Nano Banana 2.1 是什麼？Google AI 圖片生成與編輯：功能、價格與使用指南

Google 在 2026 年 10 月 6 日讓 Nano Banana 2.1 正式上線。它是 Gemini Image 產品線的最新圖片生成與編輯模型，API 模型 ID 是 gemini-nano-banana-2.1，接替今年 2 月發布的 Nano Banana 2，成為官方建議新專案採用的主力型號。這次更新的重點很集中：文字渲染與資訊圖表版面改善、多圖融合支援最多 14 張參考圖、修復 2K 與 4K 超寬全景圖的拼接痕跡，而且 1K 與 2K 圖片的 API 輸出成本降到大約前代的一半；4K 的降幅則約為四分之一。

不過有兩件事比帳面規格更值得先記住。第一，Nano Banana 2（模型 ID gemini-3.1-flash-image）已經列入棄用清單，官方建議遷移到 2.1，但截至 2026 年 10 月 7 日尚未宣布關閉日期，不能把棄用當成已確定停機。第二，搜尋「nano banana kling 2.1」會看到快手 Kling 2.1 的結果，那是影片生成模型，與 Google 的圖片模型屬於不同產品線。

Nano Banana 2.1 是什麼？

一句話定位：Nano Banana 2.1 是 Google 的 AI 圖片生成與圖片編輯模型，屬於 Gemini Image 家族，底層是 Gemini 3.6 Flash，官方把它描述為「Gemini 3 系列、原生多模態推理模型」。模型同時做兩件事：從文字描述生出一張全新圖片，或者拿你上傳的既有圖片做編輯，換背景、改顏色、加物件、融合多張參考圖都在同一條 API 呼叫裡完成。

把生成與編輯放進同一個模型，實際意義比聽起來大。Gemini Image 能接收文字與圖片輸入，並在同一個模型中處理生成與編輯任務，例如依文字描述畫新圖，或參考兩張圖片，把其中一張的主體放進另一張的場景。理解它時，把它想成「會畫圖的 Gemini」，而不是「接在 Gemini 後面的畫圖插件」，會更接近實際行為。

名稱對照也值得花三十秒搞清楚，因為這條產品線有兩套命名系統並行。X 上的行銷名稱叫 Nano Banana 2.1，API 清單裡的模型 ID 是 gemini-nano-banana-2.1，這代算是對齊了；前代就沒這麼貼心，Nano Banana 2 的 API 名稱是 gemini-3.1-flash-image，整串看不見半個 banana。搜尋時把「gemini」跟「2.1」組在一起查，很容易把 Gemini 語言模型的版號跟圖片模型的版號攪在一起，記一條規則就夠：名稱裡有 banana 的是圖片模型；遇到沒有 banana 的舊 ID，直接查官方模型清單確認，不要憑版號或名稱猜用途，圖片模型的基座資訊應以官方 model card 與模型文件為準。

「Nano Banana」這個名字本身是個意外。2025 年 8 月 Gemini 2.5 Flash Image 在 LMArena 上匿名測試時用了這個代號，爆紅之後 Google 順勢把綽號轉成正名，之後每一代圖片模型都沿用香蕉命名。Google 官方頻道有一支叫 What is Nano Banana? 的短片，由親自參與命名的產品經理 Naina 講這段來龍去脈，短短一支影片就能把整個產品線的輪廓補起來。

對技術讀者來說，比較有用的理解方式是把「基底模型」與「圖片能力」分開看。2.1 站在 Gemini 3.6 Flash 這個基座上，影像生成與編輯是在這個多模態模型上做的任務輸出，所以它也繼承了 Gemini 3 系列的推理風格，可以設定 Thinking 等級讓模型在出圖前先想一遍。想回顧這類模型怎麼同時理解文字與影像輸入，可以先看站上對 大型語言模型運作原理 的整理。

