Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro：完整对比指南（2026）

Nano Banana 2 于 2026 年 2 月 26 日发布，其图片生成速度是 Nano Banana Pro 的三到五倍，每张图片的成本约为后者的一半。NB2 基于 Google 的 Gemini 3.1 Flash 架构构建，而非驱动 Nano Banana Pro 的 Gemini 3 Pro 架构，在实现约 95% Pro 级图片质量的同时，1K 分辨率每张图片仅需 $0.067，而 Pro 为 $0.134（Google AI 定价页面，2026 年 2 月 28 日验证）。对于大多数开发者和内容创作者而言，Nano Banana 2 是日常图片生成的更优选择——但在要求最高角色一致性和文字渲染精度的品牌关键工作中，Pro 仍然具有显著优势。

要点速览

Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 之间的差异归结为一个直观的取舍：一边是速度和成本，另一边是最高保真度。Nano Banana 2 是更新、更快、更便宜的模型，能够处理绝大多数图片生成任务，其效果与 Pro 几乎难以区分。Nano Banana Pro 则仍是追求绝对质量不可妥协时的高端之选——比如品牌标识工作、包含大量文字的图片，或者即使微小的质量差距也很重要的专业摄影级输出。

最终建议很简单：将 Nano Banana 2 作为你的默认选择，只在确实需要最高保真度时才切换到 Pro。这种策略能帮你省钱、获得更快的结果，并且在绝大多数应用场景中（包括社交媒体内容、博客配图、产品原型和应用 UI 素材）都能满足质量要求。

Nano Banana 2 与 Nano Banana Pro 有何本质区别？

理解这两个模型为何产出不同结果，需要深入了解它们的架构基础，因为速度、质量和定价方面的差异都源于同一个根本原因：各自基于的底层模型。Nano Banana Pro 是 Google 首个高端图片生成模型，于 2025 年 11 月发布，基于 Gemini 3 Pro 架构构建。这一基础赋予 Pro 完整的 Pro 模型家族推理能力，这意味着它可以更彻底地"深度思考"每个生成请求——在更深的层次上考虑空间关系、文字渲染规则和风格一致性。代价是这种更深层次的处理需要显著更多的时间和计算资源，这直接导致了更慢的生成速度和更高的 API 成本。

Nano Banana 2 于 2026 年 2 月 26 日发布，采用了截然不同的路径，基于 Gemini 3.1 Flash 架构构建。Flash 模型从底层设计就注重速度和效率，使用优化的推理路径，以牺牲少量最大能力为代价换取显著更快的处理速度。NB2 特别令人印象深刻的是，Google 成功将质量差距缩小到大约 5%——这意味着 Flash 的效率提升并没有带来你可能预期的陡峭质量下降。这是一项重要的工程成就：通过针对图片生成专门微调 Flash 架构，并融入 Pro 模型训练中的经验，Google 创造出一个能以极低计算成本捕获 Pro 几乎全部能力的模型。

两种架构之间的实际差异在边界场景中体现得最为明显。Nano Banana Pro 凭借其更深的推理流水线，在需要复杂空间理解的任务中表现出色——比如生成一个特定角色以特定姿势呈现、衣服上有准确文字的图片，其中每个细节都需要精确无误。Nano Banana 2 在大多数这类场景中表现良好，但在最苛刻的情况下，你可能会注意到角色特征稍不一致或偶尔出现文字渲染瑕疵。对于日常图片生成任务——风景、抽象概念、产品图片、社交媒体图形——两者的差异对人眼来说几乎无法感知，这就是为什么 NB2 作为大多数工作流的默认选择是合理的。

值得注意的是，两个模型共享相同的内容安全框架和 SynthID 数字水印系统，该系统会在每张生成的图片中嵌入不可见的溯源元数据。这意味着无论你选择哪个模型，都能获得相同的内容审核保护和透明度标准。从合规和治理角度来看，两个模型是可互换的——唯一的区别是性能和质量的取舍，而不是输出的安全性或归属特征。对于需要在图片生成流水线中展示负责任 AI 使用的组织来说，两个模型在内容溯源和安全过滤方面达到了相同的标准。

