Nano Banana 2.1 Pricing 价格全解析：对比 Nano Banana 2 的 5 个关键差异与省钱测算

2026 年 10 月 6 日，Google 在 Gemini API 中上线了 Nano Banana 2.1（模型 ID gemini-nano-banana-2.1），定位是 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）的升级版。最吸引眼球的是 Nano Banana 2.1 Pricing：图片输出单价从每百万 token $60 直接降到 $30，1K 单图成本从 $0.067 降到 $0.0336。

但如果你只看“价格减半”这个标题，很可能会算错账。官方定价表里同时藏着几处反向变化：输入价格涨了 3 倍、文本与思考输出涨了 2.5 倍、4K 图片的 token 消耗增加了 50%，而且 0.5K 档位从价格表中消失了。

本文基于 Google 官方定价页逐项拆解 Nano Banana 2.1 与 Nano Banana 2 的价格差异，给出不同分辨率、不同工作流下的真实成本测算和迁移建议。

核心价值：读完本文，你能准确判断自己的业务切换到 Nano Banana 2.1 后到底能省多少，以及哪些场景省得没那么多。

Nano Banana 2.1 Pricing 核心价格一览

先把官方定价表的关键数字放在一起看。以下均为 Standard（标准）付费层价格，单位为美元每百万 token，两个模型在 Gemini API 中都没有免费层（Free Tier 显示 Not available，Nano Banana 2 可在 Google AI Studio 内免费试用）。

从这张表可以看出，Nano Banana 2.1 的定价思路是“把钱从图片输出挪到输入和推理”。对于绝大多数“一句提示词出一张图”的调用，图片输出占总成本的 95% 以上，所以整体确实接近减半；但对于参考图多、多轮编辑、思考链长的工作流，输入和思考成本的上涨会吃掉一部分降价红利。

另外值得注意的是，Nano Banana 2.1 的输入类型新增了视频，这意味着可以把视频片段作为生成参考，但视频帧的 token 消耗通常很高，按 $1.50 / M 计费时需要单独评估。

🎯 测试建议：价格表上的数字只是理论值，真实成本取决于你的提示词长度、参考图数量和思考级别。我们建议通过 API易 apiyi.com 平台用同一批真实提示词分别调用两个模型，对比 usage 字段中的 token 消耗后再做决策。

Nano Banana 2.1 与 Nano Banana 2 单图价格对比

开发者最关心的是“每张图多少钱”。官方定价页的脚注给出了每个分辨率的 token 消耗，下面按 token 数 × 单价 换算出 Standard 和 Batch 两档的单图成本。

1K 和 2K 两档的 token 消耗完全一致，单价减半就是成本减半，没有任何附加条件。真正需要警惕的是 4K：Nano Banana 2.1 的 4K 图片消耗 3,780 token，比 Nano Banana 2 的 2,520 token 多出整整 50%，所以 4K 单图只从 $0.151 降到 $0.113，降幅只有约 25%。

这里有一个容易踩的坑。部分英文第三方文章把 Nano Banana 2.1 的 4K 价格写成 $0.0756，是沿用了旧模型 2,520 token 的口径。以官方定价页脚注为准，4K 单图是 3,780 token、约 $0.113，做预算时请按这个数字计算。

0.5K 档位的消失同样值得关注。Nano Banana 2 的 512px 档位单价 $0.045，常被用于缩略图、草稿预览和批量筛选；Nano Banana 2.1 价格表只列出 1K、2K、4K 三档。好在 2.1 的 1K 单价 $0.0336 已经比 2 的 0.5K 还便宜，同样预算下反而能拿到更高分辨率。

