Nano Banana 2完整指南：Google最快AI图片模型定价与使用[2026]

Nano Banana 2（官方名称 Gemini 3.1 Flash Image Preview）是Google最新推出的AI图片生成模型，于2026年2月26日正式发布。它将Nano Banana Pro的高质量输出与Gemini Flash的速度优势相结合，支持从512px到4K的多种分辨率，起步价仅为每张$0.045。该模型具备改进的文字渲染能力，支持多达5个角色的一致性保持、14个物体的精确还原，以及基于实时网络搜索的事实校准功能。

要点速览

• 产品定位：Nano Banana 2是Google最新的图片模型，兼具Pro级质量、Flash级速度以及大幅降低的价格
• 定价：每张$0.045–$0.151（标准模式），批量模式额外享受50%折扣（ai.google.dev/pricing，2026年2月28日验证）
• 核心功能：4K分辨率、改进的文字渲染、5角色一致性、14种宽高比、搜索校准
• 模型ID：gemini-3.1-flash-image-preview
• 接入方式：Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI、Gemini应用以及第三方聚合平台
• 结论：NB2在当前所有主流图片生成模型中提供了最佳的性价比

什么是Nano Banana 2？为什么它如此重要？

如果你一直关注Google在AI图片生成领域的发展，可能已经注意到命名上的一些困惑。Google使用了两套并行的命名体系：面向消费者的品牌名（如"Nano Banana"）和技术模型标识符（如"Gemini 3.1 Flash Image Preview"）。Nano Banana 2就是开发者所熟知的gemini-3.1-flash-image-preview的消费者品牌名，理解这一映射关系对于查阅文档、定价页面和API参考至关重要。

Google图片模型的发展脉络有助于理解NB2为何如此重要。初代Nano Banana（基于Gemini 2.5 Flash）以低成本提供了尚可的画质，但缺乏高分辨率支持且文字渲染能力有限。Nano Banana Pro（基于Gemini 3 Pro）大幅提升了画质，但代价是显著更高的价格——1K分辨率下每张图片$0.134（ai.google.dev/pricing，2026年2月28日验证）。问题很明显：用户不得不在"经济实惠但基础"和"昂贵但高质量"之间做出取舍。而Nano Banana 2彻底消除了这一矛盾。

NB2之所以意义重大，在于它代表了AI领域一个罕见的时刻——新模型在提供更高质量的同时，成本降低了一半。NB2构建于Gemini Flash架构而非Pro架构之上，继承了Flash的速度优势，同时匹配甚至超越了Pro的输出质量。Google已经开始在Gemini应用中用NB2替换Nano Banana Pro，这表明这不是一次实验性发布，而是面向生产环境的正式继任者。该模型目前在Arena和ArtificialAnalysis两大基准测试中均排名第一，超越了DALL-E、Midjourney和FLUX。

对于正在评估图片生成工具的开发者、内容创作者和企业来说，NB2的发布改变了竞争格局。一个同时在质量基准测试中排名最高、且在主要竞品中价格最低的模型，构成了极具说服力的采用理由——尤其是它还支持4K分辨率，这一功能此前仅存在于更昂贵的选项中。

Nano Banana 2的核心功能亮点

NB2最引人注目的功能是其分辨率范围。大多数竞争模型以单一固定分辨率输出图像（通常为1024x1024），而NB2支持四个不同的分辨率档位：512px、1024px、2048px和4096px。这种灵活性不仅关乎图片尺寸，更直接影响成本和使用场景的优化。社交媒体缩略图不需要4K分辨率，能够以$0.045生成完全可接受的512px图片，而不是为不必要的分辨率支付$0.151，这是目前其他任何主流模型都无法提供的显著成本优势。

文字渲染一直是AI图片生成中最顽固的短板之一。DALL-E和Midjourney等模型在图片内生成可读文字方面长期面临挑战——拼写错误、字形变形、生成乱码字符等问题屡见不鲜。NB2通过Google所描述的"改进的文字渲染"来解决这一问题，早期测试证实该模型在处理短文本字符串（产品名称、标识、标签）时，准确度显著高于前代产品。这项改进开拓了此前不可靠的实用场景：生成模拟产品标签、创建带有文字叠加的社交媒体图形，以及生成带有可见标识或品牌元素的图像。

