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Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro 簡報實測：20 張圖片測試與真實成本分析
Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) 是 Google 目前的 Flash 級別圖像模型。該模型於 2026 年 10 月 6 日正式推出（GA），並取代了 Nano Banana 2。對於製作簡報投影片而言，它是更經濟的選擇：在我們的測試中，一張 2K 解析度、16:9 的投影片圖片在 Nano Banana 2.1 上的成本約為 $0.05 至 $0.07 美元，相比之下，Nano Banana 2 為 $0.10 美元，而 Nano Banana Pro 則需 $0.14 美元。在文字準確度方面，兩者表現接近：Pro 完美呈現了全部 5 張測試投影片，而 Nano Banana 2.1 則根據思考設定（thinking setting）的不同，正確完成了 4 到 5 張。在預設設定下，Nano Banana 2.1 的速度並未超越 Pro（每張投影片 59 秒對比 54 秒），且比其取代的舊款模型（23 秒）更慢。
我們在 2026 年 11 月 12 日生成了 20 張投影片圖片：針對 3 個模型分別測試 5 個投影片提示詞，並對 Nano Banana 2.1 進行了第二次測試（將思考設定調至最低）。下方測試章節中的所有數字均來自這 20 次 API 回應。價格與規格資訊則源自 Google 官方頁面（連結附於各項聲明旁），並於同日查閱。
什麼是 Nano Banana 2.1？
Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) 的更新版本，Google 目前建議所有新專案皆使用此模型。舊有的 gemini-3.1-flash-image 模型在 2.1 發布當天已被標記為棄用（deprecated），但尚未公布停止服務的日期。
| 項目 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3.1-flash-image | gemini-3-pro-image |
| 狀態 (2026/11/12) | 2026/10/6 起正式推出 (GA) | 已棄用，尚未公布停用日期 | 正式推出 (GA) |
| 輸出解析度 | 1K, 2K, 4K (預設 1K) | 512px, 1K, 2K, 4K | 1K, 2K, 4K |
| 寬比例 (1:4, 4:1, 1:8, 8:1) | 支援 | 支援 | 不支援 |
| 參考圖片 | 最多 14 張 (10 個物件, 4 個角色) | 最多 14 張 (10 個物件, 4 個角色) | 最多 14 張 (6 個物件, 5 個角色, 3 種風格) |
| 思考功能 (Thinking) | minimal, medium (預設), high | 支援 | 支援 |
| 搜尋驗證 (Grounding) | 網頁與圖片搜尋 | 網頁與圖片搜尋 | 網頁搜尋 |
| 圖片輸出價格 | 每 100 萬 token $30 | 每 100 萬 token $60 | 每 100 萬 token $120 |
資料來源：Google 的 Nano Banana 2.1 模型頁面、Gemini API 版本說明（2026 年 10 月 6 日條目）、模型棄用頁面、圖片生成指南及定價頁面，以上均查閱於 2026 年 11 月 12 日。
如果您正從 Nano Banana 2 進行遷移，有兩個細節需要注意。Nano Banana 2.1 不支援 512px 尺寸，因此若您的流程中包含請求 512px 縮圖，則必須改為 1K。此外，在 Google Cloud 上，該模型僅列於 global 地區（Google Cloud 模型頁面）。我們最初向區域端點發送的請求回傳了 404 錯誤；在請求中指定全域（global）位置後，同一個金鑰即可正常運作。
Nano Banana 2.1 的成本是多少？
根據 Google 的牌價，Nano Banana 2.1 生成一張 1K 圖片的成本為 $0.0336，2K 圖片為 $0.0504，4K 圖片則為 $0.113。這僅為 Nano Banana 2 的一半價格，且遠低於 Nano Banana Pro 價格的一半。
| 每張圖片牌價 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| 1K | $0.0336 | $0.067 | $0.134 |
| 2K | $0.0504 | $0.101 | $0.134 |
