Google 的 gemini-3-pro-image-preview 模型，也称为 Nano Banana Pro，代表了 Gemini 系列中最先进的图像生成能力。然而，找到一个稳定可靠的渠道来访问这个预览模型可能颇具挑战——没有免费层级、计费设置复杂、速率限制严格。本指南将带你了解五种经过验证的接入方式，包含已验证的定价数据、可直接用于生产环境的代码示例，以及能将每张图片成本从 $0.134 降至低至 $0.05 的成本优化策略。
要点速览
gemini-3-pro-image-preview 模型通过 Google 官方 API 在标准分辨率下的成本为每张图片 $0.134（2026 年 2 月验证）。目前有五个稳定的接入渠道：Google AI Studio 直连、Vertex AI、OpenRouter、laozhang.ai 和 Google Batch API。对于大多数开发者来说，最优策略是将第三方代理用于实时请求（约 $0.05/张），同时将 Batch API 用于批量任务（$0.067/张）——相比 Google 直连标准定价，最高可节省 63% 的成本。
什么是 gemini-3-pro-image-preview（Nano Banana Pro）？
gemini-3-pro-image-preview 模型是 Google 作为 Gemini 3 系列一部分发布的最强大图像生成模型。其内部代号为"Nano Banana Pro"，该模型通过 Gemini API 根据文本提示生成高质量图像。与早期作为独立图像生成器运行的 Imagen 模型不同，gemini-3-pro-image-preview 是一个原生多模态模型——它能够理解上下文、遵循复杂指令，并在对话流程中生成图像。
这个模型对开发者来说特别有趣的地方在于它在 Google 产品线中的定位。虽然 Imagen 4 提供了不同质量层级的专业图像生成服务（$0.02 至 $0.06/张，ai.google.dev，2026-02-07 验证），但 gemini-3-pro-image-preview 在指令遵循和上下文理解方面表现卓越。该模型接受最多 200K token 的文本提示，生成 1K 到 4K 分辨率的图像，适用于从产品可视化到创意内容生成的各种应用场景。
"preview"（预览）标识意味着该模型尚未达到正式发布（GA）状态。在实际使用中，这意味着速率限制可能会变化，API 行为可能在版本间发生变动，Google 不保证与 GA 模型相同的 SLA 水平。这正是找到"稳定渠道"至关重要的原因——你需要能够缓冲预览版不稳定性的接入方式，同时为你的应用保持可靠的吞吐量。
开发者需要理解的一个关键区别：gemini-3-pro-image-preview 与 gemini-2.5-flash-image（Flash Image 模型）有本质不同。Flash Image 每张图片仅需 $0.039（ai.google.dev，2026-02-07 验证），但它以牺牲质量和指令遵循能力换取了速度和成本优势。对于图像质量至关重要的生产应用——营销素材、产品图片、详细插图——gemini-3-pro-image-preview 尽管单张成本更高，仍然是更优的选择。
官方定价与速率限制（2026 年 2 月验证）
在选择接入渠道之前，了解精确的定价结构至关重要。以下所有定价数据均于 2026 年 2 月 7 日直接从 Google 官方文档 ai.google.dev 验证。关于 Gemini 定价层级的深入了解，请参阅我们的 Gemini API 定价完整指南。
gemini-3-pro-image-preview 模型采用基于 token 的定价系统，图像生成以输出 token 计量。在标准付费层级下，图像输出 token 的价格为每百万 token $120。标准分辨率图像（1K-2K）大约消耗 1,120 个输出 token，成本约为每张 $0.134。高分辨率 4K 图像大约消耗 2,000 个输出 token，成本约为每张 $0.24。文本输入 token 单独计价，200K 以内的上下文为每百万 token $2.00，这意味着典型图像生成请求的文本提示成本几乎可以忽略不计——通常低于 $0.001。
gemini-3-pro-image-preview 没有免费层级。这与其他 Gemini 模型（如提供慷慨免费配额的 gemini-2.5-flash）有显著不同。你必须在 Google Cloud 项目上启用计费后才能进行任何 API 调用。付费层级提供基准速率限制，但具体的 RPM（每分钟请求数）限制取决于你的计费历史和使用模式。
Google 的 Batch API 提供极具吸引力的所有 token 成本 50% 折扣。这意味着标准分辨率图像每张约 $0.067，4K 图像降至约 $0.12。代价是批处理请求在 24 小时窗口内异步处理，因此该选项适合非时间敏感的工作负载，如批量内容生成、数据集创建或夜间处理管道。
