Nano Banana 2.1 מול Nano Banana Pro: ההבדלים, התמחור ומתי להשתמש בכל אחד
מאת Potto AI Team·
השוואה בין Nano Banana 2.1 ל-Nano Banana Pro לפי רזולוציה, תמונות ייחוס, טקסט, מחירי ה-API הרשמיים וקרדיטים ב-Potto, עם המלצות מתי להשתמש בכל אחד.
Nano Banana 2.1 הוא מודל התמונות החדש והזול יותר של Google, ו-Nano Banana Pro הוא המודל מבוסס החשיבה (reasoning) ש-Google ממקמת לעיצוב גרפי מורכב, להדמיות מוצר (mockups) ולפריסות עם טקסט מדויק. התשובה הקצרה לשאלה "nano banana 2.1 vs pro" היא כזאת: השתמשו ב-Nano Banana 2.1 לטיוטות, לווריאציות, לתמונות יומיומיות ולדמויות חוזרות, והשתמשו ב-Nano Banana Pro כשהבריף כולל טיפוגרפיה צפופה, הרבה חלקים או רנדר סופי ב-4K. שני המודלים מציעים פלט ב-1K, 2K ו-4K ומקבלים עד 14 תמונות ייחוס דרך ה-API של Google, אבל הם נבדלים במחיר, במה שכל תא ייחוס נועד לו ובאופן שבו מנוהלת החשיבה. בעמוד התמחור של Google, Nano Banana 2.1 רשום ב-$0.0336 לתמונה ב-1K ו-Nano Banana Pro ב-$0.134, מה שהופך את Pro ליקר פי כארבעה מ-2.1 ב-1K.
המדריך הזה משווה בין שני המודלים תוך שימוש רק בתיעוד הרשמי של Google (נבדק ב-2026-10-10), ואז מציג כמה כל אחד עולה בקרדיטים בתוך מחולל התמונות של Potto, ובאיזה מהם לבחור לתמונות אי-קומרס, לפוסטרים עם טקסט, לדמויות עקביות ולסבבי טיוטות. אם אתם רק רוצים לנסות את שניהם, פתחו את מחולל התמונות של Nano Banana 2.1 ואת עמוד המודל Nano Banana Pro בשתי לשוניות והריצו את אותו בריף בכל אחד.
סקירה מהירה: Nano Banana 2.1 מול Nano Banana Pro
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
שם המודל של Google
Gemini Nano Banana 2.1
Gemini 3 Pro Image
מזהה המודל ב-API
gemini-nano-banana-2.1
gemini-3-pro-image
מיצוב (תיעוד Google)
"המודל החדש ביותר ליצירת תמונות ולעריכה שיחתית ביעילות גבוהה"
מודל מבוסס חשיבה לעריכת ויצירת תמונות מקצועית
רזולוציות פלט ב-API
1K (ברירת מחדל), 2K, 4K
1K (ברירת מחדל), 2K, 4K
תמונות ייחוס ב-API
14 בסך הכול: עד 10 אובייקטים ו-4 דמויות
14 בסך הכול: עד 6 אובייקטים, 5 דמויות ו-3 תמונות ייחוס לסגנון
חשיבה
ניתנת להגדרה: מינימלית, בינונית (ברירת מחדל), גבוהה
תמיד פעילה, לא ניתן להשבית
חיבור לחיפוש (grounding)
Google Search (רשת ותמונות)
Google Search (רשת בלבד)
קלטים / פלטים
טקסט, תמונה, וידאו, PDF בקלט; תמונה וטקסט בפלט
טקסט ותמונה בקלט; תמונה וטקסט בפלט
מחיר סטנדרטי רשמי לתמונה
$0.0336 (1K), $0.0504 (2K), $0.113 (4K)
$0.134 (1K ו-2K), $0.24 (4K)
קרדיטים ב-Potto לתמונה
12 (HD), 17 (2K), 38 (4K)
45 (HD), 45 (2K), 80 (4K)
מקורות: עמוד המודל Nano Banana 2.1 של Google, עמוד המודל Nano Banana Pro, המדריך ליצירת תמונות ועמוד התמחור של Gemini API, כולם נקראו ב-2026-10-10. הקרדיטים של Potto מגיעים מעמודי המודלים של Potto עצמה ומפורטים בהמשך.
