सबसे सस्ता इमेज जनरेशन API, पूरे हिसाब के साथ

$0.0238 में हमारे API पर एक इमेज बनती है। यही फ़र्श है — 26 अगस्त 2026 को हमारे लाइव कैटलॉग पर जाँचा हुआ — और इस दर पर हज़ार इमेज $23.80 की पड़ती हैं।

अब इसी नंबर से शुरू करने की असहज बात। प्रति इमेज सबसे सस्ता और प्रति काम लायक़ इमेज सबसे सस्ता, दो अलग सवाल हैं, और इनवॉइस पर सिर्फ़ दूसरा दिखता है। $0.0238 वाली इमेज इसलिए चार बार दोबारा बनाइए कि headline धुँधले अक्षरों में निकली, और एक asset पाने के लिए आपने $0.0952 ख़र्च कर दिए। $0.075 वाली इमेज पहली ही कोशिश में ship कर दीजिए, ख़र्च $0.075। सस्ता वाला हार गया।

तो यह पोस्ट दोनों हिस्से करती है। पहले कच्ची टेबल, क्योंकि आप उसी के लिए आए हैं। फिर वह हिसाब जो तय करता है कि आपको असल में किस पंक्ति पर बैठना चाहिए।

हम जितने इमेज मॉडल चलाते हैं, और एक request की लागत

ये 26 अगस्त 2026 को हमारे लाइव कैटलॉग से ली गई प्रति-request कीमतें हैं, USD में। E2X कॉलम वही है जो ग्राहक चुकाता है; हमारे upstream स्रोत के मुक़ाबले छूट पहले ही लगी हुई है।

कीमतें और प्रोडक्ट की शर्तें समय के साथ बदल सकती हैं; खरीद का फ़ैसला लेने से पहले हर provider की मौजूदा कीमत जाँच लें। Google Batch या Flex प्राइसिंग किसी स्टैंडर्ड on-demand API request के सीधे बराबर नहीं है, क्योंकि उसमें scheduling, उपलब्धता और प्रोसेसिंग की शर्तें अलग होती हैं; इसलिए उसे इस तुलना में शामिल नहीं किया गया है। यह एक सीमित दायरे की तुलना है — यह दावा नहीं किया जा रहा कि E2X हर कॉन्फ़िगरेशन में दुनिया का सबसे सस्ता विकल्प है।

एक बात लोगों को चौंकाती है: एडिट करने की कीमत बनाने जितनी ही है। Nano Banana 2 Lite edit $0.0238 का है, ठीक text-to-image जितना। Nano Banana 2 edit $0.04 का। मॉडल को reference इमेज थमाने पर कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं है, यानी edit-भारी pipeline कोई महँगी pipeline नहीं होती।

legacy वाली पंक्ति पर भी ग़ौर कीजिए। Nano Banana, Nano Banana 2 Lite से 31% ज़्यादा महँगा है, पूरी एक पीढ़ी पुराना है, और Google उसे 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है। वह माइग्रेशन हमने अलग से लिखा है: Nano Banana असल में क्या है। नया इंटीग्रेशन वहाँ से शुरू करने की कोई वजह नहीं।

वह multiplier जो बजट तोड़ देता है

GPT Image 2 का हमारा कच्चा कैटलॉग नंबर $0.0075 है। $0.0075 कोई नहीं चुकाता।

quality एक ×7 का multiplier है, और यह हर टियर पर लगता है — low, medium, high और auto, चारों सात से गुणा होते हैं। डिफ़ॉल्ट high है। तो एक स्टैंडर्ड 1K request की लागत $0.0075 × 7 = $0.0525 बैठती है, और बजट इसी नंबर के इर्द-गिर्द बनाइए।

यह जाल सिर्फ़ हमारा नहीं है। जो भी GPT Image 2 को एक सेंट से कम पर बता रहा है, वह multiplier से पहले का बेस बता रहा है, और उससे बजट बनाने वाली टीम स्प्रेडशीट से सात गुना बड़े बिल पर उतरती है। हम चाहेंगे कि यह बात आप यहाँ सुनें, पायलट के तीसरे हफ़्ते में नहीं।

Resolution इसके ऊपर से जुड़ता है: 2K उस $0.0525 का ×2 है ($0.105) और 4K ×3 ($0.1575)।

