低代码技术
Nano Banana
了解 Google 的 nano banana 揭示了关于 AI 的什么。看看 Gemini 1.5 如何以极简数据高效重塑 low-code 项目。
立即开始您的项目关于 Nano Banana
Google 的 nano banana 是一项实验，它展示了 Google 的 Gemini 1.5 模型仅凭 48 字节就能正确识别一张图像内容的能力。这一成就表明，生成式人工智能正变得越发高效，能够以极少的数据工作，却依然给出精准的答案。
这一演进对使用 low-code、no-code 或嵌入式 AI 开发数字产品的人来说，是一次重要的飞跃，让更快、更轻、更可扩展的体验成为可能。
随着数据用量下降、推理能力提升的趋势，这类技术即便在基础设施有限或数据流不完整的场景下，也成为打造 AI 解决方案的关键。
优势
劣势
适用人群
目前，Gemini 1.5 的使用与 Google Cloud 平台绑定，并通过 API 访问。成本随调用量和处理量而变化，非常适合希望以安全、可定制方式扩展 AI 解决方案的企业。
尽管大部分市场仍处于早期采用阶段，但预计像 Gemini 这样的模型在未来数月将变得更易获取。
价格
Gemini 1.5 Starter 方案
价格：每 token 0.000125 美元
限制：按生成与解析的 token 计费
托管：仅通过 Google Cloud
附加能力：支持图像、文本与多模态数据，输入受限
Gemini 1.5 Business 方案
价格：随用量变化
限制：更广的分词能力，支持更大上下文
托管：Google Cloud + 混合环境
附加能力：优化的性能、更低延迟和企业级 SLA
Gemini 1.5 Enterprise 方案
价格：可议价
限制：超大分词能力，进阶多模态支持
托管：自托管（测试版）或通过 Google Cloud
附加能力：定制模型、进阶安全、与 Vertex AI 集成、专属支持
结论
Google 的 nano banana 不只是一次有趣的技术演示，更是一座里程碑，昭示着人工智能的未来：更轻、更高效、更易获取。
随着 Gemini 1.5 等模型的进步，为希望在 no-code 和 low-code 流程中应用生成式 AI 的企业开辟了新的可能，无需依赖海量数据或复杂结构。
对开发数字产品的人来说，现在正是尝试、原型验证并探索 AI 辅助新体验的时机，即便是在信息稀少的场景下。
在 FlowCode，我们密切关注这些动向，把技术进步转化为实用方案。如果你想了解如何在 AI 中把握这一新的效率范式，欢迎联系我们。