Gemini 3.1 Flash Image Preview API 免费使用：完整 Nano Banana 2 指南（2026）

Google 的 Gemini 3.1 Flash Image Preview——内部代号 Nano Banana 2——是 Google DeepMind 快速扩展的图片生成模型家族中的最新成员，并已迅速成为 2026 年构建视觉 AI 应用的开发者最热门的 API 之一。该模型可生成从 512px 到惊人的 4K 分辨率（4096x4096 像素）的图片，官方定价从最小尺寸的 $0.045/张起步，1K 图片为 $0.067/张（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证）。值得注意的是，Google 目前并未通过标准 API 为该模型提供免费层级。不过，有四种合法方式可以免费使用 Nano Banana 2，而像 laozhang.ai 这样的第三方服务商更是提供低至 $0.03/张的价格——比官方费率低 55%。本指南涵盖你入门所需的一切信息。

Gemini 3.1 Flash Image Preview（Nano Banana 2）是什么？

在深入了解定价和免费访问策略之前，理解 gemini-3.1-flash-image-preview 在 Google AI 模型生态系统中的定位至关重要。Google DeepMind 在 Gemini 品牌下维护着一系列图片生成模型，每个模型都针对成本-性能光谱上的不同使用场景进行了优化。"Flash"标识表明该模型优先考虑速度和成本效率，而非最高保真度，使其成为高批量图片生成任务的理想工作引擎——在这类场景中，快速周转比最高分辨率下的像素级完美质量更为重要。

Nano Banana 模型家族详解

"Nano Banana"这个命名源自 Google 的内部代号系统。该系列的第一个模型 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）在作为 Gemini 2.5 家族的一部分发布时，确立了快速、经济的 AI 图片生成范式。它生成 1K 图片仅需 $0.039/张（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证），使其成为 Google 产品线中最便宜的选择——适合需要基础图片生成能力、无需高级功能、且质量要求适中的开发者进行原型开发和低保真预览。

Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）代表第二代产品，提供了显著提升的图片质量、原生 4K 支持（最高 4096x4096 像素）、更好的图内文字渲染，以及更精确的提示词遵循——同时保持了使高批量生成成为可能的"Flash"速度特性。"preview"标识意味着该模型仍在持续优化中，开发者应预期行为和输出质量会定期更新。如需了解 Nano Banana 与 Nano Banana Pro 的详细对比，我们的专题分析涵盖了在质量、速度和功能维度上对生产部署决策至关重要的细微差异。

Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）位于产品线的顶端，提供最高质量的输出，具备多图合成（最多 14 张参考图片）、跨生成的卓越角色一致性，以及生产级文字渲染等高级功能。1K 图片定价为 $0.134/张（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证），约为 Nano Banana 2 的两倍，将其牢牢定位在需要最高质量的商业应用的高端细分市场。

在 Nano Banana 2 和其兄弟模型之间做选择，归结为一个直接的成本效益分析。如果你需要 4K 分辨率，Nano Banana 无论什么价格都无法提供，而 Nano Banana Pro 的 4K 图片价格为 $0.240/张，相比 Nano Banana 2 的 $0.151——Flash 变体在相同分辨率输出上便宜 37%。对于最常见的 1K 分辨率，Nano Banana 2 的 $0.067 价格恰好位于经济型 Nano Banana 的 $0.039 和高端 Nano Banana Pro 的 $0.134 之间，以前者一半的价格提供了远优于其的质量。

2026 年如何免费使用 Gemini 3.1 Flash Image

开发者关于 gemini-3.1-flash-image-preview 最常问的问题是 Google 是否提供免费层级。直接回答是：没有——不同于一些包含有限免费用量的其他 Gemini 模型，包括 Nano Banana 2 在内的图片生成模型从第一天起就需要计费账户或付费 API 访问（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证）。这对于想在投入预算前进行实验的开发者、构建学习项目的学生，或评估该模型与 DALL-E 3 或 Midjourney API 等竞品能力的小团队来说可能令人沮丧。幸运的是，有四种合法方式可以免费使用 Nano Banana 2 生成图片，每种方式在访问级别、限制和持续使用的可持续性方面有不同的权衡。如需深入了解 Gemini 图片 API 免费层级的限制，我们的专题指南全面介绍了所有 Gemini 图片模型在零成本下的可用和不可用内容。

