Nano Banana vs Nano Banana Pro, 2 और Lite: कौन-सा चुनें

हमारे कैटलॉग में Nano Banana के चार मॉडल चलते हैं, और सबसे ज़्यादा जो सवाल हमें मिलता है वह "यह कितना अच्छा है" नहीं है — वह है "मुझे किसे कॉल करना चाहिए"। जायज़ सवाल है। नाम कोई मदद नहीं करते: Lite नाम का मॉडल बिना किसी suffix वाले मॉडल से नया है, और जिसे 2 कहते हैं वह वह नहीं है जिसे Pro कहते हैं।

छोटा जवाब, अगर आप सिर्फ़ एक पैराग्राफ़ पढ़ रहे हैं: Nano Banana 2 Lite मूल Nano Banana से सस्ता भी है और पूरी एक पीढ़ी नया भी। यह अकेला तथ्य legacy मॉडल पर टिके रहने की सबसे आम वजह ख़त्म कर देता है। अब पुराने वाले के पक्ष में बजट का कोई तर्क नहीं बचा, और Google वैसे भी उसे 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है।

पैसा असल में कहाँ जाता है

ये 26 अगस्त 2026 तक की हमारी कीमतें हैं, प्रति इमेज, हर मॉडल के डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन पर। इन पर तारीख़ हम इसलिए डालते हैं क्योंकि हम इन्हें दोबारा जाँचते रहते हैं।

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।

पहली दो पंक्तियाँ दोबारा पढ़िए। legacy मॉडल प्रति इमेज उस मॉडल से 31% ज़्यादा महँगा है जिसे ख़ुद Google उसके विकल्प के तौर पर सुझाता है। दो लाइनों में पूरा लेख यही है।

वह तर्क जो अब काम नहीं करता

करीब एक साल तक gemini-2.5-flash-image पर बने रहने की ईमानदार वजह कीमत थी। वही सस्ता वाला था। आप उसे batch में चलाते, खुरदुरे किनारे बर्दाश्त करते, और आगे बढ़ जाते।

वह वजह ख़त्म हो चुकी है। Nano Banana 2 Lite दरअसल gemini-3.1-flash-lite-image है, यह legacy मॉडल के $0.0312 के मुक़ाबले $0.0238 पर बैठता है — 24% कम — और यह Gemini 2.5 नहीं, Gemini 3 पीढ़ी का मॉडल है। Google का अपना डॉक्युमेंटेशन पुराने वाले को legacy कहता है और डेवलपर्स को Lite की तरफ़ भेजता है — "बेहतर क्वालिटी, तेज़ जनरेशन रफ़्तार और कम API कीमत" के लिए। इस बात से बहस करने की हमारे पास कोई वजह नहीं, क्योंकि हमारी अपनी कीमत की सीढ़ी भी यही कहती है।

फिर कैलेंडर है। Google ने gemini-2.5-flash-image के लिए एक पक्की आख़िरी तारीख़ छाप दी है: 2 अक्टूबर 2026। यह कोई नरम deprecation नहीं है। endpoint ही चला जाएगा।

टियर से नहीं, काम से चुनिए

कैटलॉग के लिए प्रोडक्ट शॉट

Nano Banana 2 Lite edit-image से शुरू कीजिए। Background बदलना, सतह बदलना, सादे ग्रे sweep पर रखे packshot की रोशनी दोबारा सेट करना — इस किस्म का काम Lite 1K पर संभाल लेता है, जो किसी प्रोडक्ट ग्रिड की ज़रूरत से ज़्यादा ही है, और यह एक ही कॉल में 14 reference इमेज तक लेता है।

Nano Banana 2 पर तब चढ़िए जब एक ही prompt को एक साथ कई ऑब्जेक्ट संभालने हों। दोनों के बीच सबसे साफ़ क्वालिटी-अंतर यही है: मल्टी-ऑब्जेक्ट निर्देशों का पालन। अगर आपका prompt कहता है "बोतल को डिब्बे के बाईं ओर रखिए, लेबल को कैमरे की तरफ़ झुकाइए, पीछे एक और यूनिट जोड़िए", तो Lite clauses गिराने लगता है और NB2 नहीं गिराता। ऊपर तब भी जाइए जब किसी zoom व्यू को 2K या 4K चाहिए, क्योंकि Lite में resolution पैरामीटर है ही नहीं।

एक ही asset के सोशल वेरिएंट

Lite, और मुक़ाबला भी नहीं है। इसकी aspect ratio की सूची आम सेट से कहीं आगे जाती है — 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 और एक auto मोड, सब मौजूद हैं, यानी banner rails और skyscrapers उसी endpoint से निकलते हैं जिससे आपका square निकलता है। Google कहता है कि यह मॉडल महज़ चार सेकंड में एक इमेज बना सकता है।

