Nano Banana 2.1: İnfografikler, Fiyatlandırma ve Alternatifler (2026)
Nano Banana 2.1, Google'ın en yeni yüksek verimli görsel oluşturma ve düzenleme modelidir. Google, bu modeli Nano Banana 2'nin bir güncellemesi olarak 6 Ekim 2026'da genel kullanıma sundu. Geliştirici belgeleri, slaytlar ve raporlar için görseller oluşturuyorsanız önem taşıyan daha keskin metinlerin ve daha doğru infografik düzenlerinin altını çiziyor.
Bu rehber nelerin değiştiğini, modeli nerede kullanabileceğinizi, maliyetini ve Nano Banana Pro ile nasıl karşılaştırıldığını kapsıyor. Rehber, alternatifler ve infografikler için bir istem yöntemiyle sona eriyor. Her ayrıntı, 13 Ekim 2026 tarihinde okunan Google sayfalarından ve diğer sağlayıcıların sayfalarından alınmıştır.
Google'ın 6 Ekim'de yayınladıkları
Gemini API sürüm notları 6 Ekim 2026 tarihli bir giriş içeriyor: "Gemini Nano Banana 2.1 genel kullanıma sunuldu (GA)." Model kimliği gemini-nano-banana-2.1 şeklindedir. Notlar, bu modeli "en yeni yüksek verimli görsel oluşturma ve konuşmaya dayalı düzenleme modeli" olarak adlandırıyor.
Giriş, sürümü yeni bir aile değil, bir güncelleme olarak çerçeveliyor. Modelin "Flash düzeyinde hız ve maliyet verimliliğini koruduğu" belirtiliyor. Ardından "görsel kalite, isteme bağlılık, çok turlu karakter tutarlılığı, metin oluşturma" ile geniş ve panoramik en boy oranlarındaki kazanımlar listeleniyor.
Google, modeli aynı gün X üzerinden duyurdu. Paylaşımında "görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme ve konu tutarlılığında dikkate değer sıçramalar" tanımlandı. Takip eden bir paylaşımda ise kullanıma sunulduğu yüzeyler belirtildi. Bunlar Gemini uygulaması, Search'teki AI Mode, Google AI Studio, Flow, Stitch, Google Ads ve Gemini Enterprise Platform'dur.
Sürüm ayrıca yerini aldığı modeli de emekliye ayırıyor. Notlarda "gemini-3.1-flash-image modeli kullanımdan kaldırıldı (kapatma tarihi açıklanmadı)" deniliyor. Geliştiricilere "gemini-nano-banana-2.1 sürümüne geçiş yapmaları" söyleniyor.
Nano Banana 2.1'deki yenilikler
Gemini API model sayfası altı temel güncellemeyi listeliyor. İşte Google'ın kendi terimleriyle bunlar:
- Görsel kalite. 1K varsayılan olmak üzere "1K, 2K ve 4K çıktı çözünürlüklerinde iyileştirilmiş görsel kalite ve gerçekçilik."
- Geniş formatlar. 2K ve 4K'da 1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1 oranlarındaki "geniş ve panoramik en boy oranlarında düzeltilmiş döşeme kusurları."
- Metin ve düzen. "Geliştirilmiş metin oluşturma ve infografik düzeni doğruluğu."
- Referans görseller. "4 karaktere kadar karakter tutarlılığı ve 10 nesneye kadar nesne doğruluğu" ile 14 adede kadar referans görsel.
- Arama temellendirme. "Google Web ve Görsel Arama ile temellendirme."
- Düşünme. Orta seviyenin varsayılan olduğu, minimal, orta veya yüksek olarak ayarlanabilen "yapılandırılabilir Düşünme seviyeleri."
Google'ın sayfaları referans görseller için farklı limitler veriyor. API sayfası 4 karakter ve 10 nesne diyor. DeepMind'ın Nano Banana ailesiyle ilgili bölümündeki model sayfası, "beş karaktere kadar" ve "on dört nesneye kadar" diyor. API üzerinde geliştirme yapıyorsanız, planınızı düşük rakamlara göre yapın.
API sayfası girişleri "Metin, Görsel, Video ve PDF" olarak listeliyor. Model, görsel ve metin döndürüyor. Giriş jeton limiti 131,072 ve çıkış jeton limiti 32,768'dir.