Resolution multipliers, और वह एक जो आपके फ़ायदे में है

ऊपर की हर कीमत 1K की कीमत है। बड़ा जाना एक multiplier है, और सब मॉडलों पर multipliers की शक्ल एक जैसी नहीं है:

Pro वाली पंक्ति दो बार पढ़िए। Nano Banana Pro पर 1K और 2K की कीमत एक ही है। अगर आप पहले से $0.075 चुका रहे हैं और 1K output माँग रहे हैं, तो आप चार गुना pixel count यूँ ही छोड़ रहे हैं। 2K माँगिए। 2K न माँगने के पक्ष में कोई तर्क नहीं है।

schema की दो बारीकियाँ लोगों का पैसा दूसरे तरीक़े से खाती हैं। Nano Banana 2 Lite में resolution पैरामीटर है ही नहीं। उसे भेजना चुपचाप नज़रअंदाज़ नहीं होता, सीधी error देता है — और जो job error देती है, वह job आप दो बार submit करते हैं। और Nano Banana 2 का text-to-image slug बिना किसी capability suffix के google/nano-banana-2 है; वहाँ /text-to-image जोड़ते ही एकदम वाजिब दिखती request 404 पर उतर जाती है।

प्रति इमेज सबसे सस्ता, प्रति काम लायक़ इमेज सबसे सस्ता नहीं होता

यह रहा वह हिसाब जिसे असल में फ़ैसला चलाना चाहिए।

Nano Banana 2 Lite $0.0238 है। Nano Banana Pro $0.075। यह 3.15× का फ़र्क़ है, जो सुनने में बहुत बड़ा लगता है — जब तक आप इसे कोशिशों में न गिनें:

• एक Lite कोशिश: $0.0238
• दो: $0.0476
• तीन: $0.0714 — अब भी Pro से नीचे
• चार: $0.0952 — अब Pro सस्ता पड़ गया

यानी break-even तीसरी और चौथी बार दोबारा बनाने के बीच कहीं है। अगर कोई prompt Lite पर तीन कोशिशों के भीतर बैठ जाता है, तो Lite जीतता है और मुक़ाबला भी नहीं होता। अगर हर बार चार या ज़्यादा लगती हैं, तो आप बजट मॉडल के लिए प्रीमियम कीमत चुका रहे हैं और आख़िर में asset भी घटिया मिल रहा है।

यह एक तथ्य पूरे सवाल की शक्ल बदल देता है। आप कीमत नहीं चुन रहे। आप एक hit rate चुन रहे हैं, और कीमत उसके पीछे-पीछे आती है।

सस्ता टियर सचमुच कहाँ जीतता है

हम किसी को ऐसे टियर पर नहीं चढ़ाना चाहते जिसकी उसे ज़रूरत नहीं, इसलिए यह रहा वह दायरा जहाँ $0.0238 सीधा-सीधा सही जवाब है:

• ज़्यादा वॉल्यूम, सीधे-सादे विषय। Textures, backgrounds, abstract fills, mood plates। जिनमें ग़लत होने लायक़ कोई बारीक डिटेल ही न हो।
• 1K पर सोशल crops। फ़ीड की इमेज फ़ोन पर 1080px में देखी जाएगी। 1K से ऊपर जो कुछ है, वह प्लैटफ़ॉर्म की अपनी recompression में वैसे भी नहीं बचता।
• Banners और rails। हमारे कैटलॉग में 1:4, 4:1, 1:8 और 8:1 aspect ratios सिर्फ़ Lite पर हैं। किसी और टियर से 8:1 header का मतलब है चौड़ा बनाकर crop करना — यानी एक और क़दम और एक कमज़ोर composition।
• वह सब जिसके दस बनाकर आप एक चुनते हैं। दस Lite कोशिशें $0.238 की। इतनी सस्ती कि workflow prompt लिखना नहीं, चुनना बन जाता है।
• Draft और comp स्टेज। लेआउट चलेगा या नहीं, यह तय करने के लिए किसी को 4K नहीं चाहिए।
• प्रोग्रामैटिक variation। प्रति यूज़र, प्रति लिस्टिंग, प्रति प्रोडक्ट इमेज, जहाँ वॉल्यूम ही पूरी बात है और कोई एक asset ज़्यादा वज़न नहीं ढोता।

