Nano Banana 2.1：功能、定价与上手测试

Nano Banana 2.1 是 Google 针对其图像生成与编辑模型的10 月更新。它取代了Nano Banana 2，我们在之前的指南中已进行过介绍。

本次更新的重点在于图像质量、提示准确性、文字渲染以及主体一致性。Nano Banana 2 已能覆盖这四方面，因此我想看看在日常使用中更新是否可感知。为此，我给两个模型提供相同的四个生成与编辑提示词，并给出结论。

要点速览

• Nano Banana 2 仍可使用，但现已弃用，尚未公布停用日期。
• Google 报告称 2.1 在总体偏好、信息图和编辑方面得分更高，但小号文字以及左右位置仍是薄弱项。
• 图像输出在 1K 与 2K 下成本约为原来的一半，4K 约低 25%，但输入与推理费率更高。
• 差异在重复编辑和含文字的版式中更明显。简单的首张图像在两个模型上可能相近。

Nano Banana 2.1 是什么？

Nano Banana 2.1 是 Google Nano Banana 图像模型的当前版本。其应用程序编程接口（API）ID 为gemini-nano-banana-2.1。

命名有些令人困惑。Nano Banana 2 也被称为 Gemini 3.1 Flash Image，而Nano Banana Pro是同一系列中的另一个独立模型。Nano Banana 2 仍可使用，但 Google 已将其弃用且未宣布停用日期。

Nano Banana 2.1 有哪些新特性？

2.1 版本侧重于可靠性，而非新增工具。

图像质量、提示准确性与文字渲染

Google 报告了在 1K、2K、4K 真实感、提示准确性、文字以及信息图版式方面的变化。其模型卡仍提到小号文字易模糊以及左右方向错误。

图像编辑与主体一致性

Google 将主体一致性列为 2.1 的另一项改进。这里指的是在不改变角色、物体或场景其余部分的情况下，仅更改其中一个元素。

沿用自 Nano Banana 2 的功能

Nano Banana 2 已支持：

• 最多 14 张参考图像
• Google 搜索对齐
• 4K 输出
• 如 8:1 等超宽纵横比

2.1 版本修复了超宽图像的平铺问题，并移除了 512px 选项。

Nano Banana 2.1 基准测试

Google 报告了两类分数。总体偏好、信息图设计与通用编辑源自人工并排比较并转换为 Elo；分数越高，代表评审更常偏好该模型。信息图事实性使用单独的 AutoRater 指标，因此其小数分数不属于 Elo。

该卡片将两个模型都标为 "Thinking"，未标明minimal、medium或high。这并不能证明 Google 在该基准中使用了与我上手测试相同的high 设置。

如果您只关心图像，可以跳过此表格，转到上手测试。

Elo 行显示了在信息图设计和通用编辑上的差距。这些平均值仍不能保证 2.1 在任何单个提示上都能胜出。

对比测试：Nano Banana 2.1 vs. Nano Banana 2

我使用 Google AI Studio 给两个模型提供了同样的四个提示：创建场景、做一个小改动、移动场景位置，并将其转为信息图。我将 Thinking 均设置为high。

在编辑过程中，每个模型都基于各自先前生成的图像继续工作。下方四组对比均来自该测试，左侧为 Nano Banana 2，右侧为 Nano Banana 2.1。

测试 1：图像真实感与物体摆放

我从一个便于核对物体数量与位置的场景开始。

A photorealistic image inside a sunlit greenhouse: a small copper robot waters three sunflowers with a yellow watering can. An orange cat sleeps on a wooden bench behind the robot, and a blue bucket sits to the robot's left.

两者都显示了三朵向日葵，且猫在机器人身后。在 Nano Banana 2.1 中，蓝色水桶位于观者的左侧。

两张图都能以照片水准通过，且都将猫放在机器人身后。Nano Banana 2 生成了抛光铜质机器人、三盆分置的花，以及强烈的阳光；Nano Banana 2.1 生成了带绿色痕迹的风化机器人、同盆三茎花，以及较柔和的光线。

就“在机器人的左侧”这一要求而言，水桶位置并不够明确。Nano Banana 2.1 中水桶在观者左侧，但机器人转向了花朵；Nano Banana 2 将水桶放在机器人前方，也带来歧义。

测试 2：编辑单个对象

接着，我让每个模型只更改一个对象，其他保持不变。我们的ChatGPT 图像指南也使用了类似的定向编辑。

Change only the watering can from yellow to bright red. Keep the robot, cat, flowers, bucket, lighting, and everything else unchanged.

