Análise completa dos preços do Nano Banana 2.1: 5 diferenças principais em relação ao Nano Banana 2 e cálculo de economia

Em 6 de outubro de 2026, o Google lançou o Nano Banana 2.1 na Gemini API (ID do modelo gemini-nano-banana-2.1), posicionando-o como uma versão aprimorada do Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). O que mais chama a atenção é o preço do Nano Banana 2.1: o custo de saída de imagens caiu de US$ 60 para US$ 30 por milhão de tokens. O custo de uma imagem em 1K também caiu de US$ 0,067 para US$ 0,0336.

Mas, se você olhar apenas para a manchete “preço pela metade”, pode acabar fazendo as contas errado. A tabela oficial de preços também esconde algumas mudanças na direção oposta: o preço de entrada triplicou, a saída de texto e raciocínio ficou 2,5 vezes mais cara, o consumo de tokens de imagens em 4K aumentou 50% e a opção de 0,5K desapareceu da tabela.

Neste artigo, vamos analisar item por item as diferenças de preço entre o Nano Banana 2.1 e o Nano Banana 2 com base na página oficial de preços do Google. Também apresentamos cálculos de custo reais para diferentes resoluções e fluxos de trabalho, além de recomendações para a migração.

O que você vai encontrar aqui: ao terminar a leitura, você poderá avaliar com precisão quanto sua empresa economiza ao migrar para o Nano Banana 2.1 e em quais cenários a economia é menor.

Preços do Nano Banana 2.1: visão geral

Vamos começar pelos principais números da tabela oficial de preços. Todos os valores abaixo são do plano pago Standard e estão em dólares por milhão de tokens. Nenhum dos dois modelos tem plano gratuito na Gemini API (o Free Tier aparece como Not available; o Nano Banana 2 pode ser testado gratuitamente no Google AI Studio).

A tabela mostra que a lógica de preços do Nano Banana 2.1 é “transferir parte do custo da saída de imagens para a entrada e o raciocínio”. Em chamadas do tipo “uma frase de comando gera uma imagem”, a saída de imagens representa mais de 95% do custo total. Por isso, o custo geral realmente fica perto da metade. Mas, em fluxos de trabalho com muitas imagens de referência, várias rodadas de edição ou cadeias longas de raciocínio, o aumento nos custos de entrada e raciocínio reduz parte dessa economia.

Outro detalhe importante: o Nano Banana 2.1 aceita vídeo como novo tipo de entrada. Isso permite usar trechos de vídeo como referência para a geração, mas os quadros de vídeo geralmente consomem muitos tokens. Com a cobrança de US$ 1,50 por milhão de tokens, vale a pena avaliar esse custo separadamente.

🎯 Sugestão de teste: os valores da tabela são apenas teóricos. O custo real depende do tamanho dos comandos, da quantidade de imagens de referência e do nível de raciocínio. Recomendamos usar a plataforma APIYI apiyi.com para enviar os mesmos comandos reais aos dois modelos e comparar o consumo de tokens no campo usage antes de tomar uma decisão.

Comparação de preços por imagem: Nano Banana 2.1 vs. Nano Banana 2

O que mais interessa aos desenvolvedores é: “quanto custa cada imagem?”. As notas de rodapé da página oficial de preços informam o consumo de tokens por resolução. Abaixo, calculamos o custo por imagem nas modalidades Standard e Batch usando número de tokens × preço unitário.

Nas resoluções 1K e 2K, o consumo de tokens é exatamente o mesmo. Como o preço unitário cai pela metade, o custo também cai pela metade, sem nenhuma condição adicional. O ponto de atenção é o 4K: uma imagem 4K do Nano Banana 2.1 consome 3,780 tokens, 50% a mais que os 2,520 tokens do Nano Banana 2. Por isso, o custo por imagem 4K cai apenas de $0.151 para $0.113 — uma redução de cerca de 25%.

Há uma armadilha fácil de ignorar. Alguns artigos de terceiros em inglês informam que o preço de uma imagem 4K do Nano Banana 2.1 é $0.0756, usando como base os 2,520 tokens do modelo anterior. Consulte a nota de rodapé da página oficial de preços: uma imagem 4K consome 3,780 tokens e custa cerca de $0.113. Use esse valor no seu orçamento.

O desaparecimento da faixa 0.5K também merece atenção. A faixa de 512px do Nano Banana 2 custa $0.045 por imagem e costuma ser usada em miniaturas, prévias de rascunhos e triagem em lote. Já a tabela de preços do Nano Banana 2.1 lista apenas as faixas 1K, 2K e 4K. A boa notícia é que o preço de uma imagem 1K no modelo 2.1, $0.0336, já é menor que o de uma imagem 0.5K no modelo 2. Assim, com o mesmo orçamento, você consegue uma resolução maior.

