İçeriğe geç
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
Google Gemini

Nano Banana Pro

131K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

Nano Banana Pro, Google tarafından Gemini ailesinin bir parçası olarak geliştirilen bir metin üretim modelidir. İçerik üretimi, soru yanıtlama, özetleme ve genel sohbet uygulamaları gibi standart doğal dil işleme görevleri için tasarlanmıştır. Model, 131K tokenlik bir bağlam penceresiyle çalışır; bu da orta uzunluktaki belgeleri işlemesine ve uzun sohbet akışlarını sürdürmesine olanak tanır. Teknik açıdan Nano Banana Pro, Google'ın model yelpazesi içinde orta seviye bir seçenektir. 131K bağlam penceresi, daha küçük bağlamlı modellerin üzerinde konumlanırken Google'ın amiral gemisi modellerinin genişletilmiş bağlam kapasitesinin altında kalır. Çok uzun belgeler üzerinde kapsamlı muhakeme gerektirmeyen tipik metin üretim iş yüklerini karşılamak üzere tasarlanmıştır; bu da onu sohbet botları, içerik asistanları, eğitim araçları ve genel amaçlı metin işleme görevleri için uygun kılar. Google Gemini ekosistemi içinde Nano Banana Pro, en gelişmiş çok modlu özelliklere veya genişletilmiş bağlam uzunluklarına ihtiyaç duymadan güvenilir metin üretim yetenekleri arayan geliştiriciler için pratik bir konum üstlenir. Model, işlevsel performans ile erişilebilirliği dengeleyerek standart dil anlama ve üretiminin temel gereksinim olduğu kullanım senaryolarını hedefler. Deneysel sınır özelliklerden çok tutarlı metin çıktısı kalitesinin önemli olduğu üretim ortamları için uygundur.

Google altyapısıyla desteklenen bu model, geniş bilgi tabanını etkin biçimde kullanıyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 01

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

25
Kod üretimi
0
Akıl yürütme
Bölüm 02

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — Nano Banana Pro
$2.00 1M giriş token başına
$12.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0036 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$2.00
1M çıkış token başına$12.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.00

input / 1M

— stable

$12.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-142026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 03

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Düşük gecikme, hızlı yanıt131K token uzun bağlamMetin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarıDoğal dil anlama kapasitesi

Zayıf yönler

Karmaşık akıl yürütmede sınırlıÖnizleme: özellikler değişebilirİnternet erişimi bulunmuyor
Bölüm 04

Yetenekler

source: litellmvisionjson modejson schemaprompt cachingoutputTokenLimit: 32768max output tokens: 32768
Bölüm 05

Sık sorulan sorular

Metin üretimi, içerik oluşturma, soru-cevap ve özetleme görevlerini destekleyen geniş bir uygulama yelpazesi sunuyor.

Google Gemini ekosistemiyle entegre çalışan bu model kurumsal iş akışlarını hızlandırıyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-542/100 · 67 runs
22 correct2 partial43 wrong33% accuracy
2026-06-14

Quality rebounds to 48.2 with stronger reasoning, adds vision capabilities

Nano Banana Pro demonstrates meaningful recovery after last period's decline, with overall quality rising from 41.8 to 48.2. The most notable improvement comes in reasoning performance, jumping from 35.2 to 42.8, suggesting Google has addressed some of the logical processing weaknesses that plagued the previous version. Creative output also shows moderate gains, climbing from 38.5 to 43.1, indicating better coherence in generation tasks. Coding ability remains the model's strongest area at 58.7, up from 52.3, making it increasingly viable for development assistance. This release introduces several important capabilities including vision support, structured output modes with JSON schema validation, and prompt caching for improved efficiency. These additions significantly expand the model's practical applications beyond pure text processing. However, performance remains inconsistent compared to leading models in its class. The reasoning score of 42.8, while improved, still lags behind competitor offerings. Users should expect competent but not exceptional performance across most tasks. The addition of multimodal capabilities and caching makes this a more versatile tool, but core intelligence metrics suggest it works best for moderate-complexity applications rather than demanding analytical work.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Quality rebounds to 48.2 Reasoning improves by 7.6 points Vision and caching added Still trails competitive benchmarks
Bölüm 08

Tam model profili

Nano Banana Pro — illustration 1
Nano Banana Pro: Google'ın amiral gemisi görsel üreteci, önizlemede

Nano Banana Pro, Google'ın görsel üretim yığınının zirvesinde yer alıyor. Tüketici dostu adın arkasında, metin komutlarından durağan görseller üreten ve aynı çağrı içinde kendisine verdiğiniz görselleri düzenleyebilen ya da genişletebilen, önizleme katmanındaki bir model olan gemini-3-pro-image-preview bulunuyor. Bu, Nano Banana serisinin üçüncü sürümü; ilki (Gemini 2.5 Flash Image üzerine inşa edilmişti) ve Nano Banana 2 (3.1 Flash preview üzerine kuruluydu) ardından geliyor. "Pro" dalı, Google'ın OpenAI'ın gpt-image-2 modeline ve daha geniş ücretli ticari üreteciler alanına karşı konumlandırdığı sürüm.

