Nano Banana vs Nano Banana Pro, 2 et Lite : lequel choisir

Nous opérons quatre modèles Nano Banana dans notre catalogue, et la question qui revient le plus souvent n'est pas « est-ce que c'est bon » — c'est « lequel suis-je censé appeler ». Question légitime. Les noms n'aident pas : un modèle appelé Lite est plus récent que le modèle sans suffixe, et celui qui s'appelle 2 n'est pas celui qui s'appelle Pro.

La version courte, si vous ne lisez qu'un seul paragraphe : Nano Banana 2 Lite est à la fois moins cher que le Nano Banana original et une génération entière plus récent. Ce seul fait détruit la raison la plus répandue de rester sur le modèle legacy. Il n'existe plus d'argument budgétaire en faveur de l'ancien, et Google l'éteint de toute façon le 2 octobre 2026.

Où part vraiment l'argent

Voici nos prix au 26 août 2026, par image, dans la configuration par défaut de chaque modèle. Nous les datons parce que nous les revérifions.

Les prix et les conditions produit peuvent changer. Vérifiez les tarifs en vigueur de chaque provider avant toute décision d'achat. La tarification Google Batch ou Flex n'est pas directement équivalente à une requête API on-demand standard, car les conditions de planification, de disponibilité et de traitement diffèrent ; elle est donc exclue de cette comparaison. Il s'agit d'une comparaison délimitée, et non d'une affirmation selon laquelle E2X serait l'option la moins chère au monde dans toutes les configurations.

Relisez les deux premières lignes. Le modèle legacy coûte 31 % de plus par image que le modèle que Google recommande lui-même comme son remplaçant. C'est tout l'article en deux lignes.

L'argument qui ne tient plus

Pendant environ un an, la vraie raison de rester sur gemini-2.5-flash-image, c'était le prix. C'était le pas cher. Vous le batchiez, vous avaliez les défauts, vous passiez à autre chose.

Cette raison a disparu. Nano Banana 2 Lite, c'est gemini-3.1-flash-lite-image, il se situe à $0.0238 contre $0.0312 pour le modèle legacy — 24 % de moins — et c'est un modèle Gemini 3, pas un Gemini 2.5. La documentation de Google elle-même qualifie l'ancien de legacy et oriente les développeurs vers Lite pour « une meilleure qualité, une génération plus rapide et des tarifs API plus bas ». Nous n'avons aucune raison de contester ce cadrage, puisque notre échelle de prix dit exactement la même chose.

Et puis il y a le calendrier. Google a publié une date de fin ferme pour gemini-2.5-flash-image : le 2 octobre 2026. Pas une dépréciation molle. L'endpoint disparaît.

Choisissez par le job, pas par le palier

Photos produit pour un catalogue

Commencez par Nano Banana 2 Lite edit-image. Remplacements de fond, changements de matière, réclairage d'un packshot sur un fond gris uni — Lite traite cette classe de travail en 1K, ce qui dépasse déjà les besoins d'une grille produit, et il accepte jusqu'à 14 images de référence en un seul appel.

Montez vers Nano Banana 2 quand un seul prompt doit jongler avec plusieurs objets à la fois. C'est l'écart de qualité le plus net entre les deux : le suivi d'instructions multi-objets. Si votre prompt dit « place la bouteille à gauche de la boîte, incline l'étiquette vers la caméra, ajoute une seconde unité derrière », Lite commence à laisser tomber des clauses, NB2 non. Montez aussi si une vue zoomée réclame de la 2K ou de la 4K, puisque Lite n'a tout simplement aucun paramètre de résolution.

Déclinaisons sociales d'un même visuel

Lite, et ce n'est même pas serré. Sa liste d'aspect ratios va bien au-delà du jeu habituel — 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 et un mode auto sont tous là, donc les bandeaux et les skyscrapers sortent du même endpoint que votre carré. Google dit que le modèle peut produire une image en aussi peu que quatre secondes.

Une note opérationnelle : notre ETA publié sur les endpoints Lite est de 60 secondes, pas quatre. Ce chiffre couvre la mise en file et la livraison de notre côté, pas le temps d'inférence brut du modèle. Calibrez vos timeouts sur le nôtre, pas sur celui de Google.

Tout ce qui porte des mots incrustés dans l'image

C'est là que les générations se séparent vraiment. Le Nano Banana legacy est faible sur le texte dans l'image, et nous n'allons pas prétendre le contraire. Google ne revendique un rendu de texte avancé qu'à partir des modèles Gemini 3, ce que l'ancien n'est pas. Infographies, maquettes de packaging, ardoises de menu, tout ce qui porte un titre : l'ancien modèle transforme le texte courant en signes décoratifs.

