Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Pro：该怎么选？

Google 现在在 Gemini API 上共出售四款 Nano Banana 图像模型。最新的 Nano Banana 2.1 于 2026 年 10 月 6 日发布，单图价格只有它所替代模型的一半。这改变了大多数团队的选择，但并非适用于所有工作负载。

本指南把 Nano Banana 2.1、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 放在一起对比，并把 Nano Banana 2 Lite 作为预算选项。以下所有价格和限额来自 Google 的图像生成文档和价格页（截至 2026 年 10 月 7 日）。

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快速结论

• 新项目默认选 Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）。Google 自己也说它被推荐用于所有新项目，且在 1K、2K、4K 下输出价格都是 Nano Banana 2 的一半。
• 需要 0.5K（512px）输出就继续用 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）。2.1 不提供这个尺寸。
• 大批量、无搜索落地、少参考图的 1K 图片选 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）。1K 下单图价格和 2.1 相同，输入更便宜。
• 需要 Google 定位的“专业资产生产”高档能力时选 Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image），前提是你接受 1K 单图约四倍的价格。

一个提醒：Google 没有公布 2.1 的任何基准测试。其发布公告称 2.1 “全面超越我们之前的模型”，但没有并排数据。本文不声称哪个模型看起来更好；这要靠你自己的提示词来验证，方法见下文。

规格并排对比

表格背后的几个要点：

• Token 账。对 2.1 和 Nano Banana 2 而言，1K 图片是 1120 个输出 token，2K 是 1680，4K 是 2520。同样的 token、一半的单价，一半的账单。
• Batch。2.1 还列出了 2K（$0.0252）和 4K（$0.0378）的 batch 价格。
• 思考。Gemini 3 图像模型默认思考，且 API 里无法关闭。最多两张中间“思考图”不计费。2.1 的文本和思考输出为每 1M token $7.50，Nano Banana 2 是 $3。
• 落地成本。每月 5000 次免费搜索请求在 Gemini 3.x 系列间共享，之后每 1000 次 $14。

每 1000 张图的成本

只算输出，标准（非 batch）API，付费档：

走 Batch API 时，2.1 在 1K、2K、4K下降到每 1000 张 $16.80、$25.20 和 $37.80。

两个数字很显眼：2.1 的一张 4K（$0.0756）比 Pro 的一张 1K（$0.134）还便宜；2.1 的 1K（$0.0336）甚至低于 Nano Banana 2 的 512px 档（$0.045）——所以只有确实需要那个精确尺寸时才值得留在 0.5K。

重输入的编辑场景会改写这笔账

输出只是账单的一半。2.1 的输入是每 1M token $1.50，是 Nano Banana 2（$0.50）的三倍，所以带大量参考图的编辑类工作负载在输入侧要多花钱。

来算个例子。按 Google 的 Vertex AI 模型页，每张输入图消耗 1120 token。

场景：一条产品图管线，每次发送 14 张参考图加 500 token 提示词，返回一张 1K 图片。

即便打满 14 张参考图，2.1 仍然更划算，但差距从 50% 缩到约 23%。

翻转点在哪里？2.1 的每个输入 token 贵 $0.000001，而每张图的输出节省为 1K 下 $0.0334、2K 下 $0.0506、4K 下 $0.0754。所以只有当单次请求的输入 token 达到约 33,400（1K）、50,600（2K）或 75,400（4K）时，2.1 才会更贵。光 14 张参考图到不了这个量。

有两种情况会把你推向翻转点：

1. 很长的多轮编辑会话。如果你用 previous_interaction_id 串联编辑，留意每次响应 usage 数据里的输入 token 数——前面的轮次会累加进你付费的上下文。带完整参考图的十轮会话可能越过 1K 阈值。
2. 思考和文本 token。2.1 按 $7.50/1M 计费，Nano Banana 2 是 $3。思考无法关闭，触发重度推理的提示词会进一步缩小价差。

如果你的 1K 编辑带很长的会话历史，切换前先用真实流量测一测两个模型。

Nano Banana 2 Lite 的适用场景

Lite 是预算选项。Google 称它是“最快、最便宜的 Gemini 图像模型”，输入价为每 1M token $0.25，1K 单图价格与 2.1 相同（$0.0336）。

Lite 只输出 1K，不支持 Google 搜索落地，而且 Google 明确说它对多参考图输入和多轮编辑“未做优化”。

对纯文本生图的 1K 大批量场景，Lite 和 2.1 单图成本相同，而 Lite 的输入只有 2.1 的六分之一。一旦需要 2K、4K、搜索落地或迭代编辑，就换 2.1。

