作者注：Nano Banana 2.1 迁移教程，覆盖模型 ID、1K/2K/4K 分辨率、14 张参考图、思考档位与计费口径，附从 gemini-3.1-flash-image 迁移的完整检查清单。
先说结论：Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）的升级版，定位仍是 Flash 级速度与成本。从旧模型迁移过来，主要改的是模型 ID 和几个参数，包括分辨率、参考图数量和思考档位，不需要重构整条图像生成链路。
这篇文章不吹模型，也不提供“比 2 代好多少”的画质结论，因为目前没有可靠的实测对比数据。我们按“迁移要改什么”的顺序组织内容：模型 ID、分辨率、参考图、思考档位、计费和验收。读完你会拿到一份可直接执行的 Nano Banana 2.1 迁移清单，适合做电商图、海报、角色一致性和多图融合的开发者与设计团队。
Nano Banana 2.1 核心要点与模型 ID
先用一张表把 Nano Banana 2.1 和迁移最相关的信息收拢。表里的内容全部来自官方模型卡、API 文档和 API易 文档的公开描述，不包含任何推测数据。
| 要点 | Nano Banana 2.1 的情况 | 对迁移的影响 |
|---|---|---|
| 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 |
替换旧的 gemini-3.1-flash-image |
| 发布时间 | 2026 年 10 月 6 日 | 属于近期版本，参数细节以最新文档为准 |
| 分辨率 | 1K / 2K / 4K，默认 1K | 不显式指定时输出 1K，需要检查旧配置 |
| 参考图 | 最多 14 张，角色最多 4 个、物体最多 10 个 | 多图融合与系列图的上限需要重新规划 |
| 思考档位 | minimal / medium（默认）/ high |
影响延迟和成本，建议按任务分级 |
| 上下文与输出 | 上下文 131,072，最大输出 32,768 | 长提示词与多参考图场景空间更宽裕 |
Nano Banana 2.1 模型 ID 与替代关系
Nano Banana 2.1 的模型 ID 是 gemini-nano-banana-2.1。按照参考资料，它是 gemini-3.1-flash-image 的推荐替代模型，而旧模型的预览版已于 2026 年 6 月 25 日关闭。如果你的项目里还硬编码着旧 ID，现在是比较合适的切换时机。
需要注意的是，新 ID 的命名风格和旧 ID 差异很大，旧的 gemini-3.1-flash-image 带有版本与系列信息，新 ID 则直接使用 Nano Banana 品牌名。很多团队会在配置中心、环境变量、日志检索规则里按字符串前缀匹配模型名，迁移时这些地方都要同步改，否则监控面板可能直接“丢数据”。
Nano Banana 2.1 底层版本的两种口径
关于 Nano Banana 2.1 的底层模型，目前存在两种表述，写进技术文档时建议都标注出来：
- 官方模型卡口径：称其基于 Gemini 3.6 Flash。
- API 文档口径：将其描述为 Nano Banana 2 的升级版本，保持 Flash 级速度与成本。
这两种说法并不一定矛盾，一个讲底座，一个讲产品线延续。但对外沟通时最好不要只挑一种说，尤其是给客户写方案或做内部评审时，标注“模型卡称基于 Gemini 3.6 Flash，API 文档称为 Nano Banana 2 升级”更稳妥。
除了图像能力，Nano Banana 2.1 还增强了文字渲染与信息图排版，支持 Google Web/Image Search grounding。输入支持文本、图片、视频和 PDF，输出为图片和文本。这些能力让它在海报、带文案的商品图、信息图等场景里有更多可用空间。
Nano Banana 2.1 分辨率怎么选：1K/2K/4K
Nano Banana 2.1 支持 1K、2K、4K 三档分辨率，默认是 1K。宽高比方面支持 1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9 等常见比例，基本覆盖了电商主图、社媒竖图、横幅海报和宽屏封面。
这一版有一个和迁移直接相关的修复：宽幅与全景比例（1:4、4:1、1:8、8:1）在 2K/4K 下的平铺伪影问题已经修复。如果你之前因为伪影问题，在长图、横幅或全景场景里刻意回避高分辨率，迁移后可以重新评估这部分配置。
