Gate.AI›博客›Nano Banana 2：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

    Nano Banana 2：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

    模型

    Nano Banana 2 是一款由 Google 推出的圖像生成模型，旨在平衡輸出品質、生成速度與生產成本。根據 Gate.AI 的模型卡資訊，該模型支援 131K 的上下文視窗、多種圖像解析度及基於搜尋的生成方式。本文將於 2026年7月，針對其官方文件規格、定價、支援模態、生產應用、侷限性及接入方式進行詳細解析。

    Nano Banana 2 是什麼？

    Nano Banana 2 是 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview 模型的非正式名稱，屬於 Gemini 系列中專注於圖像生成的分支，主要用於文字生成圖像、圖像編輯及視覺內容的迭代優化。

    Google 於 2026年2月26日 發布 Gemini 3.1 Flash Image，將其定位為適用於高併發場景的高效圖像模型。Flash 標示強調其回應速度與效率，而不僅僅追求極致的視覺還原度。

    需要注意，Nano Banana 2 不應與標準的 Gemini 2.5 Flash 模型 混淆，後者主要面向多模態理解和文字生成，並非原生圖像輸出。區分不同模型十分重要，因為同屬 Gemini 系列的模型在呼叫端點、計費單位及請求格式等方面可能存在差異。

    Gate.AI 模型卡顯示目前版本為 google/gemini-3.1-flash-image-preview。由於預覽版模型標示可能變動，開發者在整合至生產環境前應確認最新的模型 ID。

    Nano Banana 2 的核心規格與定價

    規格 參數
    提供方 Google
    模型系列 Gemini 3.1 Flash Image
    Gate.AI 名稱 Nano Banana 2
    Gate.AI 模型 ID google/gemini-3.1-flash-image-preview
    發布時間 2026年2月26日
    上下文視窗 131K tokens
    輸入價格 每百萬 tokens $0.50
    輸出價格 每百萬 tokens $3
    讀取快取價格 未公布
    寫入快取價格 未公布
    圖像解析度 多種解析度，包括官方文件中的 512px、1K、2K 和 4K 選項
    主要輸出 圖像及輔助文字

    上述 token 計價方式便於團隊預估提示詞處理成本。例如，若一次請求使用 10,000 個輸入 tokens 和 2,000 個計費輸出 tokens，費用計算如下：

    輸入成本： 10,000 ÷ 1,000,000 × $0.50 = $0.005

    輸出成本： 2,000 ÷ 1,000,000 × $3 = $0.006

    預估總計： $0.011

    此計算僅反映 token 計價方式，不能等同於單張圖片的實際價格，因為 Gate.AI 並未單獨說明解析度、輸出 token 或多次生成對計費的具體影響。

    在成本預估時，團隊應統計平均生成一份可用資產所需的嘗試次數。即使單次生成成本較低，若工作流程需要多次修訂、多種輸出格式或每個版本都需 4K 渲染，整體費用也可能上升。

    Nano Banana 2 在生產應用中的優勢

    Nano Banana 2 支援對話式圖像創作。使用者可先生成初步畫面，再針對構圖、光線、背景、文字佈局或物體排列等細節進行修改，無需每次重寫整個提示詞。

    其多解析度選項適合分階段生產流程。例如，團隊可在概念開發階段使用 512px 或 1K 圖像，最終透過 2K 或 4K 輸出獲得高品質成品。此策略有助於降低不必要的處理消耗，同時確保最終資產適用於大尺寸數位媒體。

    此外，該模型支援文字與圖像混合輸入。零售商可上傳產品圖片並請求生成季節性背景，設計團隊也可基於現有視覺素材進行版型變體創作。所有生成的產品細節、品牌元素及文字內容在發布前仍需人工校驗。

    基於搜尋的生成有助於圖像反映最新公開資訊，但並不保證所有標籤、地圖要素、數值或視覺描述均準確無誤。對於事實類圖形和商業資產，人工審核依然不可或缺。

    因此，Nano Banana 2 適合重視快速迭代的團隊。若對字體排版或參考一致性有極高要求，可參考 Seedream 4.5 等其他模型進行比較。

    Nano Banana 2 支援哪些模態？

    模態 輸入支援 輸出支援 典型用途
    文字 支援 支援 提示詞、編輯指令與說明
    圖像 支援 支援 生成、編輯及參考引導創作
    音訊 尚未確認 不支援 此版本不建議假設支援音訊
    影片 Gate.AI 平台端輸入支援尚未確認 不支援 非影片生成模型
    搜尋溯源 在 Google 官方流程中支援 支援溯源視覺輸出 補充最新公開上下文

    核心流程為文字與圖像輸入，輸出文字和圖像。使用者可透過書面提示詞發起創作，平台允許時上傳視覺參考，並透過自然語言指令持續優化結果。

    Google 官方平台文件所述能力，不應直接視為 Gate.AI 端全部可用。檔案格式、圖像數量、溯源控制及回應欄位等，均取決於平台開放的 API 路由。

    Nano Banana 2 的主要侷限性

    首要侷限在於模型為預覽版，相關標示可能更改、替換或下線，若應用硬編碼模型 ID，將面臨遷移風險。

    Gate.AI 目前尚未獨立確認完整的圖像生成請求結構。開發者需自行核實支援的圖像格式、最大檔案大小、解析度控制、回應編碼方式及流程是否為同步。

    視覺一致性也是一大挑戰。多次生成同一人物、產品或場景的圖片，細節未必完全一致。用於廣告或型錄時，應重點審查身分、色彩、比例及品牌要素。

    此外，圖像模型在處理密集文字、細小標籤、複雜圖表及準確物體計數時表現有限。若生產流程對字體排版要求極高，建議優先比較專用模型，而非僅依據 token 價格選擇。例如 Qwen Image 2.0 主打統一生成與編輯，並原生支援 2K 輸出。

