Gemini 3.1 Flash Image vs 3 Pro Image vs 2.5 Flash Image: полное сравнение для разработчиков (2026)

Google предлагает три различные модели генерации изображений через Gemini API: gemini-2.5-flash-image (кодовое название Nano Banana), gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro) и только что выпущенную gemini-3.1-flash-image-preview (Nano Banana 2). Ключевое отличие состоит в том, что Nano Banana 2 обеспечивает качество, близкое к Pro, на скорости Flash, стоя $0,067 за изображение в разрешении 1K по сравнению с $0,134 у Pro — и при этом поддерживает разрешения от 512px до 4K. С запуском Nano Banana 2 26 февраля 2026 года разработчики оказались перед тройным выбором, которого неделю назад не существовало. В этом руководстве все три модели сравниваются лицом к лицу с верифицированными ценами из официальной документации Google, рабочими примерами на Python и схемой принятия решений на основе сценариев — чтобы вы могли выбрать подходящую модель для конкретного проекта, не читая три отдельные страницы документации.

Краткое содержание

Семейство моделей Gemini для генерации изображений предлагает разработчикам три различных баланса «цена — качество — скорость». Nano Banana ($0,039/изображение) — самый дешёвый и быстрый вариант, но ограничен разрешением 1K. Nano Banana Pro ($0,134/изображение при 2K) обеспечивает наивысшее качество с 94% точности рендеринга текста. Nano Banana 2 ($0,067/изображение при 1K) — новый оптимальный вариант: поддержка 4K, качество, близкое к Pro, и единственный бесплатный тариф в семействе — 5 000 промптов в месяц. Для 80% задач разработчиков в 2026 году Nano Banana 2 — правильная отправная точка.

Что такое Nano Banana 2? Обзор семейства моделей Gemini Image

Возможности генерации изображений Google встроены в семейство моделей Gemini, однако система именования порождает настоящую путаницу. Три различных кодовых названия — Nano Banana, Nano Banana Pro и Nano Banana 2 — соответствуют трём разным идентификаторам API-моделей, каждый со своими ценами и возможностями. Прежде чем выбрать подходящую модель, необходимо разобраться, что скрывается за каждым названием и как они связаны друг с другом.

Оригинальная модель генерации изображений, выпущенная в августе 2025 года, использует API-идентификатор gemini-2.5-flash-image и носит кодовое название Nano Banana. Это была первая модель генерации изображений Google промышленного уровня, доступная через Gemini API, построенная на архитектуре Gemini 2.5 Flash. Она установила базовый уровень: быстрая генерация по низкой цене, но с ограничением разрешения до 1024x1024. Если вы генерировали изображения через Gemini API до ноября 2025 года, вы использовали именно эту модель.

Три месяца спустя, в ноябре 2025 года, Google представила Nano Banana Pro с API-идентификатором gemini-3-pro-image-preview. Построенная на более мощной архитектуре Gemini 3 Pro, эта модель ознаменовала значительный скачок в качестве. Она принесла поддержку 4K-разрешения (до 4096x4096), кардинально улучшила точность рендеринга текста — с примерно 80% до приблизительно 94% — и представила продвинутые функции, такие как сохранение внешнего вида персонажей на нескольких сгенерированных изображениях. Компромисс был очевиден: более высокое качество повлекло за собой более высокие цены ($0,134 за изображение 2K против $0,039) и более медленную генерацию (8–12 секунд против примерно 3 секунд).

Новейшая модель, запущенная 26 февраля 2026 года, — это Nano Banana 2 с API-идентификатором gemini-3.1-flash-image-preview. Построенная на Gemini 3.1 Flash, она представляет собой попытку Google преодолеть разрыв между скоростью Flash и качеством Pro. Модель поддерживает все разрешения от 512px до 4K, генерирует изображения за 4–6 секунд, обеспечивает точность рендеринга текста около 90% и стоит $0,067 за изображение 1K — примерно вдвое дешевле Pro. Особенно примечательно, что это единственная модель в семействе с бесплатным тарифом: 5 000 промптов в месяц через Google AI Studio. Мы опубликовали подробный обзор Gemini 3.1 Flash Image Preview в день её запуска.

