Tarification de Nano Banana 2.1 : analyse complète, comparaison des 5 différences clés avec Nano Banana 2 et estimation des économies

Le 6 octobre 2026, Google a lancé Nano Banana 2.1 dans Gemini API (ID du modèle : gemini-nano-banana-2.1), présenté comme une version améliorée de Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). Le changement le plus marquant concerne la tarification de Nano Banana 2.1 : le prix de sortie des images passe directement de 60 $ à 30 $ par million de tokens. Le coût d’une image en 1K passe ainsi de 0,067 $ à 0,0336 $.

Mais si vous vous contentez de retenir que « le prix est divisé par deux », vous risquez de vous tromper dans vos calculs. Le tableau tarifaire officiel comporte aussi plusieurs évolutions en sens inverse : le prix des entrées est multiplié par 3, celui des sorties textuelles et des tokens de réflexion par 2,5, la consommation de tokens des images en 4K augmente de 50 % et le format 0,5K disparaît du tableau des prix.

Dans cet article, nous examinons point par point les différences de prix entre Nano Banana 2.1 et Nano Banana 2, à partir de la page tarifaire officielle de Google. Nous évaluons le coût réel selon la résolution et le type de flux de travail, puis formulons des recommandations pour la migration.

L’essentiel : à la fin de cet article, vous saurez précisément combien votre activité peut économiser en passant à Nano Banana 2.1 et dans quels cas les économies seront plus modestes.

Tarifs de Nano Banana 2.1 : les chiffres clés

Commençons par rassembler les principaux chiffres du tableau tarifaire officiel. Les prix ci-dessous correspondent tous à l’offre payante Standard et sont exprimés en dollars par million de tokens. Aucun des deux modèles ne propose d’offre gratuite dans Gemini API (l’offre Free Tier est indiquée comme indisponible ; Nano Banana 2 peut toutefois être testé gratuitement dans Google AI Studio).

Ce tableau montre que Nano Banana 2.1 déplace une partie des coûts des sorties d’images vers les entrées et le raisonnement. Pour la grande majorité des requêtes du type « une invite pour générer une image », les sorties d’images représentent plus de 95 % du coût total : le coût global est donc effectivement presque divisé par deux. En revanche, pour les flux de travail faisant appel à de nombreuses images de référence, à plusieurs cycles de retouche ou à un long raisonnement, la hausse des coûts d’entrée et de réflexion réduira une partie des économies.

Autre point à noter : Nano Banana 2.1 accepte désormais les vidéos en entrée. Vous pouvez donc utiliser des séquences vidéo comme références pour la génération. Toutefois, les images extraites d’une vidéo consomment souvent beaucoup de tokens. Avec une facturation à 1,50 $ par million de tokens, il vaut mieux évaluer ce coût séparément.

🎯 Conseil pour vos tests : les chiffres du tableau tarifaire ne donnent qu’un coût théorique. Le coût réel dépend de la longueur de vos invites, du nombre d’images de référence et du niveau de réflexion choisi. Nous vous conseillons d’utiliser la plateforme APIYI apiyi.com pour envoyer les mêmes invites réelles aux deux modèles, puis de comparer la consommation de tokens indiquée dans le champ usage avant de prendre votre décision.

Comparaison du prix par image de Nano Banana 2.1 et Nano Banana 2

Ce qui intéresse le plus les développeurs, c’est le prix par image. Les notes de bas de page de la page officielle des tarifs indiquent la consommation de tokens pour chaque résolution. Le coût par image ci-dessous est calculé en multipliant le nombre de tokens par le prix unitaire, pour les offres Standard et Batch.

Pour les résolutions 1K et 2K, la consommation de tokens est exactement la même : diviser le prix unitaire par deux revient donc à diviser le coût par deux, sans aucune condition supplémentaire. Le point à surveiller, c’est la 4K : Nano Banana 2.1 consomme 3,780 tokens pour une image 4K, soit 50 % de plus que les 2,520 tokens de Nano Banana 2. Résultat : le prix par image 4K passe seulement de $0.151 à $0.113, soit une baisse d’environ 25 %.