主题一致性是NB2推动图片生成模型边界的另一个领域。该模型支持在单个工作流中保持多达5个角色和14个物体的视觉一致性。实际应用中，这意味着你可以生成一系列不同场景中的图片，同时保持同一角色的外观一致——这对于创建连贯的视觉叙事、角色驱动内容和品牌营销素材至关重要。此前的模型需要大量的提示词工程，且跨次生成时经常产生不一致的结果。

或许最独特的功能是搜索校准。NB2可以整合实时网络搜索结果，以确保生成图片的事实准确性。当生成涉及可辨识地点、真实产品或时事的图片时，模型可以参考Google搜索数据来产生更准确的视觉表现。Google每月提供5,000次免费的搜索校准查询，之后每次额外查询收费$0.014（ai.google.dev/pricing，2026年2月28日验证）。在实际应用中，搜索校准将NB2从纯粹的生成工具转变为更接近一个"知情的视觉助手"。如果你要求它生成某家东京餐厅的图片，它可以参考搜索数据来准确还原建筑细节，而不是凭空杜撰。对于电商场景，搜索校准有助于生成符合真实预期的产品图——生成"2026款MacBook Pro"时，模型会参考实际产品图片，而不是随机臆造的笔记本设计。

思考模式功能进一步提升了输出质量，允许用户在"最小化"和"深度"两个思考级别之间选择。在"最小化"级别下，NB2快速生成标准质量的图片——适合快速原型设计和迭代式提示词测试。在"深度"级别下，模型会花更多时间规划和优化图片构图，产生明显更好的光影效果、透视精度和细节一致性。代价是生成时间：深度思考模式通常比最小化模式慢2-3倍。对于生产工作流，推荐的方法是在提示词优化阶段使用最小化思考，然后在最终输出时切换到深度思考。这种两阶段方法在不显著增加成本的情况下，同时优化了开发速度和输出质量，因为思考模式不会改变每张图片的定价。

Nano Banana 2 与 Nano Banana Pro——有何变化？

从Nano Banana Pro到Nano Banana 2的过渡不仅仅是版本升级——它反映了Google在图片生成架构方面的根本性转变。NB Pro基于Gemini 3 Pro构建，优先考虑的是画质高于一切。而NB2则构建于Gemini 3.1 Flash架构之上，该架构从设计之初就致力于以更低的计算成本提供高性能。结果就是一个匹配Pro画质的模型，同时速度更快、价格更低。如需查看Nano Banana 2与Pro的详细对比，我们已发布专门的分析文章。

价格差异是最直接的变化。在1K分辨率下，NB2售价$0.067，而NB Pro为$0.134——恰好便宜50%（ai.google.dev/pricing，2026年2月28日验证）。在4K分辨率下，节省幅度更大：$0.151对$0.240，降幅37%。如果再算上NB2的批量定价（再降50%），差距就更加惊人。1,000张1K分辨率图片的批量价格：NB2仅需$34，而NB Pro要$134——总成本降低75%。

除了定价之外，NB2还新增了NB Pro从未提供的512px档位，为不需要最高分辨率的场景提供了超实惠的入门选择。扩展的宽高比支持（14种选项，包括4:1和1:8等极端比例）为创作者在不同内容格式上提供了更多灵活性。而搜索校准和思考模式的加入带来了NB Pro完全不具备的功能。Google在Gemini应用中全面替换NB Pro为NB2的决定，清楚表明他们认为NB2在每一个有意义的维度上都更加出色。

定价全解析——Nano Banana 2需要多少钱？

理解NB2的定价结构对于计划规模化使用该模型的用户至关重要。与Midjourney等基于订阅的服务不同，NB2采用基于token的定价模型，根据你选择的分辨率转化为每张图片的费用。以下所有定价数据均于2026年2月28日直接从ai.google.dev/pricing验证。

标准API定价

底层token定价为每百万输入tokens $0.25，每百万输出图片tokens $60.00（ai.google.dev/pricing，2026年2月28日验证）。模型的文本输出定价为每百万tokens $1.50。上述每张图片费用是基于这些token费率和典型图片生成量计算得出的。