速度 vs 质量：真实数据

Nano Banana 2 的速度优势不是边际改进——它代表了团队处理 AI 图片生成工作流方式的变革性转变。当我们查看真实世界的生成时间时，Nano Banana Pro 通常需要 10 到 20 秒来生成一张图片，具体取决于提示词的复杂度和请求的分辨率。相比之下，Nano Banana 2 在相同条件下始终在 4 到 6 秒内交付结果。这三到五倍的速度提升意味着，之前使用 Pro 需要超过五分钟的任务——生成 20 个概念变体批次——现在使用 NB2 不到两分钟即可完成。对于快速迭代视觉概念的团队来说，这一差异从根本上改变了创意流程，让设计师在确定方向之前能够探索更多的变体。

质量对比也同样清晰，不过需要更多细微差别来充分理解。当行业基准测试和独立测试在数百个生成任务中衡量图片质量时，Nano Banana 2 始终在 Nano Banana Pro 输出质量的约 95% 范围内。然而，剩余的 5% 差距并非均匀分布在所有图片类型中。对于照片级真实图片，差距更小——通常只有 2-3%。对于包含大量文字元素的图片、多次生成中的角色一致性，或高度详细的技术插图，差距可能扩大到 8-10%。这意味着你实际体验到的质量差异在很大程度上取决于你生成的内容，而对于占商业图片生成工作量大部分的类别，实际差异可以忽略不计。

用具体数字来说明，考虑生成 1,000 张图片的批次——这是中等规模内容运营的典型月度生成量。使用 Nano Banana Pro 平均每张 15 秒，该批次顺序生成大约需要 4 小时 10 分钟（并发请求可以更快，但 API 成本不变）。使用 Nano Banana 2 平均每张 5 秒，同样的批次大约 1 小时 23 分钟完成——节省近 3 小时的实际时间。这不仅仅是便利性的提升；这意味着你的内容管线可以在相同的生产窗口内发布三到五倍的视觉内容，或者你的开发团队可以在冲刺周期中更快地迭代 AI 生成的素材。

生产工作流的影响值得明确阐述。如果你运营一个生成产品生活方式图片的电商平台，从 Pro 切换到 NB2 意味着你可以在三分之一到五分之一的时间内生成相同数量的图片，成本降低一半，而你的客户不会注意到任何质量差异。内容营销团队制作社交媒体视觉内容时，现在可以在相同的时间窗口内生成和迭代两倍数量的创意概念。对于将图片生成集成到产品中的应用开发者来说，NB2 的速度意味着终端用户体验更低的延迟，并且能够在不扩展基础设施的情况下服务更多并发请求。唯一值得使用 Pro 的质量优势来换取其速度和成本溢价的工作流是品牌标识素材、大量排版设计，或者客户或利益相关者明确要求最高保真度输出的任何场景。

完整定价详解（2026 年 2 月）

两个模型的定价结构都遵循 Google 基于 token 的计费系统，但将 token 成本转换为每张图片的实际成本是大多数对比文章做得不够的地方。以下是完整的定价全景，直接从 Google AI 定价页面验证，验证日期为 2026 年 2 月 28 日。对于输入 token（你发送的文本提示词），Nano Banana 2 每百万 token 收费 $0.25，而 Nano Banana Pro 每百万 token 收费 $2.00——仅输入成本 NB2 就便宜 87.5%。对于输出图片 token，NB2 每百万 token 收费 $60.00，Pro 为 $120.00，实现 50% 的成本降低。当你将这些 token 价格转换为每个可用分辨率的实际每张图片成本时，节省变得具体且可用于预算规划。

在 1K 分辨率（1024 像素），这是网页和社交媒体内容最常用的分辨率，Nano Banana 2 每张图片 $0.067，而 Nano Banana Pro 每张 $0.134——正好节省 50%。提升到 2K 分辨率（2048 像素），适用于高质量博客内容和演示文稿，NB2 每张 $0.101，而 Pro 每张 $0.134，节省 24.6%。在高端 4K 分辨率（4096 像素），用于印刷品质输出和大型显示设备，NB2 每张 $0.151，而 Pro 每张 $0.240，节省 37.1%。此外，Nano Banana 2 还提供 512 像素分辨率选项，每张仅 $0.045——这是 Nano Banana Pro 完全不支持的分辨率档位，非常适合缩略图生成、预览图片和其他较小尺寸完全够用的场景。有关 Pro 各档位的详细定价分析，请参阅我们的 Nano Banana Pro 定价详解。

