模型指南
Nano Banana 2
gemini-3.1-flash-image
均衡
一条适合日常生图和图片编辑的均衡路线,当前工作台开放多种输出尺寸与画面比例。
0.5K 至 4K图片编辑高吞吐
路线凭条
- 模型 ID
- gemini-3.1-flash-image
- 配置估价
- $0.055/ 次
- 输出尺寸
- 512 · 1K · 2K · 4K
- API 类型
- Gemini native
提示词预设
这些控制项直接读取 YingTu 模型注册表。
商品摄影
浅色石材桌面上的哑光陶瓷咖啡杯商品图,柔和窗光,自然阴影,极简陈列,保留真实材质细节。
旅行编辑图
日出时分的高山湖泊旅行编辑摄影,层次分明的空气透视,自然色彩,精细细节。
参考图编辑
保留主体与构图,把背景替换为安静的现代摄影棚,使用柔和的定向日光。
实际路线配置
本页数值与图片工作台读取同一份模型配置。
适合
- • 日常图片生成
- • 参考图编辑
- • 测试多种输出尺寸
使用前检查
- • 页面所列速度是估计值,不是交付承诺。
- • 编辑效果取决于参考图与指令质量。
- • 使用前应检查文字、标志、手部和小细节。
图片编辑: 支持
API 快速开始
示例由现有工作台使用的同一代码生成器产生。
gemini-3.1-flash-image
import requests
import base64
# Configuration
API_KEY = "sk-YOUR_API_KEY" # Replace with your API Key
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
# Request headers
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# Build request payload
payload = {
"contents": [{
"parts": [{"text": "浅色石材桌面上的哑光陶瓷咖啡杯商品图,柔和窗光,自然阴影,极简陈列,保留真实材质细节。"}]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {
"imageSize": "2K"
}
}
}
# Send request
print("Generating image...")
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=180)
if response.status_code != 200:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
exit(1)
# Extract and save image
result = response.json()
image_part = None
for candidate in result.get("candidates", []):
for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []):
inline_data = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if inline_data and inline_data.get("data"):
image_part = inline_data
break
if image_part:
break
if not image_part:
print("No image data in response")
print(result)
exit(1)
mime_type = image_part.get("mimeType") or image_part.get("mime_type") or "image/png"
extension = "jpg" if mime_type == "image/jpeg" else "webp" if mime_type == "image/webp" else "png"
output_path = f"output.{extension}"
with open(output_path, "wb") as f:
image_data = image_part["data"]
f.write(base64.b64decode(image_data))
print(f"✅ Image saved: {output_path}")
既有工作台图库
这些旧图库图片没有模型或提示词来源记录,只作视觉示例,不能证明本页路线的效果。


