Nano Banana API 文生图（Standard）

Nano Banana Standard：旧项目兼容的稳定 1K 路线

稳定模型 ID：gemini-2.5-flash-image
老张API价格：当前 $0.025/次，实际价格与扣费以控制台为准
适用场景：现有 1K 工作流、简单文生图和低成本兼容接入
新项目建议：优先比较更快的新一代 Nano Banana 2 Lite

控制台入口

创建 API Key，查看余额和调用日志

🚀 在线测试

影图 AI 即刻体验，无需写代码

本页继续承接 Nano Banana API 与 Standard 接入意图，并提供 Lite、Nano Banana 2、Pro 的价格和能力对比。新项目的低成本高频路线请看 Nano Banana 2 Lite；老张API网关不设置固定低并发套餐档位，实际容量仍受上游与账号状态影响。

前置要求

获取 API Key

配置计费模式

编辑令牌设置，选择以下任一计费模式（两者价格相同）：

按量优先（推荐）：优先使用余额计费，余额不足时自动切换。适合大多数用户
按次计费：每次调用直接扣费。适合预算控制严格的场景

两种模式价格完全相同，都是 $0.025/张，仅扣费方式不同。

如果未设置计费模式，API调用会失败。必须先完成此配置！

模型简介

Nano Banana (Standard) 是老张API对 Google Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image) 模型的定制版称呼。

🚀 极速生成 (Standard 版) 平均仅需 10 秒即可生成高质量图片。

分辨率: 固定 1024x1024 (1K)
价格: $0.025/张

🌟 核心特性

⚡ 极速响应：平均 10 秒生成，显著快于 OpenAI 系列
💰 价格以控制台为准：$0.025/张，实际扣费以控制台记录为准
🔄 完美兼容：与 gpt-4o-image 和 sora_image 调用方式完全一致
📦 Base64 输出：直接返回 base64 编码图片数据，无需二次下载
🎨 Google 技术：基于 Google 最新图像生成技术，质量出众

📋 模型对比

模型	模型 ID	计费方式	老张API价格	外部参考价	备注	速度
Nano Banana 2 Lite	`gemini-3.1-flash-lite-image`	按次计费	$0.025/张	$0.0336/张（Google Standard）	1K 高调用量路线	官方目标低延迟
Nano Banana	`gemini-2.5-flash-image`	按次计费	$0.025/张	$0.039/张	35.9%	~10秒
Nano Banana 2	`gemini-3.1-flash-image`	按次计费	$0.055/张	$0.045–$0.151/张（Google Standard）	0.5K–4K	~10秒
Nano Banana Pro	`gemini-3-pro-image`	按次计费	$0.09/张	$0.134–$0.24/张（Google Standard）	1K–4K	~12秒
GPT-Image-1	`gpt-image-1`	按Token	$10输入/$40输出 per M	-	-	中等
Flux Kontext Pro	`flux-kontext-pro`	按次计费	$0.035/张	$0.04/张	12.5%	快速
Sora Image	`sora_image`	按次计费	$0.01/张	-	-	较慢

💡 价格说明

价格以控制台为准
价格透明可预测，无需担心 Token 消耗

⚠️ 重要提示

调用端点注意

✅ 正确：/v1/chat/completions（对话补全端点）
❌ 错误：/v1/images/generations（传统图像生成端点）

本模型使用对话补全接口，与 gpt-4o-image 和 sora_image 调用方式一致！

返回格式差异

gemini-2.5-flash-image：返回 base64 编码
sora_image：返回图片 URL
调用方式完全相同，只是返回格式不同

🚀 快速开始

准备工作

创建令牌：登录老张API 创建按次计费类型的令牌

登录控制台

访问 https://api2.laozhang.ai/token 并登录你的账户

创建新令牌

点击”创建新令牌”按钮，务必选择”按次计费”类型

保存令牌

复制生成的令牌并妥善保存，令牌格式为 sk-xxxxxx

💰 价格说明

老张API价格：$0.025/张（价格以控制台为准）
Google Standard 参考价：$0.039/张
扣费说明：按次计费，实际扣费可在调用日志中查看

选择域名：推荐使用 https://api2.laozhang.ai（全球加速）。海外服务器可直连 https://api-vip.laozhang.ai，但如遇不稳定请切换回主域名

