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API 能力 Nano Banana 图片API 谷歌最新、最强的图像生成模型 Gemini 2.5 Flash Image，代号 Nano Banana。支持自定义分辨率、10种宽高比，10秒快速生成，官网7折优惠。
概述 Nano Banana（代号）是谷歌图像生成模型的代号，目前推荐使用正式版： 正式版：gemini-2.5-flash-image（推荐，支持 10 种宽高比和分辨率自定义） 预览版：gemini-2.5-flash-image-preview（⚠️ 将于2025年10月30日下线） 重要提醒：预览版 gemini-2.5-flash-image-preview 将于 2025年10月30日 正式下线。届时本站将自动重定向到正式版 gemini-2.5-flash-image。建议尽快迁移到正式版以避免服务中断。 2025年10月3日更新：谷歌发布了正式版 gemini-2.5-flash-image，新增 10 种宽高比支持和分辨率自定义功能。正式版性能更稳定，功能更强大。 📚 最新文档 飞书完整使用指南 - 更新最快，支持评论互动 访问飞书文档获取最新的使用教程、技巧分享和问题解答。文档持续更新，遇到问题可直接在飞书上评论交流。 核心优势 🚀 生成速度快：平均仅需 10 秒，比 OpenAI 系列更快 💰 价格优势：$0.025/张（官网五折），结合充值优惠约 ￥0.14/张 🔄 完全兼容：使用对话补全端点，与 gpt-4o-image、sora_image 调用方式完全兼容 🎨 谷歌技术：基于谷歌最新、最强的图像生成/编辑技术
调用方式对比 API易 支持两种调用方式，您可以根据需求选择： 谷歌原生格式 推荐新用户使用 端点：/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent ✅ 支持自定义分辨率和宽高比 ✅ 支持 10 种宽高比输出 ✅ 功能最完整，与谷歌官方同步 📖 使用谷歌官方 API 格式 OpenAI 兼容模式 兼容已有代码 端点：/v1/chat/completions ⚠️ 默认 1:1 比例输出 ❌ 不支持自定义分辨率 ✅ 兼容 gpt-4o-image、sora_image 📖 使用 OpenAI 调用格式 快速选择指南 ✅ 新项目 / 需要自定义尺寸 → 使用谷歌原生格式 ✅ 已有 OpenAI 格式代码 → 继续使用 OpenAI 兼容模式 ✅ 不需要指定尺寸 → 两种格式都可以 ⚠️ 必须指定输出宽高比 → 只能用谷歌原生格式
端点对比表 特性 谷歌原生格式 OpenAI 兼容模式 端点URL /v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent /v1/chat/completions 输出尺寸 支持 10 种宽高比自定义 默认 1:1 调用格式 谷歌官方格式 OpenAI 格式 兼容性 谷歌原生 API gpt-4o-image、sora_image 适用场景 需要精确控制输出尺寸 快速集成，兼容现有代码
OpenAI 兼容模式端点说明
正确端点 ✅
Copy POST /v1/chat/completions
错误端点 ❌
Copy POST /v1/images/generations # 不支持此端点 重要提示：OpenAI 兼容模式使用对话补全端点，不是传统的图像生成端点。这样设计是为了保持与 gpt-4o-image、sora_image 等模型的兼容性。
兼容性说明 如果你之前使用过以下模型，可以直接替换模型名称： gpt-4o-image → gemini-2.5-flash-image（推荐）或 gemini-2.5-flash-image-preview sora_image → gemini-2.5-flash-image（推荐）或 gemini-2.5-flash-image-preview 其他参数保持不变，即可无缝切换使用。 推荐使用正式版：gemini-2.5-flash-image 支持更多功能（10种宽高比、分辨率自定义），但预览版 gemini-2.5-flash-image-preview 仍可正常使用。
代码示例 根据您的需求，可以选择以下两种方式之一：
方式一：谷歌原生格式（推荐） 支持自定义分辨率和宽高比，使用谷歌官方 API 格式。
端点
Copy POST https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent
请求格式
Copy { "contents": [ { "parts": [ { "text": "图片描述提示词" } ] } ], "generationConfig": { "responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": { "aspectRatio": "16:9" } } }
支持的宽高比 21:9, 16:9, 4:3, 3:2, 1:1, 9:16, 3:4, 2:3, 5:4, 4:5
Python 完整示例 参考完整的 Python 实现：gemini-image-generate-python.py
Copy #!/usr/bin/env python3 import requests import base64 import os from datetime import datetime
class GeminiImageGenerator: """Gemini 图片生成器（谷歌原生格式）"""
SUPPORTED_ASPECT_RATIOS = [
"21:9", "16:9", "4:3", "3:2", "1:1",
"9:16", "3:4", "2:3", "5:4", "4:5"
]
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.api_url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent"
self.headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
def generate_image(self, prompt: str, aspect_ratio: str = "1:1", output_dir: str = "."):
"""生成图片并保存"""
print(f"🚀 开始生成图片...")
