Google 的 Gemini 2.5 Flash Image 是旧版 Nano Banana 图像生成模型，用于通过 API（应用程序编程接口）生图和改图。截至 2026-10-04，Gemini Developer API 的停服时间表已列出 2026-10-02 这个日期；表头同时说明日期是最早可能退役时间，因此不能只凭日历断言每个项目的旧请求都已失败。仍在调用 gemini-2.5-flash-image 的应用，应立即检查实际响应并准备迁移。
按官方图像生成指南分清迁移任务：单轮、1K 出图且成本敏感，先验证 Nano Banana 2 Lite；需要多轮编辑或更高分辨率，先验证 Nano Banana 2。把候选模型的最小请求跑通，再回放旧业务样例，最后切换流量。不要直接复制停服表里的 preview 替代名，也不要在新路径未验收时批量重跑失败任务。
这里限定的是 Gemini Developer API。Gemini 网页版和 Google Cloud 上的模型生命周期、权限与计费需要分别核对，不能套用同一张停服表。尚未决定用哪家图像服务，可以先看AI 图像生成工具对比。
停服表里的替代项为什么不能直接用？
截至 2026-10-04，Google 停服表存在一条需要继续追踪的替代链：gemini-2.5-flash-image 指向 gemini-3.1-flash-image-preview，但同页又把这个 preview 的停服日期列为 2026-06-25，替代项是 gemini-3.1-flash-image。当前模型页也把不带 preview 后缀的名称列为 Stable。
因此，准备迁移到 Nano Banana 2 时，候选 ID 应写成 gemini-3.1-flash-image。这是交叉核对停服链和当前模型页得到的选择，不代表仅替换字符串就完成了兼容性验证。
先在应用中检查三个位置：
- 发请求的代码和环境配置：实际发送的模型 ID 是否仍然是旧名称
- 队列、定时任务与重试任务：模型名是否已经固化在待执行的任务记录中
- 代理或网关：界面显示的别名最终被映射到哪个模型、哪个服务入口
只改服务启动配置，未必会改变已经入队的任务。把任务记录中的旧模型单独列出来，确认处理方案后再恢复队列。
Nano Banana 2 和 Lite，按什么条件选择？
需要保留多轮编辑、输出 2K/4K 或搜索辅助生图时，先验证 Nano Banana 2；只需要单轮 1K 图片时，可以先验证 Lite。以下是截至 2026-10-04 的官方功能范围，用于筛选候选，不是画质、速度或成功率排名。
| 你的需求 | 首个验证对象 | 必须检查的条件 |
|---|---|---|
| 单轮 1K 配图，优先控制输出费用 | gemini-3.1-flash-lite-image |
Lite 只支持 1K；不要顺手把应用内其他 2K/4K 请求一起迁过去 |
| 连续改图，或需要 0.5K、2K、4K | gemini-3.1-flash-image |
回放完整编辑过程，检查后一次修改是否破坏已确认部分 |
| 生图要结合 Google Search | gemini-3.1-flash-image |
模型页列出支持 Search grounding；Lite 不支持 |
分辨率和多轮编辑限制见图像生成指南；搜索能力分别见 Nano Banana 2 模型页和 Lite 模型页。Google 明确说 Lite 未针对多参考输入和连续多轮编辑优化，不能仅凭名字里都有 Nano Banana 就当作等价替换。
如果你的旧流程依赖复杂参考图，先保留参考图数量、输入顺序和提示词，验证同一个任务。迁移阶段同时改模型、素材和提示词，会让失败原因更难定位。
先用独立小脚本验证新请求
在测试项目中确认计费、模型访问权限和现有 API key 可用，再运行单次请求。Google 当前推荐 Python 的 google-genai SDK（软件开发工具包），安装方式见官方 SDK 文档；密钥用环境变量或现有密钥管理机制提供，不写进脚本、前端包或日志，配置方式见API key 文档。
在独立虚拟环境中安装 SDK，避免直接升级生产项目的依赖：
python -m venv .venv
# macOS / Linux；Windows 请使用虚拟环境对应的激活命令
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U google-genai
下面是根据 2026-10-04 官方图像生成示例整理的最小示意脚本，走 Interactions API。将它保存为 migration_check.py；确认当前进程已取得 GEMINI_API_KEY 后，运行 python migration_check.py。示例未执行付费 API 调用，也不提供实测输出或兼容性保证。运行会产生 API 费用。
import base64
import os
from pathlib import Path
from google import genai
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
result = client.interactions.create(
model="gemini-3.1-flash-image",
store=False,
input="生成一张白底蓝色陶瓷杯图片，不要文字、标志或其他物品。",
response_format={
"type": "image",
"mime_type": "image/png",
"aspect_ratio": "1:1",
"image_size": "1K",
},
