Nano Banana 2.1: इन्फोग्राफिक्स, मूल्य निर्धारण और विकल्प (2026)
Nano Banana 2.1 Google का नवीनतम उच्च-दक्षता वाला इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है। Google ने इसे 6 अक्टूबर, 2026 को Nano Banana 2 के अपडेट के रूप में सामान्य रूप से उपलब्ध कराया। इसके डेवलपर दस्तावेज़ स्पष्ट टेक्स्ट और अधिक सटीक इन्फोग्राफिक लेआउट पर जोर देते हैं, जो स्लाइड और रिपोर्ट के लिए विजुअल बनाने वालों के लिए महत्वपूर्ण है।
यह गाइड इस बारे में है कि क्या बदलाव हुए हैं, आप इस मॉडल का उपयोग कहाँ कर सकते हैं, इसकी लागत क्या है, और यह Nano Banana Pro के साथ कैसा प्रदर्शन करता है। यह विकल्पों और इन्फोग्राफिक्स के लिए प्रॉम्प्टिंग पद्धति के साथ समाप्त होता है। प्रत्येक विवरण Google के पेजों और अन्य वेंडर के पेजों से लिया गया है, जिन्हें 13 अक्टूबर, 2026 को पढ़ा गया था।
Google ने 6 अक्टूबर को क्या रिलीज़ किया
Gemini API रिलीज़ नोट्स में 6 अक्टूबर, 2026 की एक प्रविष्टि है: "Gemini Nano Banana 2.1 सामान्य रूप से उपलब्ध (GA)।" मॉडल ID gemini-nano-banana-2.1 है। नोट्स इसे "नवीनतम उच्च-दक्षता वाला इमेज जनरेशन और कन्वर्सेशनल एडिटिंग मॉडल" कहते हैं।
यह प्रविष्टि इस रिलीज़ को एक अपडेट के रूप में पेश करती है, न कि एक नए परिवार के रूप में। इसमें कहा गया है कि मॉडल "Flash-स्तर की गति और लागत दक्षता बनाए रखता है।" इसके बाद यह "विजुअल क्वालिटी, प्रॉम्प्ट एडहेरेंस, मल्टी-टर्न कैरेक्टर कंसिस्टेंसी, टेक्स्ट रेंडरिंग" और वाइड तथा पैनोरमिक आस्पेक्ट रेशियो में लाभों को सूचीबद्ध करता है।
Google ने उसी दिन X पर इस मॉडल की घोषणा की। इसकी पोस्ट में "विजुअल डिज़ाइन, मास्क-आधारित एडिटिंग और सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी में उल्लेखनीय प्रगति" का वर्णन किया गया। एक फॉलो-अप पोस्ट में उन प्लेटफॉर्म के नाम बताए गए जहाँ इसे रोलआउट किया गया है। वे Gemini ऐप, Search में AI Mode, Google AI Studio, Flow, Stitch, Google Ads और Gemini Enterprise Platform हैं।
यह रिलीज़ उस मॉडल को भी रिटायर करती है जिसे इसने रिप्लेस किया है। नोट्स कहते हैं "gemini-3.1-flash-image मॉडल अब डेप्रिकेटेड है (बंद करने की कोई तारीख घोषित नहीं की गई है)।" डेवलपर्स को "gemini-nano-banana-2.1 पर माइग्रेट करने" के लिए कहा गया है।
Nano Banana 2.1 में नया क्या है
Gemini API मॉडल पेज छह प्रमुख अपडेट सूचीबद्ध करता है। यहाँ वे Google के अपने शब्दों में दिए गए हैं:
- इमेज क्वालिटी। "1K, 2K और 4K आउटपुट रेजोल्यूशन में बेहतर विजुअल क्वालिटी और यथार्थवाद," जिसमें 1K डिफॉल्ट है।
- वाइड फॉर्मेट। "2K और 4K पर 1:4, 4:1, 1:8 और 8:1 के वाइड और पैनोरमिक आस्पेक्ट रेशियो पर फिक्स्ड टाइलिंग आर्टिफैक्ट्स।"
- टेक्स्ट और लेआउट। "बेहतर टेक्स्ट रेंडरिंग और इन्फोग्राफिक लेआउट सटीकता।"
- रेफरेंस इमेज। 14 रेफरेंस इमेज तक, "4 कैरेक्टर्स तक के लिए कैरेक्टर कंसिस्टेंसी और 10 ऑब्जेक्ट्स तक के लिए ऑब्जेक्ट फिडेलिटी" के साथ।
- सर्च ग्राउंडिंग। "Google Web और Image Search के साथ ग्राउंडिंग।"
- Thinking। "कॉन्फ़िगर करने योग्य Thinking लेवल," जिन्हें मिनिमल, मीडियम या हाई पर सेट किया जा सकता है, जिसमें मीडियम डिफॉल्ट है।
