Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Pro：四款 Gemini 图像模型怎么选

Google 现在在 Gemini API 上提供四款 Nano Banana 图像模型。其中最新的 Nano Banana 2.1 于 2026 年 10 月 6 日发布，单张图片价格只有它所替代的模型的一半。这改变了大多数团队的默认选择，但并非适用于所有场景。

本文把 Nano Banana 2.1、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 并排对比，并把 Nano Banana 2 Lite 作为预算选项一并列出。下文所有价格和限制均来自 Google 的图像生成文档和定价页，时间截至 2026 年 10 月 7 日。

快速结论

• 新项目默认选 Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）。Google 自己就表示它适用于所有新项目，且在 1K、2K 和 4K 下输出成本都只有 Nano Banana 2 的一半。
• 需要 0.5K（512px）输出时保留 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image），2.1 不提供该尺寸。
• 大批量 1K 图片选 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image），前提是无需接地、参考图也很少。它在 1K 档与 2.1 单张同价，输入更便宜。
• 需要 Google 定位为专业素材生产的顶级档时选 Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image），代价是 1K 单张价格约为四倍。

有一点需要说明：Google 没有公布 2.1 的任何基准数据。发布公告只说 2.1“在所有方面都超过了我们之前的模型”，没有给出并排数字。本文不会断言哪个模型画得更好——这点需要你用自己的 prompt 去测，方法见下文。

规格并排对比

表格里压缩掉的几点：

• Token 换算。1K 图片为 1,120 个输出 token，2K 为 1,680，4K 为 2,520，2.1 和 Nano Banana 2 都是如此。token 相同、单价减半，账单也就减半。
• 批量。2.1 还列出了 2K（$0.0252）和 4K（$0.0378）的批量价格。
• Thinking。Gemini 3 图像模型默认会思考，且 API 中无法关闭。最多会生成两张中间“思考图像”，这部分不计费。2.1 的文本与 thinking 输出为 $7.50/1M token，Nano Banana 2 则是 $3。
• 接地费用。每月 5,000 次免费搜索请求由 Gemini 3.x 系列模型共享，超出后 $14/1000 次。

每 1000 张图片的成本

仅计输出成本，标准（非批量）API，付费档：

使用 Batch API 时，2.1 在 1K、2K、4K 下分别降到每 1000 张 $16.80、$25.20 和 $37.80。

有两个数字格外醒目：2.1 的一张 4K 图片（$0.0756）比 Pro 的一张 1K 图片（$0.134）还便宜；而 2.1 的 1K 价格（$0.0336）也低于 Nano Banana 2 的 512px 档（$0.045）。因此除非确实需要 0.5K 这个尺寸，否则不必再留着它。

输入密集的编辑场景会改变结论

输出只占账单的一半。2.1 的输入价格为 $1.50/1M token，是 Nano Banana 2 的 $0.50 的三倍，因此携带大量参考图的编辑类负载会在输入上多花钱。

举一个算例。按 Google 的 Vertex AI 模型页，每张输入图片消耗 1,120 个 token。

场景：一条产品图流水线，发送 14 张参考图外加 500 token 的 prompt，返回一张 1K 图片。

即便在 14 张参考图的上限下，2.1 依然更划算，只是差距从 50% 收窄到约 23%。

反转点在哪？2.1 每个输入 token 贵 $0.000001，而单张输出的节省为 1K $0.0334、2K $0.0506、4K $0.0754。因此只有当单次请求的输入超过约 1K 档 33,400 token、2K 档 50,600 token、4K 档 75,400 token 时，2.1 才会更贵。仅靠 14 张参考图还达不到这个量级。

有两件事会让你更接近这个临界点：

1. 多轮编辑会话很长。如果你用 previous_interaction_id 串联编辑，请留意每次响应 usage 数据里的输入 token 数，因为此前的轮次可能会计入你付费的上下文。一个携带完整参考图、持续十轮的会话，有可能越过 1K 档的阈值。
2. Thinking 与文本 token。2.1 按 $7.50/1M 计费，Nano Banana 2 则是 $3。Thinking 无法关闭，因此那些会触发大量推理的 prompt 会进一步压缩优势。

如果你跑的是带长历史记录的 1K 编辑，切换前先用真实流量把两个模型都测一遍。

Nano Banana 2 Lite 的定位

Lite 是预算选项。Google 称其为“最快、最便宜的 Gemini 图像模型”，标价为 $0.25/1M 输入 token，1K 单张价格与 2.1 相同，都是 $0.0336。

