Nano Banana Pro Batch API: цена $0,067–$0,12 и расчёт счёта
На 4 октября 2026 года Batch для Nano Banana Pro стоит $0,067 за 1K/2K и $0,12 за 4K плюс токены. Для 4K фиксированные $0,09 за вызов дешевле даже Batch.
Содержание

По состоянию на 4 октября 2026 года Google берёт за Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) в Batch API $0,067 за изображение 1K или 2K и $0,12 за 4K — ровно половину цены Standard ($0,134 и $0,24). Сверху добавляются токены запроса и рассуждения, тоже за полцены. Бесплатного уровня у этой модели нет ни в Standard, ни в Batch (цены Gemini API).
Что выгоднее для большой задачи, зависит от размера. Для 1K и 2K Batch — самый дешёвый подтверждённый вариант, если результат может подождать до 24 часов. Для 4K одно только изображение в Batch ($0,12) стоит дороже фиксированных $0,09 за вызов у шлюза laozhang.ai, но у шлюза свои правила списания. Ниже — формулы, по которым любую цифру можно пересчитать на своих данных, и риски Batch, которых нет в прайсе.
Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.
Цена Nano Banana Pro за изображение: Standard, Batch, Flex и за вызов
| Вариант | 1K или 2K | 4K | Текст запроса, за 1M токенов | Референс, за изображение | Рассуждение и текст ответа, за 1M токенов | Когда приходит результат |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard | $0,134 | $0,24 | $2,00 | $0,0011 | $12,00 | Синхронно |
| Batch | $0,067 | $0,12 | $1,00 | $0,0006 | $6,00 | Асинхронно, цель — до 24 часов |
| Flex (Preview) | $0,067 | $0,12 | $1,00 | $0,0006 | $6,00 | Синхронно, цель — 1–15 минут; поддержка Pro не подтверждена |
| Priority | ≈$0,242¹ | $0,432¹ | $3,60 | ≈$0,0020¹ | $21,60 | Синхронно, низкая задержка |
| laozhang.ai, за вызов | $0,09 | $0,09 | — | — | — | Синхронно, одна цена за вызов² |
Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.
¹ Google публикует для Priority только ставки за 1M токенов. Цены за изображение — расчёт: 1 120 токенов × $216 / 1M = $0,24192 для 1K/2K, 2 000 × $216 / 1M = $0,432 для 4K, 560 токенов × $3,60 / 1M ≈ $0,0020 за референс.
² Цена провайдера на 24 сентября 2026 года; по его словам, она не меняется ни для 4K, ни при высоком уровне рассуждения (документация laozhang.ai).
Три вывода из таблицы:
- 1K и 2K у Pro стоят одинаково. Оба размера дают 1 120 токенов изображения, поэтому переход с 2K на 1K ничего не экономит. Снижение с 4K до 2K в Batch экономит 0,12 − 0,067 = $0,053 на каждом изображении.
- Размера 0,5K у Pro нет, есть только 1K, 2K и 4K. Цена $0,022 за изображение в Batch относится к Nano Banana 2 на 0,5K, а не к Pro.
- Vertex AI не дешевле. В регионе Global ставки те же: $2 / $12 / $120 за 1M токенов (ввод, текст, изображения) в Standard и $1 / $6 / $60 во Flex и Batch (цены Vertex AI).
Подписки Google AI Pro и вся лестница цен разобраны в материале «Сколько стоит Nano Banana Pro: $0,134 в API, подписка или 2.1», а официальная цена изображения по уровням Google — отдельно.
Стоимость вызова: формула с токенами запроса, референсов и рассуждения
Цена из таблицы — это только выходное изображение. Вызов в Google складывается из четырёх частей:
вызов = цена изображения (по размеру)
+ токены запроса × ставка ввода / 1 000 000
+ число референсов × цена референса
+ (токены рассуждения + токены текста ответа) × ставка вывода текста / 1 000 000Рассуждение у моделей изображений Gemini 3 включено всегда, и его токены оплачиваются по ставке текстового вывода. Пример с допущениями: промпт на 200 токенов, без референсов, 1 000 токенов рассуждения.