方法 1：Google AI Studio——无需 API 访问的交互式测试

Google AI Studio（aistudio.google.com）提供了基于浏览器的 Gemini 模型测试界面，并支持通过其交互式聊天界面使用 gemini-3.1-flash-image-preview 进行图片生成。你可以输入自然语言提示词，调整温度和安全设置等参数，并直接在浏览器中查看生成的图片。这是在不编写任何代码或配置 API 凭证的情况下评估 Nano Banana 2 能力的最快方式。关键限制在于 AI Studio 是为测试和原型设计而非生产使用而设计的——没有编程式 API 端点，无法批量生成图片，而且 Google 会根据需求和你的账户状态实施不同的使用限制。对于只想在投入 API 集成之前确认 Nano Banana 2 是否能处理特定用例的开发者，AI Studio 是理想的起点。你只需要一个 Google 账户即可开始，该界面还提供了提示词历史记录、参数调优和并排模型对比等实用功能，即使你最终转向付费 API，这些功能对于提示词工程也确实有用。

方法 2：Puter.js——无需 API 密钥的真正免费图片生成

Puter.js 是一个开源 JavaScript 库，提供对包括 gemini-3.1-flash-image-preview 在内的多个 AI 模型的免费访问，可直接在浏览器中使用，无需任何 API 密钥、计费账户或注册。这听起来好得不像真的，但该服务通过聚合捐赠的计算资源和与模型提供商建立合作关系来运营。实际效果是，你只需在 HTML 中包含一个 script 标签并调用 puter.ai.txt2img() 配合你的提示词即可生成图片。限制是真实存在但对许多用例来说可以接受的：你受到基于整体服务需求变化的速率限制，4K 分辨率通常无法通过免费层级使用，并且没有正常运行时间或延迟的 SLA 保证。对于个人项目、教育实验、黑客马拉松原型，以及任何需要零成本图片生成且可以容忍偶尔减速或暂时不可用的场景，Puter.js 是目前最易获取的免费选项。实现非常简单——一个完整的工作示例只需不到十行代码，我们在下面的快速入门部分详细介绍。

方法 3：Google Cloud 新账户 $300 免费额度

Google Cloud Platform 为新账户提供 $300 的免费额度，这些额度自激活之日起 90 天内有效。由于通过 Vertex AI 的 Gemini API 调用会从你的 Google Cloud 账户计费，这些免费额度可以用于 gemini-3.1-flash-image-preview 的使用。按照 1K 分辨率 $0.067/张的官方定价，$300 的额度大约可以生成 4,478 张图片——足以进行大量原型开发、测试，甚至早期生产使用。设置过程需要创建 Google Cloud 账户、启用 Vertex AI API 并生成服务账户凭证，对于熟悉云平台的开发者大约需要 15-20 分钟。需要注意的是，注册时必须提供信用卡（Google 验证身份但不会在免费试用期间收费），并且应设置预算提醒以避免额度用完后产生意外费用。这种方法对于需要在有限评估期内获得具有生产级可靠性的真正 API 访问的初创公司和小型开发团队特别有价值，因为这些额度提供了对完整 Vertex AI 基础设施的访问，包括批处理、监控和企业安全功能。

方法 4：第三方服务商试用额度

几家转售 Gemini 模型访问权限的第三方 API 服务商为新用户提供免费试用额度。其中，laozhang.ai 提供注册奖金，让你无需立即付款即可测试 gemini-3.1-flash-image-preview。这种方式相比 Google Cloud 额度的优势在于，第三方服务商通常提供更简单的设置（通常只需一个 API 密钥，而非完整的云基础设施配置）、与现有代码库无缝集成的 OpenAI 兼容端点，以及远低于 Google 官方费率的持续定价。权衡之处在于，你在应用程序和 Google 基础设施之间增加了对第三方服务的依赖，这引入了额外的故障点。对于已经出于成本考虑在考虑第三方服务商、并希望在投入之前评估其可靠性和延迟的开发者来说，试用额度提供了零风险的入门途径。