基础示例 - Curl

curl -X POST "https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions" \
     -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-image",
    "stream": false,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "a beautiful sunset over mountains"
        }
    ]
}'

完整示例 - Python

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Nano Banana (Gemini) 图片生成 - Python版本
支持非流式输出和自动保存base64图片到本地
"""

import requests
import json
import base64
import re
import os
import datetime
from typing import Optional, Tuple

class GeminiImageGenerator:
    def __init__(self, api_key: str, api_url: str = "https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions"):
        """
        初始化Gemini图片生成器

        Args:
            api_key: API密钥（按次计费类型）
            api_url: API地址
        """
        self.api_key = api_key
        self.api_url = api_url
        self.headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {api_key}"
        }

    def generate_image(self, prompt: str, model: str = "gemini-2.5-flash-image",
                      output_dir: str = ".") -> Tuple[bool, str]:
        """
        生成图片并保存到本地

        Args:
            prompt: 图片描述提示词
            model: 使用的模型
            output_dir: 输出目录

        Returns:
            Tuple[是否成功, 结果消息]
        """
        print("🚀 开始生成图片...")
        print(f"提示词: {prompt}")
        print(f"模型: {model}")

        # 生成文件名
        timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        output_file = os.path.join(output_dir, f"gemini_generated_{timestamp}.png")

        try:
            # 准备请求数据
            payload = {
                "model": model,
                "stream": False,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": prompt
                    }
                ]
            }

            print("📡 发送API请求...")

            # 发送非流式请求
            response = requests.post(
                self.api_url,
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=300
            )

            if response.status_code != 200:
                error_msg = f"API请求失败，状态码: {response.status_code}"
                try:
                    error_detail = response.json()
                    error_msg += f", 错误详情: {error_detail}"
                except:
                    error_msg += f", 响应内容: {response.text[:500]}"
                return False, error_msg

            print("✅ API请求成功，正在解析响应...")

            # 解析JSON响应
            try:
                result = response.json()
                print("✅ 成功解析JSON响应")
            except json.JSONDecodeError as e:
                return False, f"JSON解析失败: {str(e)}"

            # 提取消息内容
            full_content = ""
            if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
                choice = result["choices"][0]
                if "message" in choice and "content" in choice["message"]:
                    full_content = choice["message"]["content"]

            if not full_content:
                return False, "未找到消息内容"

            print(f"📝 获取到消息内容，长度: {len(full_content)} 字符")
            print("🔍 正在解析图片数据...")

            # 提取并保存图片
            success, message = self._extract_and_save_images(full_content, output_file)

            if success:
                return True, message
            else:
                return False, f"图片保存失败: {message}"

        except requests.exceptions.Timeout:
            return False, "请求超时（300秒）"
        except requests.exceptions.ConnectionError as e:
            return False, f"连接错误: {str(e)}"
        except Exception as e:
            return False, f"未知错误: {str(e)}"

    def _extract_and_save_images(self, content: str, base_output_file: str) -> Tuple[bool, str]:
        """
        高效提取并保存base64图片数据

        Args:
            content: 包含图片数据的内容
            base_output_file: 基础输出文件路径

        Returns:
            Tuple[是否成功, 结果消息]
        """
        try:
            print(f"📄 内容预览（前200字符）: {content[:200]}")

            # 使用精确的正则表达式提取base64图片数据
            base64_pattern = r'data:image/([^;]+);base64,([A-Za-z0-9+/=]+)'
            match = re.search(base64_pattern, content)

            if not match:
                print('⚠️  未找到base64图片数据')
                return False, "响应中未包含base64图片数据"

            image_format = match.group(1)  # png, jpg, etc.
            b64_data = match.group(2)

            print(f'🎨 图像格式: {image_format}')
            print(f'📏 Base64数据长度: {len(b64_data)} 字符')

            # 解码并保存图片
            image_data = base64.b64decode(b64_data)

            if len(image_data) < 100:
                return False, "解码后的图片数据太小，可能无效"