מהם Nano Banana 2.1 ו-Nano Banana Pro?
"Nano Banana" התחיל כשם הפופולרי למודלים של יצירת ועריכת תמונות של Google במשפחת Gemini. כיום כמה מודלים נושאים את השם, ולכן אנשים שואלים איזה מהם מתאים לאיזו משימה.
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Google הכריזה על Nano Banana Pro ב-20 בנובמבר 2025, בפוסט הרשמי על Nano Banana Pro. הפוסט מתאר מודל ליצירת ועריכת תמונות מבית Google DeepMind, ששמו הרשמי Gemini 3 Pro Image, הבנוי על Gemini 3 Pro ומחליף את ה-Nano Banana המקורי (Gemini 2.5 Flash Image). הטענה המרכזית של Google הייתה טקסט קריא: "Nano Banana Pro הוא המודל הטוב ביותר ליצירת תמונות עם טקסט מרונדר נכון וקריא ישירות בתוך התמונה."
הפוסט גם מפרט שילוב של עד 14 תמונות קלט תוך שמירה על עקביות של עד 5 אנשים, פלט ב-2K ו-4K, עריכות ממוקדות, שינויי זווית מצלמה ופוקוס, דירוג צבע ושינויי תאורה כמו מעבר מיום ללילה. אלו טענות של הספק, לא מבחני ביצוע בלתי תלויים.
התיעוד של ה-API של Google מתאר את המודל היציב gemini-3-pro-image כמודל מבוסס חשיבה לעריכה ויצירת תמונות מקצועית, המתאים ביותר לעיצוב גרפי מורכב, להדמיות מוצר באיכות גבוהה ולהמחזות נתונים עובדתיות שדורשות טקסט מדויק וחיבור ל-Google Search. עמוד המודל מציין את נובמבר 2025 כעדכון האחרון ומפרט מגבלת קלט של 65,536 טוקנים ומגבלת פלט של 32,768 טוקנים.
Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1)
Nano Banana 2.1 חדש יותר. עמוד המודל של Gemini Nano Banana 2.1 של Google מציג את "אוקטובר 2026" כעדכון האחרון ותאריך עדכון אחרון של 2026-10-06 UTC; הוא לא מציין תאריך השקה נפרד, ולכן מאמר זה מתייחס לתחילת אוקטובר 2026 כחלון ההשקה ולא מצטט יום ספציפי. העמוד מכנה אותו "המודל החדש ביותר ליצירת תמונות ולעריכה שיחתית ביעילות גבוהה" ומתאר אותו כעדכון ל-Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) וכמקבילה היעילה יותר ל-Nano Banana Pro.
השיפורים ש-Google מפרטת ספציפיים:
איכות חזותית וריאליזם משופרים בכל פלט ב-1K, 2K ו-4K.
תיקון ארטיפקטי ריצוף (tiling) ביחסי גובה-רוחב רחבים ופנורמיים ב-2K ו-4K.
מיזוג רב-תמונתי עם עד 14 תמונות ייחוס, כולל עקביות דמות של עד 4 דמויות ונאמנות אובייקט של עד 10 אובייקטים.
חיבור ל-Google Web and Image Search.
רמות חשיבה ניתנות להגדרה: מינימלית, בינונית (ברירת המחדל) וגבוהה.
היא לא מספקת מספרי איכות בהשוואה ישירה מול Pro, ולכן "2.1 מנצח את Pro" הוא לא משהו שהתיעוד של Google מציין.
