Nano Banana Pro API 完整调用教程：比 KIE.ai 便宜 44%，谷歌原生格式快速集成

作者注：详解 Nano Banana Pro API 调用方法，采用谷歌原生 Gemini 格式，通过 API易平台仅需 $0.05/次，比 KIE.ai 价格低 44%，支持 1K/2K/4K 分辨率图像生成。

调用 Nano Banana Pro API 时，很多开发者第一时间会选择 KIE.ai，但实际上还有更便宜、更稳定的选择。本文将介绍如何用 谷歌原生 Gemini API 格式 调用 Nano Banana Pro，并通过 API易平台将单次调用成本降至 $0.05——比 KIE.ai 低 44%。

核心价值：读完本文，你将掌握 Nano Banana Pro API 的标准调用方式，了解各平台价格差异，并能用最低成本生成专业级 4K 图像。

Nano Banana Pro API 核心参数一览

为什么 Nano Banana Pro 要用谷歌原生格式？

Nano Banana Pro（模型名 gemini-3-pro-image-preview）是 Google DeepMind 推出的专业级图像生成模型，其 API 设计基于 Gemini 原生协议，与 OpenAI 格式存在本质差异：

• 响应模态参数：需在 generationConfig 中声明 responseModalities: ["IMAGE"]，而非 OpenAI 的 response_format
• 分辨率控制：通过 resolution 字段指定 1K/2K/4K，而非像素尺寸
• 宽高比：使用 aspectRatio 字符串（如 "16:9"），而非宽高数值

如果你尝试用 OpenAI SDK 格式调用，会遇到参数解析错误。正确做法是使用 Google Generative AI SDK 或者直接发送 HTTP 请求到兼容端点。

Nano Banana Pro 能生成什么？

这款模型在以下场景表现尤为突出，远超同类竞品：

• 多语言文字渲染：支持中文、英文、日文等多语言文字精准嵌入图像，字体清晰无乱码
• 信息图与数据可视化：可生成包含图表、表格、数据标注的专业信息图
• 营销素材：海报、产品图、广告横幅，支持文字精准排版
• 产品展示：精确的物理光照、材质细节、投影效果
• 演示文稿配图：符合专业审美的幻灯片插图

Nano Banana Pro API 各平台价格对比

在选择调用平台之前，先看清楚各平台的真实成本差异：

💰 成本对比：以每天生成 100 张 4K 图像计算，Google 官方月成本约 $720，KIE.ai 约 $360，而通过 API易 apiyi.com 仅需 $150，月节省成本超过 $570。

API易相比 KIE.ai 的核心优势：

1. 价格更低：$0.05/次 vs KIE.ai 的 $0.09/次，节省 44%
2. 格式兼容：直接支持谷歌原生 Gemini API 格式，无需格式转换
3. 速度更快：国内优化的加速线路，实测响应更稳定
4. 统一接口：同时支持 GPT、Claude、Gemini 等主流模型，便于多模型切换

Nano Banana Pro API 快速上手

方式一：使用 Google Generative AI SDK（推荐）

安装 SDK：

pip install google-generativeai

最简调用示例（文生图，10 行代码）：

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    # 使用 API易 端点，价格仅 $0.05/次
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
response = model.generate_content(
    "一只橙色的猫咪坐在向日葵花田中，阳光明媚，写实风格，4K高清",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# 保存图像
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("图像已保存: output.png")

🚀 快速开始：在 API易 apiyi.com 注册后即可获取 API Key 和免费测试额度，直接复制上方代码替换 YOUR_API_KEY 即可运行，无需其他配置。

import google.generativeai as genai
import base64
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, List


def setup_client(api_key: str):
    """初始化 Nano Banana Pro API 客户端"""
    genai.configure(
        api_key=api_key,
        # 通过 API易 调用，价格 $0.05/次，比官方低 79%
        client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
    )
    return genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def text_to_image(
    model,
    prompt: str,
    resolution: str = "2K",       # 1K / 2K / 4K
    aspect_ratio: str = "1:1",    # 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4
    output_path: str = "output.png"
) -> str:
    """
    文生图：根据文字描述生成图像

    Args:
        model: 已初始化的模型实例
        prompt: 图像描述（支持中英文）
        resolution: 输出分辨率 1K/2K/4K
        aspect_ratio: 宽高比
        output_path: 保存路径

