Comparaison Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro : Lequel choisir ?

Google vend désormais quatre modèles d'images Nano Banana sur l'API Gemini. Le plus récent, Nano Banana 2.1, a été lancé le 6 octobre 2026 à la moitié du prix par image du modèle qu'il remplace. Cela modifie la valeur par défaut pour la plupart des équipes, mais pas pour toutes les charges de travail.

Ce guide compare Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 et Nano Banana Pro, avec Nano Banana 2 Lite comme option économique. Chaque prix et limite ci-dessous provient de la documentation de Google sur la génération d'images et de la page de tarification au 7 octobre 2026.

Verdict rapide

• Privilégiez Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) pour les nouveaux projets. Google lui-même le recommande pour tous les nouveaux projets, et son coût de sortie est deux fois moins élevé que celui de Nano Banana 2 pour les résolutions 1K, 2K et 4K.
• Conservez Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) si vous avez besoin d'une sortie 0.5K (512px). 2.1 n'offre pas cette taille.
• Utilisez Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) pour des images 1K à grand volume, sans contextualisation (grounding) et avec peu d'entrées de référence. Même prix par image que le 2.1 en 1K, entrée moins chère.
• Choisissez Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) lorsque vous avez besoin de ce que Google présente comme sa gamme premium pour la production d'actifs professionnels, et que vous pouvez payer environ quatre fois plus par image 1K.

Une mise en garde : Google n'a publié aucun benchmark pour le 2.1. Son annonce de lancement indique que le 2.1 « surpasse nos modèles précédents sur tous les plans », sans chiffres comparatifs. Rien ici n'affirme qu'un modèle est meilleur qu'un autre ; testez cela sur vos propres requêtes, comme indiqué ci-dessous.

Spécifications comparatives

Ce que le tableau résume :

• Calcul des tokens. Une image 1K correspond à 1 120 tokens de sortie, une 2K à 1 680 et une 4K à 2 520, pour les modèles 2.1 et Nano Banana 2. Même nombre de tokens, moitié moins cher, moitié moins de facture.
• Lot. Le 2.1 propose également des prix de lot pour le 2K (0,0252 $) et le 4K (0,0378 $).
• Réflexion. Les modèles d'images Gemini 3 réfléchissent par défaut, et vous ne pouvez pas désactiver cette fonction dans l'API. Jusqu'à deux « images de pensée » intermédiaires sont générées et ne sont pas facturées. Le texte et la sortie de réflexion sur le 2.1 coûtent 7,50 $ par 1M de tokens, contre 3 $ sur Nano Banana 2.
• Coût de la contextualisation. 5 000 requêtes de recherche gratuites par mois sont partagées entre les modèles Gemini 3.x, puis 14 $ pour 1 000 requêtes.

Coût par 1 000 images

Coût de sortie uniquement, API standard (non-batch), niveau payant :

Avec l'API Batch, le 2.1 descend à 16,80 $, 25,20 $ et 37,80 $ par 1 000 images pour les résolutions 1K, 2K et 4K.

Deux chiffres ressortent. Une image 4K sur le 2.1 (0,0756 $) coûte moins cher qu'une image 1K sur Pro (0,134 $). Et le 2.1 en 1K (0,0336 $) est moins cher que le niveau 512px de Nano Banana 2 (0,045 $), donc ne conservez le 0.5K que si vous avez besoin de cette taille exacte.

Quand l'édition gourmande en entrées modifie le calcul

La sortie ne représente que la moitié de la facture. Le 2.1 facture 1,50 $ par 1M de tokens d'entrée, soit trois fois les 0,50 $ de Nano Banana 2, de sorte que les charges de travail d'édition avec de nombreuses images de référence coûtent plus cher en entrée.

Voici un exemple détaillé. Chaque image d'entrée coûte 1 120 tokens, selon la page du modèle Vertex AI de Google.

Scénario : un pipeline de photos de produits qui envoie 14 images de référence plus une invite de 500 tokens et reçoit en retour une image 1K.

Même avec le maximum de 14 images, le 2.1 reste plus avantageux, mais l'écart se réduit de 50 % à environ 23 %.

