Nano Banana 2.1 : ce que sait faire le nouveau modèle d'images de Google

Qu’est-ce que Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 est le modèle de Google DeepMind pour générer et retoucher des images en conversation ; son ID dans l’API est gemini-nano-banana-2.1. Sorti le 6 octobre 2026 directement en version stable, il a remplacé Nano Banana 2 comme modèle par défaut de la famille Nano Banana. Le déroulé du lancement et les résultats des premiers tests indépendants sont dans l’actualité Nano Banana 2.1 est sorti.

Il repose sur Gemini 3.6 Flash, avec des données arrêtées à mars 2026. C’est donc un modèle de niveau Flash, conçu pour la vitesse et la génération en volume. Pour les travaux les plus exigeants, la famille compte toujours Nano Banana Pro ; pour la vitesse maximale au prix le plus bas, Nano Banana 2 Lite.

Nano Banana 2.1 fonctionne dans l’application Gemini, le mode IA de la recherche Google, Google AI Studio, la Gemini API, Google Cloud, Google Ads et l’outil de design Stitch. L’ancien gemini-3.1-flash-image est déprécié, mais aucune date d’arrêt n’a encore été annoncée.

Ce que sait faire Nano Banana 2.1

Texte vers image jusqu’en 4K. Trois niveaux de résolution — 1K, 2K et 4K, 1K par défaut. « 4K » désigne un niveau, pas forcément un carré de 4096 × 4096 : la taille exacte dépend du format.

Panoramas jusqu’à 8:1. Le modèle prend en charge 15 formats, dont les formats extrêmes 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1. Nano Banana 2 les proposait déjà, mais avec 2.1 Google les a améliorés en 2K et 4K en corrigeant les artefacts de mosaïque qui apparaissaient sur les images très larges ou très hautes.

Jusqu’à 14 références. Le modèle garde cohérents jusqu’à 4 personnages et jusqu’à 10 objets. Chaque référence coûte 1 120 tokens d’entrée, soit environ 0,0017 $ dans l’API. Sur Google Cloud, la limite est de 7 Mo par fichier en envoi direct et de 30 Mo depuis Cloud Storage. Le modèle accepte aussi la vidéo (jusqu’à 10 fichiers) et le PDF en entrée.

Retouche par masque et en conversation. On sélectionne une zone, et seule cette zone change. Le modèle retouche aussi une image sur plusieurs messages sans perdre le personnage ou le produit d’une étape à l’autre.

Texte et infographies. Google promet des inscriptions nettes et des données exactes dans les infographies. Dans notre test, le modèle a écrit un guide en cinq étapes en russe sans une seule faute — à voir dans la galerie.

Niveaux de Thinking. Avant de générer, le modèle « réfléchit » : minimal, medium (par défaut) ou high. Plus le niveau est élevé, plus les scènes complexes sont précises — et plus la requête est lente et coûteuse.

Recherche Google. Avant de générer, le modèle peut chercher sur le web et dans les images, ce qui aide pour les lieux, objets et événements réels. La recherche dans Maps n’est pas prise en charge.

Caractéristiques de Nano Banana 2.1

Paramètre	Valeur
ID du modèle	gemini-nano-banana-2.1, stable
Base	Gemini 3.6 Flash, données jusqu’à mars 2026
Entrée	texte, images, vidéo, PDF
Sortie	images et texte
Contexte	131 072 tokens en entrée, 32 768 en sortie
Résolution	1K, 2K, 4K ; 1K par défaut
Formats	1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 9:21, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1
Références	jusqu’à 14 : jusqu’à 4 personnages et 10 objets
Thinking	minimal, medium, high ; medium par défaut
Recherche	Google Web Search et Image Search
Marquage	filigrane invisible SynthID, métadonnées C2PA
En plus	essayage virtuel, génération d’images à partir d’une vidéo, mode Batch
Non pris en charge	appel de fonctions, sortie structurée, Live API, audio, 512 px

La fiche du modèle indique un contexte de 1M de tokens et 64K en sortie, alors que la documentation de l’API donne 131 072 et 32 768. Les requêtes fonctionnent avec les limites de l’API.

