Nano Banana 2.1 Preis: halb so teuer bei 1K, nicht bei 4K

Nano Banana 2.1 kostet pro Bild bei 1K und 2K etwa halb so viel wie Nano Banana 2, bei 4K nur rund ein Viertel weniger. Google hat das Modell am 6. Oktober 2026 veröffentlicht, die Zahlen unten stehen auf der Preisseite der Gemini API. Die Schlagzeile „50 % günstiger“ stimmt also für die kleinen Größen und nicht für die größte, für die man am meisten bezahlt.

Der Text entstand in der Woche der Veröffentlichung. Alle Preise sind US-Dollar-Angaben von Googles Preisseite, abgelesen am 7. Oktober 2026, und können sich ändern. Es geht um das API-Modell. Was in der Gemini-App gilt, steht dort nicht.

Was Nano Banana 2.1 ist

Nano Banana ist Googles Name für die Gemini-Modelle zur Bilderzeugung und Bildbearbeitung. Die API-Kennung der neuen Version lautet `gemini-nano-banana-2.1`. Googles Anleitung zur Bilderzeugung beschreibt es als effizientes Arbeitspferd für Bilderzeugung und Bearbeitung im Gespräch, mit besserer Bildqualität, besserer Textdarstellung und mehr Konsistenz über mehrere Schritte. Der Eintrag im Changelog nennt dieselben Verbesserungen und zusätzlich erweiterte Seitenverhältnisse.

The Decoder, das am selben Tag über den Start berichtete, schreibt, das Modell werde in der Gemini-App, im KI-Modus der Suche, in AI Studio, Flow und Google Ads ausgerollt. Das ist Presseberichterstattung. Für die API zählt die Entwicklerdokumentation.

Preis pro Bild im Vergleich

Das sind die Preise pro Bild im Standard-Tarif laut Preisseite. Das ältere Modell heißt `gemini-3.1-flash-image`, das meinen die meisten mit Nano Banana 2.

• —1K-Bild: 0,0336 $ bei Nano Banana 2.1, gegenüber 0,067 $ beim älteren Modell. Etwa die Hälfte.
• —2K-Bild: 0,0504 $ gegenüber 0,101 $. Etwa die Hälfte.
• —4K-Bild: 0,113 $ gegenüber 0,151 $. Rund 25 % weniger, nicht die Hälfte.

Der Batch-Tarif, der Geschwindigkeit gegen einen niedrigeren Preis tauscht, hat dieselbe Form: 1K kostet 0,0168 $ statt 0,034 $, 2K kostet 0,0252 $ statt 0,050 $, 4K kostet 0,0567 $ statt 0,076 $. Die Prozentwerte sind einfache Rechnung. 0,113 geteilt durch 0,151 ergibt etwa 0,75.

Ein Hinweis zu Zweitquellen: Mindestens ein Bericht nennt einen 4K-Preis, der nicht zur Preisseite passt. Wenn sich zwei Quellen bei einer Zahl widersprechen, gilt die Seite des Anbieters, mit dem Datum, an dem man sie gelesen hat.

Wo die Rechnung nicht halbiert wird

Der Preis pro Bild ist nur ein Teil der Rechnung. Dieselbe Seite nennt für Nano Banana 2.1 Eingabe-Tokens mit 1,50 $ pro Million, beim älteren Modell sind es 0,50 $. Bild-Ausgabe-Tokens sinken von 60 $ auf 30 $ pro Million. Die Preise pro Bild enthalten die Ausgabeseite schon. Alles, was man hineinschickt, etwa lange Prompts oder Referenzbilder, wird zum Eingabepreis berechnet.

Eine Anfrage mit mehreren Referenzbildern spart deshalb womöglich weniger als die Hälfte. Wie viel weniger, hängt davon ab, wie viele Tokens diese Bilder belegen, und das wurde hier nicht gemessen. Wer viele Bilder erzeugt, sollte eine echte Anfrage durchrechnen statt die Tabelle zu übernehmen.

Die Preisseite führt den kostenlosen Tarif für dieses Modell außerdem als nicht verfügbar. Wer das ältere Modell in der API gratis ausprobiert hat, sollte das vor dem Umstieg wissen.

Was die Dokumentation nennt

• —Ausgabegrößen 1K, 2K und 4K. Die Größe 0,5K gibt es für dieses Modell nicht.
• —Bis zu 10 Bilder von Objekten und bis zu 5 Bilder von Figuren als Referenz, laut Anleitung zur Bilderzeugung.
• —Drei Denkstufen: minimal, mittel (Standard) und hoch.
• —Seitenverhältnisse von 1:1 und 4:5 bis 9:16, 16:9 und 21:9.
• —Ein SynthID-Wasserzeichen in jedem erzeugten Bild.

Der Changelog sagt außerdem, `gemini-3.1-flash-image` sei veraltet, und rät zum Umstieg. Ein Abschaltdatum nennt er nicht. Einige Zweitquellen geben ein konkretes Datum an. Googles eigener Eintrag tut das nicht, man sollte also mit einer Frist rechnen, ohne ein Datum anzunehmen.

Welche Größe sich lohnt

Wenn das Bild auf einem Telefon oder einer Folie landet, reicht meist 1K, und dort ist die Ersparnis am größten. 4K ist für Druck und für Ausschnitte, in die man hineinzoomt. Bevor man 4K bezahlt, lohnt die Frage, ob man es braucht. Wer Bilder verbessern will, statt neu zu erzeugen, findet in Bilder verbessern mit KI einen günstigeren Weg.

Das billigere Modell nimmt das übliche Problem nicht weg: Man muss klar beschreiben, was man will. Wie das mit Referenzen klappt, zeigt 2 Bilder kombinieren mit KI, und KI-Bilder von Menschen erklärt, worauf man bei Personen achten sollte. Wer von Bildern zu Bewegung will, liest Bild zu Video mit KI.

Einordnung zu anderen Starts

Das Muster kennt man von anderen Modellen: Die Schlagzeilenzahl stimmt, aber Tarif, Größe und Eingabe entscheiden, was man zahlt. Dasselbe gilt für Googles Videomodell, das Gemini Pro mit Veo 3 behandelt. Auch wer Bilder nur analysieren lassen will, braucht keine Erzeugung. Dafür gibt es KI-Bildanalyse kostenlos. Und ein Bild mit lesbarem Text ist nicht automatisch ein Bild mit richtigem Text, deshalb gehört das Prüfen dazu.

Kurz gesagt

Halber Preis bei 1K und 2K, ein Viertel weniger bei 4K. Erst eine echte Anfrage durchrechnen, dann umsteigen.

Nano Banana 2.1 ist pro Bild günstiger, das alte Modell ist veraltet, ohne dass ein Ende genannt wird. Die Größe, in der man erzeugt, bestimmt, wie viel von der Ersparnis ankommt. Coursium bringt Menschen bei, KI bei der Arbeit zu nutzen, auch wie man ein Bildwerkzeug klar anweist und prüft, was zurückkommt. Wer mag, sieht sich an, wie Coursium funktioniert.