官方定价详解（2026 年 2 月验证）

准确理解 gemini-3.1-flash-image-preview 的定价需要了解 Google 基于 Token 的计费模型，这比简单的按图片收费要复杂得多。所有 Gemini 图片生成模型都根据消耗的 Token 数量计费，不同分辨率的图片消耗不同数量的 Token。图片生成的输出 Token 费率为每百万 Token $60.00（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证），这远高于文本输出的每百万 Token $1.50——反映了生成像素数据相比文本所需的大量额外计算资源。你的文本提示词的输入 Token 费率为每百万 Token $0.25，在图片生成成本的背景下通常可以忽略不计。

Nano Banana 2 基于分辨率的定价

下表详细列出了每个支持分辨率的精确每张图片成本，根据 Google AI 定价页面（截至 2026 年 2 月 27 日）公布的 Token 消耗率计算。这些价格假设文本提示词长度适中；极长的提示词会增加边际输入 Token 成本，但在实际使用中，每张图片的输出成本占据了总费用的绝大部分。

这些定价使 Nano Banana 2 成为 Google 产品线中获取 4K AI 生成图片的最具成本效益的路径。作为对比，高端版 Nano Banana Pro API 定价详解 显示 Nano Banana Pro 1K 图片收费 $0.134/张，4K 图片 $0.240/张——在每个分辨率层级上约为 Nano Banana 2 费率的两倍。我们的 2026 年 Gemini API 完整定价指南 涵盖了所有 Gemini 模型在文本、图片和多模态方面的全面定价，适合需要跨多种模型类型进行预算规划的开发者。

Batch API：异步工作负载半价优惠

Google 的 Batch API 以异步处理（最长 24 小时交付时间）为代价，对所有图片生成定价提供 50% 的统一折扣。对于可以容忍延迟结果的工作负载——例如预生成产品图片、构建内容库，或为营销活动运行过夜批处理任务——Batch API 实际上将你的图片生成成本全面减半。

Batch API 的节省在规模化时会急剧增长。一个每月生成 10,000 张 1K 分辨率图片的生产应用，从标准处理切换到批处理后每年可节省 $3,960——这是一笔可观的成本降低，只需相对适度的工程投入即可实现。主要技术要求是构建一个提交批处理请求并轮询完成状态的任务队列系统，这增加了开发复杂度，但在 Google 的 Vertex AI 文档中有详细说明。

跨模型定价对比

为了将这些数字放在合适的背景下，以下是截至 2026 年 2 月所有三个 Nano Banana 模型变体的完整定价对比。此表代表 Google AI 的官方定价；第三方服务商定价在下一节介绍。

数据清楚地表明了价值主张：Nano Banana 2 提供了 Nano Banana 所缺乏的 4K 能力，且在同等分辨率下定价比 Nano Banana Pro 低 37-50%。对于大多数需要以合理价格大规模生成高质量图片的生产应用来说，gemini-3.1-flash-image-preview 在 Google 产品线中占据了最优的性价比位置。

最便宜的服务商：Nano Banana 2 最高可省 80%

虽然 Google 的官方定价设定了基准线，但一个蓬勃发展的第三方服务商生态系统提供了以大幅降低的费率访问 gemini-3.1-flash-image-preview 的途径。这些服务商通过以批量折扣从 Google 购买大量 API 容量，然后以低于官方费率的价格转售给开发者，同时仍保持可行的利润率。2026 年初的竞争格局推动价格大幅下降，理解价格、可靠性和功能之间的权衡对于做出明智的服务商选择至关重要。

服务商对比矩阵

下表总结了截至 2026 年 2 月寻找最便宜的 Nano Banana 2 API 服务商的开发者可用的主要选项。每个服务商均基于实际测试和社区反馈，在定价、API 兼容性、可靠性和支持质量方面进行了评估。

价格差异非常显著。在 1K 分辨率层级，laozhang.ai 每张图片收费 $0.03，而 Google 收费 $0.067——55% 的节省在规模化时迅速累积。对于每月生成 50,000 张图片的生产应用，这一差异转化为每月 $1,850 的节省（$3,350 对比 $1,500），即每年 $22,200。4K 分辨率下节省更加显著，laozhang.ai 的固定 $0.03 费率相比 Google 的 $0.151 官方价格代表了 80% 的折扣。对于应用需要高分辨率输出的开发者来说，这种定价结构使 4K 生成在经济上变得可行——通过 Google 的直接 API，这些用例的成本可能会高得令人望而却步。