批处理模式定价是节省变得更加显著的地方。两个模型都支持批处理——一种异步模式，你可以批量提交请求并在稍后接收结果——标准定价打五折。Nano Banana 2 在 1K 分辨率的批处理模式下，每张图片成本降至仅 $0.034，而同分辨率批处理模式下 Pro 为 $0.067。这意味着使用 NB2 批处理模式比使用 Pro 标准定价便宜 75%。对于每月生成数千张图片的大批量运营，成本差异非常可观：以 1K 分辨率生成 10,000 张图片，NB2 标准定价为 $670，Pro 标准定价为 $1,340。将 NB2 切换到批处理模式，该成本降至 $340——相比 Pro 标准定价每月节省 $1,000。第三方 API 提供商如 laozhang.ai 可以通过聚合需求提供额外的成本节省，为两个模型提供具有竞争力的每张图片费率。

逐项功能对比

除了速度、质量和定价之外，两个模型在几个技术能力上也有差异，这可能会根据你的具体使用场景影响你的选择。两个模型共享一组核心特性——它们都支持 Google 网页和图片搜索集成，用于将生成的图片与真实世界参考相关联，都提供思考模式（minimal 和 high）来控制生成过程的深度，并且都对所有生成的图片应用 SynthID 水印以进行内容溯源跟踪。两个模型在 Google AI Studio 的免费档都不可用，因此无论选择哪个模型，API 访问都需要付费计划。

差异体现在每个模型能处理的细节上。Nano Banana 2 支持四种分辨率选项（512px、1024px、2048px 和 4096px），让你能更灵活地将输出分辨率匹配到实际需求，而 Nano Banana Pro 仅提供三种选项（1024px、2048px 和 4096px）。在风格和主体引导的参考图片方面，NB2 支持每次请求最多 10 个对象参考和 4 个角色参考，而 Pro 为 6 个对象参考和 5 个角色参考。这意味着 NB2 在基于对象的风格化方面给你更大的灵活性，而 Pro 在角色参考容量上略有优势——这与 Pro 在角色一致性方面的优势相吻合。两个模型都通过相同的 Gemini API 端点访问，使用不同的模型 ID 字符串，这使得在它们之间切换就像更改 API 调用中的一个参数那样简单。

如果你计划通过 Google 面向消费者的 Gemini 应用而非 API 来使用这些模型，了解包含图片生成访问权限的订阅计划是值得的。免费档提供基础模型的有限生成。Google AI Pro 每月 $19.99 提供更高配额和优先处理，而 Google AI Ultra 每月 $49.99 解锁最大生成限制和 4K 分辨率支持。对于 API 用户，这些订阅档位不太相关，因为计费纯粹基于使用量，但对于评估选项的普通用户来说，这些是重要的背景信息。

一个值得额外关注的功能对比是，每个模型如何处理纯文生图之外的图片编辑和转换任务。Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 都支持图生图工作流，即你提供一张现有图片作为输入，同时附带描述所需修改的文本提示词。这使得风格迁移、背景替换、对象添加或移除，以及带有 AI 增强的图片放大等使用场景成为可能。在这些编辑场景中，两个模型之间的质量差距往往比纯生成任务更小，因为输入图片已经提供了大量的结构引导，减轻了模型推理流水线的负担。这使得 NB2 在图片编辑工作流中成为特别强大的选择，其速度优势真正得以发挥——以每次 4-6 秒迭代多次编辑，而 Pro 需要 10-20 秒，意味着你可以快三到五倍地探索编辑方向，这对于依赖 AI 辅助图片处理完成日常工作的设计师和内容创作者来说，意味着显著更高效的创意工作流。

通过 API 使用两个模型

Google 方案最实际的优势之一是，两个模型共享相同的 API 端点和请求格式，使得在它们之间切换或构建基于任务需求将请求路由到不同模型的逻辑变得极其简单。两个模型的 API 端点都是 Gemini generateContent 端点，调用 NB2 和 Pro 的唯一区别是 URL 中指定的模型 ID 字符串。以下是一个完整的 Python 工作示例，演示如何使用每个模型生成图片，你可以直接复制到项目中立即使用。如果你需要 Pro 模型 API 设置的更详细指南，包括身份验证和错误处理，请查看我们的 Nano Banana Pro API 完整设置指南。

python
import google.generativeai as genai
import base64


genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# --- Nano Banana 2 (Fast + Affordable) ---
nb2_model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-flash-image-preview")
nb2_response = nb2_model.generate_content(
    "Generate a photorealistic image of a modern coffee shop interior "
    "with warm lighting and plants",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

