Hızlı cevap: MiniMax H3-Image ile Nano Banana 2.1 karşılaştırması, kontrol ile kolaylık arasında seçim yapmakla ilgili. Açık ağırlıklar, 16 referans görse kadar destek ve 4K görüntü başına daha düşük liste fiyatı ($0,06879 vs $0,113) istiyorsanız MiniMax H3-Image'i seçin. Sohbet tabanlı çok turlu düzenleme, Google Search grounding ve okumaya gerek olmayan lisans koşulları olan yönetilen bir API istiyorsanız Nano Banana 2.1'i seçin.
Bir bakışta MiniMax H3-Image vs Nano Banana 2.1
MiniMax H3-Image, yaklaşık 16 megapiksel çıktı üreten ve 16 referans görse kadar kabul eden açık ağırlıklı bir metinden görüntüye ve düzenleme modelidir. Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Gemini API'de yer alan Google'ın kapalı görüntü modelidir; 1K, 2K ve 4K çıktı ile 14 referans görse kadar destekleyen sohbet tabanlı düzenleme için tasarlanmıştır.
| MiniMax H3-Image | Nano Banana 2.1 | |
|---|---|---|
| Yayın tarihi | 10 Kasım 2026 | 6 Ekim 2026 |
| Ağırlıklar | Açık, topluluk lisansı altında | Kapalı, yalnızca API |
| Maksimum çıktı | Yaklaşık 16 MP (1:1'de 4096 x 4096, 21:9'da 6272 x 2688) | 4K (1:1'de 4096 x 4096, 16:9'da 5504 x 3072) |
| Referans görüntüler | Düzenleme başına 16 adede kadar | 14 adede kadar (10 nesne, 4 karakter) |
| Hız iddiası | "10 saniyede 4K görüntü üretimi" | "Flash düzeyinde hız," sayı paylaşılmadı |
| 4K fiyatı (liste) | 1:1 metinden görüntüye sonuç başına $0,06879 | Görüntü başına $0,113 |
| Ücretsiz API katmanı | Listelenmemiş | "Mevcut değil" |
| Filigran | API referansında belirtilmemiş | Her görüntüde SynthID |
Kaynaklar, 11 Kasım 2026'da kontrol edildi: MiniMax fiyatlandırması, H3-Image model kartı, Gemini API fiyatlandırması ve Google'ın görüntü üretim kılavuzu.
Çözünürlük ve çıktı boyutu
Her iki model de kare görüntülerde yaklaşık 16 megapikselle üst sınıra ulaşır, dolayısıyla "4K" onları ayırmaz. Ayıran şey, boyutu nasıl istediğinizdir:
- MiniMax H3-Image, 655.360 ile 20.000.000 piksel arasında ve 1:3 ile 3:1 arası en-boy oranında,
2720x1536gibi serbest biçimli birsizedeğeri alır. Alternatif olarakaspect_ratiovearea(1K,2Kveya4K) değerlerini ayarlayıp seçimi API'ye bırakabilirsiniz. Model kartı, sonuçların 16 MP civarında en iyi olduğunu belirtir. - Nano Banana 2.1, üç
image_sizekatmanından birini ve sabit bir tablodan bir oranı alır. Bu tablo, 4K'da 12288 x 1536 çıktısı veren 8:1 gibi aşırı banner oranlarını da içerir.
Tam bir piksel boyutuna mı ihtiyacınız var? H3-Image kırpma derdini ortadan kaldırır. Çok geniş şeritlere mi ihtiyacınız var? Nano Banana 2.1, H3-Image'ın 3:1 özel boyut sınırının ötesine geçer.
Hız: her şirketin iddiası
MiniMax, H3-Image'ın sınıflandırıcıdan bağımsız rehberlik olmadan 6 örnekleme adımına damıtma sayesinde yaklaşık 10 saniyede 4K bir görüntü ürettiğini söylüyor. Donanımı belirtmediği için bunu bir iddia olarak değerlendirin.
