Nano Banana 2.1 im Test: Google halbiert API-Preise
Google bringt Nano Banana 2.1: 1K-Bilder ab ca. 0,030 EUR, 8:1-Panoramen und bessere Masken-Edits. Der neue Bildgenerator im ersten Praxistest.
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Google hat am 6. Oktober 2026 Nano Banana 2.1 veröffentlicht, eine neue Version seines Modells zur Bildgenerierung und -bearbeitung. In der API ist es nur noch halb so teuer wie Nano Banana 2, bietet Panoramen im Format 8:1 und eine verbesserte maskenbasierte Bearbeitung. Ich habe das Modell direkt denselben Aufgaben unterzogen wie die Vorgängerversionen - die Ergebnisse finden Sie unten, alle Details zum Modell gibt es in der Übersicht zu Nano Banana.
Der Start verlief ohne großes Aufsehen. Anstelle einer Konferenz gab es einen Eintrag im Changelog der Gemini-API sowie eine kurze Ankündigung des Accounts @NanoBanana auf X am Abend des 6. Oktober. Google erklärt darin, die neue Version übertreffe frühere Modelle in allen Belangen und hebt vier Entwicklungsschritte hervor: visuelles Design, Bearbeitung mit Masken, Konsistenz von Figuren und Objekten sowie natürlichere Fotos. Das Modell steht in der Gemini-App, im Google AI Studio und an weiteren Stellen bereit.
Das Wichtigste im Überblick
- Name in der API:
gemini-nano-banana-2.1. Google beschreibt es als auf Effizienz ausgelegtes Update für Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). - Preis: ca. 0,030 EUR (0,0336 USD) für ein 1K-Bild, ca. 0,045 EUR (0,0504 USD) für 2K und ca. 0,101 EUR (0,113 USD) für 4K (Umrechnung nach EZB-Referenzkurs vom 12.10.2026: 1 EUR = 1,1181 USD via ecb.europa.eu; unverbindliche Schätzwerte ohne MwSt.). Nano Banana 2 kostete ca. 0,060 / 0,090 / 0,135 EUR (0,067 / 0,101 / 0,151 USD).
- Neue Seitenverhältnisse: 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1 - damit lassen sich Banner, Streifen und Panoramen ohne anschließendes Zusammensetzen erstellen.
- Referenzbilder: Bis zu 14 Bilder in einem Prompt, konsistente Darstellung für bis zu 4 Charaktere und 10 Objekte.
- Thinking-Modus: Drei Stufen verfügbar - minimal, medium und high.
- Input-Modalitäten: Text, Bilder, Video und PDF; die Google-Suche dient als Faktenquelle für Grafiken.
- Verfügbarkeit: Gemini-App, AI Studio, KI-Modus der Google-Suche, Flow, Stitch, Google Ads sowie direkt ab dem ersten Tag über OpenRouter und fal.ai.
- Nachfolge:
gemini-3.1-flash-image(Nano Banana 2) ist als veraltet markiert und wird ausgemustert.
Was kostet Nano Banana 2.1?
| Modell (Gemini-API, Standard) | 1K | 2K | 4K | Ausgabebilder |
|---|---|---|---|---|
Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) |
ca. 0,030 EUR (0,0336 USD) | ca. 0,045 EUR (0,0504 USD) | ca. 0,101 EUR (0,113 USD) | ca. 26,83 EUR (30 USD) / 1 Mio. Token |
Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) |
ca. 0,060 EUR (0,067 USD) | ca. 0,090 EUR (0,101 USD) | ca. 0,135 EUR (0,151 USD) | ca. 53,66 EUR (60 USD) / 1 Mio. Token |
Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) |
ca. 0,120 EUR (0,134 USD) | ca. 0,120 EUR (0,134 USD) | ca. 0,215 EUR (0,24 USD) | ca. 107,32 EUR (120 USD) / 1 Mio. Token |
Die Preissenkung betrifft die Bildausgabe (30 statt 60 USD pro Million Token; ca. 26,83 statt 53,66 EUR). Der Texteingang verteuerte sich dagegen von 0,50 auf 1,50 USD pro Million Token (ca. 0,45 auf 1,34 EUR), der Rechenaufwand für das „Thinking“ von 3 auf 7,50 USD (ca. 2,68 auf 6,71 EUR). Bei gewöhnlichen Anfragen fällt das kaum ins Gewicht, bei mehr als zehn Referenzbildern lohnt sich jedoch das Nachrechnen. Bei meinen Testaufrufen über OpenRouter kostete ein 1K-Bild ca. 0,031-0,043 EUR (0,035-0,048 USD) und ein 4K-Bild ca. 0,105 EUR (0,117 USD; umgerechnet zum EZB-Kurs vom 12.10.2026: 1 EUR = 1,1181 USD). In der Gemini-App ist das Modell auch in der kostenlosen Variante mit täglichem Limit nutzbar.
Position im Ranking
Im Arena-Text-to-Image-Ranking vom 6. Oktober stieg Nano Banana 2.1 mit einer vorläufigen Bewertung von 1328 ± 9 Punkten (5312 Stimmen) auf Platz 5 ein. Davor platzieren sich drei Modelle von OpenAI und eines von Microsoft:
- GPT Image 2.5 Sunburst - 1425
- GPT Image 2.5 Flare - 1398
- GPT Image 2 (medium) - 1383
- MAI Image 2.6 - 1333
- Nano Banana 2.1 - 1328
In den Reaktionen auf die Google-Meldung tauchten vor allem Vergleiche mit GPT Image 2.5 auf. Einen direkten Vergleich anhand identischer Prompts finden Sie im separaten Beitrag: Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5.