速率限制结构采用分层系统。Batch Tier 1 允许最多 2,000,000 个排队 token，而 Batch Tier 2 将其扩展至 270,000,000 个排队 token（ai.google.dev，2026-02-07 验证）。对于实时请求，速率限制因账户年龄和计费等级而异，但开发者应预期从保守限制开始，随着计费历史增长逐步扩大。
| 定价层级 | 2K 图像 | 4K 图像 | 文本输入 | Batch 折扣 |
|---|---|---|---|---|
| 付费层级 | $0.134 | $0.24 | $2.00/1M tokens | 无 |
| Batch API | $0.067 | $0.12 | $1.00/1M tokens | 50% 折扣 |
接入 gemini-3-pro-image-preview API 的 5 个稳定渠道
选择合适的接入渠道取决于你的具体需求：预算限制、延迟容忍度、现有基础设施和地理位置。以下五个渠道均经过可靠性测试，是在生产环境中稳定接入 gemini-3-pro-image-preview 的真正可靠方式。如果你特别关注最经济的选项，请查看我们的 Gemini 3 Pro Image 最低价接入指南。
Google AI Studio 直连
Google AI Studio 提供了接入 gemini-3-pro-image-preview 最直接的途径。你在 aistudio.google.com 创建 API 密钥，在 Google Cloud 项目上启用计费，然后开始调用 API。定价完全匹配官方费率，标准图像为 $0.134/张。主要优势是无需中间商的直接访问，这意味着最低延迟和保证的模型版本。缺点是你必须处理 Google Cloud 的计费设置，且没有 OpenAI 兼容的端点——你必须直接使用 Google Generative AI SDK 或 REST API。
稳定性评级为 4 星（满分 5 星），因为虽然 Google 的基础设施高度可靠，但预览模型状态意味着偶尔会出现 API 行为变化和速率限制调整。AI Studio 最适合希望获得官方接入、熟悉 Google Cloud 计费且不需要 OpenAI SDK 兼容性的开发者。
Vertex AI（Google Cloud）
Vertex AI 代表了接入 gemini-3-pro-image-preview 的企业级路径。访问通过 Google Cloud Console 进行，采用基于 IAM 的身份验证、项目级配额，并与其他 Google Cloud 服务集成。定价与 AI Studio 相同，标准图像 $0.134/张，但 Vertex AI 提供更高的速率限制、企业账户专属配额，以及完整的 Google Cloud 平台可用性 SLA。
稳定性评级为 5 星（满分 5 星）——所有渠道中最高。Vertex AI 提供最可预测的访问体验，具有企业支持选项和通过 Cloud Monitoring 的详细监控。代价是设置复杂：你需要一个 Google Cloud 项目、具有适当 IAM 角色的服务账户，以及对 Vertex AI SDK 的熟悉度。该渠道最适合需要最高可靠性且有工程资源进行 Google Cloud 集成的生产应用。
OpenRouter
OpenRouter 作为多模型 API 聚合器，通过统一的 OpenAI 兼容端点提供 gemini-3-pro-image-preview 的访问。定价在 Google 基础费率之上有加价，标准图像通常约 $0.14/张。关键优势是标准化的 API 接口——如果你已经在使用 OpenRouter 的其他模型，添加 Gemini 图像生成只需极少的代码修改。
OpenRouter 为该模型提供 250 RPM（openrouter.ai，2026-02-07），并在某个提供者不可用时提供自动故障转移。稳定性评级为 4 星（满分 5 星），反映了总体可靠的服务以及聚合平台典型的偶尔路由问题。OpenRouter 最适合希望通过单一 API 端点访问多个 AI 模型且重视 OpenAI 兼容接口的开发者。
laozhang.ai API 代理
对于追求最佳性价比的开发者，laozhang.ai 以约 $0.05/张的价格提供 gemini-3-pro-image-preview 的访问——相比 Google 直连定价节省 63%。该服务作为 API 代理运行，具有 OpenAI 兼容端点，这意味着你可以使用标准的 OpenAI Python SDK 或任何 OpenAI 兼容的客户端库来生成 Gemini 图像。
该代理在后端处理计费、速率限制和 API 密钥管理，大大简化了设置流程。你创建账户、获得 API 密钥，然后通过熟悉的端点格式开始发送请求。稳定性评级为 4 星（满分 5 星），反映了可靠的服务以及对中间服务的固有依赖。该渠道最适合对成本敏感的应用、所在地区 Google API 访问受限的开发者，以及希望使用现有 OpenAI SDK 工作流而无需修改的团队。
