Nano Banana 2.1 登場：Google 讓更高階的模型退役，並將價格砍半

2026 年 10 月 6 日發行說明中的兩句話很難放在一起理解。第一句讓 Nano Banana 2.1以模型 ID gemini-nano-banana-2.1進入一般可用性。第二句宣布，Nano Banana 2——它所取代、以Gemini 3.1 Flash Image名義推出的模型——將於 2026 年 10 月 29 日終止服務。接著價目表又做出更奇怪的事：Nano Banana 2.1 的定價是每 1K 張圖片 $0.0336，這是 Nano Banana 2 對相同輸出收費的一半，也正好是入門級方案，Nano Banana 2 Lite的收費。該供應商的高效率主力變得更好了、更便宜了，而且在 22 天後，會是兩者之中唯一還會回應的模型。

所以這是一次真正發生了的發布，不是外洩：ai.google.dev 上有一份已發布的模型卡、一筆更新日誌紀錄，以及一則來自 Google 自家帳號的貼文，以相同措辭描述同一個模型。缺的正是這個部落格通常會用來開場的那樣東西——一個數字。Artificial Analysis 的圖像競技場上沒有 Nano Banana 2.1 的條目，也沒有任何形式的第三方評測，因此也沒有與GPT-Image-2.5的正面對決，而這正是第一波反應最先要求的那項比較。以下每一項品質主張都出自 Google 本身，並已如此標註。這個缺口不是我們這一方的研究疏失；這是第一天紀錄的狀態。

Google 表示它已推出的東西

Nano Banana 2.1 被定位為 Nano Banana 2 的更新，而非全新層級，而文件記載的能力清單讀起來像是針對該模型最弱環節的一系列修補：

• 解析度 — 1K、2K 與 4K，預設為 1K。它並未提供 Nano Banana 2 所導入的 512px（0.5K）尺寸，因此升級後最便宜的縮圖層級也隨之消失。

• 寬廣與全景畫面 — 此模型修正了 2K 與 4K 下 1:4、4:1、1:8 與 8:1 長寬比的拼接瑕疵。這些極端比例正是接縫會顯現的地方，而這是卡面上最具體的宣稱。總共支援十四種比例。

• 多圖融合 — 單一工作流程中最多可使用 14 張參考圖像，最多維持四個角色的角色一致性，以及最多十個物件的物件保真度。Nano Banana 2 Lite 支援 14 個物件參考，但完全不支援角色一致性參考。

• Grounding — Google Web Search，加上本世代新增的 Google Image Search grounding。Google 的說明文件補充了一項但書，這對任何以人為核心開發的人來說都很重要：搜尋 grounding 無法使用從網路上擷取的真實人物照片。

• 思考等級 — 最低、中等與高，並以中等為預設。Nano Banana 2 與 Nano Banana 2 Lite 僅提供最低與高，因此中等是真正全新的控制介面，而非只是換個標籤。

• 輸入與限制 — 支援文字、圖像、影片與 PDF 輸入；輸入上限為 131,072 個 token，輸出上限為 32,768 個 token。支援影片轉圖像生成。

• 來源出處 — 每張生成的圖片都帶有 SynthID 浮水印。

模型說明也同樣清楚指出 Nano Banana 2.1 不做哪些事：不支援函式呼叫、不支援脈絡快取、不支援結構化輸出、不支援 URL 脈絡、不支援 Live API。它確實支援 Batch API，這在下一節會變得重要。

費率表才是真正的重點

把三個層級並排來看，這次發布就不再顯得例行了。Google 對圖片輸出以每百萬個 token 計費，而一張圖片的 token 成本會隨其解析度而增加，因此同一個模型標價「$30 per million image tokens」，在三種尺寸下就代表三種不同的每張圖片費率。

• Nano Banana 2.1 — 每百萬輸入詞元 $1.50、每百萬影像輸出詞元 $30.00，Google 換算後為每 1K 影像 $0.0336、2K 為 $0.0504、4K 為 $0.0756。批次處理可將上述價格全部減半，分別降至 $0.0168、$0.0252 和 $0.0378。

• Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）— 輸入 $0.50，以及每百萬個圖像 token $60.00，或 1K 時 $0.067、2K 時 $0.101、4K 時 $0.151。批次處理可將價格減半至 $0.034、$0.050 和 $0.076。

• Nano Banana 2 Lite（Gemini 3.1 Flash Lite Image）—— 輸入為 $0.25、每百萬個圖片 token 為 $30.00，或每張 1K 圖片為 $0.0336，批次處理則為 $0.0168。它僅能產生 1K；不支援 2K 和 4K。

把這兩者並排一比，定價邏輯就整個反過來了。Nano Banana 2.1 標準 1K 的 $0.0336 費率，比 Nano Banana 2 的批量價 $0.034 還低——新模型的原價比舊模型的半價更便宜，而 Google 對這張圖的形容是有所改良。它也與 Nano Banana 2 Lite 的費率完全相同，這意味著購買 Google 圖片最便宜的兩種方式如今價格相同，卻已不再是同一款產品。差異點已經從帳單金額移到了天花板：同樣的錢，一款模型止步於 1K，另一款則能達到 4K、可將影片作為上下文、以搜尋結果為依據，並能保留更多參考素材。

頂級方案維持不變。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）在處理複雜素材方面，仍是該系列中的頂尖之選，而 Google 的發行說明明確將 Nano Banana 2.1 定位為它的「更高效的對應版本」，而非替代品。

