Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro: Emlak Fotoğrafı Düzenlemelerinde Kör Test

Kısa Cevap

Nano Banana 2.1, Nano Banana Pro'dan çok daha düşük maliyetlidir ve emlak fotoğraflarımızda her iki model de hatasız değildi. Google'ın liste fiyatlarına göre, 2K çıktı görseli Nano Banana 2.1 ile 0,0504 ABD doları, Nano Banana Pro ile ise 0,134 ABD doları tutmaktadır; bu da %62 daha düşüktür. Girdi fotoğrafı ve düşünme token'ları dahil edildiğinde, 10 Ekim 2026 tarihindeki çalışmamızda düzenlenen görsel başına medyan maliyet sırasıyla 0,0572 ABD doları ve 0,1392 ABD doları olmuş, yani yaklaşık %59 daha az gerçekleşmiştir.

Google, Nano Banana 2.1'i (gemini-nano-banana-2.1) 6 Ekim 2026'da yayımladı ve onu Nano Banana Pro'nun (gemini-3-pro-image) "daha verimli muadili" olarak adlandırdı. Bu makalede "2.1" Nano Banana 2.1, "Pro" ise Nano Banana Pro anlamına gelir. Bu Nano Banana 2.1 incelemesi için, her iki modele de lisanslı emlak fotoğrafları üzerinde 2K çözünürlükte aynı dokuz düzenleme görevini verdik. Ekibimizden modele ve sıraya kör bir hakem, her iki modelin de görsel döndürdüğü yedi çifti karşılaştırdı. Bu küçük testte hakemimiz, yedi çiftin beşinde Nano Banana 2.1'i tercih etti (birinde açık ara), birinde Pro'yu biraz daha iyi buldu ve bir çifti eşit olarak değerlendirdi. Tek bir hakem ve her fotoğraf için model başına bir görsel ile bu bir puanlama değil, bir ilk bakıştır.

Gemini uygulaması, Google AI planları ve müşteri gizliliği için Nano Banana 2.1 gayrimenkul kılavuzumuza bakın.

Bir Bakışta Nano Banana 2.1 vs Pro: Özellikler ve Fiyatlar

Google'ın 12 Ekim 2026'da kontrol edilen belgelerinde şu farklılıklar listelenmektedir:

Kaynaklar: Google'ın fiyatlandırma sayfası (9 Ekim 2026'da güncellendi), görsel üretme kılavuzu ve Nano Banana 2.1 model sayfası.

Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2

Google, 2.1'i 6 Ekim 2026'da bir kapatma tarihi olmaksızın kullanımdan kaldırdığı Nano Banana 2'nin (gemini-3.1-flash-image) bir güncellemesi olarak tanımlamaktadır. 2K'lık bir görsel 2.1 ile 0,0504 ABD doları, Nano Banana 2 ile 0,101 ABD dolarıdır; ancak girdi ve düşünme token'ları daha pahalıdır. Gayrimenkul kılavuzumuz, burada kullanılan fotoğrafların ikisinde iki modeli 1K çözünürlükte karşılaştırmaktadır.

Nasıl Test Ettik

Testi 10 Ekim 2026'da, 19:05 ile 19:13 UTC arasında, Gemini API üzerinden, aynı anda iki istek gönderilecek şekilde gerçekleştirdik. Dokuz fotoğraf 18 istek oluşturdu: dört nesne kaldırma, sahnelenecek üç boş oda, dağınıklığı giderilecek bir mutfak ve bir HDR tarzı düzeltme, her biri her iki modele de gönderildi. Nano Banana 2.1 8 görsel, Pro ise 7 görsel döndürdü.

