Nano Banana 2.1: o novo modelo de imagens do Google edita com mais precisão e custa metade do preço para desenvolvedores

O Google começou a liberar em 6 de outubro de 2026 o Nano Banana 2.1, nova versão do seu modelo de inteligência artificial que cria e edita imagens a partir de texto. Ele chega ao app Gemini, ao Modo IA da Busca, ao Google AI Studio, ao Flow, ao Stitch, ao Google Ads e à plataforma corporativa do Google. As promessas principais são três: imagens com acabamento visual melhor, edição por máscara mais precisa, em que só uma parte da foto muda, e pessoas e objetos que mantêm a mesma aparência de uma edição para outra. Para quem programa, o preço de uma imagem caiu pela metade: de US$ 0,067 para US$ 0,0336 na resolução padrão. E o modelo anterior, o Nano Banana 2, será desligado para desenvolvedores em 29 de outubro. Esta matéria explica o que é o modelo, o que muda, onde ele está, quanto custa, como o Google marca as imagens geradas e o que ainda não se sabe.

O que é o Nano Banana 2.1

Nano Banana é o apelido que o Google dá à sua família de modelos de geração de imagens. Um modelo, nesse contexto, é o programa de inteligência artificial treinado para uma tarefa: aqui, receber um pedido escrito, uma foto ou as duas coisas e devolver uma imagem nova ou uma versão editada da imagem enviada.

O Nano Banana 2.1 é a atualização do Nano Banana 2, lançado em fevereiro. Segundo o cartão técnico publicado pelo Google DeepMind, o laboratório de IA do Google, ele pertence à série Gemini 3 e é construído sobre o Gemini 3.6 Flash. “Flash” é o nome que o Google dá à linha de modelos mais rápidos e mais baratos de rodar, em oposição à linha “Pro”, mais pesada e cara.

Na documentação para desenvolvedores, o Google o descreve como o principal “cavalo de batalha” de alta eficiência para gerar e editar imagens em conversa: o modelo do uso diário, em grande volume, enquanto as tarefas mais exigentes continuam com o Nano Banana Pro.

A palavra conversa é importante. Em vez de preencher campos e ajustar controles, o usuário escreve o que quer, olha o resultado e pede mudanças em sequência, como faria com um ilustrador: “deixe o céu mais escuro”, “agora tire a pessoa do fundo”, “troque a cor do sofá”.

Uma família de catorze meses

A história do Nano Banana é curta e acelerada, e ajuda a entender onde a versão 2.1 se encaixa.

Agosto de 2025: o primeiro Nano Banana. Em 26 de agosto de 2025, o Google anunciou um novo modelo de edição de imagens no app Gemini, tecnicamente chamado Gemini 2.5 Flash Image. O foco era manter a semelhança de pessoas e animais ao editar fotos e misturar várias fotos numa cena nova. Em 13 de outubro de 2025, o Google informou que mais de 5 bilhões de imagens tinham sido geradas desde a estreia, e levou o modelo ao Google Lens, à Busca e ao NotebookLM.

Novembro de 2025: o Nano Banana Pro. Em 20 de novembro de 2025 chegou a versão Pro, baseada no Gemini 3 Pro, com resolução de até 4K, texto legível dentro da imagem em vários idiomas e controles de edição mais finos, como ângulo de câmera, iluminação e correção de cor.

Fevereiro de 2026: o Nano Banana 2. Em 26 de fevereiro de 2026, o Google lançou o Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), com a proposta de levar a qualidade do Pro para a velocidade da linha Flash. Ele passou a ser o modelo padrão no app Gemini e chegou à Busca em mais 141 países e territórios.

Junho de 2026: o Nano Banana 2 Lite. Em 30 de junho de 2026, veio a versão mais leve e barata da família, feita para volume e velocidade, com imagens em cerca de 4 segundos.

Outubro de 2026: o Nano Banana 2.1. É a atualização do modelo intermediário, o que fica entre o Lite, mais simples, e o Pro, mais sofisticado.

O que muda: três frentes

Na publicação oficial no X, o Google afirmou que o novo modelo supera os anteriores em todos os quesitos, com saltos notáveis em três pontos: design visual, edição por máscara e consistência de personagens e objetos. A documentação técnica acrescenta outros avanços.

Acabamento visual. O Google promete composições mais bem resolvidas e peças com aspecto mais profissional, com qualidade e realismo melhores nas três resoluções disponíveis: 1K, 2K e 4K. Resolução é o tamanho da imagem em pontos: 1K fica perto de mil pontos no lado maior, e 4K perto de quatro mil, a nitidez de uma televisão moderna.

