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Nano Banana 2
Nano Banana 2: Text, Bild, Video, PDF → Bild, Text. Für Bilderzeugung und Bearbeitung.
BilderNano Banana 2.1
Nano Banana 2.1: Text, Bild, Video, PDF → Bild, Text. Für Bilderzeugung und Bearbeitung.
Wie kannst du es nutzen?
Nutze den in den Quellen genannten Anbieterzugang für genau diese Version. Ein Produktabo enthält nicht automatisch API-Guthaben.
Aktiv · stabilQuellenstand 2026-10-13
Google DeepMind im Verzeichnis
EingabeText, Bild, Video, PDF
AusgabeBild, Text
Kontext131.072 Tokens
Technische Daten
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Google DeepMind |
|---|---|
| Modellfamilie | Gemini |
| Modell-/API-ID | gemini-nano-banana-2.1 |
| Status | Aktiv · stabil |
| Modellart | Bilder |
|---|---|
| Eingabe | Text, Bild, Video, PDF |
| Ausgabe | Bild, Text |
| Kontext | 131.072 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | 32.768 Tokens |
| Bereitstellung | Gehosteter Zugang |
|---|---|
| Gewichte | Gehosteter oder integrierter Zugang |
| Lizenz | Anbieterbedingungen |
Daten im Überblick
Die Grafik zeigt die im Profil dokumentierten Grenzen. Kontext und maximale Ausgabe sind keine addierbaren Budgets und keine Qualitätsbewertung. Zusätzliche Bedingungen stehen im Datenblatt.
- Kontext
- 131.072 Tokens
- Maximaler Output / Horizont
- 32.768 Tokens
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Prüfe, ob das Modell Bilder erzeugt oder nur Bilder versteht. Nutze für einen Test ein klar beschriebenes Layout, feste Bildgröße und überprüfbare Textelemente. Der Guide zur KI-Bilderstellung zeigt, wie du Motiv, Komposition und überprüfbare Merkmale vor der Erzeugung festlegst.
Prüfe vor einem API-Aufruf, ob dein Konto Zugriff hat und welchen Endpunkt, Tarif und welche Region du verwenden musst. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Was kostet Nano Banana 2.1?
Bestätigter Tarif / PreisangabeKein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Zugang: Gehosteter Zugang. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Praxis: Ein Bild ändern und Kennungen erhalten
Praxisergänzung geprüft am 22. Oktober 2026 · eigene Aufgabe, kein Modellbenchmark
Ein Bildauftrag braucht auch Angaben dazu, was erhalten bleiben soll. Unsere eigene Referenzzeichnung zeigt ein Rechteck und die Kennung A1. Der Übungsauftrag verändert ausschließlich den Hintergrund. An drei beschriebenen Varianten prüfst du, ob diese Grenze eingehalten wurde. Die Varianten sind fiktive Abnahmedaten, keine erzeugten Modellbilder.
Vorbereitung
Google dokumentiert Nano Banana 2.1 für Bilderzeugung und dialogbasierte Bearbeitung. Die konkrete Modellseite nennt strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Deshalb ist das Soll-JSON unten ein von dir ausgefülltes Abnahmeblatt, keine verlangte native JSON-Antwort dieses Bildmodells. Für einen eigenen Bildversuch kannst du die Referenz herunterladen, einen unterstützten Bildzugang verwenden und das Ergebnis visuell vergleichen.
Halte die konkrete Modellversion und den Betriebsweg fest. Die Vorlage verwendet ausschließlich fiktive Daten.
Bearbeite die Aufgabe. Speichere den geforderten Prüfteil als antwort.json. Bei einer Offline-Abnahme erstellst du diese Datei selbst; sie ist dann keine Modellausgabe.
Vergleiche mit dem Soll und ändere anschließend einen Eingabefall. Prüfe die Begründung am Ausgangsmaterial, bevor du das Ergebnis übernimmst.
Aufgabe zum Kopieren
Die Angaben sind fiktiv. Speichere den geforderten JSON-Teil der Antwort separat als antwort.json; zusätzliche Erklärungen gehören in eine andere Datei.