• Fotoğraflar: dokuz lisanslı Pexels fotoğrafı; sekizi ev, biri otel odası; Pexels lisansı değişikliklere izin vermektedir. Bunlar müşteri fotoğrafları değildir ve hiçbirinde insan görünmemektedir. Stok fotoğraflar genellikle profesyoneller tarafından çekildiğinden, sonuçlar bir telefon fotoğrafına göre daha iyi görünebilir (çekim kontrol listesi).
• Girdi kontrolü: her fotoğrafın Pexels sayfası kamera ayrıntılarını (EXIF) gösterir ve indirilen dosyalarda hiçbir C2PA veya AI üretimi meta verisi bulunmuyordu.
• Ayarlar: her fotoğrafın oranı olan 3:2'de 2K çıktı, her modelin varsayılan düşünme ayarı, sıcaklık (temperature) veya tohum (seed) yok, istek başına bir görsel ve yeniden deneme yok.
• İstemler: çalışmadan önce yazıldı ve her iki modele de değiştirilmeden gönderildi (aşağıda). Nesne kaldırma işlemleri için fotoğrafın bir kopyasında nesnenin etrafına kırmızı bir hat çizdik.
• Değerlendirme: ekibimizden modele ve sıraya kör bir hakem, çalışmanın ardından Ekim 2026'da yedi çifti karşılaştırdı. Hakem; orijinali, kaldırma işlemleri için işaretli kopyayı ve iki sonucu, dosya adları veya meta veriler olmaksızın, uzun kenarı 1.280 piksele kadar olacak şekilde rastgele sırada "A" ve "B" olarak gördü. Her çift, çalışmadan önce yazılmış bir soruyla birlikte sunuldu; örneğin hangi sonucun işaretli nesneyi daha iyi kaldırdığı ve geri kalanını daha iyi koruduğu soruldu. İsteme dayalı bir liste nelerin aynı kalması gerektiğini gösterdi. Hakem beş cevaptan birini seçti: A açıkça daha iyi, A biraz daha iyi, eşit, B biraz daha iyi veya B açıkça daha iyi. Hakem ayrıca fark ettiği sorunlar için kutucukları işaretleyebildi: oda yapısı değişti, işaretsiz nesne kaldırıldı veya değişti, kırmızı işaret kaldı, kadraj değişti, ışık veya ölçek gerçekçi değil, kapı veya pencere engellendi ve diğer.
• Oylamanın sınırı: tek bir hakem kesin bir sonuç için yeterli değildir; iki veya daha fazla bağımsız hakem daha güvenilir olurdu.
• Objektif kontroller: hat çizgisi bandının içindeki kırmızı piksellerin sayımı ve her çıktıyı orijinaliyle hizalayan bir kadraj kontrolü.
• İncelememiz: ayrıca her çifti tam boyutta yan yana karşılaştırdık; bu inceleme kör değildi.
• Maliyet: kullanım verilerinin Google'ın liste fiyatlarıyla çarpımı. Bu bir tahmindir, fatura değildir.
• Bağımsızlık: Google bu teste sponsor olmadı veya testi incelemedi.

Tam istemler:

REMOVAL (4 photos):
Using the provided photo, remove only the object outlined in red,
and remove the red outline as well. Fill the area with what would
naturally be behind the object, matching the surrounding surfaces
and light. Keep everything else in the image exactly the same,
preserving the original style, lighting, and composition.

STAGING (3 rooms; {room}, {style} and {items} listed below):
Using the provided photo of an empty room, furnish it as a {room}
in a {style} style: {items}. Arrange the furniture so that every
door and window stays clear. Keep the walls, windows, doors, floor,
ceiling, light fixtures and camera framing exactly the same; only
add furniture and decor.
- living room, warm modern: a sofa, a coffee table, an armchair,
  a rug, a floor lamp and two plants
- bedroom, calm Scandinavian: a double bed with bedding, two
  nightstands with lamps, a rug and a plant
- dining room, modern: a dining table with six chairs, a sideboard,
  a rug and a vase of flowers

DECLUTTER (1 kitchen):
Using the provided photo, remove the loose clutter: items lying on
the floor, on tables and on counters, plus any loose cables and
bags. Keep all furniture, appliances, built-ins, artwork, curtains,
walls, windows, doors and lighting exactly as they are, preserving
the original style, lighting, and composition.

