Pada 6 Oktober 2026, Google meluncurkan Nano Banana 2.1 (ID model gemini-nano-banana-2.1) di Gemini API. Model ini diposisikan sebagai versi upgrade Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). Hal yang paling menarik perhatian adalah harganya: biaya output gambar turun langsung dari $60 menjadi $30 per juta token, sementara biaya untuk satu gambar 1K turun dari $0,067 menjadi $0,0336.
Namun, kalau Anda hanya melihat tajuk “harga turun setengah”, perhitungan Anda bisa keliru. Tabel harga resmi juga menyimpan beberapa perubahan ke arah sebaliknya: harga input naik 3 kali lipat, biaya output teks dan pemikiran naik 2,5 kali lipat, konsumsi token untuk gambar 4K bertambah 50%, dan resolusi 0,5K dihapus dari daftar harga.
Artikel ini menguraikan perbedaan harga Nano Banana 2.1 dan Nano Banana 2 berdasarkan halaman harga resmi Google, lengkap dengan simulasi biaya nyata untuk berbagai resolusi dan alur kerja, serta saran untuk beralih model.
Manfaat utama: Setelah membaca artikel ini, Anda bisa mengetahui dengan tepat berapa banyak biaya bisnis Anda yang bisa dihemat dengan beralih ke Nano Banana 2.1, serta skenario mana saja yang penghematannya tidak terlalu besar.
Ringkasan harga utama Nano Banana 2.1
Mari kita lihat angka-angka penting dari tabel harga resmi. Semua harga berikut berlaku untuk tingkat berbayar Standard dan dinyatakan dalam dolar AS per juta token. Kedua model tidak memiliki tingkat gratis di Gemini API (Free Tier tercatat sebagai Not available; Nano Banana 2 bisa dicoba gratis di Google AI Studio).
| Komponen biaya | Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) | Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) | Besar perubahan |
|---|---|---|---|
| Harga input | $0.50 (teks / gambar) | $1.50 (teks / gambar / video) | ↑ 3 kali lipat |
| Output teks dan pemikiran | $3.00 | $7.50 | ↑ 2,5 kali lipat |
| Output gambar | $60.00 | $30.00 | ↓ 50% |
| Output gambar Batch | $30.00 | $15.00 | ↓ 50% |
| Google Search Grounding | 5.000 kali gratis per bulan (dipakai bersama oleh model 3.x), lalu $14 / 1.000 kali | Sama | Tidak berubah |
| Apakah data di tingkat berbayar digunakan untuk pelatihan | Tidak | Tidak | Tidak berubah |
Dari tabel ini terlihat bahwa strategi harga Nano Banana 2.1 adalah “mengalihkan biaya dari output gambar ke input dan penalaran”. Untuk sebagian besar pemanggilan model dengan pola “satu petunjuk menghasilkan satu gambar”, biaya output gambar mencakup lebih dari 95% total biaya, sehingga penghematan keseluruhan memang mendekati setengah. Namun, untuk alur kerja yang menggunakan banyak gambar referensi, melibatkan banyak putaran penyuntingan, atau membutuhkan rantai pemikiran yang panjang, kenaikan biaya input dan pemikiran akan mengurangi sebagian manfaat penghematan tersebut.
Hal lain yang perlu diperhatikan: Nano Banana 2.1 mendukung video sebagai jenis input. Artinya, cuplikan video bisa digunakan sebagai referensi untuk pembuatan gambar. Namun, konsumsi token untuk frame video biasanya tinggi, jadi biaya dengan tarif $1.50 / M perlu dievaluasi secara terpisah.
🎯 Saran pengujian: Angka di tabel harga hanya menunjukkan biaya teoretis. Biaya sebenarnya bergantung pada panjang petunjuk, jumlah gambar referensi, dan tingkat pemikiran yang digunakan. Sebaiknya gunakan platform APIYI apiyi.com untuk memanggil kedua model dengan kumpulan petunjuk yang sama dari penggunaan nyata, lalu bandingkan konsumsi token pada kolom
usagesebelum mengambil keputusan.
