Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro：画质、改图一致性与价格对比（2026 年 10 月）
Google 新出的 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）该用哪个？Google 模型卡 10 项评测里 2.1 全部领先，单张价格约为 Pro 的四分之一到一半。页面列出官方 Elo、1K/2K/4K 单张价格和适用场景，价格实时取自青柠AI 网关。
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
按 Google 自己公布的模型卡，Nano Banana 2.1（思考模式）在文生图、信息图、改图和人物一致性上全部高于 Nano Banana Pro，单张价格还只有 Pro 的四分之一到一半，新项目直接用 2.1。已经在 Pro 上调好提示词、效果满意的流程可以先不动，抽一批图用 2.1 对比后再迁移。注意这些分数是 Google 自测，没有第三方复核。
Google 模型卡评测与官方单张价格
| 基准测试项目 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | 胜出方 | 评测解析 |
|---|---|---|---|---|
| 文生图 · 综合偏好 Elo | 1050 | 935 | Nano Banana 2.1 | 人工盲评两两对比 |
| 信息图设计 Elo | 1048 | 912 | Nano Banana 2.1 | 海报、图表类版式 |
| 信息图事实准确率 | 0.521 | 0.265 | Nano Banana 2.1 | 自动评分，图里的数据和文字是否正确 |
| 通用改图 Elo | 1026 | 939 | Nano Banana 2.1 | 上传照片后按描述修改 |
| 单人物一致性 Elo | 1028 | 991 | Nano Banana 2.1 | 改图后还是不是同一个人 |
| 多人物一致性 Elo | 1106 | 1011 | Nano Banana 2.1 | 差距最大的一项 |
| 产品一致性 Elo | 1024 | 965 | Nano Banana 2.1 | 电商产品图换场景 |
| 多参考图编辑 Elo | 1066 | 989 | Nano Banana 2.1 | 多张参考图合成一张 |
| 官方单张价格 1K / 2K | $0.034 / $0.050 | $0.134 / $0.134 | Nano Banana 2.1 | Gemini API 标准价，截至 2026-10-23 |
| 官方单张价格 4K | $0.113 | $0.24 | Nano Banana 2.1 | Batch 接口再打五折 |
Nano Banana 2.1 核心优势与短板
- Google 模型卡里所有评测项都高于 Pro，综合偏好 Elo 1050 对 935
- 改图保持人物一致更稳：多人物一致性 Elo 1106 对 1011
- 单张价格低：1K 约 $0.034、4K 约 $0.113，Pro 分别为 $0.134 和 $0.24
- 最多 14 张参考图，支持 Google 搜索落地和 minimal / medium / high 三档思考
- 模型卡注明小字、长段落和整页文字在 1K 下容易糊
- 复杂空间关系（左右）和 3D 推理仍会出错
- 不支持缓存和函数调用
Nano Banana Pro 核心优势与短板
- 基于 Gemini 3 Pro，支持思考，Google 定位于复杂场景和高要求出图
- 上线更早，已有提示词和流程可以直接沿用
- Batch 接口单张 $0.067（1K/2K），批量任务成本可控
- Google 自己的评测里各项都低于 Nano Banana 2.1
- 单张价格是 2.1 的约 2.7 倍（2K）到 4 倍（1K）
不同真实业务场景选型指南
| 应用场景 | 推荐选型 | 选型理由与决策依据 |
|---|---|---|
| 电商主图、产品换背景 | Nano Banana 2.1 | 产品一致性 Elo 1024 对 965，单张价格约为 Pro 的四分之一。 |
| 同一角色出多张图（漫画、绘本、品牌形象） | Nano Banana 2.1 | 单人物和多人物一致性都领先，多人物差距接近 100 Elo。 |
| 数据信息图、带大量文字的海报 | Nano Banana 2.1（用 2K 以上） | 信息图事实准确率 0.521 对 0.265；但模型卡提示 1K 下小字容易糊，建议出 2K 或 4K。 |
| 已在 Pro 上稳定运行的生产流程 | 先保留 Nano Banana Pro | 同一个 Key 两个模型都能调，抽样对比确认效果后再切换。 |
Python 双模型统一网关调用代码
OpenAI 统一兼容协议在青柠AI，你无需配置两套 SDK。使用同一套 Base URL 与 API Key，只需传入不同的 model 参数即可实现无缝路由：
import os
from openai import OpenAI
# 通过青柠统一网关，一个 API Key 自由切换调用 Nano Banana 2.1 与 Nano Banana Pro
client = OpenAI(
api_key="sk-live-your-callai-key",
base_url="https://api.callaiapi.com/v1"
)
def query_model(model_id: str, prompt: str):
response = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)
print("\n" + "="*40 + "\n")
# 调用模型 1: Nano Banana 2.1
print(">>> 输出来自: Nano Banana 2.1")
query_model("gemini-nano-banana-2.1", "请简要分析该架构的优劣势")
# 调用模型 2: Nano Banana Pro
print(">>> 输出来自: Nano Banana Pro")
query_model("gemini-3-pro-image", "请简要分析该架构的优劣势")数据来源
常见问题解答
Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 是什么关系？
Nano Banana Pro 是 Gemini 3 Pro Image；Nano Banana 2.1 是 2026-10-06 发布的 Flash 系图像模型（基于 Gemini 3.6 Flash），Google 的定位是「Pro 的高效版」，取代已标记弃用的 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）。
两者每张图多少钱？
Gemini API 标准价（截至 2026-10-23）：Nano Banana 2.1 每张 1K 约 $0.0336、2K $0.0504、4K $0.113；Nano Banana Pro 每张 1K/2K $0.134、4K $0.24。Batch 接口均为半价。页面顶部卡片是青柠AI 当前的按 Token 售价。
这些评分是谁测的？
来自 Google DeepMind 的 Nano Banana 2.1 模型卡，方法是人工两两盲评算 Elo，信息图事实准确率用自动评分。属于厂商自测，目前没有独立第三方复核。
怎么在线试用或通过 API 调用？
青柠AI 的 Nano Banana 在线体验页每天可免费生成几张。API 调用：创建 Key，base_url 设为 https://api.callaiapi.com/v1，用 chat/completions 接口，model 填 gemini-nano-banana-2.1 或 gemini-3-pro-image，modalities 带上 image。