> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.laozhang.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Nano Banana Pro 文生图 > Nano Banana Pro 文生图 API：Google Gemini 3 Pro 图像生成。支持 4K 高清、复杂指令理解、思考模式。当前 0.09 美元/张，价格以控制台为准。 **🚀 Nano Banana Pro (Gemini 3) 现已上线！** 这是 Google 目前最强大的图像生成模型。 * **4K 画质**: 支持 1K, 2K, 4K 三种分辨率 * **超高智商**: 基于 Gemini 3 架构，精准理解复杂 Prompt * **按量接入**: 仅需 **\$0.09/张**（比外部参考价 \$0.24 成本较低 62.5%） 创建 API Key，查看余额和调用日志 影图 AI 即刻体验，无需写代码 ## 前置要求 登录 [laozhang.ai 控制台](https://api.laozhang.ai) 获取 API 密钥 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。 令牌设置 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** 是老张API对 Google **Gemini 3 Pro Image Preview** (`gemini-3-pro-image-preview`) 模型的定制版称呼。它专为追求极致画质和复杂语义理解的专业场景设计。 ### 核心优势 1. **🌟 4K 原生分辨率**: 支持生成最大 4096×4096 的超高清图像。 2. **🧠 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。 3. **💪 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。 4. **💰 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 10 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-preview:generateContent` | | **模型名** | `gemini-3-pro-image-preview` | URL 中指定 | | **图片尺寸** | 固定 1:1 | 支持 10 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-preview` | 按次计费 | \$0.09/张 | \$0.24/张 | 62.5% | 1K/2K/4K | \~10秒 | | **Nano Banana2** | `gemini-3.1-flash-image-preview` | 按次计费 | \$0.055/张 | - | - | 1K/2K/4K | \~10秒 | | **Nano Banana** | `gemini-2.5-flash-image` | 按次计费 | \$0.025/张 | \$0.04/张 | 37.5% | 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**：\$0.09/张（老张API）vs \$0.24/张（官网），成本较低 62.5% * **价格透明**：按次计费，实际扣费可在调用日志中查看 **Nano Banana Pro 在老张 API 成本控制超高！** ## 🚀 快速开始 ### 准备工作 登录 [老张API令牌管理](https://api.laozhang.ai/token) 创建**按次计费**类型的令牌 令牌创建界面 **重要**：必须选择"按次计费"类型，不要选择"按量计费" 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 ```bash theme={null} curl -X POST "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gemini-3-pro-image-preview", "stream": false, "messages": [ { "role": "user", "content": "a beautiful sunset over mountains" } ] }' ``` ### Python SDK 示例 ```python theme={null} from openai import OpenAI import base64 import re client = OpenAI( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.laozhang.ai/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-3-pro-image-preview", 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） ```bash theme={null} #!/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://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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！ ```python theme={null} import requests import base64 # ========== 配置 ========== API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY" API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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") ``` ```python theme={null} import requests import base64 # ========== 配置 ========== API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY" API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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") ``` ```python theme={null} import requests import base64 # ========== 配置 ========== API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY" API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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") ``` ```python theme={null} #!/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://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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 ```bash theme={null} #!/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://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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。 ```bash theme={null} curl -s -X POST "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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） ```python theme={null} # 多图参考示例（Python） import requests import base64 API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY" API_URL = "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview: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 使用具体、详细的描述，包括主体、风格、颜色、光线等 可以指定艺术风格："油画风格"、"水彩画"、"赛博朋克风格"等 避免使用过于抽象或模糊的词汇 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 1. 访问 [api.laozhang.ai](https://api.laozhang.ai) 注册账号 2. 创建令牌，选择"按次计费" 3. 调用 `gemini-3-pro-image-preview` 模型 4. 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。 | 渠道 | 价格 | 说明 | | ---------- | ------------ | -------- | | **老张 API** | **\$0.09/张** | 价格以控制台为准 | | Google 官方 | \$0.24/张 | 原价 | 实际扣费以控制台调用日志为准。 **方法一**：[API Playground](https://api.laozhang.ai/playground) 可视化测试 **方法二**：Curl 命令 ```bash theme={null} curl -X POST "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{"model": "gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "a cute cat"}]}' ``` | 特性 | Nano Banana Pro | Nano Banana | | ---- | ---------------------------- | ------------------------ | | 模型 | `gemini-3-pro-image-preview` | `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** **4K 仅 Nano Banana Pro 支持**，使用 Google 原生格式并添加 `imageSize` 参数： ```json theme={null} { "generationConfig": { "responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": { "aspectRatio": "16:9", "imageSize": "4K" } } } ``` **重要**：必须使用大写 "K"（1K、2K、4K）。 **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。 1. **详细描述**：提供具体的细节（颜色、风格、场景等） 2. **英文提示词**：英文通常效果更好 3. **参考风格**：指定艺术风格（如"油画风格"、"水彩画"） 4. **多次尝试**：可以用不同的提示词尝试，价格低廉 Base64 数据可以直接在网页中显示： ```html theme={null} ``` 或者解码保存为文件（参考上面的代码示例） ## 🔗 相关资源 学习如何使用 Nano Banana Pro 编辑和改造现有图片 \$0.055/张，成本更可控的 Banana2 版本 可选的 Nano Banana Standard 版本 创建和管理你的 API 令牌 查看详细的价格表和计费说明 *** ## 📝 更新日志 **🚀 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