# Vertex AI 调用 Nano Banana：正确配置与费用

> Vertex 上调用 Nano Banana 要换成 GA 模型 ID，location 用 global；标价与 AI Studio 相同，选它是为了 IAM、合规和统一账单。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/vertex-ai-nano-banana-api
- Published: 2026-09-24
- Updated: 2026-09-24
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Category: API 指南
- Tags: Vertex AI, Nano Banana, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini Enterprise Agent Platform, Google Cloud, API 指南

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截至 2026 年 9 月 24 日，用 Vertex AI 调用 Nano Banana 仍然可行，但按 2025 年的写法配置的代码，基本都要改三处：模型 ID 换成正式版（`gemini-3.1-flash-image`、`gemini-3-pro-image`、`gemini-3.1-flash-lite-image`），location 用 `global`（只有 Nano Banana 2 还能选 `us`、`eu`），客户端开启 `enterprise=True` 或设置环境变量 `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True`。带 `-preview` 后缀的两个图片模型已在 2026 年 7 月 17 日退役，而 Python SDK 不会在本地拦截这些 ID，请求照常发出，到了服务器才失败。

费用上，Vertex 的 global 标价和 AI Studio 付费层完全一致：Nano Banana 2 一张 2K 图的输出费约 $0.10，Nano Banana Pro 的 1K 和 2K 都约 $0.134。换到 Vertex 不会更便宜，它的价值在于服务账号与 IAM、VPC Service Controls、CMEK、数据驻留和 Google Cloud 统一账单。公司没有这些要求、只想拿一个 key 出图，AI Studio 的 API Key 路线更省事。

## Vertex AI 改名之后，旧代码为什么跑不通

2026 年 4 月 22 日起，Google 把 Vertex AI 并入 Gemini Enterprise Agent Platform。官方中文文档现在写作「Agent Platform」，控制台里原来的 Vertex AI Studio 改叫 Agent Studio，API 叫 Agent Platform API；文档地址迁到 `docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/...`，旧的 `vertex-ai/generative-ai/docs/...` 链接仍能打开，调用的主机依然是 `aiplatform.googleapis.com`。所以查资料时，「Vertex AI」和「Agent Platform」指的是同一个平台，不是两条路线。

Python SDK 也跟着改了参数名。google-genai 2.25.0（2026 年 9 月 22 日发布）的源码注释里，`enterprise` 参数的说明是「Gemini Enterprise Agent Platform 端点（原 Vertex AI API）」，`vertexai` 则标为旧参数。两者在 2.25.0 里效果相同，旧代码里的 `vertexai=True` 暂时不用改；但新代码建议统一写 `enterprise=True`，和官方示例保持一致。

旧代码失效通常出在下面三处：

- **模型 ID 已退役**：`gemini-3.1-flash-image-preview` 和 `gemini-3-pro-image-preview` 于 2026 年 5 月 28 日弃用，7 月 17 日在 Agent Platform 上退役，官方写明「no longer accessible」。SDK 不校验模型名，写错或写旧都照样拼出请求地址。
- **客户端没切到 Vertex**：只传了 `project` 和 `location`，没开 `enterprise` 或 `vertexai`，SDK 会把它当成 AI Studio 客户端，直接抛出 `ValueError: Gemini API does not support project/location.`。
- **照搬了 AI Studio 文档的新写法**：ai.google.dev 的图片生成文档现在以 Interactions API 为主（参数放在 `response_format` 里）；Vertex 的官方示例仍是 `generateContent` 加 `imageConfig`（`aspectRatio`、`imageSize`）。两套写法的参数名和结构不同，不能混用。

还有一处容易看漏：同一个模型 ID 在两个平台上的退役时间不同。初代 Nano Banana（`gemini-2.5-flash-image`）在 Gemini API 上 2026 年 10 月 2 日停用，在 Agent Platform 上延到 2027 年 3 月 15 日。

