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

По состоянию на 4 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».

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: API, подписка и безопасная покупка».

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 4 октября 2026 года, в долларах США за 1 млн токенов или за одно изображение:

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 Flex и Batch, $3,60 / $21,60 / $216 в Priority. Для других регионов сверяйтесь со строками своего региона в прайсе Vertex AI.

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:

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.

Отдельная статья расходов — ответы с опорой на Google Поиск (grounding). На 4 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:

Функция ниже переводит usageMetadata из JSON-ответа REST API в доллары по ставкам на 4 октября 2026 года. Она только считает и ничего не отправляет:

RATES = {  # USD за 1 млн токенов, по состоянию на 4 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.

• 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 4 октября 2026 года счёт выглядит так (Standard и Batch — по округлённым ценам Google за штуку, Priority — по расчёту из ставки за токены):

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.

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). Google отключил её 2 октября 2026 года, а 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. У Pro только два токенных объёма изображения: 1 120 для 1K/2K и 2 000 для 4K.

С названием модели похожая история. gemini-3-pro-image-preview отключён 25 июня 2026 года, замена — gemini-3-pro-image, и для неё дата отключения не объявлена. Если в коде 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 и 1 120 токенов на выходное 1K/2K указан и в сноске прайса Vertex AI.

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. Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) на 4 октября 2026 года стоит в Standard $0,067 за 1K, $0,101 за 2K и $0,151 за 4K, а Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) — $0,0336 за изображение 1K. Это другие модели с другим качеством, поэтому сравнивать их стоит на своих запросах.

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 при любом размере (по состоянию на 24 сентября 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».