总拥有成本考量

然而，原始的每张图片定价只是成本故事的一部分。严格的总拥有成本（TCO）分析必须考虑几个影响图片生成管道真实成本的额外因素。开发者时间是最常被忽视的成本——Google GenAI SDK 需要更复杂的认证设置、Vertex AI 集成和 Google Cloud 基础设施管理，而 OpenAI 兼容 API 只需简单更改 base URL 即可接入现有代码库。对于已经在使用 OpenAI 客户端库的团队（这描述了 2026 年大多数 AI 应用开发者的情况），与 laozhang.ai 等服务商集成只需更改两行代码：API 密钥和 base URL。这种简单性直接转化为节省的工程时间和降低的集成风险。

可靠性和支持代表了 TCO 的另一个关键维度。Google 的直接 API 提供由 Google Cloud 基础设施 SLA 支撑的最高可靠性保证、全面的文档和企业支持选项。第三方服务商引入了额外的网络跳转和服务依赖，这意味着即使 Google 的底层 API 正常运行，服务商端的任何中断都会阻断你的图片生成管道。这种风险的实际影响很大程度上取决于你的应用架构——实现了故障转移逻辑、可在主服务商不可用时切换到备用服务商的应用可以缓解大部分停机风险，而存在单点故障的应用则更加脆弱。对于每分钟停机都有可衡量业务影响的关键任务生产应用，在较便宜的主要服务商旁边维护 Google 直接访问作为后备，是平衡成本和可靠性的最优策略。

快速入门：5 分钟生成你的第一张图片

从定价理论转向可运行的代码，本节提供四个完整的、经过测试的实现示例，你可以将它们复制到你的项目中并立即开始生成图片。每个示例针对不同的环境和用例，从用于生产应用的官方 Google SDK 到用于零配置浏览器端生成的 Puter.js。关键的架构决策在于是直接调用 Google 的 API（需要 Google AI API 密钥，提供最大控制权）还是使用 OpenAI 兼容的服务商端点（简化了已经在使用 OpenAI 生态系统的团队的集成工作）。

使用 Google GenAI SDK 的 Python 实现(官方方法)

Google GenAI SDK 是直接与 Google API 交互的生产 Python 应用的推荐方案。你需要一个 Google AI API 密钥（可在 aistudio.google.com 生成）和通过 pip 安装的 google-genai 包。以下示例展示了从提示词到保存图片文件的完整流程，包括对响应中可能同时包含文本和图片数据的内容部分的正确错误处理。

python
from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents="Create a photorealistic image of a mountain landscape at sunset with dramatic clouds"
)


for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, 'inline_data'):
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
        print("Image saved successfully!")

这段代码使用 GOOGLE_API_KEY 环境变量进行认证（通过 export GOOGLE_API_KEY=your-key-here 设置），向 gemini-3.1-flash-image-preview 发送文本提示词，并遍历响应部分以查找和保存二进制图片数据。该模型返回多模态响应，可能包含文本描述和图片数据，因此循环检查 inline_data 属性来识别图片部分。对于生产使用，你应该在 API 调用周围添加 try-except 块来优雅地处理速率限制（HTTP 429）、内容安全拒绝（HTTP 400）和临时服务器错误（HTTP 500/503）。

通过 laozhang.ai 的 Python 实现(OpenAI 兼容端点)

对于已经在使用 OpenAI Python 客户端库的开发者，通过 laozhang.ai 集成 gemini-3.1-flash-image-preview 只需最少的代码更改。OpenAI 兼容端点接受与 GPT-4 Vision 或 DALL-E 相同的请求格式，使得在现有应用中添加 Gemini 图片生成变得轻而易举。你可以通过在 laozhang.ai 注册获取 API 密钥，注册即包含用于初始测试的试用额度。

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-laozhang-key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Generate a photorealistic mountain landscape at sunset"
    }]
)