## 模型 ID、location 与退役时间对照

下表按 Agent Platform 模型页整理（模型页最后更新于 2026 年 9 月 22 日）。

| 通称 | Vertex 模型 ID | 状态 | 可用 location | 输出分辨率 | Agent Platform 退役时间 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nano Banana 2 | `gemini-3.1-flash-image` | 正式版，2026 年 5 月 28 日发布 | `global`、`us`、`eu` | 512、1K、2K、4K | 2027 年 5 月 28 日或更晚 |
| Nano Banana Pro | `gemini-3-pro-image` | 正式版，2026 年 5 月 28 日发布 | 仅 `global` | 1K、2K、4K | 2027 年 5 月 28 日或更晚 |
| Nano Banana 2 Lite | `gemini-3.1-flash-lite-image` | 正式版，2026 年 6 月 23 日发布 | 仅 `global` | 1K | 2027 年 6 月 28 日或更晚 |
| Nano Banana（初代） | `gemini-2.5-flash-image` | 已弃用，建议迁到 `gemini-3.1-flash-lite-image` | `global` 及多个美国、欧洲区域 | 约 1K | 2027 年 3 月 15 日 |
| 两个 preview 版 | `gemini-3.1-flash-image-preview`、`gemini-3-pro-image-preview` | 已退役 | 无 | 无 | 2026 年 7 月 17 日 |

几点会改变你配置的细节：

- **Pro 和 Lite 只能用 `global`**。把 location 写成 `us-central1` 之类的具体区域，这两个模型都不在可用列表里。官方图片生成页的 Node.js 示例默认 location 是 `us-central1`、模型是 `gemini-2.5-flash-image`，照着改模型名时要把 location 一起换成 `global`。
- **Nano Banana 2 的 `us`、`eu` 多区域**从 2026 年 8 月 31 日起提供，覆盖模型可用性、ML 处理、Provisioned Throughput 和 Standard PayGo，适合需要把数据处理留在美国或欧盟的团队，但单价比 `global` 高 10%。
- **没有亚洲区域**。所有 Nano Banana 模型都没有亚洲的区域端点，需要把数据驻留在亚洲的团队无法用 Vertex 满足这一条。
- 7 月 17 日的发布说明里建议迁移到 `gemini-3-flash-image`，这是笔误；弃用表和模型页给出的 Pro 替代 ID 是 `gemini-3-pro-image`。

![Nano Banana 各模型在 global、us/eu 和具体区域上的可用情况及退役时间对照图](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/vertex-ai-nano-banana-api/img/models-locations.webp)

能力方面，Nano Banana 2 和 Pro 都支持 15 种宽高比，包括 1:4、4:1、1:8、8:1、21:9、9:21；Lite 支持 14 种。Nano Banana 2 和 Pro 一次最多传 14 张参考图，内联图片每张不超过 7 MB，从 Cloud Storage 读取的每张不超过 30 MB。Nano Banana 2 和 Pro 都支持「使用 Google 搜索建立依据」，不支持函数调用和代码执行，也**不支持微调**。4K 输出从 8 月 31 日起在 Nano Banana 2 和 Pro 上转为正式功能。

## 走 Vertex 还是 AI Studio API Key

两条路线调用的是同一批模型，差别在认证、端点、额度和企业控制：

| 对比项 | Vertex（Agent Platform） | AI Studio（Gemini Developer API） |
| --- | --- | --- |
| 认证 | ADC、服务账号的 OAuth 令牌；express 模式可用 API Key | API Key |
| 端点 | `aiplatform.googleapis.com`（`us` / `eu` 分别为 `aiplatform.us.rep.googleapis.com` / `aiplatform.eu.rep.googleapis.com`） | `generativelanguage.googleapis.com` |
| SDK 开关 | `enterprise=True` 加 `project`、`location` | 只传 `api_key` |
| 图片标价 | `global` 与 AI Studio 付费层相同；Nano Banana 2 用 `us` / `eu` 贵 10% | 同左 `global` 价 |
| 免费额度 | Google Cloud 新用户的 $300 试用赠金可以支付（条款未排除） | Nano Banana 2 和 Pro 没有免费层 |
| 吞吐 | 图片模型为共享容量、尽力而为，没有公布的固定配额；可买 Provisioned Throughput | 按 Gemini API 自己的用量层级 |
| 企业控制 | 数据驻留、CMEK、VPC-SC、Access Transparency | 无；付费层数据不用于改进 Google 产品 |
| 初代 Nano Banana 可用到 | 2027 年 3 月 15 日 | 2026 年 10 月 2 日 |

Google 在 Gemini API 迁移文档里的原话是：大多数开发者应使用 Gemini Developer API，除非确实需要特定的企业控制。据此可以这样判断：

