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Gemini 图片模型 2026:Nano Banana 2 Lite、2 与 Pro 怎么选

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11 分钟阅读AI 图片生成

现在真正需要比较的不是 Imagen 与某一个 Nano Banana 昵称,而是 Lite、Nano Banana 2 和 Pro 三条稳定路线。先按利用面和任务选型,再看价格,能避开已经关闭的 preview ID 与 Imagen 4。

Gemini 图片模型 2026:Lite、Nano Banana 2 与 Pro 三条稳定路线概览

截至 2026 年 8 月 25 日,Gemini 图片模型的当前答案已经不是一条模型,而是三条稳定路线:Nano Banana 2 LiteNano Banana 2Nano Banana Pro。它们分别对应速度与成本优先、通用生成与编辑、以及复杂专业成品。旧 Nano Banana 仍处于迁移窗口,而 Imagen 4 已经在 Gemini Developer API 中到达关停日。

先给出最短的选择建议:想快速做大量 1K 草图,选 Lite;需要多引用图、连续编辑或 2K/4K 输出,从 Nano Banana 2 开始;文字、本地化、品牌一致性或复杂排版决定成败时,再升级 Pro。

Gemini 三种稳定图片模型的 API ID、分辨率、价格、App 映射与迁移日期对比
Gemini 三种稳定图片模型的 API ID、分辨率、价格、App 映射与迁移日期对比

当前可用的 Gemini 图片模型

Google 当前的模型目录已经把三个图片 endpoint 标成稳定版本。昵称方便交流,但开发时必须使用准确 ID。

模型稳定 API ID最适合关键边界
Nano Banana 2 Litegemini-3.1-flash-lite-image快速草图、高吞吐、成本敏感流程只输出 1K;不为多引用图或连续多轮编辑优化
Nano Banana 2gemini-3.1-flash-image大多数生成、编辑与迭代任务成本高于 Lite,但覆盖 0.5K、1K、2K、4K,并更适合多引用图
Nano Banana Progemini-3-pro-image复杂专业资产、品牌与本地化、精确创意控制最贵;只在高质量要求真正改变结果时划算

这三个 ID 都不带 -preview。如果你的代码仍在调用 gemini-3.1-flash-image-previewgemini-3-pro-image-preview,那不是“仍可凑合使用的旧写法”:Google 的更新日志记录了这两个 preview endpoint 已于 2026 年 6 月 25 日关闭。

Lite 不是低配别名,而是一条明确的效率路线

Nano Banana 2 Lite 在 2026 年 6 月 30 日推出。Google 将它定位为整个家族里最快、最省成本的图片模型,用于高吞吐、低延迟和快速试错。官方发布说明给出的典型定位是约 4 秒生成一张图片、1K 输出约 $0.034;这是 Google 自己的产品数据,不是对所有地区、负载和提示词的速度保证。

Lite 最容易被误用的地方,是只看单张价格,不看编辑过程。Google 的图片生成指南明确写到,它没有针对多个引用图输入或连续多轮编辑优化。需要让同一人物、产品或空间在多张参考图之间保持一致,或者要用对话反复修改局部时,便宜的第一张不一定意味着便宜的完整工作流。

因此,Lite 更适合缩略图草案、批量概念、候选构图和低成本预览。它可以生成和编辑图片,但不该因为名字里也有“2”就被当成 Nano Banana 2 的完全等价低价版。

Nano Banana 2 是大多数任务的起点

Nano Banana 2 是当前家族的通用主力。Google 对它的描述并非单纯“比 Lite 更清晰”,而是把速度、世界知识、文字渲染、多引用图处理和一致性放在同一条路线里。它还支持从 0.5K 到 4K 的多档输出,让草稿和终稿可以使用同一个模型逻辑。

这也是为什么大多数新 API 工作流应该先从 gemini-3.1-flash-image 开始。产品图片要合并多个参考、人物需要跨场景保持特征、信息图需要可读文字,或者编辑会持续数轮时,Nano Banana 2 比 Lite 更符合任务本身。它不保证每次都胜过 Pro,但能避免在普通任务上过早支付 Pro 成本。

Gemini App 中的路由与 API 又有所不同。当前 Gemini Apps 帮助页显示:模型设为 Flash-Lite 时使用 Lite;普通的 Flash 或 Pro 图片请求使用 Nano Banana 2;具备 Google AI Plan、且模型设为 Pro 的用户,可以对结果执行 Redo with Pro。App 的国家、语言、年龄、账号资格和额度会变化,不能拿 API ID 或 API 单价直接解释 App 套餐。

