Nano Banana Pro API 文生图

Nano Banana Pro：复杂专业成片与 4K 路线

稳定模型 ID：gemini-3-pro-image
老张API价格：当前 $0.09/次，实际价格与扣费以控制台为准
专业能力：1K/2K/4K、复杂构图、文字渲染、思考模式和 Search grounding
多图工作流：适合品牌素材、商品图、海报、信息图和精细编辑

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

老张API提供统一全球 HTTPS 入口、按次价格和调用日志，网关不设置固定低并发套餐档位；实际吞吐仍受 Google 上游容量、账号状态与安全策略影响。需要低成本高频 1K 请看 Nano Banana 2 Lite，跨模型选择请看图像生成 API 选型指南。

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 $0.09/张，仅扣费方式不同。

按次扣费说明：Nano Banana Pro 以 Google 官方返回的成功调用为计费依据。若 Prompt 没有明确要求“生成图片/返回图片数据”，或文本、参考图触发 Google 官方版权 IP、敏感人物、敏感内容风控，可能出现“调用成功但没有图片返回”的情况，此时通常仍按一次成功调用扣费。429、5xx、网络超时、参数校验失败等官方异常请以控制台订单状态为准。

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 Pro 是 Google Gemini 3 Pro Image (gemini-3-pro-image) 的市场名称。当前模型 ID 为稳定版，专为高画质、复杂语义理解和专业资产生产设计。

核心优势

🌟 4K 原生分辨率: 支持生成最大 4096×4096 的超高清图像。
🧠 Gemini 3 智能: 内置逻辑推理，能理解 “一只没吃早饭的猫看着空盘子的失落感” 这种抽象描述。
💪 复杂构图: 能够精准控制画面中的物体位置、数量和文字渲染。
💰 极致价格: $0.09/张，适合高质量专业图像生成场景。

🌟 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：$0.09/张，实际扣费以控制台记录为准
🔄 双重兼容：支持 OpenAI SDK 和 Google 原生格式
📐 灵活尺寸：Google 原生格式支持 14 种纵横比
🖼️ 高分辨率：支持 1K、2K、4K 三种分辨率
🧠 思考模式：内置推理过程，生成前优化构图（默认启用）
🌐 搜索接地：支持使用 Google Search 验证事实并生成图片
🎨 多图参考：支持最多 14 张参考图片（6 张物体 + 5 张人物等）
📦 Base64 输出：直接返回 base64 编码图片数据，无需二次下载

🔀 两种调用方式

Nano Banana Pro 支持两种调用端点，各有优势：

特性	OpenAI 兼容模式	Google 原生格式
端点	`/v1/chat/completions`	`/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent`
模型名	`gemini-3-pro-image`	URL 中指定
图片尺寸	固定 1:1	支持 14 种纵横比
分辨率	固定 1K	支持 1K/2K/4K
兼容性	完美兼容 OpenAI SDK	需要原生调用
返回格式	Base64	Base64
使用场景	快速迁移、简单需求	需要自定义尺寸或高分辨率

💡 如何选择？

如果价格要正方形（1:1）图片，使用 OpenAI 兼容模式更简单
如果需要宽屏（16:9）、竖屏（9:16）等特定比例或高分辨率（2K/4K），使用 Google 原生格式

📋 模型对比

与其他图像模型对比

模型	模型 ID	计费方式	老张API价格	外部参考价	备注	分辨率	速度
Nano Banana Pro	`gemini-3-pro-image`	按次计费	$0.09/张	$0.134（1K/2K）/ $0.24（4K）	低约 32.8%–62.5%	1K/2K/4K	~10秒
Nano Banana 2	`gemini-3.1-flash-image`	按次计费	$0.055/张	$0.045–$0.151	价格随分辨率比较	0.5K/1K/2K/4K	~10秒
Nano Banana 2 Lite	`gemini-3.1-flash-lite-image`	按次计费	$0.025/张	$0.0336（1K）	低约 25.6%	1K	官方目标低延迟
Nano Banana	`gemini-2.5-flash-image`	按次计费	$0.025/张	$0.039/张	低约 35.9%	1K（固定）	~10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

Nano Banana Pro：老张API当前 $0.09/张；Google Standard 当前为 $0.134（1K/2K）或 $0.24（4K）
价格透明：按次计费，实际扣费可在调用日志中查看