HDR (1 hotel room):
Using the provided photo, edit it like a professional real estate
HDR photo: brighten the dark areas, bring back detail in the bright
windows, make the white balance neutral and keep vertical lines
straight. Do not add, remove or move anything, and keep the framing
exactly the same.

Örneklemimiz küçüktür: dokuz fotoğraf, istek başına bir görsel, bir çalışma ve bir hakem. Bu durumların ne sıklıkla gerçekleştiğini değil, bu fotoğraflarda nelerin yaşanabileceğini göstermektedir.

Göreve Göre Sonuçlar

Her "Oylama" satırı hakemin cevabını verir. Diğer gözlemler kendi incelememizden gelmektedir.

Nano Banana 2.1 ve Pro ile nesne kaldırma

Her iki model de görsel döndürdükleri üç işaretli nesnenin tümünü kaldırdı. Dördüncü fotoğraf olan mutfak tezgahındaki su ısıtıcısı için hiçbir model görsel döndürmedi (bkz. "Hız ve Güvenilirlik").

• Masa lambası, oturma odası: her ikisi de lambayı, kablosunu ve dantel örtüyü kaldırdı ve kanepenin diğer tarafındaki eşleşen lambayı korudu. Pro, lambanın ışığını ve gövdesinin gölgesini duvarda bıraktı. Nano Banana 2.1 ışığı da kaldırdı, bu da kanepenin ucunu kararttı ve lambanın durduğu yerde koyu bir leke bıraktı. Oylama: hakemimiz açıkça Nano Banana 2.1'i tercih etti; Pro için işaretlenen sorun kutucukları: "ışık veya ölçek gerçekçi değil" ve "diğer".
• İki lavabo arasındaki orkide, banyo: her ikisi de bitkiyi ve saksısını kaldırdı, her iki ayna çerçevesinin alt kenarlarını yeniden oluşturdu ve tezgahı doldurdu. Musluklar, havlu halkaları, priz ve oda kokusu kaldı. Oylama: hakemimiz biraz Nano Banana 2.1'i tercih etti; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.
• Tekli sandalye, yatak odası: her ikisi de sandalyeyi kaldırdı ve halının köşesini püskülleriyle, süpürgeliği ve arkasındaki duvarı yeniden oluşturdu. Oylama: hakemimiz ikisini eşit olarak değerlendirdi; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.

Nesneleri ve dağınıklığı kaldırma kılavuzumuz, neyin kaldırılacağını ve neyin bırakılacağını açıklamaktadır.

Boş bir odayı sahneleme

İstem, her iki modelden de her kapının ve pencerenin önünü boş bırakmasını ve aydınlatma armatürlerini aynı bırakmasını istedi.

• Oturma odası: hiçbir model iki iç kapının önünü kapatmadı. Pro mevcut avizeyi yaktı ve yeni tekli koltuğu balkon kapısının alt köşesinin önünde duruyor. Nano Banana 2.1 avizeyi kapalı, balkon kapısının önünü de boş bıraktı. Oylama: hakemimiz biraz Nano Banana 2.1'i tercih etti; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.
• Dar yatak odası: Pro, dolap kapaklarının önüne uzun saksılı bir bitki ve pencerenin altına bir komodin yerleştirdi; lambası ise camın alt kısmının önüne kadar yükseliyor. Nano Banana 2.1 pencerenin önünü boş bıraktı ancak uzaktaki komodini açık oda kapısının hemen yanında duruyor ve yatağı o kapı aralığının eşiğini gizliyor. Kameradan bakıldığında, her iki yatak da dolap kapaklarının alt kısmını gizliyor. Oylama: hakemimiz biraz Nano Banana 2.1'i tercih etti; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.
• Yemek odası: her ikisi de konsolu bir pencerenin altına yerleştirdi. Nano Banana 2.1 üzerine bir bitki ve kitaplar, Pro ise küçük bir yeşillik vazosu koydu. Her iki görselde de bu dekor camın alt kısmının önüne çıkıyor. Kameradan bakıldığında, her iki masadaki çiçekler de arka pencerenin bir kısmını kapatıyor. Her ikisi de kapı aralığını açık tuttu. Oylama: hakemimiz biraz Nano Banana Pro'yu tercih etti; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.