| 4K | $0.113 | $0.151 | $0.24 |
| 批次 API (Batch API), 2K | $0.0252 | 未列出 | 未列出 |
資料來源：Gemini API 定價，2026 年 11 月 12 日。這三個模型在 API 中皆不提供免費層級。
價格表未列出的「思考 Token」成本
上述每張圖片的金額僅計算了圖片 Token。Nano Banana 2.1 在繪圖前會進行「思考」，而定價頁面將思考輸出的價格列為每 100 萬 token $7.50。在我們 5 次預設設定的請求中，API 回報每張圖片包含 969 到 2,680 個思考 Token，平均為 1,640 個。
| 2K 投影片圖片實際消耗 | 圖片 Token | 思考 Token (平均) | 每張投影片牌價成本 | 10 頁簡報成本 |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 (預設思考) | 1,680 | 1,640 | $0.063 (範圍 $0.059 至 $0.071) | $0.63 |
| Nano Banana 2.1 (最低思考) | 1,680 | 0 | $0.050 | $0.50 |
| Nano Banana 2 | 1,680 | 0 | $0.101 | $1.01 |
| Nano Banana Pro | 1,120 | 339 | $0.139 | $1.39 |
這些成本是根據每次回應中的 usageMetadata 與 Google 牌價計算得出，而非來自實際發票。在 5 張 Nano Banana 2.1 預設圖片中，有一張回報了 1,754 個圖片 Token 而非 1,680 個。在所有模型中，提示詞 Token 增加的成本每張圖片均低於 $0.001 美元。
因此，在預設設定下，相較於 Pro 的實際節省約為 55%，在最低思考設定下則為 64%，而非僅看牌價所暗示的 62%。
我們如何測試
我們透過同一個 Google Cloud 專案，將 5 個投影片提示詞發送至各個模型，每次發送一個請求並間隔 15 秒，設定為 16:9 比例與 2K 解析度（2752 × 1536 像素）。每個提示詞都明確規定了投影片必須包含的精確文字。
| 編號 | 投影片內容 | 檢查重點 |
|---|---|---|
| 1 | 長條圖：標題、四個帶有數值的標籤長條、小型來源標註 | 數字、長條比例、微縮文字 |
| 2 | 列點投影片：標題、五個完整句子的列點、小型頁尾 | 較長文字、小型頁尾文字 |
| 3 | 五步驟流程圖：每個步驟皆有標籤與說明 | 版面配置及 15 組短字串 |
| 4 | 比較表格：四欄四列 | 網格對齊、16 個儲存格內容 |
| 5 | 簡體中文標題頁：含副標題與頁尾 | 非拉丁系文字 |
以下是提示詞 2 的完整內容，供您自行測試：
Create one 16:9 presentation slide. Minimal style: off-white background, black text, generous margins, no images.
Title, exactly: "Why customers churn in the first 90 days"
Then exactly five bullet points, each on one line, with this exact wording:
• Onboarding takes 11 days on average; the target is 3
• 42% of new accounts never invite a second user
• Support tickets peak in week 2, then drop by half
• Accounts that connect an integration retain at 91%
• Pricing page visits triple before a cancellation
Bottom right footer in small gray text, exactly: "Customer Success review · November 2026 · Confidential"
No other text.本測試未涵蓋的部分：每個提示詞在每種設定下僅執行一次，總計 20 張圖片。這足以觀察模型的行為模式與成本，但不足以進行統計學上的排名。我們並未測試圖片編輯、參考圖片、4K 輸出或搜尋驗證功能。我們以肉眼在全解析度下檢查了每張圖片中的文字。
哪款模型能正確呈現投影片文字？
Nano Banana Pro 與開啟「極簡思考」（minimal thinking）模式的 Nano Banana 2.1 表現最為出色，五張投影片中的每個字元皆完全正確。使用預設設定的 Nano Banana 2.1 以及 Nano Banana 2 則各出現了一次錯誤。