Attention à un piège fréquent. Certains articles anglophones de sites tiers indiquent un prix de $0.0756 pour les images 4K de Nano Banana 2.1, en se basant sur les 2,520 tokens de l’ancien modèle. Fiez-vous aux notes de bas de page de la page officielle des tarifs : une image 4K consomme 3,780 tokens et coûte environ $0.113. Utilisez ce montant pour établir votre budget.

La disparition de l’offre 0.5K mérite aussi qu’on s’y attarde. L’image 512px de Nano Banana 2 coûte $0.045. Elle est souvent utilisée pour les vignettes, les aperçus de brouillon et le tri par lots. Le tableau des tarifs de Nano Banana 2.1 ne propose que trois résolutions : 1K, 2K et 4K. Heureusement, l’image 1K de la version 2.1 coûte $0.0336, soit moins que l’image 0.5K de la version 2. Avec le même budget, vous obtenez donc une résolution supérieure.

Les 3 coûts cachés de la tarification de Nano Banana 2.1

La division par deux du prix est bien réelle. Mais pour calculer le coût total avec précision, il faut aussi tenir compte des trois coûts cachés ci-dessous.

1. Le prix des tokens d’entrée est multiplié par 3 : il passe de $0.50 à $1.50 par million de tokens. Pour une simple requête de texte vers image, l’invite ne contient généralement que quelques centaines de tokens, l’impact est donc négligeable. Mais dans les scénarios d’image vers image ou de fusion de plusieurs images, chaque image de référence est comptabilisée dans les tokens d’entrée. Lors de retouches successives sous forme de conversation, les images précédentes restent aussi dans la fenêtre de contexte, ce qui peut rapidement faire grimper le volume d’entrée à plusieurs dizaines de milliers de tokens.
2. Le prix des tokens de réflexion est multiplié par 2,5 : la réflexion est activée par défaut sur les modèles d’image Gemini 3.x, et ces tokens sont facturés au tarif de sortie texte, qu’ils soient renvoyés ou non. Le prix de sortie du texte et des tokens de réflexion de Nano Banana 2.1 passe de $3.00 à $7.50. Plus le raisonnement est long — par exemple pour une composition complexe ou une invite demandant une mise en page avec beaucoup de texte — plus ce coût est notable.
3. La consommation de tokens augmente en 4K : comme indiqué dans la section précédente, le nombre de tokens pour une image 4K passe de 2,520 à 3,780, ce qui annule la moitié de la baisse du prix unitaire. Pour les activités d’e-commerce ou d’impression qui utilisent principalement la résolution 4K, l’économie réelle est d’environ 25 %, et non de 50 %.

En combinant ces trois éléments, on peut calculer un seuil de rentabilité simple. Pour une image 1K, l’économie est de $0.0336 par image. Comme le surcoût des tokens d’entrée est de $1.00 par million, il faut que l’entrée dépasse environ 33,600 tokens par appel pour que ce surcoût annule l’économie. Pour les tokens de réflexion, le surcoût est de $4.50 par million, ce qui correspond à un seuil d’environ 7,470 tokens de réflexion.

Autrement dit, en pratique, il est presque impossible d’atteindre ces deux seuils. Nano Banana 2.1 reste donc moins cher dans la grande majorité des cas. Il faut simplement examiner votre flux de travail pour savoir précisément de combien.

Estimation des coûts de Nano Banana 2.1 et Nano Banana 2 selon différents scénarios

Le prix unitaire ne suffit pas à se faire une idée précise. Voici donc une estimation du coût complet d’un appel pour 4 scénarios types. Pour les images de référence, nous comptons environ 1 120 tokens d’entrée par image (la consommation réelle dépend de la taille des images et du paramètre media resolution). Le nombre de tokens de réflexion est une estimation basée sur l’expérience.

Ces estimations mettent en évidence une tendance : plus la sortie est légère et l’entrée importante, moins Nano Banana 2.1 est avantageux. La génération simple d’images à partir de texte et la création d’images classiques pour des boutiques en ligne permettent d’économiser plus de 40 % : ce sont les cas qui en profitent le plus. Pour la fusion de 14 images de référence et les affiches 4K contenant beaucoup de texte, les économies tombent à 13–16 %, mais le coût n’augmente pas pour autant après la migration.