| Вызов | Изображение | Запрос | Рассуждение | Итого |
|---|---|---|---|---|
| Batch, 2K | $0,067 | 200 × $1 / 1M = $0,0002 | 1 000 × $6 / 1M = $0,006 | $0,0732 |
| Batch, 4K | $0,12 | $0,0002 | $0,006 | $0,1262 |
| Standard, 2K | $0,134 | 200 × $2 / 1M = $0,0004 | 1 000 × $12 / 1M = $0,012 | $0,1464 |
Каждое входное изображение (референс) добавляет $0,0006 в Batch и $0,0011 в Standard. С тремя референсами вызов Batch 2K стоит 0,0732 + 3 × 0,0006 = $0,075.
Тысяча токенов рассуждения — допущение, а не норма. Реальные числа есть в каждом ответе: поле usageMetadata содержит promptTokenCount (запрос вместе с изображениями на входе), thoughtsTokenCount (рассуждение) и candidatesTokenCount (весь вывод; разбивка по типам — в candidatesTokensDetails). В Batch каждая успешная строка результата — тот же GenerateContentResponse с этим полем. Прогоните 20–50 типичных промптов своей задачи и подставьте в формулу средние значения: разброс по рассуждению сильнее всего сдвигает итог.
Сколько стоят 10 000 изображений Nano Banana Pro в Standard, Batch и за вызов
Счёт задачи = число изображений × цена вызова. Строки «с токенами» используют допущения из примера выше (200 токенов запроса, 1 000 токенов рассуждения, без референсов).
| 10 000 изображений | Standard | Batch | $0,09 за вызов |
|---|---|---|---|
| 2K, только изображение | $1 340 | $670 | $900 |
| 2K, с токенами | $1 464 | $732 | $900 |
| 4K, только изображение | $2 400 | $1 200 | $900 |
| 4K, с токенами | $2 524 | $1 262 | $900 |
Для 2K Batch дешевле фиксированной цены на 900 − 732 = $168. Для 4K картина обратная: вызов за $0,09 дешевле Batch на 1 262 − 900 = $362 и дешевле Standard на 2 524 − 900 = $1 624. Повторы и брак сюда не входят — о них ниже.
Когда $0,09 за вызов дешевле Batch: порог для 1K/2K и 4K
4K. В Batch одно изображение стоит $0,12, что уже больше $0,09. При любом объёме рассуждения вызов по фиксированной цене дешевле, а Standard ($0,24 только за изображение) — тем более.
1K и 2K. Batch остаётся дешевле, пока доплата за токены не превысит 0,09 − 0,067 = $0,023 на вызов. Для промпта на 200 токенов без референсов порог по рассуждению и тексту ответа такой:
(0,09 − 0,067 − 0,0002) / (6 / 1 000 000) = 0,0228 / 0,000006 = 3 800 токеновКаждый референс в Batch стоит $0,0006 — столько же, сколько 100 токенов вывода, — поэтому с тремя референсами порог падает до (0,0228 − 0,0018) / 0,000006 = 3 500 токенов. Если средний thoughtsTokenCount вашей задачи ниже порога, Batch дешевле; выше — дешевле фиксированная цена. Standard для 1K/2K ($0,134 только за изображение) дороже $0,09 при любых токенах.

Порог сравнивает только цену вызова. Условия шлюза, которые меняют итог:
- Цену $0,09 для
gemini-3-pro-imageза 1K, 2K или 4K публикует сам провайдер (по состоянию на 24 сентября 2026 года). Перед крупной задачей сверьте текущую цифру на странице документации. - Ответ HTTP 200 без изображения списывается как один вызов. Таймаут на стороне клиента тоже может быть списан, если сервер успел закончить, поэтому перед повтором смотрите журнал вызовов. Ошибки 429 и 503, отклонённые до генерации, обычно не списываются.
- Размер и соотношение сторон задаются только через Gemini-native
generateContent. OpenAI-совместимый вариант возвращает 1:1 в 1K, так что для 4K нужен нативный запрос. - Пакетного или скидочного тарифа у шлюза нет: это обычные синхронные вызовы без 24-часовой очереди.
Сравнение надёжности и цены двух поставщиков — в материале «Nano Banana API: сравнение Google и laozhang.ai по цене и надежности».
Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.
Смешанная цена при разделении задачи: формула и проверка границ
Если часть изображений идёт через Batch, а часть — синхронно, средняя цена изображения считается как средневзвешенное:
средняя цена = доля₁ × цена₁ + доля₂ × цена₂ + …, где доля₁ + доля₂ + … = 1Результат всегда лежит между самой дешёвой и самой дорогой ценой в смеси. Это быстрый тест для любой «смешанной цены»: если она ниже самой дешёвой составляющей, расчёт ошибочен. Смесь из $0,12 и $0,09 не может стоить меньше $0,09, как ни распределяй доли.
Пример: 70 % изображений 2K через Batch, 30 % — по $0,09 за вызов.
- Только изображение: 0,7 × 0,067 + 0,3 × 0,09 = 0,0469 + 0,027 = $0,0739 (между $0,067 и $0,09).
- С токенами из примера: 0,7 × 0,0732 + 0,3 × 0,09 = 0,05124 + 0,027 = $0,0782 (между $0,0732 и $0,09).
Как делить задачу — по двум вопросам: может ли результат ждать и какой нужен размер.
| Часть задачи | 1K или 2K | 4K |
|---|---|---|
| Может ждать до 24 часов: каталог к следующему дню, датасет, ночная перегенерация | Batch | $0,09 за вызов; Batch — если нужен счёт напрямую от Google |
| Нужна через минуты, задержка допустима | Flex, если тестовый запрос прошёл; иначе $0,09 за вызов | $0,09 за вызов |
| Нужна сразу, например в ответ пользователю | $0,09 за вызов или Standard от $0,134 | $0,09 за вызов или Standard от $0,24 |
Брак и повторы считаются отдельно. Если доля r оплаченных попыток непригодна и их приходится генерировать заново, то:
цена годного изображения = цена попытки / (1 − r)При r = 0,2 годное изображение 2K в Batch стоит 0,067 / 0,8 = $0,08375 без учёта токенов и 0,0732 / 0,8 = $0,0915 с токенами из примера, а по $0,09 за вызов — 0,09 / 0,8 = $0,1125. При одинаковой доле брака порядок вариантов не меняется. Изменить его может разница в правилах списания: у шлюза пустой ответ 200 оплачивается, а для неудачных строк Batch правило не опубликовано. Долю r измеряйте на своей задаче — у Google такой цифры нет.
Калькулятор счёта Nano Banana Pro на Python
Скрипт ниже повторяет формулы этой страницы без зависимостей. Это оценка по опубликованным ставкам, а не счёт: при изменении цен правьте RATES. Логику подтверждают 12 контрольных расчётов на Python 3.12: примеры $0,0732 / $0,1262 / $0,1464, смесь $0,0739, годное изображение $0,08375, порог 3 800 токенов, 1 000 случайных смесей в своих границах и проверка входных данных.
"""Оценка счёта за задачу Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) по маршрутам.
Ставки: опубликованные цены Google на 4 октября 2026 года (USD) и одна
фиксированная цена за вызов у шлюза; при изменении цен правьте RATES.
"""
RATES = {
# выходное изображение: цена за штуку по размеру; текст/рассуждение и вход: за 1M токенов
"standard": {"image": {"1K": 0.134, "2K": 0.134, "4K": 0.24},
"text_out_per_m": 12.00, "input_per_m": 2.00, "ref_image": 0.0011},
"batch": {"image": {"1K": 0.067, "2K": 0.067, "4K": 0.12},
"text_out_per_m": 6.00, "input_per_m": 1.00, "ref_image": 0.0006},
# маршрут с оплатой за вызов: одна цена при любом размере и любом рассуждении
"per_call": {"flat": 0.09},
}
def cost_per_call(route, size, prompt_tokens=200, thinking_tokens=1000, ref_images=0):
r = RATES[route]
if "flat" in r:
return r["flat"]
return (r["image"][size]
+ prompt_tokens * r["input_per_m"] / 1_000_000
+ ref_images * r["ref_image"]
+ thinking_tokens * r["text_out_per_m"] / 1_000_000)
def cost_per_usable_image(call_cost, reject_rate):
"""Оплачивается каждая попытка; доля reject_rate результатов непригодна."""