Google के पेज रेफरेंस इमेज के लिए अलग-अलग सीमाएं देते हैं। API पेज 4 कैरेक्टर्स और 10 ऑब्जेक्ट्स कहता है। DeepMind का मॉडल पेज, Nano Banana परिवार पर अपने सेक्शन में, "पांच कैरेक्टर्स तक" और "चौदह ऑब्जेक्ट्स तक" कहता है। यदि आप API पर निर्माण कर रहे हैं, तो कम आंकड़ों के आधार पर योजना बनाएं।
API पेज इनपुट को "Text, Image, Video और PDF" के रूप में सूचीबद्ध करता है। मॉडल इमेज और टेक्स्ट वापस करता है। इसकी इनपुट टोकन सीमा 131,072 है, और इसकी आउटपुट टोकन सीमा 32,768 है।
Google DeepMind का मॉडल पेज रिलीज़ को एक लाइन में समेटता है। इसमें कहा गया है कि यह अपडेट "बेहतर विजुअल डिज़ाइन, मास्क-आधारित एडिटिंग, सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी और अधिक प्राकृतिक दिखने वाली इमेज देने के लिए पिछले Nano Banana मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है।"
इन्फोग्राफिक्स के लिए टेक्स्ट और लेआउट लाभ क्यों महत्वपूर्ण हैं
इन्फोग्राफिक्स छोटे विवरणों पर विफल हो जाते हैं। एक गलत अक्षर वाला चार्ट लेबल, या स्लाइड के आकार पर धुंधला दिखने वाला नंबर, पूरे ग्राफिक को खराब कर देता है। अधिकांश व्यावसायिक विजुअल्स के लिए, यह टेक्स्ट रेंडरिंग वाली बात सबसे महत्वपूर्ण है।
Google के अपने उदाहरण भी इसी ओर इशारा करते हैं। इमेज जनरेशन गाइड एक इन्फोग्राफिक को अपने मल्टी-टर्न एडिटिंग उदाहरण के रूप में उपयोग करती है। प्रॉम्प्ट शुरू होता है "एक जीवंत इन्फोग्राफिक बनाएं जो प्रकाश संश्लेषण (photosynthesis) की व्याख्या करता है" और कुकबुक-शैली के पेज की मांग करता है।
गाइड यह भी बताती है कि परिणामों को कैसे परिष्कृत किया जाए। इसमें कहा गया है कि "इमेज पर बार-बार काम करने के लिए मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन अनुशंसित तरीका है।" व्यवहार में, आप पहले ड्राफ्ट के लिए पूछते हैं, फिर प्रत्येक टर्न में एक लेबल या रंग ठीक करते हैं।
DeepMind का पेज उन उपयोग के मामलों को जोड़ता है जो Google ने Nano Banana परिवार के लिए सोचे हैं। इसमें कहा गया है कि मॉडल "इन्फोग्राफिक्स बना सकते हैं, या नोट्स को डायग्राम में बदल सकते हैं।" वाइड 4:1 और 8:1 फॉर्मेट टाइमलाइन और बैनर ग्राफिक्स के लिए उपयुक्त हैं।
एक आदत हर इमेज मॉडल पर लागू होती है। मॉडल आपके प्रॉम्प्ट में दिए गए नंबरों को रेंडर करता है, और उन्हें आपके डेटा के साथ जांचना एक अलग कदम है। यदि आंकड़े स्प्रेडशीट से आते हैं, तो पहले उनकी गणना करें और स्रोत के साथ अंतिम इमेज की जांच करें।
आप Nano Banana 2.1 का उपयोग कहाँ कर सकते हैं
Google की घोषणा उन सात स्थानों को सूचीबद्ध करती है जहाँ मॉडल रोल आउट किया जा रहा है:
| प्लेटफॉर्म | विशिष्ट उपयोग |
|---|---|
| Gemini ऐप | रोजमर्रा के उपयोगकर्ता जो चैट में इमेज बनाते और एडिट करते हैं |
| Search में AI Mode | वे लोग जो Google Search के अंदर इमेज जनरेट करते हैं |
| Google AI Studio | डेवलपर्स जो कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट का परीक्षण करते हैं |
| Flow और Stitch | Google के क्रिएटिव टूल्स का उपयोग करने वाले क्रिएटर्स और डिज़ाइनर्स |
| Google Ads | विज्ञापनदाता जो विज्ञापन क्रिएटिव बनाते हैं |