| 投影片類型 | Nano Banana 2.1 (預設) | Nano Banana 2.1 (極簡) | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|---|
| 1. 長條圖 | 正確 | 正確（額外加上了未要求的格線） | 正確 | 正確 |
| 2. 項目符號 | 頁尾拼字錯誤："Confiddential" | 正確 | 第五項重複印出，且第二次複本模糊 | 正確 |
| 3. 流程圖 | 正確 | 文字正確；步驟編號顯示兩次 | 正確 | 正確 |
| 4. 表格 | 文字正確；右側表格框線未對齊 | 正確 | 正確 | 正確 |
| 5. 中文標題 | 正確 | 正確 | 正確 | 正確 |
| 文字完全正確的投影片數 | 5 張中佔 4 張 | 5 張中佔 5 張 | 5 張中佔 4 張 | 5 張中佔 5 張 |
項目符號投影片是區分模型實力的關鍵。Nano Banana 2 將最後一項重複印了兩次，且複本呈現模糊狀態：
Nano Banana 2.1 修正了上述錯誤，但在投影片最小的文字中拼錯了一個單字。這與 Google 對其自身模型的描述相符。Nano Banana 2.1 模型卡將「小字體的文字呈現較差」以及長段落列為已知限制。對於投影片而言，這意味著您應優先檢查頁尾、資料來源說明以及圖表註釋。
四款圖表投影片的數據皆正確對應到相應的長條圖，且長條高度與數字相符。差異主要在於排版：Nano Banana 2.1 兩次都將標題折成兩行，而極簡思考模式的執行結果則額外加上了格線。
我們認為 Nano Banana 2.1 在流程圖的表現最為理想。我們要求每個步驟使用一個簡單的線條圖示，Nano Banana 2.1 確實遵循了這點；而 Nano Banana 2 則在每個方框中畫了兩到三個實心圖示。
所有四種設定都能正確呈現中文標題、副標題及頁尾，未出現任何錯字。
Nano Banana 2.1 的速度有多快？
在預設設定下，Nano Banana 2.1 產生每張 2K 投影片的中位數時間為 59 秒，極簡思考模式則為 37 秒。Nano Banana 2 耗時 23 秒，而 Nano Banana Pro 則為 54 秒。
| 每張 2K 圖片所需秒數 | 中位數 | 最快 | 最慢 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 (預設思考) | 58.7 | 37.5 | 73.0 |
| Nano Banana 2.1 (極簡思考) | 36.8 | 35.2 | 46.4 |
| Nano Banana 2 | 23.0 | 21.7 | 28.1 |
| Nano Banana Pro | 54.1 | 38.2 | 235.7 |
這些數據是在某個晚上針對單一專案進行單次請求的實際耗時（wall-clock times），因此僅供參考。儘管如此，仍有兩點值得注意：Nano Banana 2.1 在預設設定下比 Nano Banana 2 慢了約 2.5 倍，這與「Flash 級別速度」的直覺相反。此外，一次 Nano Banana Pro 的請求耗時將近四分鐘，而我們其中一次 Nano Banana 2.1 的請求則因 429「資源耗盡」錯誤被拒絕，十一分鐘後重試才成功。
如果您逐一產生一份 10 頁的簡報，使用預設設定的 Nano Banana 2.1 大約需要十分鐘，極簡思考模式約六分鐘，Nano Banana 2 則約四分鐘。在您的速率限制（rate limit）範圍內平行執行請求可縮短此時間。
Google 官方的基準測試結果為何？
根據 Google 的模型卡，Nano Banana 2.1 在資訊圖表設計（infographic design）與資訊圖表事實性（infographic factuality）方面的表現優於 Nano Banana Pro。這些是 Google 於 2026 年 10 月發布的官方人類偏好評分，並非我們的測試結果。
| Google 發布的評分 | Nano Banana 2.1 (思考) | Nano Banana 2.1 (無思考) | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|---|
| 整體偏好度 (Elo) | 1050 | 1015 | 990 | 935 |
| 資訊圖表設計 (Elo) | 1048 | 1001 | 961 | 912 |
| 資訊圖表事實性 (0 到 1) | 0.521 | 0.328 | 0.179 | 0.265 |
資料來源：Nano Banana 2.1 模型卡，Google DeepMind，2026 年 10 月 6 日發布。