Résultats de Nano Banana 2.1 aux tests

Google a comparé les modèles par votes humains à l’aveugle, deux à deux, puis converti les résultats en scores Elo. L’exactitude factuelle des infographies a été notée par un évaluateur automatique sur une échelle de 0 à 1.

Texte vers image :

Test	2.1 Thinking	2.1 sans Thinking	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
Préférence globale	1050 ± 14	1015 ± 13	990 ± 7	935 ± 8
Design d’infographie	1048 ± 17	1001 ± 17	961 ± 12	912 ± 12
Exactitude des infographies	0,521	0,328	0,179	0,265

Retouche :

Test	2.1 Thinking	2.1 sans Thinking	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
Retouche générale	1026 ± 12	980 ± 15	938 ± 11	939 ± 10
Un personnage	1028 ± 14	1021 ± 14	981 ± 10	991 ± 9
Plusieurs personnages	1106 ± 14	1068 ± 14	978 ± 10	1011 ± 10
Retouche par masque	1049 ± 15	1042 ± 16	965 ± 12	927 ± 12
Cohérence du produit	1024 ± 18	981 ± 18	955 ± 22	965 ± 14
Stylisation	1062 ± 20	1036 ± 17	991 ± 12	990 ± 12
Retouche multi-références	1066 ± 22	1041 ± 20	988 ± 13	989 ± 12

Les plus gros gains face à Nano Banana 2 concernent la cohérence de plusieurs personnages (+128), la retouche par masque (+84) et la retouche multi-références (+78). Ce sont des tests internes de Google. Pro y passe même derrière Nano Banana 2, alors qu’en pratique Pro donne souvent des images plus réalistes.

Dans le classement indépendant Arena, au 6 octobre, Nano Banana 2.1 est 5e en texte vers image (1 328 points) et 6e en retouche (1 428). Nano Banana 2 y est 11e et Pro 16e. Le résultat reste provisoire : 2.1 ne compte encore qu’environ 5 300 votes.

À quoi sert Nano Banana 2.1

• Photos produit et visuels e-commerce. Le modèle place la lumière et l’ombre exactement comme demandé et n’ajoute ni texte ni logo superflus. Des exemples de workflows figurent dans le guide des fiches produit par IA.
• Placer un produit dans une nouvelle scène. Une retouche du type « change seulement le fond et la lumière » conserve la forme et l’étiquette. Vérifiez les petits détails — bouchons, couvercles — après la retouche.
• Infographies, affiches, bannières. Les textes courts et moyens sortent propres, y compris dans des alphabets non latins.
• Séries avec les mêmes personnages. Jusqu’à 4 personnages par image à partir de références — pour BD, storyboards, scènes de famille ou de couple.
• Panoramas et formats extrêmes. En-têtes de sites, couvertures pour réseaux sociaux, bannières larges 4:1 et 8:1 en une seule image.
• Génération en volume. À 0,0336 $ l’image 1K, mille images coûtent environ 34 $ dans l’API.

Nano Banana 2.1 face aux alternatives

	Nano Banana 2.1	Nano Banana 2	Nano Banana Pro	GPT Image
Développeur	Google	Google	Google	OpenAI
Résolution	1K – 4K	0.5K – 4K	1K – 4K	jusqu’à 3840 px
Panoramas 1:8 et 8:1	oui, sans artefacts de mosaïque	oui	non	non précisé par l’éditeur
Références	jusqu’à 14	jusqu’à 14	jusqu’à 14	plusieurs
Prix API, 1K	0,0336 $	0,067 $	0,134 $	au token
Rang Arena (06/10/2026)	5	11	16	1–3
Fidélité au visage de référence	bonne	bonne	la meilleure de la famille	bonne
À utiliser pour	le travail courant	les projets existants	visages, texte dans une scène photo	mise en page et texte complexe

Dans une comparaison indépendante sur les mêmes prompts, 2.1 a battu Nano Banana 2 et Pro sur la scène photoréaliste et la photo produit, tandis que les trois modèles ont réussi aussi bien l’affiche et le changement de fond. Pro l’a emporté sur « la même personne dans une nouvelle scène » : visage plus fidèle et seules enseignes lisibles. Les images de ce test se trouvent dans l’actualité sur la sortie de Nano Banana 2.1, et la génération précédente est comparée dans Nano Banana 2 ou Pro.

