Nano Banana vs Pro, 2 ve Lite: Hangi Modeli Kullanmalı

Kataloğumuzda dört Nano Banana modeli işletiyoruz ve en çok aldığımız soru "ne kadar iyi" değil — "hangisini çağırmam gerekiyor". Haklı soru. İsimler de yardımcı olmuyor: Lite adındaki model hiç eki olmayandan daha yeni ve 2 denen, Pro denen değil.

Tek paragraf okuyacaksanız kısası şu: Nano Banana 2 Lite hem orijinal Nano Banana'dan ucuz hem de tam bir kuşak daha yeni. Bu tek olgu, insanların legacy modelde kalmasının en yaygın sebebini ortadan kaldırıyor. Eskisi için artık bir bütçe argümanı yok; Google zaten onu 2 Ekim 2026'da kapatıyor.

Para gerçekte nereye gidiyor

26 Ağustos 2026 itibarıyla fiyatlarımız — görsel başına, her modelin varsayılan konfigürasyonunda. Tarih basıyoruz çünkü onları yeniden kontrol ediyoruz.

Fiyatlar ve ürün koşulları zamanla değişebilir; satın alma kararı öncesinde güncel fiyatları kontrol edin. Google Batch veya Flex fiyatlandırması, zamanlama, kapasite ve işleme koşulları farklı olduğu için standart on-demand API request'iyle birebir eşdeğer değildir ve bu tabloya dahil edilmemiştir. Bu karşılaştırma belirli bir kullanım senaryosuna aittir; E2X'in her koşulda "dünyanın en ucuzu" olduğu iddia edilmemektedir.

İlk iki satırı bir daha okuyun. Legacy model, Google'ın kendi yerine geçeni olarak önerdiği modelden görsel başına %31 daha pahalı. Yazının tamamı iki satırda.

Artık işlemeyen argüman

Yaklaşık bir yıl boyunca gemini-2.5-flash-image'da kalmanın dürüst gerekçesi fiyattı. Ucuz olan oydu. Batch'liyordunuz, pürüzlerini yutuyordunuz, yolunuza devam ediyordunuz.

O gerekçe gitti. Nano Banana 2 Lite gemini-3.1-flash-lite-image; legacy modelin $0.0312'sine karşı $0.0238'de duruyor — %24 daha az — ve bir Gemini 2.5 değil, bir Gemini 3 modeli. Google'ın kendi dokümantasyonu eskisine legacy diyor ve geliştiricileri "daha iyi kalite, daha yüksek üretim hızı ve daha düşük API fiyatı" için Lite'a yönlendiriyor. Bu çerçeveye itiraz etmek için sebebimiz yok, çünkü fiyat merdivenimiz de aynı şeyi söylüyor.

Bir de takvim var. Google gemini-2.5-flash-image için kesin bir bitiş tarihi yayımladı: 2 Ekim 2026. Yumuşak bir deprecation değil. Endpoint ortadan kalkıyor.

Katmana göre değil, işe göre seçin

Katalog için ürün çekimleri

Nano Banana 2 Lite edit-image ile başlayın. Arka plan değişimi, yüzey değişikliği, düz gri bir fon önündeki packshot'ı yeniden ışıklandırmak — Lite bu sınıftaki işi 1K'da hallediyor ki bu bir ürün ızgarasının ihtiyacından fazlası, ve tek çağrıda on dörde kadar referans görsel alıyor.

Tek bir prompt aynı anda birkaç nesneyi idare etmek zorunda kaldığında Nano Banana 2'ye çıkın. İkisi arasındaki en net kalite farkı bu: çok nesneli talimat takibi. Prompt'unuz "şişeyi kutunun soluna koy, etiketi kameraya doğru çevir, arkaya ikinci bir ürün ekle" diyorsa, Lite cümlecikleri düşürmeye başlıyor, NB2 düşürmüyor. Bir zoom görseli 2K ya da 4K istiyorsa da yukarı çıkın — çünkü Lite'ta hiç çözünürlük parametresi yok.