Nano Banana 2.1 Pricing 的 3 个隐藏成本

价格减半是事实，但要把账算准，必须把下面三项隐藏成本一起纳入。

1. 输入 token 涨价 3 倍：输入从 $0.50 涨到 $1.50 每百万 token。单纯的文生图提示词通常只有几百 token，影响可以忽略；但图生图、多图融合场景下，每张参考图都会按 token 计入输入，多轮对话式编辑还会把历史图片一并带入上下文，输入量会迅速累积到数万 token。
2. 思考 token 涨价 2.5 倍：Gemini 3.x 图像模型默认开启思考，思考 token 无论是否返回都按文本输出计费。Nano Banana 2.1 的文本与思考输出从 $3.00 涨到 $7.50，复杂构图、长文字排版类提示词触发的推理越长，这部分成本越明显。
3. 4K token 消耗上升：如上一节所述，4K 输出从 2,520 token 增加到 3,780 token，抵消了一半的单价降幅。以 4K 为主力分辨率的电商、印刷类业务，实际节省约为 25% 而非 50%。

把这三项放在一起，可以推导出一个简单的盈亏平衡点。以 1K 图片为例，每张图节省 $0.0336；输入每百万 token 多付 $1.00，所以只有当单次调用输入超过约 33,600 token 时，涨价的输入才会把节省吃光。思考 token 每百万多付 $4.50，对应的平衡点约为 7,470 个思考 token。

换句话说，正常业务几乎不可能触及这两个极限，Nano Banana 2.1 在绝大多数场景下仍然更便宜，只是“便宜多少”需要按工作流细算。

不同场景下 Nano Banana 2.1 与 Nano Banana 2 的成本测算

光看单价不够直观，下面用 4 个典型场景测算单次调用的完整成本。参考图按每张约 1,120 输入 token 估算（实际消耗受图片尺寸和 media resolution 设置影响），思考 token 按经验值估算。

测算结果说明了一个规律：输出越轻、输入越重，Nano Banana 2.1 的优势越小。简单文生图和常规电商出图能省 40% 以上，是最直接的受益者；14 张参考图的多图融合和 4K 长文字海报，节省幅度缩水到 13%-16%，但依然没有出现“越换越贵”的情况。

如果换算成月度预算，差距会更直观。假设每月生成 10,000 张 1K 图片，Nano Banana 2 约 $672，Nano Banana 2.1 约 $336；同样数量的 2K 图片是 $1,008 对 $504；4K 图片则是 $1,512 对 $1,134。对于离线批处理任务，再叠加 Batch 模式的五折，1K 月成本可以压到 $168。

💡 成本建议：对于每月出图量较大的团队，建议先在 API易 apiyi.com 用小流量灰度跑一周，统计真实的输入、思考和图片 token 分布，再套用上面的公式计算迁移收益，比直接全量切换更稳妥。

Nano Banana 2.1 调用示例与成本估算代码

Nano Banana 2.1 沿用 Gemini 原生的 generateContent 接口，迁移时只需要替换模型 ID，imageConfig 中的 imageSize 可选 1K、2K、4K。以下示例通过 API易 的 Gemini 原生兼容端点调用：

import requests, base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent"

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "一只戴墨镜的柴犬站在霓虹灯街头，招牌写着 BANANA CAFE"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
}
resp = requests.post(URL, headers={"x-goog-api-key": API_KEY}, json=payload, timeout=180).json()
img = next(p for p in resp["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
open("output.png", "wb").write(base64.b64decode(img["inlineData"]["data"]))
print(resp.get("usageMetadata"))  # 记录 token 消耗用于成本核算

调用返回的 usageMetadata 中包含输入 token、思考 token 和输出 token 的明细，建议在业务日志中持久化这些字段，后续做模型成本对比时会非常有用。

# 单价：美元 / 百万 token（Standard 层）
PRICING = {
    "gemini-3.1-flash-image": {"input": 0.50, "text_out": 3.00, "image_out": 60.00,
                                "image_tokens": {"0.5K": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}},
    "gemini-nano-banana-2.1": {"input": 1.50, "text_out": 7.50, "image_out": 30.00,
                                "image_tokens": {"1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 3780}},
}

def estimate_cost(model, input_tokens, thinking_tokens, size, n_images=1, batch=False):
    p = PRICING[model]
    if size not in p["image_tokens"]:
        raise ValueError(f"{model} 不支持 {size} 档位")
    cost = (input_tokens * p["input"]
            + thinking_tokens * p["text_out"]
            + p["image_tokens"][size] * n_images * p["image_out"]) / 1_000_000
    return round(cost * (0.5 if batch else 1), 4)

for m in PRICING:
    print(m, estimate_cost(m, input_tokens=3700, thinking_tokens=1000, size="2K"))
# gemini-3.1-flash-image 0.1056
# gemini-nano-banana-2.1 0.0635