            # 根据检测到的格式设置文件扩展名
            output_file = base_output_file.replace('.png', f'.{image_format}')
            os.makedirs(os.path.dirname(output_file) if os.path.dirname(output_file) else ".", exist_ok=True)

            with open(output_file, 'wb') as f:
                f.write(image_data)

            print(f'🖼️  图片保存成功: {output_file}')
            print(f'📊 文件大小: {len(image_data)} 字节')

            return True, f"图片保存成功: {output_file}"

        except Exception as e:
            return False, f"处理图片时发生错误: {str(e)}"

def main():
    """
    主函数示例
    """
    # 配置参数
    API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"  # 请替换为你的实际API密钥（按次计费类型）
    PROMPT = "一只可爱的猫咪在花园里玩耍，阳光明媚，花朵盛开"

    print("="*60)
    print("Nano Banana (Gemini) 图片生成器")
    print("="*60)
    print(f"开始时间: {datetime.datetime.now()}")

    # 创建生成器实例
    generator = GeminiImageGenerator(API_KEY)

    # 生成图片
    success, message = generator.generate_image(PROMPT)

    print("\n" + "="*60)
    if success:
        print("🎉 执行成功！")
        print(f"✅ {message}")
    else:
        print("❌ 执行失败！")
        print(f"💥 {message}")

    print(f"结束时间: {datetime.datetime.now()}")
    print("="*60)

if __name__ == "__main__":
    main()

Bash 脚本 - 自动保存

#!/bin/bash

# Nano Banana (Gemini) 图片生成 - Bash版本
# 支持非流式输出和自动保存base64图片到本地

API_KEY="sk-YOUR_API_KEY"  # 请替换为你的实际API密钥【按次计费】类型
API_URL="https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions"
PROMPT="a handsome dog under the tree"
OUTPUT_DIR="."

# 生成时间戳文件名
TIMESTAMP=$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
OUTPUT_FILE="gemini_generated_${TIMESTAMP}.png"
TEMP_FILE="temp_response_${TIMESTAMP}.json"

echo "🚀 开始生成图片..."
echo "提示词: ${PROMPT}"
echo "输出文件: ${OUTPUT_FILE}"

# 发送API请求并保存响应
curl -s https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d "{
    \"model\": \"gemini-2.5-flash-image\",
    \"stream\": false,
    \"messages\": [
        {
            \"role\": \"user\",
            \"content\": \"${PROMPT}\"
        }
    ]
}" > "${TEMP_FILE}"

# 检查请求是否成功
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "✅ API请求成功"
    echo "📄 响应已保存到: ${TEMP_FILE}"
else
    echo "❌ API请求失败"
    exit 1
fi

# 高效提取并保存base64图片
echo "🔍 正在解析响应数据..."

# 使用Python脚本提取并保存图片
python3 -c "
import json
import base64
import re
import sys

# 读取API响应文件
try:
    with open('${TEMP_FILE}', 'r') as f:
        data = json.load(f)
    print('✅ 成功解析JSON响应')
except Exception as e:
    print(f'❌ JSON解析失败: {e}')
    sys.exit(1)

# 提取消息内容
content = ''
if 'choices' in data and len(data['choices']) > 0:
    choice = data['choices'][0]
    if 'message' in choice and 'content' in choice['message']:
        content = choice['message']['content']

if not content:
    print('❌ 未找到消息内容')
    sys.exit(1)

print(f'📝 获取到消息内容，长度: {len(content)} 字符')

# 高效提取base64图片数据 - 支持多种格式
base64_pattern = r'data:image/([^;]+);base64,([A-Za-z0-9+/=]+)'
match = re.search(base64_pattern, content)

if match:
    image_format = match.group(1)  # png, jpg, etc.
    b64_data = match.group(2)

    print(f'🎨 图像格式: {image_format}')
    print(f'📏 Base64数据长度: {len(b64_data)} 字符')

    try:
        # 解码并保存图片
        image_data = base64.b64decode(b64_data)

        # 根据检测到的格式设置文件扩展名
        output_file = '${OUTPUT_FILE}'.replace('.png', f'.{image_format}')

        with open(output_file, 'wb') as f:
            f.write(image_data)

        print(f'🖼️  图片保存成功: {output_file}')
        print(f'📊 文件大小: {len(image_data)} 字节')

        # 输出成功标志
        print('SUCCESS:' + output_file)

    except Exception as e:
        print(f'❌ 图片处理错误: {e}')
        sys.exit(1)
else:
    print('⚠️  未找到base64图片数据')
    print(f'📄 内容预览: {content[:300]}...')
    sys.exit(1)
"

