Google, Nano Banana 2.1'i 6 Ekim 2026'da sessiz sedasız piyasaya sürdü. Herhangi bir lansman blog yazısı veya karşılaştırma tablosu yoktu. Model, 5 Ekim'de Google Flow'un model seçicisinde göründü, kayboldu ve ertesi gün @GoogleAIStudio'dan gelen kısa bir gönderiyle geri döndü ve "önceki modellerimizi her alanda geride bırakıyor" ifadesi kullanıldı.
Görüntü oluşturma için ödeme yapan herkes için önemli olan kısım fiyatlandırma sayfasında. Nano Banana 2.1, iki modelin paylaştığı her çözünürlükte Nano Banana 2'ye göre görüntülerde yarı fiyatına mal oluyor ve Google'ın belgeleri yükseltmeler arasında "doğru metin oluşturma"yı listeliyor. İşte neyin değiştiği, maliyeti ve lansman gönderisinin atladığı incelikler.
Özetle (TL;DR)
- Nedir: Gemini Nano Banana 2.1, model kimliği
gemini-nano-banana-2.1, Nano Banana 2'ye (Gemini 3.1 Flash Görüntü) bir güncelleme. Google'ın belgeleri bunu, görüntü oluşturma ve düzenleme için "birincil yüksek verimli iş gücü modeli" olarak adlandırıyor. - Google'ın geliştirildiğini söyledikleri: daha iyi görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme, konu tutarlılığı ve daha doğal görünen görüntüler (lansman gönderisi), ayrıca metin oluşturma, çoklu tur karakter tutarlılığı ve arama temelli oluşturma (belgeler).
- Fiyat: 1K görüntü başına 0,0336 $, 2K görüntü başına 0,0504 $ ve 4K görüntü başına 0,0756 $. Bu, her boyutta Nano Banana 2'nin yarısıdır.
- İncelikler: giriş belirteçleri Nano Banana 2'nin 3 katına mal oluyor, 512 piksel katmanı yok, Gemini API'sinde ücretsiz katman yok ve Google 2.1 için herhangi bir karşılaştırma yayınlamadı.
- Nereden deneyebilirsiniz: Google AI Studio, Gemini API (Etkileşim API'si) ve Vertex AI. İlk olarak Google Flow'da da ortaya çıktı.
Nano Banana 2.1 Nedir
Nano Banana, Google'ın Gemini ailesindeki görüntü modelleri için kullandığı isimdir. Orijinal Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) artık eski bir modeldir. Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) hızlı varsayılan model haline gelirken, Nano Banana 2 Lite bütçe dostu alanı doldurdu ve Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) profesyonel varlık çalışmalarını kapsıyor.
Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'ye bir güncelleme olarak yerini alıyor. Google'ın görüntü oluşturma belgeleri, onu "gelişmiş görsel kalite, çoklu tur karakter tutarlılığı, doğru metin oluşturma ve 1K, 2K ve 4K çözünürlüklerde arama temelli oluşturma ile yüksek verimli görüntü oluşturma ve konuşmaya dayalı düzenleme için tasarlanmış" olarak tanımlıyor.
Temel özellikler:
| Özellik | Nano Banana 2.1 |
|---|---|
| Model Kimliği | gemini-nano-banana-2.1 |
| Çıktı Çözünürlükleri | 1K, 2K, 4K |
| Girdiler | Metin, görüntü, video (ses yok) |
| Referans görselleri | 14'e kadar |
| Düşünme | Varsayılan olarak açık, API'de devre dışı bırakılamaz |
| Geçici "düşünce görselleri" | İki adede kadar, ücretlendirilmez |
| Arama Temelli Oluşturma | Google Web Araması ve Google Görsel Araması |
| Filigran | Her çıktıda SynthID |
Google'a Göre Neler Gelişti
Lansman gönderisi daha iyi görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme, konu tutarlılığı ve daha doğal görünen görseller listeliyor. Belgeler ise çoklu tur karakter tutarlılığı, doğru metin oluşturma ve Google Görsel Arama temellendirmesini ekliyor.
