Nano Banana模型API调用全攻略：从官方平替到第三方中转

Nano Banana（官方名称为Gemini 2.5 Flash Image ）是谷歌推出的革命性图像生成与编辑模型，近期在AI圈内引起了巨大轰动。它不仅能够生成高质量图像，更在角色一致性、画风稳定性和语境理解能力上表现卓越，解决了传统AI绘图“人物换脸”、“画面走样”的痛点，当然现在国产模型也能做到，即梦的Seedream 4.0表现也很优秀。

对于开发者和创作者来说，如何高效、经济地接入Nano Banana成为关键问题。本文将为您详细解析两种主流接入方式：官方渠道与第三方中转服务，助您根据自身需求做出最佳选择。

路线一：官方渠道（适合尝鲜，不适合量产）

官方渠道主要是通过Google AI Studio或者Vertex AI。

1. 获取API Key：你需要先拥有一个谷歌账号，然后去Google AI Studio生成你的API密钥。官方文档链接在这里：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation。

2. 环境准备：安装Python或者Node.js环境，再安装相应的请求库，比如Python的requests库。

3. 调用代码（以Python为例）：

import requestsimport json# 你的API KeyAPI_KEY = "YOUR_API_KEY"# 官方API地址API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image-preview:generateContent"headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-goog-api-key": API_KEY}data = {
    "contents": [{
        "parts": [{"text": "一只穿着宇航服的猫，在月球上喝咖啡，电影质感"}]
    }]}response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))if response.status_code == 200:
    print("生成成功！")
    # 处理返回的图像数据else:
    print(f"请求失败: {response.status_code}, {response.text}")

官方渠道的主要问题：

• 网络限制：国内访问不够顺畅，可能需要处理网络连接问题。

• 价格较高：生成一张图片约0.039美元（约0.28元人民币），单次看起来不多，但如果需要大量生成，成本就会显著增加。

因此，对于大多数开发者和企业用户来说，更推荐下面这种方式。

路线二：第三方中转服务

可以使用第三方NanoBanana中转API服务，解决了网络访问和成本问题，将官方API封装成更稳定、更经济、更易用的接口。

​

1. 低成本：官方每次调用约0.28元，GrsAI仅需0.022元/次，成本降低约92%。对于需要大量调用的开发者和企业来说，能显著降低运营成本。

2. 稳定：无需处理网络问题，提供国内直连和海外双节点。平台日调用量达50W+，支持高并发调用，适合出海独立开发和企业调用。

3. 多模型支持：除了Nano Banana，还提供GPT-4o (Sora-Image——0.2/张)、Flux（0.07/张）、Veo3（0.4/条）、Gemini等图片，视频，文本的主流AI模型的API服务，满足不同需求。

​

调用文档

接口基本信息

端点地址

• 海外节点: https://api.grsai.com/v1/draw/nano-banana

• 国内直连: https://grsai.dakka.com.cn/v1/draw/nano-banana

请求方式: POST

请求头:

Content-Type: application/jsonAuthorization: Bearer your_api_key

请求参数

参数名	类型	必填	说明
model	string	是	模型类型: nano-banana-fast 或 nano-banana
prompt	string	是	生成提示词，描述想要生成的图像内容
urls	array	否	参考图片URL数组，用于图像编辑或风格迁移
webHook	string	否	回调地址，用于异步接收生成结果。如设为 "-1"，则立即返回任务ID用于轮询
shutProgress	boolean	否	关闭进度回复，直接回复最终结果,建议搭配webHook使用。默认false

响应参数

成功响应示例:

{
  "id": "任务ID",
  "results": [
    {
      "url": "生成图片URL",
      "content": "生成内容描述"
    }
  ],
  "progress": 100,
  "status": "succeeded",
  "failure_reason": "",
  "error": ""}

状态说明:

• status: running(进行中), succeeded(成功), failed(失败)

• failure_reason: output_moderation(输出违规), input_moderation(输入违规), error(系统错误)