print(f"📝 提示词: {prompt}")
print(f"📐 纵横比: {aspect_ratio}")
# 验证纵横比
if aspect_ratio not in self.SUPPORTED_ASPECT_RATIOS:
return False, f"不支持的纵横比 {aspect_ratio}"
# 构建请求
payload = {
"contents": [{
"parts": [{"text": prompt}]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": aspect_ratio}
}
}
try:
response = requests.post(self.api_url, headers=self.headers, json=payload, timeout=120)
if response.status_code != 200:
return False, f"API 请求失败，状态码: {response.status_code}"
result = response.json()
# 提取图片数据
image_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
# 保存图片
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_file = os.path.join(output_dir, f"gemini_{timestamp}.png")
decoded_data = base64.b64decode(image_data)
with open(output_file, 'wb') as f:
f.write(decoded_data)
print(f"✅ 图片已保存: {output_file}")
return True, f"成功保存图片: {output_file}"
except Exception as e:
return False, f"错误: {str(e)}"
{/_ 使用示例 _/} if name == "main": API_KEY = "sk-your-api-key" PROMPT = "a handsome dog under the tree" ASPECT_RATIO = "16:9" # 可选: 21:9, 16:9, 4:3, 3:2, 1:1, 9:16, 3:4, 2:3, 5:4, 4:5
generator = GeminiImageGenerator(API_KEY)
success, message = generator.generate_image(PROMPT, ASPECT_RATIO)
if success:
print(f"🎉 生成成功！{message}")
else:
print(f"❌ 生成失败：{message}")
完整的 Python 脚本包含错误处理和更多功能，请查看源代码。
方式二：OpenAI 兼容模式 兼容现有 OpenAI 格式代码，适合快速集成。默认生成 1:1 比例图片。
端点
Copy POST https://api.apiyi.com/v1/chat/completions
请求格式
Copy { "model": "gemini-2.5-flash-image", "stream": false, "messages": [ { "role": "user", "content": "图片描述提示词" } ] }
Python 完整示例 以下是完整的 Python 示例代码，支持自动保存 base64 图片到本地：
Copy #!/usr/bin/env python3
-- coding: utf-8 --
""" Gemini 图片生成 - Python版本 支持非流式输出和自动保存base64图片到本地 """
import requests import json import base64 import re import os import datetime from typing import Optional, Tuple
class GeminiImageGenerator: def init(self, api_key: str, api_url: str = "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"): """ 初始化Gemini图片生成器
Args:
api_key: API密钥
api_url: API地址
"""
self.api_key = api_key
self.api_url = api_url
self.headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
def generate_image(self, prompt: str, model: str = "gemini-2.5-flash-image",
output_dir: str = ".") -> Tuple[bool, str]:
"""
生成图片并保存到本地
Args:
prompt: 图片描述提示词
model: 使用的模型
output_dir: 输出目录
Returns:
Tuple[是否成功, 结果消息]
"""
print("🚀 开始生成图片...")
print(f"提示词: {prompt}")
print(f"模型: {model}")
# 生成文件名
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_file = os.path.join(output_dir, f"gemini_generated_{timestamp}.png")
try:
# 准备请求数据
payload = {
"model": model,
"stream": False,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
}
print("📡 发送API请求...")
# 发送非流式请求
response = requests.post(
self.api_url,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=300
)
if response.status_code != 200:
error_msg = f"API请求失败，状态码: {response.status_code}"
try:
error_detail = response.json()
error_msg += f", 错误详情: {error_detail}"
except:
error_msg += f", 响应内容: {response.text[:500]}"
return False, error_msg
print("✅ API请求成功，正在解析响应...")
# 解析非流式JSON响应
try:
result = response.json()
print("✅ 成功解析JSON响应")
except json.JSONDecodeError as e:
return False, f"JSON解析失败: {str(e)}"
# 提取消息内容
full_content = ""
if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
choice = result["choices"][0]
if "message" in choice and "content" in choice["message"]:
full_content = choice["message"]["content"]
if not full_content:
return False, "未找到消息内容"
print(f"📝 获取到消息内容，长度: {len(full_content)} 字符")
print("🔍 正在解析图片数据...")