Perbandingan Harga per Gambar Nano Banana 2.1 dan Nano Banana 2
Hal yang paling ingin diketahui developer adalah “berapa biaya untuk setiap gambar?”. Catatan kaki di halaman harga resmi mencantumkan konsumsi token untuk tiap resolusi. Berikut biaya per gambar untuk paket Standard dan Batch, dihitung dengan rumus jumlah token × harga per token.
| Resolusi | Jumlah token NB2 | Biaya per gambar NB2 (Standard / Batch) | Jumlah token NB2.1 | Biaya per gambar NB2.1 (Standard / Batch) | Penurunan |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.5K（512px） | 747 | $0.045 / $0.0224 | Tidak tersedia | — | — |
| 1K（1024×1024） | 1,120 | $0.067 / $0.0336 | 1,120 | $0.0336 / $0.0168 | 50% |
| 2K（2048×2048） | 1,680 | $0.101 / $0.0504 | 1,680 | $0.0504 / $0.0252 | 50% |
| 4K（4096×4096） | 2,520 | $0.151 / $0.0756 | 3,780 | $0.113 / $0.0567 | Sekitar 25% |
Konsumsi token pada resolusi 1K dan 2K sama persis. Karena harganya menjadi setengah, biayanya pun menjadi setengah, tanpa syarat tambahan. Yang perlu diperhatikan adalah resolusi 4K: gambar 4K Nano Banana 2.1 menggunakan 3,780 token, tepat 50% lebih banyak daripada Nano Banana 2 yang memakai 2,520 token. Karena itu, biaya per gambar 4K hanya turun dari $0.151 menjadi $0.113, atau sekitar 25%.
Ada satu hal yang mudah terlewat. Beberapa artikel pihak ketiga berbahasa Inggris mencantumkan harga gambar 4K Nano Banana 2.1 sebesar $0.0756 karena masih menggunakan acuan model lama yang memakai 2,520 token. Jadikan catatan kaki di halaman harga resmi sebagai acuan: satu gambar 4K menggunakan 3,780 token dan biayanya sekitar $0.113. Gunakan angka ini saat menyusun anggaran.
Hilangnya resolusi 0.5K juga patut diperhatikan. Nano Banana 2 menawarkan resolusi 512px dengan harga $0.045 per gambar, yang sering digunakan untuk gambar mini, pratinjau draf, dan seleksi massal. Sementara itu, tabel harga Nano Banana 2.1 hanya mencantumkan resolusi 1K, 2K, dan 4K. Untungnya, harga 1K di 2.1 hanya $0.0336—lebih murah daripada resolusi 0.5K di Nano Banana 2. Dengan anggaran yang sama, Anda justru bisa mendapatkan resolusi lebih tinggi.
3 Biaya Tersembunyi dalam Harga Nano Banana 2.1
Harga yang turun setengah memang benar, tetapi agar perhitungannya akurat, Anda juga perlu memperhitungkan tiga biaya tersembunyi berikut.
- Harga token input naik 3 kali lipat: Harga input naik dari $0.50 menjadi $1.50 per juta token. Untuk pembuatan gambar dari teks saja, petunjuk biasanya hanya terdiri dari beberapa ratus token, jadi dampaknya bisa diabaikan. Namun, dalam skenario gambar ke gambar dan penggabungan beberapa gambar, setiap gambar referensi dihitung sebagai token input. Pengeditan bergaya percakapan dalam beberapa putaran juga akan menyertakan gambar dari riwayat sebelumnya ke dalam konteks, sehingga jumlah input bisa cepat menumpuk hingga puluhan ribu token.
- Harga token pemikiran naik 2,5 kali lipat: Model gambar Gemini 3.x mengaktifkan pemikiran secara default. Token pemikiran tetap dikenai biaya sebagai output teks, baik dikembalikan maupun tidak. Harga output teks dan pemikiran Nano Banana 2.1 naik dari $3.00 menjadi $7.50. Semakin panjang penalaran yang diperlukan untuk petunjuk dengan komposisi rumit atau tata letak teks panjang, semakin terasa biaya ini.
