gemini-3.1-flash-image-previewGemini 3.1 Flash Image Preview 适合快速把创意画出来,并通过对话继续调整图片、文字和构图,用于活动配图、轻量海报与参考图创作。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | ||
|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | 省50% | $0.25 | $30 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $0.35 | $42 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 3.1 Flash Image Preview
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缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
设计讨论里的一句“再轻快一点”,往往需要几次看图才能找到共识。Gemini 3.1 Flash Image Preview 是 Nano Banana 2 家族的预览版图像模型,适合快速生成和对话式编辑,让文字想法、参考素材与实际画面之间的往返更顺畅。
它既可以从文字开始创作,也可以理解参考图并修改背景、物体、色彩与布局。比如给线下市集做视觉,可以先生成整体气氛,再调整摊位、人物与标题;有真实商品时,则提供商品图,围绕既定外观尝试新的展示场景。每轮说明已满意的部分,以及本次只要改动的内容,便于延续同一个设计方向。
图片里的短标题、说明卡片与图文关系,也可以一起安排。明确写出文字原文和位置,控制好视觉层级,能让结果更接近真正要发布的素材。长文本、中文小字和品牌标识,仍需人工检查;如果主要目的是精确排版,可先让模型完成背景与主体,后续再添加正文。
多种画幅让同一创意能够面向封面、活动卡片或社交图片继续变化。它适合探索新的图片工作流和日常创意试验;由于是预览版本,重要的系列素材应先小范围试用,确认主体保持与修改效果,再决定是否延展整套设计。
竖版插画海报:树荫下的周末市集,三四个简洁摊位,路人轻松逛街,浅绿与奶油黄配色。顶部只写“周末逛一逛”,下方留出时间地点的位置。画面轻快,人物不过度拥挤,不添加其他招牌文字。
第一版满意后,再要求“保持构图和标题,只把插画改得更像剪纸拼贴”,比较表达方式。
修改时要重新描述整张图吗? 不必,指出需要变动的位置,同时说明保留哪些内容。
适合连续做角色图吗? 可以用同一参考图持续约束角色,但面部、服装和配件仍要逐张比较。
预览版适合整套活动物料吗? 先验证一两张关键版式,再扩展,会更容易发现需要人工处理的部分。
請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Google Vertex | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Gemini 3.1 Flash Image Preview 适合快速把创意画出来,并通过对话继续调整图片、文字和构图,用于活动配图、轻量海报与参考图创作。
Create an API key with access to gemini-3.1-flash-image-preview, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 65536 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 58982 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