Nano Banana 2.1 gayrimenkul kılavuzumuz, mobilya listesinin sonucu nasıl değiştirdiğini test etmektedir; boş bir odayı sahneleme kılavuzumuz ise iş akışının tamamını ele almaktadır.

Bir mutfağın dağınıklığını giderme

Her iki model de masayı, sandalyede asılı olan çantayı ve yerdeki eşyaları temizledi; beyaz eşyaları, açık rafları ve büfeyi korudu. Pro, 2.1'in bıraktığı bir sprey şişesini, bulaşık deterjanı şişesini, bir bardağı, beyaz bir kabı ve bir kaseyi kaldırarak tezgahları daha fazla temizledi. Nano Banana 2.1 sandalyeden çizgili bir havluyu kaldırdı ve havlunun kapattığı sandalye arkalığını çizdi; Pro ise havluyu bıraktı. Oylama: hakemimiz biraz Nano Banana 2.1'i tercih etti; hiçbir sorun kutucuğu işaretlenmedi.

Eksiksiz bir temizleme rutini için fotoğraf temizleme iş akışımıza bakın.

HDR tarzı pozlama düzeltmesi

Pro, karanlık bir otel odasına ait bu fotoğraf için hiçbir görsel döndürmedi, bu nedenle oylanacak bir çift oluşmadı. Nano Banana 2.1 duvarları, tavanı ve çalışma masasını aydınlattı ve perdedeki mavi tonu yumuşattı; bu sırada mobilyalar, pencere ve manzara yerinde kaldı. Otel fotoğrafı güncellemeleri için tadilat sonrası otel fotoğrafçılığı kılavuzumuza bakın.

Kat planları

Aynı çalışmadan elde edilen yoğun bir kat planında, her iki model de boyut hataları yaptı ve her ikisi de ondalık noktasını virgül olarak yazdı. Başka bir planın 3D görünümünde, her ikisi de planda pencere olan yere bir kapı çizdi; kat planı API karşılaştırmamız, planlar için geliştirilmiş araçları ele almaktadır.

İkisinin de Paylaştığı Kusur: Her Düzenleme Tüm Görseli Yeniden Çiziyor

Google'ın görsel kılavuzu, inpainting'i veya "anlamsal maskelemeyi" (semantic masking), "bir görselin belirli bir bölümünü düzenlerken geri kalanına dokunulmaması" yolu olarak tanımlar. Kaldırma istemimiz, Google'ın diğer her şeyi tamamen aynı tutmayı isteyen düzenleme şablonunun son cümlesiyle bitti. Yine de her düzenleme yeni üretilmiş bir görsel olarak geri döndü ve bunların birkaçında düzenlemeden çok uzak ayrıntılar değişti.

Nano Banana 2.1 model kartı, bilinen sınırlamaları arasında "maskeli/çizim tabanlı düzenlemede kısmi talimat takibi ve mürekkep kalıcılığı" maddesini listelemektedir. Bir AI model sağlayıcısı olan Atlas Cloud da aynı davranışı tanımlamaktadır: model "her düzenlemede tüm kareyi yeniden üretir".

Kimse talep etmediği halde çalışmamızda nelerin değiştiği:

• Etiketler ve küçük metinler: mutfakta her iki model de saklama kavanozlarındaki basılı ve el yazısı etiketleri uydurma harflerle yeniden yazdı. Her ikisi de asılı küçük bir fincanın üzerindeki basılı ölçüm çizgilerini uydurma bir el yazısına dönüştürdü.
• Duvardaki resimler: her ikisi de yatak odasındaki çerçeveli bir baskıyı ve kanepenin üzerindeki küçük bir tabloyu, kaldırdıkları sandalyeden ve lambadan çok uzakta olmalarına rağmen yeniden çizdi. Baskıdaki değişiklikler 2.1 görselinde daha kolay görülüyordu.
• Aydınlatma armatürleri: istem aydınlatma armatürlerini tamamen aynı tutmayı istemesine rağmen, Pro oturma odasındaki avizeyi yaktı.

