Nano Banana 2.1 API：每图价格、编辑与Python

Nano Banana 2.1每图费用与接入

在Orux AI，Nano Banana 2.1每张1K图片3.6 Credits（$0.018）、2K为5.4 Credits（$0.027）、4K为8.1 Credits（$0.0405）。Google Gemini API Standard对应列出$0.0336、$0.0504、$0.113。通过POST https://orux.top/api/v1/tasks提交，按成功图片收固定费用，参考图包含在内。

Google Batch在1K和2K比Orux AI便宜，这一点直接列在表里。下文保留完整价格、2.1变化、文字生图与编辑脚本、全部公开比例选项、历史耗时，以及GPT Image 2.5和Seedream 5.0 Pro的对照。价格日期为2026年10月29日。

2026年11月1日译文复核：下文124、67、125、99秒是原文2026年10月的小样本，不是当前性能排名或时长保证；参数范围描述Orux已公开表单，不能推广为厂商原生能力的完整清单。

Nano Banana 2.1每图价格

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1 Credit=$0.005。Google价格来自Gemini API价格页。fal列是其2026年10月22日Nano Banana API指南针对短提示给出的估算，按图像输出每100万tokens $35.294推导，不是固定每图价。

• 相对Google Standard，Orux AI在1K和2K约为54%，4K约36%。4K差距最大，因为Google在4K用3,780输出tokens，而1K为1,120。

• Google Batch在1K和2K约比Orux AI便宜7%。大量离线生成若可等待，直接调用Google更省；4K则Orux AI低于Google Batch。Orux AI没有批处理模式。

• Google每图换算不含输入tokens（每100万$1.50）及文字或思考输出（每100万$7.50）。多张参考图会增加Google和fal输入费用；Orux AI只按分辨率确定该每图价格。

Nano Banana 2.1更新了什么

Google于2026年10月6日在Gemini API正式推出Nano Banana 2.1，作为Nano Banana 2的更新。按Google更新日志，它保持Flash级速度与成本，并改善画质、提示遵循、多轮编辑中的角色一致性和文字渲染；在1K、2K、4K下还增加1:4、4:1、1:8、8:1宽幅及全景比例。

Google Standard的1K价格为$0.0336，相比Nano Banana 2的$0.067约减半。Google也建议旧Flash图像模型用户迁移，所以原文建议新项目优先考虑2.1。

这些是Google的产品说明。本文没有跨版本画质基准，不量化2.1究竟好多少。

Python文字生图

Orux AI图像任务为异步：提交后以HTTP202取得task_id，轮询至SUCCESS、FAILED或EXPIRED。只有SUCCESS计费；这里没有回调，通过轮询取得结果。

在orux.top/keys创建仅展示一次的Key，导出为ORUX_API_KEY。

import os, time, json, requests

BASE = "https://orux.top/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ORUX_API_KEY']}"}
PRICE = {"1K": 3.6, "2K": 5.4, "4K": 8.1}   # Credits per image, checked 2026-10-29

def submit(payload: dict) -> str:
    r = requests.post(f"{BASE}/tasks", headers=HEADERS,
                      json={"model": "nano-banana-2.1", "input": payload}, timeout=60)
    if r.status_code == 402:
        raise RuntimeError("Insufficient balance: top up (not an auth error)")
    r.raise_for_status()
    task_id = r.json()["task_id"]
    with open("tasks.jsonl", "a") as f:          # keep ids so a restart can resume
        f.write(json.dumps({"task_id": task_id, "input": payload}) + "\n")
    return task_id

def wait(task_id: str, max_wait: int = 900) -> list[str]:
    deadline = time.time() + max_wait
    while time.time() < deadline:
        time.sleep(5)
        t = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
        if t["status"] == "SUCCESS":
            return t["result"]
        if t["status"] in ("FAILED", "EXPIRED"):
            raise RuntimeError(t.get("error") or t["status"])   # not charged
    raise TimeoutError(f"{task_id} still running; poll it again later, do not resubmit")

def save(urls: list[str], prefix: str) -> None:
    for i, url in enumerate(urls):
        with open(f"{prefix}_{i}.png", "wb") as f:
            f.write(requests.get(url, timeout=120).content)    # result URLs expire

job = {
    "prompt": "Studio product photograph of a small matte purple ceramic vase "
              "on a warm white background, soft natural shadow, no text.",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "1:1",
}
print(f"expected charge: {PRICE[job['resolution']]} Credits")
save(wait(submit(job)), "vase")

