Nano Banana 2.1 Pricing 價格全解析：對比 Nano Banana 2 的 5 個關鍵差異與省錢測算

2026 年 10 月 6 日，Google 在 Gemini API 中上線了 Nano Banana 2.1（模型 ID gemini-nano-banana-2.1），定位是 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）的升級版。最吸引眼球的是 Nano Banana 2.1 Pricing：圖片輸出單價從每百萬 token $60 直接降到 $30，1K 單圖成本從 $0.067 降到 $0.0336。

但如果你只看“價格減半”這個標題，很可能會算錯賬。官方定價表裏同時藏着幾處反向變化：輸入價格漲了 3 倍、文本與思考輸出漲了 2.5 倍、4K 圖片的 token 消耗增加了 50%，而且 0.5K 檔位從價格表中消失了。

本文基於 Google 官方定價頁逐項拆解 Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 的價格差異，給出不同分辨率、不同工作流下的真實成本測算和遷移建議。

核心價值：讀完本文，你能準確判斷自己的業務切換到 Nano Banana 2.1 後到底能省多少，以及哪些場景省得沒那麼多。

Nano Banana 2.1 Pricing 核心價格一覽

先把官方定價表的關鍵數字放在一起看。以下均爲 Standard（標準）付費層價格，單位爲美元每百萬 token，兩個模型在 Gemini API 中都沒有免費層（Free Tier 顯示 Not available，Nano Banana 2 可在 Google AI Studio 內免費試用）。

從這張表可以看出，Nano Banana 2.1 的定價思路是“把錢從圖片輸出挪到輸入和推理”。對於絕大多數“一句提示詞出一張圖”的調用，圖片輸出佔總成本的 95% 以上，所以整體確實接近減半；但對於參考圖多、多輪編輯、思考鏈長的工作流，輸入和思考成本的上漲會喫掉一部分降價紅利。

另外值得注意的是，Nano Banana 2.1 的輸入類型新增了視頻，這意味着可以把視頻片段作爲生成參考，但視頻幀的 token 消耗通常很高，按 $1.50 / M 計費時需要單獨評估。

🎯 測試建議：價格表上的數字只是理論值，真實成本取決於你的提示詞長度、參考圖數量和思考級別。我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺用同一批真實提示詞分別調用兩個模型，對比 usage 字段中的 token 消耗後再做決策。

Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 單圖價格對比

開發者最關心的是“每張圖多少錢”。官方定價頁的腳註給出了每個分辨率的 token 消耗，下面按 token 數 × 單價 換算出 Standard 和 Batch 兩檔的單圖成本。

1K 和 2K 兩檔的 token 消耗完全一致，單價減半就是成本減半，沒有任何附加條件。真正需要警惕的是 4K：Nano Banana 2.1 的 4K 圖片消耗 3,780 token，比 Nano Banana 2 的 2,520 token 多出整整 50%，所以 4K 單圖只從 $0.151 降到 $0.113，降幅只有約 25%。

這裏有一個容易踩的坑。部分英文第三方文章把 Nano Banana 2.1 的 4K 價格寫成 $0.0756，是沿用了舊模型 2,520 token 的口徑。以官方定價頁腳註爲準，4K 單圖是 3,780 token、約 $0.113，做預算時請按這個數字計算。

0.5K 檔位的消失同樣值得關注。Nano Banana 2 的 512px 檔位單價 $0.045，常被用於縮略圖、草稿預覽和批量篩選；Nano Banana 2.1 價格表只列出 1K、2K、4K 三檔。好在 2.1 的 1K 單價 $0.0336 已經比 2 的 0.5K 還便宜，同樣預算下反而能拿到更高分辨率。

Nano Banana 2.1 Pricing 的 3 個隱藏成本

價格減半是事實，但要把賬算準，必須把下面三項隱藏成本一起納入。

1. 輸入 token 漲價 3 倍：輸入從 $0.50 漲到 $1.50 每百萬 token。單純的文生圖提示詞通常只有幾百 token，影響可以忽略；但圖生圖、多圖融合場景下，每張參考圖都會按 token 計入輸入，多輪對話式編輯還會把歷史圖片一併帶入上下文，輸入量會迅速累積到數萬 token。
2. 思考 token 漲價 2.5 倍：Gemini 3.x 圖像模型默認開啓思考，思考 token 無論是否返回都按文本輸出計費。Nano Banana 2.1 的文本與思考輸出從 $3.00 漲到 $7.50，複雜構圖、長文字排版類提示詞觸發的推理越長，這部分成本越明顯。
3. 4K token 消耗上升：如上一節所述，4K 輸出從 2,520 token 增加到 3,780 token，抵消了一半的單價降幅。以 4K 爲主力分辨率的電商、印刷類業務，實際節省約爲 25% 而非 50%。

把這三項放在一起，可以推導出一個簡單的盈虧平衡點。以 1K 圖片爲例，每張圖節省 $0.0336；輸入每百萬 token 多付 $1.00，所以只有當單次調用輸入超過約 33,600 token 時，漲價的輸入纔會把節省喫光。思考 token 每百萬多付 $4.50，對應的平衡點約爲 7,470 個思考 token。

換句話說，正常業務幾乎不可能觸及這兩個極限，Nano Banana 2.1 在絕大多數場景下仍然更便宜，只是“便宜多少”需要按工作流細算。

不同場景下 Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 的成本測算

光看單價不夠直觀，下面用 4 個典型場景測算單次調用的完整成本。參考圖按每張約 1,120 輸入 token 估算（實際消耗受圖片尺寸和 media resolution 設置影響），思考 token 按經驗值估算。