这种方式的优雅之处在于它与现有 OpenAI 生态系统的兼容性——任何适用于 OpenAI 客户端的封装库、框架集成或中间件，只需简单更换 API 密钥和 base URL 即可使用此端点。这使得它对已经投资于 OpenAI 工具链、想要添加 Gemini 模型访问而无需重建基础设施的团队特别有吸引力。

cURL(直接 HTTP 请求)

对于快速测试、Shell 脚本，以及安装 SDK 不太实际的环境，直接 HTTP API 提供了最具可移植性的选项。以下 cURL 命令向 Google 的 API 端点发送文本提示词，并返回包含 base64 编码图片数据的 JSON 响应。

bash
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "Create a mountain landscape at sunset"}]}]}'

响应 JSON 在 candidates[0].content.parts 数组中包含图片数据，以 base64 编码字符串的形式存在，MIME 类型为 image/png。你可以使用标准命令行工具解码并保存：通过 jq 提取 base64 数据，然后使用 base64 -d 解码为二进制 PNG 文件。

Puter.js(基于浏览器，无需 API 密钥)

如果你要寻找使用 Nano Banana 2 生成图片的最简单路径，Puter.js 消除了一切入门障碍。无需 API 密钥、无需注册、无需计费账户——只需包含 script 标签并调用函数即可。这种方式非常适合快速实验、教育演示，以及无法安全存储 API 凭证的客户端应用。

html
<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
<script>
puter.ai.txt2img("A mountain landscape at sunset", {
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview"
}).then(img => document.body.appendChild(img));
</script>

这段代码加载 Puter.js 库，使用你的提示词和模型规格调用文本转图片函数，并将生成的图片元素直接附加到页面。整个实现只有六行 HTML 和 JavaScript。权衡之处在于你无法控制生成参数，分辨率有限，并且速率限制基于所有 Puter.js 用户的集体使用量而非你的个人配额。如需完整的 API 文档，包括高级参数、认证配置和批处理设置，请访问 https://docs.laozhang.ai/。

分辨率与成本优化指南

为每个图片生成请求选择正确的分辨率是使用 gemini-3.1-flash-image-preview 时最具影响力的成本优化杠杆之一。最低和最高分辨率之间的价格差异超过 3 倍（512px 的 $0.045 对比 4K 的 $0.151），这意味着不加区分地以最大分辨率生成所有图片可能使你的 API 成本增加三倍，而对于低分辨率完全足够的用例却没有任何收益。基于每张图片的实际显示环境和质量要求进行系统性的分辨率选择，可以在不对终端用户体验产生任何可见影响的情况下降低 30-60% 的成本。

分辨率选择框架

下表提供了每个分辨率层级在质量和成本之间达到最佳平衡的具体指导。关键洞察是，大多数 Web 应用显示图片的有效分辨率远低于生成分辨率——这意味着当图片只在博客文章中以 800px 宽度显示时生成 4K 纯粹是浪费。

对于典型的 Web 应用——在博客文章、产品列表和社交媒体预览中显示 AI 生成图片——1K 分辨率以 $0.067/张的价格覆盖了 80-90% 的用例，质量优秀。2K 层级适用于在高 DPI 屏幕上以大尺寸显示的首屏大图和落地页视觉素材。4K 层级应专门保留给印刷级输出、商业摄影应用，以及用户可以缩放查看全分辨率图片的场景。

批处理策略

除了分辨率优化之外，Google 的 Batch API 是最直接可用的成本降低手段——50% 的固定折扣，且无质量差异。有效利用批处理的关键在于识别管道中哪些图片不具时间敏感性。常见候选包括定时内容生成（博客文章图片、社交媒体队列）、过夜处理的产品目录更新、提前准备的 A/B 测试变体生成，以及机器学习管道的训练数据生成。实施双路径架构——时间敏感的请求走标准 API，其他一切通过 Batch API 路由——根据你的工作负载组合可以将整体图片生成成本降低 30-45%，且不影响任何生成图片的质量。

提示词工程实现成本效率

就实际用途而言，无论提示词长度如何，每张图片的成本都是固定的，但提示词质量直接影响你是在第一次尝试就获得可用图片，还是需要多次重新生成。每次失败的生成成本与成功的相同，因此通过改进提示词工程以更少的尝试次数获得可接受的结果可以带来真正的成本节省。具体、详细的提示词——包含对构图、光线、风格和主题的清晰描述——始终比模糊或含混的提示词产生更好的首次尝试结果。包含否定约束（"不含文字覆盖"、"无水印"、"非卡通风格"）有助于模型理解你不想要什么，降低生成需要重做的图片的概率。跟踪每个提示词类别的成功率并迭代表现不佳的提示词，随着时间推移可以将每张可用图片的有效成本改善 20-40%。

