Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro: Mana yang Sebaiknya Anda Pilih?

Google kini menjual empat model gambar Nano Banana di Gemini API. Yang terbaru, Nano Banana 2.1, diluncurkan pada 6 Oktober 2026 dengan harga per gambar separuh dari model yang digantikannya. Hal ini mengubah pengaturan bawaan bagi sebagian besar tim, namun tidak untuk setiap beban kerja.

Panduan ini membandingkan Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, dan Nano Banana Pro secara berdampingan, dengan Nano Banana 2 Lite sebagai pilihan hemat. Setiap harga dan batasan di bawah ini berasal dari dokumen pembuatan gambar Google dan halaman harga per 7 Oktober 2026.

Putusan singkat

• Standar ke Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) untuk proyek baru. Google sendiri menyatakan bahwa ini direkomendasikan untuk semua proyek baru, dan outputnya berharga separuh dari Nano Banana 2 pada resolusi 1K, 2K, dan 4K.
• Pertahankan Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) jika Anda membutuhkan output 0.5K (512px). 2.1 tidak menawarkan ukuran tersebut.
• Gunakan Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) untuk gambar 1K bervolume tinggi tanpa grounding dan sedikit input referensi. Harga per gambar sama dengan 2.1 pada 1K, input lebih murah.
• Pilih Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) saat Anda membutuhkan apa yang Google posisikan sebagai tingkat premiumnya untuk produksi aset profesional, dan Anda dapat membayar sekitar empat kali lipat per gambar 1K.

Satu peringatan: Google belum mempublikasikan tolok ukur untuk 2.1. Pengumuman peluncurannya mengatakan 2.1 "mengungguli model-model kami sebelumnya secara keseluruhan," tanpa angka perbandingan. Tidak ada di sini yang mengklaim satu model terlihat lebih baik dari yang lain; uji sendiri dengan prompt Anda, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Spesifikasi berdampingan

Apa yang diringkas tabel:

• Matematika token. Gambar 1K adalah 1.120 token output, 2K adalah 1.680, dan 4K adalah 2.520, untuk 2.1 dan Nano Banana 2. Token yang sama, setengah harga, setengah biaya.
• Batch. 2.1 juga mencantumkan harga batch pada 2K ($0.0252) dan 4K ($0.0378).
• Berpikir. Model gambar Gemini 3 berpikir secara default, dan Anda tidak dapat menonaktifkannya di API. Hingga dua "gambar pikiran" sementara dibuat dan tidak dikenakan biaya. Output teks dan pikiran pada 2.1 berharga $7.50 per 1 Juta token, berbanding $3 pada Nano Banana 2.
• Biaya grounding. 5.000 permintaan penelusuran gratis per bulan dibagi di seluruh model Gemini 3.x, kemudian $14 per 1.000.

Biaya per 1.000 gambar

Hanya biaya output, API standar (non-batch), tingkat berbayar:

Dengan Batch API, 2.1 turun menjadi $16.80, $25.20, dan $37.80 per 1.000 pada resolusi 1K, 2K, dan 4K.

Dua angka menonjol. Gambar 4K pada 2.1 ($0.0756) berharga lebih murah daripada gambar 1K pada Pro ($0.134). Dan 2.1 pada 1K ($0.0336) mengalahkan tingkat 512px Nano Banana 2 ($0.045), jadi pertahankan 0.5K hanya jika Anda membutuhkan ukuran persis itu.

Ketika pengeditan berat input mengubah perhitungan

Output hanya separuh biaya. 2.1 mengenakan biaya $1.50 per 1 Juta token input, tiga kali lipat dari $0.50 pada Nano Banana 2, sehingga beban kerja pengeditan dengan banyak gambar referensi membayar lebih pada input.

Berikut adalah contoh yang dikerjakan. Setiap gambar input berharga 1.120 token, menurut halaman model Vertex AI Google.

Skenario: pipeline foto produk yang mengirimkan 14 gambar referensi ditambah prompt 500 token dan mendapatkan satu gambar 1K kembali.

Bahkan pada maksimum 14 gambar, 2.1 masih menang, tetapi selisihnya menyusut dari 50% menjadi sekitar 23%.