3 custos ocultos do Nano Banana 2.1 Pricing

É verdade que o preço cai pela metade, mas, para fazer as contas direito, você precisa considerar também estes três custos ocultos:

1. O preço dos tokens de entrada triplicou: passou de $0.50 para $1.50 por milhão de tokens. Um comando simples de texto para imagem geralmente tem apenas algumas centenas de tokens, então o impacto é insignificante. Mas, em cenários de imagem para imagem e combinação de várias imagens, cada imagem de referência entra na conta como tokens. Em edições com várias rodadas de conversa, as imagens anteriores também são incluídas na janela de contexto, e o volume de entrada pode chegar rapidamente a dezenas de milhares de tokens.
2. O preço dos tokens de pensamento aumentou 2,5 vezes: os modelos de imagem Gemini 3.x vêm com o modo de pensamento ativado por padrão, e esses tokens são cobrados como saída de texto, mesmo que não sejam retornados. O preço da saída de texto e pensamento do Nano Banana 2.1 passou de $3.00 para $7.50. Quanto mais longo for o raciocínio acionado por comandos que envolvam composições complexas ou layouts com muito texto, mais esse custo pesa.
3. O consumo de tokens em 4K aumentou: como vimos na seção anterior, a saída 4K passou de 2,520 para 3,780 tokens, anulando metade da redução no preço unitário. Para negócios de comércio eletrônico e impressão que usam principalmente a resolução 4K, a economia real fica em cerca de 25%, e não 50%.

Considerando esses três pontos, dá para calcular um ponto de equilíbrio simples. Para uma imagem 1K, por exemplo, você economiza $0.0336 por imagem. Como o custo adicional de entrada é de $1.00 por milhão de tokens, o aumento no preço de entrada só anula a economia quando a entrada de uma única chamada ultrapassa cerca de 33,600 tokens. Para os tokens de pensamento, o custo adicional é de $4.50 por milhão, o que corresponde a um ponto de equilíbrio de aproximadamente 7,470 tokens de pensamento.

Em outras palavras, é muito improvável que operações normais cheguem a esses limites. O Nano Banana 2.1 ainda sai mais barato na maioria absoluta dos cenários; só é preciso calcular a economia considerando o fluxo de trabalho específico.

Estimativa de custos do Nano Banana 2.1 e do Nano Banana 2 em diferentes cenários

Olhar apenas para o preço unitário não dá uma visão muito clara. A seguir, estimamos o custo completo de uma chamada em quatro cenários típicos. Para cada imagem de referência, consideramos cerca de 1.120 tokens de entrada (o consumo real depende do tamanho da imagem e da configuração de resolução de mídia). A quantidade de tokens de pensamento é uma estimativa baseada na experiência.

Os resultados mostram um padrão: quanto menor o volume de saída e maior o de entrada, menor a vantagem do Nano Banana 2.1. A geração simples de imagens a partir de texto e a produção convencional de imagens para e-commerce podem reduzir os custos em mais de 40%, sendo os casos com benefício mais direto. Já a fusão de 14 imagens de referência e a criação de pôsteres 4K com textos longos têm uma economia menor, de 13% a 16%, mas ainda assim não ficam mais caros após a migração.

A diferença fica ainda mais clara quando projetada para o orçamento mensal. Supondo a geração de 10.000 imagens 1K por mês, o custo seria de cerca de $672 com o Nano Banana 2 e $336 com o Nano Banana 2.1. Para o mesmo volume de imagens 2K, seriam $1,008 contra $504; para imagens 4K, $1,512 contra $1,134. Em tarefas de processamento em lote offline, aplicar também o desconto de 50% do modo Batch pode reduzir o custo mensal de imagens 1K para $168.

💡 Dica para reduzir custos: equipes que geram muitas imagens por mês podem começar com um teste gradual de baixo volume no APIYI apiyi.com durante uma semana. Depois, é só analisar a distribuição real de tokens de entrada, pensamento e imagem e aplicar a fórmula acima para calcular o benefício da migração. É uma abordagem mais segura do que fazer a troca de uma só vez.

Exemplo de chamada do Nano Banana 2.1 e código para estimar custos

O Nano Banana 2.1 mantém a interface nativa generateContent do Gemini. Para migrar, basta substituir o ID do modelo. Em imageConfig, imageSize aceita os valores 1K, 2K e 4K. O exemplo a seguir faz a chamada pelo endpoint compatível com o formato nativo do Gemini da 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

O usageMetadata retornado pela chamada inclui os detalhes dos tokens de entrada, de pensamento e de saída. Recomendamos armazenar esses campos nos logs da aplicação, pois eles serão muito úteis para comparar os custos dos modelos mais adiante.

# 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

Integre essa função aos logs de usage para recalcular o benefício da migração com base em dados históricos reais, em vez de depender das estimativas deste artigo.