把这个函数接入你的 usage 日志，就能用历史真实数据回放计算迁移收益，而不是依赖本文的估算值。

🚀 快速上手：推荐通过 API易 apiyi.com 获取 API Key 后直接运行上面的代码，平台提供 Gemini 原生格式与 OpenAI 兼容格式两种接入方式，切换 Nano Banana 2 和 2.1 只需修改模型名称，具体上架模型与计费方式以控制台为准。

Nano Banana 2.1 迁移决策与常见问题

除了价格，Nano Banana 2.1 在能力上也有升级。官方描述它在视觉质量、多轮对话中的角色一致性、文字渲染准确度以及搜索增强生成方面都有改进，并覆盖 1K、2K、4K 三个分辨率。结合价格和能力，可以按下表对号入座：

关于旧模型的生命周期，截至发稿时 Google 官方弃用页面尚未给 gemini-3.1-flash-image 列出关停日期，但已有第三方报道提及迁移窗口。建议尽早完成兼容测试，避免被动切换。

Nano Banana 2.1 Pricing 常见问题

Q1：Nano Banana 2.1 有免费额度吗？

Gemini API 中 Nano Banana 2.1 没有免费层，必须使用付费账户调用。如果只是想先体验效果，可以通过 API易 apiyi.com 注册后获取测试额度，用少量请求验证出图质量后再决定是否迁移。

Q2：为什么 Nano Banana 2.1 的 4K 只便宜了 25%？

因为 4K 图片的 token 消耗从 2,520 增加到 3,780，单价虽然减半，但 token 数增加了 50%，两者相抵后单图从 $0.151 降到 $0.113。网上流传的 $0.0756 是错误沿用了旧 token 口径。

Q3：Batch 模式适合哪些场景？

Batch 模式图片输出 $15 / M，单图成本再降一半，但结果为异步返回，适合商品图批量生成、数据集构建等对时效不敏感的任务。实时交互类应用仍应使用 Standard 层，可以在 API易 apiyi.com 上分别测试两种模式的延迟与成本表现。

Q4：Grounding 搜索增强会额外收费吗？

会。每月有 5,000 次免费搜索请求，由所有 Gemini 3.x 模型共享，超出后按 $14 / 千次计费。一次请求可能触发多次搜索查询，每次查询单独计费，但检索回来的内容不计入输入 token。

总结：Nano Banana 2.1 Pricing 值得迁移吗

Nano Banana 2.1 Pricing 的本质是一次“结构性调价”：图片输出单价减半，输入和思考 token 涨价，4K 消耗上升，0.5K 档位取消。对于绝大多数以 1K、2K 文生图为主的业务，这意味着实打实的 40%-50% 成本下降，叠加画质与文字渲染的提升，迁移几乎没有悬念。

需要谨慎的是重输入、重推理和 4K 为主的工作流。这类业务的节省幅度会缩水到 13%-25%，虽然仍然划算，但预算模型必须按官方脚注的 token 数重新计算，而不是简单地把旧账单除以二。

我们建议的迁移路径是：先用本文的成本函数回放历史 usage 日志，再小流量灰度对比真实出图质量和 token 消耗，最后分批切换。整个过程可以借助 API易 apiyi.com 的统一接口完成，同一个 API Key 即可在 Nano Banana 2、Nano Banana 2.1 等图像模型之间快速切换对比。

参考资料:
– Gemini API 官方定价页： ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Gemini API 模型弃用说明： ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Gemini 图像生成开发文档： ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– API易 文档中心： docs.apiyi.com

作者简介: APIYI 技术团队，专注 AI 模型接入与成本优化实践。欢迎通过 API易 apiyi.com 交流图像生成模型的选型与降本经验。