Tek bir varlığın sosyal medya varyantları

Lite, hem de yarışma bile değil. Aspect ratio listesi alışılmış setin çok ötesine geçiyor — 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ve bir auto modu orada duruyor, yani banner şeritleri ve skyscraper'lar karenizle aynı endpoint'ten çıkıyor. Google, modelin bir görseli dört saniye kadar kısa sürede üretebildiğini söylüyor.

Operasyonel bir not: Lite endpoint'lerinde yayımladığımız ETA dört saniye değil, 60 saniye. O rakam bizim tarafımızdaki kuyruğu ve teslimatı kapsıyor, modelin ham inference süresini değil. Timeout'larınızı Google'ınkine göre değil, bizimkine göre ayarlayın.

İçine kelime gömülmüş her iş

Kuşakların gerçekten ayrıştığı yer burası. Legacy Nano Banana görsel içi metinde zayıf ve bunun aksini iddia etmeyeceğiz. Google gelişmiş metin render'ını yalnızca Gemini 3 modellerinden itibaren iddia ediyor, eskisi de onlardan biri değil. İnfografikler, ambalaj mockup'ları, menü panoları, içinde bir başlık geçen her şey: eski model gövde metnini dekoratif işaretlere çeviriyor.

Hem Nano Banana 2 hem de Lite okunaklı görsel içi metin render ediyor. Yayımlanmış karşılaştırmalar ikisini bu konuda başa baş gösteriyor. Bizim koştuğumuz bir test değil, dolayısıyla varlığın asıl derdi metinse karar vermeden önce ikisini de deneyin. Bir caption ya da ürün etiketi için ucuz olan yeterli. Düzen yoğun ve çok dilliyse Nano Banana Pro'ya geçin: İngilizce bir infografiği, altındaki grafiği yeniden çizmeden İspanyolcaya dizecektir.

İşiniz bunun yerine mask tabanlıysa — belirli bir bölgenin değişmesini, dışında kalan her şeyin el değmemiş kalmasını istiyorsanız — bunların hiçbiri onu yapmıyor. GPT Image 2 edit-image yapıyor, üstelik şeffaf arka planları da. Onu 1K'da görsel başına $0.0525 faturalıyoruz. Orada ucuz taslak turları planlamadan önce bilmeniz gereken bir şey var: quality alanı hiçbir tasarruf sağlamıyor, çünkü low, medium ve high aynı rakama iniyor. Harcamadaki tek kol çözünürlük. Farklı sağlayıcı, farklı güçlü yanlar.

Yüksek hacimli batch koşuları

Lite. Ayda 10.000 görsel üzerinden aritmetiği yapın:

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

Gözünüzü dikip bakmaya değen satır Pro satırı. Lite'ın üç katı — üstelik çoğu batch pipeline'ının güçlü yanlarını hiç kullanmadığı bir model için. Sizi bir katman aşağı yönlendirmeyi, pipeline'ınızın hiç dokunmadığı bir katmanı faturalamaya tercih ederiz.

Bir set boyunca karakter veya ürün tutarlılığı

Hem Nano Banana 2 hem Nano Banana 2 Lite on dörde kadar referans görsel alıyor — burada önemli olan sayı bu — ve referans tutarlılığında berabereler. Lite ile başlayın.

Pro, o referanslar farklı roller taşıdığında fiyatını hak ediyor. On dört slotu birbirinin yerine geçmiyor: Google stil referanslarını üçle, nesne referanslarını altıyla sınırlıyor ve beşinin, bozulmadan kalması gereken bir yüz taşımasına izin veriyor. Bir kişiyi, bir ürünü ve bir marka paletini birlikte içeri sürün; modelin paletinizi bir özne sanmasını engelleyen şey rol ataması oluyor. Flash katmanları aynı on dört görseli tek çağrıda alıyor — sadece düz bir liste olarak, hangi ekin renk referansı hangisinin yüz olduğunu belirten hiçbir şey olmadan.

