Nano Banana 2.1: Schnell schicke Bilder

Tanja Schmitt / Redakteurin

vor 2 Tagen

3 Min. Lesezeit

Besser und günstiger: Das hört sich zu gut an, um wahr zu sein, soll aber genauso auf Nano Banana 2.1 zutreffen. Halber Preis, bessere Bilder, mehr Konsistenz: Klingt nach dem perfekten Upgrade. Ist es das?

Schnell und konsistent

Viele nutzen zur Bildbearbeitung oder -erstellung den KI-Bildgenerator mit dem lustigen Namen. Jetzt gibt es ein Upgrade. Nano Banana 2.1 basiert auf dem schnellen Gemini 3.6 Flash und soll vor allem eines besser können als sein Vorgänger: Bilder über mehrere Bearbeitungsschritte hinweg konsistent halten. Bis zu 14 Referenzbilder kann das Modell auf einmal verarbeiten – darunter maximal vier Figuren und zehn Gegenstände, die dabei ihre Form und Details behalten sollen.

Praktisch: Das Modell kann auf die Google-Bildersuche zugreifen. Bei bekannten Motiven, etwa einem existierenden Gebäude, sucht es erst nach echten Referenzfotos, bevor es ein Bild erzeugt. Google zeigt das an einem Beispiel: Bei einem Prompt zum Museum Clos Lucé im Stil einer Kreidezeichnung sucht das Modell erst nach Referenzbildern des real existierenden Schlosses, bevor es munter draufloszeichnet.

Außerdem gibt es drei einstellbare „Denkstufen": minimal, medium (Standard) und high. Höhere Stufen bedeuten erfahrungsgemäß mehr Rechenzeit, bevor das Modell ein Bild ausgibt. Der Unterschied zeigt sich vor allem bei Infografiken: Mit eingeschalteter „Denk"-Funktion sind Zahlen und Text deutlich häufiger richtig. Auf einer Skala bis 1 erreicht das Modell 0,521 Punkte statt vorher nur 0,328. Wer also eine fehlerfrei beschriftete Grafik braucht, wählt lieber die höhere Stufe und wartet dafür ein paar Sekunden länger.

Perfekt ist die neue „Banane“ trotzdem nicht. Kleiner Text bleibt in niedriger 1K-Auflösung unscharf. Außerdem sehen die Figuren nicht immer genau so aus wie im Ausgangsbild.

Googles eigene Messlatte

Wer die Modellkarte liest, findet allerdings nur einen Vergleich – mit Google selbst. Ganz nach dem Motto: Die eigenen Hausaufgaben benotet man lieber selbst. In sämtlichen Kategorien liegt Nano Banana 2.1 vor dem Vorgänger Nano Banana 2 und sogar vor dem bisherigen Spitzenmodell Nano Banana Pro.

Was fehlt, sind Vergleiche zu Mitbewerbern wie OpenAIs Bildmodellen oder Midjourney. Wer wissen will, wie Nano Banana 2.1 gegen diese Konkurrenz abschneidet, ist vorerst auf unabhängige Tests angewiesen.

Wirklich günstiger?

Ein 1K-Bild kostet in der Gemini-API künftig rund 3,36 statt 6,7 US-Cent, ein 2K-Bild 5,04 statt 10,1 Cent – jeweils etwa die Hälfte, wie heise online vorrechnet. Bei 4K-Bildern schrumpft der Rabatt auf rund 25 Prozent, weil Nano Banana 2.1 hier mehr Token verbraucht. Und weil Texteingaben sowie das „Nachdenken" teurer werden, sinkt die Gesamtrechnung nicht automatisch im gleichen Maß.

Was hat es eigentlich mit der Banane auf sich?

Als das Team 2025 kurzfristig einen Tarnnamen für einen anonymen Testlauf auf LMArena brauchte, schlug Produktmanagerin Naina Raisinghani um 2:30 Uhr nachts spontan „Nano Banana" vor – eine Verschmelzung ihrer eigenen Spitznamen „Nano" und „Naina Banana", wie Google in einem Blogbeitrag schreibt. Gedacht war der Scherzname nur als Platzhalter, geblieben ist er bis heute – inklusive Bananen-Emoji in der Gemini-App.

Glossar

API (Programmierschnittstelle): Zugang, über den externe Programme ein KI-Modell wie Nano Banana 2.1 ansteuern können.
Model Card: offizielles Datenblatt eines Herstellers zu einem KI-Modell, mit technischen Angaben, Benchmark-Werten und bekannten Schwächen.
Reasoning / Denkstufe: wie viel interne Rechenschritte ein Modell vor der Ausgabe eines Ergebnisses durchläuft – mehr „Denken" kann die Qualität verbessern, kostet aber mehr Zeit und Rechenleistung.
Token: kleinste Texteinheit, die ein KI-Modell verarbeitet – Preise und Limits werden meist pro Token berechnet.