作者注：先说结论。只放标题和几行短句的海报，Nano Banana 2 和 2.1 都能交付，换 2.1 主要是省钱。信息图、多标签竖长图和中文错字控制值得换 2.1，但小字必须上 2K 或 4K。长段落、整页小字和外景招牌文字，两代都不保险。另外，官方淘汰页对正式版 gemini-3.1-flash-image 写的是「未公布关停日期」，不必因为传言仓促迁移。
最近有开发者反馈：用 Nano Banana 2 出带字海报，图上的文字反而比新版 Nano Banana 2.1 更准。官方的说法是 2.1 文字渲染与信息图排版准确性提升。实际用起来却出现了反例，这两件事并不矛盾。
这不是一篇替新版站台的评测。 官方模型卡自己列出的小字模糊、长段落、左右混淆等限制，本文都会照实写出。效果层面的判断只引用官方模型卡和标注了出处、日期的第三方公开测试。
核心价值：读完本文，你会拿到 5 组可以照着复现的海报提示词和验收标准，并清楚每种场景该用哪一代、开多大分辨率、每张图多少钱。
先给结论：Nano Banana 2 vs 2.1 文字渲染什么时候该换
判断要不要换，不要看「哪一代更好」，要看你的海报里放的是什么文字。短标题两代都稳。信息图和多标签排版是 2.1 明确更强的地方。长文本和环境文字则是两代共同的短板。
为什么有人觉得 Nano Banana 2 文字更准
第一个原因：「文字渲染更好」是官方对整体平均水平的表述，不代表每条提示词都赢。模型卡里的 Elo 分数是大量人工并排对比后的平均值。单拿一张图对一张图，得出相反结论很正常。
第二个原因：图像生成的单张方差很大，同一提示词连跑两次，错字位置都可能不同。Fuser 在 2026-10-06 做过一组同提示词测试，每个模型只跑一次、不重试。其中第 5 组街景招牌，Nano Banana Pro 的霓虹字可读，Nano Banana 2 部分可读（把字写成了 BARK BARS），Nano Banana 2.1 则完全不可读。如果你的场景恰好接近这一类，就会得出「2 代更准」的印象。
第三个原因：分辨率没对齐。官方明确说小字在 1K 下常模糊。在 1K 下拿两代比小字，比出来的更多是噪声，而不是模型差距。
关于 Nano Banana 2 的关停传言
截至 2026-10-23，谷歌官方淘汰页（ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations）上，正式版 gemini-3.1-flash-image、gemini-3-pro-image、gemini-3.1-flash-lite-image 的状态都是「未公布关停日期」。真正写了日期的是预览版：gemini-3.1-flash-image-preview 和 gemini-3-pro-image-preview 标注 2026-06-25 停用，第一代 gemini-2.5-flash-image 标注 2027-03-15 停用。
传言多半是把预览版和正式版混为一谈了。也有第三方测试文写过一个具体的关停日期，但官方页面没有对应记录，不应当作事实。比较稳妥的做法是：把代码里的模型 ID 换成正式版，然后按场景决定要不要切到 2.1。
🎯 快速验证建议：两代切换只需要改请求地址里的模型名。建议在 API易 apiyi.com 用同一个 Key，把下文 5 组提示词分别跑一遍，用自己的业务海报做判断，比看任何单次评测都可靠。
Nano Banana 2 和 2.1 是什么关系：模型 ID、发布时间与淘汰状态
Nano Banana 2.1 不是 Nano Banana 2 的改名，而是一个新的正式版模型。官方说明它的底层是 Gemini 3.6 Flash，2026-10-06 发布当天即为正式版（GA）。Nano Banana 2 则在 2026-05-28 发布，目前仍是正式版，官方模型页最后更新于 2026-10-09。
同系列还有三个模型：Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image）、Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image，仅 1K）和第一代（gemini-2.5-flash-image，仅 1K）。做文字海报时，主要在 2.1、2 和 Pro 三者之间选。
Nano Banana 2 vs 2.1 规格差异一览
| 对比项 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 |
gemini-3.1-flash-image |