)
image = result.output_image
if image is None or not image.data:
raise RuntimeError("本次响应没有可保存的图片，请检查响应状态和诊断信息")
path = Path("migration-check.png")
path.write_bytes(base64.b64decode(image.data, validate=True))
print(f"已保存 {path}，请检查文件能否打开、尺寸与内容是否符合要求")
示例用 store=False 关闭 Interactions 的会话状态存储。截至 2026-10-04，官方接口说明写明它默认存储请求，以便通过 previous_interaction_id 延续会话；关闭后不能依赖这项服务端历史。它也不等于关闭所有服务日志或免除数据处理条款，使用敏感素材前仍须核对数据政策。
如果现有应用用的是 GenerateContent API，不要把上述请求和响应字段直接粘进原来的解析器。官方仍支持 GenerateContent；先把小脚本作为独立连通性检查，再决定是在现有接口上验证新模型，还是单独做接口迁移。模型迁移和接口迁移应分开记录、分开验收。
截至 2026-10-04，官方接口限制说明 Interactions API 仍不支持 Batch API。已有批处理应保留基于 GenerateContent 的 Batch API 路径，单独验证请求格式和结果解析，不要把本节的单次示例当成批量替代。下文的小批量回归指应用侧的一组测试任务，不代表已经使用或验证了 Batch API。
最小请求通过后，把输出路径换成测试专用目录，再接入一条真实但不敏感的业务输入。文件能保存，只证明这次拿到了图片，不能替代对尺寸、内容、后续上传和展示流程的检查。
用旧任务验收，别只看一张样图
从你已经允许用于测试的业务素材中取样，至少覆盖应用实际支持的入口。没有历史结果时，先写明验收条件，不要补造“旧模型基准”。下面是可复制的测试记录格式，内容是待填项，不是本站测试数据。
任务编号：
模型 ID / SDK 版本 / 接口名称：
提示词版本 / 输入素材编号：
画幅 / 分辨率 / 返回格式：
请求次数 / 失败原因 / 是否重试：
输入和输出用量 / 实际费用：
必需保留的文字、物体或品牌元素：
验收结果 / 人工修正内容：
| 应用原有能力 | 必须回放的任务 | 不通过时的处理 |
|---|---|---|
| 纯文字生图 | 一条常用提示词和一条边界输入 | 分开检查模型响应、图片解码和业务规则 |
| 参考图编辑 | 同一张已授权素材，只改一个明确位置 | 对照未要求修改的区域；出现不可接受变动就保留人工编辑路径 |
| 连续编辑 | 先改背景，再改颜色等实际操作链 | 确认上下文传递方式正确，不把独立请求当连续会话 |
| 带文字的图 | 真实需要的标题、价格或标签 | 逐字核对；必要时把文字移到精确排版工具里完成 |
| 批处理 | 一小组任务和其中一条失败任务 | 检查失败能否单独恢复、是否会重复保存或交付 |
“边界输入”指业务允许但容易暴露适配问题的输入，例如接近应用上传上限的图片、长提示词或缺少可选字段的任务，不是绕过安全限制的测试。
先明确你的合格标准，再观察结果。例如，电商图必须保留包装文字，文章题图可能只要求画幅和主体正确；这两种任务不能用同一个“看起来不错”标准。未经核验的文字、品牌或客户素材不要自动交付。
预算按完整任务计算，别只比较每张标价
截至 2026-10-04，Google 的Gemini Developer API 定价页列出的美元 Standard 付费层图像输出折算价为：Nano Banana 2 的 1K 图片约 $0.067，Lite 的 1K 图片约 $0.0336；两者 API 均未提供免费层。这些是图像输出部分，不包含输入、文字/思考输出、重试和适用的搜索费用。
作为预算示意，1,000 张 1K 图片仅输出部分约为 $67 或 $33.60。这个乘法没有考虑失败、重做和人工修正，不能直接当作交付 1,000 张合格图片的总成本。
为同一批任务记录完整 API 费用、合格图片数量和人工修正时间。只对业务验收通过的候选比较成本；低输出单价无法弥补缺失的必需能力。初次迁移先设小批量和应用侧费用上限，不在尚未知道重试率时恢复所有积压任务。
报错时，先决定该修配置还是该重试
模型不可用、参数不匹配、计费未开通和暂时限流，应分别处理。以下检查顺序依据截至 2026-10-04 的官方排错指南整理；具体原因以实际响应为准。
- 模型或接口不匹配：核对正式版 ID、服务入口、API 版本和调用方法，不要因模型名相似就换到另一个 preview
- 参数错误：先退回最小请求，再逐项恢复画幅、分辨率、参考图和其他选项，定位是哪一项超出候选模型范围
- 权限或计费问题：检查项目、密钥权限和余额；重复发送同一请求不能修复这些配置
- 429 或暂时性服务错误：在错误适合重试时使用有上限的指数退避，并核对 SDK 已有的重试逻辑，避免应用层再次叠加无限重试
- 响应没有图片：检查返回状态、诊断信息和解析字段，不要把文本内容保存成图片，也不要默认所有无图响应都是故障
切换生产前，再确认以下事项：
- 代码、网关、队列和定时任务中的模型 ID 已核对
- 新模型在实际使用的项目与服务入口完成验证
- 原应用支持的编辑、格式和失败恢复路径均有测试记录
- 已记录计费口径、尝试次数和业务验收结果
- 已设失败时的降级方案：暂停任务、返回明确提示，或使用另外验收过的候选
如果旧模型已经不可用，回滚代码不会让旧服务恢复。保留上一版适配代码有助于定位问题，但生产降级必须指向仍可用且已验收的路径。