Google, Gemini API'sinde dört Nano Banana görüntü modeli sunuyor. En yenisi Nano Banana 2.1, 6 Ekim 2026'da, yerine geçtiği modelin görüntü başına fiyatının yarısıyla piyasaya sürüldü. Bu durum çoğu ekip için varsayılan modeli değiştiriyor; ancak her iş yükü için değil.
Bu rehber, Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 ve Nano Banana Pro'yu; bütçe seçeneği olarak Nano Banana 2 Lite ile yan yana karşılaştırır. Aşağıdaki fiyatlar ve limitler, 7 Ekim 2026 itibarıyla Google'ın görüntü oluşturma belgelerinden ve fiyatlandırma sayfasından alınmıştır.
Hızlı karar
- Yeni projelerde varsayılan olarak Nano Banana 2.1'i (
gemini-nano-banana-2.1) kullanın. Google bunu yeni projeler için öneriyor; 1K, 2K ve 4K çıktılarda Nano Banana 2'nin yarı maliyetine sahip. - 0.5K (512px) çıktı gerekiyorsa Nano Banana 2 (
gemini-3.1-flash-image) kullanmaya devam edin. Nano Banana 2.1 bu boyutu desteklemez. - Temellendirme ve çok sayıda referans girdisi gerektirmeyen yüksek hacimli 1K üretimler için Nano Banana 2 Lite (
gemini-3.1-flash-lite-image) kullanın. 1K görüntü fiyatı 2.1 ile aynı, giriş maliyeti ise daha düşüktür. - Google'ın profesyonel varlık üretimi için premium katman olarak konumlandırdığı özelliklere ihtiyacınız varsa ve 1K görüntü başına yaklaşık dört kat daha fazla ödeyebiliyorsanız Nano Banana Pro'yu (
gemini-3-pro-image) seçin.
Google, Nano Banana 2.1 için sayısal kıyaslama sonuçları yayınlamadı. Lansman duyurusunda 2.1'in “önceki modellerimizin tamamından daha iyi performans gösterdiği” belirtiliyor, ancak yan yana metrikler paylaşılmıyor. Görsel kalite kararını kendi istemleriniz ve iş yükünüzle test edin.
Yan yana özellikler
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|---|
| API model kimliği | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3.1-flash-image | gemini-3-pro-image |
| Google'ın konumlandırması | Birincil yüksek verimli iş gücü | Önceki nesil iş gücü | Karmaşık görsel görevler için premium seçenek |
| Çözünürlükler | 1K, 2K, 4K | 0.5K, 1K, 2K, 4K | 1K, 2K, 4K |
| Giriş fiyatı (1M token başına) | $1.50 | $0.50 | $2.00 |
| Görüntü çıktı fiyatı (1M token başına) | $30 | $60 | $120 |
| 0.5K'da görüntü başına | yok | $0.045 | yok |
| 1K'da görüntü başına | $0.0336 | $0.067 | $0.134 |
| 2K'da görüntü başına | $0.0504 | $0.101 | $0.134 |
| 4K'da görüntü başına | $0.0756 | $0.151 | $0.24 |
| 1K'da toplu görüntü başına | $0.0168 | $0.034 | $0.067 |
| Google Arama temellendirmesi | Web Arama + Görsel Arama | Web Arama + Görsel Arama | Web Arama |
| Referans görüntüler | 14'e kadar: 10 nesne, 4 karakter | 14'e kadar: 10 nesne, 4 karakter | 14'e kadar: 6 nesne, 5 karakter |
| Video girişi | Evet | Evet | Hayır |
| Ücretsiz API katmanı | Hayır; AI Studio'da test edin | Hayır | Hayır |
Tablodan çıkarılabilecek pratik sonuçlar:
- Token hesabı: Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2 için 1K görüntü 1.120 çıktı tokenı, 2K görüntü 1.680 token ve 4K görüntü 2.520 token kullanır. Token miktarı aynıyken 2.1'in çıktı oranı yarı olduğu için toplam çıktı faturası da yarıya iner.
- Toplu işlem: Nano Banana 2.1, 2K için $0.0252 ve 4K için $0.0378 toplu görüntü fiyatı da sunar.