המקום של Nano Banana 2 וה-Nano Banana המקורי
המדריך ליצירת תמונות של Google מפרט גם את Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) ואת Nano Banana המקורי (gemini-2.5-flash-image). המדריך מתייחס ל-Nano Banana 2 כדור הקודם וממליץ על 2.1 לפרויקטים חדשים, ועמוד התמחור מסמן את המקורי כ-deprecated עם תאריך כיבוי של 2 באוקטובר 2026. המחולל של Potto מפרט את Nano Banana Pro, Nano Banana ו-Nano Banana 2.1, כך ששמות התפריט שלו לא ממופים אחד לאחד לרשימה של Google; השוואת מודלי AI מכסה כל מודל תמונה במחולל.
הבדלים עיקריים בין Nano Banana 2.1 ל-Nano Banana Pro
רזולוציה וגודל פלט
שני המודלים מפרטים פלט ב-1K, 2K ו-4K ב-API. המחולל של Potto מסמן את הרמות HD, 2K ו-4K, כאשר HD היא רמת הבסיס. גודל הפיקסלים המדויק תלוי במודל וביחס הגובה-רוחב, לכן בדקו את הקובץ שהורדתם אם פריסה דורשת ממדים קבועים. Nano Banana 2.1 ב-Potto מציע 10 יחסי גובה-רוחב וקבצי PNG או JPEG מהמחולל.
Google מציינת במפורש ש-2.1 מתקן ארטיפקטי ריצוף ביחסים רחבים או פנורמיים במיוחד ב-2K ו-4K. אם אתם יוצרים באנרים או רקעים פנורמיים, זו סיבה לבחון קודם את 2.1, כי התיקון הזה הוא שינוי מתועד במקרה כזה.
תמונות ייחוס: אותו סה"כ, תאים שונים
דרך ה-API, שני המודלים מקבלים 14 תמונות ייחוס בסך הכול, אבל Google מחלקת את התאים אחרת: Nano Banana 2.1 מקבל עד 10 אובייקטים ו-4 דמויות; Nano Banana Pro מקבל עד 6 אובייקטים, 5 דמויות ו-3 תמונות ייחוס לסגנון. במחולל של Potto, Pro מקבל עד 14 תמונות ייחוס ו-2.1 מקבל עד 10, לכן תכננו בהתאם למה שהמחולל מקבל. תנו לכל תמונת ייחוס תפקיד אחד, כמו אספקת סובייקט, מוצר או פלטת צבעים, ואמרו זאת בפרומפט. יותר תמונות ייחוס לא מבטיחות שכל פרט ישרוד, לכן השוו את הפרטים שחשובים לכם מול כל מקור. אם אתם מתחילים מתמונה ולא ממילים, image to image AI הוא תהליך העבודה המתאים.
רינדור טקסט ופריסה
שני המודלים מפרטים רינדור טקסט כיתרון. Google מזכה את 2.1 ב"רינדור טקסט משופר ודיוק בפריסת אינפוגרפיקות", ומזכה את Pro בטקסט מרונדר נכון וקריא וממליצה עליו לייצור נכסים מקצועי במדריך ליצירת תמונות. אף אחת מההצהרות לא מבטיחה איות נכון בתמונה שלכם. כותרות קצרות הן המבחן הבטוח ביותר; פסקאות ארוכות הן מקרה הלחץ.
השאירו נוסח מאושר כמו מחירים בטקסט פריסה שניתן לעריכה, וקראו כל אות ממה שנצרב לתוך התמונה.
חשיבה וחיבור לחיפוש
החשיבה של Nano Banana Pro תמיד פעילה ולא ניתן להשבית אותה. ל-Nano Banana 2.1 יש רמות ניתנות להגדרה (מינימלית, בינונית כברירת מחדל, גבוהה), והמדריך של Google מציין שטוקני חשיבה מחויבים כברירת מחדל במודלי חשיבה. שניהם תומכים בחיבור ל-Google Search, בתעריף של $14 ל-1,000 בקשות לאחר 5,000 בקשות חינם בחודש. במחולל של Potto המודל לא גולש ברשת ולא מאמת עובדות בפרומפט שלכם, לכן בדקו בעצמכם שמות, נתונים ותאריכים.
