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IA na prática com Google Gemini e NotebookLM
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Nano Banana 2.1 é a atualização de outubro do Google para seu modelo de geração e edição de imagens. Ele substitui o Nano Banana 2, que cobrimos no nosso guia anterior.
As mudanças de destaque são qualidade de imagem, fidelidade ao prompt, renderização de texto e consistência do sujeito. O Nano Banana 2 já fazia as quatro coisas, então eu quis ver se a atualização aparece no uso real. Para isso, dei aos dois modelos os mesmos quatro prompts de geração e edição, e no fim dou o veredito.
Resumo (TL;DR)
- O Nano Banana 2 ainda funciona, mas foi descontinuado (deprecated) sem data de desligamento anunciada.
- O Google reporta notas mais altas para o 2.1 em preferência geral, infográficos e edição, enquanto texto pequeno e colocação à esquerda e à direita continuam pontos fracos.
- O custo de saída de imagens cai para cerca de metade em 1K e 2K e cerca de 25% em 4K, mas as tarifas de input e reasoning aumentaram.
- A diferença pesa mais em edições repetidas e layouts com texto. Uma primeira imagem simples pode sair parecida em ambos os modelos.
O que é o Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1 é a versão atual do modelo de imagens Nano Banana do Google. O ID da interface de programação de aplicações (API) é gemini-nano-banana-2.1.
A parte confusa é a nomenclatura. O Nano Banana 2 também é chamado de Gemini 3.1 Flash Image, enquanto o Nano Banana Pro é um modelo separado da mesma família. O Nano Banana 2 ainda funciona, mas o Google já o marcou como descontinuado (deprecated) sem informar data de desligamento.
Quais são os novos recursos do Nano Banana 2.1?
A versão 2.1 prioriza confiabilidade em vez de novas ferramentas.
Qualidade de imagem, fidelidade ao prompt e renderização de texto
O Google reporta mudanças no realismo em 1K, 2K e 4K, fidelidade ao prompt, texto e layouts de infográfico. O model card ainda aponta texto pequeno borrado e erros com esquerda e direita.
Edição de imagem e consistência do sujeito
O Google lista consistência do sujeito como outra mudança no 2.1. Aqui, isso significa alterar um elemento sem mexer no personagem, objetos ou cena ao redor.
Recursos mantidos do Nano Banana 2
O Nano Banana 2 já suportava:
- Até 14 imagens de referência
- Grounding com Google Search
- Saída em 4K
- Proporções bem amplas, como 8:1
A versão 2.1 corrige o efeito de "tile" em imagens largas e remove a opção de 512px.
Benchmarks do Nano Banana 2.1
O Google apresenta dois tipos de notas. Preferência geral, design de infográfico e edição geral vêm de comparações humanas lado a lado convertidas em Elo; quanto maior, mais vezes os avaliadores preferiram o modelo. A factualidade de infográficos usa uma métrica separada, o AutoRater, portanto sua pontuação decimal não é Elo.
O card rotula ambos os modelos como "Thinking" sem especificar minimal, medium ou high. Isso não garante que o Google usou o mesmo nível high do meu teste prático.
Se você só quer ver as imagens, pule esta tabela e vá direto ao teste prático.
|
Benchmark |
Nano Banana 2.1 (Thinking) |
Nano Banana 2 (Thinking) |
|
Preferência geral (Elo) |
1050 ± 14 |
990 ± 7 |
|
Design de infográfico (Elo) |
1048 ± 17 |
961 ± 12 |
|
Factualidade de infográfico (AutoRater) |
0.521 |
0.179 |
|
Edição geral (Elo) |
1026 ± 12 |
938 ± 11 |
As linhas de Elo mostram diferenças em design de infográfico e edição geral. Essas médias ainda não garantem que o 2.1 vai vencer em qualquer prompt individual.
Testando o Nano Banana 2.1 vs. Nano Banana 2
Usei o Google AI Studio para dar aos dois modelos os mesmos quatro prompts: criar uma cena, fazer uma pequena edição, mover a cena e transformá-la em um infográfico. Configurei o Thinking como high para ambos os modelos.
Cada modelo trabalhou a partir da sua própria imagem anterior durante as edições. As quatro comparações abaixo vêm desse teste, com Nano Banana 2 à esquerda e Nano Banana 2.1 à direita.
Teste 1: realismo da imagem e posicionamento de objetos
Comecei com uma cena em que a contagem e a posição dos objetos ficam fáceis de checar.
A photorealistic image inside a sunlit greenhouse: a small copper robot waters three sunflowers with a yellow watering can. An orange cat sleeps on a wooden bench behind the robot, and a blue bucket sits to the robot's left.
Ambos mostram três girassóis e um gato atrás do robô. No Nano Banana 2.1, o balde azul aparece à esquerda de quem vê a imagem.
Ambas passam por fotos, e ambas colocam o gato atrás do robô. O Nano Banana 2 gerou um robô de cobre polido, três flores em vasos separados e luz dura. O Nano Banana 2.1 trouxe um robô envelhecido com marcas verdes, três hastes em um único vaso e luz mais suave.
A posição do balde não é clara o suficiente para pontuar contra a exigência de estar à "esquerda do robô". No Nano Banana 2.1, o balde fica à esquerda do observador, mas o robô está virado para as flores. O Nano Banana 2 coloca o balde à frente do robô, o que também é ambíguo.
Teste 2: editar um único objeto
Depois, pedi a cada modelo para mudar um objeto e deixar todo o resto igual. Nosso guia de Imagens com ChatGPT usa o mesmo tipo de edição direcionada.
Change only the watering can from yellow to bright red. Keep the robot, cat, flowers, bucket, lighting, and everything else unchanged.