# Save the NB2 image
for part in nb2_response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("nb2_output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))

# --- Nano Banana Pro (Maximum Quality) ---
pro_model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
pro_response = pro_model.generate_content(
    "Generate a photorealistic image of a modern coffee shop interior "
    "with warm lighting and plants",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE", "TEXT"],
    )
)

# Save the Pro image
for part in pro_response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("pro_output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))

两个模型还支持控制生成过程的高级参数。thinkingMode 参数让你可以在 "MINIMAL"（更快、质量较低）和 "HIGH"（更慢、质量更高）处理深度之间选择，为你在每个模型内部提供对速度-质量取舍的额外控制。对于设置了 "HIGH" thinkingMode 的 Nano Banana 2，你获得的生成质量接近 Pro 的标准输出，同时仍然受益于基于 Flash 的速度优势——通常在 6-8 秒内完成，而不是 NB2 通常的 4-6 秒，但仍然显著快于 Pro 的 10-20 秒基准线。

将现有代码从 Nano Banana Pro 迁移到 Nano Banana 2 在大多数实现中真的只需改一行代码。如果你当前使用 gemini-3-pro-image-preview 作为模型 ID，只需将其替换为 gemini-3.1-flash-image-preview，你现有的提示词、分辨率设置和输出处理代码将完全相同地工作。响应格式相同，图片数据编码相同，内容安全过滤器在相同的策略下运行。这使得在两个模型之间进行 A/B 测试变得简单——你可以用同一个提示词通过两个模型运行来比较特定用例的结果，然后再做出完全迁移的决定。对于分辨率选择和参考图片等更高级的使用场景，你可以在生成配置中传递额外参数，但核心 API 结构保持一致。

bash
# Quick test with curl
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "A serene mountain landscape at sunset"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE", "TEXT"]
    }
  }'

AI 图片生成的 5 种省钱策略

AI 图片生成的成本在规模化时会迅速累积，了解所有可用的杠杆可能意味着可持续运营和预算超支之间的差别。除了简单地选择更便宜的模型之外，还有几种策略可以显著地复合你的节省。这些优化技巧适用于无论你每月生成数百张还是数十万张图片的情况，即使只实施其中两三项，也能将你的实际每张图片成本比天真的方法（以标准定价使用 Pro 并选择最高分辨率）降低 60-80%。

对非紧急请求使用批处理模式。 最具影响力的单一成本优化是批处理，它可以将每张图片成本降低一半，无论你使用哪个模型。批处理模式通过异步提交请求来工作——你批量发送生成请求，稍后而非实时收到结果。对于任何不需要即时结果的工作流——比如过夜生成产品图片、提前创建内容日历或建立素材库——批处理模式应该是你的默认选择。使用 Nano Banana 2 的批处理模式在 1K 分辨率下，每张图片仅需 $0.034，这比 Pro 的标准定价便宜 75%。有关所有批处理配置的详细定价，请参阅我们的批处理定价详解指南。

将分辨率匹配到实际显示尺寸。 许多团队默认选择最高可用分辨率，而不考虑图片实际显示的位置。以 400 像素宽度显示的社交媒体缩略图不需要以 4K 分辨率生成。通过选择 NB2 的 512px（$0.045）或 1K（$0.067）而非 4K（$0.151），你可以将每张图片成本降低 56-70%，同时在显示尺寸下交付看起来完全相同的输出。经验法则很简单：以显示分辨率的 1.5-2 倍生成，而不是最大可用分辨率。如果你一直在过度指定分辨率，仅此一项就可以将月度成本降低 30-50%。

