Nano Banana 2.1对比GPT Image 2：我每张图付多少钱，Google又白送了什么

Google的免费图片额度看着像捡便宜。一张AI图的费用只有几美分。真正的账单是你的时间。

这个博客的每篇文章都配七张图。我用GPT Image 2生成，每张2积分，所以一整套要14积分。积分没有固定的欧元价格，取决于你的套餐，所以请把14当作我的标尺，别当账单。

我自己没有跑过Nano Banana 2.1，也没有并排对比的结果。这篇文章依据的是Google的文档和OpenAI的价格页（我在2026年10月14日读过并核对），依据我自己的积分成本，还有一个你一个下午就能跑完的测试。数字是我自己的，我会明说。

如果你已经在为GPT Image 2或Nano Banana Pro付费，而且出图命中率很高，别因为价格就换。 如果你现在一分钱都不花，草稿先用免费模型，并且在定下来之前，用三个提示词在2K下测一遍Nano Banana 2.1。数你的审图分钟，别数手续费。

要点先看

• 通过Gemini API，Nano Banana 2.1的1K图是$0.0336，2K是$0.0504。 两个尺寸都是Nano Banana 2的一半，也远低于$0.134的Nano Banana Pro。
• Google Flow里的“免费”是每天50积分，并且只有一个图片模型明确标为免费。 它是Nano Banana 2 Lite，通过API只能出1K图。
• 我没找到50积分能换多少张图。 Flow的积分表里没有列任何图片模型。
• 参考图槽位是规格，不是结果。 Nano Banana 2.1最多接受10张物体图和4张角色图。它们能不能守住品牌，要靠测试说话。
• 比较“每张可用图的成本”，并把审图时间算进去。 手续费几乎不影响答案。
• 在我的平台上，价格表改变了我的一个想法： GPT Image 2.5在中等质量下的价格是GPT Image 2的一半，所以它要先过我的测试。

一张表看懂Google的图片模型阶梯

Google现在通过Gemini API出售四个图片模型。下面是它价格页上的标准价格，按每张图计。

Batch API把Nano Banana 2.1的价格砍半：1K是$0.0168，2K是$0.0252。Google这样描述这个模型：“an update to Nano Banana 2, serving as the primary high-efficiency workhorse model for image generation and conversational editing”（Nano Banana 2的更新版，是图片生成和对话式编辑的主力高效率模型，我的翻译）。

它的文档建议“所有新项目”用Nano Banana 2.1，而不是Nano Banana 2（我的翻译）。文档列出的分辨率是1K、2K和4K，较小的512px尺寸它不支持。我在Google的页面里没找到2.1的发布日期。

我用GPT Image 2每张图付多少钱

我通过Higgsfield的命令行生成图片。花钱之前，预检会先告诉我成本，今天我为本文提到的每个模型都跑了一遍。

下表是Higgsfield在10月14日为16:9图片报出的积分。这些是估算，这次对比我一张图都没有生成。

质量档位对GPT Image 2的价格影响很大：在2K下，低档报0.5积分，中档2，高档6.5。GPT Image 2.5报价是：低档0.5，中档1，高档2.75，xhigh 4.5，max 9。

我最近的完整套图是CLAUDE.md那篇文章，7张图14积分，还有邮件追踪像素系列文章，14张图28积分。两次都没有重新生成。

这些是风格统一、角色锁定的插画，所以这只说明我的工作流适合我的格式。它完全没说Nano Banana 2.1在你的需求上会怎样。

在我的平台上，2K的Nano Banana Pro和我的默认模型一样是2积分，所以对我来说，Pro的问题是质量，不是价格。如果中等质量的GPT Image 2.5同样能守住我的角色，同样七张图只要7积分。

OpenAI的价格页按每百万token列出图片模型，并指向一个计算器来估算每张图的价格。它的标准表里有两个2.5模型，gpt-image-2.5-sunburst和gpt-image-2.5-flare，图片输出价格是每百万token $30。gpt-image-2只出现在Batch表里，价格是$15。