# 提取并保存图片（支持base64和URL两种方式）
success, message = self._extract_and_save_images(full_content, output_file)
if success:
return True, message
else:
return False, f"图片保存失败: {message}"
except requests.exceptions.Timeout:
return False, "请求超时（300秒）"
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
return False, f"连接错误: {str(e)}"
except Exception as e:
return False, f"未知错误: {str(e)}"
def _extract_and_save_images(self, content: str, base_output_file: str) -> Tuple[bool, str]:
"""
高效提取并保存base64图片数据
Args:
content: 包含图片数据的内容
base_output_file: 基础输出文件路径
Returns:
Tuple[是否成功, 结果消息]
"""
try:
print(f"📄 内容预览（前200字符）: {content[:200]}")
# 使用精确的正则表达式一次性提取base64图片数据
base64_pattern = r'data:image/([^;]+);base64,([A-Za-z0-9+/=]+)'
match = re.search(base64_pattern, content)
if not match:
print('⚠️ 未找到base64图片数据')
return False, "响应中未包含base64图片数据"
image_format = match.group(1) # png, jpg, etc.
b64_data = match.group(2)
print(f'🎨 图像格式: {image_format}')
print(f'📏 Base64数据长度: {len(b64_data)} 字符')
# 解码并保存图片
image_data = base64.b64decode(b64_data)
if len(image_data) < 100:
return False, "解码后的图片数据太小，可能无效"
# 根据检测到的格式设置文件扩展名
output_file = base_output_file.replace('.png', f'.{image_format}')
os.makedirs(os.path.dirname(output_file) if os.path.dirname(output_file) else ".", exist_ok=True)
with open(output_file, 'wb') as f:
f.write(image_data)
print(f'🖼️ 图片保存成功: {output_file}')
print(f'📊 文件大小: {len(image_data)} 字节')
return True, f"图片保存成功: {output_file}"
except Exception as e:
return False, f"处理图片时发生错误: {str(e)}"
def main(): """ 主函数 """ # 配置参数 API_KEY = "sk-" # 请替换为你的实际API密钥 PROMPT = "a beautiful cat under the tree"
print("="*60)
print("Gemini 图片生成器 - Python版本")
print("="*60)
print(f"开始时间: {datetime.datetime.now()}")
# 创建生成器实例
generator = GeminiImageGenerator(API_KEY)
# 生成图片
success, message = generator.generate_image(PROMPT)
print("\n" + "="*60)
if success:
print("🎉 执行成功！")
print(f"✅ {message}")
else:
print("❌ 执行失败！")
print(f"💥 {message}")
print(f"结束时间: {datetime.datetime.now()}")
print("="*60)
if name == "main": main()
使用步骤 替换 API Key：将代码中的 API_KEY 替换为你的实际 API 密钥 修改提示词：根据需要修改 PROMPT 变量 运行脚本：执行 Python 脚本，图片将自动保存到本地
使用建议
选择合适的调用方式 我是新用户，应该用哪种方式？
我已经有使用 OpenAI 格式的代码，需要迁移吗？
我需要指定输出图片的尺寸，怎么办？
预览版模型什么时候下线？
迁移指南 如果您当前使用预览版模型或希望迁移到谷歌原生格式，请参考： 1 检查当前配置
确认您当前使用的模型名称和调用端点： 模型名称：gemini-2.5-flash-image-preview → 改为 gemini-2.5-flash-image 如需自定义尺寸：迁移到谷歌原生格式端点 如只需基础功能：继续使用 OpenAI 兼容模式 2 测试新配置
在开发环境测试新的模型或端点： 验证返回结果格式 检查输出图片质量和尺寸 确认性能和响应时间 测试不同的宽高比选项（如使用谷歌原生格式） 3 逐步部署
建议采用灰度发布策略： 先在少量用户中测试 观察反馈和错误率 逐步扩大范围直至全量
价格对比 模型 定价 优势 Nano Banana $0.025/张 (充值加赠约￥0.14) ⭐ 谷歌最强技术，生成速度快 gpt-image-1 更高 - flux-kontext-pro $0.035/张 持平 sora_image 更低 逆向模型，稳定性一般 性价比建议：Nano Banana 在价格、速度、质量之间达到了很好的平衡，特别适合需要快速生成高质量图片的应用场景。
特性对比
速度对比 Nano Banana：平均 10 秒 OpenAI 系列：15-30 秒 其他模型：因模型而异
兼容性 ✅ 完全兼容 gpt-4o-image 调用方式 ✅ 完全兼容 sora_image 调用方式 ✅ 支持对话补全端点 ❌ 不支持传统图像生成端点