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Google lança o Nano Banana 2.1, IA de geração de imagens com texto mais nítido, pessoas mais consistentes e preço de API quase pela metade para imagens 1K e 2K

Em 6 de outubro de 2026, o Google lançou com disponibilidade geral o Nano Banana 2.1, um modelo de IA que gera e edita imagens. Melhoram a qualidade de imagem, a fidelidade às instruções, a consistência das pessoas ao longo de várias edições e a renderização de texto dentro da imagem, e ele pode ser usado no app Gemini, no Modo IA da Pesquisa, no Flow e na API para desenvolvedores.

6 de outubro de 2026Leitura de 3 min

Em 6 de outubro de 2026, o Google lançou o Nano Banana 2.1, um modelo de IA que gera e edita imagens. Ele é uma versão aprimorada do Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) e foi lançado como versão estável com disponibilidade geral. Segundo o Google, o modelo mantém a velocidade e a eficiência de custo dos modelos Flash e melhora bastante a qualidade de imagem, a fidelidade às instruções, a consistência das pessoas e a renderização de texto.

Principais melhorias

Segundo o Google, as principais melhorias em relação ao Nano Banana 2 são estas:

  • Mais qualidade de imagem e mais precisão para desenhar exatamente o que foi pedido
  • Mais consistência na aparência de pessoas e objetos ao longo de várias edições seguidas
  • Melhor renderização de texto dentro das imagens
  • Capacidade de desenhar consultando informações da Pesquisa Google e do Google Imagens

É possível usar até 14 imagens de referência e manter a aparência de até 4 pessoas e o formato de até 10 objetos. A resolução de saída pode ser escolhida entre 1K (padrão), 2K e 4K.

Escolha do nível de raciocínio

No Nano Banana 2.1, é possível escolher entre três níveis, "minimal", "medium" e "high", quanto o modelo raciocina antes de criar a imagem. O padrão é medium. Assim, dá para usar minimal para gerar rascunhos ou grandes volumes de imagens com rapidez, e high para que o modelo pense com mais cuidado em imagens com muito texto ou composições complexas.

No model card publicado pelo Google, em uma avaliação de preferência feita por pessoas, a pontuação geral com o raciocínio ativado foi de 1050, acima dos 990 do Nano Banana 2. O Google afirma que também houve grande melhora na consistência de várias pessoas e na precisão do conteúdo de infográficos. Todas essas avaliações foram feitas pelo próprio Google.

Onde usar

O Nano Banana 2.1 está disponível no app Gemini, no Modo IA da Pesquisa Google, no Google Ads, na ferramenta de criação de vídeo Flow e na ferramenta de design Stitch. Para desenvolvedores, é oferecido no Google AI Studio e na Gemini API.

Preços da API

O preço por imagem na Gemini API é o seguinte:

  • 1K: cerca de US$ 0,034 (Nano Banana 2: cerca de US$ 0,067)
  • 2K: cerca de US$ 0,050 (Nano Banana 2: cerca de US$ 0,101)
  • 4K: cerca de US$ 0,113 (Nano Banana 2: cerca de US$ 0,151)

Nas imagens 1K e 2K, o preço ficou quase pela metade em relação ao Nano Banana 2. Por outro lado, o preço de entrada é de US$ 1,50 por milhão de tokens, mais alto que os US$ 0,50 do Nano Banana 2. Em usos que enviam muitas imagens de referência, também é preciso verificar o custo de entrada. A API não tem nível gratuito.

Pontos de atenção

No model card, o Google também aponta pontos fracos como estes:

  • Textos pequenos tendem a ficar borrados (especialmente em imagens 1K), e textos longos às vezes não são renderizados corretamente
  • A aparência das pessoas pode não ficar totalmente igual entre a imagem de entrada e a de saída
  • O modelo às vezes erra a posição relativa dos objetos

A visão do CoAI

O Nano Banana 2.1 é uma atualização que melhora a qualidade de imagem e, ao mesmo tempo, reduz o preço por imagem gerada. Em especial, a renderização de texto e a consistência de várias pessoas fazem diferença em usos profissionais, como banners de anúncios, quadrinhos e diagramas para apresentações. Na documentação para desenvolvedores, o Google posiciona o Nano Banana 2.1 como sucessor do Nano Banana 2 (a data de descontinuação do Nano Banana 2 não foi anunciada). Vale que os desenvolvedores estimem o custo para o próprio uso, considerando que o preço por imagem caiu, mas o preço de entrada subiu.

Fontes

Ferramentas mencionadas neste artigo

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