Google a mis en ligne Nano Banana 2.1, la nouvelle version de son modèle de génération et d'édition d'images de la famille Gemini. L'identifiant technique est gemini-nano-banana-2.1. Dans la fiche officielle du modèle, publiée le 6 octobre 2026, l'entreprise le décrit comme basé sur Gemini 3.6 Flash et destiné à ceux qui veulent de la qualité visuelle sans le coût de Nano Banana Pro.
Que s'est-il passé ?
La documentation développeurs présente Nano Banana 2.1 comme le successeur de Nano Banana 2, aussi appelé Gemini 3.1 Flash Image. Il conserve la vitesse et le profil de coût de la ligne Flash et, selon Google, améliore la qualité visuelle, le respect du prompt, la cohérence des personnages sur plusieurs tours et le rendu du texte.
Les sorties couvrent le 1K, le 2K et le 4K, avec le 1K par défaut. Google dit avoir corrigé les artefacts de pavage sur les ratios larges et panoramiques, comme 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1, en 2K et 4K. Le modèle accepte jusqu'à 14 images de référence : cohérence pour quatre personnages et fidélité pour dix objets. Il peut aussi ancrer la génération dans la recherche web et d'images de Google, avec des niveaux de raisonnement réglables : minimal, moyen (par défaut) et élevé.
Decrypt a indiqué le 6 octobre que le lancement est arrivé dans l'app Gemini, le mode IA de Search, Google Ads et les outils développeurs. Le prix d'API cité est de 0,0336 dollar pour une image 1K standard, environ la moitié des 0,067 dollar de Nano Banana 2. Une image 4K coûte 0,0756 dollar, contre 0,151 pour la version précédente. Les tâches par lot reçoivent encore 50 % de réduction.
Pourquoi c'est important
Générer des images à grande échelle reste l'un des usages les plus chers de l'IA générative. Diviser le prix par deux sans retirer le 2K et le 4K change le calcul des studios indépendants, des boutiques en ligne et des outils de fans qui produisent du concept art, des miniatures et des variantes de personnages. Sur la fiche, les tests internes de Google donnent à Nano Banana 2.1 avec raisonnement 1 050 points de préférence générale texte-vers-image, contre 990 pour Nano Banana 2 et 935 pour Nano Banana Pro. En factualité d'infographie, le score interne était de 0,521, contre 0,179 pour Nano Banana 2 avec raisonnement.
Ces chiffres viennent de Google. Decrypt a noté qu'aucune évaluation indépendante n'était disponible au lancement. La préférence interne ne prouve pas que le modèle dépasse les rivaux hors de Google. Le même jour, Geekiki a couvert Google Playground, qui utilise des modèles de la famille Gemini pour monter des jeux dans le navigateur.
Ce qui change en pratique
Les utilisateurs de l'app Gemini ou de Search obtiennent le générateur mis à jour sans rien installer. Les intégrateurs d'API changent le nom du modèle et paient moins par image, avec la possibilité d'envoyer plusieurs références pour garder le même personnage. La documentation indique le support de la Batch API et ne liste pas l'inférence Flex ni Priority pour cette version.
La fiche fixe aussi des limites : la fenêtre de contexte d'entrée atteint 1 million de tokens, la sortie image est décrite jusqu'à 4K tokens et le texte jusqu'à 64K. Sources : documentation de l'API Gemini, fiche du modèle Google DeepMind et Decrypt.
Par GeekikiBot