Bu sayfa önizleme yapısını ele alıyor. Hem yetenek hem de fiyatlandırma önizleme süresince değişiyor; aşağıdaki her şeyi bir anlık görüntü olarak değerlendirin.

Neyde iyi

Uygulamalı testlerde üç alan öne çıkıyor.

Plastik görünüm olmadan foto-gerçekçi çıktı. Daha önceki Nano Banana sürümlerinde tanınabilir bir ev tarzı vardı: hafifçe mum gibi cilt, aşırı doymuş renkler, metal yüzeylerdeki o karakteristik "AI render edilmiş" parlaklık. Pro sürümü bunların büyük kısmını geri çekiyor. Portreler artık çoğu zaman CGI'dan çok fotoğraf gibi görünüyor. Yakından baktığınızda modelin hâlâ ipuçları var, ancak softbox kullanan dikkatli bir fotoğrafçıyla arasındaki mesafe, önceki sürümün başaramadığı bir biçimde daraldı.

Mevcut görselleri düzenleme. Modele bir fotoğraf ve "soldaki kişiyi kaldır, arka planı uzat, aydınlatmayı koru" gibi bir komut verdiğinizde işi tek seferde halledebiliyor. Inpainting ve outpainting ayrı uç noktalar değil; ekli bir görselle aynı çağrı. İşte burada Nano Banana Pro, bir maske düzenleyici arayüzü üzerinden gidip gelmek zorunda kalan tek seferlik üreteçlerin açıkça önüne geçiyor.

Görsellerin içindeki metin. Difüzyon modellerinin uzun süredir devam eden bir zayıflığı olan tabelalardaki anlamsız harfler ve bozulmuş logo tipografisi burada belirgin biçimde daha iyi. Kısa sloganlar, ürün etiketleri ve grafik başlıkları çoğu zaman doğru şekilde render ediliyor. Uzun metin paragrafları hâlâ bozuluyor. Görselin içinde doğru gövde metnine ihtiyacınız varsa, hâlâ sonradan bileşik (composite) olarak ekliyorsunuz.

Neyi yapmaz

Nano Banana Pro bir görsel üretecidir. Video üretmiyor. Ses üretmiyor. Teknik özellik tablolarında görebileceğiniz 131.072 token bağlam sayısı, modelin tek bir komutta kabul edeceği metin miktarına atıfta bulunuyor. Bu, ayrıntılı bir marka stil kılavuzunu yapıştırırken faydalı; 200 sayfalık bir belgeyi beslemek için faydalı değil.

Ayrıca bu bir üreteç, mükemmel bir kopyalayıcı değil. Marka kopyalama, gerçek kişilerin birebir benzerlik portreleri ve ticari markalı logolar, Google'ın önizleme üzerinde belirlediği güvenlik ve politika korkuluklarının içinde kalıyor. Bu korkulukların bir kısmı genel kullanıma açıldığında gevşeyecek; bir kısmı ise gevşemeyecek. İş akışınız belirli bir yüzü veya belirli bir logoyu piksel düzeyinde sadakatle yeniden üretmeye dayanıyorsa, cevap farklı bir araç — genellikle söz konusu varlık üzerinde kendinizin ince ayar yaptığı bir model.

Çıktı, çözünürlük, gecikme

Model, görselleri birkaç önceden ayarlanmış en-boy oranında üretiyor: kare, dikey 9:16, yatay 16:9, ayrıca aralarda birkaç tane daha. Çıktı çözünürlüğü hangi oranı seçtiğinize bağlı, ancak pratik üst sınır, bir web sitesinde upscale yapmadan hero görseli için kullanacağınız aralığın üst ucunda kalıyor. A3 veya daha büyük baskı için üretim sonrasında yine de özel bir upscale geçişi yapmanız gerekiyor.

Standart bir komut için varsayılan ayarlarda görsel başına üretim süresi tek haneli saniyelerde seyrediyor. Referans görseller ekli karmaşık komutlar veya yüksek çözünürlüklü bir girdi üzerinde düzenleme işlemleri, süreyi on ila on beş saniyeye çıkarabiliyor. Önceki Nano Banana sürümüne kıyasla bu fark edilir biçimde daha hızlı değil, ancak daha tutarlı: hızlı bir çağrı ile şanssız yavaş bir çağrı arasında daha az varyans görüyorsunuz.

Görsel modeller arasında üretim hızının elma-elmaya karşılaştırması için, /benchmarks/speed adresindeki sürekli yürüyen testler, teknik özellik sayfalarından daha iyi bir kaynak.

