Uni-1 与 Nano Banana Pro：价格与可用性对比

搜索“Uni-1 vs Nano Banana Pro”的人通常分两类：比较画质的设计师，和决定接入哪个 API 的开发者。这是两个不同的问题，而在 2026 年 10 月，第二个问题在讨论画质之前就已经有事实答案。Uni-1 可以在 Luma 自己的产品里使用，API 仍是等待名单；Nano Banana Pro 已经可以通过 Google 的付费 Gemini API 调用。

本文比较两家官方页面公布的内容：模型在哪里运行、单张价格、各自强调什么，以及本站实际能生成什么。所有数字均来自 2026 年 10 月 21 日读取的两个官方页面。我们没有做正面对比出图测试，因此下文不会声称哪个模型“更好看”。

简短结论

如果你今天就需要可调用的图片 API、可写入单位经济模型的单张价格，以及 Google 的搜索 grounding，选 Nano Banana Pro。如果你已经在使用 Luma 的产品、想评估它的统一推理路线，或者愿意加入 API 等待名单后再建设，考虑 Uni-1。

这是可用性结论，不是画质结论。Uni-1 公布的样例和“统一智能”的定位，在某些创意工作上可能更合适。但一个无法从后端调用的模型不能成为生产依赖，忽略这一点的对比对开发者没有用。

Luma 官方如何描述 Uni-1

Luma 把 Uni-1 描述为“一个能够生成像素的多模态推理模型”，建立在它称为 Unified Intelligence 的基础上。页面写道，模型“理解意图、响应指令，并与你一起思考”。导航把卖点归为三个词：Intelligent（智能）、Directable（可控）、Cultured（有文化感）。Luma 还发布了技术报告和作品展示，并把 Uni-1 与“把理解、规划和渲染拆成多个模型的拼接式流水线”对立起来。

这些是服务商的主张，值得完整阅读，而不是压缩成一句口号。对买家真正有用的是产品形态：Uni-1 被定位为同时输出图片的推理模型，而不是套了聊天壳的图片模型。如果你的工作流依赖多步场景推理、参考图或迭代式指导，这个定位就是值得测试的理由。

可用性边界写得很明确。Luma 页面提供“Try Uni-1 Now”让用户在自家产品中试用；API 区域写的是“Get API Access”，并附等待名单表单：“加入等待名单以获得 Uni-1.1 API 的早期访问。API 可用时我们会通知你。”同一页脚注写着“Available only from Luma”。截至 2026 年 10 月 21 日，公开状态就是：产品内可用，API 等待名单。

Google 官方如何描述 Nano Banana Pro

Nano Banana Pro 是 Gemini 3 Pro Image 的公开名称。Google 定价页称其为“我们的原生图片生成模型，针对速度、灵活性和上下文理解进行优化”。该模型列在 Gemini API 中，可以在 Google AI Studio 测试，并按付费层的每张输出图计费。

Google 页面还为 Gemini 3 Pro Image 列出“Grounding with Google Search”，每月有 5,000 次免费搜索请求，适用于 Gemini 3 及更新模型，之后每 1,000 次请求 $14。这对产品图、时事视觉，以及任何需要模型训练数据之外事实的提示词都很重要。Luma 的 Uni-1 页面没有以同样方式宣传这项能力。

取舍在于模型范围。Nano Banana Pro 是更大 Gemini 家族中的图片生成与编辑模型；Uni-1 被描述为兼顾推理与生成的统一模型。两种描述都不能决定你更喜欢哪张输出，它们代表不同的产品押注。

官方单张价格

两家都公布了足够细的价格，可以比较一张输出图。下表保留各自公布的单位，不混成一个虚构的平均价。

Luma 的数字来自其“Equivalent per-image price”表，按计费 token 数计算：在当前设置下，每张输入或输出图计 2,000 个计费 token。页面列出 2048px 文生图 $0.0909、图片编辑 $0.0933、一张参考图的多参考请求 $0.0933、两张参考图 $0.0957、八张参考图 $0.1101。原始 token 价格为：文本输入每百万 $0.50，图片输入每百万 $1.20，文本与思考输出每百万 $3.00，图片输出每百万 $45.45。

Google 的数字来自 Gemini API 定价页：Gemini 3 Pro Image 的文本或图片输入为每百万 $2.00，文本与思考输出每百万 $12.00，图片输出每百万 $120.00，等效为每张 1K 或 2K 图 $0.134、每张 4K 图 $0.24。Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）输入每百万 $0.30，输出每张 $0.039，批量为 $0.0195。

