Перейти к основному содержанию

Стоимость Gemini 3 Pro Image API: $0,134 за 1K/2K, $0,24 за 4K

На 8 октября 2026 года Gemini 3 Pro Image в API Google стоит $0,134 за 1K/2K и $0,24 за 4K, в Batch вдвое меньше; Nano Banana 2.1 в 1K стоит $0,0336.

LaoZhang AI TeamОпубликованоОбновлено 12 мин чтения
Содержание
Цена Gemini 3 Pro Image API за изображение 1K/2K и 4K: Standard $0,134 и $0,24, Batch $0,067 и $0,12, Priority $0,242 и $0,432 по расчёту

По состоянию на 8 октября 2026 года Google берёт за одно изображение gemini-3-pro-image (Nano Banana Pro) на уровне Standard $0,134 при размере 1K или 2K и $0,24 при 4K. В Batch те же изображения стоят $0,067 и $0,12. Бесплатного уровня у этой модели нет: в колонке Free Tier на странице цен Gemini API для входа и выхода стоит «Not available».

Что изменилось с версии от 4 октября: цены Pro остались прежними, но 6 октября в общий доступ вышла Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), и изображение 1K у неё стоит $0,0336, вчетверо дешевле, чем у Pro. Когда Pro всё равно стоит своих денег, разобрано в разделе «Nano Banana 2.1 или Pro» ниже. Уточнены и сроки: старый идентификатор gemini-3-pro-image-preview отключён 25 июня 2026 года, а у gemini-3-pro-image в Gemini API дата отключения не объявлена.

Цена за изображение — только самая крупная часть счёта. К ней добавляются токены запроса, референсные изображения и токены рассуждения (thinking), которые модель тратит на каждый вызов и которые нельзя отключить. При 1 000 токенов рассуждения изображение 1K в Standard обходится уже примерно в $0,147, а не в $0,134. Ниже — ставки по всем уровням, формула для пересчёта и поля ответа, по которым видно, что именно было списано.

Подписка в приложении Gemini и тарифы сторонних шлюзов устроены иначе; их сравнение с API собрано на странице «Сколько стоит Nano Banana Pro: $0,134 в API, подписка или 2.1».

Цена Gemini 3 Pro Image по уровням: Standard, Batch, Flex и Priority

У Gemini API четыре уровня обслуживания с разной задержкой и ценой. Standard — обычный синхронный вызов. Batch — пакетная асинхронная обработка: Google обещает результат в пределах 24 часов. Flex — синхронный вызов со скидкой, но без гарантии мощностей. Priority — вызов с повышенным приоритетом и низкой задержкой за доплату.

Ставки ниже указаны по состоянию на 8 октября 2026 года, в долларах США за 1 млн токенов или за одно изображение:

УровеньВход: текст и изображенияВыход: текст и рассуждениеВыход: изображения1K или 2K4K
Standard$2$12$120$0,134$0,24
Batch$1 (текст), $0,0006 за изображение$6$60$0,067$0,12
Flexкак Batch$6$60$0,067$0,12
Priority$3,60$21,60$216$0,242 (расчёт)$0,432 (расчёт)

Цены Standard, Batch и Flex за изображение опубликованы самим Google. Для Priority Google указывает только ставку за токены, поэтому цена за изображение получена тем же способом, что и у остальных уровней: 1 120 × $216 / 1 000 000 = $0,24192 для 1K/2K и 2 000 × $216 / 1 000 000 = $0,432 для 4K. Ставку Batch за токены изображения ($60) Google явно приводит в прайсе Vertex AI; в прайсе Gemini API она видна через те же $0,067 и $0,12 за изображение.

С Flex есть нестыковка. Страница цен показывает для Gemini 3 Pro Image строку Flex, а в руководстве по Flex (оно пока в статусе Preview) этой модели нет в списке поддерживаемых: там перечислены только текстовые модели. Пока Google не уберёт противоречие, отправьте один тестовый запрос с service_tier = flex и проверьте поле serviceTier в usageMetadata ответа, прежде чем строить бюджет на этих $0,067.

