Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2：2026 年該使用哪個 Gemini 圖像模型？

首先，先釐清名稱

Google 在大約六個月內推出了三個圖像模型，還給它們取了彼此重疊的暱稱。以下是直接整理自 Google 官方開發者文件的清楚對照：

• Nano Banana = gemini-2.5-flash-image — 最初的模型，於 2025 年 8 月推出。
• Nano Banana Pro = gemini-3-pro-image-preview — 建立於 Gemini 3 Pro，於 2025 年 11 月 20 日推出。
• Nano Banana 2 = gemini-3.1-flash-image-preview — 建立於 Gemini 3.1 Flash，於 2026 年 2 月推出。
  所以，「Pro」和「2」並不是同一項升級的兩種名稱。Pro 是高推理能力的高階方案；「2」則是較新的 Flash 模型，將 Pro 的大部分品質帶到 Flash 的速度與價格。如果某篇教學把「Nano Banana Pro」和「Nano Banana 2」視為可互換，請停止閱讀 — 作者根本不知道自己叫的是哪個模型。

在 GPT Proto 上，它們使用清楚的模型 ID：gemini-3-pro-image-preview、gemini-3.1-flash-image-preview，以及最初的 gemini-2.5-flash-image。

並列比較：規格與價格

價格差距是這項比較中最明確的事實。Google 對 3.1 Flash 的圖像輸出收取每百萬 token 60 美元，對 3 Pro 則收取 120 美元 — 正好是 2 倍。這個比例在所有解析度都成立：在 Google API 上，1K-2K 約為 $0.067 對 $0.134；在極端情況下則為 $0.045 對 $0.24（Flash 0.5K 對 Pro 4K）。在 GPT Proto 上，加上服務費後仍維持相同的 2:1 比例：依目前費率，Nano Banana 2 為 $0.0402，Pro 為 $0.0804，而最初的 Nano Banana 更便宜，只要 $0.0234。（這些是 GPT Proto 目前 1K 圖片的促銷費率，並會隨解析度提高；請查看即時模型頁面，以確認你閱讀當天適用的數字。）

重點是：從 Pro 切換到 Nano Banana 2，不是讓帳單降低幾個百分點，而是將每張圖片的成本減半。每天處理 10,000 張圖片時，這是完全不同的預算項目，而不是四捨五入的差異。

品質：中立競技場實際說了什麼

這正是直覺容易誤導的地方。想知道「哪個看起來更好」時，誠實的來源不是供應商部落格 — 而是 Artificial Analysis 的 Image Arena。它根據數百萬次人類盲測投票，以 Elo 為模型排名。截至 2026 年 4 月下旬，Nano Banana 2 在文字生成圖像排行榜上的 Elo 約為 1254，比 Nano Banana Pro 高一個檔次。在圖像編輯排行榜上也是相同順序：Nano Banana 2 為 1249，Pro 則以 1247 緊隨其後。

這點值得仔細思考。較便宜、速度更快的 Flash 模型，在中立且由投票驅動的基準測試中，評分高於高階模型。事情並非一直如此。Nano Banana Pro 於 2025 年 11 月推出時，曾在文字生成圖像和圖像編輯競技場中都排名第一 — 短暫成為當時測得最好的圖像模型。接著 Nano Banana 2 推出、GPT Image 2 推出，排行榜便重新洗牌。因此，準確的說法不是「Flash 永遠勝過 Pro」，而是：Pro 推出時位居榜首，競爭環境持續變化，而到了 2026 年春季，較便宜的兄弟模型在整體人類偏好上已追平甚至超越。

我的看法是 — 我會特別標明這是判斷，而不是基準測試結果 — 差距小到對大多數提示詞而言，你無法可靠地分辨哪個模型生成了哪張圖片。社群測試者不斷以不同措辭說出同一件事：輸出幾乎難以區分，而在密集、空間關係複雜的場景中，Flash 模型有時能更 妥善地處理版面。Elo 分數每週都會變動，因此應將確切數字視為快照，而不是固定值。重要的是方向，而方向顯示：不要因為假設 Pro 只是更銳利，就付出兩倍價格。

實際速度與成本（以及沒人提到的部分）

Nano Banana 2 的宣傳說法是「Flash 的速度、Pro 的品質」，而在一般使用情境下確實如此。社群測量顯示，它每張標準圖片約需 4-8 秒，而 Pro 約需 10-20 秒。當你要在 50 次迭代中調整提示詞時，這代表從四分鐘的循環縮短到十二分鐘的循環。對批次處理流程而言，差距會快速累積。

但我不會告訴你速度優勢是百分之百保證的，因為事實並非如此。Google 的

js-genai GitHub 儲存庫中，有一個 2026 年 5 月的公開問題：某位開發者測得 gemini-3.1-flash-image-preview 在 Node 中對最小的 1K 請求回應得比 gemini-3-pro-image-preview 更慢 — 與名稱所暗示的情況完全相反。預覽模型的延遲取決於路由、預熱與容量，而目前這兩個都是預覽模型。因此，平均而言速度更快，是；每次呼叫都更快，不是。如果延遲對你的產品至關重要，請在承諾採用前，先以自己的流量進行測量。這正是行銷頁面會略過的提醒。

成本方面則沒有這種但書。Nano Banana 2 的每張圖片價格只有一半，除非你特別需要只有 Pro 才能做到的功能，否則它在經濟效益上完全勝出。

各自真正勝出的地方

這部分打破了「Pro 只是更好」的說法，因為功能差異是雙向的。

Nano Banana 2 不只是更便宜 — 它還能做出幾件 Pro 做不到的事。它提供 0.5K（512px）輸出尺寸，適合製作低成本縮圖與預覽。它支援 Pro 沒有提供的超寬與超高長寬比（1:4、4:1、1:8、8:1），這對橫幅、側欄和垂直媒體條很重要。它最多可接受 10 張物件參考圖片，而 Pro 只有 6 張。此外，它具備 Google Image Search grounding，因此能在生成時擷取即時視覺參考，更準確地呈現特定地標、品牌物件或近期的現實世界主體。如果你的工作涉及時事或小眾的現實世界主體，這項 grounding 就是真正的優勢。

