Gemini Nano Banana 2.1 vs Gemini Omni 1.1 Flash：一張靜態影像與一段短片，以不同單位計價

首先要知道的是，比較 Nano Banana 2.1 與 Omni 1.1 Flash 時，它們並非彼此的替代品，而這一點在定價頁面上顯而易見，是功能列表無法呈現的。Nano Banana 2.1 以影像計費——每百萬個影像 token 收費 $30，供應商將其換算為 1K 渲染每張 $0.0336。Omni 1.1 Flash 則以影片秒數計費——每百萬個輸出影片 token 收費 $17.50，供應商註腳將其換算為 720p 每秒約 $0.10。一個是主力靜態影像與編輯模型，於 2026 年 10 月 6 日正式推出。另一個是影片生成器，供應商的說明文件要開發者將其用作影片的預設選擇，並把場景延伸交給 Veo 3.1。要在兩者之間做選擇，其實是在問：你的流程中哪一半還沒建好。

在任何數字之前，還有一個命名陷阱值得先釐清。大多數人稱為 Gemini Omni 1.1 Flash 的模型，Google 列出的名稱是 Gemini Omni Flash；「1.1」只存在於端點 gemini-omni-1.1-flash。Nano Banana 2.1 的情況正好相反——其顯示名稱帶有版本，而端點則對應為 gemini-nano-banana-2.1。如果你正在閱讀變更記錄或帳單匯出資料，這種不一致就是其中一個容易找到、另一個卻不容易找到的原因。

這兩項工作，直白地說

Gemini Nano Banana 2.1 能以對話方式生成與編輯靜態圖像。其文件記載的輸入為文字、圖像與影片的任意組合——不接受音訊——輸出則為文字與圖像，並可設定交錯的文字加圖像輸出。它最多可容納 14 張參考圖像，分為最多 10 個高保真物件參考與最多 4 個角色參考，並以 Google 搜尋作為生成依據，而本代新增的是 Google 圖像搜尋。思考模式預設以中等層級開啟，且無法關閉。每項輸出都帶有 SynthID 浮水印。它可生成 1K、2K 與 4K 解析度；Nano Banana 2 曾支援的 512px 層級已被移除。

Gemini Omni Flash 可生成並編輯影片。其官方宣傳為「快速影片生成、編輯、關鍵影格插補，以及具備原生音訊的延伸功能」，定價頁面則指出它「現已於 Gemini API 的付費層級正式開放給開發者使用」。輸入項目為文字、圖像、影片與音訊——音訊正是 Nano Banana 2.1 不支援的模態。生成的片段帶有同步的對白與音效，而非以無聲素材的形式呈現。Google 的影片文件對於該選用哪個影片模型異常明確：預設使用 Gemini Omni Flash 進行影片生成，並在場景延伸與更高保真度的單次生成等特定功能上使用 Veo 3.1。

• 輸出成品 — Gemini Nano Banana 2.1 產生靜態圖像與文字；Gemini Omni 1.1 Flash 產生帶有同步原生音訊的影片。

• 計費單位 — Nano Banana 2.1 按輸出圖片 token 計費；Omni 1.1 Flash 按輸出影片 token 計費，並公佈換算率為每 720p 一秒 5,792 個輸出 token。

• 主要價格 — Nano Banana 2.1 在標準費率下每 1K 張圖片 $0.0336；Omni 1.1 Flash 的 720p 影片約每秒 $0.10。

• 輸入價格 —— 兩者皆為每百萬個輸入詞元 1.50 美元，但只有 Omni 1.1 Flash 將音訊計入輸入中。

• 文字輸出 — Nano Banana 2.1 每百萬個 token $7.50；Omni 1.1 Flash 文字為每百萬個 token $9.00，影片為 $17.50。

• 來源出處 — Nano Banana 2.1 在每張圖片上都帶有 Synth-ID 浮水印；Omni 1.1 Flash 的短片來源出處則未在定價頁面上說明。

• 獨立衡量——在發布後的幾天內，這兩款模型都沒有公開的競技場排名；對兩者而言，唯一關於效能的說法都出自 Google 自己。

單位價格實際上能買到什麼

在你決定「一個輸出單位」究竟是什麼之前，拿 $0.0336 和 $0.10 相比是毫無意義的。誠實的版本是從一個場景談起：一支 720p 的 30 秒產品短片，依廠商自己的換算，大約是 $3.00 的 Omni 1.1 Flash，而構成這個場景的那些靜態圖片，在 Nano Banana 2.1 上每張只要不到一分錢的零頭。一套先做出十二格分鏡、捨棄其中十格、再算圖出一個最終構圖的工作流程，花在十一張被捨棄的靜態圖上的錢比大多數人以為的更多，但比起影片本身又少了兩個數量級。正是這種不對稱，讓這兩個模型通常是被串接起來使用，而不是被拿來互相比較。

定價頁面還公布了一項容易忽略但很重要的換算：720p 下每秒 5,792 個輸出 token。這個數字能把 token 計量轉換成每秒預算，而且該放進成本模型的是這個數字，而不是 $0.10 的主打數字，因為在標準定價下，主打數字是由它推導出來的。Google 尚未針對此模型的其他解析度公布等效的每秒數字——其各解析度費率屬於 Veo 3.1，而非 Omni Flash——所以任何人若引用 Omni 的 1080p 或 4K 每秒費率，都是在引用估算值，而不是該頁面的數字。