Nano Banana 2.1 מול Nano Banana Pro: תמחור ה-API הרשמי
Google מפרטת את המחירים האלה בעמוד התמחור של Gemini API, שקראנו ב-2026-10-10. המחירים משתנים, לכן ודאו בעמוד התמחור של Google לפני שאתם מתקצבים.
תמחור סטנדרטי לתמונה שנוצרת (בדולרים)
רזולוציה
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
1K
$0.0336
$0.134
2K
$0.0504
$0.134
4K
$0.113
$0.24
לפי המספרים של Google, Pro עולה בערך פי ארבעה מ-2.1 ב-1K (0.134 ÷ 0.0336), בערך פי 2.7 ב-2K ובערך פי 2.1 ב-4K. הפער מצטמצם ככל שהרזולוציה עולה. Google גם מפרטת מחירי אצווה (batch) במחצית מהתעריף הסטנדרטי לשני המודלים, ואין שכבת חינם למודלי תמונה ב-API; בדיקה ב-Google AI Studio מתוארת בנפרד כחינמית באזורים זמינים. כל התמונות מכלי Google נושאות סימן מים SynthID.
Nano Banana 2.1 API: מה שמפתחים צריכים לדעת
חיפושים רבים אחר "nano banana 2.1 api" מגיעים ממפתחים שרוצים לקרוא למודל מתוך קוד.
ל-Potto אין כרגע API ציבורי. אתם משתמשים ב-Nano Banana 2.1 וב-Nano Banana Pro דרך יצירת תמונות AI בדפדפן. כדי לקרוא למודל מתוך האפליקציה שלכם, השתמשו ישירות ב-Gemini API הרשמי של Google.
מה שהתיעוד של Google אומר:
מזהי המודלים הם gemini-nano-banana-2.1 ו-gemini-3-pro-image.
Nano Banana 2.1 מקבל קלט של טקסט, תמונה, וידאו ו-PDF; Nano Banana Pro מקבל טקסט ותמונה. שניהם מחזירים תמונה וטקסט.
שניהם תומכים ביצירת תמונות, בחיבור לחיפוש, בחשיבה וב-Batch API, ואף אחד מהם לא תומך בקריאה לפונקציות, בפלטים מובנים או במטמון (caching).
ברירת המחדל של הרזולוציה היא 1K לשניהם, ולמודלי תמונה אין שכבת חינם ב-API.
לאינטגרציה ראשונה, צרו ב-1K בזמן שאתם משווים פרומפטים ועלו לרמה גבוהה יותר רק כשפריסה דורשת זאת. קראו את עמוד המודל העדכני כשאתם בונים, כי מגבלות ומחירים יכולים להשתנות. אם אתם לא כותבים קוד, המחולל מציע את אותו תהליך עבודה בלי ה-API.
מחירים וקרדיטים ב-Potto
Potto AI מחירים גובה קרדיטים, יחידה משלה, ומציגה את הסכום הכולל על כפתור Generate לפני שאתם מאשרים. בקשה שנכשלת משחררת את הקרדיטים שלה. קרדיטים אינם המרה של מחירי הדולר של Google, לכן אל תשוו את שתי העמודות כאילו היו אותו מטבע.
רזולוציה
Nano Banana 2.1
Nano Banana Pro
HD
12 קרדיטים
45 קרדיטים
2K
17 קרדיטים
45 קרדיטים
4K
38 קרדיטים
80 קרדיטים
יותר תמונות בבקשה אחת מכפילות את המחיר: שתי תמונות ב-2K על Nano Banana 2.1 עולות 34 קרדיטים, ושתיים על Pro עולות 90. Pro גובה את אותו מחיר ב-HD וב-2K, כך שאם אתם כבר משלמים על Pro, 2K לא עולה יותר מ-HD.
דפוס תקצוב מעשי: צרו ארבע טיוטות ב-HD על Nano Banana 2.1 (4 × 12 = 48 קרדיטים), בחרו את הקומפוזיציה הטובה ביותר, ואז רנדרו סופי אחד ב-4K על Nano Banana Pro (80 קרדיטים), ב-128 קרדיטים בסך הכול. ארבע טיוטות HD על Pro בלבד כבר יעלו 180 קרדיטים לפני הסופי.