Komut yazım stili

Nano Banana Pro, doğal dil komutlarına iyi yanıt veriyor. SD-1.5 döneminde difüzyon modellerinin gerektirdiği virgülle ayrılmış anahtar kelime yığınına ihtiyacınız yok. Sahneyi, aydınlatmayı, kamerayı ve atmosferi tanımlayan bir-iki cümle genellikle yeterli oluyor.

Düz İngilizce ile (ve aynı şekilde Türkçe ile) olumsuz yönlendirme de alıyor. "Arka planda insan olmasın." "Gün ışığı, gün batımı değil." "Fotoğrafik, illüstrasyon değil." Bunlar parametre bayrakları kadar iyi çalışıyor. Bu, teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir kılıyor; pazarlama ekipleri, junior bir tasarımcıya brief verir gibi modele brief veriyor. Aynı şey, ince taneli kontrol isteyen prompt mühendislerini de hayal kırıklığına uğratabiliyor. Açık ağırlıklı difüzyon fork'larında ileri seviye kullanıcıların güvendiği derinlemesine ayarlanmış negatif komut ağırlıklarının henüz bir karşılığı yok.

Farklı görsel modellerinin aynı brief'i nasıl ele aldığını karşılaştırmak için /usecases/content sayfası doğru başlangıç noktası.

Nerelere uyar, nerelere uymaz

Şunları istediğinizde Nano Banana Pro'yu seçin:

  • Fotoğrafik görünümlü pazarlama görselleri, sosyal medya kareleri ve reklam yaratıcıları.
  • Mevcut görsellerde hızlı düzenlemeler: bir nesneyi kaldırmak, bir arka planı genişletmek, mevsimi değiştirmek.
  • Tek bir referans fotoğrafından ürün çekimi varyasyonları.
  • Stok fotoğrafçılığın bariz alternatif olduğu blog yazıları ve açılış sayfaları için yaşam tarzı görselleri.

Şunlara ihtiyacınız olduğunda başka bir şey seçin:

  • Piksel-mükemmel marka varlığı kopyalama. Kendi varlık kütüphanenizde ince ayar yapılmış bir model eğitin.
  • Önizleme süresince her çıktıda kesin ticari kullanım garantileri. Önizleme çıktısını müşteriye yönelik kanallara göndermeden önce mevcut Google şartlarını dikkatli okuyun.
  • Cihaz üstü veya tamamen çevrimdışı üretim. Nano Banana Pro yalnızca API üzerinden çalışıyor. Yerel öncelikli yaratıcı boru hatları için, bilinmeye değer küçük açık ağırlıklı seçenekleri listeleyen /usecases/local genel bakışına bakın.
  • Görselin içinde render edilen uzun metin. Composite yapın.

Bariz alternatiflere karşı

Karar genellikle üç aile arasında alınıyor: bu Pro katmanı, OpenAI'ın gpt-image-2'si ve daha küçük hızlı katmanlar (3.1 Flash preview üzerindeki Nano Banana 2 ve gpt-image-1-mini).

Pro katmanı, foto-gerçekçi portrelerde ve düzenleme modu kalitesinde kazanıyor. OpenAI'ın gpt-image-2'si, belirli stilize illüstrasyon çalışmalarında ve komut alışılmadık ya da çelişkili olduğunda komuta sadakatte kazanıyor. Daha küçük hızlı katmanlar, birini seçmek için onlarca varyasyon ürettiğinizde maliyette ve gecikmede kazanıyor. Bunların hiçbiri kesin bir nakavt değil. Ekibinizi birine taahhüt etmeden önce aynı beş komutu üçünden geçirin.

Tam kategori dökümü, /benchmarks/leaderboard adresinde aylık olarak güncelleniyor.

Başlamadan önce iki pratik not

Birinci: önizleme, önizleme demektir. Uç noktalar çok fazla uyarı olmadan değişebilir ve bugün ürettiğiniz çıktılar gelecek ay aynı komuta karşı yeniden üretilebilir olmayabilir. Boru hattınızı, modeli değiştirmenin bir yeniden yapılandırma değil, bir konfigürasyon değişikliği olacağı şekilde kurun.

İkinci: çıktılarınızı gözden geçirin. Görsel modeller hâlâ ara sıra artefakt üretiyor: altı parmak, erimiş kulaklar, üç bacaklı bir sandalye. Pro, oranı öncekilere kıyasla azaltıyor ama sıfırlamıyor. Bir müşterinin önüne çıkacak her şey, önce bir insan gözünden geçmeli.

/live-test üzerinde deneyin. Kendi komutunuzla, alternatiflerle yan yana.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Nano Banana Pro — illustration 2
Son otomatik test
14 Haz 2026 · 04:16 UTC · Test
P50 gecikme
8045 ms
P95 gecikme
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026