nano banana 2.1 vs pro
下一笔生图预算应该用在哪个模型上？
日常生图和反复改图可以先评估 Nano Banana 2.1；如果复杂排版、精确文字或人物相似度让废图代价很高，就把 Nano Banana Pro 纳入对比。 这是根据 Google 官方能力说明和价格给出的选型建议，不是某个模型在所有提示词上获胜的实测结论。
最明确的差异是成本。按 Google Standard API 费率计算，2.1 的图片输出部分在 1K 下便宜 75%，2K 下便宜 62.5%，4K 下便宜 52.75%。两者都支持 4K，不能仅凭分辨率决定为 Pro 多付钱。
事实核查日期：2026 年 10 月 8 日。本文基于官方资料，没有新增画质或延迟实测。能力描述来自 Google，成本计算和选型方法属于本文分析。OmniaKey 提供模型接入服务，因此文中明确区分 Google 直连费率与网关报价。
如果关键要求是保留未修改区域的像素，可参考 Ideogram 4.5 评测，了解独立 Precise Edit 流程及其限制。
先试哪个模型
Nano Banana 2.1
产品图变体、社交素材和连续编辑，可以先测试 2.1 是否满足交付标准。
Nano Banana Pro
复杂品牌排版、精确文字和人物相似度要求高时，对比 Pro 能否减少返工。
Google 图像生成指南将 2.1 定位为高效率主力模型，将 Pro 定位为复杂视觉任务的高阶选项。实际生产应选择能通过验收且总成本更低的模型。单次生成便宜，前提是结果可用。
2.1 和 Pro 是同一个模型吗
不是。10 月 6 日发布记录将 2.1 定义为 Nano Banana 2 的后继版本，不是 Pro 改名。测试和接入时都应使用准确的模型 ID。
| 对比项 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| API 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3-pro-image |
| 官方定位 | 高效率生图与对话式编辑 | 复杂设计与精细创作控制 |
| 输出档位 | 1K、2K、4K | 1K、2K、4K |
| 生成与编辑 | 支持 | 支持 |
| 参考图总上限 | 最多 14 张 | 最多 14 张 |
| 物体参考图说明 | 最多 10 张 | 最多 6 张 |
| 人物参考图说明 | 最多 4 张 | 最多 5 张 |
来源：2.1 模型页、Pro 模型页及参考图指南。这些分类描述官方支持范围；14 张输入不等于能完美保留 14 个人。两者对物体与人物的说明不同，参考图数量不能直接当作画质排名。
版本变化与迁移请看 Nano Banana 2.1 评测。旧版 Nano Banana 2 与 Pro 对比中的图片来自历史测试，不是 2.1 样张。
API 价格差距随分辨率变化
以下是 2026 年 10 月 8 日核对的 Google 直连 Standard API 美元费率，来源为官方价格页。它们不代表 Gemini 应用订阅价格，也不代表 OmniaKey 扣费。
| 每百万 Token | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 输入 | $1.50 | $2.00 |
| 文字与 Thinking 输出 | $7.50 | $12.00 |
| 图片输出 | $30.00 | $120.00 |
只看图片 Token 单价容易误判，因为两者在 2K 和 4K 下的输出 Token 数不同。按官方公布的数量计算，仅图片输出的成本如下：
| 档位 | 2.1 Token 数 | Pro Token 数 | 2.1 每张 | Pro 每张 | 2.1 降幅 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1K | 1120 | 1120 | $0.0336 | $0.1344 | 75% |
| 2K | 1680 | 1120 | $0.0504 | $0.1344 | 62.5% |
| 4K | 3780 | 2000 | $0.1134 | $0.2400 | 52.75% |