🚀 快速开始

准备工作

创建令牌

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选择计费方式

重要：必须选择”按次计费”类型，不要选择”按量计费”

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复制生成的令牌，格式为 sk-xxxxxx

方式一：OpenAI 兼容模式（1:1 图片）

适合快速接入，默认生成 1024x1024 (1K) 图片。

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-3-pro-image",
    "stream": false,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "a beautiful sunset over mountains"
        }
    ]
}'

Python SDK 示例

from openai import OpenAI
import base64
import re

client = OpenAI(
    api_key="sk-YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api2.laozhang.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-image",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "a beautiful sunset over mountains"
        }
    ]
)

# 提取 base64 图片数据
content = response.choices[0].message.content
match = re.search(r'!\[.*?\]\((data:image/png;base64,.*?)\)', content)

if match:
    base64_data = match.group(1).split(',')[1]
    image_data = base64.b64decode(base64_data)

    with open('output.png', 'wb') as f:
        f.write(image_data)
    print("✅ 图片已保存: output.png")

方式二：Google 原生格式（支持自定义纵横比 + 4K）

适合需要 4K 分辨率 或 特殊纵横比 的场景。

支持的纵横比

类型	纵横比选项
横向	21:9（超宽屏）, 16:9（宽屏）, 4:3, 3:2
正方形	1:1
纵向	9:16（竖屏）, 3:4, 2:3
其他	5:4, 4:5

支持的分辨率

纵横比	1K 分辨率	2K 分辨率	4K 分辨率
1:1	1024×1024	2048×2048	4096×4096
16:9	1376×768	2752×1536	5504×3072
9:16	768×1376	1536×2752	3072×5504
4:3	1200×896	2400×1792	4800×3584
3:4	896×1200	1792×2400	3584×4800
21:9	1584×672	3168×1344	6336×2688
3:2	1248×832	2496×1664	4992×3328
2:3	832×1248	1664×2496	3328×4992
5:4	1152×896	2304×1792	4608×3584
4:5	896×1152	1792×2304	3584×4608

💡 分辨率选择建议

1K：适合网页展示、社交媒体、快速预览
2K：适合高质量打印、专业展示
4K：适合大型打印、专业设计、极致细节

完整 Curl 示例（文生图 4K）

#!/bin/bash

# 1. 设置 API 密钥
export API_KEY="sk-YOUR_API_KEY"

# 2. 发送请求（使用 Nano Banana Pro 生成 4K 图片）
curl -s -X POST "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [
        {"text": "A futuristic city skyline at sunset, high detailed, 4k"}
      ]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "16:9",
        "imageSize": "4K"
      }
    }
  }' \
  | jq -r '.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data' \
  | base64 --decode > output_4k.png

echo "✅ 图片已保存: output_4k.png"

Python 代码示例

💡 三个示例递进关系 示例1生成图 → 示例2用它变换风格 → 示例3融合前两张图。这样逻辑更清晰！

示例 1：文生图 → 生成第一张图

import requests
import base64

# ========== 配置 ==========
API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"
PROMPT = "一只可爱的橘猫"
ASPECT_RATIO = "1:1"
IMAGE_SIZE = "2K"  # Nano Banana Pro 支持: 1K, 2K, 4K
# ============================

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": PROMPT}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": ASPECT_RATIO,
            "imageSize": IMAGE_SIZE
        }
    }
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
result = response.json()

# 保存图片
image_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

print("✅ 图片已保存: output.png")

示例 2：单图生图 → 用第一张图生成第二张图

import requests
import base64

# ========== 配置 ==========
API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"

INPUT_IMAGE = "output.png"  # 使用示例1生成的图片
PROMPT = "把这张图变成梵高星空风格的油画"
ASPECT_RATIO = "1:1"
IMAGE_SIZE = "2K"
# ============================

# 读取并编码图片
with open(INPUT_IMAGE, "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

payload = {
    "contents": [{
        "parts": [
            {"text": PROMPT},
            {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": image_b64}}
        ]
    }],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": ASPECT_RATIO,
            "imageSize": IMAGE_SIZE
        }
    }
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
result = response.json()

# 保存图片
output_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("output_styled.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(output_data))

print("✅ 图片已保存: output_styled.png")

示例 3：多图混合 → 用第一张和第二张生成第三张图

import requests
import base64

# ========== 配置 ==========
API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"

# 使用前面生成的两张图（示例1和示例2的输出）
IMAGES = ["output.png", "output_styled.png"]
PROMPT = "将这两张图融合成一个艺术作品"
ASPECT_RATIO = "16:9"
IMAGE_SIZE = "2K"
# ============================