- Konsumsi token 4K meningkat: Seperti dijelaskan di bagian sebelumnya, output 4K meningkat dari 2,520 menjadi 3,780 token, sehingga setengah dari penurunan harga per token terimbangi. Untuk bisnis e-commerce dan percetakan yang mengutamakan resolusi 4K, penghematan sebenarnya sekitar 25%, bukan 50%.
Jika ketiga hal ini diperhitungkan, kita bisa mendapatkan titik impas sederhana. Untuk gambar 1K, misalnya, Anda menghemat $0.0336 per gambar. Karena biaya input bertambah $1.00 per sejuta token, kenaikan biaya input baru akan menghapus penghematan jika input dalam satu kali pemanggilan melebihi sekitar 33,600 token. Biaya token pemikiran bertambah $4.50 per sejuta token, sehingga titik impasnya sekitar 7,470 token pemikiran.
Dengan kata lain, bisnis pada umumnya hampir tidak mungkin mencapai kedua batas tersebut. Nano Banana 2.1 tetap lebih murah dalam sebagian besar skenario, tetapi besarnya penghematan perlu dihitung berdasarkan alur kerja masing-masing.
Perhitungan Biaya Nano Banana 2.1 dan Nano Banana 2 untuk Berbagai Skenario
Melihat harga satuan saja belum cukup memberikan gambaran yang jelas. Berikut perhitungan biaya lengkap untuk sekali pemanggilan dalam 4 skenario umum. Setiap gambar referensi diperkirakan menggunakan sekitar 1.120 token input (konsumsi sebenarnya dipengaruhi ukuran gambar dan pengaturan resolusi media). Jumlah token untuk proses berpikir didasarkan pada perkiraan empiris.
| Skenario | Token input | Token berpikir | Resolusi output | Biaya sekali pakai NB2 | Biaya sekali pakai NB2.1 | Penghematan |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Teks ke gambar sederhana | 300 | 500 | 1K | $0.0688 | $0.0378 | 45% |
| Gambar utama e-commerce (3 gambar referensi) | 3,700 | 1,000 | 2K | $0.1056 | $0.0635 | 40% |
| Penggabungan banyak gambar (14 gambar referensi) | 16,200 | 1,500 | 1K | $0.0798 | $0.0692 | 13% |
| Poster 4K (tata letak dengan teks panjang) | 800 | 2,500 | 4K | $0.1591 | $0.1333 | 16% |
Hasil perhitungan menunjukkan pola berikut: semakin ringan output dan semakin besar input, semakin kecil keunggulan Nano Banana 2.1. Pembuatan gambar sederhana dari teks dan pembuatan gambar e-commerce biasa dapat menghemat lebih dari 40%, sehingga menjadi skenario yang paling diuntungkan. Sementara itu, penggabungan banyak gambar dengan 14 gambar referensi dan poster 4K dengan teks panjang hanya menghemat 13%–16%. Meski begitu, biayanya tetap tidak menjadi “semakin mahal setelah beralih”.
Jika dihitung sebagai anggaran bulanan, selisihnya akan lebih terlihat. Misalnya, Anda membuat 10.000 gambar 1K setiap bulan: biayanya sekitar $672 dengan Nano Banana 2 dan $336 dengan Nano Banana 2.1. Untuk jumlah gambar 2K yang sama, biayanya masing-masing $1,008 dan $504; sedangkan untuk gambar 4K, biayanya $1,512 dan $1,134. Untuk tugas pemrosesan batch offline, biaya bulanan gambar 1K bisa ditekan menjadi $168 dengan tambahan diskon 50% dari mode Batch.