    Returns:
        保存的文件路径
    """
    response = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution,
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("API 未返回图像数据，请检查 prompt 是否触发内容过滤")


def image_to_image(
    model,
    prompt: str,
    reference_image_path: str,
    resolution: str = "2K",
    output_path: str = "edited_output.png"
) -> str:
    """
    图生图：基于参考图像进行编辑或风格转换

    Args:
        model: 已初始化的模型实例
        prompt: 编辑指令（如"将背景改为夜晚"）
        reference_image_path: 参考图像路径
        resolution: 输出分辨率
        output_path: 保存路径

    Returns:
        保存的文件路径
    """
    # 读取参考图像
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # 检测图像格式
    ext = Path(reference_image_path).suffix.lower()
    mime_map = {".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg",
                ".png": "image/png", ".webp": "image/webp"}
    mime_type = mime_map.get(ext, "image/png")

    response = model.generate_content(
        [
            {"inline_data": {"mime_type": mime_type, "data": image_data}},
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("图生图处理失败，请确认参考图像格式正确")


def batch_generate(
    model,
    prompts: List[str],
    resolution: str = "2K",
    output_dir: str = "batch_output"
) -> List[str]:
    """
    批量生成图像

    Args:
        model: 模型实例
        prompts: 提示词列表
        resolution: 分辨率
        output_dir: 输出目录

    Returns:
        生成的文件路径列表
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    results = []

    for i, prompt in enumerate(prompts):
        output_path = f"{output_dir}/image_{i+1:03d}.png"
        try:
            path = text_to_image(model, prompt, resolution, output_path=output_path)
            results.append(path)
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 生成成功: {path}")
        except Exception as e:
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] 生成失败: {e}")
            results.append(None)

    return results


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化客户端 - 通过 API易 apiyi.com 调用，$0.05/次
    model = setup_client("YOUR_APIYI_API_KEY")

    # 文生图示例
    path = text_to_image(
        model,
        prompt="现代简约风格的产品展示图，白色背景，专业摄影棚光效，适合电商使用",
        resolution="4K",
        aspect_ratio="1:1",
        output_path="product_4k.png"
    )
    print(f"4K 产品图已生成: {path}")

    # 图生图示例（修改已有图像）
    edited = image_to_image(
        model,
        prompt="将图中的背景改为户外自然场景，保持主体不变",
        reference_image_path="product_4k.png",
        resolution="4K",
        output_path="product_outdoor.png"
    )
    print(f"编辑后图像: {edited}")

方式二：使用 HTTP 直接请求（适合任何语言）

如果你不想安装 SDK，也可以直接发送 HTTP POST 请求：

import requests
import base64
import json

API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY"
# API易 兼容谷歌原生格式端点
BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

payload = {
    "contents": [
        {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "text": "一个充满科技感的数据中心机房，蓝色霓虹灯效果，4K超清，电影质感"
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "resolution": "4K",
        "aspectRatio": "16:9"
    }
}

response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
data = response.json()

# 提取并保存图像
image_data = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("datacenter_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))
print("图像生成完成！")

说明：上方代码使用 API易 apiyi.com 的兼容端点，完全兼容谷歌原生 Gemini API 格式，无需任何格式转换，$0.05/次。

Nano Banana Pro 核心参数详解

分辨率与宽高比完整参数表

支持的宽高比（aspectRatio 参数值）：

横向: "16:9"  "4:3"  "3:2"  "21:9"
方形: "1:1"
竖向: "9:16"  "3:4"  "2:3"  "9:21"
自定义: "4:5"（Instagram 推荐）

提示词最佳实践

Nano Banana Pro 对提示词质量非常敏感，以下是经过验证的写法规律：

高质量提示词结构：主体描述 + 风格定义 + 光效/质感 + 分辨率/品质词

✅ 推荐写法：
"一位穿着传统汉服的年轻女性站在古典园林中，
 工笔画风格，柔和自然光，细节丰富，4K超清，
 高度写实"

❌ 避免写法：
"画一个女生"（过于模糊）

文字渲染专项提示词（Nano Banana Pro 的核心优势）：

"一张活动海报，标题文字'2026 AI 峰会'，
 中英双语，现代设计风格，深蓝色背景，
 白色标题字体，字迹清晰可读"

