Nano Banana 是 Google DeepMind 的生圖產品線，這一頁把其中三款並排放著跑：Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Nano Banana 2 Lite。貼上一整列提示詞，照活兒的分量挑檔位，一個批次就把整組畫完——你只要看結果，不必一句一句往下敲。
每行一條——每一行就是一條獨立的提示詞。
拖放或點擊上傳——PNG / JPEG / WEBP / GIF，每張上限 10MB。
網路上一半的文章把 Pro 和 2 寫成舊款與新款，那是誤解。Nano Banana Pro 是架在 Gemini 3 Pro 上的推理分支，2025 年 11 月推出；Nano Banana 2 是架在 Gemini 3.1 Flash 上的速度分支，2026 年 2 月推出，上線當天就成了 Gemini 應用程式的預設生圖模型。同一代，兩種分工。
Google DeepMind 說 Nano Banana Pro 是他們把文字寫對、寫清楚最拿手的模型，長段落與多語言混排都在守備範圍。它借 Gemini 3 Pro 的推理把圖表標註放回正確格子，官方說一個畫面裡能維持約五名人物的相似度，接受換機位、調色、改打光這類局部指令，也能先跑一次 Google 搜尋再動筆。
正式名稱是 Gemini 3.1 Flash Image，Google 把它定位成為速度最佳化的版本。家族招牌的文字表現與多語言能力都留著：官方數字是最多五個角色的相似度、十四個物件的還原度，指令跟得緊，還能取用 Gemini 的世界知識。所以把筆記變成圖解、把 brief 變成行銷主視覺，它做起來特別順。
Gemini 3.1 Flash-Lite 分支，是這一家裡最輕的一款。除此之外 Google 公開的資訊很少，我們也不打算替它掰一份能力清單。把它當成打樣的印樣張：一口氣試二十種寫法，看哪個構圖站得住，再把留下來的丟給 Pro 重畫。
選檔位之前先看這張表。數字全部取自替批次計費的同一份設定，顯示的就是表單實際會收你的值，不是某篇發布文裡的舊印象：點數、出圖尺寸、支援的長寬比、參考圖支援與否、提示詞長度，逐檔對照。
表裡寫的是本平台背後通道接受的規格，以及在這裡出一張圖要花的點數。不是 Google 對 Nano Banana 背後 Gemini 模型公布的官方規格。
家族頁比單一模型頁多一個決定：這活兒交給哪一款 Nano Banana。先把它定下來，因為後面每一行的價錢都由它決定。
文字量大的版面、圖表、有固定角色出場的場景，交給 Nano Banana Pro。日常行銷圖、分鏡、示意圖，用 Nano Banana 2 就綽綽有餘。沒人會看到的草稿丟 2 Lite。一個批次只跑一個模型，要混著用就乾脆分成兩條佇列。
一行一句貼進去，或上傳試算表再指定提示詞那一欄。三個檔位都收參考圖，所以一張商品照或一張角色設定圖可以跟著整個批次走，讓每一行都維持同一個樣子，不用每句都再用文字重描一次。
確認畫面會在第一張圖開跑之前，把整趟要花的點數算給你看。按下確認，網格就地一張張填滿；沒跑成的那幾行單獨重排，留下來的一起打包成 ZIP 帶走。
這一家的口碑就靠兩件事：文字出來是讀得懂的，主體在一整組圖裡是認得出來的。批次工作只要靠上其中一項，這些模型就對得起你付的點數。
Google 把 Pro 和 Nano Banana 2 都往圖表、資料視覺化、筆記轉圖這類活兒上推，而標註能落在正確格子裡，靠的正是 Pro 的推理。把一整欄圖表需求排成批次送出，回來的一組可以一次讀完再挑。
海報、包裝打樣、賀卡、標題直接壓在畫面上的廣告變體——這類圖錯一個字整張就報廢。長段落和多語言交給 Nano Banana Pro；想壓成本的話，Nano Banana 2 用更低的單張價接住大半。
一段畫面換鏡頭也要保住同幾張臉，官方公布的相似度上限講的就是這件事。一個鏡頭寫一行，掛上角色參考圖，整段順序拿回來就在同一版網格裡。
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照案子挑檔位，把提示詞列表丟進去，按確認之前先看一眼總額。要扛文字和角色的正稿交給 Nano Banana Pro，走量的交給 Nano Banana 2，沒人會看到的草稿留給 2 Lite。
