Maaari ko bang patakbuhin ang Nano Banana 2.1 nang lokal?

Hindi. Hindi inilabas ng Google ang open weights para sa modelong ito; API-only ito at hindi maaaring i-self-host.

Magkano ang gastos ng Nano Banana 2.1 at gaano kahaba ang context window?

Ang presyo ay $1.50 kada milyon input tokens at $7.50 kada milyon output tokens, na may 65,536-token na context window.

Paano naiiba ang Nano Banana 2.1 sa Nano Banana 2 at Nano Banana Pro?

Ito ang sumunod sa pareho, na may mga pagpapabuti sa product recontextualization, mask- at ink-based editing, factual accuracy, at photorealistic rendering ng skin tone, materyales at ilaw.

Nano Banana 2.1

4637°

#llm #google #paningin #pangangatwiran #pagsusulat

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Google | 65,536 token context | $1.50/M input, $7.50/M output. Ang Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1) ay ang image generation at editing model ng Google sa Flash tier, na pumalit sa Nano Banana 2 at Nano Banana Pro. Pinapabuti nito ang product recontextualization, mask- at ink-based editing, at factual accuracy, at nagrerepresenta ng photorealistic skin tones, detalyadong materyales, pag-iilaw, at magkakaugnay na mga background. Tumatanggap ito ng text at image inputs, nagbabalik ng mga larawan na may opsyonal na teksto, at sumusuporta sa 1K, 2K, at 4K output pati na rin ang pinalawak na aspect ratios sa pamamagitan ng image_config API ParameterOpens in new tab.

Mga gabay para sa model na ito

Flat fee vs tokens: bakit ang unlimited plans tulad ng Graydient.ai ang pinakamurang halaga para sa mga AI creator sa 2026

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Nano Banana 2.1 ay ang image generation at editing model ng Google sa Flash tier, tumatanggap ng text at image inputs at nagbabalik ng mga larawan na may opsyonal na teksto. Ito ay umangat mula sa naunang bersyon sa mas mahusay na product recontextualization, mask- at ink-based editing, at pinahusay na factual accuracy. Kung kailangan mo ng photorealistic output—mga skin tone, materyales, ilaw, at magkakaugnay na background—sa mid-range na presyo ng API, ito ang tier na dapat suriin.

Kilalang-kilala sa

Photorealistic na skin tone, materyales at ilaw sa mga generated na larawan
Mask- at ink-based editing para sa target na pagbabago ng imahe
Product recontextualization: ilagay ang produkto sa mga bagong eksena nang kapani-paniwala
1K, 2K at 4K output na may extended aspect ratios sa pamamagitan ng API
Tumatanggap ng parehong text at image inputs; nagbabalik ng mga larawan na may opsyonal na teksto

Mag-ingat sa

Saradong weights, API lamang: hindi mo ito maaaring patakbuhin nang lokal o i-self-host.
Ang output ay nagkakahalaga ng $7.50 kada milyon tokens, na mabilis dumami sa mga high-volume image pipeline.
Ang context window ay 65,536 tokens; hindi angkop para sa mga workflow na may napakahabang dokumento.

Pinakamainam para sa

Pananaw

Pagsusulat

Mga prompt na subukan

Recontextualize a product shot

Naka-attach ang isang larawan ng produkto ng isang coffee mug sa plain white background. I-recontextualize ito: ilagay ang mug sa isang rustic na kahoy na mesa sa café, may liwanag ng umaga mula sa kaliwa, at may malabong bookshelf sa background. Panatilihin ang disenyo, kulay at teksto ng mug nang eksakto gaya ng orihinal.

Mask-based background swap

Narito ang isang portrait photo. Gamitin ang background bilang edit region, palitan ang umiiral na background ng isang malambot na studio backdrop na may mainit na kulay abo. Panatilihin ang mga gilid ng buhok ng subject at anumang flyaways. Ibalik ang na-edit na larawan sa pinakamataas na resolusyon na available.

Generate a technical diagram

Gumawa ng malinis, photorealistic na cross-section illustration ng mekanikal na wristwatch movement. Ipakita ang mainspring barrel, gear train, escapement wheel at balance wheel na may tamang spatial relationships. Lagyan ng label ang bawat bahagi direkta sa larawan. Output sa 2K resolution.

Ihambing sa

Gemma 4 31B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.20/M input, $0.40/M output
Gemma 4 26B A4B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.09/M input, $0.30/M output
Gemma 3 27B
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.08/M input, $0.45/M output
gemma 4 31B it turbo
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.09/M input, $0.34/M output

Higit pang mga text model mula sa google

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Nano Banana 2.1 nang lokal?: Hindi. Hindi inilabas ng Google ang open weights para sa modelong ito; API-only ito at hindi maaaring i-self-host.
Magkano ang gastos ng Nano Banana 2.1 at gaano kahaba ang context window?: Ang presyo ay $1.50 kada milyon input tokens at $7.50 kada milyon output tokens, na may 65,536-token na context window.
Paano naiiba ang Nano Banana 2.1 sa Nano Banana 2 at Nano Banana Pro?: Ito ang sumunod sa pareho, na may mga pagpapabuti sa product recontextualization, mask- at ink-based editing, factual accuracy, at photorealistic rendering ng skin tone, materyales at ilaw.

Hatol ng Kapitan
Isang capable na image generation at editing API na may tunay na editing tools; ang gastos sa output ay dapat pag-isipan nang mabuti ayon sa volume bago mag-commit.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Nano Banana 2.1 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm google paningin pangangatwiran pagsusulat

Mag-browse ayon sa pamilya ng model

Mga Text / LLM model

434