還有一個容易被忽略的預設行為：所有 Nano Banana 模型輸出的圖片都內嵌 SynthID 隱形浮水印。肉眼看不見，但偵測工具驗得出來，代表這張圖由 AI 生成。如果你的工作會把生成圖用在對外素材上，揭露義務與平台規範本來就是必修課，Google 自己也針對 AI 內容的人工查證與來源標示更新過指引，值得對照著讀。

發布時間軸，以及從哪裡用得到

2026 年 10 月 6 日，Google 的官方 X 帳號宣布 Nano Banana 2.1，官方 model card 與 API 文件也標示這個發布日期，Gemini API 的官方更新紀錄列出了正式上線（GA）與前代模型棄用的條目。要確認版本狀態，直接對照這份紀錄與官方模型頁，比只看社群上的模型選單截圖可靠。

正式宣布的貼文很短，點名了三個改進方向：視覺設計、遮罩編輯、主體一致性。

官方 model card 列出的使用管道包括 Gemini app、AI Studio、Gemini API、Google 搜尋 AI Mode、Google Flow、Stitch 與 Google Ads，Google Cloud 也提供企業端模型文件。一般使用者可以從 Gemini app 的圖片生成功能開始；開發者想測試提示詞與參考圖，可以查看 AI Studio 的 Nano Banana 頁面。實際開放狀態仍取決於地區、帳戶與方案；AI Studio 的測試入口也不代表 Gemini API 提供免費的 2.1 生圖額度。

用哪個入口，取決於你想做的事。改幾張社群圖，可以先看 Gemini app 或 AI Mode；要反覆調提示詞與參考圖組合，可以用 AI Studio；要接進自己的產品或工作流程，就評估 Gemini API 或 Google Cloud 的企業端服務。這些入口使用同一模型家族，但額度、介面與可設定的功能可能不同，不能把某個入口的操作選項直接套到另一個入口。

比較特別的是 Google 搜尋也一起上了。負責搜尋產品的副總裁 Robby Stein 當天補充：AI Mode in Search 正在推出 Nano Banana 2.1，入口是 Google app 搜尋框下方那顆香蕉圖示，等於把圖片生成塞進搜尋的對話流程裡。

Google Flow 的官方帳號也確認 10 月 6 日推出 2.1，而且 Nano Banana Pro 與 2 Lite 在 Flow 裡仍然可用，使用者可以依任務選擇模型。

這次真正升級了什麼

把 API 文件裡的更新條目攤開，下面五項能力與更新，各自對應一種實際工作情境。

第一是多圖融合與一致性。2.1 的 API 文件列出最多 14 張參考圖、最多 4 個角色的一致性，以及最多 10 個物件的外觀保真。這些數字是目前規格，不能直接解讀成比前代增加了參考圖上限；前代 Nano Banana 2 已經支援多參考素材與搜尋接地。做系列插畫或漫畫分鏡時，可以把主角設定圖、場景與配角參考圖一起提供；行銷情境則可以加入產品圖、品牌色票與 logo 素材，讓模型有具體的外觀依據。實際一致性仍要逐張檢查。

實務上要記得參考圖也占輸入額度。14 張是可接受的參考圖上限，與 131,072 tokens 的輸入上限是兩種不同限制；不能只憑張數就判定會吃滿上下文。比較穩的做法是先提供最能說明主體與場景的素材，再依輸出需要補充，減少互相矛盾或重複的參考訊號。

第二是全景與長條圖的拼接偽影獲得修復。官方文件點名 1:4、4:1、1:8、8:1 這類極端比例，在 2K 與 4K 解析度下修復 tiling artifacts，對要做網站橫幅、社群長圖與直式素材的人很實用。完成後仍應放大檢查紋理接縫與細節是否連貫。

第三是文字渲染與資訊圖表版面增強，官方文件列出更準確的文字與資訊圖表排版。圖片模型把海報標語與圖表標籤畫錯是常見痛點，而官方內部評測也列出這兩類能力的改善。這可以作為嘗試資訊圖表任務的理由，卻不能保證小字、長段落或所有繁體中文字都正確。