Google DeepMind'ın model sayfası sürümü tek bir satırda özetliyor. Güncellemenin "daha iyi görsel tasarım, maske tabanlı düzenleme, konu tutarlılığı ve daha doğal görünümlü görseller sunmak için önceki Nano Banana modellerinden daha iyi performans gösterdiğini" belirtiyor.
Metin ve düzen kazanımları infografikler için neden önemli?
İnfografikler küçük ayrıntılarda başarısız olur. Yanlış bir harf içeren bir grafik etiketi veya slayt boyutunda bulanıklaşan bir sayı, tüm grafiği bozar. Çoğu iş görseli için bu durum, metin oluşturma satırını izlenmesi gereken en önemli nokta haline getirir.
Google'ın kendi örnekleri de aynı yolu gösteriyor. Görsel oluşturma rehberi, çok turlu düzenleme örneği olarak bir infografik kullanıyor. İstem "Fotosentezi açıklayan canlı bir infografik oluştur" ile başlıyor ve yemek kitabı tarzında bir sayfa istiyor.
Rehber ayrıca sonuçların nasıl iyileştirileceğini de açıklıyor. "Çok turlu konuşma, görseller üzerinde yineleme yapmanın önerilen yoludur" deniliyor. Uygulamada, önce bir taslak istersiniz, ardından her turda bir etiketi veya rengi düzeltirsiniz.
DeepMind'ın sayfası, Google'ın Nano Banana ailesi için düşündüğü kullanım durumlarını ekliyor. Modellerin "infografikler oluşturabildiği veya notları diyagramlara dönüştürebildiği" belirtiliyor. Geniş 4:1 ve 8:1 formatları, zaman çizelgeleri ve afiş grafikleri için uygundur.
Her görsel modeli için geçerli olan bir alışkanlık vardır. Model, isteminizdeki sayıları oluşturur ve bunları verilerinizle karşılaştırmak ayrı bir adımdır. Rakamlar bir hesap tablosundan geliyorsa, önce bunları hesaplayın ve nihai görseli kaynakla karşılaştırarak kontrol edin.
Nano Banana 2.1'i nerede kullanabilirsiniz?
Google'ın duyurusu, modelin kullanıma sunulduğu yedi yeri listeliyor:
| Yüzey | Tipik kullanım |
|---|---|
| Gemini uygulaması | Sohbette görsel oluşturan ve düzenleyen günlük kullanıcılar |
| Search'teki AI Mode | Google Arama içinde görsel oluşturan kişiler |
| Google AI Studio | Kod yazmadan önce istemleri test eden geliştiriciler |
| Flow ve Stitch | Google'ın yaratıcı araçlarını kullanan içerik üreticileri ve tasarımcılar |
| Google Ads | Reklam kreatifleri oluşturan reklamverenler |
| Gemini Enterprise Platform | Modelleri Google Cloud üzerinden çalıştıran şirketler |
Geliştiriciler için Gemini API'deki model kimliği gemini-nano-banana-2.1 şeklindedir. Model sayfası, bekleyebilecek işler için fiyatı düşüren Batch API'nin desteklendiğini listeliyor. Google Cloud dokümantasyonu, modeli 6 Ekim 2026 yayın tarihiyle "GA" lansman aşamasında listeliyor.
Duyuru, her bir Gemini uygulaması planı için kullanım limitlerini listelemiyor. Büyük bir görsel grubu için uygulamaya güvenmeyi planlıyorsanız, kendi hesabınızda gösterilen limitleri kontrol edin.
Nano Banana 2.1 fiyatlandırması
Gemini API fiyatlandırma sayfası, Nano Banana 2.1'i jeton bazında ve görsel başına eşdeğeriyle listeliyor. Sayfa, bu model için ücretsiz bir API katmanı listelemiyor; ücretsiz katman sütununda "Mevcut değil" yazıyor.
| Öğe | Standart | Toplu (Batch) |
|---|---|---|
| Giriş (metin, görsel, video), 1M jeton başına | $1.50 | $0.75 |
| Metin ve düşünme çıktısı, 1M jeton başına | $7.50 | $3.75 |
| Görsel çıktısı, 1M jeton başına | $30.00 | $15.00 |
| Bir adet 1K görsel | $0.0336 | $0.0168 |
| Bir adet 2K görsel | $0.0504 | $0.0252 |
| Bir adet 4K görsel | $0.113 | $0.0567 |
Sayfa matematiği açıklıyor. 1K bir görsel 1120 jeton, 2K bir görsel 1680 jeton ve 4K bir görsel 3780 jeton tüketir. Standart oranlarda, 2K çözünürlükteki 100 görsel, giriş ve düşünme jetonları hariç yaklaşık $5.04 tutar.