В Vertex AI (Google Cloud Agent Platform) ставки для этой модели в регионе Global такие же: $2 / $12 / $120 в Standard, $1 / $6 / $60 в колонке Flex/Batch/Off-peak, $3,60 / $21,60 / $216 в Priority. Для других регионов сверяйтесь со строками своего региона в прайсе Vertex AI. Поддержку gemini-3-pro-image Vertex AI обещает как минимум до 28 мая 2027 года (в таблице версий моделей указано «May 28, 2027 or later»); это срок поддержки в Vertex, а не в Gemini API.

Почему 1K и 2K стоят одинаково: 1 120 токенов по $120 за миллион

Google тарифицирует изображение не поштучно, а как выходные токены. Изображение от 1024×1024 (1K) до 2048×2048 пикселей (2K) — это 1 120 токенов, изображение до 4096×4096 (4K) — 2 000 токенов. Отсюда и цены за штуку:

  • 1K/2K в Standard: 1 120 × $120 / 1 000 000 = $0,1344, Google округляет до $0,134;
  • 4K в Standard: 2 000 × $120 / 1 000 000 = $0,24.

Из этого следуют два практических вывода. Первый: заказывать 1K ради экономии бессмысленно, 2K стоит столько же. Второй: 4K дороже 2K примерно в 1,8 раза ($0,24 против $0,134), хотя пикселей в нём в 4 раза больше. Размера 0.5K у Pro нет, только 1K, 2K и 4K.

Та же арифметика помогает проверять рублёвые прайсы посредников. Если в прайсе указано «1 120 токенов» для 1K–2K и «2 000 токенов» для 4K, это токены Google, а итоговая сумма в рублях — это долларовая ставка, пересчитанная по курсу и наценке самого продавца.

Полная стоимость вызова: запрос, референсы и токены рассуждения

В один вызов gemini-3-pro-image входят четыре тарифицируемые части. В Standard формула такая:

стоимость = токены изображения × $120 / 1 000 000      (1 120 для 1K/2K, 2 000 для 4K)
          + токены текста запроса × $2 / 1 000 000
          + число референсных изображений × 560 × $2 / 1 000 000
          + (токены рассуждения + токены текстового ответа) × $12 / 1 000 000

Каждое входное изображение Google считает как 560 токенов, это $0,00112 за референс в Standard. Токены изображения ($120) и токены текста с рассуждением ($12) — разные ставки, их нельзя сводить в одну «цену вывода».

Сколько токенов уходит на рассуждение, Google не публикует: оно включено всегда, и объём зависит от запроса. До двух промежуточных «черновых» изображений, которые модель создаёт в процессе рассуждения, не оплачиваются; сами токены рассуждения оплачиваются. В примерах ниже взяты условные 1 000 токенов рассуждения и запрос на 200 токенов. Это допущения для расчёта, а не замеры:

СценарийИзображениеЗапросРеференсыРассуждениеИтого
Standard, 1K$0,1344$0,0004—$0,012$0,1468
Standard, 4K$0,24$0,0004—$0,012$0,2524
Standard, 2K, 3 референса, запрос 300 токенов$0,1344$0,0006$0,00336$0,012$0,15036
Batch, 1K$0,0672$0,0002—$0,006$0,0734
Priority, 1K$0,24192$0,00072—$0,0216$0,26424

При таких допущениях рассуждение добавляет около 8 % к цене изображения 1K, а текст запроса почти не влияет на счёт. Если ваши запросы длинные и сложные и рассуждение выходит в несколько тысяч токенов, его доля растёт: каждые 1 000 токенов — это ещё $0,012 в Standard.

Разбор одного вызова Standard 1K: изображение $0,1344, рассуждение $0,012 и запрос $0,0004 дают $0,1468, плюс $0,00112 за каждый референс

Отдельная статья расходов — ответы с опорой на Google Поиск (grounding). На 8 октября 2026 года в месяц бесплатно 5 000 поисковых запросов, общих для всех моделей Gemini 3.x, дальше $14 за 1 000 запросов. Один ваш вызов может породить несколько поисковых запросов, и оплачивается каждый. Если grounding не включён, этой строки в счёте нет.