我們的小規模測試在設計方面與官方結論一致：Nano Banana 2.1 的投影片至少與 Pro 一樣簡潔。但在文字精準度上，測試結果並未顯現出評分所暗示的差距——Pro 在五張投影片中完全無誤，而 Nano Banana 2.1 則出現一次錯誤。另外請注意，當關閉思考功能時，Google 的事實性評分從 0.521 降至 0.328。在我們的測試中，極簡思考模式雖然更快且更便宜，且在我們提供完整文字的投影片上表現良好，但若需要模型自行提供事實資訊時，我們建議維持開啟思考功能。
Nano Banana 2.1 或 Pro：製作投影片該選哪一個？
若是製作草稿、大量產出或已提供精確文字的投影片，請使用 Nano Banana 2.1。若是文字密集且無法逐一校對的投影片最終版本，請使用 Nano Banana Pro。
| 您的需求場景 | 建議選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| 製作草稿或反覆修改簡報 | Nano Banana 2.1 (極簡思考) | 每張投影片 $0.05，耗時 37 秒，測試中 5 張有 5 張文字完全正確 |
| 需由模型填寫事實或數據的投影片 | Nano Banana 2.1 (預設或高思考) | 開啟思考功能時，Google 的事實性評分顯著提高 |
| 包含小字、頁尾、密集表格的最終投影片 | Nano Banana Pro | 在我們的測試中 5 張全數正確，包含細小的頁尾文字 |
| 一夜之間產生數千張圖片 | 透過 Batch API 使用 Nano Banana 2.1 | 每張 2K 圖片僅需 $0.0252 |
您仍在使用 gemini-3.1-flash-image | 規劃遷移至 2.1 | 該版本已棄用；2.1 價格僅一半，但在我們的測試中速度較慢 |
| 需要 512px 縮圖 | 暫時留在 Nano Banana 2，或改用 1K | 2.1 不提供 512px 選項 |
無論選擇哪款模型，影像模型產出的都是投影片的「圖片」。您無法直接點選標題來修正錯字，必須重新產生圖片。這是上述所有選擇背後的權衡，也是為何頁尾的一個小錯字所付出的代價往往比表面上看起來更高。
如何呼叫 Nano Banana 2.1
在 Gemini API 中，將模型設定為 gemini-nano-banana-2.1 並要求產生 2K 解析度的 16:9 圖片：
curl -s -X POST \
"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Create one 16:9 presentation slide. Title, exactly: \"Plan comparison\". ..."}]}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"},
"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "minimal"}
}
}'我們的測試在 Google Cloud 上使用相同的請求主體（Request Body），並將位置寫入 URL：https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/YOUR_PROJECT/locations/global/publishers/google/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent。若省略 thinkingConfig 則會取得預設值（medium）。Google 的指南也記載了同一個模型較新的 Interactions API；請參閱圖片產生指南。
在每次執行中，有三個提示詞習慣非常有幫助：
- 在每段文字前加上「exactly:」，並將文字放在引號內。
- 說明所有內容的數量：「exactly four bars」（精確的四條長條圖）、「exactly five bullet points」（精確的五個列點）、「four columns and four rows」（四欄四列）。
- 以「No other text.」（不要有其他文字）結尾。在模型額外增加內容的兩次情況中，增加的是版面元素（格線、重複的步驟編號），而非虛構的文案。
如需現成的投影片提示詞，請參閱我們的 Nano Banana 簡報投影片頁面，該頁面彙整了社群的設計風格提示詞。
2Slides 對 Nano Banana 2.1 的立場為何？
2Slides 目前尚未提供 Nano Banana 2.1。截至 2026 年 11 月 12 日，2Slides 在工作區與透過 2Slides API 進行的圖片式投影片產生功能，預設皆執行於 Nano Banana Pro。我們進行此測試的部分原因，是為了決定是否加入 2.1 作為低成本選項，而上述數據正是我們決策的依據。