两个模型都将水壶变成了红色，并保留了各自首张图像中的其余部分。

两者都只更改了水壶，场景其余部分未动。Nano Banana 2 原本光滑的水壶略显磨损。那是风格偏好而非错误，因此本轮打平。

测试 3：在新环境中的主体一致性

第三个提示更难：将场景移到户外，同时保持主体可辨识。

Move this scene to a rainy rooftop garden. Keep the same robot, cat, sunflowers, red watering can, and blue bucket. Adjust the lighting, shadows, and reflections to match the rain.

Nano Banana 2（左）保留了温室屋顶却在室内生成了积水；Nano Banana 2.1（右）将场景移到了户外。

Nano Banana 2 保留了温室（含玻璃屋顶），并在玻璃后加入了天际线。主体匹配、湿润反光的地面也合理，但积水出现在有屋顶的建筑内部，因此更像是漏水的温室，而非屋顶花园。

Nano Banana 2.1 则移至户外的砖面屋顶并带有消防楼梯。主体与上一张图像保持一致，甚至连姿势都相同，且机器人并不显得“贴上去”的：铜质表面显得湿润，脚在积水中有反射。本轮由 Nano Banana 2.1 取胜。

测试 4：文字渲染与信息图设计

最后一项测试我仍在同一会话中，但从摄影切换到了示意图。

Create a clean horizontal infographic titled "How a Sunflower Grows", with four numbered stages: Seed, Sprout, Seedling, Flower. Use flat vector illustrations, clear arrows, and readable sans-serif labels. Include a small illustration of the same copper robot in the corner. No extra text.

Nano Banana 2（左）将未完成的卡片版式与其先前照片混合；Nano Banana 2.1（右）生成了完整的信息图。

差距在此拉开。Nano Banana 2 将未完成的卡片版式叠加在其雨天温室图的模糊拷贝上：标题是对的，但“SPROUT”的 P 模糊，“SEEDLING”涂抹，阶段 4 没有标签，没有箭头，机器人只以一双模糊的脚出现。

Nano Banana 2.1 生成了完整的信息图：标题全大写且拼写正确，四个编号阶段按序排列，有三根箭头，无多余文字。角落里的小机器人与此前的铜质机器人相似，尽管多了一根天线，且红色水壶在旁。由于该提示仍在同一会话内，结果适用于这一编辑链；我未在新会话中单独测试 Nano Banana 2。

Nano Banana 2.1 的定价与可用性

在 Gemini API 中，Google 并非按每张图片收取统一费用。2.1 中图像更便宜，而提示与推理更贵。

Nano Banana 2.1 API 定价

Google 的定价页面显示两种模型均无免费 API 等级。

在 1K 与 2K 下，图像费用约为 Nano Banana 2 的一半；在 4K 下约低 25%。输入成本高 3 倍，推理成本高 2.5 倍，因此较长的提示或较多参考图像会抵消部分节省。

通过 Gemini 应用、Flow、AI Studio 与 API 的访问

Nano Banana 2.1 可通过 Gemini 应用、Flow、AI Studio 与 API 使用。订阅访问与 API 计费相互独立。

• Gemini 应用：Google 的Gemini 图像页面将 Nano Banana 2.1 绑定到 Google AI Plus、Pro 或 Ultra 方案。
• Google Flow：其模型列表包含 Nano Banana Pro、Nano Banana 2 Lite与 Nano Banana 2.1，但不含 Nano Banana 2。
• AI Studio 与 API：二者均可按 ID 调用任一模型。Google AI 方案可提升 AI Studio 使用上限，但API 密钥单独计费。

模型名称可能因账户与地区而异。AI Studio 或 API 均可按名称选择两个版本。

何时应使用 Nano Banana 2.1？

Nano Banana 2.1 适用于依赖重复编辑、信息图、含短文本的版式、多个参考图像，或 2K/4K 宽幅输出的工作。在我的测试中，屋顶与信息图提示带来的差异最大，不过小号文字、长段文本与精确位置仍然是限制。

当现有流程依赖 512px 输出，或受益于其更低的输入与推理费率时，Nano Banana 2 仍有意义。由于 Google 已将其弃用，这只是暂时留在旧模型上并测试 2.1 的理由，而非在其上启动新工作的理由。

结语

Nano Banana 2.1 并未在每个提示上取胜，但它完成了 Nano Banana 2 失手的两项更难任务。这与 Google 在编辑与信息图分数上的模式一致；同时，前两个提示的接近表现与更高的输入/推理费率使结论保持克制。

若想从更广角度了解除图像生成外的 Gemini，我们的《Practical AI with Google Gemini and NotebookLM》课程涵盖提示工程、Gemini Canvas 与 NotebookLM。