🚀 Comece rapidamente: recomendamos obter uma chave API pela APIYI apiyi.com e executar o código acima. A plataforma oferece integração tanto no formato nativo do Gemini quanto no formato compatível com OpenAI. Para alternar entre o Nano Banana 2 e o 2.1, basta mudar o nome do modelo. Consulte o painel de controle para ver os modelos disponíveis e as condições de cobrança.

Decisão de migração para o Nano Banana 2.1 e perguntas frequentes

Além do preço, o Nano Banana 2.1 também traz melhorias de capacidade. Segundo a descrição oficial, houve avanços na qualidade visual, na consistência dos personagens em conversas com várias interações, na precisão da renderização de texto e na geração aumentada por busca. O modelo oferece três resoluções: 1K, 2K e 4K. Considerando preço e recursos, use a tabela abaixo para escolher a opção mais adequada:

Quanto ao ciclo de vida do modelo antigo, até a publicação deste artigo, a página oficial de descontinuação do Google ainda não informava uma data de encerramento para gemini-3.1-flash-image, mas já há relatos de terceiros mencionando um prazo para migração. Recomendamos concluir os testes de compatibilidade o quanto antes para evitar uma troca forçada.

Perguntas frequentes sobre os preços do Nano Banana 2.1

Q1: O Nano Banana 2.1 tem uma cota gratuita?

O Nano Banana 2.1 não tem uma camada gratuita na Gemini API; é necessário usar uma conta paga. Se você quiser apenas testar os resultados, pode se cadastrar na APIYI, em apiyi.com, para obter créditos de teste. Faça algumas solicitações para avaliar a qualidade das imagens antes de decidir pela migração.

Q2: Por que o 4K do Nano Banana 2.1 ficou apenas 25% mais barato?

Porque o consumo de tokens das imagens 4K aumentou de 2.520 para 3.780. Embora o preço unitário tenha caído pela metade, a quantidade de tokens subiu 50%. Com esses fatores se compensando, o custo por imagem caiu de US$ 0,151 para US$ 0,113. O valor de US$ 0,0756 que circula na internet está errado: ele usa a contagem antiga de tokens.

Q3: Para quais casos o modo Batch é indicado?

No modo Batch, a saída de imagens custa US$ 15 por milhão de tokens, reduzindo o custo por imagem pela metade. Como os resultados são retornados de forma assíncrona, esse modo é indicado para tarefas sem alta exigência de rapidez, como geração em lote de imagens de produtos e criação de conjuntos de dados. Aplicações interativas em tempo real ainda devem usar a camada Standard. Você pode testar os dois modos na APIYI, em apiyi.com, e comparar latência e custos.

Q4: O recurso Grounding de busca tem custo adicional?

Sim. Há 5.000 solicitações de busca gratuitas por mês, compartilhadas entre todos os modelos Gemini 3.x. Após esse limite, a cobrança é de US$ 14 por mil solicitações. Uma solicitação pode acionar várias consultas de busca, e cada consulta é cobrada separadamente. Porém, o conteúdo recuperado não conta como tokens de entrada.

Conclusão: vale a pena migrar para os preços do Nano Banana 2.1?

A mudança nos preços do Nano Banana 2.1 é essencialmente um “ajuste estrutural”: o preço unitário da geração de imagens caiu pela metade, enquanto os tokens de entrada e de raciocínio ficaram mais caros. O consumo em 4K aumentou e a opção de 0,5K foi descontinuada. Para a maioria dos negócios que se concentram na geração de imagens em 1K e 2K a partir de texto, isso representa uma redução real de 40%–50% nos custos. Somadas às melhorias na qualidade visual e na renderização de texto, as vantagens da migração são claras.

É preciso ter mais cautela com fluxos de trabalho que exigem muita entrada, muito raciocínio ou que se concentram em 4K. Nesses casos, a economia cai para 13%–25%. Ainda vale a pena, mas é importante recalcular o orçamento com base na quantidade de tokens indicada nas notas oficiais, em vez de simplesmente dividir a conta antiga por dois.

Nossa recomendação é seguir estas etapas: primeiro, use a função de custo deste artigo para reproduzir os cálculos com os logs históricos de uso; depois, faça um teste gradual com uma pequena parcela do tráfego para comparar a qualidade real das imagens e o consumo de tokens; por fim, migre em etapas. Você pode conduzir todo o processo usando a interface unificada da APIYI, em apiyi.com. Com a mesma chave API, é possível alternar rapidamente entre modelos de imagem como Nano Banana 2 e Nano Banana 2.1 para compará-los.

Referências:
– Página oficial de preços da Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Informações sobre descontinuação de modelos da Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Documentação para desenvolvedores sobre geração de imagens com Gemini: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– Central de documentação da APIYI: docs.apiyi.com

Sobre o autor: equipe técnica da APIYI, especializada na integração de modelos de IA e na otimização de custos. Acesse APIYI, em apiyi.com, para conversar sobre como escolher modelos de geração de imagens e reduzir custos.