制 API 成本，这也是新项目的默认起点。选择 Pro 的前提是图上文字必须照原文出现，或复杂专业资产、品牌一致性、高级本地化本身就是核心需求。Nano Banana 2 只留给 0.5K 小图和尚未迁移的现有流水线。在 API 里，这几条就是路由规则：路线名集中映射到模型 ID，升到 Pro 要写明原因。 如果仍然不确定，先按交付物分类，而不是按模型名称分类：草图用 Lite，通用成片用 2.1，文字关键、品牌关键或复杂终稿用 Pro。2.1 的价格和入口见 [Nano Banana 2.1 价格与入口](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-1)，三个模型的同题出图对比见 [Nano Banana 2.1 vs Pro vs GPT Image 2.5 对比：9 组同题实测](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5)，还在用 2 的成本核算见 [Nano Banana 2 API 价格](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-api-pricing-guide)，Pro 的接入细节见 [Nano Banana Pro API 怎么调用](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-api-guide)。 ## 参考来源 本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-10-08。 - [Gemini API 的 Nano Banana 2.1 模型页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1) (ai.google.dev) - [Gemini API 图片生成文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) (ai.google.dev) - [Gemini API 发布记录](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog) (ai.google.dev) - [Gemini API 弃用页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations) (ai.google.dev) - [Vertex AI 模型版本页](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/model-versions) (docs.cloud.google.com) - [Gemini 应用的图片生成介绍页](https://gemini.google/overview/image-generation/) (gemini.google) - [Gemini API 官方定价](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)