• Fazladan bir kaldırma: Nano Banana 2.1, istemin dağınıklık olarak listelemediği bir havluyu sandalyeden aldı.
• Değişmemiş gibi görünen alanlar: tam boyutta, yemek odası penceresinin dışındaki ağaçlar ve banyo aynalarındaki yansımalar kopyalanmamış, yeniden çizilmişti.

Görmediklerimiz: hiçbir görsel bir hat çizgisinden kalan kırmızı mürekkebi (model kartının uyardığı "mürekkep kalıcılığı") korumadı ve hiçbiri 0,02 dereceden fazla döndürülmedi. Her görsel, her iki taraftan genişliğinin yaklaşık %0,3'ünü kaybetti; bu da 2.528 × 1.696 piksellik bir çıktının biraz daha dar olan şekliyle uyuşmaktadır. İncelememizde hiçbir duvar, pencere veya kapı eklenmedi veya kaldırılmadı.

Kullanmadan önce bir düzenlemeyi nasıl kontrol edebilirsiniz:

1. Nelerin kalması gerektiğini belirtin, düzenlemenin yakınında ve uzağında nelerin olduğunu adlandırın ve ışıkların açık mı kapalı mı olduğunu söyleyin. Bir ayrıntıyı adlandırmak onu her zaman korumaz: sahneleme istemimiz aydınlatma armatürlerini adlandırdı, ancak Pro yine de avizeyi yaktı. Gayrimenkul kılavuzumuz bunu Nano Banana 2.1 ile döşenmiş iki odada test etti: neyin saklanacağını adlandıran bir istem, kısa bir istemden daha iyi bir sonuç vermedi.
2. İstek başına bir değişiklik yapın. Her fazladan düzenleme, ayrıntıların değişmesi için başka bir fırsattır.
3. Tam boyutta karşılaştırın: düzenlediğiniz alan, ışık kaynakları, düzenlemenin yanındaki nesneler, etiketler ve küçük metinler ile fotoğrafın kenarları.
4. Pazarınızın gerektirdiği durumlarda orijinali saklayın ve düzenlemeyi etiketleyin; MLS fotoğraf gereksinimleri kılavuzumuza ve AB 723 kılavuzumuza bakın.

Ürün ve katalog fotoğrafları, logolardan küçük parçalara kadar aynı şekilde değişebilir; AI mobilya kataloğu arka planları kılavuzumuz bu iş akışını kapsamaktadır.

Görsel Başına ve Kullanılabilir Görsel Başına Maliyet

Liste fiyatları yalnızca çıktı görselini hesaba katar. Gerçek bir düzenleme aynı zamanda girdi fotoğrafı ile düşünme ve metin token'ları için de ödeme yapar. Google'ın liste fiyatlarına göre 2K düzenlemelerimizin maliyeti:

• Nano Banana 2.1: 8 görsel üzerinden görsel başına medyan 0,0572 ABD doları (0,0555 ABD doları ile 0,0666 ABD doları arası), 0,0504 ABD doları olan liste fiyatının %13 üzerinde. Medyan bileşenler görsel için 0,0504 ABD doları, girdi fotoğrafı ve istem için yaklaşık 0,0018 ABD doları, düşünme ve metin için ise yaklaşık 0,0050 ABD doları idi.
• Nano Banana Pro: 7 görsel üzerinden görsel başına medyan 0,1392 ABD doları (0,1387 ABD doları ile 0,1398 ABD doları arası), 0,134 ABD doları olan liste fiyatının %4 üzerinde. Google'ın fiyatlandırma sayfası her Pro girdi görselini 560 token olarak belirlerken, kullanım verileri 258 bildirdi; 560 token'da Pro medyanı 0,1398 ABD doları olurdu.
• Fark: görsel başına yaklaşık 0,08 ABD doları, yani 2.1 yaklaşık %59 daha az maliyetliydi. Bu medyanlarda, yeniden denemeler hariç 100 düzenleme 2.1 ile yaklaşık 5,72 ABD doları, Pro ile yaklaşık 13,92 ABD doları tutmaktadır.