# 构建 parts: 文本 + 多张图片
parts = [{"text": PROMPT}]

for img_path in IMAGES:
    with open(img_path, "rb") as f:
        img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    parts.append({"inline_data": {"mime_type": "image/png", "data": img_b64}})

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

payload = {
    "contents": [{"parts": parts}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": ASPECT_RATIO,
            "imageSize": IMAGE_SIZE
        }
    }
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
result = response.json()

# 保存图片
output_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("output_mixed.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(output_data))

print("✅ 图片已保存: output_mixed.png")

完整演示脚本（三个场景串联）

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Nano Banana Pro 图片生成 - 完整演示脚本
包含三个场景：文生图、单图生图、多图混合
"""

import requests
import base64
import os
from datetime import datetime

# ========== 配置区 ==========
API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"
# ============================


def generate_text_to_image(prompt, aspect_ratio="16:9", image_size="2K"):
    """场景1: 文生图"""
    print(f"\n📸 文生图: {prompt}")

    payload = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": image_size
            }
        }
    }

    return call_api(payload, f"text_{image_size}")


def generate_image_to_image(input_image, prompt, aspect_ratio="1:1", image_size="2K"):
    """场景2: 单图生图"""
    print(f"\n🎨 单图生图: {input_image}")

    with open(input_image, "rb") as f:
        img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

    payload = {
        "contents": [{
            "parts": [
                {"text": prompt},
                {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": img_b64}}
            ]
        }],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": image_size
            }
        }
    }

    return call_api(payload, f"styled_{image_size}")


def generate_multi_image_mix(images, prompt, aspect_ratio="16:9", image_size="2K"):
    """场景3: 多图混合"""
    print(f"\n🖼️  多图混合: {len(images)} 张图片")

    parts = [{"text": prompt}]
    for img in images:
        with open(img, "rb") as f:
            parts.append({"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": base64.b64encode(f.read()).decode()}})

    payload = {
        "contents": [{"parts": parts}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": image_size
            }
        }
    }

    return call_api(payload, f"mixed_{image_size}")


def call_api(payload, prefix):
    """调用 API"""
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
        result = response.json()

        image_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
        filename = f"{prefix}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.png"

        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(image_data))

        print(f"✅ 已保存: {filename}")
        return filename
    except Exception as e:
        print(f"❌ 错误: {e}")
        return None


# ========== 主程序 ==========
def main():
    print("🎨 Nano Banana Pro 图片生成 - 完整演示")

    # 场景 1: 文生图
    img1 = generate_text_to_image(
        "A futuristic cyberpunk city at night, 4k",
        aspect_ratio="16:9",
        image_size="4K"
    )

    # 场景 2: 单图生图 (需要 test_cat.jpg)
    if os.path.exists("test_cat.jpg"):
        img2 = generate_image_to_image(
            "test_cat.jpg",
            "Van Gogh Starry Night style",
            aspect_ratio="1:1",
            image_size="2K"
        )

    # 场景 3: 多图混合 (需要 test_cat.jpg, test_apple.jpg)
    if os.path.exists("test_cat.jpg") and os.path.exists("test_apple.jpg"):
        generate_multi_image_mix(
            ["test_cat.jpg", "test_apple.jpg"],
            "A cat eating an apple",
            aspect_ratio="16:9",
            image_size="2K"
        )

    print("\n✅ 演示完成！")


if __name__ == "__main__":
    main()

Bash 脚本示例

展开查看完整 Bash 脚本（支持纵横比配置）

#!/bin/bash

# ============================================================
# Nano Banana Pro 图片生成工具 - Bash/Curl 版本
# 支持 4K 分辨率和多种纵横比
# ============================================================

# ========== 配置区 ==========
API_KEY="sk-YOUR_API_KEY"
API_URL="https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"
PROMPT="A futuristic cyberpunk city at night, neon lights, flying cars, highly detailed, 4k"
ASPECT_RATIO="16:9"
IMAGE_SIZE="4K"  # 1K, 2K, 4K

OUTPUT_FILE="gemini_${IMAGE_SIZE}_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).png"
# ============================

