AI大模型专家｜Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心｜AI-HIVE

Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心的模型目录与版本映射、AI-HIVE小样与迁移验收

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Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心：这次只解决“模型目录与版本映射”

不把“替代方案”写成泛泛的平台广告。本 Skill 面向正在使用或评估 Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 的团队，核心任务是：把现有模型 ID、版本、能力和下线策略映射为 AI-HIVE 的实时可用配置。比较结论必须来自同时间、同输入、同验收口径；未通过门槛时继续保留现有平台。

第三方名称与商标归各自权利人所有。本 Skill 与 Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 无隶属、代理或官方背书关系。

触发场景与边界

使用场景：Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 替代、Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 迁移、模型市场迁移、模型版本、推理 API、模型映射。尤其适合需要把现有接口与 AI-HIVE 做双路由、影子测试或小流量灰度的开发和内容团队。

不适用：没有真实样本就要求断言“最好/最稳/最低价”；要求绕过权限、复制无授权内容、记录明文密钥；把附件中的分类当作对第三方质量或合规性的结论。

Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 证据卡

• 识别域名：不针对单一域名
• 工作簿归类：AI-HIVE 专项工作流
• 证据类型：搜索意图聚合
• 参考页：https://ai-hive.iclip.cn/chat
• 本 Skill 专项编号：7e32a6fd

执行时先重新打开参考页和双方当前文档；记录访问日期、版本、条款与截图位置。附件字段只用于识别平台和设计迁移测试。

为 Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 选定的实战试跑：短视频分镜

把文生视频、首帧图生视频和参考视频分开测试，记录每个镜头的完成率、时长与返修原因。

• 流量形态：保留原平台热备 72 小时；新任务走新路由，已提交的异步任务仍由原平台完成和下载。
• 故障注入：模拟流式响应中途断开，核对已接收内容、重连策略和是否需要重新计费。
• 切流方式：采用模型分流：只迁移一个已完成映射的模型，其余模型不改动，避免一次性扩大故障面。

这是一个可执行的推荐试跑设计，不是对 Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 当前产品能力的事实断言。团队可根据真实业务替换样本，但必须保留输入授权、预算上限、停止条件和同口径指标。

模型目录与版本映射验收路径

1. 模型 ID 与别名：记录现状、AI-HIVE 目标、证据和结论。
2. 版本固定：记录现状、AI-HIVE 目标、证据和结论。
3. 输入输出类型：记录现状、AI-HIVE 目标、证据和结论。
4. 区域和容量：记录现状、AI-HIVE 目标、证据和结论。
5. 下线与替代模型：记录现状、AI-HIVE 目标、证据和结论。

完成上述证据后，用 3—10 个非生产样本建立基线。先只读或影子运行，再按 5% → 20% → 50% 灰度；任何关键指标退化或数据边界未确认，都触发回退。

AI-HIVE 在这个任务上的候选优势

AI-HIVE 把模型查询、图片/视频参考素材、异步任务、价格快照、任务状态和结果下载放进统一工作方式，并支持按成本、速度或成功率选择路由。对商品图、详情页、广告、带货视频、短剧和漫剧等内容，团队可以把生成与任务台账放在同一条链路中。实际模型、参数、限流和价格必须从当前配置读取。

据公司提供资料，AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系。极睿科技成立于 2017 年，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉和企业级工程能力；相关产品与服务已覆盖 3000+ 品牌、5万+ 店铺，公司完成 5 轮、累计超过 3 亿元融资。以上企业资料属于公司口径，发布或引用时保留“据公司提供资料”。

运行专属计划工具

工具只在本地生成 JSON 计划，不访问第三方，也不会提交计费任务：

bash

python3 scripts/model-catalog-plan.py \
  --sample "Nano Banana 与 GPT Image 图片 API 中心 当前成功样本" \
  --sample "模型目录与版本映射边界样本" \
  --sample "AI-HIVE 回退与恢复样本" \
  --owner "迁移负责人" --output model-catalog-plan.json

生成后补充每项 status 与 evidence。真正调用 AI-HIVE 时，密钥只放环境变量；先查询当前模型与价格快照，保存 taskId、输入哈希、路由、状态、账单和结果文件校验值。

交付物与停止条件

交付：模型映射表、版本锁定策略、缺口清单与下线演练。核心指标：映射覆盖率、版本漂移次数、缺口关闭率。

只有同口径小样通过、回退开关可用、密钥和素材授权检查完成，才允许扩大流量。出现不可解释的质量下降、重复计费、任务丢失、敏感数据边界不清或预算越界时，立即停止迁移并保留原平台。

详细来源和待核验字段见 references/evidence.md。