מתי להשתמש ב-Nano Banana 2.1 או ב-Nano Banana Pro
ההמלצות למטה קשורות להבדלים המתועדים של Google ולעמודי המודלים של Potto עצמה. הן נקודות התחלה לאימות מול הבריף שלכם, לא דירוגים.
אי-קומרס ותמונות מוצר
לתמונת מוצר נקייה על רקע אחיד, התחילו עם Nano Banana 2.1: הוא זול יותר, מתעד 10 תאי אובייקט ב-API ומפרט איכות חזותית וריאליזם משופרים. השתמשו ב-2K לתמונות מרקטפלייס שייחתכו, והשאירו נוסח תווית קצר. הסירו קודם רקע עמוס בתמונה בעזרת הסרת רקע מתמונה. עברו ל-Nano Banana Pro להדמיית מוצר באיכות גבוהה, השימוש שעמוד המודל של Google מכנה עבור Pro, או כשבתווית יש כמה שורות טקסט. הכניסו את תמונת המוצר האמיתית כתמונת ייחוס, אמרו לשם מה היא ("שמרו על צורת הבקבוק והפקק"), והשוו את פרטי התווית מול המקור.
פוסטרים וגרפיקות עם טקסט
אם בפוסטר יש כותרת אחת של אחת עד ארבע מילים, נסו קודם את Nano Banana 2.1: Google מפרטת עבורו רינדור טקסט משופר, והמחיר נמוך יותר. אם בפוסטר יש כותרת משנה, שורת תאריך, רשימת מחירים או תפריט, נסו את Nano Banana Pro, שכן Google מכנה את Pro המודל הטוב ביותר לטקסט מרונדר נכון וקריא וממליצה עליו לייצור נכסים מקצועי.
לשניהם, כתבו את המילים המדויקות במרכאות בפרומפט, ציינו היכן הן ממוקמות ("ממורכז בשליש העליון"), היצמדו לכמה מילים באותיות גדולות כשאפשר, וקראו כל אות בתוצאה. השאירו שורות משפטיות ומחירים בטקסט פריסה שניתן לעריכה.
עקביות דמויות
שני המודלים מתעדים עקביות דמויות: 2.1 עד 4 דמויות, ו-Pro עד 5. אם בפרויקט שלכם יש קמע חוזר או צוות דמויות, התחילו עם 2.1 לחקירה, ספקו את אותה תמונת ייחוס של הדמות בכל פעם ותארו את התנוחה והסצנה בפרומפט. עמוד מודלי ה-AI של Potto עצמה מציע לנסות את 2.1 לתמונות עם הרבה טקסט ולדמויות חוזרות. כשסצנה דורשת חמש דמויות, או כשצריך תמונת ייחוס לסגנון בנפרד לצד דמויות, התאים המתועדים של Pro (5 דמויות ו-3 תמונות ייחוס לסגנון) מתאימים יותר.
עקביות היא מטרה שמאמתים, לא מנעול. השוו צורת פנים, לבוש ופרופורציות לאורך סט לפני שאתם מקצים קרדיטים לאצווה מלאה.
סבבי טיוטות וווריאציות
עבודת טיוטות היא המקום שבו פער המחיר הכי חשוב. צרו ב-HD על Nano Banana 2.1 (12 קרדיטים לתמונה), השוו ארבע פריסות, וקחו אחת קדימה. שנו דבר אחד בכל סבב כדי שתוכלו לדעת איזה שינוי גרם לאיזה הבדל. כדי לשנות אזור אחד בתמונה מוגמרת, השתמשו בעריכת תמונות AI; פרומפט שמשנה אובייקט אחד אינו מסכה מדויקת, לכן בדקו את שאר התמונה.
