實測 Nano Banana 2 生圖速度：gemini-3.1-flash-image-preview 真的比 Pro 快嗎？附 2K/4K 高清圖生成指南

作者注：實測 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）生圖速度數據，分析爲何 Flash 架構實測並不快的原因，以及 2K/4K 高清圖生成完整指南

Google 在 2026 年 2 月 26 日發佈了 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview），號稱「Pro 品質 + Flash 速度」。但實際測試結果卻讓不少開發者感到意外——這個基於 Flash 架構的模型，生圖速度並沒有想象中那麼快。

核心價值：本文將通過真實 API 調用數據，分析 Nano Banana 2 的實際生圖速度，解釋爲什麼 Flash 不快的真實原因，並提供 2K/4K 高清圖生成的完整實戰指南。

Nano Banana 2 速度實測核心數據

我們通過 API易 平臺對 gemini-3.1-flash-image-preview 進行了多輪實際調用測試，以下是真實的首字節響應時間數據：

Nano Banana 2 速度實測分析

從 9 次實測數據來看，gemini-3.1-flash-image-preview 的首字節響應時間在 23 秒到 56 秒之間波動，平均約 37.6 秒。這個數字遠高於 Google 官方宣傳的「sub-20 second latency」，也明顯慢於社區基準測試中報告的 4-6 秒生成時間。

值得注意的是，輸入 Token 數量與響應時間並沒有明顯的線性關係——輸入僅 261 Token 的請求需要 39 秒，而輸入 856 Token 的請求只需 23 秒。這進一步說明瓶頸並不在模型推理本身，而在於基礎設施層面。

同時，Nano Banana 2 的輸出 Token 普遍在 2，000-2，900 之間，這反映了圖像生成的固有 Token 消耗量。

Nano Banana 2 爲什麼實測不快？深度分析

Nano Banana 2 速度瓶頸的 3 個核心原因

很多開發者疑惑：Nano Banana 2 明明基於 Flash 架構，理論上應該比 Pro 快 3-5 倍，爲什麼實測卻動輒 30-50 秒？

原因一：Google 算力供給不足

這是最主要的原因。2026 年 2 月 Google Gemini 基礎設施持續面臨算力壓力，需求遠超初始算力分配。作爲剛發佈的 Preview 模型，Nano Banana 2 的計算資源配額有限。根據社區反饋，GPU 利用率在高峯期達到 94-97%，幾乎處於滿載狀態。

原因二：Preview 階段限流策略

gemini-3.1-flash-image-preview 目前仍處於 Preview 狀態，Google 對 Preview 模型實施了更嚴格的速率限制。即使是付費用戶，RPM（每分鐘請求數）也受到明顯限制，這意味着大量請求需要排隊等待。

原因三：Thinking 機制的隱性開銷

Nano Banana 2 默認開啓 Thinking 模式且無法關閉。模型在生成圖像前會自動進行場景理解、空間關係推理和光影物理計算。開發者反饋指出，模型有時會在「thinking」狀態停留 60-90 秒，然後一次性輸出結果，而非流式返回。

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro 速度對比

實測來看，Nano Banana 2 確實比 Pro 快——平均快約 2 倍。但距離 Google 宣稱的 3-5 倍提速和 sub-20 秒延遲還有差距。根據 Google 歷史經驗，新模型的算力擴容通常在發佈後 1-4 周內完成，屆時速度表現應該會顯著改善。

🎯 實測建議：當前階段 Nano Banana 2 的核心優勢在於 4K 分辨率和更低成本，而非速度。建議通過 API易 apiyi.com 進行實際測試，平臺統一價 $0.03/張（不限分辨率），比官方 4K 價格節省 80%。

Nano Banana 2 生成 2K/4K 高清圖完整指南

Nano Banana 2 最大的升級之一是支持 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 分辨率與成本對比

API易平臺最大的優勢在於 全分辨率統一價 $0.03，這意味着生成 4K 圖和 0.5K 圖的成本完全一樣。對需要高清圖的場景來說，這個定價優勢非常明顯。

Nano Banana 2 極簡代碼示例

以下是通過 API易 生成 4K 高清圖的最簡代碼：

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": "一隻柴犬穿着宇航服在月球上散步，4K超清，電影級光影"}]}]，
        "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:
    """
    通過 API易 調用 Nano Banana 2 生成圖像

    Args:
        prompt: 圖像描述文本
        size: 分辨率 （512px / 1K / 2K / 4K）
        aspect_ratio: 寬高比
        timeout: 超時時間（秒）

    Returns:
        PNG 圖像的字節數據
    """
    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"生成耗時: {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: 生成不同分辨率的圖像
for size in ["1K"， "2K"， "4K"]:
    image = generate_image（"賽博朋克風格的未來城市夜景"， size=size， aspect_ratio="16:9"）
    with open（f"city_{size}.png"， "wb"） as f:
        f.write（image）

提示：4K 分辨率的生成時間通常比 1K 多 10-15 秒，建議將 timeout 設置爲 120 秒以上。通過 API易 apiyi.com 調用時，所有分辨率統一 $0.03/張。

Nano Banana 2 圖像生成 14 種寬高比與應用場景

Nano Banana 2 支持 14 種寬高比，覆蓋幾乎所有主流使用場景：

使用建議：imageSize 參數必須使用大寫 K（如 "2K" 而非 "2k"）。寬高比通過 aspectRatio 參數指定，格式爲 "寬:高"。

常見問題

總結

Nano Banana 2 速度實測的核心結論：

1. 實測速度 23-56 秒：比官方宣傳的 sub-20 秒慢，但確實比 Nano Banana Pro 快約 2 倍
2. 慢的原因是算力不足：Flash 架構本身沒有問題，瓶頸在 Google 的 GPU 容量和 Preview 限流策略
3. 4K 是真正的亮點：突破 Pro 的 2K 上限，支持 4096px 超高清輸出
4. API易統一價 $0.03/張：不限分辨率（0.5K-4K 同價），4K 圖比官方省 80%

當前階段，選擇 Nano Banana 2 的核心理由不是速度，而是 4K 分辨率 + 更低成本。隨着 Google 算力擴容完成，速度表現預計會在未來數週內大幅改善。

推薦通過 API易 apiyi.com 體驗 Nano Banana 2 的 4K 圖像生成能力，統一定價 $0.03/張，支持 14 種寬高比和全部分辨率選項。

📚 參考資料

1. Google AI 圖像生成文檔: Nano Banana 2 官方 API 文檔

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 說明: 官方 API 接口說明和參數文檔

2. Google DeepMind Nano Banana 2 發佈公告: 模型核心能力介紹

   • 鏈接: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • 說明: 瞭解 Nano Banana 2 的設計理念和技術特點

3. Google 開發者指南: 使用 Nano Banana 2 構建應用

   • 鏈接: blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-nano-banana-2/
   • 說明: 開發者實踐指南和代碼示例

4. API易 Nano Banana 2 文檔: 通過 API易 接入的完整指南

   • 鏈接: docs.apiyi.com/en/api-capabilities/nano-banana-2-image
   • 說明: API易平臺的接入文檔、定價和調用示例

5. Google AI 定價頁面: Gemini API 官方定價

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • 說明: 瞭解官方 Token 定價和按次成本計算

作者: APIYI 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 Nano Banana 2 的使用體驗，更多資料可訪問 API易 docs.apiyi.com 文檔中心