--- title: "Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比：区别、价格与适用场景" description: "Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比：涵盖分辨率、参考图、文字表现、官方 API 价格与 Potto 积分，并按具体任务说明如何选择。" robots: "index, follow" canonical: "https://potto.ai/zh/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro" markdown: "https://potto.ai/zh/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro.md" author: "Potto AI Team" category: "AI images" datePublished: "2026-10-10T04:45:00.000Z" language: "zh-CN" dateModified: "2026-10-10T11:24:55.101Z" --- # Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比：区别、价格与适用场景 做 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比，首先要看定位：Nano Banana 2.1 是 Google 较新、价格较低的图像模型；Nano Banana Pro 则由推理驱动，Google 将其定位于复杂平面设计、产品效果图和要求文字准确的版式设计。如果只想知道该选哪个，可以这样判断：草稿、变体、日常配图和反复出场的角色，选 Nano Banana 2.1；文字密集、元素较多或需要输出 4K 成稿的任务，选 Nano Banana Pro。两款模型都支持 1K、2K 和 4K 输出，通过 Google 的 API 最多都能接收 14 张参考图，但价格、参考图名额的用途和思考机制不同。Google 官方价格页列出的 1K 图片单价，Nano Banana 2.1 为 $0.0336，Nano Banana Pro 为 $0.134，也就是说，Pro 在 1K 下的价格约为 2.1 的四倍。 本文仅依据 Google 官方文档对比这两款模型，文档核对日期为 2026-10-10；随后介绍它们在 Potto 图像生成器中的积分费用，以及电商图片、带文字的海报、角色一致性和草稿迭代分别适合选哪款。如果只想亲自试试，可以分别打开 [Nano Banana 2.1](/zh/nano-banana-2-1) 图像生成器和 [Nano Banana Pro](/zh/nano-banana-pro) 模型介绍页，在两个标签页中使用同一份创作需求生成图片。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比速览 | | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | Google 模型名称 | Gemini Nano Banana 2.1 | Gemini 3 Pro Image | | API 模型 ID | `gemini-nano-banana-2.1` | `gemini-3-pro-image` | | 定位（Google 文档） | “最新的高效率图像生成与对话式编辑模型” | 由推理驱动、面向专业图像编辑与生成的模型 | | API 输出分辨率 | 1K（默认）、2K、4K | 1K（默认）、2K、4K | | API 参考图 | 共 14 张：最多 10 个物体、4 个角色 | 共 14 张：最多 6 个物体、5 个角色、3 张风格参考图 | | 思考机制 | 可配置：最低、中等（默认）、高 | 始终开启，无法关闭 | | 搜索信息依据 | Google Search（网页和图片） | Google Search（仅网页） | | 输入／输出 | 输入文字、图片、视频、PDF；输出图片和文字 | 输入文字和图片；输出图片和文字 | | 官方标准单张价格 | $0.0336（1K）、$0.0504（2K）、$0.113（4K） | $0.134（1K 和 2K）、$0.24（4K） | | Potto 单张积分 | 12（HD）、17（2K）、38（4K） | 45（HD）、45（2K）、80（4K） | 来源：Google 的 [Nano Banana 2.1 模型介绍页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)、Nano Banana Pro 模型介绍页、图像生成指南和 Gemini API 价格页，均于 2026-10-10 查阅。Potto 积分信息来自 Potto 自身的模型页面，下文会进一步说明。 ![Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比：价格较低的日常图像模型与注重细节的专业图像模型](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/zh/key-differences.webp#1200x800) ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 分别是什么？ “Nano Banana” 最初是 Google 在 Gemini 系列中推出的图像生成与编辑模型的通俗名称。如今有多款模型使用这个名称，因此很多人想知道，各自适合什么任务。 ### Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） Google 于 November 20, 2025 在 [Nano Banana Pro 官方介绍文章](https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/)中公布了 Nano Banana Pro。文章将其描述为 Google DeepMind 推出的图像生成与编辑模型，正式名称为 Gemini 3 Pro Image，基于 Gemini 3 Pro 构建，是初代 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）的后继模型。Google 在文中重点强调了文字可读性：“Nano Banana Pro 是直接在图片中生成准确、清晰可读文字的最佳模型。” 文章还列出了以下能力：融合最多 14 张输入图片，同时保持最多 5 个人物的一致性；输出 2K 和 4K 图片；局部编辑；调整拍摄角度和焦点；调色；以及将白天改为夜晚等光照调整。这些是厂商的能力说明，并非独立基准测试结果。 Google 的 API 文档将稳定版模型 `gemini-3-pro-image` 描述为由推理驱动、面向专业图像编辑与生成的模型，尤其适合复杂平面设计、高保真产品效果图，以及需要准确文字和 Google Search 信息依据的事实性数据可视化。模型页面将最新更新标为 November 2025，并列出输入上限为 65,536 tokens、输出上限为 32,768 tokens。 ### Nano Banana 2.1（Gemini Nano Banana 2.1） Nano Banana 2.1 推出得更晚。Google 的 Gemini Nano Banana 2.1 模型介绍页将最新更新标为“October 2026”，页面最后更新日期为 2026-10-06 UTC；页面没有单独列出发布日期，因此本文将发布时间视为 2026 年 10 月初，不指定某一天。页面称其为“最新的高效率图像生成与对话式编辑模型”，并说明它是 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）的更新版本，也是相较于 Nano Banana Pro 更高效的同类模型。 Google 列出的改进包括： - 提升 1K、2K 和 4K 输出的视觉质量与真实感。 - 修复 2K 和 4K 下宽幅及全景宽高比图片中的平铺伪影。 - 改善文字渲染和信息图版式的准确性。 - 支持最多 14 张参考图的多图融合，可保持最多 4 个角色的一致性，以及最多 10 个物体的还原度。 - 支持以 Google 网页和图片搜索结果作为信息依据。 - 可配置思考级别：最低、中等（默认）和高。 Google 没有提供与 Pro 直接对比的质量评分，因此其文档并未得出“2.1 胜过 Pro”的结论。 ### Nano Banana 2 和初代 Nano Banana 的定位 Google 的图像生成指南还列出了 Nano Banana 2 Lite、Nano Banana 2（`gemini-3.1-flash-image`）和初代 [Nano Banana](/zh/nano-banana)（`gemini-2.5-flash-image`）。指南将 Nano Banana 2 视为上一代模型，并建议新项目使用 2.1；价格页则将初代模型标记为已弃用，停用日期为 October 2, 2026。Potto 的创作工具列出的是 Nano Banana Pro、Nano Banana 和 Nano Banana 2.1，因此菜单名称与 Google 的列表并非一一对应；AI 模型对比页涵盖了创作工具中的所有[图片生成模型](/zh/ai-models)。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 有哪些核心区别？ ### 分辨率与输出尺寸 两款模型的 API 都列出了 1K、2K 和 4K 输出。Potto 创作工具中的档位名称为 HD、2K 和 4K，其中 HD 是基础档位。实际像素尺寸取决于模型和宽高比，如果版式要求固定尺寸，请检查下载后的文件。Potto 中的 Nano Banana 2.1 提供 10 种宽高比，生成器可输出 PNG 或 JPEG 文件。 Google 特别提到，2.1 修复了 2K 和 4K 下超宽幅或全景宽高比图片中的平铺伪影。如果你要制作横幅或全景背景，可以先测试 2.1，因为文档明确记录了针对这一场景的修复。 ### 参考图：总数相同，名额分配不同 通过 API 使用时，两款模型都能接收总计 14 张参考图，但 Google 对名额的划分不同：Nano Banana 2.1 最多支持 10 个物体和 4 个角色；Nano Banana Pro 最多支持 6 个物体、5 个角色和 3 张风格参考图。在 Potto 创作工具中，Pro 最多接收 14 张参考图，2.1 最多接收 10 张，因此应按创作工具实际支持的数量安排。为每张参考图指定一种用途，例如提供主体、产品或配色，并在提示词中写清楚。参考图越多，并不意味着每个细节都能保留，所以要把你在意的细节与各张原图逐一对照。如果你从照片而不是文字开始创作，[图生图](/zh/image-to-image)就是对应的工作流程。 ### 文字渲染与版式 两款模型都将文字渲染列为优势。Google 表示，2.1 “改善了文字渲染和信息图版式的准确性”；对 Pro，则强调文字渲染准确、清晰可读，并在图像生成指南中推荐将其用于专业视觉素材制作。这两种表述都不保证图片中的拼写一定正确。短标题是最稳妥的测试对象，长段落则更考验模型。 价格等已经确认的文案，应保留在版式中可编辑的文字层里；对于直接生成在图片中的文字，要逐字检查。 ### 思考机制与搜索信息依据 Nano Banana Pro 的思考机制始终开启，无法关闭。Nano Banana 2.1 可配置思考级别，分别为最低、中等（默认）和高；Google 的指南也指出，具备思考能力的模型默认会对思考 tokens 计费。