Di mana titik baliknya? Setiap token input berharga $0.000001 lebih pada 2.1, dan penghematan output per gambar adalah $0.0334 pada 1K, $0.0506 pada 2K, atau $0.0754 pada 4K. Jadi 2.1 hanya berharga lebih banyak jika sebuah permintaan membawa sekitar 33.400 token input pada 1K, 50.600 pada 2K, atau 75.400 pada 4K. Empat belas gambar referensi saja tidak mencapainya.

Dua hal yang dapat mendekatkan Anda:

1. Sesi pengeditan multi-giliran yang panjang. Jika Anda merangkai pengeditan dengan previous_interaction_id, perhatikan jumlah token input dalam data penggunaan setiap respons, karena giliran sebelumnya dapat menambah konteks yang Anda bayar. Sesi sepuluh giliran dengan referensi lengkap dapat melewati ambang 1K.
2. Token pikiran dan teks. 2.1 menagihnya seharga $7.50 per 1 Juta, berbanding $3 pada Nano Banana 2. Berpikir tidak dapat dimatikan, jadi prompt yang memicu penalaran berat semakin mempersempit selisihnya.

Jika Anda menjalankan pengeditan 1K dengan riwayat panjang, ukur kedua model pada lalu lintas nyata sebelum beralih.

Di mana Nano Banana 2 Lite cocok

Lite adalah pilihan hemat. Google menyebutnya "model gambar Gemini tercepat dan termurah" dan mencantumkannya seharga $0.25 per 1 Juta token input dengan harga $0.0336 per gambar 1K yang sama dengan 2.1.

Lite hanya menghasilkan output 1K, tidak mendukung grounding Google Search, dan Google mengatakan "tidak dioptimalkan" untuk beberapa input referensi atau pengeditan multi-giliran.

Untuk teks-ke-gambar 1K biasa dalam volume besar, Lite dan 2.1 berharga sama per gambar dan input Lite adalah seperenam dari 2.1. Setelah Anda membutuhkan 2K, 4K, grounding, atau pengeditan iteratif, beralihlah ke 2.1.

Google juga merekomendasikan Lite sebagai jalur migrasi untuk Nano Banana asli (gemini-2.5-flash-image), yang kini merupakan warisan. Perbandingan Nano Banana 1 vs Nano Banana 2 kami mencakup lompatan sebelumnya itu.

Di mana Nano Banana Pro masih masuk akal

Google menggambarkan Pro sebagai "pilihan premium untuk tugas visual paling kompleks" dan mengatakan bahwa ia dioptimalkan untuk produksi aset profesional, dengan tingkat pengetahuan dunia tertinggi, lokalisasi canggih, konsistensi merek yang akurat, dan kontrol kreatif yang presisi. Panduan promptnya juga merekomendasikan Pro untuk aset profesional yang banyak teks.

Itu adalah pernyataan posisi, bukan hasil terukur. Dengan tidak ada perbandingan Pro vs 2.1 yang dipublikasikan, perlakukan ini sebagai pertanyaan anggaran yang Anda validasi sendiri:

• Pilih Pro jika alur kerja Pro Anda sudah memenuhi standar, atau Anda bergantung pada batas konsistensi lima karakter.
• Uji 2.1 terlebih dahulu jika Anda menggunakan Pro untuk pekerjaan bervolume. Pada 4K, 2.1 sekitar sepertiga harga Pro ($0.0756 vs $0.24). Pada 1K sekitar seperempat.
• Pro tidak bisa melakukan grounding Penelusuran Gambar atau input video.

Untuk format permintaan Pro lengkap, lihat panduan API Nano Banana Pro kami.

Catatan migrasi

Beralih dari Nano Banana 2 ke 2.1 adalah perubahan satu baris pada string model. Endpoint, response_format, dan alat google_search tetap sama:

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"}
  }'

Periksa hal-hal berikut sebelum Anda mengaktifkan lalu lintas produksi:

• Ukuran gambar. Jika ada panggilan yang mengirim "image_size": "512px" atau 0.5K, pertahankan pada gemini-3.1-flash-image. 2.1 tidak mendukung ukuran tersebut.
• K kapital. "2K" berfungsi. "2k" ditolak pada setiap model.
• Penelusuran Gambar. Tambahkan "search_types": ["web_search", "image_search"] ke alat google_search, dan tampilkan saran penelusuran yang dikembalikan sesuai persyaratan Google.
• Anggaran. Item baris input Anda akan kira-kira tiga kali lipat untuk lalu lintas yang sama. Item baris gambar Anda akan berkurang separuh.
• Tingkat gratis. Tidak satu pun dari model ini memiliki tingkat API Gemini gratis; lihat cara menggunakan Nano Banana 2.1 secara gratis.