Google Batch API
Batch API 不是一个独立服务，而是访问同一 Google AI Studio 或 Vertex AI 基础设施的不同模式。通过以批处理作业而非实时调用的方式提交请求，你可以获得所有 token 成本自动 50% 的折扣。标准图像每张约 $0.067，是最便宜的 Google 官方渠道。
批处理作业在 24 小时窗口内异步处理。你提交一批图像生成请求，Google 在后台处理，完成后通知你。稳定性评级为 5 星（满分 5 星），因为批处理在 Google 的托管基础设施上运行，具有内置重试逻辑和保证完成机制。该渠道最适合批量图像生成、数据集创建，以及任何不需要实时响应的工作负载。
| 渠道 | 价格/张 (2K) | OpenAI 兼容 | 最佳用途 |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | $0.134 | 否 | 测试、小型项目 |
| Vertex AI | $0.134 | 否 | 企业生产环境 |
| OpenRouter | ~$0.14 | 是 | 多模型工作流 |
| laozhang.ai | ~$0.05 | 是 | 成本优化 |
| Batch API | $0.067 | 否 | 批量处理 |
快速入门：5 分钟生成你的第一张图片
开始使用 gemini-3-pro-image-preview 只需最少的设置。最快的路径是通过 Google AI Studio 配合 Python SDK。在运行任何代码之前，你需要两样东西：一个 Google AI Studio API 密钥（在 aistudio.google.com 获取）和在关联的 Google Cloud 项目上启用计费。如果不启用计费，你将收到 403 错误，因为该图像模型没有免费层级。
安装 Google Generative AI SDK 并一步完成环境配置。SDK 处理身份验证、请求格式化和响应解析。以下是一个完整的、可直接用于生产的示例，用于生成图像并保存到磁盘：
pythonimport base64 from google import genai from PIL import Image import io # 初始化客户端 client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # 生成图像 response = client.models.generate_content( model="gemini-3-pro-image-preview", contents="A serene Japanese garden with a koi pond, cherry blossoms, " "and a traditional wooden bridge. Photorealistic style.", config=genai.types.GenerateContentConfig( response_modalities=["IMAGE"], # 请求图像输出 ), ) # 提取并保存图像 for part in response.candidates[0].content.parts: if part.inline_data: image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data) image = Image.open(io.BytesIO(image_data)) image.save("generated_image.png") print(f"Image saved: {image.size[0]}x{image.size[1]}")
对于偏好直接使用 REST API 的开发者，以下是等效的 cURL 命令，你可以立即在终端中测试。这对于调试、CI/CD 管道或没有官方 SDK 的编程语言特别有用：
bashcurl -X POST \ "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents": [{ "parts": [{"text": "A futuristic cityscape at sunset with flying vehicles"}] }], "generationConfig": { "responseModalities": ["IMAGE"] } }' | python3 -c " import sys, json, base64 resp = json.load(sys.stdin) data = resp['candidates'][0]['content']['parts'][0]['inlineData']['data'] with open('output.png', 'wb') as f: f.write(base64.b64decode(data)) print('Image saved to output.png') "