两款模型都支持以 Google Search 结果作为信息依据，每月 5,000 次免费请求用完后，按每 1,000 次请求 $14 计费。在 Potto 创作工具中，模型不会浏览网页，也不会核实提示词中的事实，因此名称、数字和日期需要自行检查。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 官方 API 价格对比 以下价格来自 Google 的 Gemini API 价格页，查阅日期为 2026-10-10。价格可能调整，做预算前请在 Google 官方价格页确认。 ### 每张生成图片的标准价格（USD） | 分辨率 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | 1K | $0.0336 | $0.134 | | 2K | $0.0504 | $0.134 | | 4K | $0.113 | $0.24 | 按 Google 公布的数字计算，Pro 在 1K 下的价格约为 2.1 的四倍（0.134 ÷ 0.0336），在 2K 下约为 2.7 倍，在 4K 下约为 2.1 倍。分辨率越高，两者的价格差距越小。Google 还为两款模型列出了相当于标准价格一半的批处理价格，并说明 API 中的图像模型没有免费档位；对于 Google AI Studio，则另行说明可在支持的地区免费测试。Google 工具生成的所有图片都带有 SynthID 水印。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro API：开发者需要了解什么？ 搜索“Nano Banana 2.1 API”的人中，有不少是希望通过代码调用模型的开发者。 ![Nano Banana 2.1 API 调用示意图：应用向图像模型 API 发送提示词和参考图，再接收生成的图片](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/zh/nano-banana-2-1-api.webp#1200x800) **Potto 目前不提供公开 API。** 你可以在浏览器中通过 [AI 生成图片](/zh/ai-image-generator)功能使用 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro。如果要在自己的应用中调用模型，请直接使用 Google 官方 Gemini API。 Google 文档说明了以下几点： - 模型 ID 分别为 `gemini-nano-banana-2.1` 和 `gemini-3-pro-image`。 - Nano Banana 2.1 接收文字、图片、视频和 PDF 输入；Nano Banana Pro 接收文字和图片输入。两者都返回图片和文字。 - 两者都支持图像生成、搜索信息依据、思考机制和 Batch API，都不支持函数调用、结构化输出或缓存。 - 两者的默认分辨率均为 1K，API 中的图像模型没有免费档位。 首次接入时，比较提示词的阶段可以先用 1K 生成，只有版式需要时再提高分辨率。开发时请阅读最新的模型介绍页，因为限制和价格都可能变化。如果不写代码，创作工具也能提供同样的操作流程，无需使用 API。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 在 Potto 的价格与积分对比 Potto 使用自有的积分单位计费（参见 [Potto AI 价格](/zh/pricing)），并在你确认前，在“生成”按钮上显示总费用。请求失败后，占用的积分会释放。积分并不是 Google 美元价格的换算值，因此不要把两种计费方式当作同一种货币来比较。 | 分辨率 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | | --- | --- | --- | | HD | 12 积分 | 45 积分 | | 2K | 17 积分 | 45 积分 | | 4K | 38 积分 | 80 积分 | 一次请求生成多张图片，费用会按张数倍增：用 Nano Banana 2.1 生成两张 2K 图片需要 34 积分，用 Pro 生成两张则需要 90 积分。Pro 的 HD 和 2K 价格相同，因此既然已经选择 Pro，使用 2K 并不会比 HD 多花积分。 一种实用的预算安排是：先用 Nano Banana 2.1 生成四张 HD 草稿（4 × 12 = 48 积分），选出最好的构图，再用 Nano Banana Pro 生成一张 4K 成稿（80 积分），总计 128 积分。如果仅用 Pro 生成四张 HD 草稿，还没制作成稿就已经需要 180 积分。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 怎么选？按使用场景判断 以下建议依据 Google 文档中记录的区别，以及 Potto 自身的模型页面整理。它们是供你结合具体需求验证的起点，并非模型排名。 ![Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 选择示意图：草稿、产品图片、带文字的海报和角色创作的适用模型](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/zh/when-to-use-nano-banana-pro.webp#1200x800) ### 电商与产品图片 如果要制作纯色背景上的干净产品图，可以先用 Nano Banana 2.1：它价格较低，API 文档列出了 10 个物体参考名额，并说明视觉质量和真实感有所提升。电商平台图片如果后续需要裁切，可以用 2K，标签文字尽量简短。先用[抠图](/zh/background-remover)去掉照片中杂乱的背景。