Metin oluşturma
Bozuk harfler, yıllardır yapay zeka görüntülerinin belirgin özelliği olmuştur. Belgeler, Nano Banana ailesini "infografikler, menüler, diyagramlar ve pazarlama varlıkları için okunabilir, stilize edilmiş metinler oluşturma yeteneğine sahip" olarak tanımlıyor ve özellikle 2.1 iyileştirmesi olarak doğru metin oluşturmayı listeliyor.
Bu Google'ın iddiası, ölçülmüş bir sonuç değil: 2.1 için yayınlanmış bir metin doğruluğu karşılaştırması yok. Gerçek metinlerle menüler, posterler veya kullanıcı arayüzü maketleri oluşturuyorsanız, üretim trafiğini değiştirmeden önce kendi istemlerinizi test edin.
Maske tabanlı düzenleme
Google buna "anlamsal maskeleme" diyor. Bir maske çizmiyorsunuz. Bunu istemde, "Sağlanan görseli kullanarak, yalnızca [öge]yi [yeni] ile değiştirin. Diğer her şeyi aynen bırakın." şeklinde tanımlıyorsunuz. Model, hangi bölgeye dokunacağını çıkarıyor ve geri kalanını olduğu gibi bırakıyor.
Konu ve karakter tutarlılığı
Bir karakter, ürün veya maskot, bir dizi düzenleme boyunca aynı kalmalıdır. API'de, previous_interaction_id ile düzenlemeleri zincirleyebilir ve 14 adede kadar referans görseli karıştırabilirsiniz.
Arama temelli oluşturma
Nano Banana 2.1 ve 3.1 Flash Image, Google Görsel Arama'nın yanı sıra web aramasında da temel oluşturabilir, bu da son olaylar, hava durumu haritaları veya borsa grafiklerinde yardımcı olur. Bir sınırlama: temellendirme, web aramasından çekilen gerçek dünya insan görsellerini kullanamaz.
Fiyat: Görüntü Başına Nano Banana 2'nin Yarısı
Google'ın fiyatlandırma sayfasından 7 Ekim 2026 tarihli ücretli katman Gemini API fiyatları (standart, toplu olmayan):
| Model | Girdi (1M başına) | Görüntü çıktısı (1M başına) | 0.5K | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | $1.50 | $30 | yok | $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 | yok | $0.0336 | yok | yok |
| Nano Banana Pro | $2.00 | $120 | yok | $0.134 | $0.134 | $0.24 |
Birkaç şey dikkat çekiyor:
- Görüntü başına yarı fiyat. Görüntü çıktı belirteçleri milyon başına 60 dolardan 30 dolara düştü ve görüntü başına belirteç sayısı her iki model için de aynı (1K'da 1.120, 2K'da 1.680, 4K'da 2.520). Yani, 1K'da 1.000 görüntü 2.1'de 33,60 dolara mal olurken, Nano Banana 2'de 67 dolara mal oluyor.
- Lite fiyatı, tam özellik seti. 1K'da, 2.1 Nano Banana 2 Lite ile aynı fiyata mal oluyor, ancak Lite yalnızca 1K sunuyor. 2.1 size ayrıca 2K ve 4K da veriyor.
- 1K'da Pro'nun yaklaşık dörtte biri. 0,0336 $ karşılığında 0,134 $.
- Toplu işlem tekrar yarıya indiriyor. 2.1 için toplu fiyatlandırma 1K'da 0,0168 $, 2K'da 0,0252 $ ve 4K'da 0,0378 $ şeklindedir.
Arama temelli oluşturma ayrı olarak faturalandırılır: Gemini 3.x modelleri arasında paylaşılan aylık 5.000 ücretsiz arama isteği, ardından her 1.000 istek için 14 $. Nano Banana 2'nin tüm detayları için Nano Banana 2 fiyatlandırma rehberimize bakın.
