Czy mogę uruchomić Nano Banana 2.1 lokalnie?

Nie. Google nie udostępniło otwartych wag tego modelu; jest dostępny tylko przez API i nie można go samodzielnie hostować.

Ile kosztuje Nano Banana 2.1 i jak duże jest okno kontekstowe?

Cena to 1,50 USD za milion tokenów wejściowych i 7,50 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 65 536 tokenów.

Czym Nano Banana 2.1 różni się od Nano Banana 2 i Nano Banana Pro?

Jest następcą obu, dodając ulepszenia w rekontextualizacji produktów, edycji opartej na maskach i tuszu, dokładności faktograficznej oraz fotorealistycznym odwzorowaniu odcieni skóry, materiałów i oświetlenia.

Nano Banana 2.1

4637°

#llm #google #wizja #rozumowanie #pisanie

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Google | 65,536 token context | $1.50/M input, $7.50/M output. Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1) to model Google do generowania i edycji obrazów na poziomie Flash, następca Nano Banana 2 i Nano Banana Pro. Poprawia rekonceptualizację produktów, edycję na bazie masek i tuszu oraz dokładność faktograficzną, renderując fotorealistyczne tony skóry, szczegółowe materiały, oświetlenie i spójne tła. Przyjmuje wejścia tekstowe i obrazowe, zwraca obrazy z opcjonalnym tekstem oraz obsługuje wyjścia w rozdzielczościach 1K, 2K i 4K oraz rozszerzone proporcje obrazu przez API image_config ParameterOpens in new tab.

Poradniki do tego modelu

Stała opłata kontra tokeny: dlaczego plany nielimitowane jak Graydient.ai to najlepsza wartość dla twórców AI w 2026

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Nano Banana 2.1 to model generowania i edycji obrazów Google z poziomu Flash, akceptujący tekst i obrazy jako wejście oraz zwracający obrazy z opcjonalnym tekstem. W porównaniu do poprzednika oferuje lepszą rekontextualizację produktów, edycję opartą na maskach i tuszu oraz poprawioną dokładność faktograficzną. Jeśli potrzebujesz fotorealistycznych wyników — odcieni skóry, materiałów, oświetlenia, spójnych teł — w średniej cenie API, to jest poziom do rozważenia.

Znany z

Fotorealistyczne odcienie skóry, materiały i oświetlenie w generowanych obrazach
Edycja oparta na maskach i tuszu do precyzyjnych zmian w obrazach
Rekontextualizacja produktów: umieszczanie produktu w nowych scenach wiarygodnie
Wyjścia w rozdzielczościach 1K, 2K i 4K z rozszerzonymi proporcjami przez API
Akceptuje zarówno tekst, jak i obrazy jako wejście; zwraca obrazy z opcjonalnym tekstem

Uważaj na

Zamknięte wagi, dostęp tylko przez API: nie można uruchomić lokalnie ani samodzielnie hostować.
Koszt wyjścia to 7,50 USD za milion tokenów, co szybko się sumuje przy dużych wolumenach obrazów.
Okno kontekstowe ma 65 536 tokenów; nie nadaje się do bardzo długich dokumentów.

Najlepszy do

Wizja

Pisanie

Podpowiedzi do wypróbowania

Rekontekstualizacja zdjęcia produktu

Dołączam zdjęcie produktu — kubka do kawy na jednolitym białym tle. Rekontekstualizuj je: umieść kubek na rustykalnym, drewnianym stole w kawiarni, poranne światło pada z lewej, w tle rozmyta półka z książkami. Zachowaj wzór, kolory i tekst kubka dokładnie tak, jak na oryginale.

Zamiana tła na podstawie maski

Oto portret. Używając tła jako obszaru edycji, zamień istniejące tło na miękko oświetlone tło studyjne w ciepłej szarości. Zachowaj krawędzie włosów i pojedyncze kosmyki. Zwróć edytowany obraz w najwyższej dostępnej rozdzielczości.

Generowanie diagramu technicznego

Wygeneruj czysty, fotorealistyczny przekrój mechanizmu zegarka naręcznego. Pokaż bęben sprężyny głównej, przekładnię, koło wychwytowe i balans z dokładnymi relacjami przestrzennymi. Oznacz każdy element bezpośrednio na obrazie. Wyjście w rozdzielczości 2K.

Porównaj z

Gemma 4 31B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.20/M wejście, $0.40/M wyjście
Gemma 4 26B A4B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.09/M wejście, $0.30/M wyjście
Gemma 3 27B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 131,072 tokenów · $0.08/M wejście, $0.45/M wyjście
gemma 4 31B it turbo
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.09/M wejście, $0.34/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od google

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Nano Banana 2.1 lokalnie?: Nie. Google nie udostępniło otwartych wag tego modelu; jest dostępny tylko przez API i nie można go samodzielnie hostować.
Ile kosztuje Nano Banana 2.1 i jak duże jest okno kontekstowe?: Cena to 1,50 USD za milion tokenów wejściowych i 7,50 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 65 536 tokenów.
Czym Nano Banana 2.1 różni się od Nano Banana 2 i Nano Banana Pro?: Jest następcą obu, dodając ulepszenia w rekontextualizacji produktów, edycji opartej na maskach i tuszu, dokładności faktograficznej oraz fotorealistycznym odwzorowaniu odcieni skóry, materiałów i oświetlenia.

Wyrok kapitana
Zdolne API do generowania i edycji obrazów z prawdziwymi narzędziami edycyjnymi; koszt wyjścia wymaga dokładnego przemyślenia wolumenu przed podjęciem decyzji.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

TEXT / LLM

Llama 3 8B Lunaris

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Nano Banana 2.1 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm google wizja rozumowanie pisanie

Przeglądaj według rodziny modeli