Untuk panduan kode lengkap, termasuk pengeditan multi-giliran dan grounding, lihat panduan API Nano Banana 2.1, dan gambaran umum Nano Banana 2.1 untuk mengetahui apa saja yang berubah.

Cara A/B menguji tiga model di Apidog

Dengan tidak ada tolok ukur yang dipublikasikan, perbandingan yang penting adalah perbandingan pada prompt Anda sendiri. Apidog menjalankannya tanpa alat uji:

1. Simpan satu permintaan. Buat POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions, simpan kunci Anda sebagai variabel lingkungan, dan atur header x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}. Tempelkan badan JSON di atas, termasuk gambar referensi apa pun sebagai bagian {"type": "image", "mime_type": "image/jpeg", "data": "<BASE64>"}.
2. Gandakan dua kali. Ubah hanya kolom model: gemini-nano-banana-2.1, gemini-3.1-flash-image, dan gemini-3-pro-image. Pertahankan prompt, referensi, rasio aspek, dan image_size yang identik, sehingga model adalah satu-satunya variabel.
3. Kirim dan bandingkan. Apidog menampilkan status, latensi, dan ukuran setiap respons. Dekode setiap gambar base64 dan tinjau secara berdampingan.
4. Jadikan pemeriksaan regresi. Nyatakan status 200 dan gambar tidak kosong, kelompokkan permintaan ke dalam skenario pengujian, dan jalankan kembali saat Google memperbarui model.

Jalankan 10 hingga 20 prompt nyata, bukan satu, lalu kalikan harga per gambar setiap model dengan volume bulanan Anda. Unduh Apidog gratis untuk mengikuti.

FAQ

Apakah Nano Banana 2.1 lebih baik dari Nano Banana 2? Google mengatakan 2.1 "mengungguli model-model kami sebelumnya secara keseluruhan," mengutip desain visual, pengeditan berbasis masker, konsistensi subjek, dan gambar yang terlihat lebih alami. Google belum mempublikasikan tolok ukur, jadi verifikasi dengan prompt Anda sendiri.

Apakah Nano Banana 2.1 lebih murah dari Nano Banana 2? Per gambar, ya: separuh harga pada 1K, 2K, dan 4K. Per token input, tidak: $1.50 vs $0.50 per 1 Juta. Untuk sebagian besar beban kerja, penghematan output lebih unggul.

Haruskah saya mengganti Nano Banana Pro dengan 2.1? Uji dulu. 2.1 berharga sekitar seperempat dari Pro pada 1K, tetapi Google masih memposisikan Pro sebagai model premiumnya.

Bisakah saya menggunakan Nano Banana 2.1 secara gratis? Tidak di Gemini API. Halaman harga tidak mencantumkan tingkat gratis untuk model Nano Banana apa pun, tetapi Anda dapat menguji 2.1 di Google AI Studio.

Berapa banyak gambar referensi yang bisa saya kirim? Hingga 14 pada ketiga model. 2.1 dan Nano Banana 2 mempertahankan hingga 10 objek dan 4 karakter secara konsisten. Pro menangani hingga 6 objek dan 5 karakter.

Kesimpulan

Nano Banana 2.1 adalah standar yang masuk akal untuk pekerjaan gambar Gemini baru: separuh biaya per gambar dari Nano Banana 2 dengan grounding, input video, dan batasan gambar referensi yang sama. Tetap gunakan Nano Banana 2 hanya untuk output 512px atau pengeditan riwayat panjang yang telah Anda ukur. Gunakan Lite untuk gambar 1K biasa dalam volume besar. Pertahankan Pro di mana posisi premiumnya sesuai dengan kebutuhan Anda, dan buktikan dengan uji berdampingan sebelum membayar empat kali lipat.