Nano Banana Pro API 实际使用场景

场景一：电商产品图批量生成

# 批量生成电商产品展示图
product_prompts = [
    "无线蓝牙耳机，纯白背景，专业产品摄影，正面视角，4K",
    "无线蓝牙耳机，深灰背景，侧面45度，展示耳机细节，4K",
    "无线蓝牙耳机，生活场景，佩戴效果图，户外阳光，4K"
]

results = batch_generate(
    model,
    product_prompts,
    resolution="4K",
    output_dir="product_images"
)
# 3张图，API易 总成本：$0.15（KIE.ai 需 $0.27）

场景二：营销海报文字设计

Nano Banana Pro 最突出的能力之一是在图像中精准渲染文字，这是同类模型很难做到的：

poster_prompt = """
设计一张双十一促销海报：
- 标题：双十一大促销
- 副标题：全场5折起
- 背景：红色渐变，节日喜庆风格
- 文字颜色：金黄色，大号醒目字体
- 底部：活动时间 2026.11.11-11.13
要求：中文文字清晰可读，排版专业
"""

path = text_to_image(model, poster_prompt, resolution="4K", aspect_ratio="9:16")
# 竖版手机海报，$0.05/张

💡 场景建议：对于需要大批量生成图像的场景（如电商产品图、营销素材），建议通过 API易 apiyi.com 平台调用，不仅价格最低，还提供详细的调用日志和用量统计，便于成本控制。

场景三：Node.js / TypeScript 项目集成

如果你的项目使用 JavaScript/TypeScript，可以通过 HTTP 请求直接集成：

import axios from "axios";
import * as fs from "fs";

const API_KEY = "YOUR_APIYI_API_KEY";
// API易 兼容谷歌原生格式，价格 $0.05/次
const BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent";

interface GenerateImageOptions {
  prompt: string;
  resolution?: "1K" | "2K" | "4K";
  aspectRatio?: string;
  outputPath?: string;
}

async function generateImage({
  prompt,
  resolution = "2K",
  aspectRatio = "1:1",
  outputPath = "output.png",
}: GenerateImageOptions): Promise<string> {
  const response = await axios.post(
    BASE_URL,
    {
      contents: [{ role: "user", parts: [{ text: prompt }] }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["IMAGE"],
        resolution,
        aspectRatio,
      },
    },
    {
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
      },
    }
  );

  const imageData =
    response.data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(imageData, "base64"));
  return outputPath;
}

// 使用示例
generateImage({
  prompt: "现代简约风格 App 启动页，深色主题，科技感强，4K",
  resolution: "4K",
  aspectRatio: "9:16",
  outputPath: "app_splash.png",
}).then((path) => console.log(`生成完成: ${path}`));

成本优化策略

在实际项目中，合理控制 Nano Banana Pro API 的调用成本非常重要：

🎯 选择建议：对于初创团队和个人开发者，推荐先在 API易 apiyi.com 平台上用免费额度进行测试，验证图像质量符合需求后再规模化调用。平台提供按量计费，无最低消费限制。

常见问题

总结

Nano Banana Pro API 调用核心要点：

1. 使用谷歌原生 Gemini 格式：必须用 google-generativeai SDK 或原生 HTTP 请求，OpenAI SDK 格式不兼容
2. API易 价格最优：$0.05/次，比 KIE.ai（$0.09）低 44%，比 Google 官方（$0.24）低 79%
3. 3 个关键参数：responseModalities: ["IMAGE"]、resolution（1K/2K/4K）、aspectRatio
4. 文字渲染是核心优势：营销海报、信息图、双语内容，Nano Banana Pro 是当前最佳选择

对于需要批量调用或生产环境部署的团队，推荐通过 API易 apiyi.com 接入——平台已稳定运行，提供详细的 API 日志和用量监控，帮助精准控制图像生成成本。

参考资料

1. Google Gemini API 图像生成文档

   • 链接：ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 说明：Nano Banana Pro 官方 API 参数说明和使用限制

2. Google Generative AI Python SDK

   • 链接：github.com/google-gemini/generative-ai-python
   • 说明：SDK 安装和完整 API 参考，本文代码基于此 SDK

3. API易平台 Nano Banana Pro 接入文档

   • 链接：docs.apiyi.com
   • 说明：API易对谷歌原生格式的兼容说明和定价细节

作者：技术团队
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