Gözden kaçması kolay iki ek maliyet daha var. Görsel oluşturma rehberi, "düşünme jetonlarının, düşünme modelleri için varsayılan olarak faturalandırıldığını" söylüyor. Arama temellendirme, Gemini 3 ve daha yeni modeller arasında paylaşılan aylık 5,000 ücretsiz arama isteğini içerir. Bundan sonra, 1,000 istek başına $14 maliyeti vardır.
Nano Banana 2.1 ve Nano Banana Pro karşılaştırması
Google, Nano Banana 2.1'i premium görsel modelinin yanında sunuyor. Model sayfası, Nano Banana 2.1'i "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) modelinin daha verimli karşılığı" olarak adlandırıyor.
| Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
| Model kimliği | gemini-nano-banana-2.1 | gemini-3-pro-image |
| Google'ın açıklaması | Oluşturma ve düzenleme için yüksek verimli iş yükü modeli | "En karmaşık görsel görevler için premium seçenek" |
| Giriş, 1M jeton başına | $1.50 | $2.00 |
| Bir adet 1K veya 2K görsel | $0.0336 veya $0.0504 | $0.134 |
| Bir adet 4K görsel | $0.113 | $0.24 |
Rehber, Nano Banana Pro'nun "en üst düzey dünya bilgisi, gelişmiş yerelleştirme, doğru marka tutarlılığı ve hassas yaratıcı kontrol" sunduğunu belirtiyor. Bunlar, bir marka kampanyası veya yerelleştirilmiş bir reklam seti gibi yüksek fiyatın karşılığını verebileceği işlerdir.
Taslaklar, dahili sunumlar ve yüksek hacimler için Google'ın rehberi Nano Banana 2.1'i "birincil yüksek verimli iş yükü modeli" olarak adlandırıyor. Rehberin eski Nano Banana 2 girişi, "Tüm yeni projelerin Nano Banana 2.1 kullanması önerilir" diyor. Daha önceki Nano Banana 2 vs. Nano Banana Pro karşılaştırmamız, iki ailenin slayt görsellerinde nasıl davrandığını kapsıyor.
Google'ın listelediği limitler
Google'ın sayfaları birkaç limiti açıkça belirtiyor. Model etrafında bir iş akışı oluşturmadan önce her birini bilmekte fayda var.
- Filigran. Görsel oluşturma rehberi, "Oluşturulan tüm görseller bir SynthID filigranı içerir" diyor. DeepMind, SynthID'yi bir görselin "yapay zeka tarafından oluşturulduğunun belirlenmesini" sağlayan "görünmez bir dijital filigran" olarak tanımlıyor.
- Arama sonuçlarındaki kişiler. Bu modelle yapılan arama temellendirme, "şu anda web aramasından gerçek dünyadaki insan görsellerinin kullanılmasını desteklememektedir."
- Diller. Rehber, görsel oluşturma için en iyi çalışan dilleri listeliyor. Bunlar arasında İngilizce, Arapça, Almanca, İspanyolca, Fransızca, Hintçe, Japonca, Korece, Portekizce, Rusça ve Çince yer alıyor.
- API özellikleri. Model sayfası; işlev çağırma, yapılandırılmış çıktılar, kod yürütme ve önbelleğe almayı desteklenmiyor olarak işaretliyor.
- Ücretsiz katman. Fiyatlandırma sayfasındaki ücretsiz katman sütunu bu model için "Mevcut değil" şeklinde görünüyor.
Bunların hiçbiri bir infografik iş akışını engellemez. Ancak onu şekillendirirler. Veri işini her bir sayıyı takip edebilen bir araçta tutun ve görsel katman için görsel modelini kullanın.