Pro 的价值在复杂度,而不是名字更高级

Nano Banana Pro 的稳定 ID 是 gemini-3-pro-image。Google 把它定位为复杂专业视觉任务的高级选择,重点包括更强的世界知识、本地化、品牌一致性和精确创意控制。它还带有默认的构图思考过程,并可生成到 4K。

Pro 值得付费的信号通常很具体:图片内存在大量关键文字;同一品牌的字体、颜色、包装和人物必须同时保持;一个成品要在多个语言市场复用;复杂布局中任何一个对象的位置错误都会导致返工。反过来,如果你只是在探索构图、生成社媒草图或为内部讨论准备候选图,先用 Lite 或 2 找到方向,再把少数入选结果交给 Pro,通常更合理。

不要把这种官方定位写成未经检验的“质量冠军”。公开规格只能说明设计目标,不能替你判断自己的商品、人像、中文字形或品牌素材。高风险成品仍应使用一组固定提示词和真实参考素材做小规模验收。

API 价格应该按完整任务理解

Google 当前的Developer API 价格页把图片输出按 token 折算成单张价格。下表是 paid tier 的标准图片输出等价价,不包括输入、文本/思考,以及可能发生的搜索 grounding 费用。

模型1K2K4K其他
Nano Banana 2 Lite$0.0336不支持不支持Batch 1K 约 $0.0168
Nano Banana 2$0.067$0.101$0.1510.5K $0.045;Batch 对应约 $0.034 / $0.050 / $0.076
Nano Banana Pro$0.134$0.134$0.24更适合把成本集中在少数复杂终稿

单看 1K,Lite 大约是 Nano Banana 2 的一半,Pro 又大约是 2 的两倍。但最便宜的 endpoint 只有在它能用更少轮次完成任务时才真的最便宜。十次失败的低价生成,可能比一次带正确引用图和编辑能力的通用生成更贵。

价格页当前对这些 Developer API 图片模型显示 free tier unavailable。这不等于 Gemini App 没有免费图片体验,也不等于 Google AI Studio 的测试入口与生产 API 具有同一计费合同。需要算生产成本时,应只使用实际调用表面的价格和账单。

旧 Nano Banana 与 Imagen 现在怎么处理

旧 Nano Banana 的 ID gemini-2.5-flash-image 目前仍在模型目录里,但已经是 legacy。Google 的弃用时间表2026 年 10 月 2 日列为最早关停日;当前图片指南则建议现有客户迁移到 Lite,以获得更低成本和更快生成。新项目没有理由再把它设成默认值。

Imagen 4 的情况更直接。imagen-4.0-generate-001imagen-4.0-ultra-generate-001imagen-4.0-fast-generate-001 的关停日均为 2026 年 8 月 17 日,官方替代路线是 gemini-3.1-flash-image。因此,Imagen 4 可以作为历史迁移背景出现,但已经不应留在“现在该选哪个”的候选表里。

迁移时不要只替换字符串。Google 的 Imagen 迁移说明指出,Imagen 使用专门的图片生成方法,而 Nano Banana 通过 Gemini 的内容生成响应返回图片 part;preview 到 stable 的迁移则应同时检查 model ID、允许的分辨率、响应处理、重试和成本监控。若你的项目仍围绕旧 Nano Banana 展开,可继续查看 Nano Banana 2 与旧 Nano Banana 的迁移差异

按探索草图、制作迭代和成品发布三个阶段选择 Gemini 图片模型的工作流
按探索草图、制作迭代和成品发布三个阶段选择 Gemini 图片模型的工作流

按工作流做最后选择

如果任务重点是大量、快、便宜地获得 1K 候选图,选 Lite,并把它当作草图与筛选层。如果任务需要多个引用图、反复局部编辑、可靠文字或 2K/4K 输出,从 Nano Banana 2 开始。如果某一张图已经进入品牌发布、复杂本地化、精确版式或高价值终稿阶段,再把 Pro 的额外成本用在这少数结果上。

这套选择也给出了一个更稳的预算方式:Lite 扩展探索宽度,Nano Banana 2 承担主要制作,Pro 只处理真正需要精度的尾部。需要进一步判断 paid API 与测试入口的成本边界,可再看 Gemini 图片 API 免费层与低价路线;若你关心的是 App 的每日使用上限,则应转到 Nano Banana Pro 配额说明,不要用 API 单价去猜 App 额度。

所有 Gemini 原生图片生成结果都会包含 SynthID。它不改变模型选择,但会影响你对来源标记、审核和下游发布的预期。最终选型仍应回到同一个问题:你的瓶颈究竟是每张图的成本、一次迭代的速度,还是成品错误带来的返工代价。