如果需要高保真产品效果图，也就是 Google 模型页面明确列出的 Pro 用途，或者标签上有多行文字，可以改用 Nano Banana Pro。上传真实产品照片作为参考，说明用途，例如“保留瓶身形状和瓶盖”，再将标签细节与原图对照。 ### 海报与带文字的图形 如果海报只有一个由一到四个单词组成的标题，可以先测试 Nano Banana 2.1：Google 列出了它在文字渲染方面的改进，而且价格较低。如果海报包含副标题、日期行、价目表或菜单，可以测试 Nano Banana Pro，因为 Google 称 Pro 是准确生成清晰可读文字的最佳模型，并推荐将其用于专业视觉素材制作。 无论用哪款，都应在提示词中用引号写出准确文案，说明文字位置，例如“在画面上方三分之一区域居中”，尽量只用几个大写单词，并逐字检查结果。法律声明和价格应保留在版式中可编辑的文字层里。 ### 角色一致性 两款模型的文档都提到了角色一致性：2.1 最多支持 4 个角色，Pro 最多支持 5 个。如果项目中有反复出场的吉祥物或一组角色，可以先用 2.1 探索方案，每次提供相同的角色参考图，并在提示词中描述姿势和场景。Potto 自身的 AI 模型页面也建议，在文字较多的图片和重复出场的角色场景中测试 2.1。如果一个场景需要五个角色，或者除了角色参考，还需要单独的风格参考，Pro 文档列出的名额配置更合适，即 5 个角色和 3 张风格参考图。 一致性需要检查确认，并不意味着角色外观会被完全锁定。投入积分批量生成之前，应先对照一组图片中的脸型、服装和比例。 ### 草稿迭代与变体 制作草稿时，价格差距的影响最明显。用 Nano Banana 2.1 生成 HD 图片，每张 12 积分，比较四种版式，再选一种继续完善。每轮只改一个地方，才能判断哪项修改带来了什么变化。如果要修改成品图片的某个区域，可以使用 [AI 修图](/zh/ai-image-editor)；要求修改一个物体的提示词并不等同于精确蒙版，因此也要检查画面的其他部分。 ### 信息图与 4K 成稿 Google 将信息图版式准确性列为 2.1 的改进项，并将事实性数据可视化列为 Pro 的用途。在 Potto 创作工具中，模型不会浏览网页，因此数据图中的数字只来自你写入提示词的内容，每个数字都应核实。如果使用位置需要更多像素，可以选择 4K：2.1 每张 38 积分，Pro 每张 80 积分。更高分辨率无法修正不清晰的构图或拼写错误，因此应先在 HD 或 2K 下确定构图。[图片放大](/zh/image-upscaler)可放大满意的图片，无需重新生成，而 [AI 动画](/zh/ai-motion-graphics)可将完成的海报转为短视频。 ## 如何用自己的需求对比 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro？ 公平对比只改变一个变量：模型。先写一份创作需求，并明确验收标准，例如标题可读、标签与参考图一致、右侧留有放按钮的空间。保持提示词、参考图、宽高比和分辨率一致，依次用 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 在 HD 下生成。按验收标准评估两者，而不是只看第一眼觉得哪张更好看。如果两者都达标，后续批量生成可以使用 2.1；如果只有 Pro 达标，记下另一款的问题出在文字、细节还是参考图处理上。在根据单次结果得出一般性结论之前，再用一份更复杂的需求重复测试一次。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 提示词怎么写？ Google 的图像生成指南指出，描述越具体，可控程度就越高，并建议写明主体、环境、光照、拍摄角度和镜头。对于插画，指南建议明确风格与视觉细节，例如粗线条和色彩。这些建议适用于两款模型以及任何[文生图](/zh/text-to-image)提示词。 ![Nano Banana 提示词要素清单示意图：主体、环境、光照、拍摄角度、文字与参考图用途](/blog/nano-banana-2-1-vs-nano-banana-pro/zh/prompt-tips.webp#1200x800) - **先写主体和用途**，例如用于网店的产品照片。 - **明确光线和镜头**：左侧柔和的窗光、50 mm 镜头效果、轻微俯拍角度。 - **用引号标出准确文案**，说明位置，并保持简短。 - **为每张参考图指定用途**：第一张参考外形，第二张参考配色。 - **说明哪些内容必须保持不变**，编辑时每次只要求一项修改。 以下两段提示词可以直接粘贴到任一模型中，用于对比： ``` A matte black wireless speaker on a light grey seamless background, soft window light from the left, 50 mm lens, slight overhead angle, clean shadows, product photo for an online shop, space on the right for a text block. ``` ``` A poster with the headline "OPEN STUDIO" in bold capital letters centered in the upper third, a flat illustration of a potter at a wheel below it, warm cream background with terracotta and teal accents, plenty of margin around the text. ``` 第一段用于测试物体细节，第二段用于测试文字表现。随后可以打开 Nano Banana 2.1 或 Nano Banana Pro，以图库中的提示词为起点继续尝试，或从[照片特效](/zh/image-templates)开始。