💡 Saran biaya: Untuk tim yang menghasilkan banyak gambar setiap bulan, sebaiknya mulai dengan uji coba bertahap bertrafik rendah selama seminggu di APIYI apiyi.com. Catat distribusi token input, token berpikir, dan token gambar yang sebenarnya, lalu gunakan rumus di atas untuk menghitung manfaat migrasi. Cara ini lebih aman daripada langsung beralih sepenuhnya.
Contoh Pemanggilan Nano Banana 2.1 dan Kode Estimasi Biaya
Nano Banana 2.1 menggunakan antarmuka generateContent bawaan Gemini. Untuk migrasi, Anda hanya perlu mengganti ID model. Pada imageConfig, opsi imageSize yang tersedia adalah 1K, 2K, dan 4K. Contoh berikut melakukan pemanggilan melalui endpoint APIYI yang kompatibel dengan format asli Gemini:
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
usageMetadata yang dikembalikan mencakup rincian token input, token berpikir, dan token output. Sebaiknya simpan data ini secara persisten di log aplikasi agar berguna untuk membandingkan biaya model di kemudian hari.
Buka untuk melihat: Fungsi perbandingan biaya sekali pakai Nano Banana 2 dan 2.1
# 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
Tambahkan fungsi ini ke log penggunaan Anda untuk menghitung manfaat migrasi dengan memutar ulang data historis yang sebenarnya, bukan hanya mengandalkan angka perkiraan dalam artikel ini.
🚀 Mulai dengan cepat: Anda bisa mendapatkan kunci API melalui APIYI apiyi.com, lalu langsung menjalankan kode di atas. Platform ini menyediakan integrasi dalam format asli Gemini dan format kompatibel OpenAI. Untuk beralih antara Nano Banana 2 dan 2.1, Anda hanya perlu mengganti nama model. Model yang tersedia dan ketentuan penagihan mengikuti informasi di konsol.
Keputusan Migrasi dan FAQ Nano Banana 2.1
Selain harganya, kemampuan Nano Banana 2.1 juga meningkat. Menurut keterangan resmi, model ini menawarkan peningkatan pada kualitas visual, konsistensi peran dalam percakapan multibabak, akurasi perenderan teks, serta generasi yang didukung penelusuran. Model ini mendukung resolusi 1K, 2K, dan 4K. Dengan mempertimbangkan harga dan kemampuannya, Anda bisa memilih model yang sesuai berdasarkan tabel berikut:
| Karakteristik bisnis Anda | Model yang direkomendasikan | Alasan |
|---|---|---|
| Utamanya membuat gambar dengan teks ke gambar 1K / 2K | Nano Banana 2.1 | Biaya langsung turun setengah, sekaligus dengan peningkatan kualitas |
| Bergantung pada gambar mini atau draf 512px | Nano Banana 2.1 (1K) | Biaya Nano Banana 2.1 pada 1K bahkan lebih murah daripada model 2 pada 0.5K |
| Utamanya menghasilkan gambar 4K | Nano Banana 2.1 | Tetap menghemat sekitar 25%, tetapi anggarkan biaya sebesar $0.113 / gambar |
| Banyak menggunakan gambar referensi dan pengeditan multibabak | Bandingkan terlebih dahulu melalui peluncuran bertahap | Harga input naik 3 kali lipat, sehingga penghematan mungkin turun menjadi 10%-20% |
| Pembuatan gambar batch secara offline | Nano Banana 2.1 + Batch | Biaya per gambar 1K hanya $0.0168 |
Mengenai masa pakai model lama, saat artikel ini ditulis, halaman penghentian model resmi Google belum mencantumkan tanggal penonaktifan gemini-3.1-flash-image. Namun, sejumlah laporan pihak ketiga telah menyebutkan adanya jendela migrasi. Sebaiknya selesaikan pengujian kompatibilitas sedini mungkin agar tidak terpaksa beralih secara mendadak.
FAQ Harga Nano Banana 2.1
Q1: Apakah Nano Banana 2.1 memiliki kuota gratis?
