Google Nano Banana 2.1 正式發布：AI 生圖、圖片編輯再升級，API 價格最高降 50%

Google 於 2026 年 10 月 6 日正式推出新一代 AI 圖像模型 Nano Banana 2.1，延續 Nano Banana 2 的高效率定位，全面改善圖片品質、指令遵循、文字生成與多輪圖片編輯能力，同時調降 API 圖片輸出價格。其中，1K 與 2K 解析度的標準輸出費用約減半，進一步降低大量生成圖片的成本。

根據 Google DeepMind 官方模型卡，Nano Banana 2.1 已導入 Gemini、Google AI Studio、Search AI Mode、Flow、Stitch 及 Google Ads 等產品，開發者也可透過 Gemini API 使用，模型代碼為 gemini-nano-banana-2.1。

這次更新的重點集中在圖片編輯與生成穩定性，包括最多 14 張參考圖片、多角色一致性、指定區域編輯，以及資訊圖表和圖片文字的準確度。對設計師、內容創作者與企業行銷團隊而言，新模型有機會進一步縮短大量產出與反覆修改視覺素材的時間。

Nano Banana 2.1 更新重點整理

• 圖像品質升級：支援 1K、2K、4K 解析度，改善寫實度、視覺細節與指令遵循能力。
• 多圖編輯增強：最多使用 14 張參考圖，維持最多 4 個角色與 10 個物件的一致性。
• 局部編輯更精準：強化 Mask／Ink-Based Editing，提升指定區域修改的準確度。
• 文字與排版改善：提升圖片中文字、資訊圖表及複雜視覺排版的表現。
• 新增思考強度設定：提供 minimal、medium、high 三種 Thinking 等級。
• API 圖片輸出降價：1K 每張 0.0336 美元、2K 每張 0.0504 美元，較前代約便宜 50%。
• 第三方評測：Arena 文生圖排名第 5、單圖編輯排名第 6，暫居 Google 旗下模型前列。

Nano Banana 2.1 是什麼？Google AI 圖像模型再升級

Nano Banana 2.1 是 Google 最新推出的高效率 AI 圖像生成與編輯模型，延續 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）的產品路線，強化文字生成圖片、圖片修改，以及透過多輪對話持續調整圖像的能力。

根據 Google DeepMind 模型卡，新版本以 Gemini 3.6 Flash 為基礎，支援文字、圖片等多模態輸入，並能透過 Google 網頁與圖片搜尋取得外部資訊，輔助生成具有現實背景或知識需求的視覺內容。

Google 也進一步提升模型對複雜指令的理解能力。例如使用者要求保留人物外觀、修改背景材質、調整商品位置或加入指定文字時，新模型的目標是減少反覆重新生成的次數，提升圖片修改的可控性。

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Nano Banana 2.1 有哪些新功能？

1. 支援最多 14 張參考圖，改善人物與商品一致性

多圖融合（Multi-Image Fusion）是 Nano Banana 2.1 的主要升級之一。根據 Gemini API 官方文件，模型最多支援 14 張參考圖片，可在單一工作流程中維持最多 4 個角色的外觀一致性，以及最多 10 個物件的視覺特徵。

這項能力適合品牌角色設計、商品行銷、系列插畫與社群素材製作。例如使用相同的 IP 角色產出多種情境圖片，或將不同商品整合至同一場景，減少人物五官、服裝與產品細節在多次生成後產生差異的情況。

2. 強化局部圖片編輯，提升修改精準度

Google 在官方模型評測中特別強調 Mask／Ink-Based Editing，也就是透過蒙版或筆觸標記需要修改的區域，讓模型針對指定內容進行編輯。

這類功能可應用於替換背景物件、修改局部材質、調整商品顏色等工作，並盡可能維持其他畫面元素一致。對需要大量修圖、局部調整與維護品牌視覺的使用者而言，圖片編輯的可靠度將直接影響實際工作效率。

3. 提升圖片文字與資訊圖表準確度

Nano Banana 2.1 改善了圖片中文字生成及資訊圖表的版面配置，包括圖像內標題、圖表標籤與複雜的視覺資訊排列。

過去 AI 生成圖片常出現拼字錯誤、文字變形或圖表資訊混亂等問題。Google 此次針對這些使用情境加強訓練與評測，讓模型更適合製作簡報視覺、社群圖文、教育資訊圖表及商業設計草稿。