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比常见问题 ### Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 有什么区别？ Nano Banana 2.1 是 Google 较新的高效率图像模型，Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）则是由推理驱动、面向专业图像工作的模型。两款都支持 1K、2K 和 4K 输出，API 都能接收 14 张参考图，但 Pro 的单张价格更高，思考机制始终开启，参考图名额分为 6 个物体、5 个角色和 3 张风格参考图；2.1 则分为 10 个物体和 4 个角色，思考级别可以配置。Google 文档没有公布两款模型的质量对比评分，因此应使用自己的需求分别测试。 ### Nano Banana 2.1 比 Nano Banana Pro 更好吗？ Google 已公布的指标并不能证明 Nano Banana 2.1 比 Nano Banana Pro 更好。Google 将 2.1 定位为高效率模型，强调视觉质量、文字渲染和信息图准确性的提升；Pro 则面向复杂平面设计、产品效果图和要求文字准确的版式设计。如果想以较低价格制作草稿和日常图片，可以选 2.1；如果需求中文字密集，或对细节表现要求最高，可以选 Pro。在 Potto 中，Pro 的 HD 图片每张需要 45 积分，2.1 则为 12 积分。 ### Nano Banana 2.1 多少钱？ 根据 Google 价格页在 2026-10-10 列出的标准价格，通过 Google 的 Gemini API 使用 Nano Banana 2.1，每张 1K 图片为 $0.0336，2K 为 $0.0504，4K 为 $0.113。在 Potto 中，每张 HD 图片需要 12 积分，2K 为 17 积分，4K 为 38 积分。API 价格可能变化，请以 Google 价格页的最新费率为准。 ### Nano Banana Pro 多少钱？ 根据 Google 价格页在 2026-10-10 列出的标准价格，通过 Google 的 Gemini API 使用 Nano Banana Pro，1K 和 2K 图片均为每张 $0.134，4K 为每张 $0.24。在 Potto 中，HD 或 2K 图片均为每张 45 积分，4K 为每张 80 积分。Google 价格页上的批处理价格约为标准价格的一半。 ### Potto 提供 Nano Banana 2.1 API 吗？ 不提供，Potto 目前没有公开 API，因此需要在浏览器中通过图像生成器使用 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro。需要通过程序调用的开发者，应使用 Google 官方 Gemini API：2.1 的模型 ID 为 `gemini-nano-banana-2.1`，Pro 的模型 ID 为 `gemini-3-pro-image`，并查阅 Google 文档确认最新限制和价格。 ### Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro，哪个更适合生成图片中的文字？ 两款模型都强调文字能力，应使用实际文案测试。Google 列出了 Nano Banana 2.1 在文字渲染方面的改进，并称 Nano Banana Pro 是生成清晰可读图片文字的最佳模型。对两款模型来说，几个大写单词都是最稳妥的测试内容；如果文字较长或较密集，可以先用 Pro，并始终逐字检查。价格等已经确认的文案，应保留在版式中可编辑的文字层里。 ### 要保持角色一致性，应该选 Nano Banana 2.1 还是 Nano Banana Pro？ 探索方案时可以先用 Nano Banana 2.1，角色阵容复杂时再用 Pro。Google 文档说明，2.1 最多可保持 4 个角色的一致性，Pro 最多可保持 5 个人物的一致性，且 Pro 还提供 3 个风格参考名额。每次请求都使用相同的角色参考图，在提示词中描述各个场景，并在批量生成之前，对照一组图片中的面部、服装和比例。 ## Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 对比参考来源 以下来源均于 2026-10-10 查阅。价格、限制和模型详情由 Google 提供，可能发生变化。 - [Gemini Nano Banana 2.1 model page](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1)，Google AI for Developers。 - [Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) model page](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3-pro-image)，Google AI for Developers。 - [Image generation with Gemini (Nano Banana)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)，Google AI for Developers。 - [Gemini Developer API pricing](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)，Google AI for Developers。 - [Introducing Nano Banana Pro](https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/)，Google 博客，November 20, 2025。