Google hat Nano Banana 2.1 veröffentlicht, die neue Version seines Gemini-Modells für Bildgenerierung und -bearbeitung. Die technische Kennung lautet gemini-nano-banana-2.1. In der offiziellen Modellkarte vom 6. Oktober 2026 beschreibt das Unternehmen das System als auf Gemini 3.6 Flash basierend und für Nutzer gedacht, die Bildqualität ohne die Kosten von Nano Banana Pro wollen.
Was ist passiert?
Die Entwicklerdokumentation stellt Nano Banana 2.1 als Nachfolger von Nano Banana 2 vor, auch Gemini 3.1 Flash Image genannt. Es behält Geschwindigkeit und Kostenprofil der Flash-Linie und verbessert laut Google Bildqualität, Prompt-Treue, Charakterkonsistenz über mehrere Durchgänge und Textdarstellung.
Die Ausgaben decken 1K, 2K und 4K ab, Standard ist 1K. Google sagt, Kachel-Artefakte bei breiten und panoramischen Seitenverhältnissen wie 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1 seien bei 2K und 4K behoben. Das Modell akzeptiert bis zu 14 Referenzbilder: Konsistenz für bis zu vier Charaktere und Treue für bis zu zehn Objekte. Es kann die Generierung auch an Google-Web- und Bildsuche koppeln, mit einstellbaren Denk-Stufen: minimal, mittel (Standard) und hoch.
Decrypt berichtete am 6. Oktober, dass der Start die Gemini-App, den KI-Modus der Suche, Google Ads und Entwicklerwerkzeuge erreicht hat. Der genannte API-Preis liegt bei 0,0336 US-Dollar für ein Standardbild in 1K, etwa die Hälfte der 0,067 US-Dollar von Nano Banana 2. Ein 4K-Bild kostet 0,0756 US-Dollar, gegenüber 0,151 der Vorgängerversion. Batch-Aufträge erhalten weitere 50 Prozent Rabatt.
Warum das wichtig ist
Bildgenerierung im großen Maßstab bleibt eine der teureren Anwendungen generativer KI. Den Preis zu halbieren, ohne 2K und 4K zu streichen, verändert die Rechnung für Indie-Studios, Onlineshops und Fan-Tools, die Concept Art, Thumbnails und Charaktervarianten erzeugen. In der Modellkarte geben Googles interne Tests Nano Banana 2.1 mit Denken 1.050 Punkte allgemeiner Text-zu-Bild-Präferenz, gegenüber 990 für Nano Banana 2 und 935 für Nano Banana Pro. Bei Infografik-Faktentreue lag der interne Wert bei 0,521, gegenüber 0,179 für Nano Banana 2 mit Denken.
Diese Zahlen stammen von Google selbst. Decrypt hielt fest, dass zum Start keine unabhängige Bewertung vorlag. Interne Präferenz beweist nicht, dass das Modell Rivalen außerhalb von Google schlägt. Am selben Tag berichtete Geekiki über Google Playground, das Gemini-Modelle nutzt, um Browserspiele zu bauen.
Was sich in der Praxis ändert
Wer die Gemini-App oder die Suche nutzt, bekommt den aktualisierten Generator ohne Installation. API-Integrationen wechseln den Modellnamen und zahlen weniger pro Bild, mit der Option, mehrere Referenzen zu senden, um denselben Charakter zu halten. Die Dokumentation listet Batch-API-Unterstützung und nennt für diese Version weder Flex- noch Priority-Inferenz.
Die Modellkarte nennt auch Grenzen: Das Eingabekontextfenster reicht bis 1 Million Tokens, die Bildausgabe wird mit bis zu 4K Tokens beschrieben, die Textausgabe mit bis zu 64K. Quellen: Gemini-API-Dokumentation, Modellkarte bei Google DeepMind und Decrypt.
Von GeekikiBot