Texto dentro da imagem. Escrever palavras certas numa imagem gerada sempre foi um ponto fraco desses modelos. O Nano Banana 2.1 traz melhorias na renderização de texto e na diagramação de infográficos, aquelas peças que explicam um assunto com desenhos, números e legendas.

Panoramas sem emendas. O modelo trabalha com formatos muito largos ou muito altos, como 4:1 e 8:1, em que a imagem é quatro ou oito vezes mais larga que alta, e os inversos, para telas verticais. Segundo a documentação, a versão 2.1 corrigiu defeitos de “ladrilho” que apareciam nesses formatos em 2K e 4K: emendas visíveis, como se a imagem tivesse sido montada com pedaços repetidos.

Consistência em conversas longas. Ao longo de várias rodadas de edição, o personagem e o cenário tendem a continuar os mesmos, em vez de mudar aos poucos a cada pedido.

A edição por máscara, explicada

Máscara é um termo herdado dos programas de edição de fotos. Significa marcar uma região da imagem para que só ela seja alterada, enquanto o resto fica protegido, como a fita crepe que um pintor passa no rodapé antes de pintar a parede.

Nos modelos do Google, essa marcação pode ser feita em palavras. A documentação oficial chama isso de máscara semântica: o usuário descreve o pedaço que quer mudar e o modelo entende sozinho onde ele está. O modelo de frase sugerido pelo Google é, em tradução livre: “usando a imagem fornecida, mude apenas tal elemento para tal outro; mantenha todo o resto exatamente igual, preservando o estilo, a iluminação e a composição originais”. O exemplo da própria documentação troca um sofá azul por uma poltrona de couro antiga, sem mexer no restante da sala.

O cartão técnico do modelo também menciona edição baseada em rabisco: em vez de descrever, a pessoa desenha por cima da área que quer alterar. É nesse conjunto, a edição por máscara ou por traço, que o Google relata um dos maiores ganhos da nova versão.

Na prática, isso muda o tipo de uso possível. Quem edita a foto de um produto quer trocar o fundo sem que o produto mude de forma. Quem retoca a foto da família quer apagar um poste sem que o rosto de ninguém fique diferente. Refazer a cena inteira a cada pedido é justamente o que torna esse trabalho frustrante, e é o que a edição por máscara procura evitar.

Pessoas e objetos que não mudam de cara

O terceiro eixo é a consistência: a capacidade de manter a identidade de uma pessoa, de um personagem ou de um produto em várias imagens diferentes. É o que permite criar uma história em quadrinhos com o mesmo protagonista em todas as cenas, ou mostrar o mesmo tênis em dez fotos de campanha sem que o desenho do calçado mude.

Segundo a documentação, o Nano Banana 2.1 aceita até 14 imagens de referência num mesmo pedido. Dentro desse total, garante a semelhança de até 4 personagens e a fidelidade de até 10 objetos. O anúncio do Nano Banana 2, em fevereiro, falava em até cinco personagens e 14 objetos; a documentação atual traz os mesmos limites de quatro e dez para as duas versões.

O modelo também aceita vídeo como referência: é possível gerar uma imagem nova usando o conteúdo de um vídeo como ponto de partida.

Um modelo que pensa antes de desenhar

Como outros modelos recentes do Google, o Nano Banana 2.1 pode raciocinar antes de entregar o resultado. Na prática, ele planeja a composição e testa ideias internamente antes da versão final.

O desenvolvedor escolhe o nível desse raciocínio: mínimo, médio ou alto, sendo o médio o padrão. Segundo a documentação, durante esse processo o modelo gera até duas imagens intermediárias para testar a composição e a lógica, e essas imagens de rascunho não são cobradas. Mais raciocínio tende a dar resultados melhores em pedidos complexos, ao custo de mais tempo de espera.

O modelo também pode consultar a Busca do Google, tanto a de páginas quanto a de imagens, para desenhar com base em informação real e atual, como um mapa do tempo de hoje ou a aparência de um prédio específico. Há uma restrição importante: a documentação informa que, por enquanto, essa consulta não usa fotos reais de pessoas encontradas na web.

Os números do Google

O Google divulgou, no cartão técnico, os resultados de testes próprios feitos em outubro de 2026. A maior parte usa a pontuação Elo, o mesmo sistema do xadrez: avaliadores humanos comparam duas imagens lado a lado e escolhem a melhor, e cada vitória ou derrota ajusta a nota do modelo. Quanto maior a nota, mais vezes o modelo foi preferido.