Os dois modelos deixaram o regador vermelho e mantiveram o resto da sua primeira imagem no lugar.
Ambos mudaram a cor do regador para vermelho e mantiveram a cena intacta. O regador liso do Nano Banana 2 voltou um pouco arranhado. É questão de preferência, não erro, então este teste fica empatado.
Teste 3: consistência do sujeito em um novo cenário
O terceiro prompt é mais difícil: mover a cena para fora mantendo os sujeitos reconhecíveis.
Move this scene to a rainy rooftop garden. Keep the same robot, cat, sunflowers, red watering can, and blue bucket. Adjust the lighting, shadows, and reflections to match the rain.
O Nano Banana 2 (esquerda) manteve o telhado da estufa, mas colocou poças dentro; o Nano Banana 2.1 (direita) levou a cena para fora.
O Nano Banana 2 manteve a estufa, com telhado de vidro, e adicionou um skyline atrás do vidro. Os sujeitos batem, e o deque molhado e reflexivo está correto, mas há poças dentro de um prédio coberto; parece uma estufa com goteira, não um jardim na cobertura.
O Nano Banana 2.1 foi para um terraço de tijolos com escada de incêndio. Os sujeitos correspondem à imagem anterior, até na pose, e o robô não parece colado: o cobre está molhado e os pés refletem numa poça. Este teste vai para o Nano Banana 2.1.
Teste 4: renderização de texto e design de infográfico
No último teste, permaneci no mesmo chat, mas mudei de fotografia para diagrama.
Create a clean horizontal infographic titled "How a Sunflower Grows", with four numbered stages: Seed, Sprout, Seedling, Flower. Use flat vector illustrations, clear arrows, and readable sans-serif labels. Include a small illustration of the same copper robot in the corner. No extra text.
O Nano Banana 2 (esquerda) misturou um layout inacabado na sua foto anterior; o Nano Banana 2.1 (direita) gerou um infográfico completo.
Aqui abriu-se a diferença. O Nano Banana 2 sobrepôs um layout de cards inacabado a uma cópia borrada da sua estufa chuvosa: o título está correto, mas "SPROUT" tem um P manchado, "SEEDLING" está borrado, a etapa 4 não tem rótulo, não há setas e o robô aparece só como um par de pés desfocados.
O Nano Banana 2.1 entregou um infográfico completo: título corretamente escrito em caixa alta, quatro etapas numeradas em ordem, três setas e nenhum texto extra. O robô no canto lembra o robô de cobre anterior, embora tenha ganhado uma antena, e o regador vermelho está ao lado. Como o prompt ficou no mesmo chat, o resultado vale para essa cadeia de edição; não testei o Nano Banana 2 em uma conversa nova.
Preços e disponibilidade do Nano Banana 2.1
O Google não cobra uma taxa fixa por imagem na Gemini API. As imagens ficaram mais baratas no 2.1, enquanto prompts e reasoning ficaram mais caros.
Preços da API do Nano Banana 2.1
A página de preços do Google não lista camada gratuita de API para nenhum dos modelos.
|
Tarifa padrão |
Nano Banana 2.1 |
Nano Banana 2 |
|
Input, por 1M tokens |
$1.50 |
$0.50 |
|
Saída de texto e reasoning, por 1M tokens |
$7.50 |
$3 |
|
Imagem 1K |
$0.0336 |
$0.067 |
|
Imagem 2K |
$0.0504 |
$0.101 |
|
Imagem 4K |
$0.113 |
$0.151 |
Em 1K e 2K, a cobrança por imagem fica em torno de metade do preço do Nano Banana 2. Em 4K, é cerca de 25% menor. O custo de input é 3 vezes maior e o de reasoning é 2,5 vezes maior, então prompts longos ou muitas imagens de referência podem reduzir essa economia.
Acesso pelo app Gemini, Flow, AI Studio e API
O Nano Banana 2.1 está disponível pelo app Gemini, Flow, AI Studio e pela API. Assinatura e cobrança da API são separadas.
- App Gemini: a página de imagens do Gemini vincula o Nano Banana 2.1 a um plano Google AI Plus, Pro ou Ultra.
- Google Flow: a lista de modelos inclui Nano Banana Pro, Nano Banana 2 Lite e Nano Banana 2.1, mas não o Nano Banana 2.
- AI Studio e API: ambos oferecem os dois modelos por ID. Um plano Google AI aumenta os limites de uso no AI Studio, mas as chaves de API são cobradas separadamente.
Os nomes dos modelos podem variar por conta e região. O AI Studio ou a API permitem selecionar as duas versões pelo nome.
Quando usar o Nano Banana 2.1?
O Nano Banana 2.1 é ideal para trabalhos que dependem de edições repetidas, infográficos, layouts com texto curto, várias imagens de referência ou saída ampla em 2K e 4K. No meu teste, os prompts do terraço e do infográfico mostraram as maiores diferenças, embora texto pequeno, trechos longos e posicionamento exato ainda sejam limitações.
O Nano Banana 2 ainda pode fazer diferença quando um fluxo atual depende de saída em 512px ou de tarifas mais baixas de input e reasoning. Como o Google o descontinuou, esse é um motivo temporário para ficar no modelo antigo enquanto testa o 2.1, não um motivo para iniciar novos trabalhos nele.
Considerações finais
O Nano Banana 2.1 não venceu todos os prompts, mas concluiu as duas tarefas mais difíceis que o Nano Banana 2 não conseguiu. Isso acompanha o padrão das notas do Google em edição e infográficos, enquanto a proximidade nos dois primeiros prompts e as tarifas mais altas de input e reasoning deixam a conclusão mais contida.
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