- **选 Vertex**：公司要求走 GCP 账单或合规流程；需要 VPC-SC、CMEK、美国或欧盟数据驻留；想用 Google Cloud 免费试用的 $300 赠金；或者线上还在跑 `gemini-2.5-flash-image`，需要多几个月迁移时间。
- **选 AI Studio**：个人项目或原型，不需要上述控制，想少配一套 IAM。接入方式见 [Nano Banana API Key 指南 2026：官方 Gemini 接入、模型选择与可运行代码](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-ai-image-generation-api)；两个平台在治理、计费和迁移上的完整对比见 [Gemini API 和 Vertex AI API 怎么选：先看开发速度还是云上治理](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-api-vs-vertex-api)。

关于 $300 赠金：Google Cloud 免费试用的条款只点名了两类不能用赠金支付的费用，一是 AI Studio 里的 Gemini API，二是以托管 API 形式提供的第三方合作模型。Agent Platform 上 Google 自家的 Gemini 不在排除项里，按条款可以用赠金支付 Nano Banana 的调用费。代价是试用期账号不能申请提高配额。

## 跑通第一张图

### 准备项目和凭据

1. 准备一个已关联结算账号的 Google Cloud 项目（免费试用账号也可以），启用 Agent Platform API：`gcloud services enable aiplatform.googleapis.com`。
2. 本机开发用应用默认凭据（ADC）：`gcloud auth application-default login`。部署到服务器时改用服务账号，不要把个人凭据放上去。
3. 安装或升级 SDK：`pip install --upgrade google-genai`（Node.js 为 `npm install @google/genai`）。
4. 可选但值得做：在控制台打开 Agent Studio，点「Create prompt」，用「Switch model」选模型，把「Outputs」设为「Image and text」，发一句提示词。控制台能出图、代码不能出图时，问题多半在客户端这一侧（SDK 开关、模型 ID、location 或网关），而不在项目本身。

### Python：显式传参

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

client = genai.Client(
    enterprise=True,  # 旧写法 vertexai=True 在 2.25.0 中效果相同
    project=os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"],
    location="global",  # Pro 和 Lite 只能用 global；Nano Banana 2 还可以用 "us" 或 "eu"
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    contents="一只橘猫趴在窗台上看雨，水彩风格",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9", image_size="2K"),
    ),
)

for i, part in enumerate(response.candidates[0].content.parts):
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        ext = part.inline_data.mime_type.split("/")[-1]
        with open(f"output_{i}.{ext}", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
```

也可以不在代码里写参数，改用官方快速入门的三个环境变量，然后直接 `genai.Client()`：

```bash
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=你的项目ID
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True
```

如果环境里还留着旧的 `GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI`，并且和 `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE` 的值冲突，2.25.0 会打印警告并以 `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE` 为准。

在 google-genai 2.25.0 里离线构造上面这次调用（请求在发出前被拦下，没有真正访问 Google，也没有生成图片），SDK 拼出的地址是：

```text
https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/<项目ID>/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent
```

请求体里的生成配置序列化为 `{'responseModalities': ['TEXT', 'IMAGE'], 'imageConfig': {'aspectRatio': '16:9', 'imageSize': '2K'}}`。把模型换成已退役的 `gemini-3.1-flash-image-preview`，SDK 同样照常拼出地址，本地不报任何错。把 location 换成 `us` 或 `eu`，主机变成 `aiplatform.us.rep.googleapis.com` 或 `aiplatform.eu.rep.googleapis.com`；换成 `us-central1`，主机变成 `us-central1-aiplatform.googleapis.com`。这个离线探测只验证了 SDK 的路由和参数拼装，出图耗时、成功率和画面质量都不在其中。

### curl：直接调 REST

```bash
PROJECT_ID="你的项目ID"
MODEL_ID="gemini-3.1-flash-image"

curl -s -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent" \
  -d '{
    "contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "一只橘猫趴在窗台上看雨，水彩风格"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }' > response.json

jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' response.json \
  | head -n 1 | base64 --decode > output.png
```

官方 REST 和 express 模式示例用的是 `v1`，Python SDK 用的是 `v1beta1`，请求体结构相同。图片以 base64 字符串放在 `inlineData.data` 里，2K、4K 图的响应体会很大，自建代理或网关要留意请求体和响应体的大小上限。

### express 模式：只有 API Key 时

Agent Platform 的 express 模式目前是预览功能，面向 @gmail.com 账号：从未用过 Google Cloud 的新用户注册后有 90 天免费层，不用填结算信息，额度内免费；已经是 Google Cloud 用户、或者一旦启用结算，免费层就取消。注册后拿到一个 API Key，客户端这样写：