- Düşünme: Gemini 3 görüntü modelleri varsayılan olarak düşünür; bunu API üzerinden devre dışı bırakamazsınız. En fazla iki ara “düşünme görüntüsü” oluşturulur ve bunlar ücretlendirilmez. 2.1'de metin ve düşünme çıktısı 1M token başına $7.50, Nano Banana 2'de ise $3'tür.
- Temellendirme maliyeti: Aylık 5.000 ücretsiz arama isteği Gemini 3.x modelleri arasında paylaşılır. Sonrasında fiyat, 1.000 istek başına $14'tır.
1.000 görüntü başına maliyet
Aşağıdaki rakamlar yalnızca çıktı maliyetini, standart yani toplu olmayan API kullanımını ve ücretli katmanı gösterir:
| Model | 0.5K | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | yok | $33.60 | $50.40 | $75.60 |
| Nano Banana 2 | $45.00 | $67.00 | $101.00 | $151.00 |
| Nano Banana 2 Lite | yok | $33.60 | yok | yok |
| Nano Banana Pro | yok | $134.00 | $134.00 | $240.00 |
Toplu API ile Nano Banana 2.1'in 1.000 görüntü maliyeti şu seviyelere iner:
- 1K: $16.80
- 2K: $25.20
- 4K: $37.80
İki maliyet karşılaştırması özellikle önemlidir:
- Nano Banana 2.1'deki 4K görüntü ($0.0756), Nano Banana Pro'daki 1K görüntüden ($0.134) daha ucuzdur.
- Nano Banana 2.1'deki 1K görüntü ($0.0336), Nano Banana 2'nin 512px katmanından ($0.045) daha ucuzdur. Bu nedenle yalnızca tam olarak 0.5K boyutu gerekiyorsa Nano Banana 2'yi tercih edin.
Girdi ağırlıklı düzenleme hesabı değiştirdiğinde
Çıktı maliyeti toplam faturanın tamamı değildir. Nano Banana 2.1, 1M giriş tokenı başına $1.50 ücret alırken Nano Banana 2'nin giriş fiyatı $0.50'dir. Bu nedenle çok sayıda referans görsel kullanan düzenleme iş yüklerinde 2.1'in giriş maliyeti daha yüksek olur.
Google'ın Vertex AI model sayfasına göre her giriş görseli 1.120 tokena mal olur.
Senaryo: 14 referans görüntü, 500 tokenlık istem ve 1 adet 1K çıktı üreten bir ürün çekimi hattı.
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana 2 | |
|---|---|---|
Giriş tokenları: 14 × 1.120 + 500 | 16.180 | 16.180 |
| Giriş maliyeti | $0.0243 | $0.0081 |
| 1K çıktı | $0.0336 | $0.0670 |
| İstek başına toplam | $0.0579 | $0.0751 |
| 1.000 istek başına | $57.90 | $75.10 |
14 görsel sınırında bile Nano Banana 2.1 daha ucuzdur. Ancak maliyet avantajı %50'den yaklaşık %23'e düşer.
Dönüm noktası nasıl hesaplanır?
Her giriş tokenı, Nano Banana 2.1'de Nano Banana 2'ye göre $0.000001 daha pahalıdır.
Çıktı tasarrufu ise görüntü başına şu şekildedir:
- 1K: $0.0334
- 2K: $0.0506
- 4K: $0.0754
Buna göre Nano Banana 2.1, bir istekte yaklaşık şu giriş tokenı eşiklerinde daha pahalı hale gelir:
- 1K için: 33.400 giriş tokenı
- 2K için: 50.600 giriş tokenı
- 4K için: 75.400 giriş tokenı
On dört referans görüntü tek başına bu seviyelere ulaşmaz. Ancak aşağıdaki iki durum farkı daraltabilir:
- Uzun, çok adımlı düzenleme oturumları: Düzenlemeleri
previous_interaction_idile zincirliyorsanız, her yanıttaki kullanım verilerinden giriş tokenlarını takip edin. Önceki adımlar ücretli bağlama dahil olabilir. Tam referanslarla yapılan on adımlı bir oturum, 1K eşiğini aşabilir. - Düşünme ve metin tokenları: Nano Banana 2.1 bunları 1M token başına $7.50, Nano Banana 2 ise $3 olarak ücretlendirir. Düşünme devre dışı bırakılamadığından yoğun akıl yürütme gerektiren istemler farkı daha da azaltabilir.