| 分辨率 | 输出 token（约） | 相对 1K 的 token 倍数 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| 1K（默认） | 约 1,120 | 1 倍 | 草图、批量预览、社媒配图、A/B 测试 |
| 2K | 约 1,680 | 约 1.5 倍 | 电商详情图、常规海报、落地页头图 |
| 4K | 约 3,780 | 约 3.4 倍 | 印刷物料、大幅广告、需要裁切的母版图 |
Nano Banana 2.1 分辨率选择建议
表里的输出 token 是官方按 token 计费时的关键变量：分辨率越高，单张图消耗的输出 token 越多，4K 大约是 1K 的 3.4 倍。所以在按 token 计费的口径下，“默认用 4K 以防万一”会显著抬高成本。
比较实用的做法是分两段：创意探索和批量筛选阶段用 1K，快速出图、快速淘汰；确定方向后再用 2K 或 4K 出终稿。如果你的平台计费是按张且 1K-4K 同价，这个逻辑会有变化，下文计费部分会单独展开。
迁移时还要检查一件事：旧代码里有没有显式传分辨率。如果旧调用依赖默认值，而你的业务实际需要 2K 以上输出，切换到 Nano Banana 2.1 后需要明确指定，否则拿到的会是默认的 1K。具体的分辨率与宽高比字段名称，以你所用接口的文档为准。
Nano Banana 2.1 参考图：14 张上限怎么分配
Nano Banana 2.1 最多支持 14 张参考图，这是做多图融合和系列化视觉最值得关注的变化。参考图上限之下还有两个细分限制：角色一致性最多 4 个角色，物体一致性最多 10 个物体。
这两个数字决定了你怎么组织参考图。比如做一套多人物的品牌插画，角色最多锁定 4 个，剩余的参考图名额可以留给场景、道具或风格样张；做商品系列图时，10 个物体的上限足够覆盖一条中等规模的 SKU 线。
Nano Banana 2.1 参考图的典型用法
参考资料里列出的适用场景主要有四类，可以按下面的思路规划：
- 角色设定：用 1-4 个角色的多角度参考图，保证同一角色在不同画面中的外观稳定。
- 商品系列：把同系列商品作为物体参考，生成统一风格的主图、场景图和组合图。
- 多图融合：把场景、主体、材质、光线参考组合到一张输出里，适合海报与概念图。
- 品牌视觉：把品牌色、Logo 物料和既有视觉作为参考，让批量产出的物料风格一致。
迁移时，建议在调用层加一个参考图数量校验：超过 14 张直接在客户端拦截并提示，而不是等接口报错。另外，角色和物体的数量限制是语义层面的，接口未必能直接校验，最好在产品交互上提示设计师“一次最多锁定 4 个角色、10 个物体”，避免生成结果出现角色混淆。
参考图越多，输入侧的处理量通常也越大，对延迟会有影响。对时效敏感的场景，不必每次都把 14 张塞满，挑最能代表目标特征的几张往往更高效。
Nano Banana 2.1 思考档位：minimal、medium、high 怎么配
Nano Banana 2.1 支持三档思考级别：minimal、medium（默认）和 high。思考档位越高，模型在生成前做的推理越多，通常意味着更长的等待时间和更多的资源消耗。
参考资料给出的原则很清晰：复杂构图、文字排版、多图融合可以调高；简单改图调低，以减少等待和成本。下面这张表把它落到具体任务上。
| 思考档位 | 推荐任务 | 延迟与成本倾向 | 迁移建议 |
|---|---|---|---|
minimal |
换背景、调色、局部修改、简单改图 | 最低 | 适合高并发的批处理任务 |
medium（默认） |
常规商品图、社媒配图、单主体海报 | 中等 | 不确定时先用默认值做基线 |
high |
复杂构图、密集文字排版、信息图、多图融合 | 最高 | 只给真正需要的任务开启 |
Nano Banana 2.1 思考档位的分级策略
一个常见误区是“质量要求高就全开 high”。实际上，对于简单改图，高思考档位带来的收益有限，却会实打实地拉长响应时间。在用户实时等待的交互场景里，这个代价很明显。
更合理的做法是在业务侧按任务类型路由档位。例如把“带大段文案的海报”“14 张参考图的多图融合”“信息图”路由到 high，把“批量换背景”路由到 minimal，其余走默认 medium。这样既不牺牲关键任务的质量，也能控制整体延迟。