# 检查依赖
if ! command -v jq &> /dev/null; then
    echo "❌ 错误: 需要安装 jq 工具"
    echo ""
    echo "安装方法:"
    echo "  macOS:   brew install jq"
    echo "  Ubuntu:  sudo apt-get install jq"
    echo "  CentOS:  sudo yum install jq"
    exit 1
fi

echo "============================================================"
echo "Nano Banana Pro 图片生成工具"
echo "============================================================"
echo "⏰ 开始时间: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')"
echo "🚀 开始生成图片..."
echo "📝 提示词: ${PROMPT}"
echo "📐 纵横比: ${ASPECT_RATIO}"
echo "🖼️  分辨率: ${IMAGE_SIZE}"

# 构建 JSON 请求
REQUEST_JSON=$(jq -n \
  --arg prompt "$PROMPT" \
  --arg ratio "$ASPECT_RATIO" \
  --arg size "$IMAGE_SIZE" \
  '{
    contents: [{
      parts: [{text: $prompt}]
    }],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: $ratio,
        imageSize: $size
      }
    }
  }')

# 发送请求
RESPONSE=$(curl -s -X POST "${API_URL}" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "${REQUEST_JSON}")

# 检查错误
if echo "${RESPONSE}" | jq -e '.error' &> /dev/null; then
    echo "❌ 生成失败"
    echo "💥 错误信息:"
    echo "${RESPONSE}" | jq -r '.error.message // .error'
    exit 1
fi

# 提取图片数据
echo "💾 正在保存图片..."
IMAGE_DATA=$(echo "${RESPONSE}" | jq -r '.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data' 2>/dev/null)

if [ -z "$IMAGE_DATA" ] || [ "$IMAGE_DATA" = "null" ]; then
    echo "❌ 未找到图片数据"
    exit 1
fi

# 解码并保存图片
echo "${IMAGE_DATA}" | base64 --decode > "${OUTPUT_FILE}"

# 检查结果
if [ -f "${OUTPUT_FILE}" ]; then
    FILE_SIZE=$(du -h "${OUTPUT_FILE}" | cut -f1)
    echo "✅ 图片已保存: ${OUTPUT_FILE}"
    echo "📊 文件大小: ${FILE_SIZE}"
    echo "============================================================"
    echo "🎉 生成成功！"
    echo "⏰ 结束时间: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')"
else
    echo "❌ 图片保存失败"
    exit 1
fi

🚀 Gemini 3 Pro 高级特性（Nano Banana Pro 独有）

🧠 思考模式 (Thinking Mode)

Nano Banana Pro 内置了推理能力，在生成图片前会自动优化构图和逻辑，以确保更高质量的输出。此功能默认启用，无需额外配置。

💡 思考模式的优势

自动优化构图和布局
理解复杂的多步骤指令
生成过程中会创建临时”思维图像”（在后端，不收费）
最终输出质量更高、更符合预期

🌐 Google 搜索接地 (Grounding)

模型可以使用 Google 搜索作为工具，利用实时数据（如天气、股价、新闻）生成图片。

curl -s -X POST "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Visualize the current weather forecast for the next 5 days in San Francisco as a clean, modern weather chart."}]}],
    "tools": [{"google_search": {}}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9"}
    }
  }'

注意：使用搜索接地时，responseModalities 必须包含 "TEXT"（即 ["TEXT", "IMAGE"]），纯图片模式下无法返回搜索结果。

🎨 多图参考 (Reference Images)

Nano Banana Pro 支持混合使用最多 14 张参考图片：

最多 6 张 高保真对象图片（用于包含在最终图片中）
最多 5 张 人物图片（用于保持角色一致性）

# 多图参考示例（Python）
import requests
import base64

API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY"
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image:generateContent"

# 准备多张参考图片
image_paths = ["cat.jpg", "apple.jpg"]
parts = [{"text": "Combine these images: a cat eating an apple on a table"}]

for path in image_paths:
    with open(path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    parts.append({
        "inline_data": {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": image_data
        }
    })

# 发送请求
response = requests.post(
    API_URL,
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "contents": [{"parts": parts}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": "16:9",
                "imageSize": "2K"
            }
        }
    }
)