Baskı için 4K

Lite eleniyor, çünkü ürettiği tek şey 1K. Geriye iki model kalıyor ve dürüst tavsiye Pro'nun $0.15'i değil, 4K için $0.08'e Nano Banana 2. Aynı piksel sayısı için neredeyse yarı fiyat.

O boyutta Nano Banana Pro text-to-image'a yalnızca kompozisyon gerçekten zorsa uzanın: geniş bir tuval boyunca okunaklı tipografi, rol ayrımlı birkaç referans, 4096×4096'ya kadar output. Maliyet tarafında lehinize işleyen bir tuhaflık var: Pro kompozisyonu çözerken atılacak ara kareler çiziyor. Hiçbiri size ulaşmıyor ve hiçbiri faturanıza ulaşmıyor — elinizde kalan görselin parasını ödüyorsunuz. Bir Pro çağrısının birkaç saniye yerine kabaca 30 saniye sürmesinin sebebi de onlar.

Legacy modelden çıkış

2 Ekim 2026'yı, ortadan kalkacak tarihli her bağımlılık gibi ele alın: çözümü bilinen, planlanmış bir olay. Google fişi çektiği hafta geçiş hâlâ backlog'unuzdaysa, ürününüzdeki her görsel çağrısı aynı anda düşer.

Çözüm tek bir string. Text-to-image için gerçekten tüm diff bu:

 {
-  "model": "google/nano-banana/text-to-image",
+  "model": "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
   "input": {
-    "prompt": "düz gri bir fon üzerinde ceviz masa lambası, stüdyo çekimi"
+    "prompt": "düz gri bir fon üzerinde ceviz masa lambası, stüdyo çekimi",
+    "aspect_ratio": "9:16"
   }
 }

Sizi ısıracak tek şey o fazladan satır. Legacy endpoint'lerimiz varsayılan olarak 9:16 veriyor; Lite endpoint'leri 1:1. Eski varsayılan düzeninize denk geldiği için kodunuz hiç aspect_ratio göndermiyorduysa, geçişten önce onu açıkça sabitleyin — yoksa her varlık sessizce kareye döner.

Bu arada kontrol edeceğiniz iki fark daha var. Lite'ta resolution parametresi yok — ürettiği tek çıktı 1K, dolayısıyla legacy edit endpoint'ine gönderiyorduysanız alanı düşürün. Ve Lite'ta search grounding yok, Nano Banana 2'de var — zaten iki katman birden atlamayı tartıyorduysanız, NB2'nin argümanı budur.

Lite edit endpoint'ine karşı uçtan uca çağrının tamamı şöyle:

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": "Gömleği düz, kemik beyazı bir arka plana yerleştir. Kumaş dokusunu ve işlemeli logoyu birebir olduğu gibi koru.",
      "image_urls": ["https://example.com/shirt-on-hanger.jpg"],
      "aspect_ratio": "4:5"
    },
    "webhookUrl": "https://your-app.example.com/hooks/e2x"
  }'

webhookUrl gönderin, job düştüğünde size biz haber verelim. Göndermezseniz polling yaparsınız — submit size bir job ID döndürür, siz de status oturana kadar okursunuz:

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'den processing'e, oradan completed'a ilerliyor ya da failed veya cancelled'da duruyor. Dört modelde de aynı kontrat — zaten hepsinin önüne tek bir API koymanın anlamı bu.

Yayına almadan önce

Dört modelin de her çıktısı bir SynthID watermark taşıyor. Google onu her görsele görünmez şekilde gömüyor ve hiçbir sağlayıcıya — biz dahil — kapatma imkânı sunmuyor. Bu soruyu hukuk ya da marka ekibinizle entegrasyon devreye girmeden önce çözün; bir müşteri neden bir varlığın kendi tespit araçlarına takıldığını sorduktan sonra değil.