測算結果說明了一個規律：輸出越輕、輸入越重，Nano Banana 2.1 的優勢越小。簡單文生圖和常規電商出圖能省 40% 以上，是最直接的受益者；14 張參考圖的多圖融合和 4K 長文字海報，節省幅度縮水到 13%-16%，但依然沒有出現“越換越貴”的情況。

如果換算成月度預算，差距會更直觀。假設每月生成 10,000 張 1K 圖片，Nano Banana 2 約 $672，Nano Banana 2.1 約 $336；同樣數量的 2K 圖片是 $1,008 對 $504；4K 圖片則是 $1,512 對 $1,134。對於離線批處理任務，再疊加 Batch 模式的五折，1K 月成本可以壓到 $168。

💡 成本建議：對於每月出圖量較大的團隊，建議先在 API易 apiyi.com 用小流量灰度跑一週，統計真實的輸入、思考和圖片 token 分佈，再套用上面的公式計算遷移收益，比直接全量切換更穩妥。

Nano Banana 2.1 調用示例與成本估算代碼

Nano Banana 2.1 沿用 Gemini 原生的 generateContent 接口，遷移時只需要替換模型 ID，imageConfig 中的 imageSize 可選 1K、2K、4K。以下示例通過 API易 的 Gemini 原生兼容端點調用：

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": "一隻戴墨鏡的柴犬站在霓虹燈街頭，招牌寫着 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"))  # 記錄 token 消耗用於成本覈算

調用返回的 usageMetadata 中包含輸入 token、思考 token 和輸出 token 的明細，建議在業務日誌中持久化這些字段，後續做模型成本對比時會非常有用。

# 單價：美元 / 百萬 token（Standard 層）
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} 檔位")
    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

把這個函數接入你的 usage 日誌，就能用歷史真實數據回放計算遷移收益，而不是依賴本文的估算值。

🚀 快速上手：推薦通過 API易 apiyi.com 獲取 API Key 後直接運行上面的代碼，平臺提供 Gemini 原生格式與 OpenAI 兼容格式兩種接入方式，切換 Nano Banana 2 和 2.1 只需修改模型名稱，具體上架模型與計費方式以控制檯爲準。

Nano Banana 2.1 遷移決策與常見問題

除了價格，Nano Banana 2.1 在能力上也有升級。官方描述它在視覺質量、多輪對話中的角色一致性、文字渲染準確度以及搜索增強生成方面都有改進，並覆蓋 1K、2K、4K 三個分辨率。結合價格和能力，可以按下表對號入座：

關於舊模型的生命週期，截至發稿時 Google 官方棄用頁面尚未給 gemini-3.1-flash-image 列出關停日期，但已有第三方報道提及遷移窗口。建議儘早完成兼容測試，避免被動切換。

Nano Banana 2.1 Pricing 常見問題

Q1：Nano Banana 2.1 有免費額度嗎？

Gemini API 中 Nano Banana 2.1 沒有免費層，必須使用付費賬戶調用。如果只是想先體驗效果，可以通過 API易 apiyi.com 註冊後獲取測試額度，用少量請求驗證出圖質量後再決定是否遷移。

Q2：爲什麼 Nano Banana 2.1 的 4K 只便宜了 25%？

因爲 4K 圖片的 token 消耗從 2,520 增加到 3,780，單價雖然減半，但 token 數增加了 50%，兩者相抵後單圖從 $0.151 降到 $0.113。網上流傳的 $0.0756 是錯誤沿用了舊 token 口徑。

Q3：Batch 模式適合哪些場景？

Batch 模式圖片輸出 $15 / M，單圖成本再降一半，但結果爲異步返回，適合商品圖批量生成、數據集構建等對時效不敏感的任務。實時交互類應用仍應使用 Standard 層，可以在 API易 apiyi.com 上分別測試兩種模式的延遲與成本表現。

Q4：Grounding 搜索增強會額外收費嗎？

會。每月有 5,000 次免費搜索請求，由所有 Gemini 3.x 模型共享，超出後按 $14 / 千次計費。一次請求可能觸發多次搜索查詢，每次查詢單獨計費，但檢索回來的內容不計入輸入 token。

總結：Nano Banana 2.1 Pricing 值得遷移嗎

Nano Banana 2.1 Pricing 的本質是一次“結構性調價”：圖片輸出單價減半，輸入和思考 token 漲價，4K 消耗上升，0.5K 檔位取消。對於絕大多數以 1K、2K 文生圖爲主的業務，這意味着實打實的 40%-50% 成本下降，疊加畫質與文字渲染的提升，遷移幾乎沒有懸念。

需要謹慎的是重輸入、重推理和 4K 爲主的工作流。這類業務的節省幅度會縮水到 13%-25%，雖然仍然划算，但預算模型必須按官方腳註的 token 數重新計算，而不是簡單地把舊賬單除以二。

我們建議的遷移路徑是：先用本文的成本函數回放歷史 usage 日誌，再小流量灰度對比真實出圖質量和 token 消耗，最後分批切換。整個過程可以藉助 API易 apiyi.com 的統一接口完成，同一個 API Key 即可在 Nano Banana 2、Nano Banana 2.1 等圖像模型之間快速切換對比。

參考資料:
– Gemini API 官方定價頁： ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Gemini API 模型棄用說明： ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Gemini 圖像生成開發文檔： ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– API易 文檔中心： docs.apiyi.com

作者簡介: APIYI 技術團隊，專注 AI 模型接入與成本優化實踐。歡迎通過 API易 apiyi.com 交流圖像生成模型的選型與降本經驗。