提示词来自Nano Banana 2.1模型页的“Product photo”模板。保留两个习惯：轮询前把task_id写入持久存储；结果链接临时有效，成功后及时下载。

用参考图编辑图片

编辑或合成图片时，在image_urls传入最多10个公开图片URL并说明变更。相同分辨率下，价格与文字生图一致。

edit = {
    "prompt": "Keep the vase from the first image exactly. Place it on the oak shelf "
              "from the second image, late afternoon light, no text.",
    "image_urls": [
        "https://example.com/vase.png",
        "https://example.com/shelf.jpg",
    ],
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "4:5",
}
save(wait(submit(edit)), "vase_on_shelf")   # 5.4 Credits if it succeeds

明确哪些内容不可改变，例如“完整保留花瓶”，以及每张图片提供哪个元素。含糊的编辑要求可能让整体风格发生变化。

画面比例与分辨率

本次核对的Orux nano-banana-2.1表单公开选项如下：

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实际像素尺寸取决于比例。例如下方已有Orux案例保存参数为2K、3:2，模型页提供的文件经检查是2528×1696像素。

提示要求标志准确写作“Orux AI”，这一张输出确实如此。它只是单张案例，不是每次都正确的保证；每份结果都应校对文字。

原文记录的实际耗时

原文记录的2026年10月Orux AI最近5个已完成Nano Banana 2.1任务，平均124秒，包含排队。样本很小，应作数量级参考，不是基准。

同期公开记录中，GPT Image 2.5 Flare平均67秒、Sunburst125秒，各5次；Seedream 5.0 Pro为99秒、31次，日期为2026年10月30日。

• 不要让网页请求一直等待图片。提交后先把task_id交给前端，再由后台工作器轮询。

• 每5秒查询一次；更频繁的轮询不会让图片更快完成。

• 超时以分钟设置。上方脚本等待最多15分钟并保留任务ID，以便后续恢复轮询。

为一个项目估算预算

单价很小，乘上尝试次数后仍可能形成明显预算。一个产品图项目可假设先用200张1K草稿确定提示和构图，再生成20张4K终稿。

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这份估算按表中显示的每图价计算；Google实际token计费可能与近似值不同。草稿阶段占大头，因此先在1K迭代比终稿在哪档生成更影响预算。还可以每次只改一个变量（主体、光线、比例），并将较好的结果作参考图，而不是整段提示重新抽取。Orux AI编辑与新图同价，基于接近目标的图片修改不会增加每图单价；是否减少尝试次数仍应自行验证。

Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5与Seedream 5.0 Pro

下表为2026年10月29日Orux AI成功图片价格；耗时保留原文历史样本。

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四个模型共同提供的分辨率中，Nano Banana 2.1每图最低，且当前核对的四份Orux表单里，只有它列出1:8和8:1。Flare在这些历史样本中最快，并可传更多参考图。Seedream 5.0 Pro每图最贵，最高2K。价格不代表画质；投入正式产品前，用自己的提示比较两三个模型。

可进一步阅读GPT Image 2.5定价、图像API价格排名、Gemini API价格（均为英文），最后一篇也介绍Google聊天模型。

FAQ

Q.Nano Banana 2.1多少钱？

按2026年10月29日Orux AI价格，1K为3.6 Credits（$0.018），2K为5.4（$0.027），4K为8.1（$0.0405）。Google Standard对应$0.0336、$0.0504、$0.113，Batch约为一半。

Q.4K值得吗？

原文建议在终稿阶段考虑。Orux AI的4K是1K的2.25倍，先1K迭代，再把选定版本生成4K。4K的Orux AI价格约为Google Standard的36%，是三档中差距最大的。

Q.Nano Banana 2.1能编辑照片吗？

可以。在image_urls传最多10个URL并说明修改。Orux AI同分辨率下与文字生图同价，参考图不额外收费。指出每张图提供什么、哪些内容必须保留。

Q.一张图片要多久？

原文2026年10月最近5个完成任务平均124秒，含排队。个别任务会变化；可由后台工作器每5秒轮询，等待数分钟后再判断是否异常，不把历史均值当时限。

Q.失败生成收费吗？

不收费。图像任务只在SUCCESS时计费，FAILED或EXPIRED不收费。采用预付余额、无月费；这里按实际成功交付图片计费。

来源与价格核对

价格核对日2026-10-29，译文复核日2026-11-01。Google每图、token与Batch价格：Gemini API价格。上市与功能：Gemini API更新日志。fal估算：fal Nano Banana API指南。Orux AI价格与历史耗时来自上文模型页。