Google 还推荐 Lite 作为初代 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image，现已是 legacy）的迁移路径。那次更早的换代见我们的《Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 对比》。

Nano Banana Pro 仍然有意义的场景

Google 把 Pro 描述为“面向最复杂视觉任务的高端选择”，称其为专业资产生产优化，具备最高的世界知识水平、高级本地化、准确的品牌一致性和精细的创作控制。其提示词指南也建议文字量大的专业资产用 Pro。

这些是定位表述，不是实测结果。既然没有公开的 Pro vs 2.1 对比，就把它当作一个需要自己验证的预算问题：

• 如果你的 Pro 工作流已经达标，或者依赖它 5 个角色的一致性上限，继续用 Pro。
• 如果你用 Pro 跑大批量任务，先测 2.1。4K 下 2.1 约为 Pro 价格的三分之一（$0.0756 对 $0.24），1K 下约四分之一。
• Pro 做不了 Image Search 落地和视频输入。

Pro 的完整请求格式见我们的《Nano Banana Pro API 指南》。

迁移注意事项

从 Nano Banana 2 挪到 2.1 就是改一行 model 字符串。接口、response_format 和 google_search 工具都保持不变：

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [{"type": "text", "text": "A studio product photo of a ceramic mug on a walnut desk"}],
    "response_format": {"type": "image", "mime_type": "image/png", "aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K"}
  }'

切换生产流量前检查这些：

• 图片尺寸。如果有调用发送 "image_size": "512px" 或 0.5K，让它继续留在 gemini-3.1-flash-image 上。2.1 不支持该尺寸。
• 大写 K。"2K" 可以，"2k" 在所有模型上都会被拒绝。
• Image Search。给 google_search 工具加上 "search_types": ["web_search", "image_search"]，并按 Google 要求展示返回的搜索建议。
• 预算。同样流量下，你的输入费用大约变三倍，图片费用减半。
• 免费档。这些模型都没有 Gemini API 免费档；见《免费使用 Nano Banana 2.1 的方法》。

包含多轮编辑和搜索落地的完整代码走查见《Nano Banana 2.1 API 指南》；变化要点见《Nano Banana 2.1 概览》。

如何在 Apifox 里对三个模型做 A/B 测试

没有公开基准的情况下，真正重要的对比要跑在你自己的提示词上。用 Apifox 不需要搭测试框架：

1. 保存一个请求。创建 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions，把 key 存为环境变量，设置 header x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}。粘贴上面的 JSON body，参考图作为 {"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>"} 部分一并加入。
2. 复制两份。只改 model 字段：gemini-nano-banana-2.1、gemini-3.1-flash-image 和 gemini-3-pro-image。提示词、参考图、宽高比和 image_size 保持完全一致，让模型成为唯一变量。
3. 发送并对比。Apifox 会显示每次响应的状态码、延迟和大小。解码每张 base64 图片，并排查看。
4. 固化成回归检查。断言 200 状态码和图片非空，把请求归入一个测试场景，Google 更新模型时重跑。

跑 10 到 20 条真实提示词，别只跑一条，然后用各模型的单图价格乘以你的月调用量。在 Apifox 中照着做即可。

常见问题

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 好吗？Google 称 2.1 “全面超越我们之前的模型”，理由是视觉设计、蒙版编辑、主体一致性和更自然的画面。但基准没有公布，请在你自己的提示词上验证。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 便宜吗？按图片算，是的：1K、2K、4K 都是半价。按输入 token 算，不是：$1.50 对 $0.50/1M。对多数工作负载，输出端省下的更多。

该用 2.1 替换 Nano Banana Pro 吗？先测试。1K 下 2.1 约为 Pro 的四分之一价格，但 Google 仍把 Pro 定位为高端模型。

能免费用 Nano Banana 2.1 吗？Gemini API 上不能。价格页没有列出任何 Nano Banana 模型的免费档，但你可以在 Google AI Studio 里测试 2.1。

最多能发多少张参考图？三个模型都是最多 14 张。2.1 和 Nano Banana 2 能保持最多 10 张物体图、4 张角色图的一致性；Pro 是 6 张物体图、5 张角色图。

结论

对新的 Gemini 图像工作，Nano Banana 2.1 是合理的默认选择：单图成本只有 Nano Banana 2 的一半，搜索落地、视频输入和参考图限额完全相同。只有 512px 输出、或实测后更划算的长历史编辑，才值得留在 Nano Banana 2。大批量纯 1K 图片用 Lite。Pro 留给它的高端定位确实匹配需求的场景——并在付出四倍价格之前，用一次并排测试证明它。

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