MiniMax H3 Image 與 Nano Banana 2.1：哪一款更適合你的工作流程？

同模型跨平台價格比較: Cheap MiniMax H3 Image API · 2026-11-13

功能比較：參考圖、輸出尺寸與編輯控制

下表將供應商的模型能力與 APIMaster 相容的請求合約分開列出。Google 的原生工具不會由圖像端點自動開放。

決策面向	MiniMax H3 Image Standard	Nano Banana 2.1
參考圖容量	最多 16 張圖像；請求主體總計 ≤64 MiB	最多 14 張參考圖；Google 描述最多 4 個角色的一致性與最多 10 個物件的保真度
高解析度輸出	託管輸出最高 2,000 萬像素；可明確指定尺寸或依區域的 1K/2K/4K	1K、2K、4K 解析度層級
寬幅格式	託管輸出比例從 1:3 到 3:1	包含 1:4、4:1、1:8 與 8:1 全景
文字與排版	MiniMax 宣傳文字渲染與參考編輯	Google 特別描述改良的文字渲染與資訊圖表排版
APIMaster 計費	文字輸入／圖像輸入／圖像輸出詞元	所列公開路由依解析度的每張圖像價格
提示處理	生成增強預設開啟；編輯增強永遠開啟	Gemini 行為與控制取決於端點／路由
開放權重	依 MiniMax 社群授權條款發布	Google 模型文件中無對應的公開權重

兩家供應商對文字渲染的描述，都無法證明在你所使用的語言中能精確複製。 小型法律聲明、密集表格、品牌包裝與特殊字元集，都應在交付尺寸下檢查。供應商範例與參考圖上限屬於能力陳述，並非獨立的通過率。

產品攝影與多張參考圖：該測試什麼？

進行產品拍攝時，為每張參考圖指派一個角色：產品形狀、標籤、光線、背景或鏡頭取景。先要求模型只更改背景。加入所有可用的參考圖可能引入衝突線索，並增加 H3 的圖像輸入計費。

當你需要 15–16 張圖像的合成時，H3 值得評估，因為這超過了 Nano Banana 2.1 已記錄的 14 張參考圖上限。若只有兩三張產品參考圖，兩者都符合所述容量；請依實測的保留度與修正時間來選擇。較高的上限並不代表 16 張圖像的提示會被完美遵循。

APIMaster 於 11 月 11 日的 H3 整合檢查使用了簡單的彩色形狀與短標籤。單一參考圖的背景編輯保留了各自的形狀與文字，而雙參考圖的輸出則保留了兩組內容。該觀察驗證的是狹義的參考工作流程，而非複雜的產品攝影。本文並未執行對應的 Nano Banana 2.1 測試，因此無法支持品質排名。

就型錄作業而言，只有在輪廓、標籤文字、顏色與必要物件全部通過時，才將結果計為接受。一張改變了產品卻外觀吸引人的圖像，屬於被拒絕的素材。

海報、文字渲染與全景素材

對於雙語海報，請比較確切字串，而非僅比較視覺吸引力。將標題、副標題與價格指定為引號文字，兩款模型都保持相同的文案與參考圖，並為字元準確度、缺字與換行評分。檢查字型／版面修正在你平常的編輯器中，是否比重新生成整張圖像更便宜。

對於 8:1 橫幅，Nano Banana 2.1 是更明確且有文件記載的起點。 其公布的全景格式超過 H3 託管的 3:1 上限。當允許的比例必須達到特定像素尺寸時，H3 的明確寬度／高度合約很有用；否則請生成支援的畫布，並規劃裁切。裁切可能移除必要文字，因此請將其納入驗收測試。

Google 的原生模型記錄了搜尋接地、可配置思考與對話式編輯。這些功能需要相容的原生或供應商端點。請勿假設在 APIMaster 的 /images/generations 上加入搜尋、思考設定或對話歷史就能啟用它們。 目前 APIMaster 的 Nano Banana 圖像合約使用單一提示加上選用參考圖；進行迭代編輯時，請自行維護先前的輸出參考圖。

各 API 的「4K」是什麼意思？

若要進行公平的正方形輸出比較，請請求 4096 × 4096 或相符的 1:1 4K 層級，並解碼實際檔案。H3 的 area: "4K" 以正方形等效面積為目標：在 16:9 下，已記錄的結果是 5472 × 3072。請勿將每個供應商的「4K」標籤等同於相同的像素數、長寬比或帳單。

H3 官方直接平台的 50% 促銷要求至少交付 16,600,000 像素，並於 2026 年 11 月 17 日 16:00 UTC 結束（不含當日）。4096 × 4096 的圖像符合面積條件；4096 × 2304 則不符合。APIMaster 的 H3 路由採用一般費率，不含該促銷。 將 MiniMax 的臨時促銷範例與 APIMaster 報價相比，並稱之為永久的模型價格優勢，會造成誤導。

H3 Image 與 Nano Banana 2.1 價格：比較實際帳單

H3 Image 路由 使用：

H3 USD = (text_input_tokens × 2.30
        + image_input_tokens × 1.50
        + image_output_tokens × 3.80) / 1,000,000

提示增強會產生文字詞元。Nano Banana 2.1 卡片 則改為標示每張圖像的層級。下表比較 MiniMax 的示意性一般純文字總額 與目前 APIMaster Nano Banana 2.1 的最低報價；這是預算示意，並非實測的相同提示帳單。

正方形輸出	H3 官方範例，一般總額	APIMaster Nano Banana 2.1 每張	1,000 次請求：H3 範例 / Nano Banana 報價
1K：1024 × 1024	$0.02179	$0.01512	$21.79 / $15.12
2K：2048 × 2048	$0.02333	$0.02268	$23.33 / $22.68
4K：4096 × 4096	$0.06879	$0.05103	$68.79 / $51.03