使用 Nano Banana 2 构建生产应用

在生产环境中部署 gemini-3.1-flash-image-preview 带来了超越快速入门部分基本 API 调用的工程挑战。该模型的"preview"标识特别重要——它意味着 Google 可能会在没有适用于正式发布模型的标准弃用通知的情况下，对模型的行为、输出质量、安全过滤器甚至 API 接口进行更改。在预览模型上构建生产系统需要采取防御性工程方法，预见并优雅地处理这些变化。

错误处理与重试逻辑

生产应用必须处理在实际使用中定期出现的几类 API 错误。速率限制错误（HTTP 429）最为常见，尤其是在使用高峰期或快速扩大生成量时。正确的响应是带有抖动的指数退避——在重试之间逐渐延长等待时间，同时添加随机因子以防止多个客户端同时触发限制时出现惊群问题。内容安全拒绝（HTTP 400，带有安全相关错误代码）发生在模型的安全过滤器标记提示词或生成输出时，这些不应使用相同的提示词重试，因为结果将完全相同。相反，应记录提示词以供审查并向用户显示友好的错误消息。临时服务器错误（HTTP 500/503）表示临时的基础设施问题，应在退避后重试，通常在 2-3 次尝试内成功。一个精心实现的重试策略可以将有效可用性从大约 95-97%（正常运行期间的原始 API 成功率）提升到终端用户的 99.5% 以上——这是令人沮丧的体验与专业用户体验之间的差距。

速率限制管理与扩展

Google 对 gemini-3.1-flash-image-preview 实施的速率限制因账户层级而异，超过这些限制会导致 HTTP 429 错误，如果不主动管理，可能会级联成糟糕的用户体验。高批量应用的推荐架构包括：一个请求队列（Redis、RabbitMQ 或云原生替代方案）用于缓冲传入的生成请求、一个以略低于 API 限制的速率处理请求的工作池，以及一个确保面向用户的请求优先于后台任务处理的优先级系统。这种架构将用户请求与 API 容量解耦，允许你接受超过即时速率限制的突发生成请求，并在一段时间内平稳处理它们。通过实时仪表板监控实际 Token 消耗与速率限制配额的对比，可以实现主动的容量管理，而非在触发限制时的被动应急。

故障转移与多服务商策略

预览模型标识引入了临时不可用或行为变化可能影响生产应用的实际风险。一个健壮的故障转移策略需要维护至少一个替代图片生成端点的集成——可以是不同的 Gemini 模型（如 gemini-2.5-flash-image，质量较低但可靠的后备）或完全不同的服务商（如 OpenAI DALL-E 3 API）。故障转移应通过自动化健康检查定期测试，而非仅配置后便遗忘。许多生产团队实施主/备服务商架构，其中主服务商（通常是最便宜或最高质量的选项）处理正常流量，系统在主服务商返回错误或超过延迟阈值时自动路由到备用服务商。这种架构增加了复杂性，但提供了生产应用所需的弹性——尤其是当图片生成是面向用户的工作流程的一部分而非后台进程时。

常见问题

Gemini 3.1 Flash Image Preview 可以通过 Google 的 API 免费使用吗？

不可以，Google 目前不通过标准 API 为 gemini-3.1-flash-image-preview 提供免费层级（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 27 日验证）。该模型需要可计费的 Google AI API 密钥或具有活跃计费的 Vertex AI 账户。这使其有别于一些包含有限免费使用的其他 Gemini 模型（如纯文本变体）。不过，如本指南前面所述，有四种合法方法可以免费访问该模型：Google AI Studio 用于交互式测试、Puter.js 用于无需 API 密钥的浏览器端生成、Google Cloud 新账户的 $300 免费额度，以及第三方服务商的试用额度。每种方法都有特定的限制——AI Studio 缺乏编程访问、Puter.js 强制执行速率限制并限制分辨率、Cloud 额度 90 天后到期、试用额度有限——但总体而言，它们为评估、原型开发和学习目的提供了大量的免费访问。对于持续的生产使用，最低成本为通过 laozhang.ai 等服务商的 $0.03/张，或通过 Google 自己的 Batch API 在 1K 分辨率下的 $0.034/张。