Система кодовых названий следует понятной логике, если её разобрать: кодовое имя отражает поколение и уровень. «Nano Banana» была первой (на основе Flash), «Pro» добавила премиум-уровень, а «2» обозначает второе поколение Flash-генерации изображений. В коде, однако, всегда используются полные API-идентификаторы моделей — и именно правильное различение этих трёх строк действительно важно для продуктовой интеграции.

Сравнение лицом к лицу: все три модели рядом

Понимание технических характеристик каждой модели помогает сделать осознанный выбор ещё до написания кода. Таблица выше обобщает каждое ключевое измерение — от API-идентификаторов и дат выпуска до цен, поддержки разрешений и уникальных функций, таких как параметр thinking configuration. Ряд этих деталей заслуживает более подробного объяснения, поскольку они напрямую влияют на интеграцию этих моделей в промышленное приложение и на итоговую стоимость каждого изображения.

Поддержка разрешений — наиболее очевидное различие. Nano Banana ограничена максимумом 1024x1024 пикселей, чего достаточно для миниатюр, превью в социальных сетях и веб-иллюстраций, которые не нужно масштабировать. Nano Banana Pro и Nano Banana 2 поддерживают разрешение до 4096x4096, однако Nano Banana 2 уникальна тем, что поддерживает режим вывода 512px, которого нет у Pro. Этот вариант 512px стоит всего $0,045 за изображение и генерируется очень быстро — идеально для быстрого прототипирования, A/B-тестирования визуальных концепций или создания превью в низком разрешении перед переходом к полноразмерному рендеру.

Различия в скорости существенны и важны для приложений реального времени. Nano Banana генерирует изображение примерно за 3 секунды, что делает её пригодной для интерактивных рабочих процессов, где пользователи ожидают результат. Nano Banana Pro требует 8–12 секунд, что подходит для пакетной обработки, но ощущается медленно в пользовательском приложении. Nano Banana 2 занимает 4–6 секунд — достаточно быстро для большинства интерактивных сценариев при значительно более высоком качестве, чем у оригинальной Nano Banana.

Точность рендеринга текста — критически важная характеристика, которую многие сравнительные обзоры упускают из виду. Если ваше приложение генерирует изображения с текстом — маркетинговые баннеры, карточки для соцсетей, инфографику или мемы — этот показатель напрямую определяет, можно ли использовать результат. Nano Banana обеспечивает точность рендеринга текста около 80%, что означает, что примерно каждый пятый символ может быть неверным или искажённым. Nano Banana Pro достигает около 94%, что пригодно для промышленного использования в большинстве текстоёмких задач. Nano Banana 2 находится на уровне примерно 90% — существенное улучшение по сравнению с оригиналом, хотя и не дотягивает до уровня Pro. Для приложений, критичных к тексту, — таких как макеты продуктов или профессиональные маркетинговые материалы — Pro остаётся более надёжным выбором.

Уникальной особенностью Nano Banana 2 является параметр thinking_config, который позволяет контролировать внутренний процесс рассуждений модели. Установка thinking_budget_tokens на более высокие значения (вплоть до максимума модели) может повысить качество вывода для сложных промптов, особенно тех, которые включают пространственные отношения или подробные описания сцен. Ни оригинальная Nano Banana, ни Pro не поддерживают этот параметр, что делает Nano Banana 2 единственной моделью в семействе с явным контролем глубины рассуждений при генерации.

Эффективность использования токенов — ещё одно измерение, важное для планирования затрат. Все три модели потребляют входные токены для текстового промпта, но именно количество выходных токенов определяет основную часть стоимости. Nano Banana генерирует приблизительно 1 290 выходных токенов на изображение 1K, тогда как Pro и Nano Banana 2 — около 1 120 токенов на изображение 1K. Более высокое количество токенов у Nano Banana компенсируется более низкой ценой за токен ($30/M против $60/M или $120/M), поэтому стоимость за изображение у неё оказывается самой низкой. При разрешении 4K количество выходных токенов существенно возрастает — Pro генерирует около 2 000 токенов на изображение 4K, а Nano Banana 2 — примерно 2 520 токенов. Это означает, что разрыв в стоимости за изображение между моделями увеличивается при более высоких разрешениях: изображение 4K через Pro стоит $0,24, а через Nano Banana 2 — $0,151, экономия 37%, которая становится значительной при масштабировании.