אינפוגרפיקות ורנדרים סופיים ב-4K
Google מפרטת דיוק בפריסת אינפוגרפיקות כשיפור של 2.1 ומכנה המחזות נתונים עובדתיות כשימוש של Pro. במחולל של Potto המודל לא גולש ברשת, כך שהמחזה נתונים מכיל רק את המספרים שהכנסתם לפרומפט; אמתו כל אחד מהם. השתמשו ב-4K כשהמיקום דורש יותר פיקסלים, ב-38 קרדיטים על 2.1 וב-80 על Pro. רמה גדולה יותר לא מתקנת קומפוזיציה לא ברורה או מילה לא נכונה באיות, לכן קבעו את הקומפוזיציה קודם ב-HD או ב-2K. הגדלת תמונה יכולה להגדיל תמונה ששווה לשמור בלי יצירה חדשה, ו-motion graphics AI יכול להפוך פוסטר מוגמר לקליפ קצר.
איך לבחון את שני המודלים על הבריף שלכם
השוואה הוגנת משנה משתנה אחד: המודל. כתבו בריף אחד עם מבחן הצלחה ברור (למשל, כותרת קריאה, תווית תואמת לייחוס, מקום מימין לכפתור), שמרו על פרומפט, תמונות ייחוס, יחס ורזולוציה זהים, והריצו את Nano Banana 2.1 ואחר כך את Nano Banana Pro ב-HD. תנו ציון לשניהם מול מבחן ההצלחה, לא מול מה שנראה נחמד יותר במבט חטוף. אם שניהם עוברים, השתמשו ב-2.1 להמשך האצווה; אם רק Pro עובר, ציינו אם הכשל היה בטיפוגרפיה, בפרטים או בטיפול בתמונות ייחוס. חזרו פעם אחת עם בריף קשה יותר לפני שאתם מכלילים מתוצאה אחת.
טיפים לפרומפטים ל-Nano Banana 2.1 ול-Nano Banana Pro
המדריך ליצירת תמונות של Google אומר שככל שאתם ספציפיים יותר, יש לכם יותר שליטה, ומציע לציין סובייקט, סביבה, תאורה, זווית מצלמה ועדשה. לאיורים, הוא ממליץ לציין את הסגנון ואת הפרטים החזותיים, כמו קווים וצבעים נועזים. הטיפים האלה חלים על שני המודלים וגם על כל פרומפט של text to image.
התחילו עם הסובייקט והמשימה, כמו תמונת מוצר לחנות מקוונת.
פרטו תאורה ומצלמה: אור חלון רך משמאל, מראה עדשת 50 מ"מ, זווית מעט מלמעלה.
צטטו טקסט מדויק, אמרו היכן הוא ממוקם והשאירו אותו קצר.
תנו לכל תמונת ייחוס תפקיד: התמונה הראשונה לצורה, השנייה לפלטת הצבעים.
אמרו מה אסור שישתנה, ובקשו שינוי אחד בכל פעם כשאתם עורכים.
שני פרומפטים שתוכלו להדביק בכל אחד מהמודלים כדי להשוות ביניהם:
A matte black wireless speaker on a light grey seamless background, soft window light from the left, 50 mm lens, slight overhead angle, clean shadows, product photo for an online shop, space on the right for a text block.
A poster with the headline "OPEN STUDIO" in bold capital letters centered in the upper third, a flat illustration of a potter at a wheel below it, warm cream background with terracotta and teal accents, plenty of margin around the text.
הריצו את הראשון לפרטי אובייקט ואת השני לטיפוגרפיה. ואז פתחו את Nano Banana 2.1 או את Nano Banana Pro כדי לעשות שימוש חוזר בפרומפטים של הגלריה כנקודות התחלה, או להתחיל מאפקטים לתמונות.
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין Nano Banana 2.1 ל-Nano Banana Pro?
Nano Banana 2.1 הוא מודל התמונות החדש והיעיל של Google, ו-Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) הוא המודל מבוסס החשיבה לעבודת תמונות מקצועית. שניהם מפיקים 1K, 2K ו-4K ומקבלים 14 תמונות ייחוס ב-API, אבל Pro עולה יותר לתמונה, החשיבה שלו תמיד פעילה והוא מחלק את תמונות הייחוס ל-6 אובייקטים, 5 דמויות ו-3 תמונות ייחוס לסגנון, בעוד 2.1 מחלק אותן ל-10 אובייקטים ו-4 דמויות ובעל חשיבה ניתנת להגדרה. התיעוד של Google לא מפרסם ציוני איכות שמשווים בין השניים, לכן נסו את שניהם על הבריף שלכם.
