寫給設計師的 Nano Banana Pro 完全指南：3 種使用方式成本對比與實戰技巧

import openai
import asyncio
import aiohttp
from typing import List， Dict
import json

class NanoBananaProDesignAssistant:
    """設計師專用 Nano Banana Pro API 助手"""

    def __init__（self， api_key: str）:
        self.client = openai.OpenAI（
            api_key=api_key，
            base_url="https://api.apiyi.com/v1"
        ）

    def generate_design_variations（
        self，
        base_prompt: str，
        variations: List[str]，
        size: str = "2048x2048"
    ） -> List[Dict]:
        """生成設計變體

        Args:
            base_prompt: 基礎提示詞
            variations: 變體描述列表
            size: 輸出尺寸

        Returns:
            生成結果列表
        """
        results = []

        for idx， variation in enumerate（variations， 1）:
            full_prompt = f"{base_prompt}\n變體{idx}: {variation}"

            try:
                response = self.client.images.generate（
                    model="nano-banana-pro"，
                    prompt=full_prompt，
                    size=size，
                    n=1
                ）

                results.append（{
                    "variation": variation，
                    "image_url": response.data[0].url，
                    "prompt": full_prompt
                }）

                print（f"✓ 變體 {idx}/{len（variations）} 已生成"）

            except Exception as e:
                results.append（{
                    "variation": variation，
                    "error": str（e）
                }）
                print（f"✗ 變體 {idx} 生成失敗: {e}"）

        return results

    def batch_generate_for_campaign（
        self，
        campaign_name: str，
        products: List[Dict]，
        template: str
    ） -> Dict:
        """爲營銷活動批量生成設計素材

        Args:
            campaign_name: 活動名稱
            products: 產品列表
            template: 設計模板

        Returns:
            批量生成報告
        """
        results = {
            "campaign": campaign_name，
            "total_products": len（products），
            "generated": []，
            "failed": []
        }

        for product in products:
            prompt = template.format（
                product_name=product["name"]，
                features=product["features"]，
                color_scheme=product.get（"color_scheme"， "現代簡約"）
            ）

            try:
                response = self.client.images.generate（
                    model="nano-banana-pro"，
                    prompt=prompt，
                    size="2048x2048"，
                    n=1
                ）

                results["generated"].append（{
                    "product": product["name"]，
                    "image_url": response.data[0].url
                }）

                print（f"✓ {product['name']} 設計已生成"）

            except Exception as e:
                results["failed"].append（{
                    "product": product["name"]，
                    "error": str（e）
                }）

        # 生成彙總報告
        results["success_rate"] = f"{len（results['generated']）}/{len（products）}"

        return results

    def create_brand_style_variations（
        self，
        reference_image_url: str，
        subject: str，
        styles: List[str]
    ） -> List[Dict]:
        """基於參考圖創建品牌風格變體

        Args:
            reference_image_url: 品牌參考圖URL
            subject: 設計主題
            styles: 風格變體列表

        Returns:
            風格變體結果
        """
        base_prompt = f"""參考圖片風格，設計{subject}。
保持品牌視覺一致性，包括:
- 色彩方案
- 排版風格
- 整體調性

專業設計，4K高清。"""

        results = []

        for style in styles:
            full_prompt = f"{base_prompt}\n特定風格: {style}"

            try:
                # 注: 實際使用時需要通過API上傳參考圖
                response = self.client.images.generate（
                    model="nano-banana-pro"，
                    prompt=full_prompt，
                    size="2048x2048"，
                    n=1
                ）

                results.append（{
                    "style": style，
                    "image_url": response.data[0].url
                }）

            except Exception as e:
                results.append（{
                    "style": style，
                    "error": str（e）
                }）

        return results

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化助手
    assistant = NanoBananaProDesignAssistant（
        api_key="your_api_key_here"
    ）

    # 示例1: 生成Logo應用場景變體
    logo_variations = assistant.generate_design_variations（
        base_prompt="品牌Logo在不同場景的應用設計，簡約現代風格"，
        variations=[
            "咖啡杯包裝設計"，
            "手提袋設計"，
            "店鋪招牌設計"，
            "名片設計"
        ]
    ）