Nano Banana 2.1 alternatifleri
Diğer birkaç model ve araç iş görselleri üretiyor. Tablo, her sağlayıcının sayfasında nelerin açıklandığını karşılaştırıyor.
| Seçenek | Nedir | Sağlayıcının sayfasındaki fiyat | Nerede çalıştırılır |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | Google'ın yüksek verimli görsel modeli | 1K görsel başına $0.0336'dan başlayan fiyatlarla | Gemini uygulaması, AI Studio, Gemini API |
| Nano Banana Pro | Google'ın premium görsel modeli | 1K veya 2K görsel başına $0.134 | Gemini API |
| OpenAI GPT Image 2.5 | OpenAI'ın görsel model ailesi | 1M görsel jetonu başına $8.00 giriş ve $30.00 çıkış | OpenAI API ve ChatGPT |
| Qwen-Image-2.1-Turbo | Qwen ekibinden açık bir kontrol noktası | Fiyat listelenmemiş; kendi sunucunuzda barındırılır | Kendi GPU'nuz |
| Powerdrill Bloom | Dosyaları grafiklere, slaytlara ve görsellere dönüştüren bir yapay zeka çalışma alanı | Ücretsiz plan; Pro yıllık $199.00 | Web çalışma alanı |
OpenAI GPT Image 2.5. OpenAI'ın API fiyatlandırma sayfası iki GPT Image 2.5 varyantı listeliyor. Her biri 1M görsel giriş jetonu başına $8.00 ve 1M görsel çıkış jetonu başına $30.00 maliyetindedir. ChatGPT Images 2.5 hakkındaki açıklayıcımız, bu sürümün ChatGPT tarafını kapsıyor.
Qwen-Image-2.1-Turbo. Hugging Face kartı, bunu "8 gürültü giderme adımıyla çalışan Qwen-Image-2.1'in hızlandırılmış bir kontrol noktası" olarak adlandırıyor. "Aynı 7B görsel oluşturma mimarisini kullanıyor." Kartın kurulum adımları "CUDA uyumlu bir PyTorch yapısı kurun" ile başlıyor, bu nedenle kendi GPU'nuzu planlayın. Kart, lisansını qwen-research olarak adlandırıyor, bu nedenle herhangi bir ticari kullanımdan önce lisans dosyasını okuyun.
Powerdrill Bloom. Yalnızca bir istemden ziyade verilerinizden başlar. Bir sonraki bölüm nerede konumlandığını açıklıyor.
Veri öncelikli bir çalışma alanı nerede konumlanır?
Bir görsel modeli resmi oluşturur. Bir iş infografiği ayrıca birinin kontrol edebileceği sayılara ihtiyaç duyar ve bunlar genellikle bir hesap tablosunda, bir PDF'de veya bir raporda bulunur.
Bu, Powerdrill Bloom'un etrafında inşa edildiği iştir. Ana sayfası onu "Çalışmasını gösteren yapay zeka veri analisti" olarak adlandırıyor. Ayrıca "Her sayı; sayfası, satırı ve arkasındaki rakamla birlikte geri döner" diyor.
Planlar görsel tarafını açıkça belirtiyor. Powerdrill Bloom fiyatlandırma sayfası, Ücretsiz planda "Excel, CSV, PDF ve doküman yükleme" ile "Temel slaytlar, dokümanlar, tablolar ve görseller oluşturma" özelliklerini listeliyor. Pro planı, yıllık $199.00 fiyatla "Slaytlar, Office dokümanları, Excel analizi ve Nano Banana görselleri oluşturma" özelliklerini listeliyor.
Nano Banana slides sayfası iş akışını gösteriyor. Analizden sonra "PPT'ye" veya "Nano Banana Pro ile İnfografiklere" seçeneğini belirlersiniz. O sayfa, model olarak sürüm 2.1'i değil, Nano Banana Pro'yu adlandırıyor. AI infographic generator sayfası, Excel, CSV veya PDF dosyalarından tek sayfalık infografikler için aynı fikri tanımlıyor.
Oluşturulan görselleri slaytlara eklemenin daha fazla yolu için, slaytlarınıza yapay zeka tarafından oluşturulan görseller, grafikler ve infografikler ekleme rehberimize göz atın.
Bir infografik için Nano Banana 2.1 nasıl istenir?
Net bir süreç, bir toplantıda savunabileceğiniz bir infografik sağlar. Bu altı adım Google'ın rehberliğini takip eder ve sayıları dürüst tutar:
- Önce sayıları kesinleştirin. İstemi yazmadan önce kaynak dosyanızdaki her rakamı hesaplayın.