批量定价对高流量用户尤为重要。NB2的批量API成本恰好是标准费率的一半，使其成为最具成本效益的图片生成选项之一。如果你每月生成数百或数千张图片——例如产品目录图片、社交媒体内容库或营销素材批量生成——批量模式可以大幅削减成本。如需了解更多关于寻找最实惠接入方式的详情，请查看我们的最便宜Nano Banana 2 API选项指南。

规模化成本方案

为了直观了解这些数字，以下是NB2在1K分辨率下不同使用量的月度成本：

对于构建需要高流量图片生成的应用的开发者，第三方API聚合平台如laozhang.ai提供具有竞争力的NB2接入价格（约每张$0.05），通常还提供简化的计费方式和通过单一API端点统一访问多种AI模型的便利。你也可以使用我们的Nano Banana定价计算器来估算特定场景的成本。

如何使用Nano Banana 2——完整快速入门指南

开始使用Nano Banana 2需要选择一种与你的技术水平和使用场景相匹配的接入方式。NB2有五种主要的使用途径，从无代码的Web界面到企业级API部署都有覆盖。本节将逐步介绍面向开发者的API方式，并简要介绍其他替代方案。

API快速入门（Python）

通过Gemini API和官方Python SDK以编程方式生成图片是最快的上手途径。如果你已经安装了Python，整个设置过程只需大约五分钟。首先，你需要从Google AI Studio获取API密钥——访问aistudio.google.com，点击左侧边栏的"Get API Key"，然后为新的或已有的Google Cloud项目创建密钥。免费套餐不需要信用卡，但图片生成属于付费功能。如需了解如何免费使用Gemini 3.1 Flash Image API，请查看我们的专题指南。

安装SDK并设置环境：

bash
pip install google-genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

使用简单的Python脚本生成你的第一张图片：

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64

client = genai.Client(api_key="your-api-key-here")

response = client.models.generate_images(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config=types.GenerateImagesConfig(
        number_of_images=1,
        aspect_ratio="16:9",
    ),
)


for i, image in enumerate(response.generated_images):
    with open(f"output_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image.image.image_bytes))
    print(f"Saved output_{i}.png")

对于偏好直接REST API调用的cURL用户，等效请求如下：

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateImages" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    "config": {
      "numberOfImages": 1,
      "aspectRatio": "16:9"
    }
  }'

其他接入方式

除了直接API之外，NB2还可以通过其他多个渠道接入。Google AI Studio（aistudio.google.com）提供基于Web的实验平台，你可以在不编写任何代码的情况下测试提示词和生成图片——这是快速原型设计和实验的最佳选择。Gemini应用（移动端和Web端）提供基于对话的图片生成界面，包含在Google AI Pro（$19.99/月）或Google AI Ultra（$49.99/月）订阅中。Vertex AI为有严格安全要求的组织提供企业级接入，支持VPC集成、IAM控制和合规功能。

对于在JavaScript/TypeScript环境中工作的开发者，Gemini API也通过官方SDK支持Node.js。设置流程与Python方式类似：

bash
npm install @google/genai

javascript
const { GoogleGenAI } = require("@google/genai");
const fs = require("fs");

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "your-api-key-here" });

async function generateImage() {
  const response = await ai.models.generateImages({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config: {
      numberOfImages: 1,
      aspectRatio: "16:9",
    },
  });

  const imageBytes = Buffer.from(
    response.generatedImages[0].image.imageBytes, "base64"
  );
  fs.writeFileSync("output.png", imageBytes);
  console.log("Image saved to output.png");
}

generateImage();

在生产部署中有一个重要的注意事项是错误处理和速率限制。Gemini API根据计费层级强制执行不同的速率限制——免费层级用户的每分钟请求数上限相对较低，而付费层级用户可获得显著更高的配额。你的生产代码应实现指数退避重试逻辑和队列管理机制，以应对高流量生成场景。API返回标准HTTP错误码（429表示速率限制、500表示服务器错误），使其可以轻松集成到现有的重试中间件中。