if not 0 <= reject_rate < 1:
raise ValueError("reject_rate must be in [0, 1)")
return call_cost / (1 - reject_rate)
def blended(shares_and_costs):
"""shares_and_costs: список пар (доля, цена); сумма долей должна быть 1."""
total_share = sum(s for s, _ in shares_and_costs)
if abs(total_share - 1) > 1e-9:
raise ValueError("shares must add up to 1")
return sum(s * c for s, c in shares_and_costs)
if __name__ == "__main__":
images, size = 10_000, "2K"
for route in ("standard", "batch", "per_call"):
c = cost_per_call(route, size)
print(f"{route:9s} {size}: ${c:.4f} за вызов, ${c * images:,.2f} за {images:,} изображений")
mix = blended([(0.7, cost_per_call("batch", size)), (0.3, cost_per_call("per_call", size))])
print(f"70% batch + 30% per-call: ${mix:.4f} за изображение")Вывод при значениях по умолчанию:
standard 2K: $0.1464 за вызов, $1,464.00 за 10,000 изображений
batch 2K: $0.0732 за вызов, $732.00 за 10,000 изображений
per_call 2K: $0.0900 за вызов, $900.00 за 10,000 изображений
70% batch + 30% per-call: $0.0782 за изображениеДля своей задачи подставьте средние значения из usageMetadata: например, cost_per_call("batch", "4K", prompt_tokens=350, thinking_tokens=2400, ref_images=2). Функция blended откажется считать, если доли в сумме не дают 1, — так ошибка в распределении не превратится в заниженную цену.
Операционная цена Batch: срок 24 часа и истечение через 48 часов
Скидка 50 % оплачивается временем и дополнительной работой. Это нужно знать до запуска, а не после первого счёта (документация Batch API):
- Срок. Целевое время выполнения — 24 часа, «в большинстве случаев гораздо быстрее». Планировать стоит на полные сутки.
- Истечение. Задание, которое находится в состоянии ожидания или выполнения дольше 48 часов, получает статус
JOB_STATE_EXPIREDи не возвращает никаких результатов. - Статус по строкам. Успешное задание не означает, что получены все изображения. Каждая строка выходного JSONL — либо
GenerateContentResponse, либо объект статуса с тем жеkey, что в запросе. Строки без изображения разбирайте так же, как синхронные ответы без картинки: «Nano Banana не генерирует изображение в API: как найти причину». - Хранение. Результаты доступны для скачивания 6 недель, после чего удаляются безвозвратно.
- Отмена. Отменённое задание перестаёт обрабатывать новые запросы.
- Неизвестное. Документация не описывает, оплачиваются ли строки, завершившиеся ошибкой внутри успешного задания, и как тарифицируется частично выполненное отменённое задание. Проверить это можно только на своём проекте: пересчитайте токены из
usageMetadataпо строкам результата в доллары по формуле выше и сравните с отчётом по оплате в Google Cloud.

Из этого следует порядок запуска: сначала пилотное задание на несколько десятков строк, чтобы измерить токены, долю пустых строк и фактическое списание; затем основная задача, разбитая на несколько заданий, чтобы одно истёкшее задание не задерживало всю партию. Для изображений Google рекомендует JSONL-файл, загруженный через File API (до 2 ГБ); встроенный список запросов подходит для партий меньше 20 МБ. Вместо опроса статуса можно подписаться на вебхук batch.succeeded. Лимиты запросов у Batch выше, чем у синхронных вызовов.
Строка JSONL для изображения устроена так. Это пример структуры по документации Google (key плюс request); imageConfig — поле конфигурации генерации из справочника GenerateContentRequest. Задание с этой строкой не запускалось.
{"key": "sku-0001", "request": {"contents": [{"parts": [{"text": "Студийное фото белой керамической кружки на светло-сером фоне"}]}], "generation_config": {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"imageSize": "2K", "aspectRatio": "1:1"}}}}Модель указывается при создании задания: models/gemini-3-pro-image:batchGenerateContent. В примерах кода на странице Batch API ещё встречается старый preview-идентификатор, отключённый 25 июня 2026 года, — заменяйте его на gemini-3-pro-image. Для Pro в imageSize допустимы только 1K, 2K и 4K, хотя справочник API перечисляет и другие значения. Как собрать обычный запрос, показано в материале «Nano Banana Pro API: официальный JSON, YAML, PDF и разбор ошибок».
