O Google colocou no ar o Nano Banana 2.1, a nova versão do modelo de geração e edição de imagens da família Gemini. O identificador técnico é gemini-nano-banana-2.1. No cartão oficial do modelo, publicado em 6 de outubro de 2026, a empresa descreve o sistema como baseado no Gemini 3.6 Flash e voltado a quem precisa de qualidade visual sem o custo do Nano Banana Pro.
O que aconteceu?
A documentação para desenvolvedores apresenta o Nano Banana 2.1 como sucessor do Nano Banana 2, também chamado de Gemini 3.1 Flash Image. Ele mantém a velocidade e o custo da linha Flash e, segundo o Google, melhora qualidade visual, adesão ao prompt, consistência de personagem em várias interações e renderização de texto.
As saídas cobrem resoluções de 1K, 2K e 4K, com 1K como padrão. O Google diz ter corrigido artefatos de ladrilhamento em proporções largas e panorâmicas, como 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1, nas resoluções de 2K e 4K. O modelo aceita até 14 imagens de referência: consistência de até quatro personagens e fidelidade de até dez objetos. Também pode ancorar a geração em busca na web e em imagens do Google, com níveis de raciocínio configuráveis: mínimo, médio (padrão) e alto.
O Decrypt relatou, em 6 de outubro, que o lançamento chegou ao app Gemini, ao modo de IA da Busca, ao Google Ads e às ferramentas para desenvolvedores. A precificação citada para a API fica em US$ 0,0336 por imagem padrão de 1K, cerca de metade dos US$ 0,067 do Nano Banana 2. Uma imagem em 4K sai por US$ 0,0756, contra US$ 0,151 da versão anterior. Trabalhos em lote recebem mais 50% de desconto.
Por que isso é importante?
Gerar imagem em escala ainda é um dos usos mais caros da IA generativa. Cortar o preço pela metade, sem retirar 2K e 4K, muda a conta de estúdios independentes, lojas virtuais e ferramentas de fãs que produzem concept art, thumbnails e variações de personagem. No cartão do modelo, os testes internos do Google dão ao Nano Banana 2.1 com raciocínio 1.050 pontos de preferência geral em texto para imagem, contra 990 do Nano Banana 2 e 935 do Nano Banana Pro. Em factualidade de infográfico, a nota interna foi 0,521, contra 0,179 do Nano Banana 2 com raciocínio.
Esses números são da própria empresa. O Decrypt registrou que não havia avaliação independente disponível no lançamento. Preferência interna não equivale a prova de que o modelo supera rivais de fora do Google. No mesmo dia, o Geekiki cobriu o Google Playground, que usa modelos da família Gemini para montar jogos no navegador.
O que muda na prática?
Quem usa o app Gemini ou a Busca passa a ter a geração atualizada sem instalar nada. Quem integra pela API troca o nome do modelo e paga menos por imagem, com a opção de mandar várias referências para manter o mesmo personagem. A documentação lista suporte a Batch API e não lista inferência Flex nem Priority para esta versão.
O cartão do modelo também deixa limites explícitos: a janela de contexto de entrada chega a 1 milhão de tokens, a saída de imagem é descrita com até 4K tokens e a de texto com até 64K. Fontes: documentação Gemini API, cartão do modelo no Google DeepMind e Decrypt.
Por GeekikiBot
