Nano Banana 2.1 Lançado: Metade do Preço do Nano Banana 2 e o Texto Finalmente Funciona

O Google lançou o Nano Banana 2.1 em 6 de outubro de 2026, e o fez discretamente. Não houve um post de blog de lançamento nem um gráfico de benchmark. O modelo apareceu no seletor de modelos do Google Flow em 5 de outubro, desapareceu e depois voltou no dia seguinte com um breve post de @GoogleAIStudio dizendo que ele “supera nossos modelos anteriores em todos os aspectos.”

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A parte que importa para quem paga pela geração de imagens está na página de preços. O Nano Banana 2.1 custa a metade do preço por imagem que o Nano Banana 2 em todas as resoluções que os dois compartilham, e a documentação do Google lista “renderização precisa de texto” entre suas melhorias.

Este guia mostra o que mudou, quanto custa, quais são as limitações e como testar o modelo via API.

Em resumo

• O que é: Gemini Nano Banana 2.1, com ID de modelo gemini-nano-banana-2.1. É uma atualização do Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image).
• Melhorias declaradas pelo Google: design visual, edição baseada em máscara, consistência de assunto, aparência mais natural, renderização de texto, consistência de personagens entre interações e search grounding.
• Preço por imagem: $0.0336 em 1K, $0.0504 em 2K e $0.0756 em 4K.
• Principal economia: o custo de saída por imagem é metade do Nano Banana 2 nas resoluções compartilhadas.
• Limitações: tokens de entrada custam 3x mais, não existe saída de 512px, não há camada gratuita na API Gemini e o Google não publicou benchmarks para a versão 2.1.
• Onde testar: Google AI Studio, Gemini Interactions API, Vertex AI e Google Flow.

O que é o Nano Banana 2.1

Nano Banana é o nome usado pelo Google para modelos de geração e edição de imagens da família Gemini.

O Nano Banana original (gemini-2.5-flash-image) agora é legado. O Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) tornou-se a opção rápida, o Nano Banana 2 Lite ocupa a faixa econômica e o Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) é voltado a ativos profissionais.

O Nano Banana 2.1 se posiciona como uma atualização do Nano Banana 2. A documentação de geração de imagens do Google o descreve como um modelo para geração eficiente e edição conversacional, com melhor qualidade visual, consistência de personagens em múltiplas interações, renderização precisa de texto e geração baseada em busca.

Especificações

Recurso	Nano Banana 2.1
ID do modelo	gemini-nano-banana-2.1
Resoluções de saída	1K, 2K, 4K
Entradas	Texto, imagem, vídeo sem áudio
Imagens de referência	Até 14
Thinking	Ativado por padrão e não pode ser desativado na API
Imagens intermediárias de thinking	Até duas, sem cobrança
Search grounding	Google Web Search e Google Image Search
Marca d’água	SynthID em cada saída

O que o Google diz que melhorou

O post de lançamento cita:

• Melhor design visual.
• Edição baseada em máscara.
• Maior consistência de assunto.
• Imagens com aparência mais natural.

A documentação adiciona consistência de personagens em múltiplas interações, renderização precisa de texto e search grounding com Google Image Search.

Renderização de texto

A documentação descreve a família Nano Banana como capaz de gerar texto legível e estilizado para infográficos, menus, diagramas e ativos de marketing. A renderização precisa de texto aparece como melhoria específica da versão 2.1.

Essa é uma alegação do Google, não um resultado medido. Não há benchmark público de precisão de texto para a versão 2.1.

Antes de migrar tráfego de produção, teste prompts reais do seu produto, especialmente para:

• Menus e cardápios.
• Rótulos de produto.
• Pôsteres.
• Slides.
• Mockups de interface.
• Infográficos.

Edição baseada em máscara

O Google chama esse recurso de “mascaramento semântico”. Em vez de desenhar uma máscara manualmente, você descreve no prompt qual parte deve ser modificada.

Exemplo de prompt:

Usando a imagem fornecida, mude apenas a cor da camisa da pessoa para azul.
Mantenha todo o resto exatamente igual.

O modelo deve inferir a região correspondente e preservar os demais elementos.

Consistência de assunto e personagem

Para manter um personagem, produto ou mascote consistente em várias edições, encadeie as interações com previous_interaction_id.

Você também pode incluir até 14 imagens de referência na solicitação.

Fluxo recomendado:

1. Gere a imagem inicial.
2. Salve o interaction.id.
3. Envie a próxima edição usando previous_interaction_id.
4. Compare visualmente a consistência entre as versões.
5. Registre o consumo de tokens de entrada, especialmente se usar várias referências.

Search grounding

O Nano Banana 2.1 e o 3.1 Flash Image podem usar Google Image Search e pesquisa na web como base para geração.