ज़्यादातर टीमें जो कुछ बनाती हैं, उसका बड़ा हिस्सा यही सूची समेट लेती है। Nano Banana 2 Lite से शुरू कीजिए और तभी हटिए जब कोई ठोस चीज़ टूटे।

सस्ता चुपचाप कहाँ ज़्यादा महँगा पड़ता है

चार failure modes, और ये इतने अंदाज़ लगाने लायक़ हैं कि retries शुरू होने से पहले ही इनके इर्द-गिर्द रास्ता निकाला जा सकता है:

इमेज के भीतर टेक्स्ट। Lite और legacy मॉडल फ़्रेम के अंदर पढ़ने लायक़ टेक्स्ट नहीं लिख सकते — वह capability Gemini 3 पीढ़ी के साथ आई। पोस्टर की headline, पैकेजिंग मॉकअप, चार्ट का लेबल: ये "बेहतर prompt आज़माइए" वाली दिक़्क़तें नहीं हैं, capability की दिक़्क़तें हैं। हर कोशिश एक ही तरह से फ़ेल होती है। सस्ती pipeline के महँगी होने की सबसे आम वजह यही है, और इलाज है Nano Banana Pro, जो styled और बहुभाषी टेक्स्ट को first-class फ़ीचर की तरह सँभालता है।

Multi-reference composites। Pro रोल के हिसाब से बँटी 14 references लेता है: पहचान के लिए 5 तक कैरेक्टर इमेज, प्रोडक्ट की fidelity के लिए 6 तक ऑब्जेक्ट इमेज, 3 तक स्टाइल references। एक ad composite, एक request। सस्ते edits की कड़ी जोड़कर वही दोहराने में requests भी ज़्यादा लगती हैं और नतीजा फिर भी खिसकता है।

प्रिंट resolution। Lite 1K है और उसे बदलने के लिए कोई पैरामीटर नहीं है। अगर asset काग़ज़ पर जाना है, तो आपको 4K पर Nano Banana 2 ($0.08) चाहिए या 4K पर Pro ($0.15)। 1K generation को upscale करना एक अलग काम है, अलग failure mode के साथ।

पारदर्शिता। अगर आपको alpha channel वाला cut-out चाहिए, तो हमारे कैटलॉग में एक ही कॉल में यह GPT Image 2 और उसका background: transparent विकल्प करता है। Google का कोई टियर इसे खोलता नहीं। $0.0525, हर बार $0.0238 प्लस एक background-removal क़दम से बेहतर है।

हम असल में क्या चुनते

Pro माँगने वालों में से ज़्यादातर को Nano Banana 2 चाहिए होता है। Nano Banana 2 माँगने वालों में से ज़्यादातर को Lite। यह हम बहुत बार कहते हैं और सोच-समझकर कहते हैं — प्रीमियम टियर रोल-अलग किए references और in-image typography के लिए है, और अगर आपके काम में इन दोनों में से कुछ नहीं है, तो आप एक ऐसी capability ख़रीद रहे हैं जिसे आप कभी कॉल नहीं करेंगे।

आज शुरू करने वाली टीम को हम यह routing नियम देंगे: सब कुछ डिफ़ॉल्ट रूप से Lite पर रखिए, 1K से ऊपर या मुट्ठी भर से ज़्यादा references चाहिए तो Nano Banana 2 पर चढ़ाइए, और Pro पर तभी जाइए जब तस्वीर में शब्द हों या कोई composite किसी इंसान का चेहरा थामे हुए हो। फिर हर route पर अपना retry rate नापिए। वही नंबर बताता है कि आपने सही चुना या नहीं — कीमत की लिस्ट नहीं।

ये पाँच पंक्तियाँ हमारा पूरा कैटलॉग नहीं हैं। इमेज वाला हिस्सा text-to-image मॉडलों के नीचे है, और वीडियो समेत हम जो कुछ चलाते हैं उसकी कीमत कैटलॉग में है। अगर आप इसे बिलकुल पैसे न देने के मुक़ाबले तौल रहे हैं, तो हमने लिखा है कि मुफ़्त AI इमेज जनरेटर असल में क्या देते हैं। और अगर पैसे देने का फ़ैसला हो चुका है और सवाल यह है कि कौन-सा टियर उसे कमाता है, तो वह यहाँ है: कौन-से AI इमेज जनरेटर पैसे देने लायक़ हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

इमेज जनरेशन के लिए सबसे सस्ता API कौन-सा है?