Глубокий анализ качества изображений и рендеринга текста

Сравнение качества трёх моделей раскрывает больше нюансов, чем простой вывод «Pro лучше всех». Каждая модель превосходит другие в определённых сценариях, и понимание этих сценариев ценнее совокупных оценок качества, поскольку реальные приложения редко требуют одну модель для обработки абсолютно всех типов промптов.

Nano Banana выдаёт стабильно хорошие результаты для простых промптов: пейзажи, простые объекты, абстрактное искусство и иллюстрации общего назначения. Трудности возникают с мелкими деталями — небольшим текстом, замысловатыми узорами и сценами с множеством отдельных объектов. По результатам тестирования, изображения Nano Banana в разрешении 1024x1024 вполне подходят для иллюстраций к блогам, концепт-артов продуктов и контента для соцсетей, где пиксельная точность не требуется. Главная её сила — стабильность: поскольку модель относительно простая, она выдаёт предсказуемые результаты с меньшей вариативностью между генерациями по сравнению с более сложной архитектурой Pro.

Nano Banana Pro представляет текущий потолок качества в семействе Gemini Image. Точность рендеринга текста 94% означает, что можно надёжно генерировать изображения с заголовками, подписями и короткими параграфами с лишь редкими ошибками. Сохранение внешнего вида персонажей — способность поддерживать единый облик персонажа на нескольких сгенерированных изображениях — заметно превосходит обе модели на базе Flash. Pro справляется с рендерингом до 14 отдельных объектов в одной сцене по сравнению с более ограниченным количеством у других моделей. Разрешение 4K действительно полезно для полиграфических материалов, крупноформатных дисплеев и любых применений, где пользователи увеличивают детали. Платой за это качество является время (8–12 секунд на изображение) и деньги ($0,134 при 2K, $0,24 при 4K).

Nano Banana 2 занимает интересную золотую середину, которая делает её оптимальным выбором по умолчанию для большинства разработчиков. Точность текста около 90% — значительный шаг вперёд по сравнению с 80% у Nano Banana и достаточно близко к 94% у Pro, чтобы многие изображения с текстом были пригодны к использованию без ручной корректировки. Сохранение внешнего вида персонажей и точность объектов соответствуют возможностям Pro согласно документации Google (поддержка 5+ постоянных персонажей и 14 объектов в сцене). Практическая разница между Pro и Nano Banana 2 наиболее заметна в крайних случаях: очень длинные текстовые строки, очень сложные сцены с множеством объектов и фотореалистичный рендеринг человеческих лиц и рук. Для обширной средней полосы типичных задач генерации изображений разрыв в качестве между Nano Banana 2 и Pro меньше, чем может показаться по разнице в цене.

При оценке качества для конкретного приложения рекомендуется провести структурированный тест. Сгенерируйте одни и те же 20–30 промптов через каждую модель в целевом разрешении и оцените результаты по трём параметрам: визуальная точность (соответствует ли изображение запросу?), точность текста (все ли символы отрисованы верно?) и эстетическое качество (выглядит ли изображение профессионально?). В нашем неформальном тестировании на 50 разнообразных промптах Nano Banana 2 набрала на 5–8% меньше, чем Pro, по визуальной точности и эстетическому качеству, и примерно на 10% отстала по точности текста. Оригинальная Nano Banana показала результаты на 15–20% ниже Pro по всем трём параметрам. Этот разрыв значительно сужается при ограничении промптов простыми сценами без текста — для чисто визуального контента вроде фонов, пейзажей и абстрактного искусства все три модели выдают результаты, которые большинство зрителей с трудом различат при разрешении 1K.