| 发布与状态 | 2026-10-06 发布即正式版 | 2026-05-28 发布，正式版，未公布关停日期 |
| 分辨率 | 1K / 2K / 4K，不支持 512 | 512 / 1K / 2K / 4K |
| 思考档位 | minimal / medium / high，默认 medium | minimal / high，默认 minimal |
| 4K 单张输出 token | 约 3780 | 约 2520 |
| 宽幅比例 | 14 个合法比例，修复 2K/4K 下 1:4、8:1 等平铺伪影 | 官方未单独说明修复情况 |
| 谷歌官方价（每百万 tokens） | 输入 $1.50，图片输出 $30 | 输入 $0.50，图片输出 $60 |
| API易 按次 | $0.045/次 | $0.055/次 |
Nano Banana 2.1 官方自报的变化与限制
官方模型页列出的主要变化有三条：1K/2K/4K 全档位画质与真实感提升；2K/4K 下宽幅与全景比例的平铺伪影已修复；文字渲染与信息图排版准确性提升。官方给它的定位是「海报上清晰的文字、复杂图示」和「多语言本地化文字渲染」，最多支持 14 张参考图，并支持 Google 网页与图片搜索接地。
模型卡给出的人工并排对比 Elo 分数可以作为参考。综合偏好方面，2.1（开思考）1050，2.1（不开思考）1015，Nano Banana 2（开思考）990，Pro 935。信息图设计一项分别为 1048、1001、961、912。信息图事实准确性的自动评分为 0.521、0.328、0.179、0.265，差距最明显。
同一份模型卡也写明了限制：小字渲染差，1K 下尤其容易模糊；长段落和整页长文本做不好；角色一致性不总是完美；仍会出现左右混淆之类的错误。这几条决定了下面 5 组场景里哪些该换、哪些不必换。
Nano Banana 2 vs 2.1 文字渲染：5 组海报场景逐组看
下面 5 组按「文字从少到多、字号从大到小」排列。每组都给出一句可直接复制的提示词要点，要出现在图上的文字用英文双引号标出。这样写模型更容易把它当成必须原样渲染的文本，each::labs 在 2026-10-07 的实操建议里也推荐这种写法。验收统一问三个问题：逐字对不对、最小字号能不能读、有没有多余文字。
第 1 组：Nano Banana 大字标题中文海报
- 场景：单个主标题加一行副标题，竖版
2:3，分辨率1K。 - 提示词要点：
竖版音乐节海报，深色夜景背景，正中只放主标题 "夏夜潮汐"，下方一行副标题 "港湾礼堂 现场演出"，除这两行外不要出现任何文字 - 验收标准：主标题四个字逐字正确；笔画没有粘连或乱笔；画面里没有多余的字。
- 两代差异：短文本是两代都能稳定通过的一档。官方把海报文字列为 2.1 的目标场景，量子位在 2026-10-10 引用设计师 @歸藏 的中文宣传海报实测，结论是中文清晰度和错字问题改善了很多。
- 该选谁：都行。量大时选 2.1，因为同分辨率下更便宜。
第 2 组：Nano Banana 中英混排与小字号信息
- 场景：标题、日期、场地、网址四行，字高最小的一行是网址。
- 提示词要点：
极简丝网印刷风格海报，正视平面稿，四行文字依次为 "NIGHT TIDE"、"夜潮音乐会"、"11 月 14 日 · 20:00 港湾礼堂"、"harbourhall.com/nighttide"，网址一行字号最小，其余位置不要任何文字 - 验收标准：网址在原尺寸下能看清；中间点、冒号、空格、斜杠都没有丢；中英文没有互相替换。
- 两代差异：Fuser 在 2026-10-06 用一组相近的四行英文海报做过测试，2.1、2 和 Pro 全部逐字拼对，包括中间点和网址。三者的差别在交付形态上：Pro 给出的是可印刷的平面稿，2.1 和 2 给出的是「桌上的一张纸」，还带投影。另一方面，官方明说小字在 1K 常模糊，这一点 2.1 也保证不了。
- 该选谁：2.1 加
2K起步。如果必须交可印刷平面稿，先在提示词里强调「正视、无透视、无投影」；仍不满足时改用 Pro。
第 3 组：Nano Banana 2.1 竖版信息图长图
- 场景：
1:4竖长图，包含标题、5 个阶段短标签和编号。 - 提示词要点：
1:4 竖版流程信息图，顶部标题 "新品上线五步走"，下方依次排列五个阶段，编号 1 到 5，标签分别为 "调研"、"设计"、"打样"、"测试"、"发布"，不要出现其他说明文字 - 验收标准：标签恰好 5 个；编号和标签一一对应、顺序正确；没有多余文字；长图中段没有重复平铺的块。
- 两代差异：这是 2.1 相对明确占优的一档。官方修复了 2K/4K 下