第三方API聚合平台为开发者提供了另一个有力的接入途径，特别适合同时使用多种AI模型的场景。laozhang.ai等服务通过单一统一的API端点提供NB2以及GPT Image、DALL-E、FLUX等模型的接入，简化计费并消除了在每个提供商处分别开户的需要。这种方式对于需要动态比较或切换不同图片模型的应用特别有吸引力——例如大部分生成任务使用NB2，但对特定艺术风格回退到专业模型。

选择合适的分辨率——从512px到4K

NB2相比竞品最实用的优势之一是其四档分辨率体系，让你可以根据实际需求匹配图片质量，而不是为用不到的分辨率付费。本节提供一个基于真实使用场景和各档成本影响的决策框架。

512px档位（$0.045/张）非常适合缩略图、头像、社交媒体头像，以及任何图片将以小尺寸显示的场景。在这个分辨率下，每张图片不到五美分，批量模式下更是低至$0.022。如果你正在构建一个生成大量小图片的应用——如用户头像或目录中的产品缩略图——512px档位使生成成本几乎可以忽略不计。在显示尺寸低于300像素的场景下，512px的质量完全足够，这涵盖了绝大多数缩略图和头像的使用场景。

1024px档位（$0.067/张）代表了最佳的综合性价比，也是我们对大多数通用场景的推荐分辨率。博客文章插图、社交媒体内容、邮件营销视觉素材和网站图形在1K分辨率下都表现出色。这是质量与价格的最佳平衡点——足够锐利，可在大多数屏幕上全宽显示，而价格不到七美分一张。批量工作流下，每张成本降至$0.034，使1K分辨率的批量生成成为所有供应商中最具成本效益的图片创作方式之一。

2048px档位（$0.101/张）适合需要明显更高细节的场景——在大屏幕上投影的演示文稿、需要展示精细细节的产品模型、印刷或高分辨率显示器的营销材料，以及在Retina屏幕上需要保持清晰的落地页主视觉。从1K到2K的跳跃使每个维度的像素数翻倍（总像素数翻四倍），在包含精细纹理或小文字元素的图片中，清晰度和细节的差异尤为明显。

4096px档位（$0.151/张）专为专业和印刷级应用设计。大幅面印刷品、精细艺术作品、高分辨率素材库，以及任何图片将被近距离观看或大幅放大的场景，都能从4K分辨率中获益。虽然这是最贵的档位，但每张$0.151仍然远低于NB Pro的4K定价（$0.240/张）或竞品的等效价格。批量模式下，4K图片每张仅$0.076——甚至低于NB Pro最便宜分辨率的收费。

对于构建自动化图片生成流水线的团队，混合分辨率策略通常能带来最佳的成本-质量平衡。方法如下：首先以512px生成所有图片作为快速预览，审查或通过算法筛选结果以识别最佳输出，然后仅将选中的作品以目标分辨率重新生成。由于NB2在各分辨率档位间产生一致的质量（同一提示词在512px和4K下生成风格完全相同的图片，只是像素数不同），512px预览可以准确预测高分辨率输出的效果。这种"预览-再生成"工作流可以将总生成成本降低40-60%，特别是在接受率低于50%的情况下。

关键优化原则很简单：始终从满足质量要求的最低分辨率开始，只有在有具体理由时才向上调整。对于生成大量图片的自动化流水线，512px（批量$0.022）和4K（批量$0.076）之间的差异在规模化后非常显著——一批10,000张图片在512px下花费$220，而在4K下则为$760。另一个实际考量是存储和带宽：一张4K PNG通常为8-15MB，而512px图片仅200-500KB，在云存储费用和向终端用户分发图片的CDN带宽方面，差异会迅速累积。

NB2 vs 竞品——DALL-E、Midjourney和FLUX对比

在2026年选择图片生成模型意味着需要将NB2与多个强劲竞品进行评估。每个模型都有独特的优势、定价结构和适用场景。本次全面对比基于公开可用的定价和功能数据，涵盖了关键决策因素。如需详细的一对一对比分析，请查看我们的Nano Banana 2与Midjourney深度对比。

