博客 · 2026-11-07

Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2.1 的提示词比一比：Pro 的提示词照用，补上画幅和锁脸这一句

我们比较了 X 上创作者分享的 65 条 Nano Banana Pro 和 88 条 Nano Banana 2.1 提示词，外加 Google 自己的指南和价格。Google 现在推荐新项目用 2.1，价格不到 Pro 的一半。同样是带参考照片改人像，81% 的 2.1 提示词写了锁住人脸，Pro 是 62%；写明画幅的是 56% 对 31%。

概述

手上有好用的 Nano Banana Pro 提示词，原样搬到 Nano Banana 2.1 就行。然后补两样 Pro 提示词常常不写的东西：画幅比例，以及改图时单独一句锁住人脸。

原因很简单：Google 自己已经把新项目指向 2.1。它的图像生成指南把 2.1 叫作高效主力模型，并写明推荐所有新项目使用。按 Google 的价格页，2.1 一张图 1K 0.0336 美元、2K 0.0504 美元、4K 0.113 美元；Pro 一张 1K 或 2K 0.134 美元、4K 0.24 美元。

换到 2.1 的创作者，写法也有些不同。我们比较了 X 上创作者分享的 65 条 Nano Banana Pro 提示词和 88 条 Nano Banana 2.1 提示词，每条都是原文，附作者贴出的成图：

  • 写明画幅。 53% 的 2.1 提示词给了画幅比例，Pro 是 23%。2.1 新增了 1:4、4:1、1:8、8:1 这几种比例。
  • 锁住人脸。 带参考照片改人像是两组里最能对上的任务。这类提示词里，81% 的 2.1 提示词把人脸或身份和保持、不变绑在一起写，Pro 是 62%。
  • 少用 JSON。 32% 的 Pro 提示词用 JSON 写，2.1 是 12%。

先说一个提醒：65 条 Pro 提示词里有 63 条是 2025 年 12 月发的圣诞和冬日场景。所以我们主要看改人像这个子集和 Google 自己的页面，细节见局限一节。

推荐

  1. 默认用 2.1，Pro 留给它擅长的三件事。 Google 对 Pro 的描述是复杂指令、品牌一致性和高保真文字的高端之选。它还能多保持一个人物一致（5 个对 4 个），并接受最多 3 张风格参考图，2.1 没有这一项。其余情况，2.1 每张图的价格远不到 Pro 的一半。
  2. 写明画幅比例。 一半以上的 2.1 提示词这样写，新加的超高、超宽比例也只有写出来才会用上。我们的 2.1 模型页上每条提示词都附了对应比例的成图。
  3. 改图时给人脸单独一句。 81% 的 2.1 人像改图提示词有这一句。鱼眼咖啡馆自拍有一段以 IDENTITY LOCK: Preserve the exact facial identity of the reference person 开头。Pro 的创作者也这样写，比如主题乐园人像开头就是 DO NOT CHANGE THE FACE，只是没那么常见。
  4. 上传多张图时给图编号。 Google 合成多张图的模板是 Take the [element from image 1] and place it with/on the [element from image 2]。65 条 Pro 提示词没有一条给上传的图编号，88 条 2.1 提示词里有 2 条。2.1 一次最多能放 10 张物体图和 4 张人物图，图越多，越要说清哪张是哪张。
  5. 写成句子，喜欢 JSON 也行。 不用 JSON 的趋势确实存在，但我们没有证据说哪种格式出图更好。Google 指南里的 27 个提示词示例全是普通文字。