L’écart est encore plus visible sur un budget mensuel. Pour 10 000 images 1K générées par mois, Nano Banana 2 coûte environ 672 $, contre 336 $ pour Nano Banana 2.1. Pour le même nombre d’images 2K, comptez 1 008 $ contre 504 $ ; pour les images 4K, 1 512 $ contre 1 134 $. Pour les tâches de traitement par lots hors ligne, l’ajout de la réduction de 50 % du mode Batch ramène le coût mensuel des images 1K à 168 $.

💡 Conseil sur les coûts : si votre équipe génère beaucoup d’images chaque mois, commencez par effectuer un test en conditions réelles à petite échelle pendant une semaine sur APIYI apiyi.com. Relevez la répartition réelle des tokens d’entrée, de réflexion et d’image, puis utilisez les formules ci-dessus pour calculer les gains liés à la migration. C’est plus prudent qu’un basculement immédiat de l’ensemble du trafic.

Exemple d’appel à Nano Banana 2.1 et code d’estimation des coûts

Nano Banana 2.1 reprend l’interface native generateContent de Gemini. Pour migrer, il suffit de remplacer l’identifiant du modèle. Dans imageConfig, le paramètre imageSize accepte 1K, 2K et 4K. L’exemple ci-dessous utilise le point de terminaison compatible avec le format natif Gemini d’APIYI :

import requests, base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent"

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "一只戴墨镜的柴犬站在霓虹灯街头，招牌写着 BANANA CAFE"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
}
resp = requests.post(URL, headers={"x-goog-api-key": API_KEY}, json=payload, timeout=180).json()
img = next(p for p in resp["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
open("output.png", "wb").write(base64.b64decode(img["inlineData"]["data"]))
print(resp.get("usageMetadata"))  # 记录 token 消耗用于成本核算

Le champ usageMetadata renvoyé par l’appel détaille les tokens d’entrée, de réflexion et de sortie. Nous vous conseillons de conserver ces données dans vos journaux applicatifs : elles seront très utiles pour comparer les coûts des modèles par la suite.

# 单价：美元 / 百万 token（Standard 层）
PRICING = {
    "gemini-3.1-flash-image": {"input": 0.50, "text_out": 3.00, "image_out": 60.00,
                                "image_tokens": {"0.5K": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}},
    "gemini-nano-banana-2.1": {"input": 1.50, "text_out": 7.50, "image_out": 30.00,
                                "image_tokens": {"1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 3780}},
}

def estimate_cost(model, input_tokens, thinking_tokens, size, n_images=1, batch=False):
    p = PRICING[model]
    if size not in p["image_tokens"]:
        raise ValueError(f"{model} 不支持 {size} 档位")
    cost = (input_tokens * p["input"]
            + thinking_tokens * p["text_out"]
            + p["image_tokens"][size] * n_images * p["image_out"]) / 1_000_000
    return round(cost * (0.5 if batch else 1), 4)

for m in PRICING:
    print(m, estimate_cost(m, input_tokens=3700, thinking_tokens=1000, size="2K"))
# gemini-3.1-flash-image 0.1056
# gemini-nano-banana-2.1 0.0635

Intégrez cette fonction à vos journaux d’utilisation pour recalculer les gains de migration à partir de données historiques réelles, plutôt que de vous fier aux estimations de cet article.

🚀 Pour démarrer rapidement : nous vous conseillons d’obtenir une clé API sur APIYI apiyi.com, puis d’exécuter directement le code ci-dessus. La plateforme propose une intégration au format natif Gemini ainsi qu’au format compatible OpenAI. Pour passer de Nano Banana 2 à 2.1, il suffit de modifier le nom du modèle. Consultez la console pour connaître les modèles disponibles et leurs tarifs.

Décider de migrer vers Nano Banana 2.1 : questions fréquentes

Outre son prix, Nano Banana 2.1 offre aussi de meilleures capacités. Selon la description officielle, il améliore la qualité visuelle, la cohérence des personnages au fil des échanges, la précision du rendu du texte et la génération augmentée par la recherche. Il prend en charge trois résolutions : 1K, 2K et 4K. Pour choisir en fonction du prix et des capacités, référez-vous au tableau ci-dessous :

Concernant le cycle de vie de l’ancien modèle, au moment de la publication, la page officielle de Google sur les abandons n’indique pas encore de date de fermeture pour gemini-3.1-flash-image. Des articles de sources tierces mentionnent toutefois une période de migration. Nous vous conseillons de réaliser les tests de compatibilité dès que possible pour éviter de devoir changer de modèle dans l’urgence.