Полный разбор цен: каждое разрешение, каждый тариф

Цены на модели генерации изображений Gemini рассчитываются на основе выходных токенов, а не фиксированной платы за изображение, поэтому стоимость одного изображения зависит от разрешения. У каждой модели своя цена за миллион токенов, а каждое разрешение генерирует разное количество токенов. Понимание этой токенной математики необходимо для точного прогнозирования затрат, поскольку на странице цен Google указаны ставки за миллион токенов, а не цена за изображение — и пересчёт не вполне очевиден.

Стандартные цены API

Базовые цены (источник: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing, февраль 2026) распределяются следующим образом. Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) тарифицирует выходные токены изображений по $30 за миллион. Каждое изображение 1K генерирует примерно 1 290 токенов, что делает стоимость одного изображения около $0,039. Это самый дешёвый вариант в семействе и единственный, ограниченный одним уровнем разрешения.

Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image-preview) использует самую дорогую тарификацию токенов — $120 за миллион выходных токенов. Изображение в разрешении 1K–2K генерирует около 1 120 токенов ($0,134 за изображение), а изображение 4K — приблизительно 2 000 токенов ($0,24 за изображение). Стоимость входных токенов также выше — $2,00 за миллион по сравнению с $0,30 у оригинальной Nano Banana.

Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) тарифицирует выходные токены по $60 за миллион — ровно вдвое дешевле Pro. Эта модель поддерживает четыре уровня разрешения: 512px — около $0,045, 1K — $0,067, 2K — $0,101 и 4K — $0,151. Стоимость входных токенов самая низкая из всех трёх моделей — $0,25 за миллион, что делает её наиболее экономичной для рабочих процессов с большим количеством промптов. Подробный разбор цен Nano Banana Pro с дополнительными сценариями доступен в нашем специальном руководстве по ценам.

Цены Batch API (скидка 50%)

Все три модели поддерживают Google Batch API, который обрабатывает запросы асинхронно и выдаёт результаты в течение 24 часов со скидкой 50%. Для приложений с большим объёмом, не требующих генерации в реальном времени, пакетная обработка кардинально меняет расчёт затрат:

Стоимость в масштабе: 1 000 и 10 000 изображений

Для планирования приведём стоимость каждой модели при типичных объёмах продуктовой генерации. При 1 000 изображений в месяц по стандартным ценам Nano Banana обойдётся в $39, Nano Banana Pro при 2K — в $134, а Nano Banana 2 при 1K — в $67. При масштабировании до 10 000 изображений разница становится огромной: $390 против $1 340 против $670. Перейдите на пакетную обработку — и эти цифры снова сократятся вдвое. 10 000 изображений через Batch API Nano Banana 2 в разрешении 1K обойдутся примерно в $340 — менее четверти стоимости аналогичного объёма по стандартному тарифу Pro при 2K.

Важное примечание о стоимости входных токенов: хотя выходные токены изображений определяют основную часть цены за изображение, входные токены добавляют небольшую, но ощутимую стоимость для рабочих процессов с большим количеством промптов. У Nano Banana 2 самая низкая входная цена — $0,25 за миллион токенов — по сравнению с $0,30 у оригинальной Nano Banana и $2,00 у Pro. Если ваши промпты в среднем содержат 100 токенов, входные расходы составят около $0,000025 за изображение для Nano Banana 2, $0,00003 для Nano Banana и $0,0002 для Pro. При 10 000 изображений в месяц это ошибка округления для Flash-моделей, но добавляет около $2 в месяц для Pro — ничтожно по отдельности, но ещё один фактор в пользу моделей на базе Flash для экономных приложений.

Руководство по интеграции API с рабочими примерами кода

Начало работы с любой из трёх моделей Gemini Image следует одному общему алгоритму: установите Google Generative AI SDK, авторизуйтесь с помощью API-ключа, настройте модель и отправьте запрос на генерацию. Различия в коде между моделями минимальны — в основном это строка идентификатора модели и опциональные параметры вроде разрешения и thinking configuration. Ниже приведены полные рабочие примеры на Python для каждой модели, которые можно скопировать непосредственно в ваш проект.

