掌握 Nano Banana 2 API 的 3 種調用方式：Vertex AI 與 AI Studio 核心區別全解析

作者注：深度對比 Nano Banana 2 （Gemini 3.1 Flash Image） 通過 Vertex AI 和 AI Studio 兩種方式調用的核心區別，涵蓋認證方式、端點配置、速率限制、定價差異和最佳實踐

Nano Banana 2 是 Google 最新發布的圖像生成模型，但很多開發者在實際接入時會遇到一個關鍵問題：到底該用 Vertex AI 還是 AI Studio 來調用？兩者在認證方式、端點配置、速率限制和企業級功能上存在顯著差異。本文將從實際開發角度，全面解析 Nano Banana 2 API 的兩種調用路徑，幫助你做出最適合的技術選型。

核心價值: 看完本文，你將明確在不同業務場景下該選擇 Vertex AI 還是 AI Studio，避免架構選型踩坑。

Nano Banana 2 API 核心要點

在深入對比之前，先了解 Nano Banana 2 的基本定位和核心能力。

Nano Banana 2 API 關鍵技術參數

Nano Banana 2（模型 ID：gemini-3.1-flash-image-preview）是 Google DeepMind 於 2026 年 2 月發佈的新一代圖像生成模型。它屬於 Gemini 模型家族，與此前的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）和 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）形成完整的產品矩陣。

與獨立的文生圖模型 Imagen 4 不同，Nano Banana 2 是一個多模態對話模型，支持在對話上下文中生成和編輯圖像。它的輸入 Token 上限爲 131，072，輸出 Token 上限爲 32，768，單張圖片消耗約 2，520 個 Token。支持最多 14 張參考圖片輸入，編輯任務延遲通常在 20 秒以內。

所有生成圖片均內嵌 SynthID 水印，支持 1:1、16:9、9:16、4:3、3:2 等 14 種寬高比。

Nano Banana 2 API 的 Vertex AI 與 AI Studio 核心差異

這是開發者最關心的問題：兩種調用方式到底有什麼區別？

Nano Banana 2 API 認證與端點對比

Nano Banana 2 API 速率限制差異

速率限制是選型時容易忽略但影響極大的因素。

AI Studio 速率限制（按層級遞增）：

Vertex AI 速率限制：

• 按項目/區域自定義配額
• 可通過工單申請提升限額
• 支持預留吞吐量（Provisioned Throughput）
• 靈活的計費模式：標準按量付費、彈性按量付費、預留吞吐量、批量處理

🎯 選型建議: 如果你的業務需要穩定的高併發圖像生成能力，Vertex AI 的可定製配額更適合生產環境。
對於快速原型驗證和個人項目，AI Studio 的 API Key 方式更簡單直接。
我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行實際測試，統一接口兼容兩種調用方式，便於快速對比和切換。

Nano Banana 2 API 快速上手

極簡示例：AI Studio 方式調用

以下是通過 AI Studio API Key 調用 Nano Banana 2 的最簡方式：

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=["生成一張賽博朋克風格的城市夜景"]，
    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 項目信息
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=["生成一張賽博朋克風格的城市夜景"]，
    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"）

建議: 無論選擇哪種調用方式，都建議先通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度進行驗證。平臺提供 OpenAI 兼容格式的統一接口，無需分別配置 Google 認證體系。

Nano Banana 2 API 定價對比

瞭解成本結構是技術選型的重要環節。Nano Banana 2 的定價以輸出 Token 和分辨率爲基礎，Vertex AI 和 AI Studio 的基礎價格相同，但計費模式存在差異。

Nano Banana 2 API 按分辨率定價

底層 Token 定價：輸出 Token $60.00/百萬（標準）、$30.00/百萬（批量）；輸入 Token $0.25/百萬（標準）、$0.125/百萬（批量）。單張 1K 圖片約消耗 1，117 個輸出 Token。

Nano Banana 2 API 與 Imagen 4 定價對比

很多開發者會糾結 Nano Banana 2 和 Imagen 4 該選哪個。兩者是完全不同的模型系列：

🎯 成本建議: 如果只需要簡單的文生圖功能且對成本敏感，Imagen 4 Fast 更經濟。
如果需要圖片編輯、多輪對話調整、角色一致性等高級功能，Nano Banana 2 是更好的選擇。
通過 API易 apiyi.com 可以同時接入兩種模型，統一計費管理。

Nano Banana 2 API 方案對比

Nano Banana 2 API 三種接入方案選型

Nano Banana 2 API 通過 API易調用示例

如果你已有基於 OpenAI SDK 的代碼，通過 API易中轉可以最低成本接入 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": "生成一張日式庭院的水彩畫"}
    ]
）
print（response.choices[0].message.content）

對比說明: 以上三種方案的實際效果一致，核心差異在於認證複雜度、網絡可達性和企業級功能支持。通過 API易 apiyi.com 平臺可以快速驗證不同方案的效果差異。

常見問題

總結

Nano Banana 2 API 調用方式選型的核心要點：

1. AI Studio 適合快速驗證: API Key 認證簡單直接，免費層可用於原型開發，適合個人開發者和小團隊
2. Vertex AI 適合生產部署: 99.9% SLA、SOC 2 合規、可定製配額，適合企業級應用和有合規要求的場景
3. 第三方中轉降低門檻: 通過 OpenAI 兼容接口統一調用，無需處理 Google 認證體系，適合已有 OpenAI SDK 代碼的快速遷移

選擇調用方式的關鍵決策因素是你的業務階段和合規需求，而非圖片質量差異。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，平臺提供免費額度和多模型統一接口，支持 Nano Banana 2、Imagen 4 等主流圖像生成模型的一站式調用。

📚 參考資料

1. Nano Banana 2 官方發佈博客: Google 對 Nano Banana 2 核心能力和技術架構的詳細介紹

   • 鏈接: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • 說明: 瞭解模型定位、新功能和技術細節的首選資料

2. Gemini 圖像生成開發文檔: AI Studio 方式調用的完整 API 參考

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 說明: 包含 SDK 使用方法、參數配置和最佳實踐

3. Vertex AI Gemini 3.1 Flash Image 文檔: Vertex AI 方式調用的企業級配置指南

   • 鏈接: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-1-flash-image
   • 說明: 涵蓋 IAM 配置、配額管理和生產部署建議

4. API易文檔中心: 通過統一接口調用 Nano Banana 2 的配置指南

   • 鏈接: docs.apiyi.com
   • 說明: 適合需要快速集成和多模型切換的開發者

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