Où se situe le point de bascule ? Chaque token d'entrée coûte 0,000001 $ de plus sur le 2.1, et l'économie de sortie par image est de 0,0334 $ en 1K, 0,0506 $ en 2K et 0,0754 $ en 4K. Ainsi, le 2.1 ne coûte plus cher que lorsqu'une requête contient environ 33 400 tokens d'entrée en 1K, 50 600 en 2K ou 75 400 en 4K. Quatorze images de référence seules n'atteignent pas ce seuil.

Deux choses peuvent vous rapprocher :

1. Longues sessions d'édition multi-tours. Si vous enchaînez des modifications avec previous_interaction_id, surveillez le nombre de tokens d'entrée dans les données d'utilisation de chaque réponse, car les tours précédents peuvent ajouter au contexte pour lequel vous payez. Une session de dix tours avec des références complètes pourrait dépasser le seuil de 1K.
2. Tokens de pensée et de texte. Le 2.1 les facture à 7,50 $ par 1M, contre 3 $ sur Nano Banana 2. La réflexion ne peut pas être désactivée, donc une invite qui déclenche un raisonnement intensif réduit encore l'écart.

Si vous effectuez des modifications 1K avec de longs historiques, mesurez les deux modèles sur le trafic réel avant de basculer.

Où Nano Banana 2 Lite s'insère

Lite est l'option économique. Google l'appelle « le modèle d'image Gemini le plus rapide et le moins cher » et le propose à 0,25 $ par 1M de tokens d'entrée avec le même prix de 0,0336 $ par image 1K que le 2.1.

Lite ne produit que du 1K, ne prend pas en charge la contextualisation Google Search, et Google affirme qu'il n'est « pas optimisé » pour plusieurs entrées de référence ou l'édition multi-tours.

Pour le texte-à-image 1K simple en volume, Lite et 2.1 coûtent le même prix par image et l'entrée de Lite représente un sixième de celle du 2.1. Une fois que vous avez besoin de 2K, 4K, de contextualisation ou d'édition itérative, passez au 2.1.

Google recommande également Lite comme chemin de migration pour le Nano Banana original (gemini-2.5-flash-image), qui est désormais un modèle hérité. Notre comparaison Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 couvre ce saut précédent.

Quand Nano Banana Pro a encore du sens

Google décrit Pro comme « le choix premium pour les tâches visuelles les plus complexes » et affirme qu'il est optimisé pour la production d'actifs professionnels, avec le plus haut niveau de connaissance du monde, une localisation avancée, une cohérence de marque précise et un contrôle créatif de précision. Son guide de prompting recommande également Pro pour les actifs professionnels riches en texte.

Ce sont des déclarations de positionnement, pas des résultats mesurés. En l'absence de comparaison Pro vs 2.1 publiée, traitez cela comme une question de budget que vous validez vous-même :

• Choisissez Pro si vos flux de travail Pro répondent déjà aux exigences, ou si vous dépendez de sa limite de cohérence de cinq personnages.
• Testez d'abord le 2.1 si vous utilisez Pro pour un travail en volume. En 4K, le 2.1 coûte environ un tiers du prix de Pro (0,0756 $ contre 0,24 $). En 1K, c'est environ un quart.
• Pro ne peut pas faire de contextualisation par Recherche d'images ni d'entrée vidéo.

Pour le format complet de requête Pro, consultez notre guide API Nano Banana Pro.

