Nano Banana 2.1 上线：价格减半、默认开启思考模式，并引发一场 Reddit 争论

在 Google 发布 Nano Banana 2.1 两天后，这款模型就已经被排名、被测试、被赞扬、也被骂声包围。Google 自家的模型卡片声称它在所有公布的测试中都击败了 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。而 r/Bard 上的一个帖子则称它是一个无视指令的模型。两个阵营看的是同一份发布，分歧归结到大多数人还没碰过的三个设置：思考等级、分辨率档位和输入价格。

本指南将带你了解 2026 年 10 月 6 日实际发生了什么变化、新定价覆盖了什么又不覆盖什么、Reddit 和 X 上最热闹的帖子在反应什么，以及如何自己运行这个模型。所有数字都来自 Google 的文档或我们本周在 Atlas Cloud 上的运行结果，所以你可以查证。

使用 Nano Banana 2.1 在 Atlas Cloud 上以 2K、默认思考生成，一次成功。海报上的每个字都与提示词一致。

关键要点

• Nano Banana 2.1 于 2026 年 10 月 6 日正式可用，运行在 Gemini 3.6 Flash 上，并取代 Nano Banana 2 成为 Google 推荐的 Flash 级图像模型。
• Gemini API 中的 1K 和 2K 图像价格大约减半，而输入 token 价格上涨三倍，0.5K 输出档位被移除。
• 思考默认开启，等级为 medium。降到 minimal 可提升速度，升到 high 可应对密集排版。
• 免费 Gemini 应用用户仍可使用 Nano Banana 2。在那里使用 2.1 需要付费 Google AI 套餐，且 API 没有免费层。
• Atlas Cloud 上的Nano Banana 2.1 系列提供文本转图像、编辑和参考转图像端点，配有 playground 和一个 API key。

Nano Banana 2 到 Nano Banana 2.1 有何变化

简单来说：同样的产品位置，全新的引擎。Nano Banana 2 于 2026 年 2 月以 Gemini 3.1 Flash Image 的形式发布。Nano Banana 2.1 保留了 Flash 定位，但根据 DeepMind 模型卡片，它构建在 Gemini 3.6 Flash 之上，知识截止日期为 2026 年 3 月。Google 的 API 文档将其列为 Gemini 3 Pro Image 的高效对应版本，而后者仍然是 Nano Banana Pro。

文档中记录的变化可以归纳为六条：

• 输出支持 1K、2K 和 4K，默认 1K。Nano Banana 2 提供的 512 像素档位不再支持。
• 修复了 2K 和 4K 下 1:4、4:1、1:8 和 8:1 宽高比的拼接伪影。
• 改善了文字渲染和信息图布局精度。
• 多图像融合，最多支持 14 张参考图像，可保持最多 4 个角色和 10 个物体一致。
• 基于 Google Web Search 和 Google Image Search 的接地。
• 可配置思考等级为 minimal、medium 或 high，默认 medium。

Google 自家的评估数字正是那些头条宣称的来源。在模型卡片的人类偏好测试中，开启思考的 2.1 在整体文本转图像偏好上得分 1050，而 Nano Banana 2 为 990，Pro 为 935。差距最大的是多角色一致性，2.1 取得 1106，对比 978 和 1011。基于遮罩和墨迹的编辑从 965 提升到 1049。信息图事实性以比率而非 Elo 分数衡量，从 0.179 提升到 0.521。

这张图表旁边需要注明两点。这些是 Google 在 Google 的提示词集上对 Google 模型的评估，发布时还没有独立实验室复现过。而且同一张卡片也列出了仍然会出错的地方：1K 下模糊的小字、"并非总是完美"的角色一致性、遮罩编辑中部分指令遵循，以及偶尔的缓慢或超时。等到 Reddit 部分到来时，请记住这些。

如何在 Atlas Cloud 上使用 Nano Banana 2.1

本文顶部的那张海报是在 Atlas Cloud 的 Nano Banana 2.1 文本转图像 playground 中一次生成、2K 分辨率、没有重试。

方法一：在 playground 中运行

打开 Nano Banana 2.1 文本转图像 playground 并登录。表单有一个提示词框、一个从 auto 到 8:1 和 1:8 共十五个选项的宽高比选择器、一个 1k、2k 和 4k 的分辨率切换、一个思考等级选择器，以及两个用于 Web Search 和 Image Search 的接地开关。