Düşünme işlemi, 2.1'in maliyetini göreve bağımlı hale getirir. Üç nesne kaldırma işlemi 142 ila 168 düşünme token'ı kullanırken, sahnelemeleri ve dağınıklık giderme işlemi 291 ila 1.421 token kullandı; her 1.000 düşünme token'ı 0,0075 ABD doları ekler. Pro, görsel başına 164 ila 237 düşünme token'ı kullandı. Bu sayımlar yalnızca bir görsel döndüren istekleri kapsar.

Her iki maliyet sütunu da görsel döndürmeyen istekleri içerir. Kullanılabilir görsel başına maliyet, bir görev için harcanan her şeyi gerçekten kullanabileceğiniz görsellere böler. Bir görseli, hakemin onun için hiçbir sorun kutucuğunu işaretlemediği ve kendi tam boyutlu incelememizin de bu sorunların hiçbirini bulmadığı durumlarda kullanılabilir sayıyoruz. Bu kurala göre, oylanan yedi çiftteki 14 görselden 5'i kullanılabilirdi: her iki modelden orkide kaldırma ve yemek odası ile 2.1'den oturma odası. Diğer dokuzunun her birinde yukarıda açıklanan bir sorun vardı; örneğin artık bir ışık veya leke, yeniden çizilmiş bir baskı, yakılmış bir avize, engellenmiş bir kapı veya dolap ya da yeniden yazılmış kavanoz etiketleri. Yemek odasındaki çiçekler gibi bir pencerenin bir kısmının önündeki dekor onu engelliyor sayılmadı; bir kapının veya dolabın önündeki mobilya veya bitki ise engelliyor sayıldı. Yeniden çizilen ancak yakınlaştırmadıkça aynı görünen ayrıntılar (örneğin aynadaki yansımalar ve banyodaki küçük bir priz etiketi) değişmiş sayılmadı. Kendi kuralınız farklı olabilir: yeniden yazılan kavanoz etiketleri bir ilan fotoğrafında önemli olmayabilir, ancak bir ürün fotoğrafında önemli olur.

Nano Banana 2.1 API maliyetini tamamlanmış sahneleme hizmetleriyle karşılaştırmak için sanal sahneleme API fiyatlandırma kılavuzumuza ve fiyata göre sanal sahneleme API'leri sıralamamıza bakın.

Hız ve Güvenilirlik

Hız. Aynı anda iki istek varken, fotoğrafın gönderilmesinden görselin alınmasına kadar kendi tarafımızdaki her isteğin süresini ölçtük.

• Bu karşılaştırmada medyan süre 2.1 için 19,4 saniye (8 görsel, 17,4 ila 24,9 saniye), Pro için ise 22,2 saniye (7 görsel, 21,1 ila 24,3 saniye) oldu. Yedi çiftin dördünde 2.1 isteği daha az zaman aldı.
• Diğer makalelerimiz için yapılan testler de dahil olmak üzere aynı çalışmanın tüm 2K görsellerinde medyan süreler 2.1 için 22,4 saniye (21 görsel) ve Pro için 21,8 saniye (11 görsel) olarak gerçekleşti.

Hiçbir model açıkça daha hızlı değildi; sıralama görevlerin dağılımına göre değişti. Model kartı, 2.1 için "ara sıra yavaşlık veya zaman aşımı sorunları" konusunda uyarıda bulunmaktadır, bu nedenle kendi iş yükünüz üzerinde ölçüm yapın.