```python
client = genai.Client(enterprise=True, api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
```

这种写法不传 `project` 和 `location`，SDK 直接走 `aiplatform.googleapis.com`。

需要注意的是，express 模式说明页的模型列表里，图片模型仍然写着已退役的两个 preview ID 和 `gemini-2.5-flash-image`（每分钟 10 次请求）；正式版图片 ID 能不能在 express 免费层调用，页面没有写明。不要把它当成免费出图的固定渠道，想用的话先在 express 控制台里实际出一张图再写代码。

## 一张图多少钱：按分辨率算

Vertex 按 token 计费，图片输出的单价是每 100 万 token：Nano Banana 2 在 `global` 为 $60、在 `us` / `eu` 为 $66，Pro 为 $120，Lite 和初代 Nano Banana 为 $30。每张图按分辨率折合固定的输出 token 数，所以单张输出费用可以直接算：

**单张输出费用 = 该分辨率的输出 token 数 × 图片输出单价 ÷ 1,000,000**

| 模型 | 分辨率 | 输出 token | Standard，`global` | Standard，`us` / `eu` | Flex / Batch，`global` |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| Nano Banana 2 | 512 | 747 | $0.0448 | $0.0493 | $0.0224 |
| Nano Banana 2 | 1K | 1,120 | $0.0672 | $0.0739 | $0.0336 |
| Nano Banana 2 | 2K | 1,680 | $0.1008 | $0.1109 | $0.0504 |
| Nano Banana 2 | 4K | 2,520 | $0.1512 | $0.1663 | $0.0756 |
| Nano Banana Pro | 1K 或 2K | 1,120 | $0.1344 | 不提供 | $0.0672 |
| Nano Banana Pro | 4K | 2,000 | $0.24 | 不提供 | $0.12 |
| Nano Banana 2 Lite | 1K | 1,120 | $0.0336 | 不提供 | $0.0168 |
| 初代 Nano Banana | 约 1K | 1,290 | $0.0387 | 价格页未单列 | 价格页未单列 |

表中是 2026 年 9 月 24 日 Agent Platform 价格页的美元标价，只算图片输出。几个会影响账单的点：

- **Pro 的 1K 和 2K 同价**。用 Pro 时直接出 2K，不多花钱。
- **Flex PayGo 和 Batch 的图片单价都是 Standard 的一半**（Batch 即批量推理）。夜间批量生成商品图这类不需要立即拿到结果的任务，走 Batch 可以把单张费用直接减半。另有价格更高的 Priority PayGo，Pro 图片输出为每 100 万 token $216。
- **输入另计**：每张参考图在 Nano Banana 2 和 Lite 上按 1,120 token 计，在 Pro 上按 560 token 计，折合约 $0.00056（Nano Banana 2）和 $0.00112（Pro）；提示词文字按输入单价计，金额很小。
- **文字输出和思考过程按文字输出单价计**：Nano Banana 2 每 100 万 token $3（`us` / `eu` 为 $3.30），Pro 为 $12。模型边想边画时，这部分会让实际单价略高于表中数字。
- **使用 Google 搜索建立依据另外计费**：所有 Gemini 3 模型合计每月 5,000 次免费，之后每 1,000 次 $14。
- 被安全策略拦下或失败后重试的请求，也可能产生输入和文字 token 费用。

举例：用 Nano Banana 2 在 `global` 生成 1,000 张 2K 图，Standard 约 1,680 × 60 ÷ 1,000,000 × 1,000 = $100.80，走 Batch 约 $50.40；同样 1,000 张换成 Pro，Standard 约 $134.40。这些是按标价的估算，不是账单，实际以 Cloud Billing 为准。

![Nano Banana 2、Pro 和 Lite 按分辨率的单张图片输出费用条形图，右侧为 Flex / Batch 的减半价格](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/vertex-ai-nano-banana-api/img/cost-per-image.webp)

## 报错与 429：按现象排查

先看下表定位，再按改法处理。SDK 报错原文取自 google-genai 2.25.0，其他版本措辞可能不同。

| 现象 | 原因 | 改法 |