    Nano Banana 2 適合哪些應用場景？

    Nano Banana 2 最適合對速度和迭代控制有需求的工作流程：

    • 廣告創意： 在定稿前快速生成多種活動方向；
    • 電商視覺： 將已驗證的產品圖片適配不同背景、季節或場景；
    • 社群圖形： 快速產出多種比例和創意，適應高頻更新需求；
    • 編輯插圖： 將文字概念轉化為輔助視覺資產；
    • 對話式編輯： 透過後續指令針對性修改現有輸出；
    • 溯源視覺草稿： 融入最新公開資訊，同時保留人工審查環節。

    當工作流程需要快速試驗、多模態提示和彈性解析度輸出時，優先選擇 Nano Banana 2。若更重視字體精度、模型長期穩定性、角色一致性或 Gate.AI 端點的完整文件支援，可考慮其他模型。

    Nano Banana 2 與其他圖像模型的比較

    維度 Nano Banana 2 GPT Image 1.5 Qwen Image 2.0
    提供方 Google OpenAI Qwen
    主要定位 快速生成與編輯 通用圖像生成與編輯 統一生成與編輯
    解析度定位 官方文件 512px 至 4K 依賴平台 原生 2K 定位
    主要優勢 速度與品質平衡 整合 OpenAI 生態 編輯與文字渲染能力突出
    關鍵考量 預覽模型生命週期 計費與 API 流程不同 生態與計費單位不同

    Nano Banana 2 適合已採用 Gemini 工作流程或需快速圖像迭代的團隊。GPT Image 1.5 更適合基於 OpenAI 相容工具的應用，而 Qwen Image 2.0 則適合重視原生 2K 輸出和統一編輯體驗的團隊。

    實際選擇應綜合考量提示詞還原度、編輯品質、解析度、單一資產成本及 API 穩定性，而非僅依賴模型名稱。

    如何透過 Gate.AI 存取 Nano Banana 2？

    根據 Gate.AI 模型卡，目前模型 ID 為：

    Plain google/gemini-3.1-flash-image-preview

    模型列表僅確認目錄及商業資訊，並不代表已驗證完整的圖像請求結構。具體的 Gate.AI 端點、多媒體欄位和回應結構需參考最新文件。

    在 Gate.AI 專屬工作流程尚未確認前，以下範例展示了 Google 官方 Gemini API 的基本用法。

    Python

    1. Python import os
    3. import genai from google
    4. from google.genai import types
    6. api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
    7. if not api_key:
    8.     raise RuntimeError("Set the GEMINI_API_KEY environment variable.")
    10. client = genai.Client(api_key=api_key)
    12. response = client.models.generate_content(
    13.     model="gemini-3.1-flash-image",
    14.     contents="Create a minimal 4:3 diagram of an AI image workflow.",
    15.     config=types.GenerateContentConfig(
    16.         response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]
    17.     ),
    18. )
    20. for part in response.candidates[0].content.parts:
    21.     if getattr(part, "inline_data", None):
    22.         with open("nano-banana-2-output.png", "wb") as file:
    23.             file.write(part.inline_data.data)

    curl

    1. Bash curl \
    3.   -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
    4.   -H "Content-Type: application/json" \
    5.   -X POST \
    6.   "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
    7.   -d '{
    8.     "contents": [{
    9.       "parts": [{
    10.         "text": "Create a minimal 4:3 diagram of an AI image workflow."
    11.       }]
    12.     }],
    13.     "generationConfig": {
    14.       "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    15.     }
    16.   }'

    上述程式碼僅供文件參考，未經 Gate.AI 端實際驗證，不應直接視為 Gate.AI 相容程式，具體實作需結合當前 Gate.AI 圖像工作流程確認。

    常見問題解答

    Nano Banana 2 是官方模型名稱嗎？

    Nano Banana 2 並非官方名稱，而是 Gate.AI 對 Google Gemini 3.1 Flash Image 預覽模型的非正式稱呼。

    其上下文視窗有多大？

    根據 Gate.AI 模型卡，Nano Banana 2 支援 131K token 的上下文視窗。

    Nano Banana 2 如何計費？

    Gate.AI 公布的價格為每百萬輸入 tokens $0.50，每百萬輸出 tokens $3。未單獨確認每張圖片或解析度相關的 Gate.AI 費用。

    能否編輯已有圖片？

    可以。官方流程支援圖像輸入、生成及對話式編輯。具體檔案處理規則需在整合前確認 Gate.AI 最新規範。

    Nano Banana 2 能生成 4K 圖片嗎？

    Google 官方文件顯示支援 4K 輸出，並相容 512px、1K 和 2K 解析度。Gate.AI 端對應的解析度參數尚待確認。

    相關文章

    MiMo-V2.5：完整規格、定價、API 存取與應用場景（2026）

    MiMo-V2.5：完整規格、定價、API 存取與應用場景（2026）

    Claude Opus 5：完整規格、定價、API 存取與應用場景（2026）

    Claude Opus 5：完整規格、定價、API 存取與應用場景（2026）

    GLM 5.3：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

    GLM 5.3：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）