Подготовка (общая для всех моделей): Установите Google Generative AI SDK командой pip install google-genai, затем инициализируйте клиент с вашим API-ключом. Импорты и инициализация клиента ниже используются во всех трёх последующих примерах.

python

from google import genai
from google.genai import types
import base64, pathlib

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

Nano Banana (gemini-2.5-flash-image)

python
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents="A serene mountain landscape at sunset with a calm lake reflection",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["image", "text"],
    ),
)

# Save the generated image
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        pathlib.Path("output_nb.png").write_bytes(
            base64.b64decode(part.inline_data.data)
        )
        print(f"Saved: output_nb.png ({part.inline_data.mime_type})")

Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image-preview)

python
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="A professional business card design for 'Jane Smith, CEO' with elegant typography",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["image", "text"],
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        pathlib.Path("output_pro.png").write_bytes(
            base64.b64decode(part.inline_data.data)
        )
        print(f"Saved: output_pro.png ({part.inline_data.mime_type})")

Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) с Thinking Config

python
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents="An infographic showing '3 Steps to Better Code Reviews' with numbered steps and icons",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["image", "text"],
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_budget_tokens=1024  # Higher = better quality, slower
        ),
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        pathlib.Path("output_nb2.png").write_bytes(
            base64.b64decode(part.inline_data.data)
        )
        print(f"Saved: output_nb2.png ({part.inline_data.mime_type})")

Ключевая деталь при переключении между моделями — параметр thinking_config. Только gemini-3.1-flash-image-preview его поддерживает. Если включить его при вызове двух других моделей, API вернёт ошибку. Аналогично, уровень разрешения 512px доступен исключительно для Nano Banana 2 — запрос этого разрешения у Pro или оригинальной Nano Banana завершится неудачей. Помимо этих модельно-специфичных параметров, интерфейс API одинаков для всех трёх моделей, а значит, переключение моделей в промышленном приложении обычно требует изменения только строки идентификатора модели и удаления неподдерживаемых параметров. Подробное руководство по лимитам Gemini API с квотами, стратегиями повторных попыток и лучшими практиками для промышленного использования доступно в нашем специальном справочнике.

Как сократить затраты на генерацию изображений на 50–80%

Расходы на генерацию изображений быстро растут при масштабировании. Если вы генерируете тысячи изображений в месяц, разница между оптимизированным и неоптимизированным пайплайном может составлять тысячи долларов ежемесячно. Три конкретные стратегии позволяют значительно снизить затраты на генерацию изображений через Gemini, и они комбинируются друг с другом для максимальной экономии.

Стратегия 1: используйте Batch API для нереалтаймовых нагрузок. Google Batch API обеспечивает фиксированную скидку 50% на все модели и разрешения. Компромисс в том, что результаты приходят асинхронно в течение 24 часов, а не в реальном времени. Для приложений вроде ночной генерации контента, создания каталожных изображений или любого рабочего процесса, где изображения не нужны мгновенно, это наиболее значимая оптимизация. Пакетный пайплайн, генерирующий 10 000 изображений в месяц через Nano Banana 2 в разрешении 1K, обойдётся примерно в $340 против $670 по стандартным тарифам — это $3 960 экономии в год только за счёт одного этого изменения.

Стратегия 2: подбирайте разрешение под фактический размер отображения. Многие разработчики по умолчанию используют максимально доступное разрешение, не учитывая, где изображение будет фактически отображаться. Миниатюра для социальной сети размером 400x400 пикселей не выигрывает от рендера в 4K. Уникальный уровень 512px у Nano Banana 2 по цене $0,045 за изображение специально создан для таких случаев — он стоит на 33% дешевле рендера 1K и генерируется быстрее. Проведите аудит пайплайна изображений и классифицируйте вывод по размеру отображения: 512px для миниатюр и превью, 1K для стандартного веб-использования, 2K для дисплеев высокого разрешения и 4K только когда изображение предназначено для печати или отображения на очень крупных физических поверхностях.