💡 多图参考最佳实践

物体图片：用于产品合成、场景构建
人物图片：保持角色外观一致性（如制作系列图片）
组合使用：创建复杂的视觉叙事

💡 最佳实践

提示词优化

明确描述

使用具体、详细的描述，包括主体、风格、颜色、光线等

参考风格

可以指定艺术风格：“油画风格”、“水彩画”、“赛博朋克风格”等

避免模糊

避免使用过于抽象或模糊的词汇

英文优先

英文提示词通常效果更好，中文也支持

纵横比选择建议

用途	推荐纵横比
社交媒体横图	16:9
手机壁纸/竖屏	9:16
Instagram 正方形	1:1
打印照片	4:3 或 3:2
电影海报	2:3
横幅广告	21:9

❓ 常见问题

Nano Banana Pro API 如何在线测试？

访问 api2.laozhang.ai 注册账号
创建令牌，选择”按次计费”
调用 gemini-3-pro-image 模型
在控制台调用日志中查看实际扣费

$0.5 可直接抵扣多次 Nano Banana Pro 调用费用。

Nano Banana Pro API 价格是多少？

渠道	价格	说明
老张 API	$0.09/张	价格以控制台为准
Google Standard	$0.134/张（1K/2K）或 $0.24/张（4K）	随分辨率变化

实际扣费以控制台调用日志为准。

如何在线测试 Nano Banana Pro API？

方法一：API Playground 可视化测试方法二：Curl 命令

curl -X POST "https://api2.laozhang.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{"model": "gemini-3-pro-image", "messages": [{"role": "user", "content": "a cute cat"}]}'

Nano Banana Pro 和 Nano Banana 有什么区别？

特性	Nano Banana Pro	Nano Banana
模型	`gemini-3-pro-image`	`gemini-2.5-flash-image`
技术	Gemini 3	Gemini 2.5
分辨率	1K/2K/4K	1K（固定）
价格	$0.09/张	$0.025/张
思考模式	✅ 有	❌ 无
搜索接地	✅ 有	❌ 无
多图参考	最多 14 张	最多 3 张

如何选择调用方式？

如果价格要 1:1 正方形图片，使用 OpenAI 兼容模式更简单
如果需要特定纵横比（如 16:9 宽屏）或高分辨率（2K/4K），使用 Google 原生格式

如何使用 4K 分辨率？

Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 都支持 4K。本页使用 Pro 的 Google 原生格式并添加 imageSize 参数：

{
  "generationConfig": {
    "responseModalities": ["IMAGE"],
    "imageConfig": {
      "aspectRatio": "16:9",
      "imageSize": "4K"
    }
  }
}

重要：必须使用大写 “K”（1K、2K、4K）。

支持中文 Prompt 吗？

完美支持！ Gemini 3 Pro 拥有顶级的多语言理解能力，您可以直接使用中文描述画面，无需翻译。

如何获取更好的生成效果？

详细描述：提供具体的细节（颜色、风格、场景等）
英文提示词：英文通常效果更好
参考风格：指定艺术风格（如”油画风格”、“水彩画”）
多次尝试：可以用不同的提示词尝试，价格低廉

返回的 Base64 数据如何使用？

Base64 数据可以直接在网页中显示：

<img src="data:image/png;base64,iVBORw0KG..." />

或者解码保存为文件（参考上面的代码示例）

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令牌管理

创建和管理你的 API 令牌

价格说明

查看详细的价格表和计费说明

📝 更新日志

2025-01：Nano Banana Pro 独立文档上线

🚀 Nano Banana Pro 专属页面

从混合文档拆分为独立的 Pro 版本文档
完整的 4K 分辨率使用指南
详细的高级特性说明（思考模式、搜索接地、多图参考）
完整的代码示例和最佳实践
与 Nano Banana Standard 的对比说明

控制台入口

🚀 在线测试

​前置要求

​模型简介

​核心优势

​🌟 核心特性

​🔀 两种调用方式

​📋 模型对比

​与其他图像模型对比

​🚀 快速开始

​准备工作

​方式一：OpenAI 兼容模式（1:1 图片）

​基础示例 - Curl

​Python SDK 示例

​方式二：Google 原生格式（支持自定义纵横比 + 4K）

​支持的纵横比

​支持的分辨率

​完整 Curl 示例（文生图 4K）

​Python 代码示例

​Bash 脚本示例

​🚀 Gemini 3 Pro 高级特性（Nano Banana Pro 独有）

​🧠 思考模式 (Thinking Mode)

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避免模糊

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方式一：OpenAI 兼容模式（1:1 图片）

基础示例 - Curl

Python SDK 示例

方式二：Google 原生格式（支持自定义纵横比 + 4K）

支持的纵横比

支持的分辨率

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Python 代码示例

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