开发者常遇到的一个陷阱是忘记将 responseModalities 设置为 ["IMAGE"]。如果没有这个配置，模型会返回文本而非图像。另一个常见问题是超出提示长度限制——虽然模型接受最多 200K 个输入 token，但过长的提示会显著减慢响应速度。保持图像生成提示简洁且描述性强，通常在 20 到 200 个词之间可获得最佳效果。
响应对象在 inlineData 字段中包含以 base64 编码的生成图像。每次图像生成请求在标准分辨率下大约消耗 1,120 个输出 token，按付费层级定价折算为每张 $0.134（ai.google.dev，2026-02-07 验证）。通过 Google Cloud Console 监控你的 token 使用量以避免意外账单。
OpenAI 兼容 API：使用现有 SDK 生成 Gemini 图像
接入 gemini-3-pro-image-preview 最被低估的方式之一是通过 OpenAI 兼容代理。这种方法允许已经在使用 OpenAI Python SDK 的团队只需极少的代码改动就能生成 Gemini 图像——通常只需替换 base_url 和 model 参数。对于围绕 OpenAI API 格式构建基础设施的组织来说，好处是巨大的：无需 SDK 迁移、无需代码重构、无需重新培训开发团队。
技术机制很简单。像 laozhang.ai 这样的 API 代理接受 OpenAI chat completions 格式的请求，在后端将其转换为 Google Generative AI 格式，将请求转发到 Google 服务器，然后以 OpenAI 兼容格式返回响应。从你的应用角度来看，你在进行的是标准的 OpenAI API 调用。以下是完整的可工作示例：
pythonfrom openai import OpenAI # 指向 OpenAI 兼容代理 client = OpenAI( api_key="YOUR_LAOZHANG_API_KEY", base_url="https://api.laozhang.ai/v1" ) # 使用熟悉的 OpenAI SDK 语法生成图像 response = client.chat.completions.create( model="gemini-3-pro-image-preview", messages=[ { "role": "user", "content": "Generate a professional product photo of a modern " "smartwatch on a marble surface with soft studio lighting." } ], ) # 响应包含标准格式的图像 print(response.choices[0].message.content)
这种模式适用于任何跨语言的 OpenAI 兼容客户端库——Python、Node.js、Go、Rust 或任何 HTTP 客户端。代理透明地处理格式转换。对于 Node.js 开发者，等效代码如下：
javascriptimport OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_LAOZHANG_API_KEY', baseURL: 'https://api.laozhang.ai/v1', }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'gemini-3-pro-image-preview', messages: [ { role: 'user', content: 'A watercolor painting of a coastal village at dawn' } ], }); console.log(response.choices[0].message.content);
成本优势非常显著。通过 laozhang.ai，每次图像生成成本约 $0.05，而通过 Google 直连为 $0.134——节省 63%。对于每月生成 1,000 张图像的团队，这意味着每月节省 $84（$134 对比 $50）。每月 10,000 张图像时，节省金额增长到每月 $840 或每年超过 $10,000。这种成本结构使得 gemini-3-pro-image-preview 在官方定价下成本过高的使用场景中变得经济可行，例如大规模内容生成、自动化产品摄影或实时图像个性化。