    # 示例2: 爲618活動批量生成產品海報
    campaign_results = assistant.batch_generate_for_campaign（
        campaign_name="618年中大促"，
        products=[
            {
                "name": "智能手錶"，
                "features": "健康監測，長續航"，
                "color_scheme": "科技藍"
            }，
            {
                "name": "無線耳機"，
                "features": "降噪，HiFi音質"，
                "color_scheme": "簡約白"
            }
        ]，
        template="""618促銷海報設計:
產品: {product_name}
核心賣點: {features}
配色: {color_scheme}

設計要求:
- 醒目的618標識
- 產品居中突出
- 折扣信息清晰
- 高端商業質感"""
    ）

    # 輸出報告
    print（f"\n活動: {campaign_results['campaign']}"）
    print（f"成功率: {campaign_results['success_rate']}"）
    print（f"已生成: {len（campaign_results['generated']）} 張設計"）

    # 保存結果
    with open（"design_results.json"， "w"， encoding="utf-8"） as f:
        json.dump（campaign_results， f， ensure_ascii=False， indent=2）

沒有差別。三種方式都調用相同的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）模型，生成質量完全一致。

差異僅在於:

• 使用體驗: 會員和 AI 圖像大師有網頁界面，API 需要編程
• 功能豐富度: AI 圖像大師提供批量、模板等設計師專屬功能
• 成本結構: 會員固定月費，後兩者按次計費

選擇建議: 根據使用頻率和是否需要自動化來選擇，而非基於質量考慮。

本質相同，形式不同:

AI 圖像大師:

• 網頁界面，可視化操作
• 適合設計師日常使用
• 提供批量、模板、資產管理等增值功能
• 無需編程

API 調用:

• 純代碼接口
• 適合自動化系統和產品集成
• 需要編程能力
• 靈活性更高

選擇建議:

• 個人設計師 / 小團隊 → AI 圖像大師
• 需要自動化 / 產品集成 → API 調用
• 兩者可以同時使用（靈活切換）

合理的價格差異，來源於:

1. 批量採購折扣: API易 作爲企業客戶，從 Google 獲得批量折扣
2. 中轉服務: 提供統一接口，降低用戶接入成本
3. 技術優化: 智能路由和緩存策略降低實際調用成本
4. 薄利多銷: 通過規模化降低單位成本

合法性保障:

• API易 是 Google Cloud 官方合作伙伴
• 使用官方 API，非逆向工程
• 生成內容具有完整商用權
• 提供正規發票和技術支持

性價比:

官方 4K 價格: $0.24/張
API易價格: $0.05/張
節省: 79%

年生成 5000 張節省:
（$0.24 - $0.05） × 5000 = $950

完全可以商用，無版權限制:

根據 Google 官方政策:

• 用戶擁有生成內容的完整使用權
• 可自由用於商業用途
• 無需支付額外版權費
• 無需標註"AI生成"（可選）

但需注意:

• 如果提示詞涉及他人版權內容（如明星肖像、知名品牌），可能侵權
• 建議只使用自有素材作爲參考
• 生成內容不能聲稱爲"人類原創"（部分國家法律要求）

最佳實踐:

• 保存生成記錄和提示詞（作爲原創證明）
• 使用自有品牌元素作爲參考
• 生成後進行人工審覈和調整

無論通過哪種方式使用 Nano Banana Pro，生成內容的版權和商用權都相同。

推薦學習路徑:

第一步: 免費試用（1-2天）

• 使用 Gemini 免費版試用 Nano Banana Pro
• 瞭解基本功能和生成效果
• 學習提示詞基礎

第二步: 小額付費體驗（1周）

• 註冊 AI 圖像大師賬號
• 充值 $5 體驗 100 次生成
• 探索不同設計類型和提示詞技巧
• 建立自己的提示詞模板庫

第三步: 確定長期方案（根據使用頻率）

• 偶爾使用（< 50張/月） → 繼續使用 AI 圖像大師按需付費
• 頻繁使用（100-400張/月） → 對比會員和按需成本
• 大量使用（> 500張/月） → AI 圖像大師 + 學習 API 自動化

學習資源:

• AI 圖像大師官方教程: imagen.apiyi.com/tutorials
• API 文檔: api.apiyi.com/docs
• 社區案例庫: 查看其他設計師的提示詞和作品

新手避坑:

• ❌ 不要一開始就訂閱會員（先確定使用頻率）
• ❌ 不要直接學 API（沒有編程基礎很難）
• ✅ 從 AI 圖像大師開始，逐步探索
• ✅ 積累提示詞模板，形成自己的工作流