Nano Banana 2.1 tidak memiliki paket gratis di Gemini API. Anda harus menggunakan akun berbayar untuk melakukan pemanggilan. Jika hanya ingin mencoba hasilnya terlebih dahulu, Anda bisa mendaftar melalui APIYI di apiyi.com untuk mendapatkan kuota pengujian. Gunakan beberapa permintaan untuk memeriksa kualitas gambar sebelum memutuskan untuk bermigrasi.
Q2: Mengapa harga Nano Banana 2.1 untuk 4K hanya turun 25%?
Sebab konsumsi token untuk gambar 4K meningkat dari 2,520 menjadi 3,780. Harga per token memang turun setengah, tetapi jumlah token bertambah 50%. Setelah keduanya diperhitungkan, biaya per gambar turun dari $0.151 menjadi $0.113. Angka $0.0756 yang beredar di internet keliru karena masih menggunakan jumlah token lama.
Q3: Untuk skenario apa mode Batch cocok digunakan?
Biaya output gambar dalam mode Batch adalah $15 / M, sehingga biaya per gambar turun setengah lagi. Namun, hasilnya dikembalikan secara asinkron. Mode ini cocok untuk tugas yang tidak sensitif terhadap waktu, seperti pembuatan gambar produk secara batch dan penyusunan dataset. Aplikasi interaktif real-time sebaiknya tetap menggunakan lapisan Standard. Anda dapat menguji latensi dan biaya kedua mode secara terpisah di APIYI apiyi.com.
Q4: Apakah Grounding untuk peningkatan pencarian dikenai biaya tambahan?
Ya. Ada 5.000 permintaan penelusuran gratis setiap bulan, yang digunakan bersama oleh semua model Gemini 3.x. Setelah kuota terlampaui, biayanya adalah $14 / 1.000 permintaan. Satu permintaan bisa memicu beberapa kueri penelusuran, dan setiap kueri dikenai biaya secara terpisah. Namun, konten yang diperoleh dari penelusuran tidak dihitung sebagai token input.
Kesimpulan: Apakah Migrasi ke Nano Banana 2.1 Layak?
Inti dari perubahan harga Nano Banana 2.1 adalah “penyesuaian struktural”: harga output gambar per unit turun setengah, harga input dan token penalaran naik, konsumsi untuk 4K meningkat, dan opsi 0.5K dihapus. Bagi sebagian besar bisnis yang utamanya membuat gambar 1K dan 2K dengan teks ke gambar, ini berarti biaya turun nyata sebesar 40%-50%. Ditambah peningkatan kualitas gambar dan perenderan teks, migrasi hampir pasti menjadi pilihan yang tepat.
Namun, bisnis yang banyak menggunakan input, membutuhkan penalaran intensif, atau utamanya menghasilkan gambar 4K perlu lebih berhati-hati. Penghematan untuk alur kerja ini turun menjadi 13%-25%. Meski tetap menguntungkan, model anggaran harus dihitung ulang berdasarkan jumlah token dalam catatan kaki resmi, bukan sekadar membagi dua tagihan lama.
Jalur migrasi yang kami sarankan: gunakan fungsi biaya dalam artikel ini untuk memutar ulang log usage historis, lalu bandingkan kualitas gambar dan konsumsi token sebenarnya melalui peluncuran bertahap dengan lalu lintas kecil. Setelah itu, lakukan peralihan secara bertahap. Seluruh proses ini dapat dilakukan melalui antarmuka terpadu APIYI apiyi.com. Dengan kunci API yang sama, Anda dapat beralih dengan cepat dan membandingkan model gambar seperti Nano Banana 2 dan Nano Banana 2.1.
Referensi:
– Halaman harga resmi Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Informasi penghentian model Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Dokumentasi pengembangan pembuatan gambar Gemini: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– Pusat dokumentasi APIYI: docs.apiyi.com
Tentang penulis: Tim teknis APIYI berfokus pada integrasi model AI dan praktik pengoptimalan biaya. Silakan berdiskusi tentang pemilihan model pembuatan gambar dan cara mengurangi biaya melalui APIYI apiyi.com.