| Gemini Enterprise Platform | कंपनियां जो Google Cloud के माध्यम से मॉडल चलाती हैं |
डेवलपर्स के लिए, Gemini API में मॉडल ID gemini-nano-banana-2.1 है। मॉडल पेज Batch API को समर्थित के रूप में सूचीबद्ध करता है, जो उन कार्यों के लिए कीमत कम कर देता है जो प्रतीक्षा कर सकते हैं। Google Cloud का दस्तावेज़ीकरण मॉडल को 6 अक्टूबर, 2026 की रिलीज़ तारीख के साथ लॉन्च चरण "GA" में सूचीबद्ध करता है।
घोषणा में प्रत्येक Gemini ऐप प्लान के लिए उपयोग की सीमाएं सूचीबद्ध नहीं हैं। यदि आप इमेज के बड़े बैच के लिए ऐप पर निर्भर रहने की योजना बना रहे हैं, तो अपने स्वयं के खाते में दिखाई गई सीमाओं की जांच करें।
Nano Banana 2.1 की कीमत
Gemini API प्राइसिंग पेज Nano Banana 2.1 को टोकन के आधार पर सूचीबद्ध करता है, जिसमें प्रति-इमेज समकक्ष मूल्य दिया गया है। पेज इस मॉडल के लिए किसी फ्री API टियर को सूचीबद्ध नहीं करता है; फ्री टियर कॉलम में "उपलब्ध नहीं" लिखा है।
| आइटम | स्टैंडर्ड | बैच |
|---|---|---|
| इनपुट (टेक्स्ट, इमेज, वीडियो), प्रति 1M टोकन | $1.50 | $0.75 |
| टेक्स्ट और Thinking आउटपुट, प्रति 1M टोकन | $7.50 | $3.75 |
| इमेज आउटपुट, प्रति 1M टोकन | $30.00 | $15.00 |
| एक 1K इमेज | $0.0336 | $0.0168 |
| एक 2K इमेज | $0.0504 | $0.0252 |
| एक 4K इमेज | $0.113 | $0.0567 |
पेज गणित की व्याख्या करता है। एक 1K इमेज 1120 टोकन, एक 2K इमेज 1680 टोकन और एक 4K इमेज 3780 टोकन की खपत करती है। स्टैंडर्ड दरों पर, 2K की 100 इमेज इनपुट और Thinking टोकन से पहले लगभग $5.04 की होती हैं।
दो अतिरिक्त लागतों को भूलना आसान है। इमेज जनरेशन गाइड कहती है "Thinking मॉडल के लिए Thinking टोकन डिफ़ॉल्ट रूप से बिल किए जाते हैं।" सर्च ग्राउंडिंग में प्रति माह 5,000 मुफ्त सर्च अनुरोध शामिल हैं, जो Gemini 3 और नए मॉडल में साझा किए जाते हैं। उसके बाद, इसकी लागत $14 प्रति 1,000 अनुरोध है।
Nano Banana 2.1 बनाम Nano Banana Pro
Google अपने प्रीमियम इमेज मॉडल के साथ Nano Banana 2.1 की पेशकश करता है। मॉडल पेज Nano Banana 2.1 को "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) का अधिक कुशल समकक्ष" कहता है।
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
| मॉडल ID | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3-pro-image |
| Google का विवरण | जनरेशन और एडिटिंग के लिए उच्च-दक्षता वाला वर्कहॉर्स | "सबसे जटिल विजुअल कार्यों के लिए प्रीमियम विकल्प" |
| इनपुट, प्रति 1M टोकन | $1.50 | $2.00 |
| एक 1K या 2K इमेज | $0.0336 या $0.0504 | $0.134 |
| एक 4K इमेज | $0.113 | $0.24 |
गाइड Nano Banana Pro को "विश्व ज्ञान का उच्चतम स्तर, उन्नत लोकलाइजेशन, सटीक ब्रांड कंसिस्टेंसी और सटीक क्रिएटिव कंट्रोल" प्रदान करने वाला बताती है। ये वे काम हैं जहाँ उच्च कीमत सार्थक हो सकती है, जैसे कि ब्रांड कैंपेन या लोकलाइज्ड विज्ञापन सेट।
ड्राफ्ट, आंतरिक डेक और उच्च वॉल्यूम के लिए, Google की गाइड Nano Banana 2.1 को "प्राथमिक उच्च-दक्षता वाला वर्कहॉर्स मॉडल" कहती है। पुराने Nano Banana 2 के लिए गाइड की प्रविष्टि कहती है "सभी नए प्रोजेक्ट्स के लिए Nano Banana 2.1 का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।" हमारा पिछला Nano Banana 2 बनाम Nano Banana Pro का तुलनात्मक लेख बताता है कि ये दोनों परिवार स्लाइड विजुअल्स पर कैसा व्यवहार करते हैं।