1. 粘贴提示词。把你想渲染的任何文字都拼写清楚，如果需要大写就写大写。
2. 选择分辨率。Run 按钮会随你切换档位更新价格估算，所以你在确认前就能看到成本。
3. 第一次运行时让思考保持默认，然后按 Run。本周我们的 1K 运行从点击到出现 Completed 标签大约在 15 到 40 秒之间，Request History 标签页会保留每个结果 14 天。

区域编辑通过 Nano Banana 2.1 编辑端点运行。通过 URL 添加源图像或上传，然后描述应该改变的那一件事，并说明其他一切保持不变。该端点页面还记录了 Google 卡片评分的遮罩式路线：上传前用醒目的颜色在输入图像上圈出或涂鸦该区域，然后描述变化。

我们在文本转图像端点刚刚生成的一个街景上采用了纯提示词路线，要求把蓝色的 OPEN LATE 招牌改成 SUSHI BAR，结果回来的还是同一位女性、自行车、雨和红色的 RAMEN BAR 招牌，只有那一块招牌被改写。

方法二：三步调用 API

第 1 步：获取你的 API key。 在 Atlas Cloud 控制台创建一个 key，并将其保存在环境变量中，而不是放在客户端代码里。

第 2 步：查看 API 文档。 端点、参数和认证都在 API 文档中。

第 3 步：发出你的第一个请求。 提交任务：

plaintextCopy
1curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage \
2  -H "Content-Type: application/json" \
3  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
4  -d '{
5    "model": "google/nano-banana-2.1/text-to-image",
6    "prompt": "Photorealistic photograph of a Swiss-style typographic poster on a concrete wall at golden hour, bold headline reading LIGHT AND GRID, subheading International Design Week, 12 to 18 October, one yellow banana silhouette, generous white space",
7    "aspect_ratio": "16:9",
8    "resolution": "2k",
9    "thinking_level": "medium"
10  }'

响应会返回一个 prediction ID。轮询它直到状态显示 completed：

plaintextCopy
1curl https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/<prediction_id> \
2  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

如果你要从 Nano Banana 2 迁移，有三个字段会变化。model 字符串移到 2.1 路径。resolution 值为 1k、2k 和 4k，没有 512 像素选项。而 thinking_level 是一个新的旋钮，默认 medium，所以如果你的流水线是为 Nano Banana 2 的延迟调优的，就显式传入 minimal。两个接地标志 enable_web_search 和 enable_image_search 是可选的，默认关闭。

其他一切，包括 header、提交并轮询的循环和 key，在 Atlas Cloud 上都是相同的，这正是统一 API 的意义：编辑端点和 Nano Banana Pro 用不同的 model 字符串响应同样的调用。关于 2.1 之前的请求结构，我们的 Nano Banana 2 指南仍然适用。

Nano Banana 2.1 定价：半价说法成立于何处

"半价"对于人们最先读到的那一行是真的，但对另外两行有误导性。Gemini API 定价页面对 2.1 图像输出收费为每百万 token 30 美元，而一张 1K 图像消耗 1,120 token。换算下来是每张 1K 图像 $0.0336，而 Nano Banana 2 为 $0.067。一张 2K 图像从 $0.101 降到 $0.0504。到这里为止，是半价。

4K 就不是了。Google 的脚注把一张 4K 图像定为 3,780 token，即 $0.113，低于 $0.151。这是 25% 的降幅，不是 50%。几篇发布当天的文章印了 4K 的 $0.0756，那需要 2,520 token，而这个数字只出现在 Nano Banana 2 的脚注中。相信 Google 页面上的 token 数学，而不是四舍五入的头条数字。

输入侧则朝相反方向移动。文本、图像和视频输入从每百万 token $0.50 涨到 $1.50，是 Nano Banana 2 费率的三倍。文本和思考输出从 $3 涨到 $7.50。由于思考 token 按该输出费率计费，而 Google 没有公布给定图像使用多少思考 token，所以在默认 medium 等级下，一张 1K 图像的成本会略高于 $0.0336。一位开发者 10 月 7 日发布在 DEV Community 上的同提示词测试记录到，medium 下每张图像使用 550 到 1,383 个思考 token，这增加的不到一分钱，但带有十四张输入图像、参考密集的编辑会更明显地感受到输入涨价，而非输出降价。

Gemini API 中 2.1 没有免费层。在 Gemini 应用中，Google 的图像生成页面把 Nano Banana 2 列在 Free 计划下，而把 2.1 保留给 Google AI Pro、Plus 和 Ultra 订阅者，每日限额 Google 尚未公布具体数字。Nano Banana 2 Lite 这个仅支持 1K 的兄弟型号，输入仍按每百万 token $0.25 计费，每张 1K 图像同样是 $0.0336，所以对于长提示词的高量 1K 任务，它仍是更便宜的选择。

