Google 新一代高效图像模型与高端版本的正面对比——官方规格、API 价格、评测分数、Nano AI 积分消耗，以及早期用户的真实反馈。
更新于 2026 年 10 月 12 日
在 Nano AI 工作台中，Nano Banana Pro 显示为「NanoBanana 2 Pro」（模型 nano-v2-pro）。
对大多数新任务——批量出图、信息图与图内文字、图像编辑，以及需要大量参考图的场景——先用 Nano Banana 2.1：单张成本更低，且在 Google 自家评测中得分更高。需要最多 5 个一致角色、风格参考图，或已有稳定 Pro 工作流时，再选 Nano Banana Pro。
Nano AI 是独立的 AI 生成工作室，与 Google 无关。
以下各行来自 Google 的 Gemini API 文档、定价页和 Nano Banana 2.1 模型卡，截至 2026 年 10 月 12 日。
| 规格项 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| API 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3-pro-image |
| Google 官方定位 | 高效主力模型——Pro 的更高效对应版本，也是 Nano Banana 2 的更新 | 面向最复杂视觉任务的高端选择，提供最高水平的世界知识、高级本地化、准确的品牌一致性与精细创作控制 |
| 基座模型 | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3 Pro 系列 |
| 发布时间 | 2026 年 10 月 6 日 | 更早；已上线 |
| 输出分辨率 | 1K / 2K / 4K（默认 1K） | 1K / 2K / 4K |
| API 单图价格（Standard） | $0.0336 (1K) / $0.0504 (2K) / $0.113 (4K) | $0.134（1K 或 2K）/ $0.24 (4K) |
| 高保真物体参考图 | 最多 10 张 | 最多 6 张 |
| 角色一致性参考图 | 最多 4 张 | 最多 5 张 |
| 风格参考图 | 不支持 | 最多 3 张 |
| 参考图总数 | 最多 14 张 | 最多 14 张 |
| Thinking 档位 | 可调：minimal / medium（默认）/ high | 文档未提供可调档位 |
| 检索增强 | Google Web Search + Image Search | Google Search |
Nano Banana 2.1 还支持 1:4、4:1、1:8、8:1 超宽比例，并修复了 2K 和 4K 下的拼接瑕疵。Google 未公布 Nano Banana Pro 的对应比例清单，故本页不列出。
两个模型在 Nano AI 工作台内的消耗——与生成器在运行任务前报出的数字一致。
| 设置项 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 每张图像积分（1K / 2K / 4K） | 4 / 6 / 9 积分 | 10 / 16 / 24 积分 |
| 参考图上限 | 最多 14 张 | 最多 5 张 |
| 输出分辨率 | 1K / 2K / 4K | 1K / 2K / 4K |
| 输出格式 | JPG / PNG | JPG / PNG |
算例：在 Nano AI 上生成 100 张 2K 图像，Nano Banana 2.1 消耗 600 积分，Nano Banana Pro 消耗 1,600 积分——按 Google API 标价，同一批量为 $5.04 对 $13.40。
来自 Google DeepMind 于 2026 年 10 月 6 日发布的 Nano Banana 2.1 模型卡的 Elo 分数。其中「信息图事实性」为 AutoRater 分数，而非 Elo。
| 能力项 | 2.1 (Thinking) | 2.1 (No Thinking) | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| 总体偏好（文生图） | 1050 ± 14 | 1015 ± 13 | 935 ± 8 |
| 信息图设计 | 1048 ± 17 | 1001 ± 17 | 912 ± 12 |
| 信息图事实性 | 0.521 | 0.328 | 0.265 |
| 通用编辑 | 1026 ± 12 | 980 ± 15 | 939 ± 10 |