האם Nano Banana 2.1 טוב יותר מ-Nano Banana Pro?
לא לפי שום מדד ש-Google מפרסמת. Google ממקמת את 2.1 כמודל היעיל עם איכות חזותית, רינדור טקסט ודיוק אינפוגרפיקות משופרים, וממקמת את Pro לעיצוב גרפי מורכב, להדמיות מוצר ולפריסות מדויקות בטקסט. בחרו 2.1 לטיוטות זולות יותר ולתמונות יומיומיות, ובחרו Pro כשבבריף יש טיפוגרפיה צפופה או שצריך את הפרטים החזקים ביותר. Pro עולה 45 קרדיטים ב-HD ב-Potto, לעומת 12 עבור 2.1.
כמה עולה Nano Banana 2.1?
ב-Gemini API של Google, Nano Banana 2.1 עולה $0.0336 לתמונה ב-1K, $0.0504 ב-2K ו-$0.113 ב-4K במחירים סטנדרטיים, כפי שנרשם בעמוד התמחור של Google ב-2026-10-10. ב-Potto הוא עולה 12 קרדיטים ב-HD, 17 ב-2K ו-38 ב-4K לתמונה. בדקו את עמוד התמחור של Google לתעריפי API עדכניים, כי הם יכולים להשתנות.
כמה עולה Nano Banana Pro?
ב-Gemini API של Google, Nano Banana Pro עולה $0.134 לתמונה ב-1K וב-2K ו-$0.24 ב-4K במחירים סטנדרטיים, לפי עמוד התמחור של Google ב-2026-10-10. ב-Potto הוא עולה 45 קרדיטים לתמונה ב-HD או ב-2K ו-80 קרדיטים ב-4K. מחירי האצווה בעמוד של Google הם בערך מחצית מהתעריפים הסטנדרטיים.
האם ל-Potto יש API של Nano Banana 2.1?
לא. ל-Potto אין כרגע API ציבורי, לכן אתם משתמשים ב-Nano Banana 2.1 וב-Nano Banana Pro דרך מחולל התמונות בדפדפן. מפתחים שצריכים גישה פרוגרמטית צריכים להשתמש ב-Gemini API הרשמי של Google עם מזהה המודל gemini-nano-banana-2.1 עבור 2.1 או gemini-3-pro-image עבור Pro, ולקרוא את התיעוד של Google למגבלות ולמחירים העדכניים.
איזה מודל טוב יותר לטקסט בתמונות?
שניהם ממוקמים לטקסט, לכן נסו את הנוסח האמיתי שלכם. Google מפרטת רינדור טקסט משופר עבור Nano Banana 2.1 ומכנה את Nano Banana Pro המודל הטוב ביותר לטקסט קריא בתמונות. כמה מילים באותיות גדולות הן המבחן הבטוח ביותר בכל אחד מהם; לטקסט ארוך או צפוף, התחילו עם Pro, ותמיד קראו כל אות. השאירו נוסח מאושר כמו מחירים בטקסט פריסה שניתן לעריכה.
באיזה מודל כדאי להשתמש לעקביות דמויות?
התחילו עם Nano Banana 2.1 לחקירה ועברו ל-Pro לצוותים מורכבים. Google מתעדת עקביות של עד 4 דמויות ב-2.1 ועד 5 אנשים ב-Pro, ול-Pro יש גם 3 תאי ייחוס לסגנון. השתמשו באותה תמונת ייחוס של הדמות בכל בקשה, תארו כל סצנה בפרומפט והשוו פנים, לבוש ופרופורציות לאורך סט לפני יצירת אצווה מלאה.
מקורות
כל המקורות נקראו ב-2026-10-10. מחירים, מגבלות ופרטי מודלים הם של Google ויכולים להשתנות.