Google द्वारा सूचीबद्ध सीमाएं
Google के पेज कई सीमाओं को स्पष्ट करते हैं। मॉडल के इर्द-गिर्द वर्कफ़्लो बनाने से पहले प्रत्येक के बारे में जानना ज़रूरी है।
- वॉटरमार्क। इमेज जनरेशन गाइड कहती है "सभी जनरेट की गई इमेज में एक SynthID वॉटरमार्क शामिल होता है।" DeepMind SynthID को "एक अदृश्य डिजिटल वॉटरमार्क" के रूप में वर्णित करता है जो किसी इमेज को "AI द्वारा जनरेट की गई" के रूप में पहचानने की अनुमति देता है।
- सर्च परिणामों में लोग। इस मॉडल के साथ सर्च ग्राउंडिंग "वर्तमान में वेब सर्च से लोगों की वास्तविक दुनिया की इमेज का उपयोग करने का समर्थन नहीं करती है।"
- भाषाएँ। गाइड उन भाषाओं को सूचीबद्ध करती है जो इमेज जनरेशन के लिए सबसे अच्छा काम करती हैं। इनमें अंग्रेजी, अरबी, जर्मन, स्पेनिश, फ्रेंच, हिंदी, जापानी, कोरियाई, पुर्तगाली, रूसी और चीनी शामिल हैं।
- API फीचर्स। मॉडल पेज फंक्शन कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, कोड निष्पादन और कैशिंग को समर्थित नहीं के रूप में चिह्नित करता है।
- फ्री टियर। प्राइसिंग पेज पर फ्री टियर कॉलम इस मॉडल के लिए "उपलब्ध नहीं" दिखाता है।
इनमें से कोई भी इन्फोग्राफिक वर्कफ़्लो को रोकता नहीं है। हालाँकि, वे इसे आकार देते हैं। डेटा का काम एक ऐसे टूल में रखें जो प्रत्येक नंबर को ट्रैक कर सके, और विजुअल लेयर के लिए इमेज मॉडल का उपयोग करें।
Nano Banana 2.1 के विकल्प
कई अन्य मॉडल और टूल व्यावसायिक विजुअल तैयार करते हैं। तालिका तुलना करती है कि प्रत्येक वेंडर के पेज क्या वर्णन करते हैं।
| विकल्प | यह क्या है | वेंडर के पेज पर कीमत | आप इसे कहाँ चलाते हैं |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | Google का उच्च-दक्षता वाला इमेज मॉडल | $0.0336 प्रति 1K इमेज से शुरू | Gemini ऐप, AI Studio, Gemini API |
| Nano Banana Pro | Google का प्रीमियम इमेज मॉडल | $0.134 प्रति 1K या 2K इमेज | Gemini API |
| OpenAI GPT Image 2.5 | OpenAI का इमेज मॉडल परिवार | $8.00 इनपुट और $30.00 आउटपुट प्रति 1M इमेज टोकन | OpenAI API और ChatGPT |
| Qwen-Image-2.1-Turbo | Qwen टीम का एक ओपन चेकपॉइंट | कोई कीमत सूचीबद्ध नहीं; सेल्फ-होस्टेड | आपका अपना GPU |
| Powerdrill Bloom | एक AI वर्कस्पेस जो फाइलों को चार्ट, स्लाइड और इमेज में बदल देता है | फ्री प्लान; Pro $199.00 प्रति वर्ष | वेब वर्कस्पेस |
OpenAI GPT Image 2.5. OpenAI के API प्राइसिंग पेज पर दो GPT Image 2.5 वेरिएंट सूचीबद्ध हैं। प्रत्येक की लागत $8.00 प्रति 1M इमेज इनपुट टोकन और $30.00 प्रति 1M इमेज आउटपुट टोकन है। ChatGPT Images 2.5 पर हमारा व्याख्यात्मक लेख उस रिलीज़ के ChatGPT पक्ष को कवर करता है।
Qwen-Image-2.1-Turbo. इसका Hugging Face कार्ड इसे "Qwen-Image-2.1 का एक त्वरित चेकपॉइंट" कहता है जो "8 डिनोइजिंग स्टेप्स के साथ" चलता है। यह "समान 7B विजुअल जनरेशन आर्किटेक्चर का उपयोग करता है।" कार्ड के इंस्टॉल स्टेप्स "CUDA-संगत PyTorch बिल्ड इंस्टॉल करें" से शुरू होते हैं, इसलिए अपने स्वयं के GPU की योजना बनाएं। कार्ड इसके लाइसेंस का नाम qwen-research बताता है, इसलिए किसी भी व्यावसायिक उपयोग से पहले लाइसेंस फ़ाइल पढ़ें।