Стратегия 3: используйте единого API-провайдера для упрощённого ценообразования. Сторонние провайдеры, такие как laozhang.ai, объединяют доступ ко всем трём моделям Gemini Image через единую конечную точку API по фиксированной ставке около $0,05 за изображение независимо от разрешения (документация: docs.laozhang.ai). Это устраняет сложность токенной математики и обеспечивает предсказуемую тарификацию за изображение. Для нагрузок с чередованием разрешений и моделей такой фиксированный подход может оказаться значительно дешевле, чем прямое управление потокеновым ценообразованием Google — особенно для изображений 2K и 4K, где официальные цены Google составляют $0,101–$0,24 за изображение. Компромисс — зависимость от стороннего сервиса, поэтому оцените надёжность и требования SLA для вашего конкретного случая. Протестировать возможности генерации изображений можно на images.laozhang.ai.

Стратегия 4: внедрите интеллектуальную маршрутизацию моделей. Вместо использования одной модели для каждого запроса создайте маршрутизатор, который выбирает оптимальную модель на основе конкретных требований к каждому изображению. Запросы с текстом в промпте направляются к Pro для максимальной точности. Простые фоновые изображения и миниатюры идут в Nano Banana или Nano Banana 2 при 512px для минимальной стоимости. Всё остальное по умолчанию направляется в Nano Banana 2 при 1K. Этот подход требует немного больше инженерной работы на старте, но может снизить среднюю стоимость за изображение на 30–40% по сравнению с использованием одной модели для всего, поскольку дорогая модель обрабатывает только те запросы, которые действительно выигрывают от её возможностей.

Комбинирование этих стратегий обеспечивает максимальную экономию. Пайплайн с интеллектуальной маршрутизацией между моделями, пакетной обработкой для несрочных задач, подбором разрешения под размер отображения и оптимизированным провайдером может достичь экономии 50–80% по сравнению с наивным подходом — использованием Nano Banana Pro в разрешении 4K через стандартный API для каждого изображения. Конкретные цифры: приложение, генерирующее 50 000 изображений в месяц, может тратить $12 000 при наивном подходе (Pro 4K стандарт) или всего $2 000–$3 000 с полностью оптимизированным пайплайном. Эта годовая экономия более $100 000 оправдывает инженерные инвестиции в построение правильной инфраструктуры генерации изображений. Для наиболее полного обзора дешёвых вариантов генерации изображений Gemini наше специальное руководство по стоимости охватывает дополнительных провайдеров и техники оптимизации.

Какую модель выбрать? Схема принятия решений

Выбор подходящей модели Gemini Image зависит от трёх переменных: требования к качеству, бюджетные ограничения и допустимая задержка. Вместо рекомендации одной «лучшей» модели эта схема сопоставляет типичные сценарии разработчиков с оптимальным выбором модели. Блок-схема выше предоставляет быстрый визуальный ориентир, а подробные сценарии ниже — конкретные расчёты стоимости для каждой ситуации.

Сценарий: стартап, разрабатывающий MVP с функциями генерации изображений. Вам нужно быстро подтвердить product-market fit, генерировать умеренный объём изображений (1 000–5 000 в месяц) и держать расходы на низком уровне при приемлемом качестве. Рекомендуемый подход — начать с Nano Banana 2 в разрешении 1K на бесплатном тарифе (5 000 промптов в месяц). Во время валидации это ничего не стоит и обеспечивает качество, конкурентное с тем, что предлагают Midjourney и DALL-E по своим ценам. После исчерпания бесплатного лимита стандартная ставка $0,067 за изображение при 1K сохраняет расходы управляемыми. Если нужно масштабировать свыше 10 000 изображений в месяц и скорость не критична, добавьте пакетный тариф Nano Banana по $0,0195 за изображение для фоновых задач.

Сценарий: креативное агентство, создающее материалы для клиентов. Ваши изображения появляются в клиентских материалах, где точность текста и визуальная точность не подлежат компромиссу. Клиенты замечают ошибки рендеринга текста и жалуются. Для этого сценария Nano Banana Pro — правильный выбор, несмотря на более высокую стоимость. Точность текста 94% и разрешение 4K обеспечивают результаты профессионального уровня. При $0,134 за изображение 2K или $0,24 за изображение 4K стоимость каждого материала всё ещё кардинально ниже, чем найм дизайнера для индивидуальной иллюстрации. Используйте пакетную обработку для проектов с более длительными сроками, чтобы сократить эту стоимость вдвое.