不過，涉及數據、專業資訊或品牌正式發布素材時，生成後仍需確認文字與數值的正確性。

4. 支援 4K 及超寬比例，新增三種 Thinking 強度

Nano Banana 2.1 提供 1K、2K、4K 三種輸出解析度，並改善 1:4、4:1、1:8 與 8:1 等超寬比例在高解析度下可能出現的圖像拼接瑕疵，適合橫幅廣告、長型視覺及特殊尺寸的設計需求。

此外，開發者可設定三種 Thinking 強度：

Thinking 等級	說明
minimal	較低思考強度，適合簡單生成與編輯
medium	官方預設等級，適合一般圖像任務
high	較高思考強度，可用於複雜指令與編輯需求

思考強度可能影響任務品質、處理時間與 Token 使用量。Google 也提供可使用搜尋資訊輔助圖像生成的功能，進一步擴展知識型視覺內容的應用。

Nano Banana 2.1 性能提升多少？Google 官方評測全面領先前代

根據 Google DeepMind 官方模型卡，Nano Banana 2.1 在開啟 Thinking 的情況下，10 項圖像生成與編輯評測的分數均高於 Nano Banana 2 及 Nano Banana Pro。其中，多角色一致性、局部編輯與多參考圖編輯的進步尤其明顯。

以下整理部分官方測試結果：

評測項目	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
文生圖整體偏好	1,050	990	935
資訊圖表設計	1,048	961	912
通用圖片編輯	1,026	938	939
多角色一致性	1,106	978	1,011
局部編輯	1,049	965	927
多參考圖編輯	1,066	988	989

Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 均採 Thinking 模式。分數包含統計誤差，不能直接視為實際性能提升百分比。其中，多角色一致性從 978 分提升至 1,106 分，顯示新版在多人畫面及系列人物設計方面取得明顯改善。

Arena 排名：文生圖第 5、圖片編輯第 6

第三方 Arena 文生圖排行榜顯示，截至 2026 年 10 月 6 日，Nano Banana 2.1 在 Text-to-Image 排名第 5，得分 1,328；Image Edit 排行榜則排名第 6，得分 1,428，均為當時 Google 模型的最高排名。

目前排行榜仍由 OpenAI 的 GPT Image 2.5 系列及 GPT Image 2 等模型領先，但 Nano Banana 2.1 已進入圖像生成與編輯的第一梯隊。由於模型剛上線，部分分數仍標示為初步結果，後續排名可能隨使用者投票而變動。

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Nano Banana 2.1 API 價格多少？1K、2K 圖片輸出降價約 50%

這次更新另一項值得關注的變化是 API 定價。根據

Google Gemini API 官方價格表，Nano Banana 2.1 的圖片輸出 Token 單價從每百萬 60 美元降至 30 美元，1K 與 2K 圖片輸出成本約為前代的一半。4K 圖片則因 Token 計算量增加，單張價格降幅約 25%。

Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 價格比較

圖片解析度	Nano Banana 2	Nano Banana 2.1	降幅
1K	US$0.067	US$0.0336	約 50%
2K	US$0.101	US$0.0504	約 50%
4K	US$0.151	US$0.113	約 25%

單張圖片的 Standard API 輸出價格，美元計價；不含輸入、文字及 Thinking Token 等其他費用。

Nano Banana 2.1 怎麼使用？目前支援哪些平台？

根據 Google 官方模型卡，Nano Banana 2.1 已透過下列產品提供：

• Gemini App： 一般使用者可透過 Gemini 進行圖片生成與編輯。
• Google AI Studio： 開發者可測試模型、調整提示詞及生成設定。
• Gemini API： 使用 gemini-nano-banana-2.1 串接應用程式與自動化流程。
• Google Flow： 支援 Google AI 創作工作流程。
• Google Stitch： 用於設計及介面創作。
• Google Ads： 導入廣告素材生成應用。
• Google Search AI Mode： 整合 AI 搜尋體驗。

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Nano Banana 2.1 常見問題 FAQ

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