目前 Reddit 对 Nano Banana 2.1 的看法

Google 在 X 上用一句关于"视觉设计、遮罩编辑和主体一致性方面的显著飞跃"的话介绍了这款模型，那条帖子一天之内就超过五千个赞。回复和各个子版块沿一条可预测的断层线分裂：发布成果的人与发布失败提示词的人。

展示一侧是真实的。到 10 月 8 日，r/GeminiAI 上最大的 2.1 帖子是一个图集帖，标题为"Nano Banana 2.1 goes crazy"，半天就吸引了超过 130 条评论。在 X 上，一位创作者做了一个他们称之为"巨大世界中的小人"的测试，分享了四帧画面，微型探险者被牙刷的波浪卷住、在购物车下、在钟表机构里、在地毯纤维之间。

图片由 Christopher Fryant 拍摄，作为 Nano Banana 2.1 的首次测试分享于 X，2026 年 10 月 6 日。

抱怨一侧只有一个主题：指令遵循。r/Bard 上一个标题为"Nano Banana 2.1 - Ignores instructions"的帖子认为该模型已被"大幅降级"为一个覆盖具体指令的通才。r/GeminiAI 上的第二个帖子称该模型"完全聋了"，并担心这次更新会被推到 Pro 上。第三个帖子形容它"对空白区域非常不满"，用提示词从未要求的家具和背景填充空白区域。更小的帖子质疑为什么一个号称更便宜的模型每张图像消耗的 Gemini 应用配额反而更多，r/FluxAI 发布了一个重复编辑的对比，结果偏向 FLUX 3。

独立排行榜落在两个阵营之间。Arena 的众投榜在发布当天将 2.1 排在多图像编辑第四、文本转图像第五、图像编辑第六，落后于 GPT Image 2.5 双雄，Arena 称后者是相较 Nano Banana 2 的大幅跃升。

排行榜图形由 Arena 发布于 X，2026 年 10 月 6 日。

思考等级解释了大多数抱怨

关于"无视指令"的事情是这样的：Nano Banana 2 默认使用 minimal 思考，而 Nano Banana 2.1 默认使用 medium。一个在绘制前先对提示词进行推理的模型，会比一个字面渲染的模型更激进地重新诠释宽松的措辞，而且这样做需要更长时间。上面提到的 DEV Community 测试发现，2.1 在四个提示词中的每一个上都更慢，菜单板是 25 秒对 15 秒，信息图是 34 秒对 22 秒，因为多了思考这一轮。

我们在 Atlas Cloud 上用三个等级各跑了一个从抱怨帖拼出来的提示词：一块黑板菜单，有一个标题、正好三行带价格的行、下三分之一留白，并明确禁止装饰和多余文字。

三者都遵守了文字、数量和空白。差异是布局选择，不是服从度：minimal 把价格列在右侧一栏，medium 和 high 则内联排列并把黑板框得更紧。我们运行中的生成时间在各等级之间重叠，大约在 15 到 40 秒之间，接近到可以说等级是质量旋钮，而不是速度保证。

这对那些帖子意味着什么：明确的"其他什么都不要"和"保持空白"条款比思考设置起了更大的作用。如果某个提示词依赖 Nano Banana 2 的字面渲染，现在就需要这些条款。如果你想找回旧的延迟，把 thinking_level 设为 minimal。如果你在制作信息图或密集海报，模型卡片的最大收益在 high 上，那里信息图事实性几乎翻了三倍，也正是额外秒数有回报的地方。

Nano Banana 2.1 对比 Nano Banana Pro：该保留哪个

Google 的图表说 2.1 处处击败 Pro。同时运行过两者的评测者则没那么确定。The Decoder 的发布评测发现，在一项马与宇航员的测试中，Pro 仍然产出更有说服力的图像，2.1 误判了马的尺度，而 10 月 6 日发布的一项五提示词对比让 Pro 在面部相似度和场景内招牌上获胜，而 2.1 拿下了产品图和照片级场景。

我们自己跑了招牌这个案例：一位红发骑行者在雨中的霓虹街道上，有两个必须读作 RAMEN BAR 和 OPEN LATE 的招牌，两个模型都在 1K 和 16:9 下运行。

两个模型都在第一次尝试时把两个招牌拼对了。Pro 把主体拉得更近，给了一张更正面的笑脸。2.1 保留了更宽、更有电影感的构图和更锐利的倒影。在这个提示词上，差异是品味，而非能力，而 Run 按钮给 Pro 图像的定价是 2.1 图像的三倍多。