Google, Nano Banana 2.1 için saniye cinsinden bir rakam vermiyor. "Flash düzeyinde hız" tanımlıyor ve minimal, medium (varsayılan) ve high düşünme seviyeleriyle kaliteden gecikmeye doğru takas yapmanıza izin veriyor. Model ayrıca önce iki ara "düşünce" görüntüsü çizebilir.
Hiçbiri bir benchmark değil. Gecikme kararınızı belirleyecekse, aşağıdaki testle ölçün.
Düzenleme ve referans görüntüler
MiniMax H3-Image, ayrı bir uç nokta olan POST /v1/images/edits üzerinden düzenleme yapar. 1 ile 16 arası referans görüntüyü genel URL'ler, yüklenmiş dosya kimlikleri veya data URI'leri (istek başına 64 MiB'a kadar) olarak gönderir ve bunlara istemde <Picture 1>, <Picture 2> vb. şekilde atıfta bulunursunuz. MiniMax'ın kılavuzu, desteklemediği şeyleri listeler: maskeli düzenlemeler, şeffaf arka planlar ve önizleme görüntüleri.
Nano Banana 2.1 ise konuşmanın içinde düzenleme yapar. Maske yüklemek yerine bölgeyi kelimelerle tanımlarsınız ("sadece kanapeyi değiştir") ve her takip mesajı önceki turun üzerine inşa eder; böylece bir ürün veya karakter tutarlı kalır. Referanslar 14 ile sınırlıdır: 10 nesne ve 4 karakter.
Yani pratik kural şu:
- Çok sayıda girdi, tek kompozit (15 mobilya fotoğrafından oluşturulmuş bir oda, bir karakter sayfası): H3-Image'ın 16 görüntü sınırı uyar.
- Tek görüntüde yinelemeli ince ayarlar (etiket değiştirme, infografiği çevirme, renk ayarlama): Nano Banana 2.1'ın çok turlu düzenlemesi uyar.
- Güncel bilgilere bağlı görüntüler (bugünün hava durumu grafiği, yakın bir olay): yalnızca Nano Banana 2.1 görsel bağlam olarak görsel arama dahil Google Search grounding sunar.
Çok turlu ve grounding çağrılarını Nano Banana 2.1 API kılavuzumuz adım adım anlatır; düzenleme uç noktasını da MiniMax H3-Image API kılavuzu kapsar.
Açık ağırlıklar vs kapalı API
MiniMax H3-Image, ağırlıklarını Hugging Face'te MiniMax-H3-Image Community License altında dağıtır. Kendi sunucunuzda barındırabilirsiniz; Nano Banana 2.1 böyle bir seçenek sunmaz. Lisans gerçek sınırlamalar koyar:
- Varsayılan hibe kapsamından Avrupa Birliği, Birleşik Krallık, Kore Cumhuriyeti ve Amerika Birleşik Devletleri hariç tutulur.
- Yıllıklandırılmış geliri 1 milyon doların üzerindeki şirketlerin ya da modeli barındırılan bir hizmet olarak sunan herkesin MiniMax'tan yazılı yetki alması gerekir.
- Ticari ürünler arayüzde "MiniMax-H3-Image" ifadesini göstermeli ve çıktıları başka modelleri eğitmek için kullanamazsınız.
Kendi sunucunuzda barındırmak da ağır bir iştir: MiniMax H3-Image nedir açıklamasının ayrıntıladığı gibi 33,1 milyar parametreli bir transformer ve yaklaşık 137 GB ağırlık.
Nano Banana 2.1'i anlamak daha basittir: ücretli bir Gemini API anahtarı, Google'ın koşulları ve her görüntüde bir SynthID filigranı.
