实测 Nano Banana 2 生图速度：gemini-3.1-flash-image-preview 真的比 Pro 快吗？附 2K/4K 高清图生成指南

作者注：实测 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）生图速度数据，分析为何 Flash 架构实测并不快的原因，以及 2K/4K 高清图生成完整指南

Google 在 2026 年 2 月 26 日发布了 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview），号称「Pro 品质 + Flash 速度」。但实际测试结果却让不少开发者感到意外——这个基于 Flash 架构的模型，生图速度并没有想象中那么快。

核心价值：本文将通过真实 API 调用数据，分析 Nano Banana 2 的实际生图速度，解释为什么 Flash 不快的真实原因，并提供 2K/4K 高清图生成的完整实战指南。

Nano Banana 2 速度实测核心数据

我们通过 API易 平台对 gemini-3.1-flash-image-preview 进行了多轮实际调用测试，以下是真实的首字节响应时间数据：

Nano Banana 2 速度实测分析

从 9 次实测数据来看，gemini-3.1-flash-image-preview 的首字节响应时间在 23 秒到 56 秒之间波动，平均约 37.6 秒。这个数字远高于 Google 官方宣传的「sub-20 second latency」，也明显慢于社区基准测试中报告的 4-6 秒生成时间。

值得注意的是，输入 Token 数量与响应时间并没有明显的线性关系——输入仅 261 Token 的请求需要 39 秒，而输入 856 Token 的请求只需 23 秒。这进一步说明瓶颈并不在模型推理本身，而在于基础设施层面。

同时，Nano Banana 2 的输出 Token 普遍在 2,000-2,900 之间，这反映了图像生成的固有 Token 消耗量。

Nano Banana 2 为什么实测不快？深度分析

Nano Banana 2 速度瓶颈的 3 个核心原因

很多开发者疑惑：Nano Banana 2 明明基于 Flash 架构，理论上应该比 Pro 快 3-5 倍，为什么实测却动辄 30-50 秒？

原因一：Google 算力供给不足

这是最主要的原因。2026 年 2 月 Google Gemini 基础设施持续面临算力压力，需求远超初始算力分配。作为刚发布的 Preview 模型，Nano Banana 2 的计算资源配额有限。根据社区反馈，GPU 利用率在高峰期达到 94-97%，几乎处于满载状态。

原因二：Preview 阶段限流策略

gemini-3.1-flash-image-preview 目前仍处于 Preview 状态，Google 对 Preview 模型实施了更严格的速率限制。即使是付费用户，RPM（每分钟请求数）也受到明显限制，这意味着大量请求需要排队等待。

原因三：Thinking 机制的隐性开销

Nano Banana 2 默认开启 Thinking 模式且无法关闭。模型在生成图像前会自动进行场景理解、空间关系推理和光影物理计算。开发者反馈指出，模型有时会在「thinking」状态停留 60-90 秒，然后一次性输出结果，而非流式返回。

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro 速度对比

实测来看，Nano Banana 2 确实比 Pro 快——平均快约 2 倍。但距离 Google 宣称的 3-5 倍提速和 sub-20 秒延迟还有差距。根据 Google 历史经验，新模型的算力扩容通常在发布后 1-4 周内完成，届时速度表现应该会显著改善。

🎯 实测建议：当前阶段 Nano Banana 2 的核心优势在于 4K 分辨率和更低成本，而非速度。建议通过 API易 apiyi.com 进行实际测试，平台统一价 $0.03/张（不限分辨率），比官方 4K 价格节省 80%。

Nano Banana 2 生成 2K/4K 高清图完整指南

Nano Banana 2 最大的升级之一是支持 4K（4096×4096）超高分辨率，突破了 Nano Banana Pro 的 2K 上限。以下是完整的使用指南。