- Her etiketi açıkça belirtin. İsteme tam başlıkları, değerleri ve birimleri koyun, böylece model sizin rakamlarınız üzerinden çalışır.
- Boyutu ve şekli seçin. 1K, 2K veya 4K seçin ve en boy oranını slayt veya sayfayla eşleştirin.
- Yoğun düzenler için düşünme seviyesini yükseltin. Google'ın rehberi, kendi örneğinde yüksek seviyeyi gösteriyor.
- Her turda bir şeyi düzeltin. Bir etiketi, rengi veya boşluk sorununu düzeltmek için takip turlarını kullanın.
- Nihai görseli kontrol edin. Resimdeki her sayıyı ve etiketi kaynak dosyayla karşılaştırın.
Örnek bir istem şu kalıbı gösterir: "Bölgeye Göre 3. Çeyrek Satışları başlıklı 16:9 oranında bir infografik oluştur. Dört çubuk göster: Kuzey %42, Güney %27, Doğu %19, Batı %12. Beyaz bir arka plan ve bir vurgu rengi kullan." Buradaki rakamlar örnektir.
Sayılar kendi dışa aktarımlarınızdan geldiğinde, verilerle başlayın. Dosyalarınızdan birinde Powerdrill Bloom'u deneyebilir ve bulguları slaytlara veya bir infografiğe dönüştürebilirsiniz.
Sıkça sorulan sorular
Nano Banana 2.1 nedir?
Nano Banana 2.1, Google'ın 6 Ekim 2026'da yayınlanan görsel oluşturma ve düzenleme modelidir. Nano Banana 2'yi daha iyi görsel kalite, metin oluşturma, infografik düzeni ve geniş formatlı çıktı ile günceller. Geliştiriciler bunu Gemini API'de gemini-nano-banana-2.1 olarak çağırır.
Nano Banana 2.1 ücretsiz mi?
Google, Nano Banana 2.1'i diğer yüzeylerin yanı sıra Gemini uygulaması, Search'teki AI Mode ve Google AI Studio'da kullanıma sundu. Gemini API'de, fiyatlandırma sayfası bu model için ücretsiz bir katman listelemiyor. Ücretli API kullanımı standart oranlarda 1K görsel başına $0.0336'dan başlar.
Nano Banana 2.1'in maliyeti ne kadar?
Gemini API fiyatlandırma sayfası, görsel çıktısını 1M jeton başına $30.00 olarak listeliyor. Bu, 1K görsel başına $0.0336, 2K görsel başına $0.0504 ve 4K görsel başına $0.113 anlamına gelir. Batch API bu rakamları yarıya indirir ve düşünme jetonları ayrı olarak faturalandırılır.
Nano Banana 2.1 ve Nano Banana Pro arasındaki fark nedir?
Google, Nano Banana 2.1'i Nano Banana Pro'nun daha verimli karşılığı olarak adlandırıyor. Nano Banana Pro; karmaşık görseller, marka tutarlılığı ve yerelleştirme için premium modeldir. Nano Banana 2.1'den alınan 2K bir görsel için $0.0504 olan maliyete karşılık, 1K veya 2K görsel başına $0.134 maliyeti vardır.
Nano Banana 2.1 infografik yapabilir mi?
Evet. Google'ın model sayfası, "Geliştirilmiş metin oluşturma ve infografik düzeni doğruluğu"nu temel bir güncelleme olarak listeliyor. Görsel rehberi, işlenmiş bir örnek olarak bir infografik kullanıyor. Veri infografikleri için önce kaynak verilerinizden sayıları hesaplayın, ardından nihai görseldeki her etiketi kontrol edin.
Kaynaklar: Geliştiriciler için Google AI, Gemini API sürüm notları · Geliştiriciler için Google AI, Gemini Nano Banana 2.1 · Geliştiriciler için Google AI, Gemini API fiyatlandırması · Geliştiriciler için Google AI, Görsel oluşturma · Google DeepMind, Nano Banana 2.1 · Google Cloud, Gemini Nano Banana 2.1 · X'te Google, Nano Banana 2.1 lansmanı · OpenAI, API fiyatlandırması · Hugging Face, Qwen-Image-2.1-Turbo. Ayrıntılar 13 Ekim 2026 tarihinde sağlayıcı sayfalarından okunmuştur.