| 单角色一致性 | 1028 ± 14 | 1021 ± 14 | 991 ± 9 |
| 多角色一致性 | 1106 ± 14 | 1068 ± 14 | 1011 ± 10 |
| 蒙版/涂抹编辑 | 1049 ± 15 | 1042 ± 16 | 927 ± 12 |
| 产品一致性 | 1024 ± 18 | 981 ± 18 | 965 ± 14 |
| 多参考图编辑 | 1066 ± 22 | 1041 ± 20 | 989 ± 12 |
这些分数来自 Google 自家评分人员在 Google 自有提示集上的评测，只能说明方向，不是最终结论。
下面四个起步提示词配图为 Nano AI 提示词库中的素材——并非两个模型的输出。选一个，在工作台中分别用两个模型运行，再对比结果。
测小字、排版与信息图式布局——模型卡把小字列为 2.1 的弱项。
起步提示词
一张高端品牌意大利面广告的 8 格分镜板，米色纸张：顶部写着 "PREMIUM ITALIAN SPAGHETTI STORYBOARD"，每格带编号与时间码，格下附简短镜头与动作说明，暖色调电影感美食摄影。
测面料质感、单色调层次与肤色表现。
起步提示词
高定棚拍人像：一位女性身着雕塑感绯红丝绸礼服，飘逸面料环绕肩部，深红背景，红唇，柔和戏剧光，时尚杂志大片质感。
测夜景光线、水面反光与全身人体比例。
起步提示词
夜晚全身时尚人像：一位女性身着飘逸银色珠绣礼服站在无边泳池边缘，水面映着城市天际线灯光，深蓝色天空中一轮满月，月光洒落泳池。
测姿态与解剖结构、薄纱透明度与高调黑白影调。
起步提示词
黑白艺术摄影：一位芭蕾舞者以足尖立姿做阿拉贝斯动作，黑色练功服配薄纱裙，纯白无缝摄影棚背景，高调布光，轮廓清晰，构图极简。
图片来自 Nano AI 提示词库，仅作测试灵感展示——不是 Nano Banana 2.1 与 Nano Banana Pro 的并排输出。请用同一条起步提示词分别在两个模型上运行，自行对比。
Nano Banana 2.1 上线约一周，早期讨论帖的焦点如下——均为转述，非原文引用。
以上为 2026 年 10 月 12 日的早期讨论快照——第一印象，不是测量结果。
如果结果偏离提示词，可在 Gemini API 或 AI Studio 中把 Thinking 调到 minimal——2.1 默认是 medium；Nano AI 工作台不提供该控件。正式采用前，请用自己的提示词在两个模型上各跑一遍再对比。
模型卡列出的未解决问题：
取决于任务。在 Google 自家评测中，2.1 在列出的各项能力上得分更高——包括文生图偏好、信息图与编辑——但那是 Google 评分人员在 Google 提示集上的结果。Pro 仍有 2.1 不具备的能力，比如风格参考图与第 5 张角色参考图。建议用自己的提示词两个都测。
不会。Google 把 2.1 定位为 Nano Banana 2 的更新，Nano Banana Pro 仍是面向最复杂视觉任务的高端档。
每一档分辨率都是 Nano Banana 2.1 更便宜。Google 标价 1K 单图 $0.0336，Pro 为 $0.134；Nano AI 上 1K 为 4 积分对 10 积分。2K、4K 差距同样成立。
可以。两个模型都在图像工作台中可用——Nano Banana Pro 显示为「NanoBanana 2 Pro」。在模型选择器中任选其一，或用本页链接直接预选模型打开工作台。
早期讨论描述 Thinking 阶段会「重新理解」请求并加入未要求的元素，看起来就像忽略指令。把 Thinking 调到 minimal——通过 Gemini API 或 AI Studio——可能有帮助。这些是早期印象，不是测量结果。
Google 评测中 2.1 在信息图设计与事实性上得分更高，模型卡也写明文字渲染有改进。但同一模型卡仍把小字与长段落列为弱点，两个模型出图后都请校对图内文字。
用 Nano Banana Pro。它最多支持 5 张角色一致性参考图，2.1 为 4 张。Pro 还支持风格参考图，2.1 不支持。
模型 ID、分辨率、参考图上限与检索增强。
物体、角色与风格参考图上限；Thinking 档位。
规格表与成本算例使用的官方单图价格。
Elo 评测分数与已知局限，2026 年 10 月 6 日发布。
上文社区反馈仅为转述主题。
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro
用同一条提示词分别跑 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro，并排比较结果，留下更适合你工作的那个。
