Nano Banana 2：完整规格、定价、API 接入与应用场景（2026）

Nano Banana 2 是一款由 Google 推出的图像生成模型，旨在平衡输出质量、生成速度与生产成本。根据 Gate.AI 的模型卡信息，该模型支持 131K 的上下文窗口、多种图像分辨率及基于搜索的生成方式。本文将于 2026年7月 对其官方文档规格、定价、支持模态、生产应用、局限性及接入方式进行详细解读。

Nano Banana 2 是什么？

Nano Banana 2 是 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview 模型的非正式名称，属于 Gemini 系列中专注于图像生成的分支，主要用于文本生成图像、图像编辑及视觉内容的迭代优化。

Google 于 2026年2月26日 发布了 Gemini 3.1 Flash Image，将其定位为适用于高并发场景的高效图像模型。Flash 标识强调其响应速度和效率，而不仅仅追求极致的视觉还原度。

需要注意，Nano Banana 2 不应与标准的 Gemini 2.5 Flash 模型 混淆，后者主要面向多模态理解和文本生成，并非原生图像输出。区分不同模型十分重要，因为同属 Gemini 系列的模型在调用端点、计费单位及请求格式等方面可能存在差异。

Gate.AI 模型卡显示当前版本为 google/gemini-3.1-flash-image-preview。由于预览版模型标识可能发生变动，开发者在集成生产环境前应核实最新的模型 ID。

Nano Banana 2 的核心规格与定价

上述 token 计价方式便于团队预估提示词处理成本。例如，若一次请求使用 10,000 个输入 tokens 和 2,000 个计费输出 tokens，费用计算如下：

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

输出成本： 2,000 ÷ 1,000,000 × $3 = $0.006

预估总计： $0.011

此计算仅反映 token 计价方式，不能等同于单张图片的实际价格，因为 Gate.AI 并未单独说明分辨率、输出 token 或多次生成对计费的具体影响。

在成本预估时，团队应统计平均生成一份可用资产所需的尝试次数。即使单次生成成本较低，若工作流需要多次修订、多种输出格式或每个版本都需 4K 渲染，总体费用也可能上升。

Nano Banana 2 在生产应用中的优势

Nano Banana 2 支持对话式图像创作。用户可先生成初步画面，再就构图、光线、背景、文本布局或物体排列等细节进行修改，无需每次重写整个提示词。

其多分辨率选项适合分阶段生产流程。例如，团队可在概念开发阶段使用 512px 或 1K 图像，最终通过 2K 或 4K 输出获得高质量成品。此策略有助于降低不必要的处理消耗，同时确保最终资产适用于大尺寸数字媒介。

此外，该模型支持文本与图像混合输入。零售商可上传产品图片并请求生成季节性背景，设计团队也可基于现有视觉素材进行版式变体创作。所有生成的产品细节、品牌元素及文本内容在发布前仍需人工校验。

基于搜索的生成有助于图像反映最新公开信息，但并不保证所有标签、地图要素、数值或视觉描述均准确无误。对于事实类图形和商业资产，人工审核依然不可或缺。

因此，Nano Banana 2 适合重视快速迭代的团队。若对字体排版或参考一致性有极高要求，可参考 Seedream 4.5 等其他模型进行对比。

Nano Banana 2 支持哪些模态？

核心流程为文本与图像输入，输出文本和图像。用户可通过书面提示词发起创作，平台允许时上传视觉参考，并通过自然语言指令持续优化结果。

Google 官方平台文档所述能力，不应直接视为 Gate.AI 端全部可用。文件格式、图像数量、溯源控制及响应字段等，均取决于平台开放的 API 路由。

Nano Banana 2 的主要局限性

首要局限在于模型为预览版，相关标识可能更改、替换或下线，若应用硬编码模型 ID，将面临迁移风险。

Gate.AI 目前尚未独立确认完整的图像生成请求结构。开发者需自行核实支持的图像格式、最大文件大小、分辨率控制、响应编码方式及流程是否为同步。

视觉一致性也是一大挑战。多次生成同一人物、产品或场景的图片，细节未必完全一致。用于广告或目录时，应重点审核身份、色彩、比例及品牌要素。

此外，图像模型在处理密集文本、细小标签、复杂图表及精准物体计数时表现有限。若生产流程对字体排版要求极高，建议优先对比专用模型，而非仅依据 token 价格选择。例如 Qwen Image 2.0 主打统一生成与编辑，并原生支持 2K 输出。

Nano Banana 2 适合哪些应用场景？

Nano Banana 2 最适合对速度和迭代控制有需求的工作流：

• 广告创意： 在定稿前快速生成多种活动方向；
• 电商视觉： 将已验证的产品图片适配不同背景、季节或场景；
• 社交图形： 快速产出多种比例和创意，适应高频更新需求；
• 编辑插图： 将文字概念转化为辅助视觉资产；
• 对话式编辑： 通过后续指令针对性修改现有输出；
• 溯源视觉草稿： 融入最新公开信息，同时保留人工核查环节。

当工作流需要快速试验、多模态提示和灵活分辨率输出时，优先选择 Nano Banana 2。若更看重字体精度、模型长期稳定性、角色一致性或 Gate.AI 端点的完整文档支持，可考虑其他模型。

Nano Banana 2 与其他图像模型的对比

Nano Banana 2 适合已采用 Gemini 工作流或需快速图像迭代的团队。GPT Image 1.5 更适合基于 OpenAI 兼容工具的应用，而 Qwen Image 2.0 则适合重视原生 2K 输出和统一编辑体验的团队。

实际选择应综合考虑提示词还原度、编辑质量、分辨率、单资产成本及 API 稳定性，而非仅依赖模型名。

如何通过 Gate.AI 访问 Nano Banana 2？

根据 Gate.AI 模型卡，当前模型 ID 为：

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

模型列表仅确认目录及商业信息，并不代表已验证完整的图像请求结构。具体的 Gate.AI 端点、媒体字段和响应结构需参考最新文档。

在 Gate.AI 专属工作流尚未确认前，以下示例展示了 Google 官方 Gemini API 的基本用法。

Python

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

curl

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

上述代码仅供文档参考，未经 Gate.AI 端实际验证，不应直接视为 Gate.AI 兼容代码，具体实现需结合当前 Gate.AI 图像工作流确认。

常见问题解答

Nano Banana 2 是官方模型名称吗？

Nano Banana 2 并非官方名称，而是 Gate.AI 对 Google Gemini 3.1 Flash Image 预览模型的非正式称呼。

其上下文窗口有多大？

根据 Gate.AI 模型卡，Nano Banana 2 支持 131K token 的上下文窗口。

Nano Banana 2 如何计费？

Gate.AI 公布的价格为每百万输入 tokens $0.50，每百万输出 tokens $3。未单独确认每张图片或分辨率相关的 Gate.AI 费用。

能否编辑已有图片？

可以。官方流程支持图像输入、生成及对话式编辑。具体文件处理规则需在集成前核实 Gate.AI 最新要求。

Nano Banana 2 能生成 4K 图片吗？

Google 官方文档显示支持 4K 输出，并兼容 512px、1K 和 2K 分辨率。Gate.AI 端对应的分辨率参数尚待确认。