第四是延續 Grounding with Google Web Search 與 Google Image Search。這項能力在前代 Nano Banana 2 已經存在，2.1 仍可利用搜尋結果輔助生成與編輯。做需要呈現真實品牌、地標或 logo 的素材時，可以提供明確來源或使用搜尋接地，讓模型有外部資訊可參照；接地有助於減少錯誤，仍需要核對成品與原始來源。

對內容工作者來說，搜尋接地可以把一部分找參考資料的步驟放進生圖流程。以前做含真實地標的圖，通常得先搜尋、確認外觀，再把特徵寫進提示詞；現在模型也能利用搜尋結果輔助生成。不過圖片裡的數字、品牌細節與地標外觀仍可能錯，交付前應回到官方資料核對，不能把啟用 Grounding 當成完成事實查核。

第五是可設定 Thinking 等級，分 minimal、medium、high 三段，預設 medium。簡單改圖用 minimal 換速度，複雜的多參考融合拉到 high 讓模型先規劃版面，前代 Nano Banana 2 已提供 minimal 與 high，這次新增 medium 並設為預設。API 單次呼叫的輸入上限是 131,072 tokens，輸出上限 32,768 tokens。

代價是速度與費用。Thinking 層級拉高，模型出圖前的推理時間變長，整個過程消耗的 tokens 也更多，帳單會反映這件事。比較聰明的用法是把等級當品質旋鈕：日常改圖用預設的 medium 就好，遇到多參考融合或複雜版面再切到 high，確認效果值得那個價差後才常開。minimal 則適合批量、單純、對細節不挑剔的任務，例如把整批素材換底色。

開發者還要注意各入口的能力清單。Gemini Developer API 的模型頁列出：function calling、URL context、Live API、音訊生成、structured outputs、程式碼執行與 caching 不支援；搜尋接地、Thinking 與 Batch API 支援。企業端文件另列出 seed、topK、logprobs、temperature、topP 不支援，設定會傳回錯誤，但該入口支援 implicit context caching。遷移時請對照實際使用的服務文件。固定提示詞與參考圖適合做公平比較，無法保證每次產生相同圖片。

文件之間還有一個規格差異值得記下：model card 寫輸入 context window 最多 1M tokens，Gemini Developer API 與企業端模型頁則列出 131,072 tokens 的操作上限。兩份都是官方資料，寫程式時應以你使用入口的 API 文件為準；規劃輸入素材與程式限制時，請採用對應 API 頁列出的上限。

官方評測數字要怎麼讀

Google 在 官方 model card公開了內部評測：整體人類偏好分數上，開啟 Thinking 的 Nano Banana 2.1 為 1050±14，不開啟 Thinking 為 1015±13，Nano Banana 2 為 990±7，Nano Banana Pro 為 935±8。這是官方在特定測試集下的比較結果，不能當成跨平台排行榜分數。

分項可以看出哪些任務改善較多。資訊圖表設計方面，開啟 Thinking 的 2.1 為 1048±17，Nano Banana 2 為 961±12，Pro 為 912±12；資訊圖表事實性指標分別是 0.521、0.179、0.265，2.1 約為前代的 2.9 倍。這個倍數比較的是官方評分指標，並不代表所有生成圖的正確率提升 2.9 倍。編輯向的分數也有所改善：多角色一致性 1106、多參考編輯 1066、風格化 1062、遮罩與筆跡編輯 1049。

先解釋這些數字怎麼來的，不然容易誤讀。官方用人類並排比較（SxS）評估整體偏好與設計品質，再換算成 Elo 分數；資訊圖表事實性則使用單邊自動評審（AutoRater），不是同一把量尺。1050 分不代表 105% 的品質，0.521 也不能直接寫成「52.1% 的文字與數字正確」。表中的 ± 數值反映估計的不確定性，若未取得完整統計方法與測試樣本，不宜自行判定差距達到統計顯著。