Görüntü başına fiyat
Her ikisi de tokena göre faturalandırır, ancak her biri görüntü başına eşdeğerleri yayımlar. Liste fiyatları, standart katman, 11 Kasım 2026'da kontrol edildi:
| Çıktı | MiniMax H3-Image | MiniMax H3-Image-Highspeed | Nano Banana 2.1 |
|---|---|---|---|
| 1K (1024 x 1024) | $0,02179 | $0,03529 | $0,0336 |
| 2K (2048 x 2048) | $0,02333 | $0,03622 | $0,0504 |
| 4K (4096 x 4096) | $0,06879 | $0,13001 | $0,113 |
Birkaç ayrıntı hesabı değiştirir:
- Lansman indirimi. MiniMax, teslim edilen görüntü en az 16.600.000 piksel olduğunda 17 Kasım 2026, 16:00 UTC'ye kadar her iki H3 modelinde toplam istek maliyetinden %50 indirim yapar. Bu, standart bir 4K sonucu lansman haftasında $0,03439'a getirir. Daha küçük görüntüler uygun değildir.
- Batch. Google, Nano Banana 2.1 görüntü çıktısını Batch API üzerinden milyon token başına $15 olarak fiyatlandırır; standart $30'un yarısı.
- Ekstralar. Nano Banana 2.1 ayrıca metin ve düşünme çıktısını milyon token başına $7,50'den faturalandırır. MiniMax, varsayılan istem geliştirmesini girdi metin tokenları olarak sayar;
disable_prompt_enhanced: truebunu kapatır. - Yeniden denemeler. MiniMax'ın uç noktası idempotent değildir: zaman aşımı sonrası bir yeniden deneme, görüntüyü tekrar üretir ve tekrar ücretlendirir.
Liste fiyatlarında, H3-Image standardı gösterilen her katmanda daha ucuzdur; 2K'da yaklaşık iki kat fark vardır.
Apidog CLI ile kendi testinizi yapın
Adil test, aynı istemi her iki API'ye göndermek, birkaç kez çalıştırmak ve her çağrı için durum kodunu, görüntü alanını ve yanıt süresini kaydetmektir. İki SDK'yı elle kodlamak yerine kodlama ajanınızın bunu Apidog CLI ile oluşturmasına izin verin.
CLI'yı bir kez kurun:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_APIDOG_TOKEN>
apidog skill install
Skill, CLI'nın komutlarını Claude Code, Codex, Cursor veya başka bir ajana öğretir. Sonra ona tek bir istem verin:
In Apidog project <projectId>, set up a head-to-head image test.
1. Environment "minimax", base URL https://api.minimax.io. Endpoint
POST /v1/images/generations with Bearer {{MINIMAX_API_KEY}}.
Body: model MiniMax-H3-Image, size 1024x1024, n 1,
disable_prompt_enhanced true, response_format url.
2. Environment "gemini", base URL https://generativelanguage.googleapis.com.
Endpoint POST /v1beta/interactions with header x-goog-api-key {{GEMINI_API_KEY}}.
Body: model gemini-nano-banana-2.1, response_format type image,
aspect_ratio 1:1, image_size 1K.
3. Use the same prompt in both: "A ceramic coffee mug on a walnut desk,
morning window light, the word APIDOG printed on the mug."
4. One test case per endpoint. MiniMax asserts status 200, data[0].url exists
and data[0].error is absent. Gemini asserts status 200 and an image output
block is present (read the Gemini docs for the response path).
5. Run each case 3 times and compare status, assertions and response times.
Ajan bunu kısa bir apidog komut dizisine dönüştürür. Aşağıdaki her bayrak, Apidog CLI 2.2.12'deki apidog <command> --help çıktısından alınmıştır:
apidog environment create minimax --project <projectId> --base-url https://api.minimax.io
apidog environment create gemini --project <projectId> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file ./h3-endpoint.json
apidog endpoint create --project <projectId> --file ./h3-endpoint.json
apidog endpoint create --project <projectId> --file ./nb21-endpoint.json
apidog test-case category --project <projectId>
apidog test-case create --project <projectId> --file ./h3-case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file ./nb21-case.json
apidog run --test-case <h3CaseId> --project <projectId> -e <minimaxEnvId> \
--env-var "MINIMAX_API_KEY=$MINIMAX_API_KEY" -n 3 -r cli,json
apidog run --test-case <nb21CaseId> --project <projectId> -e <geminiEnvId> \
--env-var "GEMINI_API_KEY=$GEMINI_API_KEY" -n 3 -r cli,json
cli-schema validate, her JSON dosyasını herhangi bir şey yazılmadan önce kontrol eder. -n 3, her durumu üç kez tekrarlar; böylece tek bir yavaş çağrı kararınızı belirlemez. CLI geçti/kaldı özeti yazdırır ve ajanın çalıştırmaları karşılaştırmak için okuduğu bir JSON raporu yazar; bunları Apidog'da görüntülemek için --upload-report ekleyin.