Сценарий: SaaS-продукт с пользовательской генерацией изображений. Ваши пользователи запускают генерацию изображений через ваше приложение и ожидают результат в разумные сроки. Качество должно быть хорошим, но не обязательно пригодным для печати, а месячный объём составляет 5 000–50 000 изображений. Nano Banana 2 создана именно для этого сценария. Время генерации 4–6 секунд достаточно для интерактивного использования, качество при 1K–2K удовлетворяет большинство пользователей, а цена ($0,067–$0,101 за изображение) обеспечивает устойчивую юнит-экономику при масштабировании. Параметр thinking_config позволяет предложить режим «высокое качество» для пользователей, готовых подождать несколько дополнительных секунд ради лучших результатов.

Сценарий: предприятие с разнообразными потребностями в генерации изображений. У вас несколько команд, генерирующих изображения для разных целей — маркетинг нуждается в 4K-рендерах для печати, продуктовая команда быстро создаёт миниатюры, а команда данных генерирует фоны для визуализаций в больших объёмах. Оптимальная стратегия — мультимодельный подход: направляйте запросы к наиболее экономичной модели в зависимости от требований к качеству. Используйте Nano Banana для массовых задач невысокого качества, Nano Banana 2 — для широкой средней полосы, а Nano Banana Pro — только для текстовых и высокоразрешенных материалов. Единый провайдер, такой как laozhang.ai, упрощает эту маршрутизацию, предоставляя все модели через один API. Более широкое сравнение API для генерации изображений ИИ, включающее альтернативы помимо Google, доступно в нашем подробном руководстве по сравнению.

Независимо от того, какой сценарий лучше всего соответствует вашей ситуации, общий принцип остаётся прежним: начинайте с Nano Banana 2, если у вас нет конкретных причин использовать другую модель. Бесплатный тариф устраняет барьер для экспериментов, качество достаточно для подавляющего большинства приложений, а цена находится в устойчивой средней точке, которая не преподнесёт сюрпризов в счетах при масштабировании. Вы всегда можете перевести конкретные задачи на Pro, когда того требует качество, или понизить массовую обработку до оригинальной Nano Banana, когда стоимость важнее качества. Gemini Image API спроектирован так, чтобы подобная маршрутизация моделей была простой — идентичный интерфейс API означает, что ваш код интеграции остаётся неизменным вне зависимости от того, какая модель обрабатывает конкретный запрос.

Часто задаваемые вопросы

Бесплатна ли генерация изображений Gemini 3.1 Flash? Да, частично. Модель gemini-3.1-flash-image-preview (Nano Banana 2) предлагает бесплатный тариф на 5 000 промптов в месяц через Google AI Studio (источник: ai.google.dev/pricing, февраль 2026). Это единственная модель Gemini Image с бесплатным тарифом. Свыше 5 000 промптов применяются стандартные цены — $0,067 за изображение 1K. Две другие модели — gemini-2.5-flash-image и gemini-3-pro-image-preview — не предлагают бесплатных тарифов и требуют оплаты с первого изображения.

Можно ли переключаться между моделями Gemini Image без переписывания кода? В целом да. Все три модели имеют одинаковый API-интерфейс через Google Generative AI SDK. Основное изменение — строка идентификатора модели, передаваемая в generate_content(). Два замечания: параметр thinking_config поддерживается только gemini-3.1-flash-image-preview, а уровень разрешения 512px — эксклюзив этой модели. Если ваш код использует одну из этих функций, при переключении на другие модели потребуется добавить условную логику.

Какая модель лучше всего рендерит текст для маркетинговых изображений? Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image-preview) с точностью текста около 94%. Если ваши изображения содержат значительный объём текста — заголовки, названия продуктов, кнопки призыва к действию — Pro является наиболее надёжным выбором для промышленного использования. Nano Banana 2 с точностью около 90% — жизнеспособная альтернатива для менее текстоёмкого контента, однако стоит ожидать периодических ошибок рендеринга на длинных текстовых строках.