Powerdrill Bloom. यह केवल प्रॉम्प्ट के बजाय आपके डेटा से शुरू होता है। अगला सेक्शन बताता है कि यह कहाँ फिट बैठता है।
डेटा-फर्स्ट वर्कस्पेस कहाँ फिट बैठता है
एक इमेज मॉडल तस्वीर बनाता है। एक बिजनेस इन्फोग्राफिक को ऐसे नंबरों की भी आवश्यकता होती है जिन्हें कोई चेक कर सके, और वे आमतौर पर स्प्रेडशीट, PDF या रिपोर्ट में होते हैं।
यही वह काम है जिसके लिए Powerdrill Bloom बनाया गया है। इसका होमपेज इसे "वह AI डेटा एनालिस्ट जो अपना काम दिखाता है" कहता है। यह यह भी कहता है कि "प्रत्येक नंबर उस पेज, रो और आंकड़े के साथ वापस आता है जो उसके पीछे है।"
प्लान इमेज पक्ष को स्पष्ट करते हैं। Powerdrill Bloom प्राइसिंग पेज फ्री प्लान पर "Excel, CSV, PDF और दस्तावेज़ अपलोड करें" और "बुनियादी स्लाइड, दस्तावेज़, शीट और इमेज बनाएं" सूचीबद्ध करता है। Pro प्लान, $199.00 प्रति वर्ष पर, "स्लाइड, Office दस्तावेज़, Excel विश्लेषण और Nano Banana इमेज बनाएं" सूचीबद्ध करता है।
Nano Banana slides पेज वर्कफ़्लो दिखाता है। विश्लेषण के बाद, आप "To PPT" या "To Infographics with Nano Banana Pro" चुनते हैं। वह पेज मॉडल के रूप में Nano Banana Pro का नाम लेता है, न कि वर्जन 2.1 का। AI infographic generator पेज Excel, CSV या PDF फाइलों से एक-पेज के इन्फोग्राफिक्स के लिए इसी विचार का वर्णन करता है।
स्लाइड्स पर जनरेट किए गए विजुअल्स डालने के और तरीकों के लिए, अपनी स्लाइड्स में AI-जनरेटेड इमेज, ग्राफ और इन्फोग्राफिक्स जोड़ने के लिए हमारी गाइड देखें।
इन्फोग्राफिक के लिए Nano Banana 2.1 को प्रॉम्प्ट कैसे दें
एक स्पष्ट प्रक्रिया आपको ऐसा इन्फोग्राफिक देती है जिसे आप मीटिंग में डिफेंड कर सकते हैं। ये छह चरण Google के मार्गदर्शन का पालन करते हैं और नंबरों को सटीक रखते हैं:
- नंबर पहले तय करें। प्रॉम्प्ट लिखने से पहले अपनी सोर्स फ़ाइल से प्रत्येक आंकड़े की गणना करें।
- प्रत्येक लेबल को स्पष्ट लिखें। प्रॉम्प्ट में सटीक शीर्षक, मान और इकाइयाँ डालें, ताकि मॉडल आपके आंकड़ों पर काम करे।
- आकार और आकार चुनें। 1K, 2K, या 4K चुनें, और आस्पेक्ट रेशियो को स्लाइड या पेज से मिलाएँ।
- घने लेआउट के लिए Thinking लेवल बढ़ाएँ। Google की गाइड अपने स्वयं के उदाहरण में हाई लेवल दिखाती है।
- प्रत्येक टर्न में एक चीज़ ठीक करें। लेबल, रंग या स्पेसिंग की समस्या को ठीक करने के लिए फॉलो-अप टर्न का उपयोग करें।
- अंतिम इमेज की जांच करें। तस्वीर में मौजूद प्रत्येक नंबर और लेबल की तुलना सोर्स फ़ाइल से करें।
एक नमूना प्रॉम्प्ट पैटर्न दिखाता है: "Q3 Sales by Region शीर्षक वाला एक 16:9 इन्फोग्राफिक बनाएं। चार बार दिखाएं: North 42%, South 27%, East 19%, West 12%। सफेद बैकग्राउंड और एक एक्सेंट कलर का उपयोग करें।" यहाँ दिए गए आंकड़े उदाहरणात्मक हैं।
जब नंबर आपके अपने एक्सपोर्ट से आते हैं, तो डेटा से शुरुआत करें। आप अपनी किसी फ़ाइल पर Powerdrill Bloom आज़मा सकते हैं और निष्कर्षों को स्लाइड या इन्फोग्राफिक में बदल सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Nano Banana 2.1 क्या है?