| --- | --- | --- |
| `ValueError: Gemini API does not support project/location.` | 传了 `project`、`location`，但没开 `enterprise`，SDK 仍按 AI Studio 客户端处理 | 加 `enterprise=True`，或设 `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True` |
| `ValueError: No API key was provided...` | 既没有 API Key，也没开 `enterprise` | 同上；用 express 模式则传 `api_key` 并开 `enterprise=True` |
| `ValueError: enterprise and vertexai flags have conflicting values, please set enterprise value only.` | 同时传了 `enterprise=True` 和 `vertexai=False` | 删掉 `vertexai`，只保留 `enterprise` |
| `DefaultCredentialsError: Your default credentials were not found...` | 开了 `enterprise`，但本机没有 ADC，也没传 API Key | 运行 `gcloud auth application-default login`，服务器上配置服务账号 |
| `Missing key inputs argument! ... provide (vertexai, project & location) arguments.` | 旧版 SDK 的提示，出现在 2025 年的版本里 | 升级 `google-genai`，按上面的方式配置 |
| 本地不报错，请求发出后服务器拒绝，模型 ID 带 `-preview` | preview 图片模型已于 2026 年 7 月 17 日退役 | 换成 `gemini-3.1-flash-image` 或 `gemini-3-pro-image` |
| Pro 或 Lite 在 `us`、`eu`、`us-central1` 上不可用 | 这两个模型只在 `global` 提供 | location 改为 `global` |
| 照 ai.google.dev 改出来的代码用了 `response_format` | 那是 Gemini API 的 Interactions API 写法 | 改回 `generate_content` 加 `image_config` |
| Agent Studio 能出图，new-api、done-hub 等网关里调用失败 | 网关版本要先适配新模型；渠道里的模型 ID、认证方式或 location 仍是旧值；图片以大体积 base64 返回 | 升级网关，渠道改用正式版 ID 和 `global`，检查代理的请求体、响应体大小限制 |

最后一行来自 2025 年 9 月 linux.do 上的讨论：当时有人在 Vertex AI Studio 里能用，经 new-api、done-hub 调用却失败，回复指出新模型需要客户端适配（new-api 当时要 0.9 alpha 15 之后的版本）。版本号已经过时，但排查顺序仍然适用：先确认网关支持该模型，再确认渠道配置。ComfyUI 等工具里的 Vertex 节点同理，关键是节点能否传入正式版模型 ID 和 `global`。

### 429 怎么处理

Vertex 上的 429 有两种原文。按量付费时是 `Resource exhausted, please try again later.`，说明共享容量暂时不够；买了 Provisioned Throughput 的项目超出预留量时是 `Too many requests. Exceeded the Provisioned Throughput.`。

图片模型的容量是共享的，按尽力而为分配。Standard PayGo 按组织支出分档、给出每分钟 token 基线的那套规则，官方文档明确写着不适用于 Nano Banana 2、Nano Banana 2 Lite、Nano Banana Pro 和初代 Nano Banana；模型页也都标注不支持固定配额，所以没有可以申请提高的项目配额，Google 也没有公布这几个模型每分钟能出多少张图。

Google 给出的处理办法：

1. 尽量用 `global` 端点，不用区域端点。`global` 能调度更大的多区域共享容量。
2. 用截断指数退避重试。
3. 平滑流量，把请求均匀分布在每一分钟里，避免秒级的尖峰；用量增长时逐步加量，用量陡增可能触发加速限制，同样返回 429。
4. 需要确定的容量、不能接受限流时，购买 Provisioned Throughput。

按量付费下的 429 不计入 SLA 的错误率。google-genai 2.25.0 默认不重试，要在创建客户端时传入 `HttpRetryOptions` 才会开启；开启后默认最多请求 5 次（含第一次），对 408、429、500、502、503、504 按指数退避加随机抖动重试：