实际的分工：当一张脸必须匹配参考图，或者图像是一次性、会被放大审视的作品时，留在 Pro。对于一切批量运行的内容、多参考构图，以及 Google 自家数字显示它领先最多的重排版工作，转向 2.1。Google 还仍然把 Pro 的思考列为始终开启，所以当 Pro 感觉慢时没有 minimal 模式可求助。

在关停日期到来之前从 Nano Banana 2 迁移

弃用是这次发布中在人们脚下移动的部分。10 月 6 日，Google 的变更日志将 gemini-3.1-flash-image 标记为已弃用，并指定 gemini-nano-banana-2.1 为迁移目标。同一天，几家媒体根据 Google 的时间表报道了 10 月 29 日这一最早的关停日期。到了 10 月 7 日，弃用页面对该模型显示"No shutdown date announced"，变更日志条目现在的措辞也是如此。

所以今天没有硬性截止日期。Google 的页面说列出的日期是模型可能退役的最早时间，确切的关停日期会提前通知。提前迁移的理由是实际而非日历驱动的。新能力只在 2.1 上发布。输出降价只适用于 2.1。而迁移很小：换掉 model 字符串，移除任何 512 像素尺寸，并决定一个思考等级。

在 minimal 下测试延迟敏感的路径，测试任何带有超过几张参考图像的任务以应对更高的输入账单，并用本文一直强调的明确"其他一切保持不变"措辞运行你 Nano Banana 2 时代最糟糕的提示词。如果你也在权衡 Arena 榜上 OpenAI 那一侧，我们的 GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2 测试涵盖了那场对决的上一代。

常见问题

Nano Banana 2.1 在 Gemini 应用中免费吗？

Free 计划下不免费。Google 的图像生成页面把 Nano Banana 2 列为免费模型，把 Nano Banana 2.1 列为 Google AI Pro、Plus 和 Ultra 订阅者的模型。实际效果是，免费 Gemini 用户仍然能用到一款 2026 年的 Google 图像模型，但思考等级、14 参考融合和 2K 与 4K 下的拼接修复都留在订阅之后。API 对任何 Nano Banana 模型都没有免费层。

Nano Banana 2.1 构建在什么模型上？

根据 Google 的模型卡片，是 Gemini 3.6 Flash，知识截止日期为 2026 年 3 月。当你使用搜索接地时这很重要：截止日期之后的任何内容只有通过 Web Search 和 Image Search 标志才能到达模型，所以对于当前的产品、地点或事件，请打开它们，而不要依赖基础模型。

Nano Banana 2.1 还提供 0.5K 图像吗？

不。Nano Banana 2 支持的 512 像素输出在 2.1 上列为不支持，所以 1K 是下限。为了省钱在 0.5K 生成缩略图的流水线将需要改为把 1K 结果缩小，而 Nano Banana 2 Lite 也填补不了这个空缺，因为它只输出 1K。

Nano Banana 2 什么时候关停？

Google 尚未宣布日期。该模型于 2026 年 10 月 6 日被弃用，发布当天出现的 10 月 29 日日期在第二天被"No shutdown date announced"取代。Google 表示会提前告知客户确切的结束日期，所以把弃用当作规划迁移的信号，而不是截止日期。

Nano Banana 2.1 在 Atlas Cloud 上多少钱？

截至撰写时，文本转图像 playground 的 Run 估算显示每张 1K 图像 $0.04，2K 为 $0.06，4K 为 $0.112，页面显示相对于 1K 标价 $0.05 有 20% 的发布折扣。一次带一张参考图像的编辑估算略高于 $0.041。启用搜索接地每次请求增加 $0.014。这些价格是按次运行、无订阅，所以 $10 余额大约覆盖 250 张 1K 图像。

结论

Nano Banana 2.1 是一个更便宜、更有条理的 Flash 模型，戴着熟悉的名字。输出降价在 1K 和 2K 下是真实的，在 4K 下是适度的，并被三倍的输入费率部分抵消，参考密集的工作会注意到这一点。基准提升是 Google 自家的，仍有待外部确认，但排行榜的攀升、我们运行中正确的招牌，以及一次干净的单招牌编辑都说明，这款模型至少是相较 Nano Banana 2 的扎实一步。

Reddit 的争论主要是关于默认值的争论。一个在绘制前先思考的模型会奖励那些说明什么必须保留的提示词，并惩罚那些依赖字面渲染的提示词。有目的地设置思考等级，把你的约束大声说出来，Nano Banana 2.1 就会像 Google 图表描述的那样表现出升级的样子。