這些數字有三個必須一起讀的但書。第一，這是 Google 公布的內部評估，不是獨立第三方排行榜，不能直接與其他平台分數混用。第二，人類偏好比較反映測試任務與評審選擇，喜歡哪張圖不等於那張圖更符合你的工作需求。第三，帳面分數較高不代表全面取代 Pro；官方仍將 Nano Banana Pro 定位為複雜視覺任務的高階選項，2.1 則是效率較高的主力模型。最有用的比較方式，是用自己的提示詞、參考圖與驗收標準各跑一輪。

至於下一代模型是否帶來更大的品質進步，仍要等正式發布、實際規格與可比較的測試結果。關心產品路線的人可以另外了解 Gemini 4 Argon 的相關整理，但評估今天要用哪個圖片模型，應以目前可使用的能力、成本與成品表現為準。

想看第三方口碑的人也要留意樣本與測試條件。2.1 剛上線，第一印象、官方轉述與實際工作測試應分開看；比較文如果沒有公布提示詞、參考素材、解析度與 Thinking 設定，就很難判斷差異來自模型還是測試方式。用可重複核對的測試條件對照官方評測，結論會更有參考價值。

官方自己列出的限制

model card 老老實實列了一份已知限制，比行銷文案有用得多，逐條看：

• 1K 解析度下的小字仍然模糊，需要清晰文字就拉到 2K 以上，或把文字放到後製處理。
• 角色一致性不完美，多角色加複雜動作的組合還是會失敗，4 個角色是上限不是保證。
• 遮罩或塗鴉編輯可能只部分遵循指令，並留下不想保留的筆跡，成品需要再次檢查。
• 編輯時有主體姿勢延續的問題，改了場景或服裝，人物姿勢可能被鎖在原圖。
• 空間定位會混淆，上下左右的相對位置關係偶爾出錯，做需要精確構圖的素材要驗圖。
• 世界知識、3D 理解與事實性有限，這正是 Grounding 功能存在的理由，需要真實品牌或地標時記得打開。

把這份清單翻譯成白話，驗圖時就知道要看哪裡。主體姿勢延續的意思是，你把人物換到新場景，姿勢卻跟原圖一樣，動作感很難改，做動態構圖要先有心理準備；空間定位混淆則是「左邊那杯咖啡」可能落到右邊，構圖精密的素材要逐張檢查相對位置。這份清單與其說是瑕疵列表，不如說是 Google 預先告訴你的驗圖 SOP：改圖先看姿勢，多物構圖先看方位，含文字的圖先核對每一個字，需要真實世界的東西就開 Grounding 再確認一次。

還有兩個技術性質的邊界：model card 列出的基座知識截止日期一般為 2026 年 3 月，部分領域可能只到 2025 年 1 月，近期資訊應使用外部來源或搜尋接地再核對；解析度提供 1K（預設）、2K、4K 三段，輸出是點陣圖片，不是可直接編輯的向量圖檔。

Nano Banana 2.1 API 價格與免費額度

API 計費照 Gemini API 的 token 制走。以 Standard 方案為例，輸入（文字、圖片與影片）每百萬 tokens 為 1.50 美元，文字與 Thinking 輸出為 7.50 美元，圖片輸出為 30 美元。官方定價頁列出的圖片輸出成本是：1K 每張 0.0336 美元、2K 每張 0.0504 美元、4K 每張約 0.113 美元；相應輸出量為 1,120、1,680、3,780 tokens。這些是圖片輸出費用，尚未加上輸入、Thinking 與可能的搜尋費。圖片編輯同樣需要依輸入素材與生成結果的實際用量計費。

模型	1K 每張	2K 每張	4K 每張	定位
Nano Banana 2	$0.067	$0.101	$0.151	前代主力，已宣布棄用，尚未公告關閉日期
Nano Banana Pro	$0.134	$0.134	$0.24	複雜視覺任務的高階選項
Nano Banana 2 Lite	$0.0336	—	—	低延遲與低成本，官方展示約 4 秒出圖
Nano Banana 2.1	$0.0336	$0.0504	約 $0.113	新專案建議採用的效率型主力