Questions fréquentes sur la tarification de Nano Banana 2.1

Q1 : Nano Banana 2.1 propose-t-il une offre gratuite ?

Nano Banana 2.1 ne dispose pas d’offre gratuite dans l’API Gemini : il faut un compte payant pour l’utiliser. Si vous souhaitez simplement tester le résultat, vous pouvez vous inscrire sur APIYI apiyi.com et obtenir un crédit d’essai. Quelques requêtes suffiront pour vérifier la qualité des images avant de décider d’une migration.

Q2 : Pourquoi Nano Banana 2.1 en 4K ne coûte-t-il que 25 % moins cher ?

Parce que le nombre de tokens consommés par une image 4K passe de 2 520 à 3 780. Le prix unitaire est certes divisé par deux, mais le nombre de tokens augmente de 50 %. Au final, le coût par image passe de 0,151 $ à 0,113 $. Le chiffre de 0,0756 $ qui circule en ligne reprend à tort l’ancien nombre de tokens.

Q3 : Dans quels cas le mode Batch est-il adapté ?

Le mode Batch facture la sortie d’images 15 $ par million, ce qui divise encore le coût par image par deux. En revanche, les résultats sont renvoyés de manière asynchrone. Ce mode convient à la génération d’images de produits par lots, à la création de jeux de données et aux autres tâches qui ne sont pas sensibles aux délais. Les applications interactives en temps réel doivent plutôt utiliser l’offre Standard. Vous pouvez tester les délais et les coûts des deux modes sur APIYI apiyi.com.

Q4 : La recherche Grounding entraîne-t-elle des frais supplémentaires ?

Oui. Les 5 000 premières requêtes de recherche sont gratuites chaque mois et partagées entre tous les modèles Gemini 3.x. Au-delà, le tarif est de 14 $ par millier de requêtes. Une seule requête peut déclencher plusieurs recherches, facturées séparément. En revanche, le contenu récupéré n’est pas comptabilisé dans les tokens d’entrée.

Conclusion : la tarification de Nano Banana 2.1 justifie-t-elle une migration ?

La tarification de Nano Banana 2.1 correspond à un réajustement structurel : le prix unitaire des images générées est divisé par deux, tandis que celui des entrées et des tokens de réflexion augmente. La consommation en 4K progresse et l’option 0,5K disparaît. Pour la plupart des activités qui reposent surtout sur la génération texte vers image en 1K ou 2K, cela se traduit par une baisse réelle des coûts de 40 à 50 %. Avec les améliorations de la qualité d’image et du rendu du texte, la migration s’impose presque d’elle-même.

La prudence est de mise pour les flux de travail qui consomment beaucoup d’entrées, nécessitent un raisonnement poussé ou produisent principalement des images en 4K. Les économies y seront plus modestes, de l’ordre de 13 à 25 %. Cela reste intéressant, mais il faut recalculer le budget à partir du nombre de tokens indiqué dans les notes de bas de page officielles, et non simplement diviser l’ancienne facture par deux.

Voici le parcours de migration que nous recommandons : commencez par rejouer les journaux d’utilisation historiques avec la fonction de coût présentée dans cet article, puis comparez la qualité des images et la consommation de tokens sur un petit échantillon de trafic avant de basculer progressivement. Vous pouvez réaliser l’ensemble du processus avec l’interface unifiée d’APIYI apiyi.com et comparer facilement Nano Banana 2, Nano Banana 2.1 et d’autres modèles d’image avec une seule clé API.

Références:
– Page officielle de tarification de l’API Gemini : ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Documentation sur l’abandon des modèles de l’API Gemini : ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Documentation de développement sur la génération d’images Gemini : ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– Centre de documentation APIYI : docs.apiyi.com

À propos de l’auteur : l’équipe technique d’APIYI, spécialisée dans l’intégration de modèles d’IA et l’optimisation des coûts. Pour échanger sur le choix des modèles de génération d’images et les moyens de réduire les coûts, contactez-nous sur APIYI apiyi.com.