旧模型如果没有对应的思考档位配置，迁移后默认就是 medium。建议在迁移初期保持默认，先跑出一组基线数据，再根据任务类型逐步下调或上调，避免一次性改动太多变量导致结果难以归因。
Nano Banana 2.1 计费：按张与按 token 两套口径
Nano Banana 2.1 的计费是迁移评估里最容易算错的部分，因为存在两套口径。官方按输出 token 计费，1K、2K、4K 的 token 数不同，成本自然不同；而 API易 文档标注的是按次计费 $0.045/张，1K-4K 同价。
| 计费口径 | 计费单位 | 分辨率对成本的影响 | 适合的成本评估方式 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| 官方按 token | 输出 token | 4K 约为 1K 的 3.4 倍 token | 按分辨率分布估算 token 总量 | 官方文档 |
| 按次计费 | 每张图 | 1K-4K 同价 | 按出图张数直接估算 | API易 apiyi.com 文档标注 $0.045/张 |
Nano Banana 2.1 两种计费口径不能直接比较
按张和按 token 是两套计算方式，不能简单地拿“每张多少钱”和“每百万 token 多少钱”直接对比。真正有意义的比较方式，是用你自己的业务分布去算：你的出图里 1K、2K、4K 各占多少，平均每张对应多少 token，再分别套两种口径。
在按次计费、1K-4K 同价的口径下，高分辨率的边际成本不再随 token 增长。对于大量需要 2K 或 4K 终稿的电商与印刷场景，这会改变前面“探索用 1K、终稿再升分辨率”的取舍。不过 1K 出图通常仍更快，探索阶段用 1K 依然有速度上的意义。
💰 计费提示：API易 apiyi.com 文档标注 Nano Banana 2.1 按次 $0.045/张、1K-4K 同价，但价格可能调整，实际以控制台和文档显示为准。平台是否支持全部参数（如每一种宽高比与思考档位），也请以控制台为准。
从 gemini-3.1-flash-image 迁移到 Nano Banana 2.1 的 6 个步骤
前面拆完了各项参数，这一节把它们串成一条可执行的迁移流程。按照参考资料，迁移主要包括以下六步：
- 替换模型 ID：把
gemini-3.1-flash-image换成gemini-nano-banana-2.1，同步修改配置中心、环境变量、日志检索与监控规则。 - 检查尺寸与宽高比：确认旧调用是否依赖默认分辨率；需要 2K/4K 的业务显式指定，宽幅与全景场景重新评估高分辨率。
- 检查参考图上限：在客户端校验最多 14 张，并在产品层提示角色最多 4 个、物体最多 10 个。
- 评估思考档位：先用默认
medium建立基线，再按任务类型路由到minimal或high，观察延迟与成本变化。 - 对比输出质量和计费：用同一批提示词和参考图，分别跑旧模型与新模型，对比画面质量、文字渲染和单张成本。
- 保留回滚开关：在配置层保留切回旧模型的开关，出现质量回退或成本异常时可以快速回切。
通过 API易 接入 Nano Banana 2.1
如果你通过 OpenAI 兼容接口调用，只需要把客户端的 base_url 设置为 https://api.apiyi.com/v1，填入 API易 的 API Key，再把 model 参数改成 gemini-nano-banana-2.1 即可。一个 API Key 可以同时调用 Gemini、OpenAI、Claude 等模型，迁移期间新旧模型的对比测试也能在同一套接入里完成。
迁移前建议先在 API易 控制台的模型列表里确认 gemini-nano-banana-2.1 的可用状态和计费方式。对于参数支持情况，比如某个宽高比或 high 思考档位，也应在控制台和文档里核对，不要默认所有官方参数都已开放。
🚀 迁移建议：通过 API易 apiyi.com 的模型列表确认 Nano Banana 2.1 的计费方式后，先用新用户免费测试额度跑一批小样本，对比新旧模型输出，再决定是否全量切换。
用用量日志做 Nano Banana 2.1 迁移验收
迁移验收不只看画面，还要看账。API易 提供用量日志，可以按请求查看模型、调用次数和费用。迁移的第一周，建议每天对比新旧模型的调用量与费用曲线，确认计费口径与预期一致，尤其关注是否有请求仍在调用旧模型 ID。
