什么是 Nano Banana 2.1：Gemini 新一代生图模型上手指南

有个数字我先摊出来：1K 图片从 6.7 美分降到 3.36 美分。

对，砍一半。不是打折券，不是限时活动，是 2026 年 10 月 6 日 Google 把 Nano Banana 2.1 推上 GA 时，直接改了价目表。

我第一反应不是"真香"，是"完了"。因为我手上有三个项目还在调 gemini-3.1-flash-image，而官方同一份公告里写着：旧模型 10 月 29 日关停。

从公告到关停，23 天。

大厂换代从来不会问你准备好了没有。它只会给你一个日期，剩下的自己看着办。

所以这篇文章有两个任务：告诉你 2.1 到底强在哪，以及告诉你怎么在月底之前把代码改完。

什么是 Nano Banana 2.1

一句话：Nano Banana 2.1 是 Gemini 图片生成模型家族的最新一代主力，API ID 为 gemini-nano-banana-2.1，用来取代此前的 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）。

它依然走"高效路线"——保持 Flash 级别的推理速度和成本定位，不去跟更贵的 Nano Banana Pro 抢高端市场。据 The Decoder 等媒体报道，这一代底座换成了 Gemini 3.6 Flash，也就是那个主打 Token 效率、输出 Token 平均比前代少消耗约 17% 的模型。

如果你还不熟悉这个家族的命名逻辑，简单说一下：Nano Banana 是 Gemini 原生图片生成模型的对外昵称，最早是内部代号，因为太好记被用户叫开了，Google 就认领了。你在 Gemini App 里点"生成图片"、在 Google 搜索的 AI 模式里出图、在 Flow 里做分镜，背后跑的都是它。

2.1 这一代的分发渠道铺得挺满：Gemini App、Google AI Studio、Gemini API、Google 搜索 AI 模式、Google Ads、Flow、Stitch，全线同步。

注意，不是所有 Gemini 模型都能画图。 像 gemini-3.8-flash 这类通用模型明确不支持图片生成，认准带 -image 后缀的专用模型。

先记住这两个日期

时间	事件
2026-10-06	Nano Banana 2.1 GA，API ID gemini-nano-banana-2.1 可用
2026-10-29	旧 ID gemini-3.1-flash-image 正式关停

23 天，听起来够用。但如果你有十几个调用点散在不同服务里，现在就该动手了。

它到底改了什么

官方和第三方测评提到的改进集中在六处，我按"对你实际有没有用"排了个序：

• 视觉质量全面提升。 官方说法是"across the board"，整体画质、光影自然度、材质细节都有提升，最直观的感受是AI 味淡了。

• 提示词遵循更准。 这是我最在意的一项。以前写"画面左侧放一只黑猫，右侧放一盏暖光台灯"，模型大概率给你两只猫或者两盏灯。2.1 对空间位置、数量、修饰语的响应明显更听话。

• 多轮角色一致性加强。 官方数据：一次请求最多融合 14 张参考图，可同时保持最多 4 个角色的外貌一致性和 10 个物体的细节一致性。 这两个上限和 Nano Banana 2 相同，真正提升的是"融合与编辑过程中的稳定性"——也就是你改第八版的时候，脸终于不崩了。

• 文字渲染改善。 信息图、海报里的字母清晰度上来了。但仍有问题，后面我会说。

• 蒙版编辑更好用。 你可以圈定局部区域，或者直接在图上画指示，只改那一块。做电商图换背景、换配色的场景，这个功能能省掉大量重绘。

• 全景比例修复。 支持 1:4、4:1、1:8、8:1 这类极端宽高比，并且修掉了 2K/4K 下超宽幅容易出现的拼贴瑕疵（tiling artifacts）——就是那种画面中间突然出现一道接缝、或者纹理重复得一眼假的翻车现场。

大概要花多少钱

这是本次更新最狠的部分。直接上表（单位：美元/张，Google 官方 Gemini API 图片输出价格）：

输出分辨率	Nano Banana 2	Nano Banana 2.1	降幅
1K（默认）	$0.067	$0.0336	-50%
2K	$0.101	$0.0504	-50%
4K	$0.151	$0.0756	-50%

4K 这一档有第三方报道给出 $0.113 的口径（降幅约 25%）。以你自己的账单为准，别拿我这张表去对账。

但别急着开香槟，账单的另一半在涨。

计费项	Nano Banana 2	Nano Banana 2.1
输入 Token（每百万）	$0.50	$1.50
文本与推理输出（每百万）	$3.00	$7.50

输入涨了三倍，思考过程的文本输出涨了 2.5 倍。这意味着什么？

纯文生图、短提示词的场景，你确实省了一半。但如果你是"多轮对话式改图"的重度用户——每一轮都会把上一轮的图作为输入 Token 重新计入——那省下的钱可能又被吃掉一部分。

一个粗略的估算方法：

月成本 ≈ （各分辨率张数 × 对应单价）
       + （平均每张参考图数 × 每张图 Token 数 × 请求数 × $1.5/M）
       + （思考文本 Token × $7.5/M）