對照著看，2.1 的 1K 圖片輸出價格與 2 Lite 同為 0.0336 美元；相較 Nano Banana 2，1K 與 2K 的圖片輸出約便宜一半，但 4K 從約 0.151 降至約 0.113 美元，降幅約 25%。還要注意 2.1 的輸入與文字、Thinking 費率高於前代，實際總帳單取決於參考圖、推理用量與重試次數。企業端服務請另外依所使用的 Google Cloud 定價試算，不能混用不同入口的價目。

換個具體的感受方式：假設內容團隊每月生成一萬張 1K 圖，全部走 Gemini Developer API Standard，2.1 的圖片輸出費用約為 336 美元，Nano Banana 2 依定價頁每張約 0.067 美元估算則約為 670 美元。若把其中三千張改成 4K，以 3,780 個圖片輸出 tokens 計算，每張為 0.1134 美元，會再增加約 239.4 美元。這是只計圖片輸出的試算，輸入、文字、Thinking、搜尋與重試都要另外算。圖片模型的實際成本也取決於你重試幾次才滿意，把提示詞寫具體、提供必要的參考圖，再記錄每次用量，才能比較整個工作流程的帳單。

至於一般使用者最常問的「Gemini app 免費可以畫幾張」，目前不能給一個適用所有帳戶的固定張數。Google 的個人帳戶用量說明採運算量限制，會考慮提示詞複雜度、模型、功能與對話長度，並提醒限制可能隨容量調整；這不是一份 Nano Banana 2.1 專屬的每日生圖張數表。生圖達限後，請查看 Gemini app「設定 → 用量限制」與帳戶通知；AI Mode、Flow 與 API 的用量規則則要分別確認。

Nano Banana 家族怎麼選？舊模型是否需要遷移？

這顆香蕉的族譜其實只有一年多，但每一步都有明確分工。2025 年 8 月，Gemini 2.5 Flash Image 以 Nano Banana 之名在 LMArena 爆紅，那一代把「對話式改圖」帶進大眾視野。2025 年 11 月 20 日，Nano Banana Pro 登場，換上 Gemini 3 Pro Image 基底，主打攝影棚等級的品質。2026 年 2 月 26 日，Nano Banana 2 以「Pro 級品質、Flash 級速度」為號召，把 4K 解析度帶進主流價位。2026 年 6 月 30 日，Nano Banana 2 Lite 走向另一個極端，4 秒出圖、壓到最低成本。

Lite 的那則公告當時強調的就是速度與成本，適合需要大量快速打樣草圖的場景。

回頭看這份族譜，一年多內已出現數個定位不同的型號。這對使用者的實際意義是：把模型 ID 放在設定檔中，並追蹤官方棄用公告，會比把型號寫死在流程裡容易維護。更換模型仍要先用一組代表性的提示詞與素材測試，確認輸出品質、參數相容性與總成本，再切換正式工作。

所以 2.1 的位置可以這樣概括：它接替 Nano Banana 2 成為官方建議新專案採用的主力型號，1K 圖片輸出價格與 Lite 相同。選擇邏輯依任務走：Pro 是官方為複雜視覺任務保留的高階選項；Lite 著重速度與規模，適合草圖打樣與低延遲需求；社群素材、部落格配圖、產品情境圖與資訊圖表，可以先測試 2.1 的文字渲染與多輪編輯效果。哪一款最適合，仍應用相同素材與驗收標準比較，不能只靠定位或單一分數決定。

API 使用者需要先區分「已宣布棄用」與「已公告關閉日期」。截至 2026 年 10 月 7 日，Gemini API 更新紀錄將 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）列為棄用，建議改用 gemini-nano-banana-2.1，但尚未公告關閉日期。Pro 與 2 Lite 的正式版本目前也未公告關閉日期。其他正式版與 preview 版的生命週期不同，請逐一查官方模型退場表，不要把多個型號綁成同一個期限。遷移時先更新測試環境的模型 ID，再核對參數、功能、輸出品質與完整用量；2.1 支援 Batch API，可評估保留批次流程。