Uzun geçmişli 1K düzenleme akışları kullanıyorsanız, geçiş yapmadan önce her iki modeli gerçek trafik üzerinde ölçün.
Nano Banana 2 Lite nereye oturuyor?
Nano Banana 2 Lite bütçe seçeneğidir. Google, modeli “en hızlı ve en ucuz Gemini görüntü modeli” olarak tanımlar. Fiyatlandırması:
- Giriş: 1M token başına $0.25
- 1K görüntü: $0.0336
Lite yalnızca 1K çıktı üretir, Google Arama temellendirmesini desteklemez ve Google tarafından çoklu referans girdisi veya çok adımlı düzenleme için optimize edilmiş olarak konumlandırılmaz.
Şu karar kuralını uygulayın:
- Yüksek hacimli, tek adımlı, 1K metinden görüntüye üretim için Lite kullanın.
- 2K veya 4K çözünürlük, temellendirme ya da tekrarlı düzenleme gerekiyorsa Nano Banana 2.1'e geçin.
Google ayrıca Lite'ı, artık eski olan orijinal Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) için geçiş yolu olarak öneriyor. Önceki nesil farkları için Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 karşılaştırmasına bakın.
Nano Banana Pro'nun hâlâ mantıklı olduğu yerler
Google, Nano Banana Pro'yu “en karmaşık görsel görevler için premium seçim” olarak tanımlar. Modelin profesyonel varlık üretimi için en yüksek dünya bilgisi, gelişmiş yerelleştirme, marka tutarlılığı ve hassas yaratıcı kontrol sunduğunu belirtir. İstem kılavuzu da profesyonel ve metin ağırlıklı varlıklar için Pro'yu önerir.
Bunlar ölçülmüş kıyaslama sonuçları değil, ürün konumlandırmasıdır. Bu nedenle kararı doğrulamak için kendi testlerinizi yapın:
- Mevcut Pro iş akışlarınız gerekli kalite eşiğini karşılıyorsa veya beş karakterlik tutarlılık sınırına bağımlıysanız Pro'yu seçin.
- Pro'yu yüksek hacimli işler için kullanıyorsanız önce Nano Banana 2.1'i test edin. 4K'da 2.1, Pro'nun yaklaşık üçte biri fiyatındadır: $0.0756'ya karşı $0.24.
- 1K'da Nano Banana 2.1, Pro'nun yaklaşık dörtte biri maliyetindedir.
- Pro, Görsel Arama temellendirmesi ve video girdisini desteklemez.
İstek gövdesi ve entegrasyon ayrıntıları için Nano Banana Pro API kılavuzuna bakın.
Taşıma notları
Nano Banana 2'den Nano Banana 2.1'e geçişte temel değişiklik model dizesidir. Uç nokta, response_format ve google_search aracı aynı kalır:
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": "Ceviz bir masa üzerinde seramik bir kupanın stüdyo ürün fotoğrafı" } ], "response_format": { "type": "image", "mime_type": "image/png", "aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K" } }' Üretim trafiğini geçirmeden önce aşağıdaki kontrolleri yapın:
- Görüntü boyutu: Çağrılarınız
image_size: "512px"veya 0.5K kullanıyorsa bunlarıgemini-3.1-flash-imageüzerinde bırakın. Nano Banana 2.1 bu boyutu desteklemez. - Büyük harf K:
"2K"geçerlidir."2k"tüm modellerde reddedilir. - Görsel Arama:
google_searcharacına"search_types": ["web_search", "image_search"]ekleyin. Google'ın gerektirdiği şekilde dönen arama önerilerini görüntüleyin. - Bütçeler: Aynı trafik için giriş maliyetiniz yaklaşık üç katına çıkarken görüntü çıktısı maliyetiniz yarıya iner.
- Ücretsiz katman: Bu modellerin hiçbirinde ücretsiz Gemini API katmanı yoktur. Alternatif test seçenekleri için Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanma rehberine bakın.
