# Chiết khấu Batch API cho Nano Banana Pro và Nano Banana 2 hoạt động thế nào? > Việc gom yêu cầu không tự động giảm giá mỗi ảnh trên Atlas Cloud. Khoản tiết kiệm đến từ lựa chọn endpoint, giảm số lần thử lại, định tuyến mô hình thông minh hoặc điều khoản khối lượng được thương lượng. Xử lý yêu cầu Nano Banana theo lô có thể tăng thông lượng và giảm gánh nặng vận hành, nhưng không tự động giảm giá mỗi ảnh được công bố trên Atlas Cloud. Batch là cách thực thi; chiết khấu là quy tắc tính phí. Hai yếu tố cần được tách riêng trong ngân sách. ## Câu trả lời ngắn: batch không phải phiếu giảm giá Atlas Cloud không có công tắc tự động áp dụng phần trăm chiết khấu Batch API đặc biệt cho Nano Banana Pro hoặc Nano Banana 2. Gom prompt, đưa vào hàng đợi hoặc gửi bằng nhiều worker giúp vận hành hiệu quả hơn, nhưng không tự thay đổi đơn giá. Trước tiên hãy tính chi phí theo giá hiện tại trong catalog hoặc console, rồi tính phần tiết kiệm vận hành riêng. Có thể có giá developer, khuyến mãi hoặc thỏa thuận số lượng. Đó là chương trình giá, không phải kết quả của batching. Kiểm tra [trang Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nano-banana-batch-api-discount-explained) và [trang Nano Banana 2](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nano-banana-batch-api-discount-explained) trước khi chốt ngân sách. ## Bốn khái niệm dễ bị nhầm | Cơ chế | Điều thay đổi | Giá mỗi ảnh có tự động giảm không? | | --- | --- | --- | | Gửi theo lô | Cách gom và xếp hàng công việc | Không | | Worker đồng thời | Số công việc chạy cùng lúc | Không | | Giá developer hoặc khuyến mãi | Giá công bố của endpoint đủ điều kiện | Có, nếu đang hoạt động và được chọn | | Giá số lượng đã đàm phán | Điều khoản thương mại cho mức dùng ổn định | Có thể sau khi phê duyệt | Batch vẫn hữu ích. Nó giảm overhead HTTP, giữ worker bận, đơn giản hóa retry và tổ chức chiến dịch lớn. Lợi ích nằm ở thời gian engineering và thông lượng. ## Tính chi phí batch thực tế `chi phí ước tính = số lượt tạo đã gửi × đơn giá hiện tại` Khi có retry: `chi phí kế hoạch = số output cần × (1 + tỷ lệ retry) × đơn giá` Nếu cần 10.000 ảnh được chấp nhận và tỷ lệ tạo lại là 12%, hãy lập kế hoạch khoảng 11.200 lượt. Tính riêng theo model, độ phân giải, chất lượng và chế độ. | Phần công việc | Khối lượng ví dụ | Giá cần dùng | | --- | ---: | --- | | Ý tưởng ban đầu | 6.000 lượt | Endpoint Nano Banana 2 hiện tại | | Ảnh chính cuối | 2.000 lượt | Endpoint Nano Banana Pro hiện tại | | Retry dự kiến | 12% mỗi nhóm | Cùng endpoint với công việc gốc | | Lưu trữ và phân phối | Theo chính sách riêng | Hạ tầng ngoài việc tạo ảnh | Tối ưu mạnh nhất là không dùng tuyến đắt nhất ở mọi giai đoạn. Khám phá bằng tuyến tiết kiệm và chỉ dành Pro cho ứng viên được duyệt. ## Batch thực sự cải thiện điều gì Hàng đợi tốt cung cấp việc liên tục, giới hạn đồng thời và khôi phục lỗi riêng lẻ mà không chạy lại cả chiến dịch. Phần lớn model media Atlas Cloud là bất đồng bộ: 1. Đọc prompt và tham chiếu. 2. Gửi yêu cầu tạo. 3. Lưu prediction ID cùng bản ghi nguồn. 