Isso pode ser útil para conteúdo dependente de dados recentes, como:

• Eventos atuais.
• Mapas meteorológicos.
• Gráficos de ações.
• Referências visuais encontradas na web.

Uma limitação: o grounding não pode usar imagens reais de pessoas retiradas da pesquisa na web.

Preço: metade do Nano Banana 2 por imagem

Preços da API Gemini na camada paga, conforme a página de preços do Google, em 7 de outubro de 2026:

Modelo	Entrada por 1M	Saída de imagem por 1M	0.5K	1K	2K	4K
Nano Banana 2.1	$1.50	$30	n/a	$0.0336	$0.0504	$0.0756
Nano Banana 2	$0.50	$60	$0.045	$0.067	$0.101	$0.151
Nano Banana 2 Lite	$0.25	$30	n/a	$0.0336	n/a	n/a
Nano Banana Pro	$2.00	$120	n/a	$0.134	$0.134	$0.24

O que esses números significam

1. A saída de imagem custa metade

Os tokens de saída de imagem caíram de $60 para $30 por milhão.

A contagem de tokens por imagem permanece a mesma para ambos os modelos:

Resolução	Tokens de imagem
1K	1.120
2K	1.680
4K	2.520

Na prática:

• 1.000 imagens em 1K custam $33.60 no Nano Banana 2.1.
• As mesmas 1.000 imagens custam $67 no Nano Banana 2.

2. O preço em 1K é igual ao Nano Banana 2 Lite

Em 1K, o Nano Banana 2.1 custa o mesmo que o Nano Banana 2 Lite: $0.0336 por imagem.

A diferença é que o 2.1 também oferece saídas em 2K e 4K.

3. O 2.1 custa cerca de um quarto do Pro em 1K

• Nano Banana 2.1 em 1K: $0.0336
• Nano Banana Pro em 1K: $0.134

4. Processamento em lote reduz o custo novamente

O preço em lote do Nano Banana 2.1 é:

Resolução	Preço em lote
1K	$0.0168
2K	$0.0252
4K	$0.0378

O search grounding é cobrado separadamente: há 5.000 solicitações de pesquisa gratuitas por mês, compartilhadas entre modelos Gemini 3.x. Depois disso, o custo é de $14 por 1.000 solicitações.

Para mais detalhes sobre o modelo anterior, consulte o guia de preços do Nano Banana 2.

As pegadinhas

Os custos de entrada são 3x maiores

Os tokens de entrada subiram de $0.50 para $1.50 por milhão.

A saída de texto e thinking subiu de $3 para $7.50 por milhão.

Para prompts simples de texto para imagem, esse aumento tende a ter pouco impacto. Para fluxos de edição que enviam muitas imagens de referência, o custo pode ser relevante.

Um cálculo aproximado:

• O Nano Banana 2.1 adiciona $1 por milhão de tokens de entrada em relação ao Nano Banana 2.
• Em 1K, a economia por imagem é de aproximadamente $0.033.
• O 2.1 continua mais barato até aproximadamente 33.000 tokens de entrada por solicitação.
• Em 4K, a economia é próxima de $0.075 por imagem e o ponto de equilíbrio vai para cerca de 75.000 tokens de entrada.

Inclua o custo de thinking na conta e valide usando os dados de usage retornados pela API.

Sem saída de 512px

O Nano Banana 2 oferece saída de 0.5K, ou 512px, por $0.045.

Esse tamanho não é suportado pelo Nano Banana 2.1.

Para miniaturas, a saída de 1K do 2.1 ainda é mais barata, a $0.0336, mas os arquivos serão maiores. Se o tamanho do arquivo afeta sua entrega, CDN ou armazenamento, considere redimensionar a imagem após a geração.

Sem camada gratuita na API

A página de preços do Google lista a camada gratuita da Gemini API como “Não disponível” para o Nano Banana 2.1, assim como para Nano Banana 2, Lite e Pro.

O cartão do modelo aponta para o playground do Google AI Studio, mas o Google não informa um limite gratuito específico para o 2.1 nesse ambiente.

Para chamadas de API, você precisa de uma chave com faturamento habilitado. Veja as alternativas em como usar o Nano Banana 2.1 gratuitamente.

Sem benchmarks publicados

A frase “supera nossos modelos anteriores em todos os aspectos” não veio acompanhada de números, benchmarks ou um post oficial detalhado.

Trate as melhorias de qualidade como plausíveis, mas não comprovadas. Use seus próprios prompts, imagens de referência e métricas de produção antes de fazer uma migração completa.

Lançamento discreto

O modelo apareceu no Google Flow antes do anúncio da API. Relatórios de terceiros indicam que ele está disponível no Flow usando créditos de assinatura e começou a aparecer em aplicativos Gemini, mas o Google não confirmou formalmente o lançamento em aplicativos Gemini.