Offline-Abnahme, keine Bilder erzeugen: Referenz enthält genau ein Rechteck und Text A1. Erlaubte Änderung: nur Hintergrund von weiß zu beige. Fiktive Varianten: A=beige, ein Rechteck, A1; B=beige, ein Rechteck, AI; C=beige, zwei Rechtecke, A1. Erstelle selbst das Prüf-JSON: bestanden, text_veraendert, objektzahl_veraendert (sortierte Varianten-IDs). Behaupte keine tatsächliche Modellerzeugung.Reine A1-Referenz als WebP herunterladenVorlage herunterladenLokalen JSON-Prüfer herunterladen
Lösung und Prüfkriterien ansehen
- Nur A erfüllt alle vorgegebenen Bedingungen.
- A1 und AI sind nicht dieselbe Kennung.
- Die Abnahmeregel ist deterministisch; ein echtes bearbeitetes Bild braucht zusätzlich die Sichtprüfung.
{
"bestanden": [
"A"
],
"text_veraendert": [
"B"
],
"objektzahl_veraendert": [
"C"
]
}Das Soll ist redaktionell aus der Vorlage abgeleitet, keine aufgezeichnete Modellantwort. Der lokale Prüfer vergleicht die festgelegten Felder und führt keinen generierten Code oder API-Aufruf aus. Er bewertet keine freien Begründungen.
Speichere Prüfer und deine Antwort im selben Ordner. Mit installiertem Python: python pruefen.py antwort.json.
| Beobachtung | Was du prüfst |
|---|---|
| B besteht wegen ähnlicher Schrift | Vergleiche die Zeichenfolge, nicht nur das Aussehen. |
| C besteht wegen richtiger Kennung | Die Anzahl der Objekte ist ebenfalls festgelegt. |
| Der Bildendpunkt soll das Prüf-JSON erzwingen | Fülle das Abnahmeblatt separat aus; die konkrete Modellseite bestätigt keine strukturierten Ausgaben. |
Passende Anleitungen
Für einen echten Bildauftrag zeigt der Guide Bilder mit Gemini erstellen und kontrollieren den getrennten Ablauf von Prompt und Sichtprüfung.
Wie du eine Vorlage und gewünschte Änderungen trennst, erläutert eigene Referenzbilder gezielt einsetzen.
Gezielte Praxisergänzung auf Basis aktueller Herstellerunterlagen. Der Datenstand der bisherigen Modell-Faktentabellen bleibt separat ausgewiesen. Neue Beispiele und Grafiken sind eigene Erklärungen; es wurden keine Modellantworten oder Leistungswerte gemessen.
Herstellerunterlagen zur Ergänzung: Gemini Nano Banana 2.1 | Gemini API | Google AI for Developers (Abruf 2026-10-22) · Gemini API | Google AI for Developers (Abruf 2026-10-22).
Quellen und Prüfstand
Quellenstand: 2026-10-13. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Häufige Fragen
Was ist Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1: Text, Bild, Video, PDF → Bild, Text. Für Bilderzeugung und Bearbeitung. Hersteller: Google DeepMind. Dokumentierte ID: gemini-nano-banana-2.1.
Was verarbeitet Nano Banana 2.1?
Eingabe: Text, Bild, Video, PDF. Ausgabe: Bild, Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Nano Banana 2.1 lokal betreiben?
Der dokumentierte Zugang lautet: Gehosteter Zugang. Öffentlich verfügbare offene Gewichte werden damit nicht bestätigt. Ein integriertes On-Device-Modell kann besondere Hardware und Plattformvorgaben haben.
Was kostet Nano Banana 2.1?
Kein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Ist das ein Leistungstest oder eine Rangliste?
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-13. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Wie groß ist das Kontextfenster von Nano Banana 2.1?
Im dokumentierten Quellenstand: 131.072 Tokens. Beachte die Bedingungen der konkreten Modellversion und des verwendeten Endpunkts. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Wie prüfst du Nano Banana 2.1 für deine Aufgabe?
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Sind die drei Varianten echte Nano-Banana-Ergebnisse?
Nein. Es sind erfundene Abnahmedaten zu einer eigenen Referenzzeichnung. Für diese Darstellung wurde das Bildmodell nicht aufgerufen.
Kann Nano Banana 2.1 das gezeigte JSON-Schema nativ erzwingen?
Die geprüfte Modellseite führt strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das JSON hier ist ein separates, von dir ausgefülltes Prüfblatt.
Was muss im Bildprompt zusätzlich zur Änderung stehen?
Benenne auch die Merkmale, die erhalten bleiben sollen: in dieser Aufgabe genau ein Rechteck und die unveränderte Kennung A1. Prüfe anschließend das tatsächliche Bild.
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