改图密集的工作流，建议先用小批量跑一周真实账单再决定迁移节奏。

顺带一提，Nano Banana Pro 的 1K 价格维持 $0.134 不变。它定位高端，不参与这轮降价。

真实用得上的几个场景

场景一：品牌电商批量出图

一家做家居用品的团队，同一个沙发要在 8 个场景（客厅、卧室、阳台、展厅……）里出图。以前每一版沙发的皮质纹理和扶手弧度都会飘。

用 2.1 的 14 张参考图融合 + 物体一致性（最多 10 个物体），把沙发的多角度实拍图喂进去，再逐个换场景。1K 一张 3.36 美分，8 张不到 27 美分——这个价格已经低于找摄影师修图的零头了。

场景二：超宽幅横幅与全景素材

做官网 Banner、展会背景板、全景概念图，以前最怕的就是 8:1 这种比例出图直接崩。

2.1 专门修了 2K/4K 下的拼贴瑕疵。4K 一张 7.56 美分，对比同尺寸素材库授权费，这个账很好算。

场景三：系列内容保持角色一致

做儿童绘本、条漫、IP 衍生图的团队，最痛的就是"主角的脸每一页都不一样"。

把角色设定图作为参考图喂进去，2.1 支持同时锁住 4 个角色。跨页一致性是这类工作流的生死线，2.1 是目前这个价位段里最稳的选择之一。

场景四：带文字的信息图与海报

财报配图、活动海报、产品说明图，需要画面里带可读文字。

这里要给个提醒：官方自己也承认，小字号文字在 1K 下仍可能模糊，编辑也不一定百分之百遵循指令。 我的建议是——要带字的图，直接上 2K 或 4K，别在 1K 上抠字。 该花的 2 美分别省。

场景五：搜索增强的时事类配图

2.1 支持调用 Google 网页搜索和图片搜索的结果来辅助生成。做需要"紧跟时事"的配图时，它能拿到比训练数据更新的视觉参考。

快速上手：两条路

路线 A：不写代码（推荐先走这条）

打开 Google AI Studio，新建请求，模型选 Nano Banana 2.1，上传参考图或者直接输提示词就能出图。

先在这上面把你的核心提示词调通，再去碰 API。在网页上试错是免费的，在 API 上试错是按次计费的。

路线 B：接 API（Python）

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-nano-banana-2.1",        # 新 ID，别再写 gemini-3.1-flash-image
    contents="一只橘猫在窗台上晒太阳，午后侧光，写实风格",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(image_size="2K"),   # K 必须大写
    ),
)

想同时拿到文字说明，把 response_modalities 改成 ["TEXT", "IMAGE"]。

思考强度可以按场景调，省钱关键在这儿：

config=types.GenerateContentConfig(
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="minimal"),  # minimal / medium / high
)

默认 medium。简单文生图上 minimal，复杂多图推理再开 high。 因为思考的 Token 是按 $7.5/M 单独计费的，这一档选错，省下的图片钱全搭进去。

硬指标清单

项目	参数
输入 Token 上限	131,072
输出 Token 上限	32,768
支持输入	文本、图片、视频、PDF
输出分辨率	1K（默认）/ 2K / 4K
参考图上限	14 张
思考档位	minimal / medium（默认）/ high

几个会让你卡住的坑

1. 分辨率的 K 必须大写。 写 1k 直接被拒，报错信息还很不友好。

2. 它有一堆"不支持"。 官方明确列出不支持：音频生成、上下文缓存、代码执行、文件搜索、函数调用、Maps grounding、Live API、结构化输出、URL context、flex/priority 推理。

这条最容易踩： 如果你的 Agent 流程在生图步骤上依赖函数调用或结构化输出，那些逻辑必须拆到独立的文本模型调用里去。别指望 2.1 帮你干。好消息是 Batch API 支持，批量出图可以走批处理。

3. 多轮改图会累积成本。 每改一版，上一版的图重新作为输入 Token 计费，而现在输入单价翻了三倍。改 10 版的成本远高于生成 10 张新图。

4. 小字别在 1K 上硬抠。 上 2K/4K。

5. 迁移别拖。 gemini-3.1-flash-image 10 月 29 日关停，全项目搜一遍这个字符串，现在就改。

我的判断

如果只记一句话：这是一次"加量减价"的换代，涨价的部分藏在输入和思考里，所以真正的省钱方式是少改图、多一次成型。

2.1 让我比较服气的地方不是跑分，而是它修的是真实痛点——全景拼贴、蒙版编辑、多轮角色崩脸。这几个问题在社区里被吐槽了大半年。

但我也不打算吹它。官方自己承认小字和一致性还有改进空间，这反而让我觉得这份公告可信。一个连自己短板都写进去的模型发布说明，总比通篇"全面超越"的那种要靠谱。

至于 Pro 要不要上？日常走量用 2.1，关键时刻（4K 大图、复杂排版、跨语言广告素材）再上 Pro。 3.36 美分对 13.4 美分，四倍差价，够你试错很多次了。

进阶

更多开源技术干货和学习资料，关注公众号「遇码」，领取专属福利。