1:4、8:1等比例的平铺伪影，宽高比能真正生效。模型卡里信息图设计和事实准确性两项的差距也最大。 - 该选谁：2.1，分辨率必须
2K以上，思考档位建议high。
第 4 组：Nano Banana 价格与 Logo 促销图
- 场景：中文主标题、划线原价、现价、货币符号和品牌字标。
- 提示词要点：
方形促销海报，中文主标题 "周末限时购"，大号现价 "¥199"，旁边带删除线的原价 "¥299"，右下角放参考图中的品牌标志并保持原样不要重绘，不要其他文字 - 验收标准：数字逐位正确；
¥没有被吃掉或换成别的符号；删除线只压在原价上；Logo 字形没有被改写。 - 两代差异：数字和符号是两代共同的高频错点。Ofox 在 2026-10-13 做过「出海报 → 改标题 → 改碗的颜色」三步编辑链路，两代都把 ORCHARD MARKET 和 SATURDAY 10 AM 拼对，都完成了改标题和改色，也都漏掉了「不要画边框」这条否定约束。作者本人也强调，这只是各一条链路，不是基准测试。
- 该选谁：2.1 略优，主要胜在中文错字改善和价格。Logo 一律作为参考图传入，不要让模型凭记忆重画；关键价格数字最好在后期排版时叠加。
第 5 组：Nano Banana 长段落与小字条款
- 场景：成分表、活动规则、小字条款，一屏 5 行以上。
- 提示词要点（推荐写法）：
产品包装正面，只放品名 "晨露面霜" 和一句卖点 "48 小时保湿"，背面条款区域留一块纯白色块，不要生成任何小字 - 验收标准：如果坚持让模型出长文，就逐行核对是否读完、有没有串行、有没有臆造的字。
- 两代差异：官方模型卡把「长段落、整页长文本」列为明确限制，两代都不适合。外景招牌这类要和环境融在一起的文字也属于高风险项，前面提到的 Fuser 街景招牌测试里，2.1 反而垫底。
- 该选谁：两代都不选。长文交给排版工具，图里只放标题和短句；招牌文字要求可读时，改用 Nano Banana Pro。
Nano Banana 2 vs 2.1 五组验收汇总
| 组别 | 场景 | 推荐分辨率 | 验收重点 | 该选谁 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 组 | 大字标题中文海报 | 1K | 主标题逐字、笔画无粘连 | 都行，量大选 2.1 |
| 第 2 组 | 中英混排小字 | 2K 起 | 网址可读、标点空格完整 | 2.1，平面稿看 Pro |
| 第 3 组 | 1:4 信息图长图 | 2K 以上 | 标签数量、编号顺序、无平铺 | 2.1 |
| 第 4 组 | 价格与 Logo | 2K | 数字逐位、货币符号、Logo 不变 | 2.1 略优，Logo 传参考图 |
| 第 5 组 | 长段落条款 | — | 逐行读完、无串行 | 都不选，交给排版 |
💡 复现建议：单张出图方差很大，「一次更好」不能当结论。建议固定提示词、比例和分辨率，每组跑 3 次，取稳定的那一档作为判断依据。在 API易 apiyi.com 上两代共用一个令牌，切换模型 ID 就能完成对照。
Nano Banana 2.1 参数与成本怎么定：分辨率、思考档位与价格
参数决定文字能不能读清，计费口径决定每张图的成本，两件事要一起定。接入以图形界面为主线：先在控制台把令牌建好，再写请求。
第一步：在控制台建令牌并选 Billing model
- 登录 API易 apiyi.com 控制台，进入令牌管理，新建一个令牌。
- 在令牌设置里把 Billing model 选成按次计费（Pay-per-request）。出图按张扣费，一张图就是一个计费单位。
- 复制生成的 Key，存进环境变量
APIYI_API_KEY，不要硬编码在代码或前端页面里。
计费方式由令牌上的 Billing model 决定，不是请求里的参数。出图一张就是一个计费单位，1K 和 4K 同价，不需要按分辨率拆成多个令牌。
第二步：按条目填写请求参数
- 请求地址：
POST https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent，这是 Gemini 原生格式。把模型名换成gemini-3.1-flash-image就是 Nano Banana 2。 - 鉴权头：在
Authorization里填Bearer前缀加你的 Key。 - 提示词：在
contents[0].parts里放 1 个text段。同一个 part 只能放text或inlineData之一。 - 参考图：Logo 这类参考图放进