在靜態圖像方面，Nano Banana 2.1 的成本異常容易推算，因為兩端的數字都已公開：標準方案每百萬影像 token 為 30 美元，批次方案為 15 美元，並列出了各解析度的 token 數量（1K 影像為 1,120 個 token，2K 為 1,680 個，4K 為 2,520 個）。批次模式下 1K 每張影像為 0.0168 美元。如果你的管線能容忍 24 小時的處理時間，批次方案會改變大規模參考圖渲染作業的成本。

決定其中一部分的遷移日期

這個比較的其中一半有截止期限，另一半則沒有。就在 Nano Banana 2.1 正式發布的同一天，Google 的變更日誌宣布，gemini-3.1-flash-image——以 Nano Banana 2 名義販售的模型——「已遭棄用，並將於 2026 年 10 月 29 日關閉」。Gemini Omni Flash 則沒有這類通知。因此，如果你目前正在前一代圖像模型上運行圖像加影片的流程，其中負責靜態圖像的那一半才是接下來三週需要留意的部分，而影片那一半則不是。

這種不對稱也正是值得把雙模型流程串接到單一位置的原因。OrcaRouter 在單一 OpenAI 相容端點後方提供 200 多個模型，並具備供應商標價 0% 的加成，以及供應商之間的自動容錯移轉，因此一次圖片呼叫和一次影片呼叫都出自同一把金鑰、同一份帳單和同一套重試邏輯，而不是兩份供應商合約、兩種失敗模式。這兩款模型都不在我們的型錄上——Google 自家的 API 和幾個第三方平台才是取得它們的地方——重點不在於我們是否託管它們，而在於當模型識別碼在你腳下變更時，讓它存在於路由設定中，而不是硬編碼在部署裡，正是把期限變成一次設定編輯的關鍵。我們確實有路由其他圖片模型，包括 google/gemini-3.1-flash-image-preview 和 openai/gpt-image-2，這正是讓我們能在沒有第二個帳號的情況下，與 2.1 進行即時並排比較的原因。

證據止步之處

截至 2026 年 10 月 7 日，公開紀錄中沒有任何一個模型有獨立的基準評測排名。對 Nano Banana 2.1 而言，這在預料之中——它才問世一天。對 Omni 1.1 Flash 而言，這個缺口更有意思，因為該模型推出得更久，而影片生成正是人類偏好投票能產生明確訊號的那類任務。任何人告訴你其中一個在實測品質上勝過另一個，都只是在複述廠商說法或精心挑選的生成成品。Google 對 Nano Banana 2.1 所宣稱的改進在於「視覺品質、文字渲染、多輪一致性，以及 Google 搜尋接地」；Google 對 Omni 1.1 Flash 所宣稱的定位則是連貫性與多輸入推理，並保留 Veo 3.1 用於延長與保真度。兩者都是廠商在描述自己的成果。

唯一一件你能不靠信任任何人就驗證的事，就是行為表現。Omni 1.1 Flash 是一款影片模型：要求它產出一張靜態圖片，請求就會失敗，因為圖像生成與編輯並不在它列出的能力之中。那是路由問題，不是品質問題，而且這正是會讓打造「一個模型包辦我所有媒體」抽象層的團隊栽跟頭的失敗模式。

你的專案需要哪一個？

如果交付項目是一張靜態影像——產品照、在地化橫幅、帶有清晰易讀文字的資訊圖表，或是在整個宣傳活動中保持一致的角色——那麼 Gemini Nano Banana 2.1 就是該用的模型，而其四角色與十物件的一致性上限，就是設計時必須納入考量的限制。如果交付項目會動，而且需要有聲音，Gemini Omni 1.1 Flash 就是該用的模型，而其 720p 下每秒的預算，就是規劃時要對照的數字。如果兩者皆是，自然的做法就是 Google 自家文件所暗示的那一種：在影像模型上生成影格，在影片模型上讓勝出者動起來，並接受你是在向兩個不同的計量器購買兩種不同的單位。

一旦你不再把它當成一場正面對決，這個決定就會變得容易許多。在任何情況下，為 720p 影片每秒支付 $0.10 都不是取得靜態畫面的錯誤方式，因為它根本不是取得靜態畫面的方式。真正該比較的，是這些選項各自與其同類競爭對手之間的比較——對 Nano Banana 2.1 而言，這代表要跟影像市場的平價端比較，而不是跟 Nano Banana Pro 比；而對 Omni 1.1 Flash 而言，這代表在能力上要跟 Veo 3.1 比，以及跟你的預算實際上負擔得起的任何影片模型比。

什麼能讓它塵埃落定

有兩項發展會讓這件事從架構性註記變成有定論的比較。第一項是 Nano Banana 2.1 在獨立影像編輯評比中的名次——由於其前代在人類投票排行榜上位居中段，所謂「顯著改善」的說法是否會反映在票數上，這個問題確實仍懸而未決。第二項是 Omni 1.1 Flash 在 720p 以上已公布的每秒費率，因為在那之前，所有以這個模型為基礎的 1080p 或 4K 影片預算，依據的都是經銷商估算，而不是 Google 的數字。