適合大量生成、反覆編輯、海報、資訊圖和產品變化的最佳起點。
每張圖片 · 1K 與 4K 牌價
你可以在 GPTProto 上用 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 生成並編輯圖片。兩者都能生成和編輯最高 4K 的圖片,但起點不同。Nano Banana 2.1 是 Google 較新、Flash 級效率的模型,適合經常生成和反覆編輯。Nano Banana Pro 是它以推理驅動的模型,定位在專業圖像、高保真模擬圖和複雜視覺需求。Pro 這個名字不保證它每項圖片任務都贏。
簡單來說:需要以較低的每張成本大量產出和修改圖片時,先用 Nano Banana 2.1。當要求高的版面、在地化文字或產品概念值得第二個候選時,再測 Nano Banana Pro。選定正式預設之前,用你的需求對照實際輸出來判斷。
下面的 GPTProto 費率是 2026 年 10 月 13 日核對的目錄每張價格,不是對未來價格的承諾。官方牌價是 ext_price_model_config 裡的尺寸列;GPTProto 套用 price_multiplication 0.6。請查看你打算呼叫的路由的即時模型頁。
curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A product photo on a white background",
"resolution": "1k"
}'curl https://gptproto.com/api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A product photo on a white background",
"resolution": "1k"
}'每張圖片。目錄快照 2026 年 10 月 14 日。Google 的直接 API 模型代碼,和 GPTProto 端點路徑裡的識別碼是分開的。
按列出的 GPTProto 1K 費率,Nano Banana 2.1 每張 $0.02016,Nano Banana Pro 每張 $0.0804 — 同樣的 1K 輸出尺寸大約是四倍。1,000 張成功的 1K 圖片,這些顯示基礎費率在重試或其他費用之前約為 $20.16 對 $80.40。如果你改解析度、換路由,或需要多次生成才得到核准素材,這個比較就會變。
較大尺寸套用同一目錄折扣。Nano Banana 2.1 在 2K 是 $0.03024,在 4K 是 $0.0678。Nano Banana Pro 在 2K 是 $0.0804(和 1K 牌價相同),在 4K 是 $0.144。不要拿一個模型的 1K 草稿去比另一個模型的 4K 成品。先固定解析度、長寬比、提示和驗收標準;再計算每個模型要幾次嘗試才交出可用的圖片。
查看你打算使用的設定對應的即時 Nano Banana 2.1 價格 和 Nano Banana Pro 價格。
用相同的圖片數量乘上各模型在所選輸出尺寸的 GPTProto 費率,估算基礎生成成本。正式預算還要加上每張核准圖片平均的草稿迭代、編輯和被退回的輸出次數。
不含儲值贈送金和重試。如果較貴的模型減少返工,每次核准素材的成本可以更低 — 請量測,不要假設。
Google 把 Nano Banana 2.1 描述成保留 Flash 級速度和成本效率。Nano Banana Pro 的定位是由推理帶動的專業圖片工作。這些是產品描述,不是量測過的 GPTProto 延遲比較。如果回應時間會影響你的應用,請用相同提示走兩條即時路由來生成。
GPTProto 的圖片編輯能力為兩個模型都列出最多 8 張參考圖片。Google 自己為 Nano Banana 2.1 寫的 14 張數字,和平台路由上限不是同一件事。
用同一個 GPTProto 帳戶,按顯示的每張費率在兩個模型上測試同一份需求。儲值一次,然後比較核准的素材,而不是第一次渲染。
用來開始。適合測試端點和試用新模型。
適合個人開發,以及準備上線的小型專案。
適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。
較新的模型不只是更便宜的降級。在 Google DeepMind 2026 年 10 月的模型卡評估裡,開啟思考的 Nano Banana 2.1 在多項報告的文字轉圖片和編輯指標上高於 Nano Banana Pro。那些分數描述的是 Google 的評估設定;它們預測不了每一個活動、產品照片或 GPTProto 請求。請用你自己的需求和人工審查量表。