एक operational बात: Lite endpoints पर हमारा प्रकाशित ETA 60 सेकंड है, चार नहीं। वह आँकड़ा हमारी तरफ़ की queueing और डिलीवरी को समेटता है, मॉडल का शुद्ध inference समय नहीं। अपने timeouts हमारे हिसाब से बाँधिए, Google के हिसाब से नहीं।

इमेज के भीतर पके हुए शब्दों वाला कोई भी काम

असली फ़ासला यहीं दिखता है। legacy Nano Banana फ़्रेम के अंदर के टेक्स्ट में कमज़ोर है, और हम इसका उलटा दिखावा नहीं करेंगे। Google एडवांस्ड टेक्स्ट रेंडरिंग का दावा Gemini 3 मॉडलों से शुरू करके करता है, और पुराना वाला उनमें नहीं है। Infographics, पैकेजिंग मॉकअप, मेन्यू बोर्ड, कोई भी चीज़ जिसमें headline हो: पुराना मॉडल body copy को सजावटी निशानों में बदल देता है।

Nano Banana 2 और Lite, दोनों फ़्रेम के अंदर पढ़ने लायक़ टेक्स्ट रेंडर करते हैं। प्रकाशित तुलनाएँ इस मामले में दोनों को बराबर रखती हैं। यह टेस्ट हमने ख़ुद नहीं चलाया, इसलिए अगर asset का असली मक़सद कॉपी ही है, तो तय करने से पहले दोनों को आज़मा लीजिए। किसी caption या प्रोडक्ट लेबल के लिए सस्ता वाला ठीक है। Nano Banana Pro पर तब जाइए जब लेआउट घना और बहुभाषी हो: वह किसी अंग्रेज़ी infographic को स्पैनिश में दोबारा typeset कर देगा, नीचे का चार्ट दोबारा बनाए बिना।

अगर आपका काम इसके बजाय mask-आधारित है — आप चाहते हैं कि एक ख़ास हिस्सा बदले और उसके बाहर सब कुछ अछूता रहे — तो इनमें से कोई भी वह नहीं करता। GPT Image 2 edit-image करता है, और transparent backgrounds भी देता है। हम इसे 1K पर प्रति इमेज $0.0525 बिल करते हैं। वहाँ सस्ते draft passes की योजना बनाने से पहले एक बात जान लीजिए: इसका quality फ़ील्ड कुछ नहीं बचाता, क्योंकि low, medium और high — तीनों उसी एक आँकड़े पर उतरते हैं। ख़र्च का इकलौता लीवर resolution है। अलग vendor, अलग ताक़तें।

ज़्यादा वॉल्यूम वाले batch runs

Lite. महीने की 10,000 इमेज पर हिसाब लगाइए:

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

Pro वाली पंक्ति पर ठहरकर देखने लायक़ है। Lite से तीन गुना, उस मॉडल के लिए जिसकी ताक़तें ज़्यादातर batch pipelines इस्तेमाल ही नहीं करतीं। हम आपको एक टियर नीचे भेजना पसंद करेंगे, बजाय इसके कि ऐसे टियर का बिल भेजें जिसे आपकी pipeline कभी छूती ही नहीं।

किसी सेट भर में कैरेक्टर या प्रोडक्ट की consistency

Nano Banana 2 और Nano Banana 2 Lite, दोनों 14 reference इमेज तक लेते हैं — यहाँ यही संख्या मायने रखती है — और reference consistency पर दोनों बराबरी पर हैं। Lite से शुरू कीजिए।

Pro अपनी कीमत तब वसूल करता है जब वे references अलग-अलग काम लेकर आते हैं। इसके चौदह slots आपस में बदले नहीं जा सकते — Google style references को तीन पर, object references को छह पर सीमित करता है, और पाँच को ऐसा चेहरा ढोने देता है जिसे ज्यों का त्यों बचे रहना है। एक व्यक्ति, एक प्रोडक्ट और एक ब्रैंड पैलेट साथ में भेजिए, और यही रोल असाइनमेंट मॉडल को आपके पैलेट को सब्जेक्ट पढ़ लेने से रोकता है। flash टियर वही चौदह इमेज एक ही कॉल में लेते हैं — बस एक सपाट सूची की तरह, जिसमें यह चिह्नित करने को कुछ नहीं होता कि कौन-सा अटैचमेंट रंग का reference था और कौन-सा चेहरा।

प्रिंट के लिए 4K

Lite बाहर है, क्योंकि वह 1K के अलावा कुछ बनाता ही नहीं। बचते हैं दो, और ईमानदार सिफ़ारिश है 4K के लिए $0.08 पर Nano Banana 2, न कि $0.15 पर Pro। उतने ही pixels के लिए लगभग आधी लागत।