```python
import os

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    enterprise=True,
    project=os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"],
    location="global",
    http_options=types.HttpOptions(
        retry_options=types.HttpRetryOptions(attempts=5),
    ),
)
```

2026 年 1 月到 3 月，Google AI 开发者论坛上有人反映 Vertex 上的 Nano Banana Pro 在很低的用量下持续返回 429，发帖人称改用 Gemini API 后不再报错；Google 员工称 1 月 8 日推送了修复，之后仍有「5 到 6 个并发就 429」的反馈。这些都发生在 preview 阶段、正式版发布之前，不能说明现在的稳定性。低用量下仍频繁 429 时，可以用同一提示词分别走 Vertex 和 AI Studio Key 各试一次，判断问题在入口还是在自己的流量；区分服务故障和自身问题的方法见 [Nano Banana 2 宕机了吗？先查入口，再判断 429、503](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/is-nano-banana-2-down)。

## Vertex 出的图有没有水印

API 直接返回图片数据，文档没有提到可见角标，但这不等于没有水印。Gemini API 文档写明所有生成图片都带 SynthID 隐形水印；Google Cloud 博客介绍 Vertex 上的 Nano Banana 时也写明内置 SynthID，Nano Banana 2 的企业版公告提到 SynthID 与 C2PA 内容凭据配合使用，模型页同样列出支持 C2PA。「Vertex 出图没有水印」只在「看不到 logo」这个意义上成立，图片里仍嵌有 SynthID 隐形水印，并可附带 C2PA 内容凭据。

## 不需要 Vertex 的企业控制时

Nano Banana 模型在 Vertex 上没有亚洲区域端点。服务器在中国大陆时，需要能稳定访问 `aiplatform.googleapis.com` 的国际网络，还要能开通 Google Cloud 结算；这两点是网络与账号条件，跟代码写法无关。

如果你并不需要 VPC-SC、CMEK、数据驻留、Google 的 SLA 或 Provisioned Throughput，只是想拿到 Nano Banana 的图，还有两条路：

- **AI Studio API Key**：同样是 Google 官方接口，标价与 Vertex 的 `global` 一致，不用配 IAM 和项目，只是 Nano Banana 2 和 Pro 没有免费层。
- **老张API**（laozhang.ai）：第三方按次计费服务，适合开不了 Google Cloud 结算、或服务器不便直连 Google 端点的场景。截至 2026 年 9 月 24 日，`gemini-3.1-flash-lite-image` 每次 $0.025、`gemini-3.1-flash-image` 每次 $0.055、`gemini-3-pro-image` 每次 $0.09，不随分辨率变化。它提供 Gemini 原生格式的 `POST https://api.laozhang.ai/v1beta/models/{model}:generateContent`，同样用 `generationConfig.imageConfig` 设置比例和分辨率，Bearer 认证；也有 OpenAI 兼容格式。模型 ID 和上文相同，文档见 [docs.laozhang.ai 的 Nano Banana 页面](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/nano-banana-image)。

老张API不是 Vertex：没有 VPC-SC、CMEK、数据驻留、Google SLA 和 Provisioned Throughput，请求要经过第三方。按次价也不是在所有情况下都更便宜：Nano Banana 2 出 512 图时 Vertex Standard 为 $0.0448，走 Batch 的 1K 图只要 $0.0336，Pro 走 Batch 的 1K、2K 图为 $0.0672，Lite 走 Batch 为 $0.0168，都低于对应的按次价；三个模型的 Standard 调用（Nano Banana 2 为 1K 到 4K）则是按次价更低，而且按次价不随思考 token 和参考图数量增加。公司要求合规审计的场景，仍然应该用 Vertex。

## 常见问题

### 用 Vertex 调用 Nano Banana 免费吗？

没有长期免费额度。Google Cloud 新用户有 90 天、$300 的试用赠金，条款没有把 Agent Platform 上的 Gemini 排除在外，可以用来付 Nano Banana 的调用费；express 模式对新用户有 90 天免费层，但说明页的模型列表还停在已退役的 preview ID，正式版图片模型能否免费调用没有写明。AI Studio 那边的 Nano Banana 2 和 Pro 也没有免费层。更多额度规则见 [Nano Banana 2 限制与每日额度：按算力还是按张](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-limits-daily-quotas-guide)。

### Vertex 上的 Nano Banana 能微调吗？

不能。Agent Platform 的模型页对 Nano Banana 2、Pro 和 Lite 都标注「Tuning: Not supported」。想固定风格或角色，只能靠参考图（Nano Banana 2 和 Pro 每次最多 14 张）和提示词。

### `gemini-2.5-flash-image` 还能用多久？

在 Agent Platform 上用到 2027 年 3 月 15 日，在 Gemini API 上 2026 年 10 月 2 日就停用。官方建议迁移到 `gemini-3.1-flash-lite-image`，它同样只出 1K 图，输出单价和初代一样是每 100 万 token $30，单张约 $0.0336。

### Vertex 上的 Pro 和 AI Studio 上的 Pro 请求格式一样吗？

模型相同，Vertex 这边用 `generateContent` 加 `imageConfig`，AI Studio 的新文档以 Interactions API 为主。Vertex 的 `ImageConfig` 还多出几个 Gemini API 不支持的字段：`output_mime_type`、`output_compression_quality`、`prominent_people`、`image_output_options`。Pro 在 Gemini API 侧的请求结构见 [Nano Banana Pro API 怎么调用：官方文档、JSON 模板、YAML 配置与 PDF 边界](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-api-guide)。