我用的是gpt-image-2，而页面没有说哪个模型最好。

按token报价会误导人。Nano Banana 2.1的表面数字一模一样：标准$30，Batch $15。

但Google的一张1K图消耗1,120个token，而OpenAI的页面没有给出每张图的token数。要比较每张图的价格，别比较每token的价格。

Google Flow里的“免费”到底是什么

Google Flow是免费方案所在的创作工具。它关于积分的帮助页写道：“With or without a subscription, you receive 50 Google Flow credits per day”（无论是否订阅，你每天都会获得50个Google Flow积分，我的翻译）。不订阅的用户只有这50积分“to try Google Flow”（用来试用Google Flow，我的翻译）。

• 没用完的积分会过期。 页面写的是：当天没用完的积分不会结转（我的翻译）。每日刷新从你的第一次生成开始。
• 只有一个图片模型明确标为免费。 Flow的模型页称Nano Banana 2 Lite为“the default model available at no charge”（默认的免费模型，我的翻译）。它称Nano Banana 2.1为“the standard model”（标准模型，我的翻译），没有说它要花多少积分。
• 积分表里没有图片行。 它列的是视频模型和放大，Flow模型页上指向最新积分成本的Google One页面同样一行图片都没有。所以我不去猜50积分能换多少张图。
• 高峰时段影响视频，不影响图片。 在大约UTC时间下午2点到5点之间，免费用户可能无法生成视频，但“can still generate images”（仍然可以生成图片，我的翻译）。
• 限制可能会变。 页面写的是：限制随时可能变更（我的翻译）。

API的情况不同。Nano Banana 2.1在API里没有免费层：价格页把免费层的输入价格标为不可用。

通过API，Lite只能出1K图，Higgsfield也把它限制在1K。Google的Flow页面没有写它的分辨率，所以请在Flow里看设置。

如果Flow遵循API的限制，“免费”大多意味着1K，这适合社交帖子或分镜草稿。我的博客头图导出宽度是2688像素，这需要2K的源图。

参考图槽位是规格，不是结果

对营销人来说，单张图的质量不如“第五张图是不是和第一张长得一样”重要。这取决于参考图，而各模型的槽位数不同。

Google的文档说它的Nano Banana模型“允许你混合最多14张参考图”（我的翻译）。Nano Banana 2.1接受最多10张物体图和最多4张角色图。Nano Banana Pro接受6张物体图、5张角色图和3张风格参考。

Lite接受最多14张物体图，不接受角色参考，Google还说它“not optimized for multiple reference inputs”（没有针对多张参考输入做优化，我的翻译）。Google为Nano Banana 2写的发布文章给出了另一种分法：5个角色和14个物体。当厂商自己的页面互相矛盾，我信API表格，然后测试。

我自己的用法是一到两张参考图。每个场景都用我的角色的同一张参考PNG，图片模型就能保住这张脸。当吉祥物进入场景时，我把它裁剪后的图作为第二张参考传进去，它也能忠实还原。

表里每个模型接受的参考图都比我用的多，所以槽位数告诉我的信息很少。如果你的品牌视觉里有吉祥物、产品或创始人，就查一下每个模型接受多少张参考图。然后测试脸是不是始终如一。

每张可用图的成本

这是我会用的公式：

每张可用图的成本 =（每次尝试的费用 + 每次尝试的审图分钟数 x 你的时薪 / 60）/ 通过率。

我没有Nano Banana 2.1的实测命中率，所以不会编一个给你。下面是两个编出来的情形，用来展示公式的行为。

假设你的时间值每小时$60（这是我的占位值），每次尝试要审两分钟。那就是每次尝试$2，大约是Nano Banana 2.1一张2K图手续费$0.0504的40倍。

这里贵的模型赢了，而命中率是我编的。这正是重点：手续费几乎不影响答案。

真正影响答案的是审图时间和命中率，而没人替你的需求测过它们。下面的三提示词测试可以。

把它放大到一个每周发一篇文章、一年50周的博客，也就是350张图。第一种情形下，一年约花$2,150，第二种约$1,120，而几乎全是审图时间。

在这些编出来的情形里，每篇文章的手续费都低于$1.50。真正要紧的账单是你的注意力。

一个下午就能跑完的3提示词测试

排行榜不认识你的品牌。三个提示词认识。

1. 印着标签的产品放在某个表面上。 指定准确的标签文字。这测的是文字渲染和真实感。
2. 带标题和五行短文字的信息图。 用你业务里的真词，并逐字校对。Google说Nano Banana模型能生成“legible, stylized text for infographics, menus, diagrams, and marketing assets”（用于信息图、菜单、图表和营销素材的清晰风格化文字，我的翻译），而我用GPT Image 2做带文字的信息图，所以这里就是宣传词撞上你文案的地方。
3. 你的吉祥物、创始人或产品出现在场景里， 用你真实的参考图。这测的是身份一致性。