Comment écrire des prompts pour Nano Banana 2.1

• Décrivez explicitement la lumière et la composition. « Lumière venant de la gauche, ombre vers la droite, tiers droit vide pour le texte » : 2.1 suit ce type de consigne plus précisément que les modèles précédents.
• Mettez le texte entre guillemets, exactement tel qu’il doit apparaître. Ajoutez « aucun autre texte ». Le modèle reporte parfois les guillemets dans la mise en page — sur notre affiche, le titre est sorti entre guillemets. Si vous n’en voulez pas, écrivez « titre sans guillemets ».
• Numérotez les références et nommez les personnages. « L’image 1 est le jeune homme, l’image 2 la grand-mère », puis « le même jeune homme que sur l’image 1 ». Listez les traits qui ne doivent pas changer : coiffure, lunettes, vêtements.
• En retouche, dites quoi changer et quoi garder. « Change seulement le décor et la lumière. Garde la forme, le couvercle et l’étiquette tels quels. »
• Choisissez le niveau de Thinking. Pour les scènes complexes à plusieurs personnages, high. Si le modèle invente ou s’éloigne du prompt, essayez minimal.
• Pour le petit texte, passez en 2K. En 1K, les petites inscriptions peuvent être floues.

Des prompts prêts à l’emploi pour portraits, produits et infographies se trouvent dans notre sélection de prompts pour Nano Banana ; ils fonctionnent aussi avec 2.1.

Comment utiliser Nano Banana 2.1 dans AI2Face

1. Inscrivez-vous : les nouveaux comptes reçoivent des crédits de bienvenue.
2. Ouvrez le générateur et choisissez Nano Banana 2.1.
3. Rédigez le prompt, ajoutez des références si besoin, puis réglez le format et la résolution.
4. Le coût en crédits s’affiche avant le lancement. Il est généralement inférieur au tarif officiel de Google dans l’API.

Le paiement se fait par carte ou en crypto, et les crédits n’expirent pas. AI2Face supprime des fichiers finaux les métadonnées C2PA et les autres marqueurs d’IA, et inscrit à la place les données EXIF d’un appareil photo ordinaire. Les réseaux sociaux ne trouvent aucun marqueur d’IA dans le fichier et n’étiquettent pas la publication comme générée par IA. Le filigrane invisible SynthID est intégré aux pixels eux-mêmes et n’est pas concerné.

Le même générateur propose Nano Banana Pro pour les travaux où la ressemblance du visage compte, et GPT Image pour les mises en page complexes. Il est pratique de lancer un même prompt sur deux modèles et de garder la meilleure image.

Limites

• Le petit texte est souvent flou, surtout en 1K. Les longs paragraphes et les pages entières de texte sortent mal.
• La ressemblance avec la référence n’est pas toujours parfaite. Sur « la même personne dans une nouvelle scène », Pro est plus précis.
• La retouche par masque se trompe parfois : vérifiez le résultat.
• Les petits détails du produit — bouchons, accessoires, textures — peuvent changer même quand on l’interdit explicitement.
• Respect du prompt. Certains utilisateurs signalent que Thinking « réinterprète » la demande et ajoute des éléments non demandés. Essayez le niveau minimal.
• Pas de 512 px, ni d’appel de fonctions ni de sortie structurée dans l’API.
• Les tokens d’entrée coûtent trois fois plus cher que sur Nano Banana 2 : 1,50 $ contre 0,50 $ le million.

En résumé

Nano Banana 2.1 est le modèle par lequel commencer tout travail d’image dans la gamme Google. Il coûte deux fois moins cher que Nano Banana 2, retouche mieux, garde jusqu’à quatre personnages cohérents et produit des panoramas jusqu’à 8:1.

Choisissez 2.1 pour les photos produit, les changements de fond, les infographies, les affiches, les séries avec des personnages récurrents et la génération en volume. Passez à Pro quand un visage doit correspondre exactement à la référence ou qu’un texte dans une scène photo doit être lisible. Pour des brouillons au prix le plus bas, il y a Nano Banana 2 Lite.