उस साइज़ पर Nano Banana Pro text-to-image की तरफ़ सिर्फ़ तब हाथ बढ़ाइए जब कंपोज़िशन वाक़ई मुश्किल हो: बड़े canvas पर पढ़े जाने लायक़ टाइप, कई रोल-अलग किए हुए references, 4096×4096 तक output। लागत के मामले में एक quirk आपके हक़ में जाती है: Pro कंपोज़िशन सुलझाते हुए बीच में फेंक देने लायक़ फ़्रेम बनाता चलता है। उनमें से कोई आप तक नहीं पहुँचता, और कोई आपके इनवॉइस तक भी नहीं पहुँचता — आप उसी इमेज के पैसे देते हैं जो आप रखते हैं। एक Pro कॉल का मुट्ठी भर सेकंड के बजाय करीब 30 सेकंड लेना भी इन्हीं की वजह से है।

legacy मॉडल से आगे बढ़ना

2 अक्टूबर 2026 के साथ वैसा ही बर्ताव कीजिए जैसा किसी भी तारीख़ वाली विदा हो रही dependency के साथ करते हैं: एक शेड्यूल की हुई घटना, जिसका इलाज पहले से पता है। जिस हफ़्ते Google इसे खींचेगा, अगर तब भी यह स्विच आपके backlog में पड़ा है, तो आपके प्रोडक्ट की हर इमेज कॉल एक साथ फ़ेल होगी।

इलाज एक string है। text-to-image के लिए तो सचमुच पूरा diff इतना ही है:

 {
-  "model": "google/nano-banana/text-to-image",
+  "model": "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
   "input": {
-    "prompt": "सादे ग्रे sweep पर रखे अखरोट की लकड़ी वाले डेस्क लैंप का स्टूडियो शॉट"
+    "prompt": "सादे ग्रे sweep पर रखे अखरोट की लकड़ी वाले डेस्क लैंप का स्टूडियो शॉट",
+    "aspect_ratio": "9:16"
   }
 }

वह अतिरिक्त लाइन ही असल में आपको काटेगी। हमारे legacy endpoints का डिफ़ॉल्ट 9:16 है; Lite endpoints का डिफ़ॉल्ट 1:1। अगर आपके कोड ने कभी aspect_ratio भेजा ही नहीं क्योंकि पुराना डिफ़ॉल्ट संयोग से आपके लेआउट से मेल खा जाता था, तो कटओवर से पहले उसे साफ़-साफ़ pin कर लीजिए, वरना हर asset चुपचाप square हो जाएगा।

इसी दौरान दो और फ़र्क़ जाँच लीजिए। Lite में resolution पैरामीटर नहीं है — 1K ही उसका इकलौता output है, इसलिए अगर आप इसे legacy edit endpoint पर भेज रहे थे तो वह फ़ील्ड हटा दीजिए। और Lite में search grounding नहीं है, जबकि Nano Banana 2 में है — अगर आप वैसे भी दो टियर की छलाँग तौल रहे थे, तो NB2 के पक्ष में तर्क यही है।

पूरी कॉल, शुरू से आख़िर तक, Lite edit endpoint पर:

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": "शर्ट को सादे हड्डी-सफ़ेद background पर रख दीजिए। कपड़े की बुनावट और कढ़ाई वाला logo बिल्कुल जैसे हैं वैसे ही रहें।",
      "image_urls": ["https://example.com/shirt-on-hanger.jpg"],
      "aspect_ratio": "4:5"
    },
    "webhookUrl": "https://your-app.example.com/hooks/e2x"
  }'

webhookUrl भेजिए और job उतरते ही हम आपको कॉल कर देंगे। छोड़ दीजिए तो poll करना होगा — submit एक job ID लौटाता है, और आप status तब तक पढ़ते हैं जब तक वह थम न जाए:

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`);
}

status pending से processing और फिर completed तक बढ़ता है, या failed या cancelled पर रुक जाता है। चारों मॉडलों पर यही एक contract है — उन सबके आगे एक ही API रखने का मक़सद भी यही है।

ship करने से पहले

चारों में से हर एक का हर output SynthID watermark लेकर आता है। Google इसे अदृश्य रूप से, हर इमेज में embed करता है, और किसी भी provider — हम भी शामिल — के सामने इसे बंद करने का कोई विकल्प नहीं रखता। यह सवाल अपनी लीगल या ब्रैंड टीम के साथ इंटीग्रेशन जाने से पहले सुलझा लीजिए, न कि किसी क्लाइंट के यह पूछने के बाद कि उसका कोई asset उनके detection tooling में क्यों फँस रहा है।

जब भी आप एक फ़ैमिली से दूसरी में जाएँ, अपने aspect ratio डिफ़ॉल्ट हमारे वालों से मिलाकर देखिए — सिर्फ़ legacy माइग्रेशन पर नहीं। और अगर आप अब भी तय कर रहे हैं, तो सब कुछ आमने-सामने देखने का सबसे तेज़ रास्ता दो कैटेगरी पेज हैं: text-to-image और image-to-image, या पूरा मॉडल कैटलॉग।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Nano Banana और Nano Banana Pro में क्या फ़र्क़ है?