Nano Banana 2 comme Lite rendent un texte lisible dans l'image. Les comparaisons publiées les donnent à égalité là-dessus. Ce n'est pas un test que nous avons mené : si la copie est le cœur du visuel, échantillonnez donc les deux avant de vous engager. Pour une légende ou une étiquette produit, le pas cher suffit. Passez à Nano Banana Pro quand la mise en page est dense et multilingue : il retypographie une infographie anglaise en espagnol sans redessiner le graphique en dessous.

Si votre job est plutôt piloté par mask — vous voulez qu'une région précise soit remplacée et que tout le reste reste intact — aucun de ceux-là ne le fait. GPT Image 2 edit-image le fait, et il gère aussi les fonds transparents. Nous le facturons $0.0525 par image en 1K. Une chose à savoir avant de prévoir des passes de brouillon économiques dessus : son champ quality ne fait rien économiser, puisque low, medium et high atterrissent tous sur ce même chiffre. La résolution est le seul levier sur la dépense. Autre provider, autres forces.

Gros volumes en batch

Lite. Faites le calcul sur 10 000 images par mois :

• Nano Banana 2 Lite : $238
• Nano Banana (legacy) : $312
• Nano Banana 2 : $400
• Nano Banana Pro : $750

La ligne Pro est celle qui mérite qu'on s'y arrête. Trois fois Lite, pour un modèle dont la plupart des pipelines de batch n'exploitent pas les points forts. Nous préférons vous orienter vers un palier plus bas que vous facturer un palier que votre pipeline ne touche jamais.

Cohérence de personnage ou de produit sur une série

Nano Banana 2 et Nano Banana 2 Lite acceptent tous deux jusqu'à 14 images de référence, et c'est le nombre qui compte ici, et ils font jeu égal sur la cohérence des références. Commencez par Lite.

Pro justifie son prix quand ces références portent des rôles différents. Ses quatorze emplacements ne sont pas interchangeables : Google plafonne les références de style à trois, les références d'objet à six, et laisse cinq d'entre elles porter un visage qui doit rester intact. Faites passer une personne, un produit et une palette de marque ensemble, et c'est l'attribution des rôles qui empêche le modèle de lire votre palette comme un sujet. Les paliers flash prennent les mêmes quatorze images en un seul appel — mais en liste plate, sans rien qui indique quelle pièce jointe était une référence de couleur et laquelle était un visage.

La 4K pour l'impression

Lite est hors jeu, puisque la 1K est tout ce qu'il produit. Restent deux modèles, et la recommandation honnête, c'est Nano Banana 2 à $0.08 pour la 4K, pas Pro à $0.15. Près de la moitié du coût pour le même nombre de pixels.

N'allez chercher Nano Banana Pro text-to-image à cette taille que lorsque la composition est vraiment difficile : de la typographie lisible sur une grande surface, plusieurs références réparties par rôle, une sortie jusqu'à 4096×4096. Une bizarrerie joue en votre faveur côté coût : Pro esquisse des images intermédiaires jetables pendant qu'il résout la composition. Aucune ne vous parvient, et aucune ne parvient à votre facture — vous payez l'image que vous gardez. C'est aussi pour ça qu'un appel Pro tourne autour de 30 secondes plutôt que d'une poignée.

Quitter le modèle legacy

Traitez le 2 octobre 2026 comme n'importe quelle autre dépendance datée qui s'en va : un incident programmé avec un correctif connu. Si le basculement est encore dans votre backlog la semaine où Google débranche, tous les appels image de votre produit tombent d'un coup.

Le correctif tient dans une chaîne de caractères. Pour le text-to-image, c'est vraiment tout le diff :

 {
-  "model": "google/nano-banana/text-to-image",
+  "model": "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
   "input": {
-    "prompt": "photo studio d'une lampe de bureau en noyer sur un fond gris uni"
+    "prompt": "photo studio d'une lampe de bureau en noyer sur un fond gris uni",
+    "aspect_ratio": "9:16"
   }
 }

Cette ligne supplémentaire est la seule chose qui va vous mordre. Nos endpoints legacy ont 9:16 par défaut ; les endpoints Lite ont 1:1. Si votre code n'a jamais envoyé aspect_ratio parce que l'ancienne valeur par défaut correspondait par hasard à votre mise en page, fixez-la explicitement avant de basculer, sinon chaque visuel devient silencieusement un carré.

Deux autres différences à vérifier pendant que vous y êtes. Lite n'a pas de paramètre resolution — la 1K est la seule sortie qu'il produit, donc supprimez le champ si vous l'envoyiez à l'endpoint d'édition legacy. Et Lite n'a pas de search grounding, là où Nano Banana 2 en a — si vous pesiez de toute façon un saut de deux paliers, c'est l'argument pour NB2.