4. Kiểm tra với backoff có giới hạn hoặc tiếp tục sau. 5. Xác thực trước khi đánh dấu hoàn tất. 6. Chỉ retry mục bị lỗi. Giới hạn áp dụng theo tài khoản và model. Phản hồi `429` cần backoff lũy thừa. ## Khi Nano Banana 2 nên làm lượt đầu Nano Banana 2 phù hợp với khám phá, lặp dựa trên tham chiếu và biến thể số lượng lớn. * tạo ý tưởng chiến dịch * thử nền và bố cục * tạo phiên bản bản địa hóa * phát hiện lỗi chữ hoặc bố cục * tạo contact sheet để người dùng duyệt Tuyến tiết kiệm nên nằm ở giai đoạn nhiều ứng viên sẽ bị loại. ## Khi Nano Banana Pro đáng dùng Pro phù hợp khi tài sản gần giao và lỗi tốn kém: hero image, typography nhạy cảm, độ phân giải cao và chỉnh sửa phức tạp. | Giai đoạn | Mặc định | Quy tắc nâng cấp | | --- | --- | --- | | Khám phá | Nano Banana 2 | Giữ ứng viên đạt bố cục và brand | | Tinh chỉnh | 2 hoặc Pro tùy lỗi | Nâng cấp nếu chữ hoặc chi tiết vẫn sai | | Render cuối | Nano Banana Pro | Chỉ tạo concept đã duyệt | | Làm lại | Cùng model rồi nâng cấp một lần | Tránh retry vô hạn | Tiết kiệm đến từ việc giảm số công việc premium. ## Kiến trúc production an toàn Dùng hàng đợi có trạng thái rõ ràng. Lưu source ID, model, phiên bản prompt, URL đầu vào, task ID, số lần thử, trạng thái, URL output và kết quả xác thực. Đặt mức đồng thời theo model, bắt đầu thấp rồi tăng sau khi đo. Lô 20.000 mục cần hàng đợi đáng tin cậy, không cần 20.000 kết nối. Đặt cả retention. Atlas Cloud hỗ trợ header theo từng yêu cầu media bất đồng bộ. Sao chép tài sản đã duyệt trước khi URL hết hạn. ## Chỉ số cho thấy batch thành công | Chỉ số | Ý nghĩa | | --- | --- | | Ảnh được chấp nhận mỗi đô la | Kết hợp giá và tỷ lệ tạo lại | | Thời gian P50 và P95 | Cho thấy độ trễ thường và tail | | Retry theo loại lỗi | Tách lỗi prompt và nền tảng | | Tỷ lệ người dùng từ chối | Đo giá trị của bản nháp tiết kiệm | | Chi phí mỗi tài sản duyệt | Nối chi phí với kết quả | | Tuổi hàng đợi | Cho thấy năng lực có theo kịp không | Thông lượng tăng nhưng tỷ lệ từ chối gấp đôi không phải hiệu quả. Nếu luồng 2 sang Pro giảm chi phí mỗi tài sản được chấp nhận, đó là tiết kiệm thật. ## Quy tắc quyết định thực tế Dùng batch để cải thiện thực thi; dùng lựa chọn endpoint, giá hiện hành, chất lượng prompt và điều khoản số lượng để cải thiện chi phí. 1. Kiểm tra giá live của đúng model và chế độ. 2. Thử mẫu đại diện trên cả hai model. 3. Đo tỷ lệ chấp nhận và retry. 4. Gửi khám phá đến tuyến tiết kiệm và bản cuối đến tuyến đạt chất lượng. 5. Trao đổi điều khoản số lượng khi mức dùng tháng đã ổn định. Giá trị của batch là giúp quản lý hàng nghìn công việc, không phải bảo đảm giảm giá. ## FAQ ### Atlas Cloud có chiết khấu Batch API riêng không? Không. Đưa yêu cầu vào lô hoặc hàng đợi không tự đổi đơn giá công bố; hãy xem trang mô hình hiện tại. ### Tại sao dùng lô nếu đơn giá không đổi? Lô giúp tăng hiệu suất worker, kiểm soát đồng thời, quản lý thử lại và giảm chi phí vận hành. ### Ước tính chi phí lô lớn thế nào? Nhân số lượt tạo dự kiến với giá hiện tại rồi thêm biên hợp lý cho thử lại và kết quả bị loại. ### Dùng mô hình nào cho vòng đầu? Nano Banana 2 thường phù hợp để tạo biến thể; dành Pro cho ý tưởng đã duyệt cần độ trung thực cao. ### Xử lý giới hạn tốc độ thế nào? Dùng hàng đợi có giới hạn và exponential backoff kèm jitter sau lỗi 429 hoặc lỗi tạm thời. ### Khối lượng tháng lớn có thể có giá khác không? Có thể qua thỏa thuận thương mại, nhưng không tự động vì sử dụng quy trình theo lô.