10 月 6 日上架：一次横跨七个入口的图像模型换装
谷歌于 10 月 6 日正式发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1，API 模型 ID 为 gemini-nano-banana-2.1，同步在 Gemini 应用、搜索 AI Mode、AI Studio、Flow、Stitch、Google Ads 与企业端平台铺开。配套动作相当决绝：上一代 Nano Banana 2 的稳定 API（gemini-3.1-flash-image）定于 10 月 29 日停服，开发者只有约三周时间迁移并重测提示词。三周内下线老模型，既说明谷歌对新版本的替换信心，也说明图像生成这条产品线已进入高速迭代的节奏——上一代 2 月才发布，八个月后就被自己的继任者逼退。
价格账本：图便宜了一半，图以外的东西贵了
这轮更新最硬的数字在定价页。图像输出词元单价从每百万 60 美元降到 30 美元，1K 分辨率单图从约 0.067 美元降到 0.0336 美元，2K 从 0.101 美元降到 0.0504 美元，批量接口再打对折。但另两行在涨价：输入词元从 0.50 美元涨到 1.50 美元，文本与思考输出从 3 美元涨到 7.50 美元。按第三方以谷歌定价页复算的例子，一条 1000 词元提示词返回一张 1K 图，2.1 约 0.035 美元、上一代约 0.068 美元——单请求确实省近一半。但对每次调用都塞入多张参考图、长 PDF 或视频的工作流，输入涨三倍会明显吃掉让利；4K 单图价格多家报道写 0.0756 美元，而谷歌定价页按 3780 词元计约 0.11 美元，口径尚未统一。
能力面：蒙版编辑、参考图与文字渲染
功能侧的变化集中在可控性。2.1 支持最多 14 张参考图（官方口径为至多 10 个物体与 4 个人物保持一致），蒙版编辑允许用户圈选局部、只改选中区域；1K/2K/4K 输出、最高 8:1 的宽高比、可调思考档位（默认 medium）以及联网检索真实世界主体，也都列入了模型卡。文字渲染是谷歌重点宣传的方向：官方信息图事实性得分从上一代的 0.179 提到 0.521。需要强调，这些成绩全部出自谷歌自评——人评 Elo 总分 1050（开启思考）对比上一代 990 与更贵的 Nano Banana Pro 935，独立评测尚未跟进，第三方竞技场榜单目前仍把它排在 GPT Image 2.5 各版本之后。
自家文档打架：底座到底是哪个模型
一个值得记录的细节是谷歌自家文档口径不一：DeepMind 发布的模型卡写明 2.1 基于 Gemini 3.6 Flash，而 Gemini API 文档却把它描述为对上一代底层 Gemini 3.1 Flash Image 的更新，两者显然不能同时成立，截至发稿谷歌未作澄清。模型卡同时坦承短板：1K 分辨率下小字仍易模糊，人物与参考形象未必完全一致，空间方位与三维推理是弱项。把自评高分与自曝短板放在一起读，比单看任何一组数字都更接近真实水位。
把图像生成打成日常耗材
跳出版本本身，这次调价的行业含义更清晰：当单图成本压到几美分级，图像生成便从按次购买的创意工具变成按量计费的生产耗材，产品目录图、本地化横幅、信息图这类高频低单值场景会先迁移。价格战同样在升级——OpenAI 的图像模型与中国开源权重阵营都在压价，谷歌这次等于把牌桌上的公共价格又向下砸了一档。对开发者，真正的算账单位已不是单图价格，而是含参考图与思考词元的整请求成本；对谷歌自家更贵的 Pro 档，除非写实需求出现明显分化，否则存在的理由正在变薄。官方及行业暂未披露更多细节，后续将持续跟进迭代动态。