Nano Banana 2 分辨率与成本对比

API易平台最大的优势在于 全分辨率统一价 $0.03，这意味着生成 4K 图和 0.5K 图的成本完全一样。对需要高清图的场景来说，这个定价优势非常明显。

Nano Banana 2 极简代码示例

以下是通过 API易 生成 4K 高清图的最简代码：

import requests, base64, json

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent",
    headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": "YOUR_APIYI_KEY"},
    json={
        "contents": [{"parts": [{"text": "一只柴犬穿着宇航服在月球上散步，4K超清，电影级光影"}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "4K"}
        }
    },
    timeout=120
)

image_data = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("output_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

import requests
import base64
import json
import time

API_KEY = "YOUR_APIYI_KEY"
ENDPOINT = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent"

def generate_image(
    prompt: str,
    size: str = "1K",
    aspect_ratio: str = "1:1",
    timeout: int = 120
) -> bytes:
    """
    通过 API易 调用 Nano Banana 2 生成图像

    Args:
        prompt: 图像描述文本
        size: 分辨率 (512px / 1K / 2K / 4K)
        aspect_ratio: 宽高比
        timeout: 超时时间（秒）

    Returns:
        PNG 图像的字节数据
    """
    payload = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": size
            }
        }
    }

    start = time.time()
    resp = requests.post(
        ENDPOINT,
        headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": API_KEY},
        json=payload,
        timeout=timeout
    )
    elapsed = time.time() - start
    print(f"生成耗时: {elapsed:.1f}秒 | 分辨率: {size}")

    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return base64.b64decode(data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"])

# 使用示例: 生成不同分辨率的图像
for size in ["1K", "2K", "4K"]:
    image = generate_image("赛博朋克风格的未来城市夜景", size=size, aspect_ratio="16:9")
    with open(f"city_{size}.png", "wb") as f:
        f.write(image)

提示：4K 分辨率的生成时间通常比 1K 多 10-15 秒，建议将 timeout 设置为 120 秒以上。通过 API易 apiyi.com 调用时，所有分辨率统一 $0.03/张。

Nano Banana 2 图像生成 14 种宽高比与应用场景

Nano Banana 2 支持 14 种宽高比，覆盖几乎所有主流使用场景：

使用建议：imageSize 参数必须使用大写 K（如 "2K" 而非 "2k"）。宽高比通过 aspectRatio 参数指定，格式为 "宽:高"。

常见问题

总结

Nano Banana 2 速度实测的核心结论：

1. 实测速度 23-56 秒：比官方宣传的 sub-20 秒慢，但确实比 Nano Banana Pro 快约 2 倍
2. 慢的原因是算力不足：Flash 架构本身没有问题，瓶颈在 Google 的 GPU 容量和 Preview 限流策略
3. 4K 是真正的亮点：突破 Pro 的 2K 上限，支持 4096px 超高清输出
4. API易统一价 $0.03/张：不限分辨率（0.5K-4K 同价），4K 图比官方省 80%

当前阶段，选择 Nano Banana 2 的核心理由不是速度，而是 4K 分辨率 + 更低成本。随着 Google 算力扩容完成，速度表现预计会在未来数周内大幅改善。

推荐通过 API易 apiyi.com 体验 Nano Banana 2 的 4K 图像生成能力，统一定价 $0.03/张，支持 14 种宽高比和全部分辨率选项。

📚 参考资料

1. Google AI 图像生成文档: Nano Banana 2 官方 API 文档

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 说明: 官方 API 接口说明和参数文档

2. Google DeepMind Nano Banana 2 发布公告: 模型核心能力介绍

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • 说明: 了解 Nano Banana 2 的设计理念和技术特点

3. Google 开发者指南: 使用 Nano Banana 2 构建应用

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-nano-banana-2/
   • 说明: 开发者实践指南和代码示例

4. API易 Nano Banana 2 文档: 通过 API易 接入的完整指南

   • 链接: docs.apiyi.com/en/api-capabilities/nano-banana-2-image
   • 说明: API易平台的接入文档、定价和调用示例

5. Google AI 定价页面: Gemini API 官方定价

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • 说明: 了解官方 Token 定价和按次成本计算

作者: APIYI 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论 Nano Banana 2 的使用体验，更多资料可访问 API易 docs.apiyi.com 文档中心