Três leituras ajudam a interpretar a tabela.

A maior diferença está na exatidão dos infográficos. Essa nota não é Elo: é dada por um avaliador automático que confere se as informações do infográfico estão corretas. O Nano Banana 2.1 marcou 0,521, cerca de 2,9 vezes a nota do Nano Banana 2. É um avanço relevante para quem usa esses modelos para explicar dados. O Google não detalhou como essa nota é calculada, então ela serve para comparar as versões entre si, não para dizer quantos infográficos saem totalmente corretos.

O modelo intermediário supera o Pro nos testes do Google. Nas notas divulgadas, a versão 2.1 fica acima do Nano Banana Pro em todas as categorias, inclusive com o raciocínio desligado. Mesmo assim, a documentação continua recomendando o Pro para as tarefas visuais mais complexas, por ter o maior conhecimento de mundo e o controle criativo mais preciso.

São números do fabricante. Todos os resultados vêm de testes do próprio Google. No dia do lançamento, ainda não havia avaliação independente publicada que confirmasse os ganhos.

Onde o modelo está disponível

O Google anunciou a liberação gradual em sete produtos. Para quem não conhece todos eles:

– App Gemini: o assistente de IA do Google para celular e computador, onde a maioria das pessoas cria e edita imagens em conversa.

– Modo IA da Busca: a versão conversacional da Busca do Google. No aplicativo do Google, basta tocar no ícone de banana logo abaixo da caixa de pesquisa para começar a criar.

– Google AI Studio: o ambiente on-line em que desenvolvedores testam os modelos do Google e geram as chaves de acesso para usá-los nos próprios programas.

– Flow: a ferramenta do Google para criar filmes e cenas com IA.

– Stitch: uma ferramenta do Google Labs, apresentada em maio de 2025, que transforma descrições em texto ou rabiscos em telas de aplicativos e sites, prontas para virar código.

– Google Ads: a plataforma de anúncios do Google, onde anunciantes podem criar peças visuais para campanhas.

– Gemini Enterprise Platform: a plataforma do Google Cloud para empresas criarem os próprios sistemas de IA, apresentada em abril de 2026 como a evolução da antiga Vertex AI.

Para desenvolvedores, o modelo já está disponível como versão estável, com o identificador `gemini-nano-banana-2.1`.

Quanto custa para desenvolvedores

Para quem usa o app Gemini ou a Busca, criar imagens não tem cobrança por imagem; o que existe são limites de uso que variam conforme o plano de assinatura. A cobrança direta vale para empresas e programadores que usam o modelo dentro dos próprios produtos, pela chamada API, a porta de acesso que permite a um programa conversar com o modelo do Google.

A tabela da página oficial de preços, consultada em 6 de outubro de 2026:

Na resolução padrão, cada imagem custa cerca de três centavos de dólar, metade do que custava no Nano Banana 2. O modo em lote, em que o desenvolvedor envia muitos pedidos de uma vez e aceita esperar mais pela resposta, corta o preço pela metade de novo. Para comparação dentro da própria família, o Nano Banana Pro cobra US$ 0,134 por imagem em 1K e 2K.

Há três detalhes que a tabela não mostra.

O preço de entrada subiu. Os modelos do Google cobram por tokens, pequenos pedaços de texto ou de imagem que funcionam como a unidade de medida do trabalho do modelo. A conta tem duas partes: o que o desenvolvedor envia e o que o modelo devolve. No Nano Banana 2.1, a saída em forma de imagem caiu de US$ 60 para US$ 30 por milhão de tokens. Já a entrada subiu de US$ 0,50 para US$ 1,50 por milhão de tokens. A consequência provável, pela conta dos próprios preços, é que trabalhos que enviam muitas fotos de referência economizam menos do que a metade anunciada.

Não há cota gratuita na API. A página de preços informa que o Nano Banana 2.1 não tem nível gratuito para desenvolvedores.

A menor resolução saiu. A opção de 512 pontos, a mais barata do Nano Banana 2, não existe no 2.1.

E há um prazo. Segundo as notas de versão da API, o modelo anterior, `gemini-3.1-flash-image`, foi marcado como obsoleto e será desligado em 29 de outubro de 2026. Quem tem um produto funcionando com o Nano Banana 2 tem 23 dias para migrar.

Marca-d’água e origem das imagens

Com imagens cada vez mais realistas, a pergunta “isso foi feito por IA?” ficou mais importante. O Google responde com duas camadas.