Как посчитать фактическую цену вызова по usageMetadata

Каждый ответ generateContent содержит объект usageMetadata с количеством токенов по категориям. По нему можно проверить свои допущения на реальных запросах:

ПолеЧто в нёмСтавка Standard
promptTokenCountтекст запроса и входные изображения$2 за 1 млн
candidatesTokensDetails, модальность IMAGEтокены сгенерированного изображения$120 за 1 млн
candidatesTokenCount минус токены IMAGEтекстовая часть ответа$12 за 1 млн
thoughtsTokenCountтокены рассуждения$12 за 1 млн

Функция ниже переводит usageMetadata из JSON-ответа REST API в доллары по ставкам на 8 октября 2026 года. Она только считает и ничего не отправляет:

python
RATES = {  # USD за 1 млн токенов, по состоянию на 8 октября 2026 года
    "standard": {"input": 2.00, "text_out": 12.00, "image_out": 120.00},
    "batch":    {"input": 1.00, "text_out": 6.00,  "image_out": 60.00},
    "priority": {"input": 3.60, "text_out": 21.60, "image_out": 216.00},
}

def call_cost(usage: dict, tier: str = "standard") -> float:
    r = RATES[tier]
    image_out = sum(
        d.get("tokenCount", 0)
        for d in usage.get("candidatesTokensDetails", [])
        if d.get("modality") == "IMAGE"
    )
    text_out = usage.get("candidatesTokenCount", 0) - image_out
    thoughts = usage.get("thoughtsTokenCount", 0)
    prompt = usage.get("promptTokenCount", 0)
    total = (
        prompt * r["input"]
        + (text_out + thoughts) * r["text_out"]
        + image_out * r["image_out"]
    )
    return total / 1_000_000

# Проверка на допущениях из таблицы выше: 1K, запрос 200 токенов, 1 000 токенов рассуждения
example = {
    "promptTokenCount": 200,
    "candidatesTokenCount": 1120,
    "candidatesTokensDetails": [{"modality": "IMAGE", "tokenCount": 1120}],
    "thoughtsTokenCount": 1000,
}
print(round(call_cost(example), 4))              # 0.1468
print(round(call_cost(example, "batch"), 4))     # 0.0734

Запустите вызов на нескольких типичных для вас запросах, соберите thoughtsTokenCount и подставьте среднее в формулу вместо условных 1 000. Это точнее любой оценки «за изображение». Как отправить такой запрос и где в ответе лежит изображение, показано в материале «Nano Banana Pro API: официальный JSON, YAML, PDF и разбор ошибок».

Standard, Batch, Flex или Priority: какой уровень выбрать

Выбор уровня сводится к одному вопросу: сколько можно ждать картинку.

Выбор уровня Gemini 3 Pro Image по допустимому ожиданию: Standard $0,134, Priority $0,242 по расчёту, Flex и Batch по $0,067 за изображение 1K/2K

  • Пользователь ждёт ответа в интерфейсе. Standard: $0,134 за 1K/2K. Priority имеет смысл, только если обычной задержки или доступности не хватает, и стоит в 1,8 раза дороже по каждой ставке ($216 против $120 за токены изображения).
  • Картинки нужны к завтрашнему дню. Batch: та же модель за половину цены. Google ставит целью 24 часа и обычно укладывается быстрее, но задания, которые висят в очереди или выполняются дольше 48 часов, отменяются без результата. Как спланировать большой объём, разобрано в материале про расчёт стоимости большой пакетной генерации.
  • Ответ нужен синхронно, но можно подождать минуты. Flex по цене совпадает с Batch, целевая задержка 1–15 минут, а при нехватке мощностей API возвращает 503 или 429. Для Pro Image он пока не подтверждён в руководстве Flex, поэтому без пробного запроса на него не рассчитывайте.

Разрешение выбирайте отдельно от уровня: 4K увеличивает любую сумму из таблиц выше примерно в 1,8 раза, а между 1K и 2K разницы в цене нет.

Месячный бюджет: 1 000 и 10 000 изображений в долларах

Если считать только выход изображений, по ценам на 8 октября 2026 года счёт выглядит так (Standard и Batch — по округлённым ценам Google за штуку, Priority — по расчёту из ставки за токены):

Изображений в месяцStandard 1K/2KStandard 4KBatch 1K/2KBatch 4KPriority 1K/2KPriority 4K
1 000$134$240$67$120$241,92$432
10 000$1 340$2 400$670$1 200$2 419,20$4 320

Эти суммы не включают запрос, референсы, рассуждение и повторные генерации: каждая перегенерация — это новый вызов с новыми токенами. С условными 1 000 токенов рассуждения и запросом на 200 токенов 1 000 изображений 1K обойдутся в 1 000 × $0,1468 = $146,80 в Standard и 1 000 × $0,0734 = $73,40 в Batch. Если в месяц выходит больше 5 000 вызовов с grounding, добавьте $14 за каждую следующую тысячу поисковых запросов.