10月29日是日曆上的日期

這次發布中真正具有營運衝擊力的部分在於棄用，而 Google 自家的棄用表毫不含糊。gemini-3.1-flash-image——Nano Banana 2——將於 2026 年 10 月 29 日停用，而文件所記載的遷移目標是gemini-nano-banana-2.1。同一張表也顯示 Google 有多麼徹底地整併到新 ID 上：gemini-2.5-flash-image已於 2026 年 10 月 2 日關閉，而整個 Imagen 4 系列——三個imagen-4.0-*模型——已於 2026 年 8 月 17 日下線。這些列如今全都指向 Nano Banana 2.1。

二十二天對一條生產管線來說並沒有太多緩衝時間，而這次遷移的形態卻異常有利：一對一的識別碼替換，依上述定價，還能降低帳單金額。棘手的是那些取決於沒有人量測過的行為的情況。如果你的提示詞是針對 Nano Banana 2 特有的失效模式調校而成，那你正遷移到一個沒有第三方評測資料的模型，還得趕在期限內完成，且無法選擇等它出現。

為什麼沒有基準測試，以及為什麼那才是真正的但書

面對 0.1 版發布，人們很容易假設這只是檢查點替換。Google 的措辭卻顯示並非如此——「視覺品質、提示遵循度、多輪角色一致性、文字渲染均有顯著提升」這串聲明比維護性更新通常會有的說法長得多——但那句話是廠商在描述自己的模型，而且尚未被 Google 以外的任何人重現。模型卡中沒有廠商的評估圖表，沒有廠商的偏好研究，也沒有獨立排行榜條目。

為了有個參照，它所取代的模型曾有評測數據，成績平實且毫無爭議。在我們自己於 2026 年 10 月 6 日最後一次讀取 Artificial Analysis 圖像競技場的數據時，Nano Banana 2 在文字生圖排行榜上名列前幾名，Elo 約為 1,125，Nano Banana Pro 略遜一籌，Nano Banana 2 Lite 則更低。那些票來自人們在兩張匿名圖片之間做選擇，而這正是 2.1 必須撼動的那類證據。Nano Banana 2.1 在排行榜上還沒有造成任何變動，因為排行榜還沒看到它。這就是這篇文章在品質方面能告訴你的一切的誠實上限：Google 說寬幅拼接已修復、文字渲染已改善，而公司外部沒有人查核過。

有一個特別的風險值得點名。前代 Nano Banana 2 Lite 便宜、快速，但上限只有 1K，而 Google 剛剛發布了一款模型，價格與它相當，卻宣稱上限高得多。如果這些宣稱站得住腳，那 Lite 這一層就只為需要低於兩秒延遲的人而存在，而 Google 的產品線已經悄悄從四款圖像模型萎縮到大約兩款半。如果這些宣稱站不住腳——如果 2.1 的輸出與前代難以分辨，正如發布前最早關於過渡期 Flow 標籤的肉眼觀察報告所暗示的那樣——那麼整個發布的全部內容就是價格。只有盲測投票才能區分這兩個世界，而目前一個都沒有。

這週實際上能採取什麼行動？

兩件事，而且都不需要等基準測試結果。第一件是遷移本身：如果你的技術堆疊中有任何東西呼叫 gemini-3.1-flash-image，它有 10 月 29 日的到期日，以及一個有文件記載、成本更低的替代方案。趁你還能同時運行兩者時提早完成替換，而不是等到舊端點消失的那一週才做。

第二點，在於這個替換是怎麼接上的。Google 價目表對一個路由層之所以重要，原因和截止期限一樣：在 OrcaRouter 上，每個供應商的定價表都是以0% 加價直接轉嫁，因此 Google 費率卡上的任何變動——包括本次發布中的價格腰斬——當天就在我們這邊生效，而不是等到下一次續約。我們的目錄收錄了目前可作為可呼叫路由存在的 Google 圖像模型，包括 google/gemini-3.1-flash-image-preview（Nano Banana 2 的預覽快照）、google/gemini-3-pro-image-preview 對應 Nano Banana Pro，以及 google/gemini-2.5-flash-image。為求精確說明現況，而非只挑方便的講：Nano Banana 2.1 本身尚未登上 OrcaRouter，因為它是在 10 月 6 日才正式全面推出，而穩定 API 路由會待其穩定後才加入，Nano Banana 2 Lite 也一樣。在此期間，橫跨 200 多個模型的單一 API能為你帶來的，就是遷移不過是請求裡的一個模型代稱，而新路由上線那天也是同一種變更——不必再簽一份合約、不必再建立一套計費關係、不必在停用倒數計時之際還得再學一套 SDK。

如果你根本不願把生產路徑交給一個未經衡量的模型，容錯移轉行為也是這個問題的誠實答案：讓同一個工作透過多個供應商來路由，意味著表現不佳的模型只會讓請求降級，而不是讓它中斷；對於一個還沒有人評分過的模型來說，這在最初幾週是合理的立場。

這次發布所留下的懸而未決的問題

Google 推出了一款更便宜、涵蓋範圍更廣、文件更完善的圖像模型，並讓其上位的模型退役；而這則報導一個月後會寫成什麼版本，完全取決於一份目前還不存在的排行榜。有三件事能定調，按實用性由高到低排列。一筆 Artificial Analysis 的收錄，因為那能把「顯著改善」變成一個數字，並告訴你 Lite 層級是否還有存在的理由。一份由 Google DeepMind 發布、附有評估細節的模型卡，因為那正是供應商宣稱與供應商實測之間的差別。以及第一次與 GPT-Image-2.5 的獨立正面對決，因為那才是大家心裡真正在想的比較，也是目前沒有人做得到的比較。

在那之前，事實摘要很短。Nano Banana 2.1 自 2026 年 10 月 6 日起正式推出，它是 Google 歷來販售過最便宜的全解析度圖像模型，是三個已棄用模型系列的強制遷移目標，而且尚未有任何與結果沒有利害關係的人替它評分。針對棄用採取行動。品質說法先等等。