你的 Pro 提示词里，哪些是改人像的？先查这些：补上画幅，给人脸单独一句，再放到 2.1 上跑。

怎么测的

  1. 提示词。 公开合集 awesome-image-video-prompts 在提交 590b532 时的全部 Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2.1 条目，共 155 条。65 条 Pro 和 88 条 2.1 来自 X 上的创作者；2.1 另有 2 条来自 Reddit，没有计入。
  2. 发帖日期。 X 的帖子 ID 里带着发帖时间。Nano Banana Pro 在 2025 年 11 月 20 日发布，帖子从 11 月 22 日到 12 月 31 日。Nano Banana 2.1 在 2026 年 10 月 6 日发布，帖子从 10 月 5 日到 11 月 2 日。两组都来自各自发布后的头六周。
  3. 对得上的子集。 两组的任务不同：Pro 有 63% 是改图，2.1 是 35%。所以我们另外只比改人像（每边 16 条），以及点赞数在 100 到 1,000 之间的提示词（Pro 34 条、2.1 36 条）。
  4. 特征。 每条提示词数字符、词和行，再测这些写法：JSON、小标题分段、列表、画幅比例、4K 这类输出尺寸、镜头参数、否定指令（no、avoid、without）、填空位、哪些必须保持不变、锁人脸或身份、给上传的图编号、节日题材。具体规则见脚本。
  5. Google 的页面。 模型描述、参考图上限、新画幅和多图模板来自 Google 的图像生成指南，价格来自 Gemini API 价格页，都在 2026 年 11 月 7 日核对过。

测试结果

X 上的创作者，全部提示词

Nano Banana Pro（65 条）Nano Banana 2.1（88 条）
改图63%35%
中位长度1,266 字符，10 行1,749 字符，5 行
用 JSON 写32%12%
小标题分段15%27%
写明画幅23%53%
写明输出尺寸（4K、2K）26%18%
镜头参数49%55%
否定指令35%56%
写了哪些保持不变37%50%
给上传的图编号0%2%
节日题材97%5%

带参考照片改人像

Nano Banana Pro（16 条）Nano Banana 2.1（16 条）
中位长度1,688 字符2,134 字符
锁人脸或身份62%81%
写了哪些保持不变56%81%
写明画幅31%56%
否定指令44%75%
镜头参数69%88%
用 JSON 写31%6%

Google 给的规格

Nano Banana ProNano Banana 2.1
Google 的描述复杂指令、品牌一致性、高保真文字的高端之选高效主力，推荐所有新项目使用
物体参考图最多 6 张最多 10 张
人物参考图最多 5 张最多 4 张
风格参考图最多 3 张无
新增画幅1:4、4:1、1:8、8:1
每张价格0.134 美元（1K、2K），0.24 美元（4K）0.0336 美元（1K），0.0504 美元（2K），0.113 美元（4K）

2.1 的提示词更长，是不是只因为两组收的帖子不一样？点赞对照说，大体是。点赞 100 到 1,000 的提示词，中位长度 Pro 是 1,437 字符，2.1 是 1,495 字符。长度差主要来自收了哪些帖子；画幅和锁脸的差距在任务相同的改人像子集里依然存在。

该忽略什么

  • 长度。 总体约 500 字符的差距当作收集造成的，别理解成要多写。同一点赞档的提示词一样长。
  • 点赞数。 中位数 Pro 是 105，2.1 是 78。Pro 的帖子在 2026 年 10 月 29 日才收进来，距发帖已过十个月；2.1 的帖子大多在三周内就收进来了。比点赞，比的是每条帖子攒点赞的时间。
  • 4K 的差距。 Pro 提示词写 4K 稍多一些，26% 对 18%。2.1 同样能出 4K，这是习惯，不是能力差别。

局限

  • Pro 那组有季节性。 65 条 Pro 提示词里 63 条是 2025 年 12 月的圣诞或冬日场景。题材会影响一些特征，比如人像里的镜头参数。改人像子集缩小了这个差距，但消除不了。
  • 子集小。 改人像每边 16 条，一条就让百分比动 6 个点。
  • 我们测的是人怎么写。 没有把同一条提示词分别跑两个模型，所以说明不了哪边出图更好。
  • 特征是文本规则，主要按英文写。句中的 3:4 会计入，只写 make it tall 的不会。

自己复现

脚本是 nano-banana-pro-vs-2-1-prompts-2026-11.py。克隆公开合集，切到提交 590b532，在上面运行脚本即可，只需要 Python 和 PyYAML。它输出 nano-banana-pro-vs-2-1-prompts-2026-11.json：每条提示词一行，含特征、发帖日期和源文件链接，以及本文用到的全部分组汇总。数据里不复制提示词原文，看原文请点每行的链接。

来源

  1. Google：Nano Banana 图像生成指南 · official
  2. Google：Gemini API 价格 · official
  3. awesome-image-video-prompts（本文统计的提示词合集） · blog
  4. AgentCraft：Nano Banana 2.1 提示词，每条附成图 · blog