Nano Banana 2.1 или Pro: 1K за $0,0336 против $0,134

Если точный текст на картинке не критичен, начинать стоит с Nano Banana 2.1, а Pro оставить для задач, где важна каждая буква. Модель gemini-nano-banana-2.1 вышла в общий доступ (GA) 6 октября 2026 года и по состоянию на 8 октября в Gemini API и Vertex AI на любом размере стоит заметно дешевле Pro:

РазмерNano Banana 2.1Nano Banana ProВо сколько раз Pro дороже
1K$0,0336$0,134в 4 раза
2K$0,0504$0,134в 2,7 раза
4K$0,113$0,24в 2,1 раза

Рассуждение у 2.1 тоже оплачивается, но по $7,50 за 1 млн токенов против $12 у Pro, а вход стоит $1,50 против $2. С теми же условными 1 000 токенов рассуждения и запросом на 200 токенов вызов 2.1 в 1K обходится в 0,0336 + 0,0075 + 0,0003 = $0,0414, вызов Pro — в $0,1468. В Batch обе модели вдвое дешевле: $0,0168 и $0,067 за изображение 1K. Все цены 2.1 по размерам и уровням собраны на странице «Nano Banana 2.1: цена от $0,0336, вдвое ниже NB2 в 1K и 2K».

Где Pro всё ещё выигрывает, видно по сравнению «Nano Banana 2.1 vs Pro vs GPT Image 2.5: сравнение на 9 задачах»: на одинаковых промптах в 1K, по одной генерации на задачу, Pro сохранил заданные формулировки, а 2.1 в трёх задачах с текстом изменил слова. По скорости разницы почти нет, обе модели отвечали примерно за 20 секунд. Безупречным Pro это не делает: один китайский иероглиф неверно написали все модели в сравнении.

В остальном перевес у 2.1. По внутренним оценкам Google из карточки модели, 2.1 обходит Pro по общему предпочтению, редактированию и сохранению нескольких персонажей. В рейтинге Arena text-to-image на 6 октября 2026 года 2.1 стоит на 5-м месте (оценка предварительная), Pro в режиме 2K — на 16-м.

Отсюда правило выбора. Три попытки 2.1 в 1K ($0,1008) стоят меньше одного изображения Pro ($0,134), поэтому там, где неудачную картинку можно просто перегенерировать, переплачивать за Pro незачем. Pro оправдан, когда надпись должна совпасть с заданной дословно: упаковка, плакат, инфографика с цифрами, где ручная проверка и переделка каждой картинки дороже разницы примерно в $0,10.

Откуда цифра $0,039 и почему не работает gemini-3-pro-image-preview

$0,039 за изображение — это цена Standard для другой модели, первого Nano Banana (gemini-2.5-flash-image). У Gemini 3 Pro Image тарифа $0,039 не было ни на одном размере.

Ошибку легко поймать арифметикой. Если в описании рядом стоят «1 290 выходных токенов» и «$120 за миллион», то 1 290 × $120 / 1 000 000 = $0,1548, а не $0,039; две эти цифры не могут относиться к одной модели. На самом деле 1 290 токенов — объём изображения у gemini-2.5-flash-image, где токен изображения стоит $30 за миллион: 1 290 × $30 / 1 000 000 = $0,0387, то есть те самые $0,039. У Pro только два токенных объёма изображения: 1 120 для 1K/2K и 2 000 для 4K.

Сроки самой gemini-2.5-flash-image у Google расходятся: в таблице устаревших моделей Gemini API её отключение назначено на 15 марта 2027 года, на странице цен ещё висит предупреждение об отключении 2 октября 2026 года, в Vertex AI указано 15 марта 2027 года. Строить на ней новые проекты в любом случае не стоит.

С названием модели похожая история. gemini-3-pro-image-preview отключён в Gemini API 25 июня 2026 года, замена — gemini-3-pro-image, и для неё дата отключения не объявлена. Если в коде, в узле ComfyUI или в прайсе продавца всё ещё стоит preview-идентификатор, запрос к Google с ним не пройдёт, а цена, привязанная к нему, могла устареть.