例如 4K：2.1 为 3780 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.1134，Pro 为 2000 × $120 ÷ 1,000,000 = $0.24。官方展示价格有取整，表格保留计算精度。“统一便宜 75%”会夸大 4K 档位的降幅。
生成 1,000 张时，对应部分为 1K：$33.60 对 $134.40、2K：$50.40 对 $134.40、4K：$113.40 对 $240.00。还要加上输入、文字与 Thinking、适用的搜索费用以及额外计费尝试。Batch 是单独的服务模式，大量发送普通请求不会自动获得 Batch 价格。
官方能力说明能支持哪些画质判断
文字和复杂排版
Google 表示 2.1 相对 Nano Banana 2 改进了文字渲染与信息图排版；Pro 则面向复杂设计与准确文字。两种描述都不能证明它们在同题测试中的胜率。
做多语言海报时，要检查真实发布语言中的标题、货币符号、价格和小字，并在交付尺寸下核对拼写与位置。如果模型反复改错关键文字，应增加可控的后期排字步骤，不能只凭预览图更好看就通过验收。
产品参考图与连续编辑
2.1 的官方改进包含多轮对话编辑中的人物一致性。测试时先换背景，再改产品颜色，最后改标题，每一步都核对标志、轮廓、人脸和光线。Pro 的定位让它值得参与高要求品牌任务的对比，但同样不保证所有细节都能保留。
宽幅图与速度
Google 明确提到修复 2.1 在 2K、4K 以及 1:4、4:1、1:8、8:1 比例下的平铺瑕疵。因此宽幅横幅适合作为测试场景。应检查整个画布中的重复纹理与接缝；修复说明不等于零瑕疵承诺。
2.1 支持 minimal、medium、high 三档 Thinking 推理强度，默认 medium。测量耗时时应记录配置。Google 的“Flash 级速度”定位不能换算成固定秒数，也不能证明始终比 Pro 快某个倍数。建议从提交请求一直计时到可用文件下载完成。
用每张可交付图片的成本验收
API 成本按实际计费总额 ÷ 验收通过的最终图片数计算，再单独计入审核与修图人工。只比较一张好看样图的价格，会漏掉废图成本。
有一个可复算的边界：在 1K 下忽略所有其他费用，如果 2.1 的通过率是 Pro 的四分之一，两者每张可交付图片的图片输出成本相同，因为 $0.0336 ÷ $0.1344 = 0.25。这是盈亏平衡计算，不是实测通过率。大量参考图输入、更多 Thinking 或人工修图都会改变结果。
切换前固定提示词、原图、输出档位与比例，每个场景至少跑三次并保留失败结果。下面是建议测试方案，不是已经完成的测评：
| 场景 | 验收条件 | 记录指标 |
|---|---|---|
| 多语言海报 | 字母、数字准确且层级清楚 | 错字与修正时间 |
| 产品场景图 | 标签、轮廓、材质与颜色正确 | 通过张数与总费用 |
| 连续三轮编辑 | 每次修改保留之前已确认的细节 | 每轮发生的偏移 |
| 2K、4:1 横幅 | 无明显接缝或重复平铺 | 全画布瑕疵与耗时 |
在 OmniaKey 比较具体路由
打开 Nano Banana 2.1 模型页和 Nano Banana Pro 模型页，核对当前网关报价与支持的参数。测试前确认准确的模型 ID。Google 直连 Token 账单与网关配置的扣费口径不同。
两条路由使用同一份验收表，并以实际用量记录制定预算。本文没有报告新的 OmniaKey 付费生图测试。
常见问题
Nano Banana 2.1 会替代 Pro 吗
Google 将 2.1 定义为 Nano Banana 2 的后继版本，以及相对 Pro 更注重效率的选择。Pro 仍是官方面向复杂视觉任务的高阶选项。发布时间更新，不代表所有任务都更适合它。
生成 4K 必须用 Pro 吗
不需要，两者都支持 4K。应在同一档位比较实际文件、排版保真度和完整成本；4K 标签本身不能区分优劣。
Pro 值不值得多花钱
当减少废图或修图时间可能抵消溢价时，Pro 值得测试。常规任务先评估 2.1，再把 Pro 用在验收数据证明有价值的场景。本文不提供未经实测的画质冠军结论。