利用第三方 API 提供商。 像 laozhang.ai 这样的服务聚合了许多用户的需求，提供比直接通过 Google API 更低的每张图片定价。这些提供商处理 API 密钥管理、请求路由和账单整合，通常以折扣价提供 NB2 和 Pro 的访问。对于想要探索最便宜的 Nano Banana 2 API 选项的团队，第三方提供商值得评估，特别是如果你在大批量生成中，即使每张图片的微小节省也会累积为每月显著的差额。你可以在 images.laozhang.ai 上测试图片生成能力，然后再选择提供商。

将请求路由到正确的模型。 与其对所有请求使用单一模型，不如构建路由逻辑，将每个请求发送到该特定任务最具成本效益的模型。对 90% 速度和成本最重要的请求（社交媒体、博客、缩略图、原型）使用 NB2，只对 10% 真正需要最高质量的请求（品牌素材、文字密集图片、有严格质量要求的客户交付物）路由到 Pro。这种混合方法可以捕获 Pro 几乎所有的质量优势，同时将平均每张图片成本保持在接近 NB2 的定价水平。一个简单的实现方式是在内部 API 中添加一个"质量等级"参数，根据预期用途自动选择模型。

谈判批量定价。 如果你每月生成超过 50,000 张图片，你很可能有资格获得 Google 的批量定价档位，这可以提供超出标准公布价格的额外折扣。联系 Google Cloud 销售团队讨论 AI 服务的承诺使用折扣（CUD），通常以最低月度消费承诺换取 20-40% 的额外节省。结合批处理模式和分辨率优化，批量定价可以将 NB2 的实际每张图片成本降至 $0.02 以下——使得 AI 图片生成在许多使用场景中比付费图库订阅更便宜。

为说明这些策略如何复合作用，考虑一个真实场景：一个每月生成 10,000 张社交媒体图片的营销代理商。使用 Nano Banana Pro 标准 1K 定价，月成本为 $1,340。切换到 NB2 的 1K 标准定价，降至 $670——已经节省 50%。对不需要实时交付的 80% 图片添加批处理模式，混合成本降至约 $402（80% 按 $0.034 批处理 + 20% 按 $0.067 标准）。现在考虑到其中一半图片只需要 512px 分辨率用于社交媒体缩略图，成本进一步降至约每月 $330。这代表相比原始 Pro 定价降低了 75% 的成本，同时交付的图片在社交媒体受众看来完全无法区分。关键要点是没有单一优化本身是变革性的，但将多种策略叠加在一起产生的累积节省是惊人的，可以从根本上改变大规模 AI 驱动内容创作的经济模式。

应该选择哪个？决策框架

在 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 之间做选择不应该很复杂，而且对大多数用户来说答案很明确：将 Nano Banana 2 作为你的默认模型，只有在有特定、合理的理由时才切换到 Pro。这不是那种"两个模型各有优势，你应该仔细评估"的建议——这是一个明确的默认值加上定义良好的例外情况。Nano Banana 2 更便宜、更快，对于绝大多数常见图片生成任务产出的结果与 Pro 在视觉上无法区分。5% 的质量差距在基准测试中可以衡量，但在真实世界的输出中很少能感知到，特别是在网页显示分辨率下。

Nano Banana Pro 仍然是更好选择的特定场景范围较窄但有意义。如果你生成的图片包含大量文字元素——餐厅菜单、活动海报、标牌、带有可读文字的信息图表——Pro 更出色的文字渲染引擎会产出明显更准确的结果。如果你创建一系列以同一角色为主题的图片（如品牌吉祥物或漫画系列中反复出现的人物），需要在数十次生成中严格保持面部特征、身体比例和服装细节的一致性，Pro 更深的推理流水线处理这些更加可靠。如果你为明确指定了"最高质量"要求的客户或利益相关者制作最终交付物，Pro 提供了你正在使用最强能力选项的安心感，即使实际差异很小。

对于评估这些模型用于生产部署的企业团队，决策框架扩展到包括纯图片质量之外的运营考虑。NB2 更快的生成时间意味着面向用户的应用有更低的 p95 延迟，这直接影响用户体验指标。其更低的每张图片成本意味着更可预测和更低的基础设施支出，这对财务规划和利润分析很重要。其更高的吞吐量意味着在需求高峰期更少的 API 容量限制。这些运营优势与成本节省复合，使 NB2 成为任何大规模服务终端用户的应用的明确选择——无论是生成产品图片的电商平台、提供 AI 辅助创作的设计工具，还是生成个性化视觉内容的营销自动化系统。

