掌握 Nano Banana 2 API 的 3 种调用方式：Vertex AI 与 AI Studio 核心区别全解析

作者注：深度对比 Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) 通过 Vertex AI 和 AI Studio 两种方式调用的核心区别，涵盖认证方式、端点配置、速率限制、定价差异和最佳实践

Nano Banana 2 是 Google 最新发布的图像生成模型，但很多开发者在实际接入时会遇到一个关键问题：到底该用 Vertex AI 还是 AI Studio 来调用？两者在认证方式、端点配置、速率限制和企业级功能上存在显著差异。本文将从实际开发角度，全面解析 Nano Banana 2 API 的两种调用路径，帮助你做出最适合的技术选型。

核心价值: 看完本文，你将明确在不同业务场景下该选择 Vertex AI 还是 AI Studio，避免架构选型踩坑。

Nano Banana 2 API 调用方式对比 Gemini 3.1 Flash Image – 三种接入路径全解析

Nano Banana 2

AI Studio API Key 认证 快速原型验证 无 SLA 保障

Vertex AI OAuth + 服务账号 企业级生产部署 99.9% SLA 保障

API易中转 OpenAI 兼容格式 统一接口 · 免配置

开发测试

生产部署

快速集成

推荐 API易：稳定可靠的 AI大模型API中转站，价格便宜、免费试用

Nano Banana 2 API 核心要点

在深入对比之前，先了解 Nano Banana 2 的基本定位和核心能力。

Nano Banana 2 API 关键技术参数

Nano Banana 2（模型 ID：gemini-3.1-flash-image-preview）是 Google DeepMind 于 2026 年 2 月发布的新一代图像生成模型。它属于 Gemini 模型家族，与此前的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）和 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）形成完整的产品矩阵。

与独立的文生图模型 Imagen 4 不同，Nano Banana 2 是一个多模态对话模型，支持在对话上下文中生成和编辑图像。它的输入 Token 上限为 131,072，输出 Token 上限为 32,768，单张图片消耗约 2,520 个 Token。支持最多 14 张参考图片输入，编辑任务延迟通常在 20 秒以内。

所有生成图片均内嵌 SynthID 水印，支持 1:1、16:9、9:16、4:3、3:2 等 14 种宽高比。

Nano Banana 2 API 的 Vertex AI 与 AI Studio 核心差异

这是开发者最关心的问题：两种调用方式到底有什么区别？

Nano Banana 2 API 认证与端点对比

Nano Banana 2 API 速率限制差异

速率限制是选型时容易忽略但影响极大的因素。

AI Studio 速率限制（按层级递增）：

Vertex AI 速率限制：

• 按项目/区域自定义配额
• 可通过工单申请提升限额
• 支持预留吞吐量（Provisioned Throughput）
• 灵活的计费模式：标准按量付费、弹性按量付费、预留吞吐量、批量处理

🎯 选型建议: 如果你的业务需要稳定的高并发图像生成能力，Vertex AI 的可定制配额更适合生产环境。
对于快速原型验证和个人项目，AI Studio 的 API Key 方式更简单直接。
我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行实际测试，统一接口兼容两种调用方式，便于快速对比和切换。

Nano Banana 2 API 快速上手

极简示例：AI Studio 方式调用

以下是通过 AI Studio API Key 调用 Nano Banana 2 的最简方式：

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=["生成一张赛博朋克风格的城市夜景"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",
            image_size="2K"
        ),
    )
)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        image.save("output.png")

import os
from google import genai
from google.genai import types
from google.genai.types import HttpOptions

# Vertex AI 需要配置 GCP 项目信息
os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"] = "your-project-id"
os.environ["GOOGLE_CLOUD_LOCATION"] = "global"
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI"] = "True"

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=["生成一张赛博朋克风格的城市夜景"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",
            image_size="4K"
        ),
    )
)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        image.save("output_vertex.png")

建议: 无论选择哪种调用方式，都建议先通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度进行验证。平台提供 OpenAI 兼容格式的统一接口，无需分别配置 Google 认证体系。

Nano Banana 2 API 定价对比

了解成本结构是技术选型的重要环节。Nano Banana 2 的定价以输出 Token 和分辨率为基础，Vertex AI 和 AI Studio 的基础价格相同，但计费模式存在差异。

Nano Banana 2 API 按分辨率定价

底层 Token 定价：输出 Token $60.00/百万（标准）、$30.00/百万（批量）；输入 Token $0.25/百万（标准）、$0.125/百万（批量）。单张 1K 图片约消耗 1,117 个输出 Token。

Nano Banana 2 API 与 Imagen 4 定价对比

很多开发者会纠结 Nano Banana 2 和 Imagen 4 该选哪个。两者是完全不同的模型系列：

🎯 成本建议: 如果只需要简单的文生图功能且对成本敏感，Imagen 4 Fast 更经济。
如果需要图片编辑、多轮对话调整、角色一致性等高级功能，Nano Banana 2 是更好的选择。
通过 API易 apiyi.com 可以同时接入两种模型，统一计费管理。

Nano Banana 2 API 方案对比

Nano Banana 2 API 三种接入方案选型

Nano Banana 2 API 通过 API易调用示例

如果你已有基于 OpenAI SDK 的代码，通过 API易中转可以最低成本接入 Nano Banana 2：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "生成一张日式庭院的水彩画"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

对比说明: 以上三种方案的实际效果一致，核心差异在于认证复杂度、网络可达性和企业级功能支持。通过 API易 apiyi.com 平台可以快速验证不同方案的效果差异。

常见问题

总结

Nano Banana 2 API 调用方式选型的核心要点：

1. AI Studio 适合快速验证: API Key 认证简单直接，免费层可用于原型开发，适合个人开发者和小团队
2. Vertex AI 适合生产部署: 99.9% SLA、SOC 2 合规、可定制配额，适合企业级应用和有合规要求的场景
3. 第三方中转降低门槛: 通过 OpenAI 兼容接口统一调用，无需处理 Google 认证体系，适合已有 OpenAI SDK 代码的快速迁移

选择调用方式的关键决策因素是你的业务阶段和合规需求，而非图片质量差异。

推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证效果，平台提供免费额度和多模型统一接口，支持 Nano Banana 2、Imagen 4 等主流图像生成模型的一站式调用。

📚 参考资料

1. Nano Banana 2 官方发布博客: Google 对 Nano Banana 2 核心能力和技术架构的详细介绍

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • 说明: 了解模型定位、新功能和技术细节的首选资料

2. Gemini 图像生成开发文档: AI Studio 方式调用的完整 API 参考

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 说明: 包含 SDK 使用方法、参数配置和最佳实践

3. Vertex AI Gemini 3.1 Flash Image 文档: Vertex AI 方式调用的企业级配置指南

   • 链接: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-1-flash-image
   • 说明: 涵盖 IAM 配置、配额管理和生产部署建议

4. API易文档中心: 通过统一接口调用 Nano Banana 2 的配置指南

   • 链接: docs.apiyi.com
   • 说明: 适合需要快速集成和多模型切换的开发者

作者: APIYI 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论，更多资料可访问 API易 docs.apiyi.com 文档中心