对你考虑的每个模型，每个提示词跑三次，设置相同。然后对每个模型的九张图按五个是非检查打分：文字正确、颜色符合品牌、身份保持、没有可见缺陷、无需编辑即可使用。

记下每次尝试的成本和你花的分钟数。然后算出每张可用图的成本。

给表格标上日期。模型更新时，把九张图重跑一遍。

标识、水印和你的律师

Google说，所有通过API生成的图片都带SynthID水印。对于Nano Banana 2，它还把SynthID和C2PA内容凭证搭配使用，并说C2PA验证即将进入Gemini应用。关于2.1的C2PA，我什么也没找到。

这些标记藏在文件内部。除非你的受众去检查，否则什么都看不到。

瑞士数据保护专员写道，使用能够操纵可识别人员的面部、图像或语音消息的程序，“must also always be clearly indicated; this may even be completely unlawful in a specific case due to prohibitions under criminal law”（也必须始终清楚标明；在具体个案中，由于刑法上的禁止性规定，这甚至可能完全违法，我的翻译）。这是监管机构依据瑞士数据保护法做出的解读。如果你的图片里有真人，发布之前先问你的律师。

对于不含真人的图片，我不给法律意见。其他市场，包括欧盟，对AI生成内容有自己的规则。决定什么时候标注，写下来，并对每张图一视同仁。

这是对公开文本的解读，不是法律建议。标注的确切措辞和你的隐私声明，请咨询你的律师或数据保护顾问。

GPT Image 2还是Nano Banana 2.1：我会从哪里开始

下面只有一行来自我自己的工作。其余是Google的定位，我没有测过。

来自我的工作： GPT Image 2仍是我的默认选择，用于带我的角色的图片，以及我要逐字校对的文字，因为这套工作流已经调好了。

来自Google的文档： Flow里的Nano Banana 2 Lite是明确标为免费的选项，所以我会用它做要丢掉的草稿。Nano Banana 2.1是Google推荐新项目使用的模型，2K是$0.0504，所以它先过三提示词测试。Nano Banana Pro被描述为用于最难的需求，而在Higgsfield上它和我的默认模型一样是2积分，所以我会用同样的三个提示词测它。

来自价格表： GPT Image 2.5在中等质量下报的积分是GPT Image 2的一半，所以它是削减我账单的第一人选。我会让它过同样的测试。

常见问题

Nano Banana 2.1免费吗？

通过API不免费，Google没有列免费层。在Flow里，Google明确说Nano Banana 2 Lite是默认的免费模型。它没有说Nano Banana 2.1要花多少积分。

Nano Banana 2.1每张图多少钱？

通过Gemini API，标准价格下1K图是$0.0336，2K是$0.0504，4K是$0.113。Batch API把这些数字砍半。在Higgsfield上，10月14日报的是1.5、2和3积分。

AI图片需要标注吗？

Google在文件内部加了SynthID水印，但这并不等于向你的受众标注了这张图。对于真实、可识别的人物的图片，瑞士数据保护专员说，操纵必须清楚标明。其他情形，问你的律师。

我的结论

GPT Image 2还是Nano Banana 2.1？别再比标价了，用你自己的三个提示词比较每张可用图的成本，并把你的审图时间算进去。 在我跑完它们之前，我的角色和文字工作继续用GPT Image 2。

五条规则：

1. 草稿用免费层，预期限制会变，并确认Flow是否把你限制在1K。
2. 换工具之前，用同样的三个提示词在2K下测Nano Banana 2.1，并测Nano Banana Pro。
3. 如果视觉里有吉祥物或创始人，查参考图槽位，然后测试脸能不能守住。
4. 逐字校对图片里的每个字。
5. 给你的结果标上日期。这些模型每隔几个月就会变。

本页的价格和功能截至2026年10月14日。Google和OpenAI经常调整两者，所以依赖某个数字之前，先看日期。

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