• 注意：仅当 failure_reason 为 "error" 时会返还积分。

如何接入？

接入过程非常简单：

1. 注册获取API Key：访问GrsAI官网（https://grsai.com），注册账号后可在控制台获取API Key。

2. 修改调用代码：使用以下代码示例即可快速接入。

基础调用示例

import requestsimport json

API_URL = "https://api.grsai.com/v1/draw/nano-banana" # 或使用国内直连节点API_KEY = "你的GrsAI_API_Key"headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}data = {
    "model": "nano-banana-fast",
    "prompt": "一只穿着宇航服的猫，在月球上喝咖啡，电影质感"}response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    if result['status'] == 'succeeded':
        image_url = result['results'][0]['url']
        print("生成成功！图片URL:", image_url)else:
    print("生成失败")

使用参考图生成

data = {
    "model": "nano-banana",
    "prompt": "将这张图片的风格应用到一只坐在咖啡馆的猫身上",
    "urls": [
        "https://example.com/风格参考图.jpg"
    ]}

使用Webhook回调（推荐用于生产环境）

data = {
    "model": "nano-banana-fast",
    "prompt": "未来城市景观，赛博朋克风格",
    "webHook": "https://your-app.com/api/callback",
    "shutProgress": True  # 直接返回最终结果，减少网络请求}

轮询方式获取结果 (设置 webHook: "-1")

# 第一步：提交任务并获取任务IDdata = {
    "model": "nano-banana-fast",
    "prompt": "山水风景画",
    "webHook": "-1"  # 特殊值，表示需要立即返回任务ID}response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)task_id = response.json()['data']['id']# 第二步：使用任务ID轮询查询结果 (通过 /v1/draw/result 端点)# ... (轮询逻辑)

结果查询接口

若采用轮询方式，需调用另一个端点来获取任务结果。

端点: POST /v1/draw/result 请求参数:

{
  "task_id": "从第一次调用获取的任务ID"}

注意事项与最佳实践

1. 图片URL有效期为2小时，请及时下载。

2. 只有系统错误（failure_reason为error）时会返还积分。

3. 内容违规（input_moderation或output_moderation）导致的失败不会返还积分。

4. 建议实现重试机制处理临时性错误。

5. 使用webHook参数可以避免请求超时问题，更适合生产环境。

6. 成本控制：先使用免费积分进行测试，监控API调用次数和费用。

错误处理与重试建议

建议实现基本的错误重试机制：

import timedef generate_with_retry(prompt, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(API_URL, headers=headers, json={
                "model": "nano-banana-fast",
                "prompt": prompt            }, timeout=30)
            result = response.json()
            if result['status'] == 'succeeded':
                return result            # 可选：检查 failure_reason，如果是error则重试
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"网络请求错误 (尝试 {i+1}/{max_retries}): {e}")
            if i < max_retries - 1:
                time.sleep(2) # 等待后重试
            else:
                raise e # 重试多次后仍然失败
    return None

GrsAi虽然非官方，但是接口质量是和官方一样的，提供了完善、稳定且极具性价比的API中转服务，以及详细的技术文档和支持，让开发者能够快速集成和使用各种AI能力，大幅降低开发门槛和使用成本。

无论是个人项目还是企业应用，都是相当不错的选择。

应用场景与实战技巧

1. 提示词优化技巧

Nano Banana对提示词的质量极为敏感，以下是几个优化建议：

• 具体化描述：不要只写“女孩”，而应描述为“清晨海边、穿白裙的东方女孩、柔和金色光影”

• 添加技术细节：包括镜头类型、光线条件、画质要求等

• 风格指定：明确说明期望的艺术风格（电影质感、水彩画、赛博朋克等）

2. 实战应用场景

• 电商营销：批量生成商品图、模特图，成本比传统摄影降低60%

• 内容创作：为公众号、小红书等平台快速生成配图，保持品牌风格一致性

• 创意设计：游戏角色设计、建筑概念图渲染等

3. 高级功能使用

Nano Banana支持多种高级功能，以下是图像编辑示例：

from google import genai
from PIL import Image

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

prompt = "将这张图片的风格应用到一只坐在咖啡馆的猫身上"

image = Image.open("style_reference.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
    contents=[prompt, image],
)

# 处理编辑后的图像