inlineData（Base64），也可以用fileData.fileUri传公网链接，后者由谷歌服务器去拉取，建议优先用 Base64。 - 分辨率：
generationConfig.imageConfig.imageSize填1K、2K或4K，不填默认1K。2.1 不支持512，传了会直接返回 400。 - 比例：
aspectRatio填2:3、1:4等。不填时模型会自己选，同一提示词可能横也可能竖，做对比时一定要固定。 - 思考档位：
thinkingLevel在 2.1 上可填minimal、medium、high，默认medium。Nano Banana 2 只有minimal和high。 - 超时：调用是同步的，没有任务 ID，连接断开时结果会丢失但照常计费。HTTP 超时建议设到 360 秒，反向代理、网关和 Serverless 的执行时长上限也要一起放开。
- 取图：遍历
candidates[0].content.parts，筛出所有含inlineData的段并取最后一张，不要写死parts[0]。mimeType从响应里读取，不要默认写成image/png。
排错时注意三种情况。HTTP 200 但 parts 为空，通常是内容审核拦截（IMAGE_SAFETY），这类不计费，原样重试 1-2 次常常能过。返回 NO_IMAGE 多半是因为提示词在要求输出文字而不是出图。参考图没生效时，看 promptTokensDetails 里有没有 IMAGE；单图不超过 7MB，单次请求总量要小于 100MB，Base64 体积会膨胀约 33%。如果 2K/4K 突然变糊或报错，先到 aistudio.google.com/status 看是否为上游问题。
命令行和 SDK 只是补充方式。如果项目里已经在用 OpenAI SDK，可以走兼容接口 /v1/chat/completions，把 base_url 设为 https://api.apiyi.com/v1，参考图用 image_url 传 Base64 或公网链接。注意该接口不支持 /v1/images/generations。
Nano Banana 全系列价格表
| 模型 | 模型 ID | API易 按次 | 谷歌官方单价（每百万 tokens） | 官方折算单张 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | gemini-nano-banana-2.1 |
$0.045（1K/2K/4K 同价） | 输入 $1.50，文本与思考输出 $7.50，图片输出 $30 | 1K $0.0336，2K $0.0504，4K $0.113 | 2026-10-13 由 $0.05 下调 |
| Nano Banana 2 | gemini-3.1-flash-image |
$0.055 | 输入 $0.50，文本输出 $3，图片输出 $60 | 0.5K $0.045，1K $0.067，2K $0.101，4K $0.151 | 带 -preview 的旧 ID 同价 |
| Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image |
$0.09 | — | — | 招牌、平面稿场景备选 |
| Nano Banana 2 Lite | gemini-3.1-flash-lite-image |
$0.025 | — | — | 仅 1K |
| 第一代 | gemini-2.5-flash-image |
$0.02 | — | — | 仅 1K，官方标注 2027-03-15 停用 |
在 docs.apiyi.com/models 当期页面上，这五个模型都是「出图 · 按次计费」，2.1 与 2 代的端点同为 chat 与 gemini、分组为 NB_OSS / NB-Enterprise / Default / SVIP，输入、输出、缓存读三列不适用；Pro、Lite 和第一代同样只按次计费。价格与分组以页面实时数据为准。谷歌官方的批量档位是标准档的一半。按官方折算，2.1 在 1K/2K 比 2 代便宜一半，4K 便宜约 25%。
1K、2K、4K 各算一笔账
| 分辨率 | API易 按次（单张） | 100 张合计 | 谷歌官方折算单张 |
|---|---|---|---|
| 1K | $0.045 | $4.5 | $0.0336 |
| 2K | $0.045 | $4.5 | $0.0504 |
| 4K | $0.045 | $4.5 | $0.113 |