İncelikler
Girdi maliyeti 3 kat daha fazla
Girdi belirteçleri milyon başına 0,50 dolardan 1,50 dolara, metin ve düşünme çıktısı ise milyon başına 3 dolardan 7,50 dolara yükseldi. Metinden görüntüye istemleri bunu zar zor fark ediyor. Ancak birden fazla referans görüntü taşıyan düzenleme istekleri fark eder.
Google'ın fiyatlarını kullanarak hızlı bir hesaplama: sadece girdi açısından, 2.1 milyon belirteç başına Nano Banana 2'den 1 dolar daha pahalı. 1K'da görüntü başına yaklaşık 0,033 dolar tasarruf sağlıyor. Bu nedenle, tek bir istek kabaca 33.000 girdi belirteci taşıyıncaya kadar 2.1 daha ucuz kalır. 4K'da, görüntü başına tasarruf daha büyüktür (yaklaşık 0,075 $), ve başa baş noktası yaklaşık 75.000 girdi belirtecine kayar. Faturalandırılan düşünme metni bu marjı daraltır, bu yüzden kendi usage (kullanım) sayılarınızı kontrol edin.
512 piksel katmanı yok
Nano Banana 2, 0.5K (512 piksel) boyutunu 0,045 dolara sunuyor. Belgeler bu boyutun "Gemini Nano Banana 2.1'de desteklenmediğini" belirtiyor. Küçük resimler için, 2.1'in 1K fiyatı (0,0336 $) hala Nano Banana 2'nin 512 piksel fiyatını geride bırakıyor, ancak daha büyük dosyalar elde ediyorsunuz.
API'de ücretsiz katman yok
Google'ın fiyatlandırma sayfası, Gemini API'sinin ücretsiz katmanını 2.1 için "Kullanılamıyor" olarak listeliyor, tıpkı Nano Banana 2, Lite ve Pro için olduğu gibi. Model kartı Google AI Studio oyun alanına bağlantı veriyor, ancak Google ücretsiz bir hesabın orada ne kadar oluşturabileceğini belirtmiyor. API'yi çağıran kodun ücretli bir anahtara ihtiyacı var. Nano Banana 2.1'i ücretsiz nasıl kullanacağımızı bu bölümde ele alıyoruz.
Henüz karşılaştırma testi yok
"Önceki modellerimizi her alanda geride bırakıyor" ifadesi yayınlanmış herhangi bir sayı veya resmi bir blog yazısı ile birlikte gelmiyor. Kalite yükseltmesini olası ancak kanıtlanmamış olarak kabul edin.
Sessiz bir piyasaya sürüm
Model, API duyurusundan önce Google Flow'da ortaya çıktı. Üçüncü taraf raporları, Flow'da (abonelik kredileri kullanarak) olduğunu ve Gemini uygulamalarında ortaya çıkmaya başladığını belirtiyor, ancak Google Gemini uygulamasının piyasaya sürülmesini henüz doğrulamadı.
Kimler Geçmeli
Şimdi geçmelisiniz, eğer:
- Metinden görüntüye oluşturma için Nano Banana 2'yi 1K, 2K veya 4K'da kullanıyorsanız. Google'ın bir yükseltme olarak adlandırdığı bir model için görüntü başına maliyeti yarıya indirdiniz.
- Nano Banana 2 Lite kullanıyor ancak aynı 1K fiyatına 2K veya 4K çıktı istiyorsanız.
- Görselleriniz gerçek metin içeriyorsa: ürün etiketleri, menüler, slayt grafikleri. Google'ın en büyük kazancı iddia ettiği yer burası olduğu için test edin.
Beklemelisiniz, eğer:
- İş akışınız 512 piksel çıktıya bağlıysa.
- İstekleriniz girdi ağırlıklıysa, çağrı başına çok sayıda referans görseli içeriyorsa. Kendi belirteç sayılarınız üzerinden başa baş noktasını hesaplayın.
- Nihai pazarlama materyalleri için Pro düzeyinde kaliteye ihtiyacınız varsa. Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 ve Pro karşılaştırmamız farklılıkları takip ediyor.