Flex для Nano Banana Pro: цена опубликована, поддержка не подтверждена
Flex — синхронный уровень с доступностью «по мере возможности» (best-effort), а не пакетная обработка. Это тот же запрос generateContent с параметром service_tier: "flex", скидка 50 %, целевая задержка 1–15 минут (документация Flex).
Для Nano Banana Pro здесь противоречие. На странице цен у gemini-3-pro-image есть вкладка Flex с теми же цифрами, что у Batch: $0,067 за 1K/2K и $0,12 за 4K. Но в списке поддерживаемых моделей руководства Flex (обновлено 23 сентября 2026 года) только текстовые модели Gemini, модели изображений там нет. Поэтому сначала отправьте один запрос с service_tier: "flex" и посмотрите, что вернётся: ошибка или изображение, и какой уровень указан в usageMetadata.serviceTier. Итог сверьте с отчётом по оплате.
Если Flex для Pro работает, у него свои издержки:
- при нехватке мощности приходит 503, при исчерпании лимитов — 429;
- автоматического перехода на Standard нет, повторы с экспоненциальной задержкой пишете вы сами;
- таймаут клиента Google советует поднять до 10 минут и больше, потому что запрос может стоять в очереди;
- Flex расходует общие лимиты запросов и, в отличие от Batch, не даёт расширенных.
Разбор 429 и 503 на синхронных вызовах — в материале «Nano Banana API не работает: как разобрать 429, 503, отсутствие изображения и отказ».
Nano Banana 2 вместо Pro: Batch от $0,034 за 1K, но другое качество
Смена модели — отдельный рычаг, не связанный с выбором тарифа. Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) в Batch стоит $0,022 за 0,5K, $0,034 за 1K, $0,050 за 2K и $0,076 за 4K; в Standard — $0,045, $0,067, $0,101 и $0,151. В отличие от Pro, у неё 1K и 2K стоят по-разному.
Экономия на 10 000 изображений в Batch (только изображение): для 2K — (0,067 − 0,050) × 10 000 = $170, для 4K — (0,12 − 0,076) × 10 000 = $440. Качество у моделей разное, поэтому решение принимают по тестовой выборке своей задачи: если у Nano Banana 2 доля брака выше, формула цены годного изображения может съесть разницу.
Вопросы о цене Nano Banana Pro Batch API
Сколько стоит API Nano Banana Pro?
По состоянию на 4 октября 2026 года в Standard — $0,134 за изображение 1K/2K и $0,24 за 4K, в Batch — $0,067 и $0,12. К этому добавляются токены запроса и рассуждения: $2 и $12 за 1M в Standard, $1 и $6 в Batch. Шлюз laozhang.ai берёт $0,09 за вызов любого размера (цена провайдера на 24 сентября 2026 года).
Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.
Есть ли у Nano Banana Pro API бесплатный уровень?
Нет. В таблице цен Google для gemini-3-pro-image бесплатный уровень помечен как недоступный и в Standard, и в Batch.
Сколько ждать результат Batch API для Nano Banana Pro?
Целевой срок — до 24 часов, часто быстрее. Если задание не завершилось за 48 часов, оно истекает без результатов, а готовые результаты хранятся 6 недель.
Списывает ли Google деньги за неудачные строки в Batch?
В документации это не описано. Пересчитайте токены из usageMetadata по строкам пилотного задания в доллары и сравните с отчётом по оплате, прежде чем запускать основную партию.
Дешевле ли генерировать Nano Banana Pro в 1K, чем в 2K?
Нет. Оба размера дают 1 120 токенов изображения и стоят одинаково: $0,134 в Standard и $0,067 в Batch. Заметно меняет цену только переход между 2K и 4K.
Источники4
Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 4 окт. 2026 г..
Источники4
Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 4 окт. 2026 г..