在此示意中，2K 的差距小到只要多一次被拒絕的生成，就可能超過單價差異。就 H3 而言，MiniMax 的單一參考圖 1K 範例上升至 $0.02654，其三參考圖範例則上升至 $0.03563。請使用實際回傳的使用量，為你自己的參考圖密集工作流程編列預算。

比較每個被接受素材的成本： 總計費嘗試次數除以被接受的輸出數。作為假設性計算，一張 $0.01512 的生成若接受率為 60%，則每張被接受圖像的成本為 $0.0252；一張 $0.02179 的生成若接受率為 90%，則成本約為 $0.02421。這些百分比是示意性假設，並非實測模型結果。請另外追蹤人工編輯時間。

直接向 Google 計費可能包含輸入、思考／文字輸出與搜尋工具，而其公布的圖像輸出估算只描述其中一項元件。APIMaster 目前的解析度報價是另一種計費合約。此處顯示的折扣是與圖像輸出參考價相比，並非主張整個原生 API 帳單會以相同百分比下降。

在 APIMaster 上切換模型：同一把金鑰，不同參數

使用同一把 APIMaster 金鑰與相同的基底 URL，但保留各模型的請求結構。H3 使用 area 搭配長寬比或明確像素 size。Nano Banana 2.1 使用 resolution 加上長寬比 size。這些 JSON 主體用於 POST /images/generations (https://apimaster.ai/v1)：

{
  "model": "MiniMax-H3-Image",
  "prompt": "A minimalist blue teapot product photo, cream background, no text.",
  "size": "auto",
  "aspect_ratio": "1:1",
  "area": "2K",
  "n": 1,
  "response_format": "url"
}

{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "prompt": "A minimalist blue teapot product photo, cream background, no text.",
  "size": "1:1",
  "resolution": "2K",
  "n": 1
}

若使用參考圖，H3 的 JSON 編輯端點接受 images: [{"image_url": "..."}]。APIMaster 的 Nano Banana 生成端點則以 image_urls: ["..."] 進行基於參考的生成；其編輯端點接受 multipart 上傳。請勿默默互換這些欄位。請查閱目前的路由合約以確認遮罩、串流與輸出格式，而非從其他模型沿用。

不捏造基準分數的實用比較計畫

在大批次之前，先使用一組小型且具代表性的樣本：

1. 產品保留度： 保持相同產品與標籤；只將背景改為淡藍色。拒絕被更改的字樣、輪廓或產品顏色。
2. 參考合成： 結合產品參考圖、色盤與版面。分別檢查物件數量與空間指示。
3. 文字排版： 使用相同的雙語文案、日期與價格。在最終交付尺寸下比較字面文字準確度。
4. 高解析度交付： 請求相同比例與目標區域。記錄實際尺寸、檔案有效性、延遲與計費使用量。

保留所有嘗試，而非只留最佳樣本。記錄模型 ID、供應商路由、提示、參考素材、回傳使用量、成本與接受決策。使用可比較的輸出尺寸；若原生控制不同，請揭露差異。此流程可揭示哪款模型對你的工作更便宜，而不必假裝少數精選範例就能確立通用的贏家。

FAQ

MiniMax H3 Image 比 Nano Banana 2.1 更好嗎？

本文並無經證實的通用贏家。H3 提供最多 16 張參考圖、自訂尺寸與開放權重；Nano Banana 2.1 記錄了更廣的全景比例，並在所列 APIMaster 路由上有可預測的解析度價格。請在你自己的素材上測試產品保真度與確切文字。

在 1K、2K 與 4K 下，哪個 API 更便宜？

目前 APIMaster Nano Banana 2.1 的最低價為每張 $0.01512、$0.02268 與 $0.05103。MiniMax 的一般純文字 H3 範例為 $0.02179、$0.02333 與 $0.06879，實際 H3 總額會隨使用量而異。這些是不同的計費基礎，並非相同提示的基準測試。

兩款模型都能使用多張參考圖嗎？

可以。H3 記錄最多 16 張圖像；Nano Banana 2.1 最多 14 張。輸入尺寸、請求主體限制與路由結構仍然適用。僅有容量並不保證確切的身分或版面保留。

我可以透過 APIMaster 圖像端點使用 Google 搜尋接地嗎？

請勿如此假設。Google 在其原生模型 API 中記錄了接地功能，而 APIMaster 的相容圖像端點有其自身的參數合約。請使用明確支援該功能的端點與路由。

一把 APIMaster 金鑰能呼叫兩款模型嗎？

可以，取決於帳戶存取權、餘額與目前的路由供應情況。H3 Standard 使用 MiniMax-H3-Image，Nano Banana 2.1 使用 gemini-nano-banana-2.1，同時送出各模型自身的尺寸與參考圖欄位。

來源與 API 存取

檢查時間為 2026 年 11 月 13 日：MiniMax 發布、H3 託管 API 指南、MiniMax 定價、H3 權重與授權、Google Nano Banana 2.1 模型文件、Google 定價，以及 APIMaster 即時市集卡片。比較計畫是提案的測試，並非付費正面對決生成的報告。

比較 H3 Image 卡片 與 Nano Banana 2.1 卡片，然後註冊並建立 API 金鑰。將確切的模型 ID 送往 https://apimaster.ai/v1；Nano Banana 2.1 目前提供 Google 圖像輸出參考價最高 55% 折扣，而 H3 Standard 則以一般詞元費率列出。