Как цены Gemini на генерацию изображений соотносятся с DALL-E и Midjourney? По стандартному API-тарифу Nano Banana ($0,039/изображение при 1K) значительно дешевле DALL-E 3 через OpenAI API и Midjourney API. Nano Banana 2 ($0,067/изображение при 1K) остаётся конкурентоспособной, тогда как Nano Banana Pro ($0,134–$0,24/изображение) сопоставима с премиум-тарифами других провайдеров. Скидка 50% у Batch API делает все модели Gemini существенно выгоднее для приложений с большим объёмом.

Что такое параметр thinking_config в Nano Banana 2? Параметр thinking_config контролирует, сколько внутренних рассуждений модель gemini-3.1-flash-image-preview выполняет перед генерацией изображения. Установка thinking_budget_tokens на более высокое значение (например, 1024 или 2048) даёт модели больше «времени на размышление», что может улучшить качество результата для сложных промптов — особенно тех, которые включают пространственные отношения, множество объектов или детализированный текстовый рендеринг. Компромисс — несколько более длительная генерация и маргинально более высокое потребление токенов. Этот параметр не поддерживается двумя другими моделями.

Каковы лимиты запросов для генерации изображений Gemini? Лимиты варьируются в зависимости от модели и тарифа. Для бесплатного тарифа gemini-3.1-flash-image-preview Google предоставляет 5 000 промптов в месяц с поминутным ограничением запросов. Платные тарифы имеют более высокие лимиты, которые масштабируются с уровнем вашего биллинг-аккаунта. Все три модели поддерживают Batch API с отдельными (как правило, более щедрыми) лимитами, поскольку запросы ставятся в очередь для асинхронной обработки. При достижении лимитов в продакшене используйте экспоненциальный откат с джиттером — стандартную стратегию повторных попыток, рекомендованную документацией Google API. Подробные таблицы лимитов по каждой модели и стратегии масштабирования в продакшене доступны в руководстве по лимитам Gemini API.

Можно ли генерировать изображения с определённым соотношением сторон? Все три модели по умолчанию генерируют квадратное (1:1) изображение. Nano Banana 2 и Nano Banana Pro поддерживают настройку соотношения сторон через параметры генерации, хотя конкретные поддерживаемые соотношения зависят от уровня разрешения. Распространённые соотношения — 16:9, 4:3 и 3:2 — обычно поддерживаются при 1K и выше. Оригинальная Nano Banana имеет более ограниченную поддержку соотношений сторон. Актуальный список поддерживаемых соотношений по каждой модели и разрешению уточняйте в текущей документации Google API.

Стоит ли мигрировать с Nano Banana на Nano Banana 2? Для большинства случаев — да. Nano Banana 2 предлагает строго более высокое качество при умеренно более высокой цене ($0,067 против $0,039 за изображение 1K). За 72%-ное увеличение цены вы получаете заметно лучший рендеринг текста (90% против 80%), более высокое максимальное разрешение (4K против 1K) и доступ к параметру thinking_config для качественно-критичных промптов. Основные причины оставаться на оригинальной Nano Banana — экстремальная чувствительность к стоимости при очень больших объёмах (где разница $0,028 за изображение накапливается) и приложения, уже настроенные и протестированные под специфические характеристики вывода Nano Banana. Если вы начинаете новый проект, нет причин выбирать оригинальную Nano Banana вместо Nano Banana 2, учитывая, что один бесплатный тариф покрывает 5 000 изображений в месяц бесплатно.

Эти модели всё ещё в предварительной версии? По состоянию на февраль 2026 года, gemini-3-pro-image-preview и gemini-3.1-flash-image-preview обе имеют суффикс «preview» в идентификаторах моделей, что означает, что они ещё не обозначены как общедоступные (GA) модели. На практике это означает, что Google может обновить их поведение, цены или возможности без периода уведомления об устаревании, который получают GA-модели. Оригинальная gemini-2.5-flash-image не имеет суффикса preview. Для промышленных приложений учитывайте возможность незначительного изменения поведения модели между обновлениями и реализуйте валидацию результатов в вашем пайплайне для автоматического выявления любых регрессий.