Nano Banana、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 之间有什么区别？

这三个名称指的是 Google DeepMind 图片生成产品线中的不同模型，各有不同的功能和定价。Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）是最初的、最快且最便宜的模型，1K 图片 $0.039/张，最大分辨率限于 1K，最适合原型开发和高批量、低保真用例。Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）是第二代，具有改进的质量、原生 4K 支持（最高 4096x4096）、更好的文字渲染和更精确的提示词遵循，1K 图片 $0.067/张——代表了大多数生产应用的最优性价比。Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）是高端选项，具有最高质量输出、支持最多 14 张参考图片、卓越的角色一致性和生产级文字渲染，1K 图片 $0.134/张。这些命名反映了被开发者社区采用的 Google 内部代号；Google 官方使用模型 ID 而非 Nano Banana 命名法。在它们之间选择时，决策通常归结为：你是否需要 4K 分辨率（排除 Nano Banana）、是否需要多图合成等高级质量特性（指向 Nano Banana Pro），还是以良好质量的成本效率为优先（Nano Banana 2 胜出）。

Nano Banana 2 与 DALL-E 3 和 Midjourney 相比如何？

2026 年 AI 图片生成 API 的竞争格局中有三大主要竞争者，各有独特优势。Nano Banana 2 在成本效率方面表现出色（1K 图片 $0.067/张，相比 DALL-E 3 标准质量的 $0.080/张），支持 DALL-E 3 不提供的原生 4K 生成，并提供该类别中最快的生成速度。DALL-E 3 通过 OpenAI API 访问，在艺术质量一致性和对复杂构图提示词的理解方面表现更佳，特别适合创意和艺术类用例。Midjourney 的 API（目前有限开放）生成的图片具有最独特的美学特征，带有许多用户偏爱的摄影质感，非常适合营销和社交媒体内容，但定价较高且编程访问有限。对于构建需要高批量、经济高效、API 优先访问的图片生成应用的开发者，Nano Banana 2 目前提供了最强的综合价值主张——尤其是通过将每张图片成本降至 $0.04 以下的服务商访问时。

我可以将 Nano Banana 2 用于商业项目吗？

可以，通过 gemini-3.1-flash-image-preview API 生成的图片可在 Google 的标准 Gemini API 服务条款下用于商业用途。这同样适用于通过 Google 直接 API、Vertex AI 和授权第三方服务商生成的图片。需要注意的关键限制包括内容安全政策（无论商业意图如何，某些类别的内容均被禁止）、"preview"模型状态（意味着 Google 可能在没有适用于正式发布模型的弃用保证的情况下更改模型的行为或可用性），以及你的特定服务商可能施加的任何附加条款。对于关键任务的商业应用，建议维护一个备用生成管道，并存储生成的图片，而非依赖将来能重新生成相同的图片，因为模型更新可能会改变相同提示词的输出。

gemini-3.1-flash-image-preview 支持哪些分辨率？

该模型支持四个分辨率层级：512px（$0.045/张，747 输出 Token）、1K 即 1024x1024（$0.067/张，1,120 输出 Token）、2K 即 2048x2048（$0.101/张，1,680 输出 Token），以及 4K 即 4096x4096（$0.151/张，2,520 输出 Token）。所有定价均来自 Google AI 定价页面（2026 年 2 月 27 日验证）。未指定尺寸时的默认分辨率为 1K，模型会根据提示词内容自动选择宽高比，除非明确约束。4K 层级特别值得注意，因为它在原始 Nano Banana 模型上不可用，且比 Nano Banana Pro 的等效 4K 输出便宜 37%，使 gemini-3.1-flash-image-preview 成为 Google 当前模型产品线中获取高分辨率 AI 生成图片最具成本效益的路径。选择分辨率时，请考虑最终显示环境——当图片只在移动屏幕上以 400px 宽度显示时生成 4K，是在浪费 Token 和金钱，而不会改善用户体验。