在纯定价层面，NB2是明显的赢家。每张1K图片$0.067（或批量模式$0.034），大约是GPT Image 1.5收费的一半，比Midjourney的估算每张成本低33%。批量处理的定价优势更加突出，因为目前没有竞品正式提供批量定价档位。

Midjourney在艺术性和风格化图片生成方面仍是最强劲的竞品。其v7模型生成的图片具有独特的美学质量，许多设计师和艺术家更青睐这种风格，而基于Discord的社区则提供了灵感和共享的提示词技巧。然而，Midjourney的定价模式（基于订阅制，$10-$120/月）和有限的API接入使其不太适合程序化集成或高流量生成。

GPT Image 1.5（用于ChatGPT和OpenAI API）提供强大的提示词理解能力和良好的整体质量，但价格远高于NB2，且缺乏4K分辨率、批量定价和搜索校准等功能。FLUX.2 Max提供有竞争力的质量，尤其在逼真照片生成方面，但通过Replicate和Together AI等供应商的定价通常高于NB2的直接定价。

对于高流量生产场景，NB2的竞争优势更加明显。考虑一个典型的内容创作流水线，每月以1K分辨率生成5,000张图片。使用NB2批量定价，每月成本为$170。等量的GPT Image 1.5按约$0.133/张计算，将花费$665/月——几乎是四倍。使用Midjourney的$120/月"Mega"计划，你可以获得无限的慢速生成但有限的快速生成次数，而且缺乏正式REST API意味着构建自动化流水线需要依赖非官方的Discord集成，这些集成随时可能中断。

跨模型的质量对比揭示了超越基准评分的有趣权衡。NB2在逼真照片生成、建筑可视化以及任何受益于搜索校准事实准确性的提示词方面表现出色。Midjourney生成的图片具有更具艺术感和风格化的质量，其独特的光影和色彩调性是其他模型难以复制的——这也是许多创意专业人士所偏爱的。GPT Image 1.5拥有最强的提示词理解能力，对细微指令和复杂空间关系的理解优于竞品，不过偶尔会过度处理图片，添加过多细节。FLUX.2 Max可能提供最稳定的逼真照片输出，使其成为产品摄影和商业图片（对真实感要求极高）的首选。

结论是，NB2目前在主流图片生成模型中提供了质量、功能和定价的最佳组合。如果你的首要需求是成本效率、API接入和分辨率灵活性，NB2是最强的选择。如果你更看重艺术风格和社区生态，Midjourney仍然值得考虑。而如果你已经深度融入OpenAI生态系统，GPT Image 1.5提供了无缝但更昂贵的替代方案。

关于Nano Banana 2的常见问题

Nano Banana 2和Gemini 3.1 Flash Image Preview是同一个模型吗？

是的，它们是完全相同的模型。"Nano Banana 2"是Google面向消费者的品牌名称，而"Gemini 3.1 Flash Image Preview"是API调用中使用的技术模型标识符。在代码中使用的模型ID是gemini-3.1-flash-image-preview。这种双重命名可能会造成困惑，但两个名称指的是完全相同的底层模型和功能。

Nano Banana 2可以免费使用吗？

通过Google AI Studio有限的免费接入可用于测试和原型设计，但图片生成主要是付费功能。Gemini API的NB2批量操作至少需要Tier 1计费账户。通过Gemini应用的消费者接入包含在Google AI Pro（$19.99/月）或Google AI Ultra（$49.99/月）订阅中。对于最经济的API接入，批量模式下每张512px图片$0.022的价格对于低流量使用来说接近免费。

应该基于"预览版"模型进行开发吗？

"preview"标识意味着模型可能会收到更新和改进，但Google在将预览版模型过渡到稳定版本方面有着良好的记录，通常不会出现破坏性变更。Google已经在Gemini应用中使用NB2作为主要的图片生成模型，这表明对模型稳定性有很高的信心。对于大多数使用场景，基于NB2进行开发是合理的决定，但你应该在生产代码中固定特定的模型版本，并在新版本发布时进行测试。

NB2支持图片编辑还是只支持生成？

NB2同时支持从文本提示词生成图片和图片编辑工作流。你可以提供输入图片和编辑指令来修改现有图片的特定方面。该模型还支持多轮对话，你可以通过连续的提示词迭代优化图片——例如，先生成一张初始图片，然后要求模型更改背景、添加元素或调整颜色。