Görsel döndürmeyen istekler. Tüm çalışmamız, diğer makaleler için yapılan testler de dahil olmak üzere 39 istek gönderdi ve 36'sı bir görsel döndürdü. Döndürmeyen 3 istek de bu karşılaştırmadaydı:

Google'ın API referansı, IMAGE_RECITATION ifadesini "Image generation stopped due to recitation." ("Görsel üretimi ezberleme/tekrarlama nedeniyle durduruldu.") olarak tanımlar. Daha fazla açıklama yapmamaktadır ve biz de bir tahminde bulunmuyoruz. Her yanıt, görsel ve metin içermeyen normal bir HTTP 200 yanıtı olarak geri döndü, ancak kullanım verileri girdi ve düşünme token'larını listeledi. Google'ın faturalandırma SSS sayfası yalnızca 400 veya 500 hatasıyla başarısız olan isteklerin ücretlendirilmediğini belirtmektedir, bu nedenle tahminimiz bu token'ları saymaktadır. Çalışmadan önce belirlediğimiz bir kural uyarınca yeniden deneme yapmadık.

API iş akışları için tavsiyemiz: yalnızca HTTP durumunu değil, bitiş sebebini de okuyun ve görsel içermeyen her isteğin kullanımını günlüğe kaydedin. Yeniden deneyeceğinize, istemi değiştireceğinize veya modelleri değiştireceğinize önceden karar verin. Sanal sahneleme API eğitimimiz, yeniden denemeleri ve kredi bütçelerini kapsar; sanal sahneleme API'leri karşılaştırmamız ise sağlayıcıların başarısız işleri nasıl ele aldığını gösterir.

7 Ekim 2026'da Google'ın geliştirici forumunda bir geliştiricinin 2.1'den görsel içermeyen bu tür yanıtlar aldığını bildirmesine rağmen, biz hiçbir MAX_TOKENS yanıtı görmedik; kontrol ettiğimizde konuya henüz bir yanıt verilmemişti.

Pro'nun Hâlâ Kazandığı Noktalar ve Liderlik Tablolarının Söyledikleri

Pro, teknik özelliklerindeki gerçek avantajlarını korumaktadır. Google onu "en yüksek düzeyde dünya bilgisi, gelişmiş yerelleştirme, doğru marka tutarlılığı ve hassas yaratıcı kontrol sunarak en karmaşık görsel görevler için birinci sınıf seçenek" olarak nitelendirmektedir. Ayrıca stil referans görsellerini ve beşinci bir karakter görselini de kabul etmektedir.

İki incelemeci, Pro'nun daha iyi performans gösterdiği noktalar buldu. The Decoder, 6 Ekim 2026'da "pratikte, Nano Banana Pro'nun çoğu zaman hala gözle görülür şekilde daha iyi görseller ürettiğini" yazdı. Kendi yan yana testinde, Pro'nun görseli "özellikle renkleri ve oranlarıyla daha gerçekçi ve doğal" görünüyordu. Yaratıcı AI araçları sağlayıcısı olan Fuser, her modeli görev başına bir kez çalıştırdı. Nano Banana 2.1, Fuser'ın beş görevinin ikisini kazandı ve ikisinde berabere kaldı; ayrıca aydınlatma talimatına uyan tek model oldu; Pro ise bir referans yüze en yakın eşleşmeyle beşinci görevi kazandı. Testimizde yüzler ve bir aydınlatma talimatı yoktu, bu nedenle her iki sonucu da doğrulayamıyoruz. Kendi kör oylamamızda hakem, yedi çiftin birinde Pro'yu biraz daha iyi buldu: sahnelenmiş yemek odası.

Google'ın kendi değerlendirmesi ve halka açık liderlik tabloları 2.1'i Pro'nun üzerinde sıralamaktadır. Genel tablolar emlak fotoğraflarını değil genel istemleri kullanır ve günlük olarak değişir. 12 Ekim 2026'da okuduğumuz sıralamalar:

Yalnızca Artificial Analysis kategorisi mimarlık ve gayrimenkul ile ilgilidir ve liderlik tablosu sayfası hangi görselleri kullandığını belirtmemektedir. OpenAI'ın GPT Image 2.5 modelleri halka açık her iki düzenleme tablosunun da lideridir; GPT-6 Astra makalemiz, OpenAI'ın görsel modellerinin sahnelemeye nasıl uyum sağladığını açıklamaktadır.