Design Arena 圖片類別,依 OpenRouter 為 Nano Banana Pro 所列,2026 年 10 月 14 日。這次核對時,Nano Banana 2.1 沒有 Design Arena 排名。
先用較便宜的模型打草稿,只在測試顯示有差別的地方花 Pro 的費率。
高效率的流程可以用 Nano Banana 2.1 做概念探索和修改,再把入圍的最終需求拿去和 Pro 比較。最終測試保持提示和參考組一致。如果 Nano Banana 2.1 達到你的品質標準,就把它留作正式預設,只在測試顯示有明確好處的地方使用 Pro。
兩個模型頁都有文字轉圖片路由,以及另外的圖片編輯路由。Google 記載 Nano Banana 2.1 最多 14 張參考圖片 — 最多 10 個物件參考和四個角色 — 並把 Pro 描述成多參考編輯。兩個 GPTProto 頁面都列出 1K、2K 和 4K 輸出。GPTProto 上就緒的圖片編輯能力為每個模型列出最多 8 張參考圖片。請在 API 用法面板確認實際接受的輸入;底層 Google 模型的能力不會自動等於每個控制項都已開放。
開啟 Nano Banana 2.1 圖片編輯路由 或 Nano Banana Pro 圖片編輯路由,查看即時請求結構。
用一小組真實提示:乾淨的產品圖、多參考編輯、文字很多的圖像,以及你流程裡最難的構圖。對齊長寬比、解析度、參考和指示。為文字準確度、物件和角色一致性、版面、不該有的改動、生成時間,以及到核准的嘗試次數評分。用預定的顯示尺寸審查最終圖片。兩個模型都不保證小字正確、標籤符合事實,或完美保留被參考的主體。
當速度和吞吐量很重要時,跑夠多的例子來看典型完成時間,不要只靠單一次結果。當事實準確度很重要時,發布前另外核對生成的內容。
任一模型頁都有 Playground、API 示例和目前的每張價格。用同一個 GPTProto 帳戶測試同一份需求,比較輸出,再選擇能以可接受成本產出核准素材的模型 — 或分流規則 —。探索 GPTProto 圖片工具。瀏覽 Google 圖片模型。
以 2026 年 10 月 13 日核對的 1K 圖片牌價來說,是:Nano Banana 2.1 為 $0.02016,Nano Banana Pro 為 $0.0804。這是同一輸出尺寸的每張比較,不是每一種解析度的統一價格。2K 是 $0.03024 對 $0.0804,4K 是 $0.0678 對 $0.144。編預算前請查看兩個即時模型頁。
不是。Google 把 Pro 定位在專業、複雜的圖片工作,但它 2026 年 10 月的模型卡評估報告 Nano Banana 2.1 在多項圖片和編輯指標上領先。同一份需求兩個都測。較好的結果取決於任務、設定和驗收標準。
兩個 GPTProto 模型頁都列出 1K、2K 和 4K 輸出,並提供生成和圖片編輯路由。請選擇對應 API 用法面板顯示的解析度和路由,並確認該輸出尺寸的即時價格。
GPTProto 使用各模型自己的端點路徑:生成用 /api/v3/google/gemini-nano-banana-2.1/text-to-image 和 /api/v3/google/gemini-3-pro-image-preview/text-to-image,編輯則把 /text-to-image 換成 /image-edit。它的示例不要求本文裡有 model 欄位。請從對應的 API 用法面板複製完整端點和支援的欄位。
當你需要很多變體,或要在較低的列出每張成本下頻繁修改時,先用 Nano Banana 2.1。如果素材的版面、品牌或事實要求特別複雜,把 Nano Banana Pro 放進最終測試。發布任一結果前,檢查生成的文字和產品細節。
可以。目錄包含 Nano Banana 2.1 和 Nano Banana Pro 的頁面,各自有 API 示例、Playground 和目前價格。Google 模型目錄 顯示目前的陣容。
這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
比較模型、了解 API 設定,以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
在瀏覽器裡做圖像和影片,或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接進應用。也可以查看指定模型的折扣。