Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) API 评测：从参数到落地，我替你踩了坑

Google 昨晚发了 Gemini 3.1 Flash Image Preview，内部代号 "Nano Banana 2"。

名字听着像玩具，但在多模态 API 的圈子里，这其实是个搅局者。我第一时间扒了文档，并在 Nano Banana AI 做了实测。这篇文章不聊虚的，直接从 参数规格、API 接入、成本算账 和 避坑指南 四个维度，帮你判断这个模型值不值得接。

核心参数对比

先看它在目前生图模型里的定位。对标的是 OpenAI 的 DALL-E 3 和 Midjourney（虽然 MJ 没有官方 API）。

维度	Gemini 3.1 Flash Image	GPT-4o (DALL-E 3)	Midjourney v6
生图速度	< 10s (实测 8s)	~15s	~45s (Fast)
原生分辨率	2048x2048 (2K)	1024x1024	1024x1024 (Up to 2K)
文字渲染	优 (原生支持)	良	差 (经常拼错)
多轮修改	支持 (Context Aware)	支持	不支持 (重绘)
输入价格	$0.50 / 1M	$5.00 / 1M	-

三个关键差异：

价格屠夫。输入价格是 GPT-4o 的 1/10。对于需要大量 Prompt 工程或者 RAG 上下文的场景，成本直接降维打击。
原生 2K。不需要额外的 Upscale API 调用，直接输出就是 2048px，省了一笔后处理的钱和时间。
Latency。8 秒出图，意味着它可以勉强挤进 "Real-time" 交互的及格线（比如即时通讯里的表情包生成），而 MJ 的 45 秒只能做离线任务。

API 接入实战

Google 的 SDK 依然是 Python 优先。以下是基于 google-generativeai 库的最小可行性代码 (MVP)。

基础调用

import google.generativeai as genai
import time

# 配置 API Key
genai.configure(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

# 初始化模型
model = genai.GenerativeModel('gemini-3.1-flash-image-preview')

# 记录开始时间
start = time.time()

try:
    response = model.generate_content(
        contents=["一张赛博朋克风格的海报，霓虹灯写着 'HELLO WORLD'"],
        generation_config={
            "response_mime_type": "image/jpeg",
            "aspect_ratio": "1:1" 
        }
    )
    
    # 获取图片数据
    if response.parts:
        img_data = response.parts[0].inline_data.data
        # save_image(img_data) ...
        print(f"耗时: {time.time() - start:.2f}s")
        
except Exception as e:
    print(f"调用失败: {e}")

多轮一致性 (Consistency)

这是 Flash Image 最大的卖点。你可以像聊天一样修改图片，而不用担心主角换人。

chat = model.start_chat(history=[])

# 第一轮：生成主角
response1 = chat.send_message("生成一个穿着红色卫衣的滑板少年")
img1 = response1.parts[0].inline_data

# 第二轮：修改背景（保持主角不变）
response2 = chat.send_message("让他做一个跳跃动作，背景换成雪山")
img2 = response2.parts[0].inline_data

注意：多轮对话会消耗更多的 Context Token，虽然 Flash 的 Context 很便宜，但累积起来也是成本，建议在生产环境限制轮数（比如最多 5 轮）。

实际表现与算账

跑分没用，我用真实业务场景测了一组数据。

Prompt: "Red gift box background, text 'BIG SALE' in center, white bold font."
结果: 文字拼写完全正确，甚至自带了投影效果。
成本: 约 0.002 美元/张。对比设计师的人力成本，基本可以忽略不计。

场景二：文章配图 (考察语义理解)

Prompt: "A glass apple filled with gears." (透明物体逻辑)
结果: 玻璃折射率正确，齿轮没有穿模。
耗时: 8.2s。

算一笔账：

假设你做一个 AI 头像生成的小程序，每天 10,000 DAU，每人生成 5 张图。

使用 GPT-4o: 约 $500 / 天 (按 Input Token + Image cost 估算)
使用 Gemini 3.1 Flash: 约 $50 / 天

一个月下来能省出一辆车。

避坑指南 (Known Issues)

虽然参数很香，但在实际接入中我也踩了几个坑，提前同步给大家：

Prompt 敏感度。Flash 模型对 Prompt 的顺序很敏感。重要的描述（比如文字内容）必须放在最前面。如果放在最后，有 30% 的概率被忽略。
并发限制 (Rate Limit)。Preview 版本的 QPS 限制比较严。如果你准备上生产，务必做好 fallback 策略或者申请提高配额。
安全过滤 (Safety Filter)。Google 的安全策略比 OpenAI 还保守。稍微涉及一点 "skin" 或者 "violence" 的描述（哪怕是卡通风格）都可能直接返回 FinishReason.SAFETY。建议在 API config 里把 safety settings 调到 BLOCK_ONLY_HIGH。

总结与选型建议

什么情况选 Gemini 3.1 Flash?

穷：对成本极度敏感的 C 端应用。
快：需要 <10s 反馈的实时交互场景。
准：需要生成带文字的海报、Logo。

什么情况继续用 Midjourney?

美：对艺术风格、光影质感有极致要求，且不介意等待的场景（如游戏原画、电影概念图）。

为了方便大家验证，我把这套 API 封装到了一个测试站里，不用配环境，直接去跑一下 Prompt 看看效果：
👉 在线调试环境：Nano Banana AI

建议先去这上面试一下你的 Prompt 能不能跑通，再决定要不要切 SDK。

posted @ 2026-02-27 13:39 147API 阅读(12) 评论(0) 收藏举报

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