1K'da, altı çağrı liste fiyatlarıyla MiniMax'ta yaklaşık $0,07, Nano Banana 2.1'de ise $0,10 tutar; Gemini tarafındaki düşünme tokenları hariç. Sonra görüntüleri karşılaştırın: bardaktaki kelime, Google'ın 2.1 iyileştirmesi olarak listelediği metin oluşturmayı test eder. Bu testi bu makale için çalıştırmadık; sayıları bulmak size kalmış. Desen hakkında daha fazla bilgi Apidog CLI ajan iş akışı kılavuzundadır; Apidog'un Ücretsiz planı 4 kullanıcıya kadar kapsar.
Hangi görüntü modelini kullanmalısınız?
Şu durumlarda MiniMax H3-Image seçin:
- Kendi sunucunuzda barındırmaya ihtiyacınız varsa ve lisansın bölge ile gelir koşulları size uyuyorsa.
- Düzenlemeleriniz 16 referansa kadar birçok girdiyi birleştiriyorsa.
- Çok sayıda 1K ve 2K görüntü oluşturuyorsanız ve daha düşük liste fiyatı istiyorsanız.
- Sabit katmanlar yerine tam piksel boyutlarına ihtiyacınız varsa.
Şu durumlarda Nano Banana 2.1 seçin:
- Tek bir görüntüyü birkaç tur boyunca rafine ediyorsanız ve tutarlı kalması gerekiyorsa.
- Görüntüleriniz güncel bilgilere bağlıysa ve Google Search grounding'den faydalanıyorsa.
- 8:1 gibi aşırı banner oranlarına ihtiyacınız varsa veya işleri çıktı fiyatının yarısı kadar olan batch modunda çalıştırabiliyorsanız.
Daha fazla seçeneği mi karşılaştırıyorsunuz? GPT Image 2.6 API, Qwen-Image 2.1 ve Nano Banana 2.1 vs 2 vs Pro yazılarına göz atın. Ücretsiz yollar için ücretsiz MiniMax H3-Image ve Nano Banana 2.1'ı ücretsiz kullanma rehberlerine bakın.
SSS
MiniMax H3-Image, Nano Banana 2.1'den daha mı iyi? Baş başa bir benchmark yok. H3-Image açık ağırlıklar, referans sayısı ve liste fiyatında önde; Nano Banana 2.1 ise çok turlu düzenleme ve arama grounding'inde önde.
Hangisi görüntü başına daha ucuz? Liste fiyatlarında MiniMax H3-Image standardı: 1K'da $0,02179 vs $0,0336, 2K'da $0,02333 vs $0,0504 ve 4K'da $0,06879 vs $0,113. MiniMax'ın Highspeed katmanı, 1K ve 4K'da Nano Banana 2.1'den daha pahalıdır.
Nano Banana 2.1'ı yerel olarak çalıştırabilir miyim? Hayır. Google onu yalnızca barındırılan bir model olarak sunar. İndirip kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz model, topluluk lisansı çerçevesinde MiniMax H3-Image'dır.
10 saniyelik hız iddiası doğrulandı mı? Hayır. Bu MiniMax'ın rakamı ve donanım belirtilmemiş. Her iki modeli de kendi isteklerinizle ölçün.
Modellerden biri filigran ekliyor mu? Google, her Nano Banana 2.1 görüntüsüne bir SynthID filigranı ekler. MiniMax'ın API dokümanları filigrandan bahsetmez, ancak lisansı yayımlanan içeriğin makine tarafından üretildiğinin açıklanmasını zorunlu kılar.