Voici l'appel complet, de bout en bout, contre l'endpoint d'édition Lite :

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer $E2X_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-2-lite/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Place la chemise sur un fond blanc os uni. Garde la texture du tissu et le logo brodé exactement tels quels.",
      "image_urls": ["https://example.com/shirt-on-hanger.jpg"],
      "aspect_ratio": "4:5"
    },
    "webhookUrl": "https://your-app.example.com/hooks/e2x"
  }'

Envoyez webhookUrl et nous vous appelons quand le job atterrit. Sautez-le et vous faites du polling à la place — la soumission renvoie un job ID, et vous lisez le statut jusqu'à ce qu'il se stabilise :

const auth = { Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}` };

async function waitForJob(jobId, deadlineMs = 120_000) {
  const stopAt = Date.now() + deadlineMs;

  while (Date.now() < stopAt) {
    const res = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers: auth });
    const { data } = await res.json();

    if (data.status === "completed") return data.outputs[0].url;
    if (data.status === "failed") throw new Error(data.error?.message ?? "job failed");

    await new Promise((r) => setTimeout(r, 2_000));
  }

  throw new Error(`job ${jobId} did not settle in time`);
}

Le statut passe de pending à processing puis à completed, ou s'arrête sur failed ou cancelled. Même contrat sur les quatre modèles, ce qui est précisément l'intérêt de mettre une seule API devant eux.

Avant de mettre en production

Chaque sortie des quatre modèles porte un watermark SynthID. Google l'intègre de façon invisible, sur chaque image, sans aucune option de désactivation exposée à un quelconque provider — nous compris. Réglez cette question avec votre équipe juridique ou votre équipe marque avant que l'intégration parte, pas après qu'un client demande pourquoi un asset déclenche ses outils de détection.

Vérifiez vos valeurs par défaut d'aspect ratio contre les nôtres chaque fois que vous passez d'une famille à une autre, pas seulement sur la migration legacy. Et si vous hésitez encore, les deux pages de catégorie sont le moyen le plus rapide de tout voir côte à côte : text-to-image et image-to-image, ou le catalogue complet des modèles.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre Nano Banana et Nano Banana Pro ?

Nano Banana est le gemini-2.5-flash-image original de Google, un modèle de palier flash en 1K uniquement, que Google étiquette désormais legacy et retire le 2 octobre 2026. Nano Banana Pro, c'est gemini-3-pro-image, un modèle premium bâti pour la composition multi-références, le texte lisible dans l'image et une sortie jusqu'en 4K. Deux générations les séparent, et nous les facturons respectivement $0.0312 et $0.075 par image.

Quel modèle Nano Banana faut-il utiliser ?

Pour l'essentiel du travail, Nano Banana 2 Lite à $0.0238 par image. Montez vers Nano Banana 2 quand un seul prompt doit piloter plusieurs objets à la fois, ou quand la 1K ne suffit pas — il est facturé $0.04 en 1K, et l'échelle monte à $0.06 pour la 2K et $0.08 pour la 4K. Pro à $0.075 vaut le coup pour les mises en page de texte multilingues denses et les composites de références réparties par rôle ; pour tout le reste, c'est surdimensionné.

Nano Banana 2 et Nano Banana Pro sont-ils le même modèle ?

Non, et vous trouverez des catalogues qui les étiquettent comme s'ils l'étaient. L'un est bâti sur gemini-3.1-flash-image, l'autre sur gemini-3-pro-image, et nous les facturons respectivement $0.04 et $0.075 par image en 1K. Deux slugs distincts chez nous, délibérément.

Pourquoi Nano Banana 2 Lite est-il moins cher que le Nano Banana plus ancien ?

Parce que la nouvelle architecture coûte moins cher à servir pour Google, et que cela se répercute sur notre tarification. Lite est à $0.0238 contre $0.0312 pour le modèle legacy, selon notre vérification du 26 août 2026. C'est le cas inhabituel où le chemin de mise à niveau fait aussi baisser votre facture.

À quel point la migration depuis le Nano Banana legacy est-elle difficile ?

Pour le text-to-image, c'est une chaîne de caractères : remplacez google/nano-banana/text-to-image par google/nano-banana-2-lite/text-to-image. Fixez aspect_ratio explicitement au passage, parce que la valeur par défaut legacy est 9:16 et celle de Lite 1:1. Sur l'endpoint d'édition, supprimez aussi tout champ resolution, puisque Lite ne produit que de la 1K.

Puis-je retirer le watermark SynthID de la sortie ?

Non. Google intègre SynthID dans chaque image que ces modèles produisent, à chaque palier, et il n'existe aucun paramètre d'API, chez nous ou ailleurs, pour le désactiver. Prévoyez-le dans tout workflow où des métadonnées de provenance ou un étiquetage de détection d'IA poseraient problème.

Les quatre modèles utilisent-ils le même format de requête API ?

Oui. Chaque modèle de notre catalogue se soumet sur POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit avec un bearer token, un slug model et un objet input, et vous faites soit du polling sur le job, soit vous recevez un webhook. Changer de modèle revient à changer le slug et à vérifier les paramètres que ce modèle accepte réellement.