# 获取Python脚本的执行结果
PYTHON_EXIT_CODE=$?
if [ $PYTHON_EXIT_CODE -eq 0 ]; then
    echo "✅ 图片提取和保存完成"
else
    echo "❌ 图片处理失败"
    echo "🔍 保留临时文件用于调试: ${TEMP_FILE}"
    exit 1
fi

# 检查生成的图片文件
GENERATED_FILES=$(find . -name "gemini_generated_${TIMESTAMP}.*" -type f)

if [ ! -z "$GENERATED_FILES" ]; then
    echo "🎉 图片生成完成！"
    for file in $GENERATED_FILES; do
        echo "📁 保存位置: $(pwd)/${file}"
        echo "📊 文件信息:"
        ls -lh "${file}"
    done

    # 清理临时文件
    rm -f "${TEMP_FILE}"
    echo "🧹 临时文件已清理"
else
    echo "❌ 图片文件未生成"
    echo "🔍 保留临时文件用于调试: ${TEMP_FILE}"
fi

echo "✨ 脚本执行完成"

🎯 使用场景

1. 快速原型设计

# 生成产品概念图
concept = generator.generate_image(
    "现代简约风格的智能手表设计，白色背景，专业产品摄影"
)

# 生成UI界面
ui_design = generator.generate_image(
    "移动应用的登录界面设计，深色主题，现代扁平化风格"
)

2. 内容创作

# 生成插图
illustration = generator.generate_image(
    "儿童绘本风格的森林场景，有可爱的动物在玩耍"
)

# 生成社交媒体配图
social_media = generator.generate_image(
    "励志名言配图，温暖的日出背景，极简主义设计"
)

💡 最佳实践

1. 提示词优化

# ❌ 过于简单
prompt = "cat"

# ✅ 详细描述
prompt = """
一只橘色虎斑猫坐在窗边，
金色的夕阳洒在它身上，
背景是温馨的家居环境，
专业宠物摄影风格，
温暖柔和的氛围
"""

2. Base64 处理

def save_base64_image(base64_str, output_path):
    """安全保存base64图片"""
    try:
        # 移除数据URL前缀（如果存在）
        if "base64," in base64_str:
            base64_str = base64_str.split("base64,")[1]

        # 解码并保存
        image_data = base64.b64decode(base64_str)

        with open(output_path, 'wb') as f:
            f.write(image_data)

        return True
    except Exception as e:
        print(f"保存失败: {e}")
        return False

📊 性能对比

指标	Nano Banana	GPT-4o Image	Sora Image
生成速度	~10秒	~20-30秒	~10-15秒
价格	$0.025/张	Token计费	$0.01/张
返回格式	Base64	Base64	URL
质量	高	高	中高
兼容性	完全兼容	-	完全兼容

⚠️ 注意事项

令牌类型：必须使用按次计费类型的令牌
调用端点：使用 /v1/chat/completions，不是 /v1/images/generations
返回格式：返回 base64 编码，需要自行解码保存
模型名称：gemini-2.5-flash-image（区分大小写）
请求格式：使用对话格式，将提示词放在 user 消息的 content 中

🔍 常见问题

base64 格式相比 URL 有什么优势？

base64 直接返回图片数据，无需二次下载，避免了 URL 失效的问题，特别适合需要立即处理图片的场景。

如何从 sora_image 切换到 Nano Banana？

价格将模型名从 sora_image 改为 gemini-2.5-flash-image，并修改结果处理逻辑（从 URL 改为 base64）。

批量生成有限制吗？

没有并发限制，但建议控制并发数以获得最佳性能。

🔗 相关资源

图改图 API

编辑现有图片、多图合成

Nano Banana Pro

4K 高清、复杂指令理解

API 密钥管理

创建和管理令牌

价格说明

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🎨 专业提示：Nano Banana 模型特别擅长理解复杂的场景描述和艺术风格，充分利用详细的提示词可以获得更好的效果！

产品基础

核心 API

文本 API

视频生成 API

图像生成 API

AI 理解能力

Nano Banana API 文生图（Standard）

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📋 模型对比

⚠️ 重要提示

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准备工作

基础示例 - Curl

完整示例 - Python

Bash 脚本 - 自动保存

🎯 使用场景

1. 快速原型设计

2. 内容创作

💡 最佳实践

1. 提示词优化

2. Base64 处理

📊 性能对比

⚠️ 注意事项

🔍 常见问题

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