我的图片和提示词会怎样处理？

所有通过Gemini API生成的图片都包含SynthID水印——一种嵌入图片数据中的不可见数字水印，用于识别其为AI生成。你的提示词和生成的图片受Google数据处理政策约束，具体取决于你使用的是消费者版Gemini应用还是开发者API。通过Google AI Studio和Vertex AI的API使用提供更强的数据隐私保障，包括数据驻留和保留控制选项。

NB2与NB Pro相比，现有用户该如何选择？

NB2在每个可衡量的维度上都严格优于NB Pro：更低的定价、更多的分辨率选项、更好的文字渲染、更强的主题一致性、更多附加功能（搜索校准、思考模式），以及更高的基准测试排名。Google正在Gemini应用中积极将NB Pro用户迁移到NB2。如果你目前通过API使用NB Pro，切换到NB2只需将模型ID从gemini-3-pro-image-preview更改为gemini-3.1-flash-image-preview，并更新分辨率相关的配置即可。

Nano Banana 2的速率限制是什么？

NB2的速率限制因计费层级和接入方式而异。Google AI Studio中的免费层级用户有相对严格的限制，适合测试和原型设计。付费层级用户可获得显著更高的每分钟请求数（RPM）和每分钟token数（TPM）配额。对于批量API，Google以异步方式处理请求，完成窗口为24小时，这意味着高流量生成不太需要担心速率限制——你提交大批量请求，待结果准备好后获取即可。如果需要高吞吐量的实时生成，企业客户可以通过Vertex AI协商自定义速率限制。关于当前的具体限制，请查看Gemini API文档的速率限制部分（ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits），因为Google会定期调整这些数值。

NB2能生成带有特定品牌标志或版权角色的图片吗？

NB2包含安全过滤器，限制生成受版权保护的品牌标志、商标角色和可识别知识产权的精确复制品。这是Google为最小化法律责任而做出的有意设计决策。模型通常会生成"灵感来源于"的版本，唤起大致风格但避免精确复制。对于拥有相关知识产权的合法品牌工作，推荐的方法是使用NB2进行初始概念生成，然后使用专业设计工具进行优化。搜索校准功能可以帮助提高真实场景和地点的准确性，但不会绕过品牌内容的版权安全过滤器。

最终结论——Nano Banana 2值得使用吗？

Nano Banana 2是少有的在每一个有意义的维度上同时改进前代产品的版本。它比Nano Banana Pro更快，输出质量更高，成本降低50%，并且新增了搜索校准和思考模式等全新功能。它在独立质量基准测试中排名第一——超越DALL-E、Midjourney和FLUX——同时又是主要竞品中价格最低的，这使得其价值主张几乎不存在争议。

对于正在评估图片生成工具的开发者和企业，NB2应当列入优先考虑名单。灵活的分辨率档位（512px到4K）、激进的批量定价（低至每张$0.022）、覆盖多种语言和平台的全面API支持，以及Google基础设施的支撑，使其成为从小型创意项目到企业级图片流水线的生产级选择。

具体建议取决于你的实际情况。如果你刚开始接触AI图片生成，通过Gemini API使用NB2是默认推荐——它提供了当今最佳的性价比。如果你目前在使用Nano Banana Pro，切换到NB2是一次直接的升级，可以在提升质量的同时降低成本。如果你正在使用Midjourney或DALL-E等竞品，NB2值得在你现有的工作流中进行测试，看看成本节省是否值得迁移。

以下是你今天开始使用Nano Banana 2的行动计划：

1. 快速测试：访问Google AI Studio（aistudio.google.com），用几个提示词试用NB2——无需代码或信用卡
2. API配置：获取API密钥，安装Python SDK（pip install google-genai），运行本指南中的快速入门代码
3. 优化成本：通用场景从1K分辨率开始，缩略图使用512px，高流量生成启用批量模式
4. 规模化扩展：对于多模型工作流，考虑使用laozhang.ai等API聚合平台，统一接入NB2和其他模型