Nano Banana 2.1 Google का इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जिसे 6 अक्टूबर, 2026 को रिलीज़ किया गया था। यह बेहतर विजुअल क्वालिटी, टेक्स्ट रेंडरिंग, इन्फोग्राफिक लेआउट और वाइड-फॉर्मेट आउटपुट के साथ Nano Banana 2 को अपडेट करता है। डेवलपर्स इसे Gemini API में gemini-nano-banana-2.1 के रूप में कॉल करते हैं।
क्या Nano Banana 2.1 फ्री है?
Google ने Nano Banana 2.1 को Gemini ऐप, Search में AI Mode और Google AI Studio सहित अन्य प्लेटफॉर्म पर रोल आउट किया है। Gemini API में, प्राइसिंग पेज इस मॉडल के लिए कोई फ्री टियर सूचीबद्ध नहीं करता है। पेड API का उपयोग स्टैंडर्ड दरों पर $0.0336 प्रति 1K इमेज से शुरू होता है।
Nano Banana 2.1 की लागत कितनी है?
Gemini API प्राइसिंग पेज इमेज आउटपुट को $30.00 प्रति 1M टोकन पर सूचीबद्ध करता है। यह $0.0336 प्रति 1K इमेज, $0.0504 प्रति 2K इमेज और $0.113 प्रति 4K इमेज बैठता है। Batch API इन आंकड़ों को आधा कर देता है, और Thinking टोकन अलग से बिल किए जाते हैं।
Nano Banana 2.1 और Nano Banana Pro में क्या अंतर है?
Google Nano Banana 2.1 को Nano Banana Pro का अधिक कुशल समकक्ष कहता है। Nano Banana Pro जटिल विजुअल्स, ब्रांड कंसिस्टेंसी और लोकलाइजेशन के लिए प्रीमियम मॉडल है। इसकी लागत $0.134 प्रति 1K या 2K इमेज है, जबकि Nano Banana 2.1 से 2K इमेज के लिए $0.0504 है।
क्या Nano Banana 2.1 इन्फोग्राफिक्स बना सकता है?
हाँ। Google का मॉडल पेज "बेहतर टेक्स्ट रेंडरिंग और इन्फोग्राफिक लेआउट सटीकता" को एक प्रमुख अपडेट के रूप में सूचीबद्ध करता है। इसकी इमेज गाइड एक इन्फोग्राफिक को एक उदाहरण के रूप में उपयोग करती है। डेटा इन्फोग्राफिक्स के लिए, पहले अपने स्रोत से नंबरों की गणना करें, फिर अंतिम इमेज में प्रत्येक लेबल की जांच करें।
स्रोत: Google AI for Developers, Gemini API रिलीज़ नोट्स · Google AI for Developers, Gemini Nano Banana 2.1 · Google AI for Developers, Gemini API प्राइसिंग · Google AI for Developers, इमेज जनरेशन · Google DeepMind, Nano Banana 2.1 · Google Cloud, Gemini Nano Banana 2.1 · Google on X, Nano Banana 2.1 रोलआउट · OpenAI, API प्राइसिंग · Hugging Face, Qwen-Image-2.1-Turbo। विवरण 13 अक्टूबर, 2026 को वेंडर पेजों से पढ़े गए।