A primeira é o SynthID, uma marca-d’água digital invisível a olho nu, embutida na própria imagem, que permite identificar depois que ela foi criada pela IA do Google. A documentação para desenvolvedores do Nano Banana 2.1 afirma que todas as imagens geradas incluem essa marca. No app Gemini, desde novembro de 2025, qualquer pessoa pode enviar uma imagem e perguntar se ela foi gerada pela IA do Google, recurso que começou pelo inglês; em fevereiro de 2026, o Google informou que essa verificação já tinha sido usada mais de 20 milhões de vezes.

A segunda camada são as credenciais de conteúdo C2PA, um padrão técnico compartilhado entre empresas, que grava no próprio arquivo informações sobre a origem da imagem e que pode ser lido por ferramentas de outros fabricantes. No lançamento do Nano Banana 2, em fevereiro, o Google anunciou que combinaria o SynthID com essas credenciais e levaria a verificação C2PA ao app Gemini.

Há ainda a marca visível. Quando lançou o Nano Banana Pro, em novembro de 2025, o Google informou que imagens criadas por usuários gratuitos e assinantes do plano AI Pro levam o símbolo do Gemini num canto, enquanto assinantes do plano Ultra e desenvolvedores no AI Studio recebem as imagens sem esse símbolo. A invisível, o SynthID, continua presente em todas.

Os limites que o próprio Google reconhece

O cartão técnico lista com franqueza o que o Nano Banana 2.1 ainda faz mal:

– Texto pequeno e longo: letras miúdas tendem a sair borradas, principalmente em 1K, e parágrafos longos ou páginas inteiras de texto ainda falham.

– Semelhança imperfeita: a consistência de personagens entre as fotos enviadas e a imagem gerada nem sempre é perfeita.

– Edição por máscara incompleta: às vezes o modelo segue só parte da instrução, ou deixa visível o traço do rabisco usado para marcar a área.

– Pose que não sai: em casos raros, ao editar, a imagem nova mantém a postura da pessoa da foto original mesmo quando o pedido era mudá-la.

– Esquerda e direita: há confusões ocasionais de posição no espaço.

– Conhecimento limitado: o modelo ainda tem limitações em conhecimento de mundo, raciocínio em três dimensões e exatidão de fatos.

Sobre o conhecimento, o cartão informa que a data de corte do Gemini 3.6 Flash é março de 2026, mas que em algumas áreas o modelo pode se comportar como se soubesse apenas o que existia até janeiro de 2025. É o motivo pelo qual a consulta à Busca faz diferença em pedidos sobre assuntos recentes.

Para o leitor brasileiro, uma boa notícia: o português do Brasil está na lista oficial de idiomas em que o modelo funciona melhor, ao lado do inglês, do espanhol do México, do japonês e de outros onze.

Na parte de segurança, o Google informa que o modelo cumpriu os limites exigidos para lançamento em proteção infantil, teve desempenho de segurança igual ou melhor que o do Gemini 3 Flash e, na avaliação de riscos graves que a empresa faz em seus modelos mais avançados, não trouxe capacidades novas significativas, sendo improvável que atinja algum dos níveis críticos monitorados.

O que não se sabe

– Quando o modelo chega a todos. O Google fala em liberação gradual, sem informar países, idiomas ou prazo para cada produto.

– Quanto se pode usar de graça. Os limites diários do app Gemini e do Modo IA para cada plano não foram detalhados.

– O que acontece com o Nano Banana 2 no app. O Google não explicou se a versão 2.1 substitui a anterior para todos os usuários do app Gemini nem como fica a opção de refazer imagens com o Pro.

– Se outros recursos da Busca também mudam. Não houve confirmação sobre o Google Lens e os Resumos de IA, que podem continuar usando o modelo anterior por algum tempo.

– Se os ganhos se confirmam fora do Google. Os números divulgados são de testes internos; avaliações independentes ainda não tinham sido publicadas no dia do lançamento.

– As credenciais C2PA na nova versão. O cartão técnico do 2.1 não trata de marca-d’água nem de credenciais de conteúdo; a confirmação do SynthID vem da documentação para desenvolvedores.

O fecho

O Nano Banana 2.1 acerta em pontos que fazem diferença no dia a dia: mexer só no que se quer mudar, manter o mesmo rosto e o mesmo produto em várias imagens, escrever texto legível e montar infográficos mais corretos. Para quem programa, a imagem pela metade do preço e o prazo de 29 de outubro tornam a migração inevitável. Para o usuário comum, a novidade chega aos poucos, dentro do Gemini e da Busca, com a marca-d’água invisível do Google acompanhando cada imagem criada.

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