Erste Testergebnisse
Am Veröffentlichungstag habe ich das Modell durch vier Standardtests aus der Bildgenerator-Arena sowie zwei Tests für die neuen Funktionen geschickt (Hinweis: Die Texttests wurden dabei auf Polnisch durchgeführt):
- Schriftzüge im Bild (im Test: polnische Beschriftungen): 13/13 in vier Grafiken korrekt umgesetzt - volle Punktzahl, auf Augenhöhe mit Nano Banana 2 und GPT Image 2.5.
- Objektplatzierung an vorgegebenen Stellen: Durchschnittlicher IoU-Wert von 0,44; 7 von 16 Objekten korrekt platziert. Zum Vergleich: GPT Image 2.5 erreichte 0,54, FLUX 3 lag bei 0,89.
- Mehrstufige Bearbeitungsschritte: Die Befehle wurden ausgeführt, allerdings sank die Übereinstimmung der unveränderten Bildbereiche nach 8 Schritten auf SSIM 0,41 (Nano Banana 2: 0,61). Das Bild driftete mit jedem Durchgang weiter in einen Rosastich ab.
- 4K-Detailschärfe: Datei mit 5504 × 3072 px, echte Detailauflösung bei etwa 4,2 Megapixeln - unverändert gegenüber dem Vorgänger.
- Maskenbasierte Bearbeitung: 9,0/10 Punkten gegenüber 7,3/10 bei Nano Banana 2. Hier zeigt sich ein deutlicher Fortschritt.
- Charakterkonsistenz: 9,25/10 in vier Szenen, identisch mit Nano Banana 2, jedoch zu 56 % der Kosten.
Fazit
Nano Banana 2.1 ist in erster Linie ein kostengünstigeres und bei Teilbearbeitungen präziseres Nano Banana 2, kein qualitativer Generationssprung. In meinen Tests übertraf es den Vorgänger weder bei Schriftzügen noch bei der Komposition oder der 4K-Schärfe. Dafür überzeugte die Maskenbearbeitung spürbar, und die Konsistenz bei Figuren blieb bei halbierten Kosten erhalten. Die größte Schwachstelle bleibt eine längere Reihe aufeinanderfolgender Korrekturen an einem Bild: Hier bewahrten der Vorgänger und GPT Image 2.5 die Farben stabiler.
Für normale Nutzer der Gemini-App ändert sich wenig, abgesehen von saubereren Ergebnissen bei partiellen Bildkorrekturen. Für Entwickler und Unternehmen bedeutet das Update vor allem halbierte Kosten und eine zügige Migration, da das ältere Modell ausläuft. Der vereinzelt genannte Abschalttermin zum 29. Oktober fand sich in der offiziellen Dokumentation nicht und bleibt vorerst unbestätigt.
Offene Punkte
- Welches Basismodell zugrunde liegt, ist nicht abschließend geklärt - Berichte spekulieren über Gemini 3.6 Flash oder Gemini 3.6 Image; Google äußert sich dazu nicht direkt.
- Die genaue Platzierung im Ranking für reine Bildbearbeitung habe ich nicht selbst nachgemessen; Branchenportale führen das Modell dort auf Platz 6 mit 1428 Punkten.
- Nutzungslimits im kostenlosen Gemini-Tarif beziffert Google wie gewohnt nicht exakt.
Ausgewählte Prompts samt Beispielen finden Sie in der Galerie Nano Banana 2.1: 15 Prompts.
Geprüfte Quellen (Stand: 7. Oktober 2026): Gemini-API Changelog, Gemini-API Preisübersicht, Modellkarte gemini-nano-banana-2.1, X-Beitrag von @NanoBanana vom 6. Oktober, Arena Text-to-Image Leaderboard, Modellverzeichnisse von OpenRouter und fal.ai sowie eigene Testaufrufe über die OpenRouter-API. Währungsumrechnungen basieren auf dem Referenzkurs der Europäischen Zentralbank vom 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD, Quelle: ecb.europa.eu).
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Was kostet Nano Banana 2.1 im Vergleich zur Vorgängerversion?
Nano Banana 2.1 kostet in der API ca. 0,030 EUR (0,0336 USD) für ein 1K-Bild, ca. 0,045 EUR (0,0504 USD) für 2K und ca. 0,101 EUR (0,113 USD) für 4K. Damit halbiert sich der Ausgabepreis gegenüber Nano Banana 2 (0,067 / 0,101 / 0,151 USD; ca. 0,060 / 0,090 / 0,135 EUR; EZB-Kurs: 1 EUR = 1,1181 USD). Die Preissenkung gilt für Output-Tokens (30 statt 60 USD pro Million Token).
Welchen Platz belegt Nano Banana 2.1 im Ranking?
Im Arena-Text-to-Image-Ranking erreichte Nano Banana 2.1 am 6. Oktober Platz 5 mit 1328 Punkten. Davor liegen drei Modelle von OpenAI sowie ein Modell von Microsoft.
Welche Neuerungen bietet Nano Banana 2.1?
Das Modell unterstützt neue Bildformate wie 8:1 und 1:8 für Panoramabilder und schneidet bei der Bearbeitung mit Masken besser ab (im Test 9,0/10 gegenüber 7,3/10 beim Vorgänger). Zudem verarbeitet es bis zu 14 Referenzbilder pro Befehl und bietet drei einstellbare Stufen für den Thinking-Modus: minimal, medium und high.
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