Çok adımlı düzenleme ve temellendirme dahil tam kod örnekleri için Nano Banana 2.1 API kılavuzunu, modeldeki değişikliklerin özeti için de Nano Banana 2.1 genel bakışını inceleyin.
Apidog'da üç modeli A/B testi yapma
Yayınlanmış kıyaslama sonuçları olmadığı için doğru karşılaştırma, kendi istemlerinizle yaptığınız karşılaştırmadır. Apidog ile bunu ayrı bir test ortamı kurmadan uygulayabilirsiniz.
- Bir istek kaydedin.
POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactionsisteğini oluşturun. Anahtarınızı ortam değişkeni olarak saklayın ve şu başlığı ekleyin:
x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}} Yukarıdaki JSON gövdesini kullanın. Referans görselleri aşağıdaki biçimde input dizisine ekleyin:
{ "type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>" } - İsteği iki kez kopyalayın. Yalnızca
modelalanını değiştirin:
gemini-nano-banana-2.1 gemini-3.1-flash-image gemini-3-pro-image İstem, referanslar, en-boy oranı ve image_size değerleri aynı kalsın. Böylece değişen tek değişken model olur.
İstekleri gönderin ve karşılaştırın.
Apidog, her yanıt için durum kodunu, gecikmeyi ve yanıt boyutunu gösterir. Base64 görüntülerini kodunu çözün ve çıktıları yan yana inceleyin.Regresyon testi ekleyin.
En azından200durum kodunu ve boş olmayan görüntü verisini doğrulayın. İstekleri tek bir test senaryosunda gruplayın ve Google model güncellemesi yayınladığında senaryoyu tekrar çalıştırın.
Tek bir istem yerine 10–20 gerçek üretim istemi kullanın. Ardından model başına görüntü maliyetini aylık üretim hacminizle çarpın. İstekleri ve sonuçları takip etmek için Apidog'u ücretsiz indirin.
Sıkça Sorulan Sorular
Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı iyi?
Google, Nano Banana 2.1'in görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme, konu tutarlılığı ve daha doğal görünen görüntüler gibi alanlarda “önceki modellerimizin tamamından daha iyi performans gösterdiğini” belirtiyor. Ancak sayısal kıyaslama yayınlamadı. Kendi istemlerinizle doğrulayın.
Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı ucuz?
Görüntü başına evet: 1K, 2K ve 4K çözünürlüklerde yarı fiyatına. Giriş tokenı başına hayır: 1M token için $1.50, Nano Banana 2'de ise $0.50. Çoğu iş yükünde çıktı tasarrufu toplam maliyet avantajını korur.
Nano Banana Pro'yu Nano Banana 2.1 ile değiştirmeli miyim?
Önce test edin. Nano Banana 2.1, 1K'da Pro'nun yaklaşık dörtte biri maliyetindedir. Ancak Google, Pro'yu premium modeli olarak konumlandırmaya devam ediyor.
Nano Banana 2.1'i ücretsiz kullanabilir miyim?
Gemini API'sinde hayır. Fiyatlandırma sayfası Nano Banana modelleri için ücretsiz API katmanı listelemiyor. Ancak Nano Banana 2.1'i Google AI Studio'da test edebilirsiniz.
Kaç referans görsel gönderebilirim?
Üç modelde de en fazla 14 referans görsel gönderilebilir:
- Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2: 10 nesne ve 4 karaktere kadar tutarlılık
- Nano Banana Pro: 6 nesne ve 5 karaktere kadar tutarlılık
Karar
Nano Banana 2.1, yeni Gemini görüntü iş yükleri için mantıklı varsayılandır: Nano Banana 2'nin görüntü başına maliyetinin yarısına; aynı temellendirme, video girişi ve referans görsel limitlerini sunar.
- Yalnızca 512px çıktı gerekiyorsa veya ölçümleriniz uzun geçmişli düzenlemelerde daha iyi sonuç veriyorsa Nano Banana 2'de kalın.
- Yüksek hacimli, düz 1K üretimler için Nano Banana 2 Lite'ı kullanın.
- Premium model konumlandırmasının iş akışınıza uyduğu durumlarda Nano Banana Pro'yu kullanın; ancak yaklaşık dört kat maliyeti kabul etmeden önce yan yana test yapın.