许多生产团队采用的一种实用实施模式是我们所说的"分层生成"方法。在这种架构中，你在两个模型前面维护一个路由层，根据质量需求对传入的生成请求进行分类，并自动将它们分配给适当的模型。例如，你可以将社交媒体自动化管线的请求标记为"标准质量"并专门路由到 NB2，而品牌设计团队的请求进入审核队列，设计师可以在 NB2（用于快速探索）和 Pro（用于最终输出）之间选择。这种方法完全消除了"应该选择哪个模型"的二选一决策——你战略性地使用两个模型，让每个模型处理它最适合的工作负载。实施分层生成的团队通常报告相比专门使用 Pro 节省了 40-60% 的成本，同时对真正需要最高质量的任务子集维持了最高质量输出。关键洞察是，决策不在于哪个模型总体更好，而在于将每个生成任务匹配到为该特定用例提供最佳价值的模型。

常见问题

Nano Banana 2 比 Nano Banana Pro 好吗？

对于大多数使用场景，是的。Nano Banana 2 提供约 95% 的 Pro 图片质量，同时速度快 3-5 倍，每张图片便宜 50%。对于社交媒体内容、博客配图、产品原型和应用 UI 素材等常见任务，输出质量的实际差异几乎无法感知。Pro 仍然是更好的选择，特别是对于需要最高文字精度的品牌关键工作、多次生成中的严格角色一致性，或者客户明确要求最高保真度输出的场景。一般建议是将 NB2 作为默认选择，仅在 NB2 无法满足特定质量要求时才切换到 Pro。

NB2 发布后还能使用 Nano Banana Pro 吗？

可以，Nano Banana Pro 仍然完全可用并受支持。虽然 Nano Banana 2 正在取代 Pro 成为面向消费者的 Gemini 应用（跨免费版、Pro 和 Ultra 订阅档位）中的默认图片生成模型，但 Pro 仍然可以通过 API 使用模型 ID gemini-3-pro-image-preview 访问。Google AI Pro（$19.99/月）和 Ultra（$49.99/月）订阅者也保留对 Pro 的访问权限，用于专业级任务。Google 尚未宣布 Nano Banana Pro 的任何弃用时间表，因此你可以放心地继续将其用于生产工作负载。许多团队正在采用混合方式——大部分生成任务使用 NB2，同时保留 Pro 用于质量要求严格且值得付出溢价的工作流。

NB2 和 Pro 的定价差异是多少？

在 1K 分辨率下，NB2 每张图片 $0.067，Pro 为 $0.134——节省 50%。在 2K 分辨率下，NB2 为 $0.101，Pro 为 $0.134（节省 25%）。在 4K 下，NB2 为 $0.151，Pro 为 $0.240（节省 37%）。NB2 还提供 Pro 不支持的独特 512px 选项，每张 $0.045。两个模型都以标准定价五折提供批处理模式，这意味着 NB2 在 1K 的批处理价格仅为每张 $0.034——比 Pro 标准定价便宜 75%。所有定价均在 2026 年 2 月 28 日从 Google AI 定价页面验证。

如何在代码中从 Pro 切换到 NB2？

切换只需更改一行代码。将 API 调用中的模型 ID 字符串 gemini-3-pro-image-preview 替换为 gemini-3.1-flash-image-preview。两个模型之间的 API 端点、请求格式、响应结构和内容安全策略完全相同，因此不需要其他代码更改。你现有的提示词、分辨率设置和输出处理无需修改即可工作，使得在完全迁移之前使用同一提示词对两个模型进行 A/B 测试变得简单。

应该用哪个模型处理图片中的文字？

当图片包含需要准确渲染的大量文字时，Nano Banana Pro 是更好的选择——比如标牌、标签、菜单，或者观看者会仔细阅读的任何文字。Pro 更深的推理流水线更一致地处理字形形成、间距和对齐，产生更少的文字渲染伪影。对于文字是装饰性的、背景性的或非主要元素的图片，Nano Banana 2 以更低的成本和更快的速度产出可接受的文字质量。如果文字精度对你的使用场景至关重要，建议在做决定之前用你的特定提示词测试两个模型，因为差距会随字体风格、文字长度和图片复杂度而变化。