质量验收方面，建议准备一份固定的评测集，覆盖你的核心业务：电商主图、带文字的海报、角色一致性系列、多图融合。每类挑选若干组提示词和参考图，迁移前后各跑一遍，由设计师盲评。没有自己的评测数据之前，不要轻信任何“全面提升”的结论。
Nano Banana 2.1 常见问题 FAQ
Q1：Nano Banana 2.1 和 gemini-3.1-flash-image 是什么关系？
Nano Banana 2.1（`gemini-nano-banana-2.1`）是 Nano Banana 2（`gemini-3.1-flash-image`）的升级版，也是其推荐替代模型，保持 Flash 级速度与成本。底层版本方面，官方模型卡称其基于 Gemini 3.6 Flash，API 文档则称其为 Nano Banana 2 的升级，两种口径建议同时标注。
Q2：迁移到 Nano Banana 2.1 必须改代码逻辑吗？
大多数情况下不需要重构逻辑，主要改模型 ID 和参数：分辨率、参考图数量、思考档位。若旧调用依赖默认分辨率，而业务需要 2K/4K，就要显式指定。通过 API易 apiyi.com 的 OpenAI 兼容接口调用时，切换模型只需修改 `model` 参数。
Q3：1K-4K 同价是不是意味着一律用 4K 更划算？
在按次计费、1K-4K 同价的口径下，4K 不会增加单张费用，但生成和传输时间可能更长，存储成本也更高。探索和批量筛选阶段仍建议用 1K，终稿再用 2K/4K。按次价格以 API易 apiyi.com 控制台显示为准。
Q4：Nano Banana 2.1 有哪些已知限制？
参考图最多 14 张，其中角色一致性最多 4 个角色、物体一致性最多 10 个物体，超出需要拆分任务。`high` 思考档位会增加延迟与成本。目前没有公开、可靠的画质实测对比，迁移效果需要用自己的评测集验证。
Nano Banana 2.1 迁移总结与检查清单
Nano Banana 2.1 核心要点 Key Takeaways
- 版本定位：Nano Banana 2 的升级，替代
gemini-3.1-flash-image，保持 Flash 级速度与成本。 - 底层口径：模型卡称基于 Gemini 3.6 Flash，API 文档称 Nano Banana 2 升级，两者都要标注。
- 分辨率：1K/2K/4K，默认 1K，宽幅与全景比例在 2K/4K 下的平铺伪影已修复。
- 参考图：最多 14 张，角色最多 4 个、物体最多 10 个，适合系列图与多图融合。
- 思考档位：默认
medium，复杂构图与文字排版用high，简单改图用minimal。 - 计费口径：官方按 token、API易 文档标注按张同价，两者不能直接比较，价格以控制台为准。
Nano Banana 2.1 迁移检查清单
| 检查项 | 具体动作 | 完成标准 |
|---|---|---|
| 模型 ID | gemini-3.1-flash-image 全部替换为 gemini-nano-banana-2.1 |
用量日志中不再出现旧 ID 调用 |
| 分辨率 | 核对默认 1K 是否满足业务，需要时显式指定 2K/4K | 输出尺寸与业务需求一致 |
| 宽高比 | 宽幅、全景场景重新评估 2K/4K | 长图与横幅无平铺伪影 |
| 参考图 | 客户端校验最多 14 张，提示角色 ≤4、物体 ≤10 | 超限请求在客户端被拦截 |
| 思考档位 | 默认 medium 跑基线，再按任务路由 |
延迟与成本在可接受范围 |
| 输出格式 | 确认图片与文本输出的解析逻辑兼容 | 下游存储与展示正常 |
| 计费核对 | 按自身分辨率分布估算成本，核对控制台价格 | 实际费用与预估一致 |
| 质量评测 | 固定评测集，新旧模型盲评对比 | 核心业务无质量回退 |
| 回滚开关 | 配置层保留切回旧模型的能力 | 可在分钟级完成回切 |
迁移到 Nano Banana 2.1 本质上是一次“换 ID、调参数、做验收”的工程任务。把分辨率、参考图和思考档位按业务分级配置好，再用评测集和用量日志双重验收，就能比较平稳地完成切换。
推荐通过 API易 apiyi.com 用同一个 API Key 并行调用新旧模型做对比，结合用量日志核对按次计费，确认无误后再全量切换。
作者：APIYI 技术团队
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