Lite 只能输出 1K，不支持 Google Search 接地，Google 还说它“未针对”多张参考图输入或多轮编辑做优化。

对于大批量的纯 1K 文生图，Lite 与 2.1 单张同价，而 Lite 的输入成本只有 2.1 的六分之一。一旦你需要 2K、4K、接地或反复迭代编辑，就该换到 2.1。

Google 也推荐把 Lite 作为初代 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image，现已归入旧版）的迁移目标。那次更早的升级，我们在《Nano Banana 1 vs Nano Banana 2》里做过对比。

Nano Banana Pro 仍然适用的场景

Google 把 Pro 描述为“最复杂视觉任务的顶级选择”，称其针对专业素材生产做了优化，拥有最高水平的通用世界知识、进阶本地化、准确的品牌一致性和精细的创意控制。它的 prompt 指南也推荐把 Pro 用于专业级的文字密集型素材。

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，就把它当成一个需要你自己验证的预算问题：

• 选 Pro，如果你的 Pro 工作流已经达标，或者你依赖它那 5 个角色的角色一致性上限。
• 先测 2.1，如果你用 Pro 做批量工作。在 4K 档，2.1 的价格约为 Pro 的三分之一（$0.0756 对 $0.24）；1K 档约为四分之一。
• Pro 做不到的事：Image Search 接地和视频输入。

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 迁移到 2.1，只需改一行 model 字符串。端点、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"}
  }'

切换生产流量前请检查以下几项：

• 图片尺寸。如果有任何调用发送 "image_size": "512px" 或 0.5K，就让它们继续留在 gemini-3.1-flash-image 上，2.1 不支持该尺寸。
• 大写 K。"2K" 可用，"2k" 在所有模型上都会被拒绝。
• Image Search。添加 "search_types": ["web_search", "image_search"] 到 google_search 工具上，并按 Google 的要求展示返回的搜索建议。
• 预算。相同流量下，你的输入账单大约会变成三倍，图片账单则会减半。
• 免费档。这些模型都没有 Gemini API 免费档，可参阅《如何免费使用 Nano Banana 2.1》。

包含多轮编辑和接地的完整代码演练，见 Nano Banana 2.1 API 指南；想了解有哪些变化，见 Nano Banana 2.1 概览。

如何在 Apifox 中对三个模型做 A/B 测试

既然没有公开的基准数据，真正有意义的对比就得用你自己的 prompt 来做。Apifox 无需搭建测试框架就能跑：

1. 保存一个请求。新建 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions，把 key 存成环境变量，并设置 header x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}。粘贴上面的 JSON body，如需参考图，加入 {"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>"} 部分。
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。保持 prompt、参考图、宽高比和 image_size 完全一致，让模型成为唯一的变量。
3. 发送并比较。Apifox 会展示每个响应的状态码、耗时和大小。逐张解码 base64 图片，并排查看。
4. 变成回归检查。断言状态码为 200 且图片非空，把这些请求归入一个测试场景，Google 更新模型时重跑即可。

请跑 10 到 20 条真实 prompt，而不是只跑一条，然后用每个模型的单张价格乘以你的月产量。免费下载 Apifox 即可跟着操作。

常见问题

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 更好吗？ Google 称 2.1“在所有方面都超过了我们之前的模型”，并提到视觉设计、基于 mask 的编辑、主体一致性和更自然的画面。但它没有公布基准数据，请用自己的 prompt 验证。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 便宜吗？ 单张图片看是的：1K、2K、4K 均为半价。但按输入 token 看不是：$1.50 对 $0.50（每 1M）。对多数负载来说，输出上的节省会胜出。

我应该用 2.1 取代 Nano Banana Pro 吗？ 先测再说。2.1 在 1K 档的价格约为 Pro 的四分之一，但 Google 仍把 Pro 定位为顶级模型。

Nano Banana 2.1 可以免费用吗？ 在 Gemini API 上不行。定价页显示所有 Nano Banana 模型都没有免费档，但你可以在 Google AI Studio 里试用 2.1。

可以发送多少张参考图？ 三个模型都是最多 14 张。2.1 和 Nano Banana 2 最多保持 10 个物体和 4 个角色一致，Pro 则支持 6 个物体和 5 个角色。

结论

对于新的 Gemini 图像任务，Nano Banana 2.1 是合理的默认选择：单张成本是 Nano Banana 2 的一半，而接地、视频输入和参考图上限完全一致。只有在需要 512px 输出，或者你已经实测过的长历史编辑场景下，才继续留在 Nano Banana 2 上。大批量纯 1K 图片用 Lite。如果你的需求确实匹配 Pro 的顶级定位，就保留它——但在付出四倍价格之前，先做一次并排测试来证明。

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