Nano Banana Pro 的高階價值集中在更狹窄的範圍。它會為每張圖片分配更多推理資源，在最終渲染前最多生成兩次中間「思考」階段，以改善構圖與邏輯 — 這會體現在包含許多物件、嚴格空間關係和分層光線的提示詞中，帶來更乾淨的配置。它比 Nano Banana 2 多處理一張肖像（臉部）參考圖，五張對四張；對必須讓每個人都維持角色一致性的團體照而言，這很重要。而根據 Google 自己的人類評估與社群共識，Pro 在最困難的文字排版上仍略勝一籌：長篇多行段落、精細字距，以及包裝級文字，因為一個變形的字母就可能讓整個資產報廢。

簡單說：Nano Banana 2 是更廣泛、更靈活的工具。Pro 則是當失敗成本高於模型成本時，你會找上的專家。

範例輸出

這三張圖片都是在 GPT Proto playground 中生成的，使用的就是你透過 API 呼叫時會使用的同一個平台，因此你可以看到它們各自的特性，而不必只相信我的說法。

Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）：一張時尚海報，乾淨、大尺寸的文字正確呈現 — Flash 現在已足以勝任這類文字與版面工作。

Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image-preview）：一張 8K 風格的特寫，肌膚紋理、髮絲和水面光影細節展現了高階推理能力的優勢。

最初的 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image）：以三者中最低的價格，依然能勝任風格化、插畫風格的場景。

你應該使用哪個？

如果你要大量生成、快速迭代、打造使用者端工具（此時延遲和每張圖片的成本會累積）、使用不尋常的長寬比，或渲染受益於網路 grounding 準確度的主體，請預設選擇

Nano Banana 2。對 2026 年絕大多數的生產級圖像工作而言，這是正確的起點 — 而且你的帳單會是 Pro 收費的一半。

當交付成果需要印刷解析度或大尺寸格式、文字排版至關重要（包裝、海報、密集資訊圖表），且一個錯誤字元就必須重做；當構圖真的很複雜，包含許多受嚴格空間限制的主體；或當你需要團體照中第五張符合角色設定的臉孔時，請升級到

Nano Banana Pro。我會寫在牆上的規則是：當圖片品質失誤的成本高於模型本身的成本時，選擇 Pro；當速度、迭代和大量使用的成本高於最後幾個百分點的保真度時，留在 Nano Banana 2。

此外，對於風格化、插畫風格或低風險的工作，也請記得最初的

Nano Banana（2.5 Flash Image）：它的價格只要 $0.0234，如果你完全不需要 Gemini 3 的推理能力，便能以最低成本勝出。

如何使用一個 GPT Proto 金鑰呼叫兩者

你不必只選定一個模型的原因，是 GPT Proto 讓兩者共用相同的金鑰與端點格式 — 只要替換一個字串即可切換。這裡有個細節容易讓人困惑：統一的

/api/v3/ 端點會在 Authorization 標頭中接收你的原始 API 金鑰，且不需要 Bearer 前綴。（相容 OpenAI 的介面才會使用 Bearer；不要混用。）

請求預設採非同步方式：你提交請求後會收到一個 id 和一個已準備好的結果 URL，接著輪詢該 URL。或者將 enable_sync_mode 設為 true，以等待圖片直接回傳。

import requests, time
 
API_KEY = "YOUR_GPTPROTO_API_KEY"   # raw key, no "Bearer"
BASE = "https://gptproto.com/api/v3"
 
def generate(model, prompt, size="1K", aspect_ratio="1:1"):
    submit = requests.post(
        f"{BASE}/google/{model}/text-to-image",
        headers={"Authorization": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "aspect_ratio": aspect_ratio,
            "output_format": "png",
            "enable_sync_mode": False,
        },
    )
    submit.raise_for_status()
    poll_url = submit.json()["data"]["urls"]["get"]   # already embeds the prediction id
 
    while True:
        data = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": API_KEY}).json()["data"]
        if data["status"] == "completed":
            return data["outputs"]
        if data["status"] == "failed" or data.get("error"):
            raise RuntimeError(data.get("error"))
        time.sleep(2)
 
# Same key, same call — switch models by changing one string.
flash = generate("gemini-3.1-flash-image-preview", "a neon ramen stall in the rain, cinematic")
pro   = generate("gemini-3-pro-image-preview",     "product packaging mockup with a legible 12-word tagline")
print(flash, pro)

提交步驟的 cURL 等效寫法：

curl --location 'https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-3.1-flash-image-preview/text-to-image' \
  --header 'Authorization: YOUR_GPTPROTO_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "prompt": "a neon ramen stall in the rain, cinematic",
    "size": "1K",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "output_format": "png",
    "enable_sync_mode": false
  }'
 
# The response carries data.id and data.urls.get — call that GET URL to fetch the result:
# curl "https://gptproto.com/api/v3/predictions/<id>/result" \
#   --header 'Authorization: YOUR_GPTPROTO_API_KEY'

若要切換至 Pro，將 gemini-3.1-flash-image-preview 改為 gemini-3-pro-image-preview，其他部分完全不變。這就是透過單一平台運行兩個模型的實際優勢：你可以針對自己的提示詞，讓較便宜的模型與高階模型進行 A/B 測試，並讓結果 — 而不是名稱 — 做出決定。請在 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 模型頁面取得金鑰及目前的每張圖片費率。