在 Flow 這類產品端，官方確認 Pro 與 2 Lite 仍可選擇；API 使用者則要追蹤自己呼叫型號的正式棄用與退場公告。跨陣營的比較還可以查看 OpenAI 的ChatGPT 圖片生成與 xAI 的 Grok Imagine，用相同提示詞、素材與成本條件比較會比只看單方面的評測分數有用。如果你最終要把靜態圖推進動態素材，Gemini Omni 的影片多輪修改是 Google 陣營裡可另外研究的流程。

三種工作情境的實際用法

以下三種工作流程示意，分別對應社群資訊圖、產品情境圖與 API 遷移；可使用的設定依你的方案與入口而定。

第一種是每週要做統計圖表與懶人包的社群小編。流程可以是：先從可信來源確認數字，把文字與來源整理成提示詞，指定 2K 解析度與資訊圖表版面，需要近期資訊時搭配搜尋接地，第一輪檢查版面與文字，第二輪再用編輯模式微調配色與元件位置。2.1 的文字渲染與版面改善值得測試，但數字核對仍要由編輯完成；文字有錯就重試或後製，不要把生成圖直接當成已查證的資料。

第二種是電商或品牌端的產品情境圖。把產品去背照、品牌色參考與場景素材一起當輸入，測試「產品出現在不同使用場景」的系列圖。官方列出的上限是 14 張參考圖、最多 4 個角色與 10 個物件，實際成品仍可能出現一致性問題；同一組參考圖適合用來固定比較條件，但不保證每次輸出都維持完全相同外觀。若需要批次處理，可以評估 2.1 的 Batch API，並把等待時間與重試納入流程。

第三種是已經在呼叫舊模型的開發者。先在測試環境把模型 ID 換成 gemini-nano-banana-2.1，核對自己使用的 API 入口及支援參數，再用相同提示詞與參考圖比對新舊成品和總成本。Gemini Developer API 不支援 context caching、structured outputs 與 function calling；企業端則另有自己的能力清單。固定輸入是比較模型的方式，不能保證重現同一張圖。完成驗收後再切換正式流程，同時持續追蹤官方退場公告。

先講清楚：Kling 2.1 不是 Google 的模型

搜尋 Nano Banana 2.1 時，自動完成建議常常會帶出「nano banana kling 2.1」這樣的組合，兩個名字黏在一起出現的頻率高到像同一個產品。事實上它們毫無關係：Kling 2.1 是中國快手（Kuaishou）的影片生成模型，2025 年 5 月起陸續推出 Standard、Pro、Master 三個版本，做的是影片不是圖片，不是 Google 的 Nano Banana 模型，兩者只是版號同樣叫 2.1。如果你想比較的其實是「圖片模型與影片模型怎麼搭配」，例如用 Nano Banana 生成分鏡、再用 Kling 做動態化，那是合理的工作流程，但兩者是上下游，不是競爭對手。細節可以看 Kling 官方的版本紀錄。

一般使用者可以先從自己帳戶已開放的 Gemini app、AI Mode 或 Flow 測試，額度以入口與方案顯示為準。API 開發者應安排前代遷移測試，但不必把尚未公告的日期當成停機期限。評估採用 2.1 時，最有用的依據是自己的成品驗收與完整成本：1K、2K 圖片輸出約便宜一半，4K 約省四分之一，而輸入、Thinking 與重試仍可能改變總帳單。

Nano Banana 2.1 常見問題

Nano Banana 2.1 是什麼？

Google 的 AI 圖片生成與編輯模型，屬於 Gemini Image 家族（Nano Banana 是這條產品線的綽號轉正名），API 模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1，底層基座是 Gemini 3.6 Flash。它可以從文字生成圖片，也可以編輯既有圖片，並支援搜尋接地與多參考圖融合。