Hangi Modeli Kullanmalısınız? Bir Karar Kontrol Listesi

• Önce maliyet: yüksek hacim için 2.1 ile başlayın ve 24 saatlik geri dönüş süresi sizin için uygun olduğunda Toplu işlem özelliğini kullanın.
• Nesne kaldırma: her iki model de görsel döndürdükleri tüm işaretli nesneleri kaldırdı. Nesnenin durduğu yerdeki ışık ve gölgeleri ve etrafındaki nesneleri kontrol edin.
• Sahneleme: üç odamızda hiçbir model yerleşim hatalarından muaf değildi. Mobilya listesini kendiniz yazın, ardından her kapıyı, dolabı, pencereyi ve aydınlatma armatürünü kontrol edin.
• Referanslar ve formatlar: stil referans görselleri veya beş karakter görseli için Pro'yu; on nesne görseli, video veya PDF girdisi ya da 1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1 formatları için 2.1'i kullanın.
• API işlem hatları: bitiş sebebini okuyun, yeniden denemeler için bütçe ayırın ve yedek olarak ikinci bir model bulundurun.
• Eski model kodları: Google'ın kullanımdan kaldırma tablosu, gemini-3-pro-image-preview'ı halihazırda kapatılmış (kapatılma tarihi 25 Haziran 2026) olarak işaretlemektedir ve Nano Banana 2 kullanımdan kaldırılmıştır. Bunun yerine gemini-3-pro-image veya gemini-nano-banana-2.1'i çağırın.
• Kendi fotoğraflarınız: karar vermeden önce bunlardan beş ila on tanesini her iki modelden geçirin ve kullanılabilir sonuçları sayın.

Bildirim: Bu testi yayımlayan Roomagen, Google'ın Gemini görsel modelleri üzerine inşa edilmiş fotoğraf düzenleme araçları üretmektedir. İstemler yerine sabit adımları tercih ediyorsanız; Fotoğraflardan AI Nesne ve Öğe Kaldırma, Sanal Sahneleme, Sanal Dağınıklık Giderme Hizmeti ve HDR Fotoğraf Editörü araçlarımız bir modeli bir iş akışına sarmalar ve aynı kontroller geçerlidir.

Sonuç

Nano Banana 2.1 daha düşük maliyetli seçenektir: çalışmamızda, benzer bir hızda 2K görsel başına Nano Banana Pro'dan yaklaşık %59 daha ucuza mal oldu. Bu küçük testte, tek hakemimiz de yedi çiftin beşinde (en belirgin şekilde nesne kaldırmada) 2.1'i, birinde ise Pro'yu tercih etti. Pro hâlâ stil referans görsellerini ve beşinci bir karakter görselini kabul etmekte, Google'ın tabiriyle "en yüksek düzeyde dünya bilgisi" sunmakta ve bir incelemeci olan The Decoder, onun görsellerini hâlâ daha gerçekçi bulmaktadır.

Her iki model de tüm görseli yeniden çizer; bu nedenle kavanoz etiketlerinden bir aydınlatma armatürüne kadar ayrıntılar, adlarını belirtip belirtmediğinize bakılmaksızın değişebilir. Hangi modeli seçerseniz seçin, yayımlamadan önce her düzenlemeyi tam boyutta orijinaliyle karşılaştırın.

Fiyatlar, model durumu, bitiş sebebi tanımları ve liderlik tablosu konumları 12 Ekim 2026'da aşağıdaki kaynaklara göre kontrol edilmiştir. Test sonuçları, "Nasıl Test Ettik" bölümünde açıklandığı gibi, 10 Ekim 2026'da dokuz lisanslı fotoğraf ve tek bir hakemle yapılan tek bir çalışmadan elde edilmiştir.