代价是延迟：基于代理的访问增加少量开销，通常每次请求 100-300 毫秒，相比直接的 Google API 调用。对于大多数应用来说，这种额外延迟可以忽略不计。但是，对于超低延迟要求（总计低于 500 毫秒），直接 Google API 访问可能更为合适。
成本优化：最高降低 63% 的账单
按每张 $0.134 的价格，gemini-3-pro-image-preview 的成本在规模化时会迅速累积。一个每月生成 10,000 张图像的项目，按标准定价每月将花费 $1,340，即每年 $16,080。幸运的是，有几种经过验证的优化策略可以大幅降低这些成本。更多定价见解请参阅我们的 Nano Banana Pro 详细定价分析。
策略 1：将非紧急工作负载使用 Batch API。 最简单的优化是将非时间敏感的图像生成路由到 Google 的 Batch API。标准定价 50% 的折扣意味着标准图像每张 $0.067 而非 $0.134。如果你能容忍 24 小时的处理窗口，这将立即将成本减半，且质量完全相同——同一模型生成同样的图像，只是异步处理。理想的候选场景包括夜间内容生成、数据集创建、A/B 测试变体生成和营销素材管道。
策略 2：选择合适的分辨率。 不是每张图像都需要 4K 分辨率。标准 2K 图像（$0.134）比 4K 图像（$0.24，ai.google.dev，2026-02-07 验证）便宜 44%。分析你的实际使用场景：社交媒体缩略图、博客配图和邮件营销图片很少需要 4K。将 4K 保留给首图、印刷材料和大尺寸显示器。在你的管道中添加一个简单的分辨率路由函数，根据图像的预期用途自动选择合适的分辨率，每年可以节省数千美元。
策略 3：考虑使用第三方 API 代理。 像 laozhang.ai 这样的服务以约 $0.05/张的价格提供 gemini-3-pro-image-preview 的访问——比标准定价降低 63%。质量完全相同，因为代理将请求转发到同一个 Google 模型。对于许多生产工作负载来说，这是目前最具影响力的单一成本优化方案。
策略 4：实施智能缓存。 如果你的应用为重复的提示或类似内容生成图像，实现响应缓存可以显著减少 API 调用。使用提示的哈希值作为缓存键存储生成的图像。即使是一个简单的具有 1 小时 TTL 的内存缓存，也能在典型的内容生成工作流中减少 15-30% 的重复 API 调用。
策略 5：将低优先级任务使用 Flash Image。 不是每个图像生成任务都需要 gemini-3-pro-image-preview 的质量。gemini-2.5-flash-image 模型每张仅需 $0.039（ai.google.dev，2026-02-07 验证），生成的图像质量良好，适合草稿、预览和内部工具。将高优先级的生产图像路由到 gemini-3-pro-image-preview，其余全部使用 Flash Image。
通过组合这些策略，每月生成 10,000 张图像的典型生产工作流可以将成本从 $1,340 降至约 $500——在保持关键场景质量的同时，每年节省超过 $10,000。
生产最佳实践与错误处理
在 gemini-3-pro-image-preview 上构建可靠的应用需要仔细关注错误处理和弹性模式。该模型的预览状态意味着你会比 GA 模型更频繁地遇到速率限制、偶尔的 API 错误和容量相关的拒绝。关于最常见错误的具体指导，请参阅我们的 429 Resource Exhausted 错误修复指南。
需要实现的最关键模式是带抖动的指数退避。当你收到 429（Resource Exhausted）或 503（Service Unavailable）错误时，在重试前等待。等待时间应随每次重试指数增长，添加随机抖动可防止多个客户端同时重试时的雷群效应。以下是经过生产验证的实现：
pythonimport time import random from google import genai client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") def generate_with_retry(prompt, max_retries=5): """带指数退避重试逻辑的图像生成。""" for attempt in range(max_retries): try: response = client.models.generate_content( model="gemini-3-pro-image-preview", contents=prompt, config=genai.types.GenerateContentConfig( response_modalities=["IMAGE"], ), ) return response except Exception as e: error_msg = str(e) if "429" in error_msg or "RESOURCE_EXHAUSTED" in error_msg: wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1) print(f"Rate limited. Retry {attempt+1}/{max_retries} in {wait:.1f}s") time.sleep(wait) elif "503" in error_msg or "UNAVAILABLE" in error_msg: wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 2) print(f"Service unavailable. Retry {attempt+1}/{max_retries} in {wait:.1f}s") time.sleep(wait) else: raise # 不可重试的错误 raise Exception(f"Failed after {max_retries} retries")
除了重试逻辑，生产应用还应实现降级策略。当 gemini-3-pro-image-preview 暂时不可用或受到速率限制时，自动将请求路由到替代模型。gemini-2.5-flash-image 模型（$0.039/张）是极好的备选方案——它生成质量较低但可接受的图像，且有独立的速率限制。你的降级链可能如下：gemini-3-pro-image-preview（主要）然后 Flash Image（备选）然后缓存占位图（最后手段）。
监控对于生产可靠性同样重要。跟踪三个关键指标：请求延迟（p50 和 p99）、按错误类型的错误率，以及随时间变化的每张图片成本。当错误率超过 5% 或 p99 延迟超过 30 秒时设置告警。Google Cloud Monitoring 为 Vertex AI 指标提供内置集成，而第三方渠道通常提供自己的仪表板。此外，记录每次 API 调用的提示哈希、响应状态、延迟和 token 计数——这些数据在调试问题和优化成本时将极为宝贵。
对于需要保证正常运行时间的应用，考虑同时通过多个渠道发送请求。将同一请求同时发送到 Google 直连和第三方代理，使用第一个成功的响应。这会增加每张图片的成本，但几乎消除了停机时间。实际上，大多数生产应用通过良好实现的重试加降级策略即可实现 99.9% 的可用性，无需双渠道冗余。
常见问题
gemini-3-pro-image-preview 和 Nano Banana Pro 是同一个模型吗？
是的，它们指的是同一个模型。"gemini-3-pro-image-preview"是在 API 调用中使用的官方模型 ID，而"Nano Banana Pro"是 Google 的内部代号，出现在一些文档和开发者讨论中。在发起 API 请求时，始终在 model 参数中使用完整的模型 ID gemini-3-pro-image-preview。
为什么 gemini-3-pro-image-preview 没有免费层级？
Google 没有将 gemini-3-pro-image-preview 纳入免费层级，因为它是一个计算成本较高的预览模型。Gemini 2.5 Flash 模型确实提供免费层级访问，但更高级的图像生成模型需要付费访问。要使用 gemini-3-pro-image-preview，即使只是生成一张测试图片，你也必须在 Google Cloud 项目上启用计费。
我可以将 gemini-3-pro-image-preview 用于商业项目吗？
可以，Google 的 Generative AI API 服务条款允许商业使用生成的图像。但是，作为预览模型，Google 不提供与 GA 模型相同的保证。对于关键的商业应用，考虑通过提供企业 SLA 的 Vertex AI 使用该模型，或者准备好应对潜在服务中断的降级策略。
应该选择 2K 还是 4K 分辨率？
在图像显示宽度低于 2000 像素的网页内容、社交媒体、邮件营销和大多数数字应用中，选择 2K 分辨率（$0.134/张）。在需要最大细节的印刷材料、大尺寸显示器和首图中，选择 4K 分辨率（$0.24/张）。对于 90% 的使用场景，2K 选项提供了质量与成本的最佳平衡。
gemini-3-pro-image-preview 与 DALL-E 3 和 Midjourney 相比如何？
gemini-3-pro-image-preview 模型凭借其多模态架构，在指令遵循和上下文理解方面表现出色。它比大多数替代方案更好地处理复杂的多元素提示。DALL-E 3 通过 OpenAI API 的价格根据分辨率为每张 $0.040 至 $0.120，而 Midjourney 采用订阅制，起价 $10/月。对于 API 驱动的工作流，通过成本优化渠道（$0.05-0.067/张）使用 gemini-3-pro-image-preview 提供了具有竞争力的定价，同时在技术和详细描述方面具有可以说更优越的提示理解能力。