效率翻倍！我开发了一个 n8n 节点，把 Nano Banana 的调用难度降到了 0

最近被 Nano Banana Pro 的内容刷屏了，出色的多图参考一致性，图文并茂的文字排版，让很多以前觉得不可能的事情变成了可能（美工：冲我来的），很多自动化玩家都想把它接入 n8n 工作流。

但在实际操作中，大家往往会被“劝退”。无论是官方节点还是手动 HTTP 请求，体验都称不上友好。

今天我们聊聊这些痛点，并分享一个能很好地解决这些问题的社区节点方案。

现在的体验有多“糟心”？

如果你尝试过在 n8n 里接入 Nano Banana 绘图，下面这些坑你一定踩过：

官方节点的“先天不足”

模型更新慢

想用最新的 Nano Banana Pro(gemini-3-pro-image-preview)？对不起，截止 v1.120.4 版本，官方列表里是找不到的。

比例控制失效

这是最搞心态的。Prompt 里明明写了要 16:9，结果跑出来依然是 1:1 的图片，虽然可以手动裁剪成想要的比例，但是内容可能会被截断，体验很不好。

多图参考繁琐

想做图生图，不支持直接扔链接。只能引用前一个节点给的 File (binary 二进制文件)，虽然支持添加多个图片，实测下来十分难控制。

并且这种形式也无法处理前面节点给出的参考图内容数量不确定的问题。

假设生成一个分镜的画面，有 2 个角色，1 个道具，有三张参考图，就要单独配三个，如果另一个分镜有 4 张参考图，这个配置就失效了，无法做到动态适配。

HTTP Request 的“参数地狱”

为了绕过官方节点的坑，很多人被迫写 HTTP Request，但麻烦也很多：

参数拼接极其痛苦

写 JSON Body 必须小心翼翼，漏个括号，双引号漏了就报错，排查的时候头疼。

无法直接用图片 URL

Gemini API 不支持直接传图片链接。你必须先在 n8n 里下载图片，再转成 Base64 编码内容，最后才能拼接到请求参数里。

下面演示的是 OpenAI 兼容模式添加参考图的参数格式，google 官方的参数添加流程也差不多。

输出格式混乱

API 返回的有可能是 Base64 字符串，需要加节点去转换成后续节点需要的格式，也可能是 Markdown，每次都要写正则去提取。

渠道切换成本高

官方节点和使用中转站的请求参数可能是不一样的，后续切换渠道的时候维护成本会比较高

更优雅的方案

为了终结这些麻烦，我熬了几个夜开发了这个 n8n-nodes-nano-banana 社区节点。

节点主页： n8n-nodes-nano-banana

它的核心逻辑就是：把复杂留给代码，把简单留给用户。

先看效果。这是我用 Nano Banana 节点生成的海报：

相比原生方式，它有几个决定性的优势：

1. 全模型支持：内置 Fast 和 Pro 模型选择，紧跟官方更新。
2. 极简配置：比例、清晰度直接下拉选择，不用背参数。
3. 智能多图参考：支持不定数量的图片 URL 直接传入，无需预处理。
4. 万能输出：支持 Base64、二进制文件 (File)、URL 等多种格式。

效率提升看得见

场景一：指定比例生成海报

只需一个节点，无需任何代码：

• Model: 选 Nano Banana (Fast)。
• Prompt: 输入 生成一个透明的键帽里有个充满科技感的工作室场景，后面的墙上有“曹工不加班”霓虹灯，2.5D CG 场景。
• Aspect Ratio: 下拉直接选 16:9（彻底告别比例失控）。
• Output Format: 选 Binary File。

20251205211346900.png

结果：运行结束，图片直接出现在 Output 窗口，后续直接上传到指定的地方。

场景二：多图参考（图生图/混图）

Nano Banana 节点内置了智能预处理逻辑，把“下载-转码-拼接”全在内部做完了。我们把上面这个例子改成输出 base64 内容，给图生图的节点作为参考图，在里面加上另一个角色的参考图。

• Operation: 选择 Image to Image。
• Reference Images: 把前面节点生成的 base64 内容插入数组，另外加上一张可莉的参考图的 URL 链接, 多张图片可以使用英文的“;”或者“|”分隔，组成一串字符串，或者使用代码节点，表达式拼接一个字符串数组。
• Prompt: “图 2 角色在图 1 场景中的电脑桌前发呆”。
• Aspect Ratio：9:16，测一下从横版改为竖版是否正常
• Output Format: 为了直接看效果，我们选 Binary File。

亮点：不管你给的是 URL 还是 Base64，也不管是一张还是五张，Nano Banana 照单全收，一步搞定。

使用数组来接收前面节点的参数，可以兼容各种参考图需求，让你搭建工作流更加灵活。

场景拓展

把繁琐的技术细节封装后，你的精力就可以花在业务逻辑上：

• 自媒体流水线：监控热点 -> 自动生成文章配图，封面 -> 发送草稿。
• 电商批量主图：添加产品图 URL，批量生成场景图。
• 短剧创作：根据内容选择不同资产图片，多图参考生成高一致性的分镜画面。

获取方式

这个社区节点的设计初衷，就是为了让大家不再把时间浪费在 JSON 拼接和 Base64 转码上。它不仅填补了官方节点的功能缺失，更把复杂的开发过程简化成了几次下拉选择。

目前该社区节点已打包上传完毕，支持最新的 Gemini 模型接口。

如何获取节点？

在 n8n 设置内点击社区节点菜单，按照上图操作，输入 n8n-nodes-nano-banana 勾选同意点击安装等待安装结束即可，工作流里如果没有搜索到 Nano Banana 相关的节点，重启一下 n8n。

配置凭证

前面只讲了具体调用的参数，使用节点还有最关键的一步是配置调用 API 生成的 key。

在节点最上面要链接的凭证下拉列表里选择创建新凭证：

节点支持使用 google 官方的 API key，从 Google AI Studio 获取你的 API key（需要绑外币卡，有 $300 赠金），调用生成 1K/2K 图片大概 ¥0.9，4K 图片 ¥1.7 左右。

也支持国内中转站调用，中转站大多都是提供 OpenAI 兼容调用的方式，获取令牌以及中转站的 Base URL，创建凭证的时候选择 OpenAI Compatible，中转站的价格一般来说会比官方便宜很多，打骨折的程度。

有个省钱小技巧是可以查看你想调用的模型在哪些分组下面，查看分组的倍率，选择倍率低一些的分组，可以节省调用消耗的钱钱，当然代价就是稳定性会稍微差一点（做好错误重试，通知还是可以用的），自己权衡一下利弊哦～

节点使用授权码

大家注意到了节点有个使用授权码，这个授权码是免费的，只要关注“曹工不加班”公众号发送“n8n 香蕉” 即可获取。

后续还会开发更多独家社区节点和更多 n8n + Nano Banana 的进阶玩法，都会持续在公众号更新哦～