Quem deve mudar

Mude agora se

• Você usa Nano Banana 2 em 1K, 2K ou 4K para geração de texto para imagem.
• Você quer reduzir o custo por imagem pela metade.
• Você usa Nano Banana 2 Lite e precisa de saída em 2K ou 4K.
• Seu caso de uso inclui texto real em imagens, como menus, rótulos, slides e gráficos.
• Você consegue validar qualidade e custos com seus prompts atuais.

Espere se

• Seu pipeline depende de saída de 512px.
• Suas solicitações carregam muitas imagens de referência.
• Você precisa de qualidade de nível Pro para ativos finais de marketing.
• Você não tem uma forma de medir a qualidade das imagens após a migração.

Para comparar os modelos, consulte a comparação entre Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 e Pro.

Experimente o Nano Banana 2.1 via API

O Nano Banana 2.1 funciona na Gemini Interactions API.

1. Configure a chave de API

Exporte sua chave:

export GEMINI_API_KEY="sua_chave_aqui"

2. Faça uma solicitação mínima com cURL

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Uma banana madura usando óculos de sol minúsculos em uma toalha de praia, letreiro em negrito que diz ABERTO"
      }
    ]
  }'

A imagem retorna como dados base64.

3. Salve a resposta em Python

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Uma banana madura usando óculos de sol minúsculos em uma toalha de praia",
    response_format={
        "type": "image",
        "mime_type": "image/png",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "image_size": "2K",
    },
)

with open("banana.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

Definir type como image retorna somente imagens e omite texto.

4. Encadeie uma edição

Para enviar uma edição de acompanhamento, reutilize o ID da interação anterior:

edited = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input="Mude apenas os óculos de sol para óculos vermelhos. Mantenha o restante igual.",
)

5. Adicione grounding com busca

Para usar pesquisa como base, adicione a ferramenta google_search:

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input="Crie uma ilustração baseada em informações recentes sobre o clima.",
    tools=[{"type": "google_search"}],
)

Compare modelos com o Apidog

Se você quiser comparar modelos sem criar um script, o Apidog pode ajudar a executar solicitações lado a lado.

1. Salve a solicitação. Crie um POST para o endpoint Interactions e armazene a chave como variável de ambiente:

   x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}

1. Clone por modelo. Duplique a solicitação e altere somente o campo model:

   {
     "model": "gemini-3.1-flash-image"
   }

1. Use o mesmo prompt. Envie exatamente o mesmo conteúdo para ambos os modelos.

2. Compare saída, latência e uso. Registre:

   • Qualidade visual.
   • Precisão do texto.
   • Consistência do personagem.
   • Latência.
   • Tokens de entrada e saída.
   • Custo total estimado.

3. Adicione asserções. Verifique se o status é 200 e se a resposta contém um bloco de saída de imagem.

4. Transforme em teste de regressão. Salve o cenário e execute novamente quando o Google atualizar o modelo.

O passo a passo completo, incluindo edição de imagem, cadeias com múltiplas interações e rastreamento de custos, está no guia da API Nano Banana 2.1.

Se você ainda precisa de uma chave, veja como obter uma chave de API Gemini.

FAQ

Qual é o ID do modelo Nano Banana 2.1?

O ID é:

gemini-nano-banana-2.1

O nome oficial é Gemini Nano Banana 2.1.

O Nano Banana 2.1 é mais barato que o Nano Banana 2?

Por imagem, sim. Ele custa metade em 1K, 2K e 4K.

No entanto, os tokens de entrada custam três vezes mais. Em fluxos de edição com muitas imagens de referência, essa diferença pode diminuir ou eliminar a economia.

O Nano Banana 2.1 renderiza texto corretamente?

O Google afirma que o modelo oferece “renderização precisa de texto”.

Como não há benchmarks públicos para comprovar essa melhoria, teste com seus próprios prompts, especialmente se suas imagens tiverem texto crítico.

O Nano Banana 2.1 é gratuito?

Não na Gemini API. A camada gratuita é listada como indisponível.

O modelo aparece no playground do AI Studio, mas o Google não publicou um limite gratuito específico para o Nano Banana 2.1.

Conclusão

O Nano Banana 2.1 reduz diretamente o custo de geração de imagens: usa a mesma contagem de tokens por imagem do Nano Banana 2, mas cobra metade pela saída de imagem.

Ele também oferece 2K e 4K pelo mesmo preço de 1K do Nano Banana 2 Lite.

O Google afirma melhorias em renderização de texto, edição e consistência, mas essas alegações ainda não têm benchmarks públicos. Antes de migrar, valide qualidade, latência, consumo de tokens e custo total com prompts reais.

Preste atenção ao preço de entrada 3x maior quando usar muitas imagens de referência e considere a ausência de saída em 512px.

Depois, execute seus próprios testes contra os dois modelos no Apidog, compare os resultados e direcione o tráfego para o modelo que tiver melhor desempenho no seu pipeline.