Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Google tarafından geliştirilen Nano Banana 2 ve Google tarafından sunulan Nano Banana Pro, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Nano Banana 2, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $3.00/$30.00 fiyat sunarken; Nano Banana Pro, 65.5K token bağlam penceresi ve $3.50/$35.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Nano Banana 2
AI Görsel Üretim ModeliGoogle tarafından geliştirilen Nano Banana 2; yüksek çözünürlüklü AI görsel üretimi, tasarım ve hassas tipografi işleme için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 65 token/sn hız, 88/100 zeka indeksi ve 1M token başına $3/$30 fiyatlandırm
$3.00 / 1M
$30.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Nano Banana Pro
AI Görsel Üretim ModeliGoogle tarafından geliştirilen Nano Banana Pro; yüksek çözünürlüklü AI görsel üretimi, tasarım ve hassas tipografi işleme için tasarlanmış olup 66K bağlam penceresi, 50 token/sn hız, 83/100 zeka indeksi ve 1M token başına $3.5/$35 fiyatland
$3.50 / 1M
$35.00 / 1M
65.5K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- Nano Banana 2 is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nano Banana 2 has a larger context window (131K vs 66K tokens).
- Nano Banana 2 is faster at 65 tok/s vs 50 tok/s.
| Feature | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 88 | 83 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $3.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $30.00 / 1M | $35.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $4.13 / 1M | $4.76 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 65.5K tokens~98 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 50 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.80 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nano Banana 2 · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1455)
- Sadece 950 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 65 token yüksek üretim hızı
- İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $3/$30 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
- Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
- Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir
Nano Banana Pro · Strengths & Key Advantages
- 66K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1415)
- Sadece 1200 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 50 token yüksek üretim hızı
- İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $3.5/$35 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
- Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
- Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 3K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 1K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/nano-banana-2 | models/nano-banana-pro |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-05 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | September 2025 |
| Architecture | Frontier conversational multimodal image engine | High-fidelity design-grade image generation and compositional editor |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($3/1M in) across full 131K window | Flat rate ($3.5/1M in) across full 66K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.75/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.8/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Nano Banana 2 or Nano Banana Pro?
Nano Banana 2 is more intelligent. It scores 88 compared with 83 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nano Banana 2 is faster, generating 65 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nano Banana 2 is cheaper at $4.13 per 1M tokens blended, compared with $4.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nano Banana 2 has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
Nano Banana 2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 65.5K tokens.
Sonuç
Hem Nano Banana 2 (yüksek çözünürlüklü AI görsel üretimi, tasarım ve hassas tipografi işleme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Nano Banana Pro (yüksek çözünürlüklü AI görsel üretimi, tasarım ve hassas tipografi işleme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Nano Banana 2 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Nano Banana 2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Nano Banana 2 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Nano Banana 2 mi yoksa Nano Banana Pro mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Nano Banana 2 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Nano Banana 2 ve Nano Banana Pro API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Nano Banana 2 1M giriş/çıkış tokeni başına $3.00 / $30.00 ücretlendirilirken, Nano Banana Pro $3.50 / $35.00 seviyesindedir. Karma maliyette Nano Banana 2 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Nano Banana 2 131.1K token bağlam penceresi sunarken Nano Banana Pro 65.5K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Nano Banana 2 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- GPT Image 2 vs Nano Banana 2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nano Banana Pro vs Nano Banana: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Resmi kaynaklar: Google ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).