Notes de migration

Passer de Nano Banana 2 à 2.1 est un changement d'une seule ligne dans la chaîne model. L'endpoint, le response_format et l'outil google_search restent les mêmes :

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": "A studio product photo of a ceramic mug on a walnut desk"}],
    "response_format": {"type": "image", "mime_type": "image/png", "aspect_ratio": "16:9", "image_size": "2K"}
  }'

Vérifiez ceci avant de basculer le trafic de production :

• Taille de l'image. Si un appel envoie "image_size": "512px" ou 0.5K, maintenez-le sur gemini-3.1-flash-image. Le 2.1 ne prend pas en charge cette taille.
• K majuscule. "2K" fonctionne. "2k" est rejeté sur tous les modèles.
• Recherche d'images. Ajoutez "search_types": ["web_search", "image_search"] à l'outil google_search, et affichez les suggestions de recherche renvoyées comme Google l'exige.
• Budgets. Votre poste de dépense pour les entrées triplera environ pour le même trafic. Votre poste de dépense pour les images diminuera de moitié.
• Niveau gratuit. Aucun de ces modèles n'a de niveau API Gemini gratuit ; voir comment utiliser Nano Banana 2.1 gratuitement.

Pour une présentation complète du code, y compris l'édition multi-tours et la contextualisation, consultez le guide API Nano Banana 2.1, et l'aperçu de Nano Banana 2.1 pour les changements.

Comment faire de l'A/B testing sur les trois modèles dans Apidog

Sans benchmarks publiés, la comparaison qui compte est celle effectuée sur vos propres requêtes. Apidog l'exécute sans harnais de test :

1. Enregistrez une requête. Créez POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions, stockez votre clé en tant que variable d'environnement, et définissez l'en-tête x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}. Collez le corps JSON ci-dessus, y compris toute image de référence sous forme de parties {"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>"}.
2. Dupliquez-la deux fois. Ne modifiez que le champ model : gemini-nano-banana-2.1, gemini-3.1-flash-image et gemini-3-pro-image. Gardez l'invite, les références, le rapport d'aspect et la image_size identiques, afin que le modèle soit la seule variable.
3. Envoyez et comparez. Apidog affiche le statut, la latence et la taille de chaque réponse. Décodez chaque image base64 et examinez-les côte à côte.
4. Transformez-le en contrôle de régression. Affirmez un statut 200 et une image non vide, regroupez les requêtes dans un scénario de test, et réexécutez-le lorsque Google met à jour un modèle.

Exécutez 10 à 20 requêtes réelles, pas une seule, puis multipliez le prix par image de chaque modèle par votre volume mensuel. Téléchargez Apidog gratuitement pour suivre le guide.

FAQ

• Nano Banana 2.1 est-il meilleur que Nano Banana 2 ? Google affirme que le 2.1 « surpasse nos modèles précédents sur tous les plans », citant la conception visuelle, l'édition basée sur des masques, la cohérence du sujet et des images plus naturelles. Il n'a pas publié de benchmarks, alors vérifiez sur vos propres requêtes.
• Nano Banana 2.1 est-il moins cher que Nano Banana 2 ? Par image, oui : la moitié du prix en 1K, 2K et 4K. Par token d'entrée, non : 1,50 $ contre 0,50 $ par 1M. Pour la plupart des charges de travail, l'économie sur la sortie l'emporte.
• Dois-je remplacer Nano Banana Pro par 2.1 ? Testez d'abord. Le 2.1 coûte environ un quart du prix de Pro en 1K, mais Google positionne toujours Pro comme son modèle premium.
• Puis-je utiliser Nano Banana 2.1 gratuitement ? Pas sur l'API Gemini. La page de tarification n'indique aucun niveau gratuit pour les modèles Nano Banana, mais vous pouvez tester le 2.1 dans Google AI Studio.
• Combien d'images de référence puis-je envoyer ? Jusqu'à 14 sur les trois modèles. Le 2.1 et Nano Banana 2 maintiennent la cohérence de 10 objets et 4 personnages. Pro gère jusqu'à 6 objets et 5 personnages.

Verdict

Nano Banana 2.1 est le choix par défaut judicieux pour les nouveaux travaux d'images Gemini : moitié moins cher par image que Nano Banana 2, avec les mêmes limites de contextualisation, d'entrée vidéo et d'images de référence. Restez sur Nano Banana 2 uniquement pour la sortie 512px ou l'édition avec de longs historiques que vous avez mesurés. Utilisez Lite pour les images 1K simples en volume. Conservez Pro là où son positionnement premium correspond à vos besoins, et prouvez-le par un test comparatif avant de payer quatre fois plus cher.