API Üzerinden Nano Banana 2.1'i Deneyin
Nano Banana 2.1, Gemini Etkileşimler API'sinde çalışır. Minimal bir istek şöyle görünür:
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 ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel, bold hand-lettered sign that reads OPEN"}
]
}'
Görüntü base64 veri olarak geri döner. Python'da:
from google import genai
import base64
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-nano-banana-2.1",
input="A ripe banana wearing tiny sunglasses on a beach towel",
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))
type'ı image olarak ayarlamak yalnızca görüntüleri döndürür ve metni çıkarır. Devam eden bir düzenleme için, yeni input ve previous_interaction_id=interaction.id ile create'ı tekrar çağırın. Aramaya dayandırmak için tools=[{"type": "google_search"}] ekleyin.
Modelleri bir betik yazmadan karşılaştırmak isterseniz, Apidog bu tür yan yana testler için iyi çalışır:
- İsteği kaydedin. Etkileşimler uç noktasına bir
POSTisteği oluşturun ve anahtarınızı bir ortam değişkeni olarak saklayın, böylece başlıkx-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}şeklinde okunur. - Model başına klonlayın. İsteği çoğaltın ve yalnızca
model'igemini-3.1-flash-imageolarak değiştirin. Her ikisini de aynı istemle gönderin ve yanıtları, gecikmeyi ve belirteç kullanımını karşılaştırın. - Onaylar ekleyin. Bir
200durumu olup olmadığını ve yanıtın bir görüntü çıktı bloğu içerip içermediğini kontrol edin. Bir test senaryosu olarak kaydedildiğinde, bu çift Google modeli her güncellediğinde tekrar çalıştırabileceğiniz bir regresyon kontrolü haline gelir.
Görüntü düzenleme, çoklu tur zincirleri ve maliyet takibi ile adım adım sürüm, Nano Banana 2.1 API rehberimizde bulunmaktadır. Hala bir anahtara ihtiyacınız varsa, önce bir Gemini API anahtarı alın.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Nano Banana 2.1 model kimliği nedir? gemini-nano-banana-2.1. Resmi adı Gemini Nano Banana 2.1'dir.
Nano Banana 2.1, Nano Banana 2'den daha mı ucuz? Görüntü başına evet: 1K, 2K ve 4K'da yarı fiyatına. Girdi belirteçleri üç kat daha fazla maliyetli olduğundan, çok fazla girdi içeren düzenleme istekleri farkı daraltabilir veya ortadan kaldırabilir.
Nano Banana 2.1 metni doğru işliyor mu? Google, "doğru metin oluşturma" sunduğunu belirtiyor. Google henüz bunu destekleyecek karşılaştırmalar yayınlamadı, bu nedenle kendi metin ağırlıklı istemlerinizde test edin.
Nano Banana 2.1 ücretsiz mi? Gemini API'sinde değil: ücretsiz katman mevcut değil olarak listeleniyor. Google bunu AI Studio oyun alanına bağlıyor, ancak orada 2.1 için ücretsiz bir sınır yayınlamadı.
Sonuç
Nano Banana 2.1, görüntü geliştiriciler için basit bir fiyat indirimi sunuyor: Nano Banana 2 ile aynı görüntü başına belirteç sayıları, belirteç başına çıktı fiyatının yarısı ve Nano Banana 2 Lite'ın 1K fiyatına 2K ve 4K çıktı. Google, metin oluşturma, düzenleme ve tutarlılığın hepsinin geliştirildiğini söylüyor, ancak karşılaştırmalar yayınlanana kadar bunlar Google'ın iddialarıdır. Çok sayıda referans görsel gönderiyorsanız 3 kat girdi fiyatına dikkat edin ve eksik 512 piksel katmanını göz önünde bulundurarak plan yapın. Ardından Apidog'da her iki modele karşı kendi istemlerinizi çalıştırın, sonuçları ölçün ve önde gelen trafiği değiştirin.