हमारे कैटलॉग पर सबसे सस्ती इमेज जनरेशन request Nano Banana 2 Lite है, $0.0238 प्रति इमेज, 26 अगस्त 2026 को जाँची हुई। यह text-to-image और इमेज एडिटिंग दोनों को कवर करती है, क्योंकि एडिटिंग पर कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं है। यह सिर्फ़ 1K पर output देता है और इसमें resolution पैरामीटर नहीं है। कीमतें हिलती हैं, इसलिए किसी भी आँकड़े पर बजट बनाने से पहले उसे दोबारा जाँच लीजिए।

1,000 AI इमेज बनाने में कितना ख़र्च आता है?

$0.0238 प्रति इमेज पर 1,000 इमेज $23.80 की पड़ती हैं। $0.04 वाले Nano Banana 2 पर $40, और $0.075 वाले Nano Banana Pro पर $75। ये आँकड़े मानकर चलते हैं कि हर इमेज पर एक कोशिश लगी — और यही वह मान्यता है जहाँ ज़्यादातर बजट ग़लत होते हैं। अपने असली retry rate से गुणा कीजिए।

GPT Image 2 की कीमत बेस नंबर से अलग क्यों निकलती है?

क्योंकि quality एक ×7 multiplier है जो हर टियर पर लगता है, low और auto समेत। $0.0075 वाला बेस कैटलॉग आँकड़ा कोई चुकाता ही नहीं; एक स्टैंडर्ड 1K request $0.0525 की पड़ती है। Resolution उसके ऊपर से गुणा होता है और 2K को $0.105 तथा 4K को $0.1575 पर ले जाता है।

क्या Nano Banana Pro पर 2K output का अलग पैसा लगता है?

नहीं। Nano Banana Pro 1K और 2K, दोनों के लिए वही $0.075 लेता है, इसलिए उस टियर पर 2K माँगना मुफ़्त की अतिरिक्त resolution है। 4K उसे दोगुना करके $0.15 कर देता है। यह असामान्य है। इसके उलट Nano Banana 2, 2K के लिए 1.5× और 4K के लिए 2× लेता है।

क्या सबसे सस्ता मॉडल हमेशा कुल मिलाकर सबसे सस्ता विकल्प होता है?

नहीं, और break-even निकालना आसान है। $0.0238 वाले मॉडल पर चार कोशिशें $0.0952 की पड़ती हैं, जो उस मॉडल की एक $0.075 इमेज से ज़्यादा है जो पहली बार में सही कर देता है। अगर किसी काम में in-image टेक्स्ट, बहुत सारी references या प्रिंट resolution चाहिए, तो सस्ता टियर ज़्यादातर नहीं, हर कोशिश में फ़ेल होता है — और पैसा retries में ही जाता है।

क्या इमेज एडिट करना बनाने से महँगा पड़ता है?

नहीं। हम जो भी इमेज मॉडल रखते हैं, उनमें edit endpoint की कीमत उसके text-to-image जोड़ीदार जितनी ही है — Nano Banana 2 Lite पर $0.0238, Nano Banana 2 पर $0.04, Nano Banana Pro पर $0.075। reference इमेज भेजने से request की कीमत नहीं बदलती।

क्या ऊँचे टियर का पैसा देने से SynthID watermark हट जाता है?

नहीं। Google का हर इमेज मॉडल अपने output पर SynthID का निशान लगाता है, और $0.075 वाला टियर ठीक उसी तरह निशान पाता है जैसे $0.0238 वाला। यह ऐसी सेटिंग नहीं है जिसे कोई बंद कर सके, न यहाँ, न ख़ुद Google पर — इसलिए watermark-रहित Google output का विज्ञापन करने वाला provider ऐसी चीज़ बेच रहा है जो वह दे नहीं सकता। इस अड़चन को इंटीग्रेट करने के बाद नहीं, पहले अपनी लीगल टीम के साथ सुलझा लीजिए।