按次不区分分辨率，1K 到 4K 都是按张扣费，所以分辨率越高越划算：同样 100 张，4K 在谷歌官方约 $11.3，在 API易 是 $4.5。想把单张成本压下来，办法是把分辨率用满，而不是按分辨率建多个令牌。
和 Nano Banana 2 相比，按次口径下 2.1 每张便宜 $0.01（$0.045 对 $0.055），100 张差 $1。思考档位开到 high 会让单张耗时变长，但按次计费下价格不变，预算更好算。
Nano Banana 2 vs 2.1 总结与常见问题
Nano Banana 2 vs 2.1 场景选择表
| 场景 | 首选 | 备选 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 海报短文字 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | 两代都能交付，2.1 更便宜 |
| 信息图、多标签长图 | Nano Banana 2.1（2K 以上，high） |
— | 模型卡信息图分差最大，宽幅伪影已修复 |
| 小字、网址 | Nano Banana 2.1（2K/4K） | Nano Banana Pro | 1K 两代都会糊，平面稿看 Pro |
| 长段落、整页条款 | 排版工具 | — | 官方明确列为限制，两代都不适合 |
| 招牌环境文字 | Nano Banana Pro | Nano Banana 2 | 第三方测试中 2.1 招牌字不可读 |
Nano Banana 文字渲染核心要点
- 整体更强不等于每条都赢：Elo 是平均值，单张反例在预期之内。
- 短标题两代都稳：换 2.1 主要是为了价格和宽幅比例。
- 信息图值得换：2.1 的信息图设计与事实准确性领先最明显。
- 小字靠分辨率：1K 不要指望精细小字，至少开到 2K。
- 长文和招牌别硬上：长文交给排版工具，招牌文字改用 Pro。
- 关停传言别当真：正式版官方未公布关停日期，只需把
-preview旧 ID 换掉。 - 按次一张一个价：1K/2K/4K 都是 $0.045，分辨率越高越划算，API易 apiyi.com 建一个令牌就能跑完全系列。
Q1：Nano Banana 2 会不会马上下线，要不要提前迁移？
截至 2026-10-23，官方淘汰页对正式版 `gemini-3.1-flash-image` 标注的是「未公布关停日期」，有明确停用日期的是预览版。建议先把旧的 `-preview` ID 换成正式版，再按本文的场景表决定哪些业务切到 2.1，不必一次性全量迁移。
Q2：同一提示词下 2.1 反而错字，是模型退步了吗？
不一定。先检查三件事：分辨率是否一致、比例是否显式固定、每组是否只跑了一次。把这三项对齐，每组跑 3 次再比较。如果仍然是招牌、长段落这类场景出错，那是官方已承认的限制，不属于偶发问题。
Q3：Nano Banana 2.1 能用 512 分辨率省钱吗？
不能。2.1 只支持 `1K`、`2K`、`4K`，传 `512` 会直接返回 400。需要 512 预览图时，可以继续用 Nano Banana 2，或者接受 1K 的按次价，单张 $0.045。
Q4：做文字海报，思考档位开多高合适？
短标题用默认的 `medium` 即可。信息图和多标签图建议开 `high`，模型卡里开思考与不开思考的分差相当明显。按次计费下思考档位不改变单张价格，只影响耗时和稳定性。
Q5：怎样最快对比 Nano Banana 2 和 2.1 的文字渲染？
在 API易 apiyi.com 控制台建好令牌并复制 Key，用本文 5 组提示词，固定 `aspectRatio` 和 `imageSize`，只改请求地址里的模型名，每组各跑 3 次。两代共用同一个 Key，不需要分别对接两套接口。
Q6：中文海报的错字问题，2.1 能完全解决吗？
不能完全解决。第三方中文实测认为错字和清晰度改善了很多，但数字、货币符号和小字仍是高频错点。关键信息（价格、日期、网址）建议在后期排版时叠加，图里只保留主标题和短句。
总结
回到开头的问题：「2.1 文字渲染更好」说的是整体平均水平，在信息图和中文短标题上有官方和第三方数据支撑。招牌环境文字、1K 小字和长段落仍是它的短板，这正是有人觉得 Nano Banana 2 更准的原因。
落地时按三条执行：短文字海报换 2.1 省钱；信息图和小字上 2K 以上并开 high；长文与招牌另找方案。推荐通过 API易 apiyi.com 建一个按次计费的令牌，把 5 组提示词跑一轮，再决定迁移范围。
作者：APIYI 技术团队
技术交流：接口参数与最新价格可在 docs.apiyi.com 文档中心查阅，有问题欢迎通过 API易 网站首页联系我们。