Aspect ratio varsayılanlarınızı yalnızca legacy geçişinde değil, aileler arasında her taşındığınızda bizimkilerle karşılaştırın. Hâlâ karar veriyorsanız, hepsini yan yana görmenin en hızlı yolu iki kategori sayfası: text-to-image ve image-to-image, ya da tam model kataloğu.

Sıkça sorulan sorular

Nano Banana ile Nano Banana Pro arasındaki fark nedir?

Nano Banana, Google'ın orijinal gemini-2.5-flash-image modeli; yalnızca 1K üreten, Google'ın artık legacy diye etiketlediği ve 2 Ekim 2026'da emekliye ayırdığı bir flash katmanı modeli. Nano Banana Pro ise gemini-3-pro-image; çok referanslı kompozisyon, okunaklı görsel içi metin ve 4K'ya kadar output için kurulmuş premium bir model. Aralarında iki kuşak var ve sırasıyla görsel başına $0.0312 ile $0.075 alıyoruz.

Hangi Nano Banana modelini kullanmalıyım?

İşlerin çoğu için görsel başına $0.0238'e Nano Banana 2 Lite. Tek bir prompt aynı anda birkaç nesneyi kontrol etmek zorundaysa ya da 1K yetmiyorsa Nano Banana 2'ye çıkın — 1K'da $0.04 faturalanıyor, merdiven 2K için $0.06, 4K için $0.08 şeklinde ilerliyor. $0.075'lik Pro, yoğun ve çok dilli metin düzenleri ile rol ayrımlı referans kompozitleri için değer; geri kalan her şey için fazla kaçıyor.

Nano Banana 2 ile Nano Banana Pro aynı model mi?

Değiller ve ikisini aynıymış gibi etiketleyen kataloglar bulacaksınız. Biri gemini-3.1-flash-image üzerine, diğeri gemini-3-pro-image üzerine kurulu ve 1K görsel başına sırasıyla $0.04 ile $0.075 faturalıyoruz. Bizim tarafımızda ayrı slug'lar, bilerek.

Nano Banana 2 Lite neden eski Nano Banana'dan ucuz?

Çünkü yeni mimarinin Google için sunum maliyeti daha düşük ve bu, fiyatlandırmamıza yansıyor. 26 Ağustos 2026 kontrolümüzde Lite, legacy modelin $0.0312'sine karşı $0.0238'de duruyordu. Yükseltme yolunun faturanızı da düşürdüğü ender durumlardan biri.

Legacy Nano Banana'dan geçiş ne kadar zor?

Text-to-image için tek bir string: google/nano-banana/text-to-image yerine google/nano-banana-2-lite/text-to-image yazın. Aynı anda aspect_ratio'yu açıkça sabitleyin, çünkü legacy varsayılan 9:16, Lite'ınki 1:1. Edit endpoint'inde ayrıca varsa resolution alanını düşürün, çünkü Lite yalnızca 1K üretiyor.

Çıktıdaki SynthID watermark'ını kaldırabilir miyim?

Hayır. Google, bu modellerin ürettiği her görsele her katmanda SynthID gömüyor ve ne bizim tarafımızda ne de başkasınınkinde onu kapatacak bir API parametresi var. Köken metadata'sının ya da yapay zekâ tespiti etiketlemesinin sorun olacağı her iş akışında buna göre plan yapın.

Dört model de aynı API request formatını mı kullanıyor?

Evet. Kataloğumuzdaki her model POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit adresine bir bearer token, bir model slug'ı ve bir input nesnesiyle gönderiliyor; sonra ya job'ı poll ediyorsunuz ya da bir webhook alıyorsunuz. Model değiştirmek, slug'ı değiştirmek ve o modelin gerçekten kabul ettiği parametreleri kontrol etmek demek.