按这个比例，100 张 2048px 文生图在 Uni-1 的等效价格约为 $9.09，不含输入 token。同样 100 张在 Nano Banana Pro 上按 1K 或 2K 计算为 $13.40，在 Nano Banana 上为 $3.90。这个乘法是我们算的，单价来自服务商。输入图、重试和失败生成都会在两边增加成本，而且没有服务商承诺第一次请求就能得到可用结果。

价格表没有告诉你的三件事

第一是重试成本。一个需要三次尝试才满足需求的模型，实际成本是公布单价的三倍；重试率取决于提示词质量和模型行为，而不在价目表上。第二是分辨率。2048px 和 4K 输出对印刷不能互换，便宜的单张价格可能对应更小的文件。第三是访问权。等待名单里的 API 有机会成本，而任何价格表都不会把它写进去。

还有许可问题。两家都有管理商业使用、模型输出和署名的条款，而且条款会变。把生成图放上产品页或广告前，请阅读当前条款，而不是依赖二手总结。本文不复述任何一方的许可，因为摘要一定比原文更差。

本站实际运行什么

uni1ai.pro 是独立的 Uni-1 指南和托管工作台，不是 Luma 官方站点。它的定价页把边界写得很清楚：托管工作台运行 Seedream 5 和 Seedance 1.5 Pro，并以 Nano Banana Pro、Nano Banana 和 Veo 3.1 作为回退。Luma 的 Uni-1 API 尚未公开，因此本站输出不是 Luma Uni-1 生成结果。

正因为这句话写得清楚，本页才能诚实地比较两个模型。工作台没有假装出售自己并不拥有的 Uni-1 访问权。它为能够运行的工作流提供积分包，并在生成前显示每次任务的积分成本。如果你今天想尝试类似 Uni-1 的工作流，这个工作台是一种使用当前图片和视频模型的方式；如果你只想调用 Luma 的模型本身，等待名单是目前唯一的公开路径。

本站套餐是一次性积分包，不是订阅：截至 2026 年 10 月 21 日页面显示 $9.90 得 500 积分、$29 得 5,000 积分、$99 得 50,000 积分，同一页面还显示划掉的原价。免费浏览器工具与付费生成分开。使用前请在定价页确认你打算使用的模型和分辨率对应的当前积分成本。

哪种任务适合哪个模型

把任务和营销话术分开，选择会容易得多。

• 本月就要在生产环境调用 API。选 Nano Banana Pro 或 Nano Banana。Uni-1 的 API 是等待名单，等待名单无法满足上线日期。
• 想要公布单价最低的输出图。三个公开价格里 Nano Banana 的 $0.039 最低。但先确认它的画质和分辨率是否满足需求，不要只看价格。
• 需要 4K 输出。Nano Banana Pro 公布每张 4K 图 $0.24。Luma 定价区列出的是 2048px 等效价，更高分辨率需要先向官方确认。
• 需要模型在生成时联网搜索。Nano Banana Pro 列出 Google Search grounding，Uni-1 页面没有以同样方式描述该功能。
• 想评估统一推理和可控性。在 Luma 产品里试用 Uni-1；如果工作流确实有用，再加入 API 等待名单。
• 不想碰 API，只想运行当前的图片或视频工作流。使用本站托管工作台，并在生成前读清积分成本。

如何核实本文

价格和可用性比文章更新得更快。两个一手来源是 Luma 的 Uni-1 页面和 Google 的 Gemini API 定价页，读取时间均为 2026 年 10 月 21 日。Luma 页面包含模型描述、token 价格、单张等效价格和 API 等待名单；Google 页面包含 Gemini 3 Pro Image 的价格、免费层限制和搜索 grounding 条款。

我们没有创建 Luma API 账号，因为目前没有公开 API 可注册。我们也没有购买 Gemini API 额度或在任一模型上实际生成。单张数字是服务商公布的等效值，100 张的算术是对这些数字的乘法。如果服务商更改价目表，上表应根据新页面重建，而不是凭记忆修改。

结论

Uni-1 和 Nano Banana Pro 都是有公开价格的可信图片模型，但今天并不能互换。Nano Banana Pro 是开发者现在就能调用、单价明确、带搜索 grounding 的模型；Uni-1 是值得在 Luma 产品内评估、并在 Uni-1.1 API 开放后重新考虑的模型。本站既不运行 Luma Uni-1，也不提供它的隐藏替代品；它运行 Seedream 和 Seedance 工作流，并列出回退模型，在收费前就把这一点说清楚。