# Nano Banana 2.1 模型指南

GPT Image Hub 上的 Nano Banana 2.1 实用指南：Google 对 Nano Banana 2 的更新版本，图像价格减半。附实测渲染时间、文字渲染和参考图编辑结果，以及何时改选 Nano Banana 2 或 Pro。

URL: https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobanana2-1
Official model ID: gemini-nano-banana-2.1
Provider: Google Gemini
Updated: 2026-10-23

## Direct answer

Nano Banana 2.1 是 Google 对 Nano Banana 2 的更新，也是 Google 目前推荐新项目使用的模型。它的图像输出价格只有 Nano Banana 2 的一半，因此在 GPT Image Hub 上 1K 为 27 积分、2K 为 41 积分、4K 为 91 积分。在 Hub 的测试中，它渲染的菜单每个价格都正确，还能把参考设定图中的一个概念做成完整的贴纸。它会先思考再绘制，所以 2K 和 4K 图像可能需要好几分钟。

## Model facts

- 官方模型 ID: gemini-nano-banana-2.1
- 提供者: Google Gemini
- Hub 清晰度档位: 1K、2K、4K
- 参考图片: 最多 14 个
- 价格: 1K 为 27 积分，2K 为 41 积分，4K 为 91 积分
- Cost per image: 27–91 credits (≈ $0.027–$0.091 at the Plus pack rate); pricing: https://www.gptimagehub.com/zh-CN/pricing

## Best use cases

- 菜单、价目表、海报和信息图等文字必须准确的内容。
- 以低成本探索吉祥物、标志和产品概念图。
- 从设定图中完成单个元素，或合并多张图片的参考图编辑。
- 原本使用 Nano Banana 2 的 Gemini 工作，图像价格减半。

## Where to be careful

- 需要几秒内返回的任务：思考始终开启，测试中一张 2K 图像耗时 284 s，一张 4K 图像耗时 515 s。
- 512px 缩略图，Nano Banana 2.1 不支持该尺寸。

## Prompting guidance

- 把图上的文字放在引号里，并按应出现的样子逐一列出价格或标签。
- 先说明输出类型：菜单、海报、产品图、贴纸或概念图。
- 做参考图编辑时，说明要保留哪个元素、哪些可以改，例如保留脸部和配色，只修改轮廓。
- 先用 1K 检查版面，再用 2K 或 4K 渲染确认后的提示词。

## Example prompts

```text
黑板风格的咖啡馆菜单海报，标题为“MORNING BREW”，白色粉笔手写字，四款饮品及价格：Espresso 3.00、Flat White 4.20、Oat Latte 4.80、Cold Brew 4.50，并配有咖啡豆和冒着热气的杯子的小涂鸦。
```

```text
在一张图上画出三个俏皮的香蕉主题 AI 吉祥物速写概念，影棚灯光，简洁的黄黑配色，干净的类矢量质感，不要文字。
```

```text
根据参考设定图，把中间的吉祥物概念做成一张完整的贴纸：保留其形状、配色和脸部，加上粗白色模切描边和细微的投影。
```

## Sources

- [Gemini API 图像生成指南](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)
- [Gemini API 价格](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)

## FAQ

### Nano Banana 2.1 与 Nano Banana 2 有什么不同？

Google 将 2.1 描述为 Nano Banana 2 的更新，视觉质量、文字渲染和多轮一致性更好，并推荐新项目使用。它的图像输出价格减半，同时取消了 512px 尺寸。在 GPT Image Hub 上，它 1K 为 27 积分、2K 为 41 积分，而 Nano Banana 2 分别为 54 和 81 积分。

### Nano Banana 2.1 生成一张 4K 图像需要多长时间？

比其他模型更久：通过 Hub 进行的一次 4K 测试耗时 515 秒。Hub 对单张图像最多等待 800 秒，如果生成失败会自动退还积分。

### 为什么 Nano Banana 2.1 比其他模型更慢？

Gemini 3 图像模型会先思考再绘制，而且 API 不允许关闭思考。在 Hub 的测试中，1K 图像耗时 32 到 55 秒，一张 2K 图像耗时 284 秒，一张 4K 图像耗时 515 秒。