Google lanceert Nano Banana 2.1, kosten voor beeldgeneratie ongeveer gehalveerd

Op 6 oktober 2026 heeft Google het beeldgeneratie‑ en bewerkingsmodel Nano Banana 2.1 gelanceerd, een model dat is gebouwd op de Gemini 3.6 Flash‑architectuur. Tegelijkertijd is het model beschikbaar gesteld op verschillende Google‑platformen, waaronder de Gemini‑applicatie, AI Studio en de API‑diensten, zodat ontwikkelaars en gebruikers direct toegang hebben tot de nieuwe functionaliteit.

Nano Banana 2.1 ondersteunt zowel tekst‑ als beeldinvoer in beide richtingen, wat betekent dat gebruikers zowel tekst als afbeeldingen kunnen invoeren en vervolgens tekst, afbeeldingen of een combinatie van beide als output kunnen ontvangen. Het model biedt drie resolutie‑opties: 1K, 2K en 4K, en kan tot veertien referentie‑beelden tegelijk verwerken. Bovendien kan het model realtime Google‑zoekopdrachten aanroepen om de nauwkeurigheid van de gegenereerde informatie te verbeteren, waardoor de output beter afgestemd is op actuele gegevens.

Prijs‑ en factureringsstructuur

De betaalde API wordt gefactureerd tegen een tarief van 30 US‑dollar per miljoen tokens. Volgens de officiële omrekening van Google kost het genereren van een afbeelding met een resolutie van 1 K ongeveer 0,0336 US‑dollar, een afbeelding met 2 K resolutie ongeveer 0,0504 US‑dollar, en een afbeelding met 4 K resolutie ongeveer 0,0756 US‑dollar. Deze kosten zijn gebaseerd op het aantal verwerkte tokens en geven een gedetailleerd inzicht in de prijsstructuur voor verschillende resolutieniveaus.

In vergelijking met de vorige versie, Nano Banana 2.0, zijn de kosten voor dezelfde resoluties aanzienlijk lager. Voor de 1 K‑resolutie bedroegen de kosten in de vorige generatie 0,067 US‑dollar, voor 2 K 0,101 US‑dollar en voor 4 K 0,151 US‑dollar. Deze cijfers laten zien dat de kosten voor beeldgeneratie met Nano Banana 2.1 ongeveer de helft zijn van die van de voorganger, wat een aanzienlijke prijsreductie betekent.

Technische verbeteringen en benchmarkprestaties

De huidige generatie van het model vertoont verbeteringen op verschillende technische gebieden, waaronder tekstweergave, consistentie van personages over meerdere interactierondes, het genereren van infographics en panoramische beelden. Het model kan kleinere lettergroottes beter integreren in afbeeldingen en behoudt tegelijkertijd de visuele consistentie van personages, waardoor de kwaliteit van de output in complexe scenario's wordt verhoogd.

Google heeft benchmarktests gepubliceerd waaruit blijkt dat Nano Banana 2.1 hogere scores behaalt dan de vorige versie op een reeks bewerkingstaken, zoals het vervangen van achtergronden, het verplaatsen van objecten, en stijltransfer. De algehele prestatieverbetering ligt tussen de 10 % en 25 %, wat aangeeft dat het model niet alleen goedkoper is, maar ook beter presteert op diverse creatieve en technische taken.

Bekende beperkingen en risico's

De modelkaart blijft erkennen dat er nog zwakke punten bestaan, met name op het gebied van hallucinaties (het genereren van onjuiste of verzonnen inhoud), het renderen van zeer kleine tekst en het weergeven van lange tekstblokken. De consistentie van personages is niet volledig gegarandeerd, en zowel ruimtelijke positionering als feitelijke nauwkeurigheid blijven beperkt. Ontwikkelaars wordt aangeraden om bij het gebruik van het model aanvullende post‑processing of handmatige controle toe te passen om het risico op fouten te verkleinen.

Nano Banana 2.1 biedt geen gratis API‑laag meer; de betaalde abonnementsoptie voor de oudere versie Nano Banana 2.0 wordt beëindigd op 29 oktober. Gebruikers die momenteel de oude versie gebruiken, moeten daarom overstappen naar het nieuwe model of een alternatief kiezen binnen de andere multimodale diensten van Google.

Het nieuwe model is geïntegreerd in het bredere Google‑ecosysteem: binnen de Gemini‑applicatie kunnen gebruikers direct afbeeldingen bewerken, AI Studio biedt een visuele workflow voor het bouwen van generatieve pipelines, de zoek‑AI‑modus ondersteunt het opvragen van gegenereerde content, en de tools Flow en Stitch maken automatisering over verschillende Google‑producten mogelijk. Bovendien stelt het advertentieplatform marketeers in staat om hoogwaardige creatieve assets te produceren met behulp van het model.

De kostenreductie van ongeveer 50 % maakt grootschalige beeldgeneratie economischer, terwijl de beschikbaarheid van 4 K‑resolutie en de mogelijkheid om meerdere referentie‑beelden te gebruiken de detailnauwkeurigheid en flexibiliteit van de output verbeteren. Desondanks blijven de eerder genoemde hallucinaties en zwakke punten bij tekstweergave bestaan, waardoor het in kritieke toepassingen wordt aanbevolen om een verificatiestap in te bouwen.

De lancering van Nano Banana 2.1 heeft de kosten voor beeldgeneratie verlaagd, de resolutie verhoogd en de multimodale interactiemogelijkheden uitgebreid. Naar verwachting zal dit model een grotere adoptie stimuleren in sectoren zoals reclame‑creativiteit, contentproductie en bedrijfsvisualisatie, waar een hogere frequentie van beeldgeneratie nu haalbaarder en kostenefficiënter is.