Частые вопросы о цене Gemini 3 Pro Image API

Можно ли получить бесплатный ключ Gemini API для Gemini 3 Pro Image?

Для этой модели бесплатного уровня нет: в колонке Free Tier и вход, и выход помечены «Not available». Генерация изображений через gemini-3-pro-image возможна только на платном уровне по ставкам из таблицы выше.

Отличается ли цена Gemini 3 Pro Image в Vertex AI?

В регионе Global — нет: те же $2, $12 и $120 за 1 млн токенов в Standard, та же половина в Batch и Flex и те же $3,60, $21,60 и $216 в Priority. Тот же объём в 560 токенов на входное изображение, 1 120 токенов на выходное 1K/2K и 2 000 на 4K указан и в сноске прайса Vertex AI. Отличается срок жизни: в Vertex AI поддержка gemini-3-pro-image заявлена до 28 мая 2027 года или дольше, а в Gemini API дата отключения не объявлена.

Списываются ли деньги за заблокированный или пустой ответ?

Отдельных правил оплаты для ответов, заблокированных фильтрами, или для ответов без картинки в прайсе Google нет. Смотрите usageMetadata такого ответа: какие токены в нём учтены, те и попадают в расчёт по ставкам выше. Если изображения в ответе нет, токенов модальности IMAGE в candidatesTokensDetails тоже не будет, но запрос и рассуждение могут быть учтены.

Есть ли у Google модель для изображений дешевле Gemini 3 Pro Image?

Да, и не одна. По состоянию на 8 октября 2026 года Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) стоит в Standard $0,0336 за 1K, $0,0504 за 2K и $0,113 за 4K; когда она заменяет Pro, а когда нет, разобрано в разделе выше. Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) стоит те же $0,0336, но только в 1K. Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) в Gemini API помечена как устаревшая без даты отключения: $0,045 за 0.5K, $0,067 за 1K, $0,101 за 2K и $0,151 за 4K, и Google советует переходить на 2.1. Как выбирать между ними, разобрано в материале «Nano Banana 2 vs Pro vs 2.1: что выбрать, если NB2 устарела».

Доступен ли Gemini API в России?

Официально нет: в списке регионов, где доступны Gemini API и Google AI Studio (последнее обновление 28 апреля 2026 года), России нет. Ставки выше — это цены Google для проектов в поддерживаемых регионах. Рублёвые прайсы посредников к ним привязаны только через курс и наценку продавца, и проверить такой прайс можно формулой из раздела о полной стоимости вызова.

Сколько стоит Gemini 3 Pro Image через шлюз вместо Google?

Шлюзы назначают собственную цену, не привязанную к токенам Google: например, LaoZhang API публикует цену $0,09 за вызов gemini-3-pro-image и $0,045 за вызов Nano Banana 2.1 при любом размере (по состоянию на 7 октября 2026 года) и считает ответ HTTP 200 без изображения одним оплаченным вызовом. Подробное сравнение по цене и надёжности — в материале «Nano Banana API: сравнение Google и laozhang.ai по цене и надежности».

Источники2

Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 8 окт. 2026 г..

  1. 1.странице цен Gemini APIai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  2. 2.руководстве по Flexai.google.dev/gemini-api/docs/flex-inference
Варианты доступа к Nano Banana Pro и проверки изображения 4K
Генерация изображений

Nano Banana Pro 4K бесплатно: хватит ли кредитов на настоящий файл

Бесплатные кредиты дают доступ к Pro 4K только тогда, когда их хватает на выбранную генерацию и сервис разрешает такой экспорт. У прямого Gemini API бесплатного Pro нет; размер скачанного оригинала нужно проверить отдельно.

10 мин
Настройки JSON или YAML преобразуются в запрос Google Interactions, все целевые изображения сохраняются, а PDF проходит отдельное извлечение и проверку фактов
Руководства по API

Nano Banana Pro API: официальный JSON, YAML, PDF и разбор ошибок

Официальный Nano Banana Pro вызывается как gemini-3-pro-image. Передавайте JSON в Gemini Interactions API, преобразуйте YAML на стороне приложения и сохраняйте изображения из ответа с их MIME. PDF сначала обрабатывается отдельной моделью.

9 мин