Nano Banana 2.1 什麼時候發布？

2026 年 10 月 6 日正式上線（GA），當天 Google 官方 X 帳號宣布，官方 API 更新紀錄、模型頁與 model card 也標示這個日期。

Nano Banana 2.1 跟 Nano Banana 2 差在哪？

主要改善包括視覺品質、文字與資訊圖表版面、多輪主體一致性，以及 2K/4K 全景比例的拼接偽影。2.1 支援最多 14 張參考圖（最多 4 個角色與 10 個物件），並延續前代已有的搜尋接地能力；Thinking 增加 medium 等級且預設使用。Standard 圖片輸出價格的 1K 與 2K 約為前代一半，4K 約省 25%。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana Pro 好嗎？

官方內部評測中，開啟 Thinking 的 2.1 整體偏好分數 1050 高於 Pro 的 935。但這不是所有任務的品質保證；官方仍將 Pro 定位為複雜視覺任務的高階選項，2.1 則是效率型主力。用相同提示詞與素材測試，再依自己的成品需求選擇更可靠。

Nano Banana 2.1 的 API 價格多少？

Gemini Developer API Standard 的圖片輸出為每百萬 tokens 30 美元：1K 每張 $0.0336、2K $0.0504、4K 約 $0.113。輸入每百萬 tokens $1.50，文字與 Thinking 輸出 $7.50；搜尋與重試成本另計。Batch 圖片輸出約為 Standard 一半。編輯既有圖片也要計入輸入素材與生成結果的實際用量。

Gemini app 免費可以生成幾張圖？

目前官方沒有列出適用所有帳戶的 Nano Banana 2.1 每日免費生圖張數。Gemini app 依運算量、方案與容量管理用量，達限時請查看帳戶通知與「設定 → 用量限制」。圖片功能達限後，請依通知處理；AI Mode、Flow 與 API 也各有規則。

舊的 Nano Banana 模型什麼時候停用？要怎麼遷移？

截至 2026 年 10 月 7 日，Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）已宣布棄用，官方建議遷移至 gemini-nano-banana-2.1，但尚未公告關閉日期。其他正式版與 preview 版應逐一查官方退場表。先在測試環境更換模型 ID，核對所用入口的支援功能與參數，驗收品質和成本後再切換。Flow 的 Pro 與 2 Lite 目前仍可選擇。

Kling 2.1 和 Nano Banana 2.1 有關係嗎？

沒有。Kling 2.1 是快手（Kuaishou）的影片生成模型，與 Google 無關，做的是影片不是圖片，版號相同純屬巧合。若想把 Nano Banana 生成的圖推進成動態素材，兩者可以作為上下游搭配，但它們不是同一家產品。

Nano Banana 2.1 生成的圖片有浮水印嗎？

有。所有 Nano Banana 模型輸出的圖片都內嵌 SynthID 隱形浮水印，肉眼看不見但偵測工具驗得出來。用於對外素材時，仍應遵守所在平台與法規對 AI 生成內容的揭露要求。

支援哪些解析度？4K 值得用嗎？

支援 1K（預設）、2K、4K。Gemini Developer API Standard 的 4K 圖片輸出每張約 $0.113，約為 1K 的 3.4 倍，適合需要裁切或大圖輸出的情境。1K 小字仍可能模糊；需要文字清晰可測試 2K 以上，但仍要逐字核對。

怎麼開始試用 Nano Banana 2.1？

可以從 Gemini app 的圖片生成與編輯功能，或 AI Studio 的 Nano Banana 頁面開始測試；API 開發者使用模型 ID gemini-nano-banana-2.1。Google 官方也宣布 AI Mode 與 Flow 提供 2.1，搜尋入口可在 Google app 查看香蕉圖示。實際開放狀態、可設定功能與用量，以你的地區、帳戶與方案為準。