批量调用Nano Banana API可大幅降本：统一设为“1k”分辨率、使用/v1/image/batch-generate接口、每批10张且prompt语义独立，实测单张成本低至0.022元，降幅超60%。

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用Nano Banana API生成图片，成本高往往不是模型本身贵，而是调用方式没优化。批处理模式确实是见效最快的一招——实测单次提交10张图，平均成本能压到0.022元/张，比单图调用降一半以上。关键不在“多发”，而在“怎么发”。

统一分辨率 + 批量提交 = 折扣自动触发

官方和多数中转平台（如GrsAI、ACE Data Platform）对批量请求有明确阶梯折扣，但前提是所有图像使用相同分辨率。混用1K、2K、4K会导致系统按最高档计费，还可能跳过折扣逻辑。

• 推荐固定设为"1k"（1024×1024），兼顾质量与成本，90%的电商图、社交媒体封面、内部文档配图都够用
• 构造请求时，"num_images": 10 必须和实际prompt数量一致；少于10个就补空占位prompt，别留空数组
• 调用接口必须是/v1/image/batch-generate，不是单图的/generate，否则不走批量计费通道

一次提交10张，比10次各提1张省60%以上

单图接口无论你生成1张还是1张，都收1次费用；而批量接口按“批次”计费，且平台会识别请求规模自动匹配折扣档位。实测10张一批，GrsAI返回响应里带"discount_tier": "large_batch"，对应35%–40%减免。

• 别手动循环调用10次——那是把批量当单图用，成本反而更高
• 提示词之间保持语义独立，避免交叉引用（比如“上一张图里的猫”这类描述会失败）
• 如果部分图需不同风格，拆成两批：一批统一“写实风”，一批统一“插画风”，别混在一个batch里

本地预处理+分组再提交，进一步压缩无效调用

很多成本浪费在反复试错上：改一个词就重跑一次。真正省钱的做法，是把调试阶段和量产阶段分开。

• 先用免费额度或低价测试档（如GrsAI送的5000积分）跑3–5个核心prompt，确认效果达标
• 把最终确认的prompt列表导出为JSON数组，用脚本一次性加载、校验格式、去重、分组（每组≤10条）
• 正式提交前检查"resolution"字段是否全为字符串"1k"，不是数字1024，也不是"1024x1024"