Nano Banana दरअसल Google का मूल gemini-2.5-flash-image है — सिर्फ़ 1K वाला एक flash-टियर मॉडल, जिसे Google अब legacy कहता है और 2 अक्टूबर 2026 को रिटायर कर रहा है। Nano Banana Pro gemini-3-pro-image है, एक प्रीमियम मॉडल, जो मल्टी-reference कंपोज़िशन, फ़्रेम के अंदर पढ़े जाने लायक़ टेक्स्ट और 4K तक के output के लिए बना है। दोनों के बीच दो पीढ़ियों का फ़ासला है, और हम इनके लिए क्रमशः प्रति इमेज $0.0312 और $0.075 लेते हैं।

मुझे कौन-सा Nano Banana मॉडल इस्तेमाल करना चाहिए?

ज़्यादातर काम के लिए Nano Banana 2 Lite, $0.0238 प्रति इमेज। Nano Banana 2 पर तब चढ़िए जब एक ही prompt को एक साथ कई ऑब्जेक्ट संभालने हों, या जब 1K काफ़ी न हो — यह 1K पर $0.04 बिल करता है, और सीढ़ी 2K पर $0.06, 4K पर $0.08 चलती है। $0.075 पर Pro घने बहुभाषी टेक्स्ट लेआउट और रोल-अलग किए हुए reference composites के लिए अपने पैसे वसूल करता है, और बाक़ी हर चीज़ के लिए ज़रूरत से ज़्यादा है।

क्या Nano Banana 2 और Nano Banana Pro एक ही मॉडल हैं?

नहीं हैं, और आपको ऐसे कैटलॉग मिलेंगे जो इन्हें एक ही जैसा लेबल कर देते हैं। एक gemini-3.1-flash-image पर बना है, दूसरा gemini-3-pro-image पर, और हम इन्हें प्रति 1K इमेज क्रमशः $0.04 और $0.075 पर बिल करते हैं। हमारी तरफ़ इनके slugs अलग हैं, जानबूझकर।

Nano Banana 2 Lite पुराने Nano Banana से सस्ता क्यों है?

क्योंकि नया आर्किटेक्चर Google के लिए सर्व करने में सस्ता है, और वह हमारी कीमत तक पहुँचता है। हमारी 26 अगस्त 2026 की जाँच के मुताबिक़ Lite $0.0238 पर बैठता है, जबकि legacy मॉडल $0.0312 पर। यह उन गिने-चुने मामलों में से है जहाँ अपग्रेड का रास्ता आपका बिल भी घटा देता है।

legacy Nano Banana से माइग्रेट करना कितना मुश्किल है?

text-to-image के लिए यह एक string है: google/nano-banana/text-to-image की जगह google/nano-banana-2-lite/text-to-image रख दीजिए। साथ ही aspect_ratio को साफ़-साफ़ pin कर लीजिए, क्योंकि legacy डिफ़ॉल्ट 9:16 है और Lite का 1:1। edit endpoint पर resolution फ़ील्ड भी हटा दीजिए, क्योंकि Lite सिर्फ़ 1K बनाता है।

क्या मैं output से SynthID watermark हटा सकता हूँ?

नहीं। ये मॉडल जो भी इमेज बनाते हैं, Google उन सबमें, हर टियर पर SynthID embed करता है, और इसे बंद करने के लिए न हमारी तरफ़ कोई API पैरामीटर है, न किसी और की तरफ़। जिस भी workflow में provenance मेटाडेटा या AI-detection लेबलिंग दिक़्क़त बनेगी, वहाँ इसे पहले से हिसाब में रखिए।

क्या चारों मॉडल एक ही API request फ़ॉर्मैट इस्तेमाल करते हैं?

हाँ। हमारे कैटलॉग का हर मॉडल POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit पर submit होता है — एक bearer token, एक model slug और एक input ऑब्जेक्ट के साथ — और उसके बाद या तो आप job poll करते हैं या webhook पाते हैं। मॉडल बदलने का मतलब है slug बदलना और यह जाँचना कि वह मॉडल असल में कौन-से पैरामीटर लेता है।