如果您需要事後可以編輯的投影片，無論選擇哪個版本，單純使用圖片模型都是錯誤的工具。2Slides 基於範本的 Fast PPT 流程能根據提示詞產生可編輯的 PowerPoint 檔案；這兩種方法之間的差異請參閱 2Slides vs Gemini Nano Banana API。
Nano Banana 2.1 的不足之處
- 微小文字。 在五張投影片中出現了一次拼字錯誤，發生在投影片最小的文字處。Google 將微小文字與長段落列為已知限制。
- 預設設定下的速度。 在我們的測試中，每張 2K 圖片的處理時間中位數為 59 秒，比 Nano Banana 2 慢，且不比 Pro 快。
- 思考 Token（Thinking tokens）會增加費用。 在我們的測試中，除非將思考層級設為最低，否則費用會比標示的 2K 圖片價格多出約 25%。
- 不支援 512px 輸出，且在 Google Cloud 上，該模型僅列於全域（global）位置。
- 無可編輯的輸出。 每一次修正都必須重新產生，而重新產生可能會改變您原本滿意的投影片部分。
- 我們的樣本數較小。 僅測試了 20 張圖片，每個提示詞在每種設定下僅執行一次。在切換生產流程之前，請針對您自己的內容重新測試提示詞。
常見問題
Nano Banana 2.1 何時發布？
根據 Google 的 Gemini API 版本說明，Nano Banana 2.1 於 2026 年 10 月 6 日在 Gemini API 正式開放使用。模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1。
Nano Banana 2.1 每張圖片的成本是多少？
根據 Google 於 2026 年 11 月 12 日的牌價，Nano Banana 2.1 的 1K 圖片費用為 $0.0336、2K 圖片為 $0.0504、4K 圖片為 $0.113，使用 Batch API 則為上述價格的一半。在我們的測試中，預設設定下的思考權杖將 2K 圖片的成本推升至每張約 $0.063。
Nano Banana 2.1 比 Nano Banana Pro 更好嗎？
這取決於任務性質。Google 的模型說明卡（Model Card）顯示 Nano Banana 2.1 在整體偏好與資訊圖表設計上的評分高於 Pro，且成本不到一半。在我們的五張投影片測試中，Pro 精確地呈現了每張投影片的文字，而 Nano Banana 2.1 在預設設定下，於微小的頁尾處出現了一個拼字錯誤。對於最終呈現且文字密集的投影片，我們仍會選擇使用 Pro。
Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 有什麼區別？
Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) 的後繼版本，後者現已停用。2.1 版本的每張圖片成本僅為一半，具備可設定的思考層級，並取消了 512px 的尺寸。在我們的測試中，它修正了 Nano Banana 2 曾出現的列點重複錯誤，但在預設設定下，每張圖片的處理時間約為 2.5 倍。
我可以免費使用 Nano Banana 2.1 嗎？
無法透過 API 免費使用：Google 的定價頁面顯示 Nano Banana 2.1 不提供免費層級。Google 的模型說明卡將 Gemini 應用程式與 Google AI Studio 列為該模型的發布管道；請查看這些產品目前的免費額度限制。
Nano Banana 2.1 適合用於簡報投影片嗎？
適合用於草稿，以及您提供精確用詞的投影片：在我們的測試中，圖表、表格、流程圖和標題投影片的產出結果皆屬可用，其中也包含一張簡體中文投影片。請務必校對頁尾和來源標註等微小文字，並記住輸出結果是圖片，因此修正意味著需要重新產生投影片。
Nano Banana 2.1 會取代 Nano Banana Pro 嗎？
不會。Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) 仍持續提供服務且未設定停用日期，Google 將 Nano Banana 2.1 描述為其更高效的對應版本。2.1 版本真正取代的是 Nano Banana 2。
延伸閱讀
- Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro：前一代產品的規格與定價。
- GPT Image 2 vs Nano Banana：OpenAI 的圖片模型在 16:9 投影片上的表現比較。
- AI 募資簡報投影片：產生可編輯的投資人簡報，而非投影片圖片。
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