Images 2.6 vs. Nano Banana 2.1: Animation im Vergleich zu einer Auflösungsleiter

Nur eines dieser beiden Modelle kann eine animierte Datei erzeugen, und es ist nicht das mit dem besseren Benchmark. Images 2.6, die Veröffentlichung von OpenAI vom 4. November 2026 – GPT-Image-2.6 Sunburst für Qualität, GPT-Image-2.6 Flare für Geschwindigkeit – fügte die einstufige Erzeugung animierter GIFs, SVG-Export und Markup-gesteuerte Bearbeitungen hinzu. Nano Banana 2.1, das auf Gemini 3.6 Flash basierende Modell von Google, das seit dem 6. Oktober 2026 allgemein verfügbar ist, fügte nichts davon hinzu. Was es hinzufügte, waren eine Preissenkung und eine Auflösungsstaffel: benannte Ausgabestufen bei 1K, 2K und 4K, bis zu 14 Referenzbilder und Seitenverhältnisse bis hin zu 8:1.

Die Entscheidung zwischen beiden ist daher kein Qualitätswettbewerb. Sie ist die Frage, welche Form dein Lieferergebnis annimmt. Ein Team, das animierte Sticker, sich wiederholende Social-Posts oder kurze Erklärframes erstellt, hat hier einen Kandidaten. Ein Team, das Produktvisuals in Druckauflösung oder breite Bannerformate erstellt, hat den anderen. Erst danach zählt der Benchmark, und wenn er zählt, sind die Zahlen für den Neuling weniger schmeichelhaft, als die Berichterstattung zum Marktstart impliziert.

Wo die Benchmarks tatsächlich stehen

Artificial Analysis, gelesen am 5. November 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 mit 1.151 Eloüber 6.937 Stichproben; GPT Image 2.5 Sunburst (max) mit 1.199über 18.300. Images 2.6 hat keine Zeile.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 bei 1.176 über 6.274 Stichproben, auf Platz vier; GPT Image 2.5 Sunburst bei 1.224, auf Platz eins, mit GPT Image 2 (high) bei 1.188 auf Platz drei. Images 2.6 hat auch hier keine Zeile.

• Googles eigene Zahlen — 1.050 Elo für Nano Banana 2.1 im Thinking-Modus gegenüber 990 für Nano Banana 2 und 935 für Nano Banana Pro. Vom Hersteller angegeben und auf einer anderen Skala als die AA-Boards; nicht miteinander vermischen.

Man kann also mit Sicherheit zwei Dinge sagen: Nano Banana 2.1 ist bei unabhängigen Messungen zur Bildbearbeitung ein Modell im Mittelfeld und bei Text-zu-Bild ein starker Vierter, und sein Vorgänger liegt bei der Bildbearbeitung 48 Punkte niedriger. Die dritte Sache – ob Images 2.6 besser ist – ist noch keine Tatsache. Der beste Näherungswert ist, dass die vorherige Generation von OpenAI beide Ranglisten mit einem Vorsprung anführt, der breiter ist als die Konfidenzintervalle, und dass die angegebene Verbesserung von 2.6 in der Konsistenz über eine Abfolge von Bearbeitungen liegt und nicht in einem Sprung bei der Qualität pro Bild.

Die Auflösungsleiter im Detail

Hier ist Nano Banana 2.1 strukturell voraus, und das ist kein marginaler Vorteil.

• Ausgabestufen — 1K, 2K und 4K als benannte, bepreiste Optionen. Images 2.6 bietet Auflösung nicht auf diese Weise an; die Ausgabegröße ergibt sich aus dem Token-Budget, und OpenAI veröffentlicht keine 2K- oder 4K-Stufe mit einem angegebenen Preis.

• Seitenverhältnisse – bis zu 8:1 in beide Richtungen bei Nano Banana 2.1. Ein 3.200 × 400 großer Leaderboard-Banner ist eine vollwertige Anfrage, kein Zuschnitt. Images 2.6 übernimmt, was die 2.5-Generation unterstützte, was OpenAI nicht als expliziten Bereich dokumentiert.

• Referenzbilder — bis zu 14 bei Nano Banana 2.1, strukturiert als vier Charaktere und zehn Objekte. Images 2.6 ergänzt wiederverwendbare gespeicherte Referenzbilder in ChatGPT und akzeptiert Bildeingaben an beiden Endpunkten, veröffentlicht jedoch keine maximale Anzahl.

• Kontext — etwa 131K Eingabe- und 32K Ausgabe-Token bei Nano Banana 2.1, wobei Search Grounding verfügbar ist. Images 2.6 veröffentlicht kein Kontextfenster; die Modellseiten führen Text- und Bildeingabe sowie Bildausgabe auf und nichts darüber hinaus.

• Bearbeitungssteuerung — maskenbasierte lokale Bearbeitungen und drei Denkstufen bei Nano Banana 2.1; Markup-gestützte Bearbeitungen plus der neue Komplexitätsparameter bei Images 2.6. Sie sind eng verwandt: Mit beiden kannst du dem Modell sagen, wie viel Überlegung es aufwenden und wo es sie einsetzen soll.

Die praktische Konsequenz ist, dass Nano Banana 2.1 das einzige der beiden ist, das man in einem Vertrag festlegen kann. „Ein 4K-Bild in 16:9 produzieren, abgerechnet zum veröffentlichten 4K-Satz“ ist ein Satz, den man in eine Leistungsbeschreibung schreiben kann. Der entsprechende Satz für Images 2.6 ist ein Token-Budget und eine Schätzung.

Der Preisvergleich hat eine echte Mehrdeutigkeit.

Die Ausgabe von Nano Banana 2.1 wird mit 30 US-Dollar pro Million Bild-Token abgerechnet, statt 60 US-Dollar für Nano Banana 2 — die Halbierung, die den Launch berichtenswert machte. In der Praxis sind das 0,0336 US-Dollar bei 1K und 0,0504 US-Dollar bei 2K. Die Batch-Preise halbieren beides noch einmal.

Bei 4K widersprechen sich die Quellen, und der Widerspruch ist nicht kosmetisch. Einige Medien berichten $0.0756; andere, darunter TechRepublic und heise, berichten $0.113, mit der Begründung, die 4K-Tokenanzahl sei auf etwa 3.780 gestiegen. Beide Zahlen erscheinen in seriösen Berichten über denselben Launch. Wenn Sie eine 4K-Pipeline budgetieren, ist das eine Schwankung von 50 % bei Ihrem größten Posten, und es lohnt sich, dies anhand von Googles eigener Preisliste statt anhand einer Sekundärquelle zu klären – auch dieser hier.

Eine Sache, die sich tatsächlich in die falsche Richtung bewegt hat: Nano Banana 2.1 hat die Eingabepreise auf 1,50 $ pro Million Tokens von 0,50 $ erhöht, wobei Text- und Thinking-Output bei 7,50 $ pro Million liegen. Bei bearbeitungsintensiven Workflows, die große Quellbilder übergeben, kann die Senkung auf der Ausgabeseite teilweise durch die Erhöhung auf der Eingabeseite aufgezehrt werden, und die Nettoersparnis ist kleiner als die Schlagzeile.

Images 2.6 kostet zum Vergleich 5 $ pro Million Texteingaben, 8 $ pro Million Bildeingaben und 30 $ pro Million Bildausgaben. Die Batch-Preise liegen bei der Hälfte dieser Beträge, doch auf den Modellseiten von 2.6 ist /v1/batch als nicht unterstützt aufgeführt, sodass für dieses Modell noch keine Greenfield-Batch-Preise verfügbar sind. Pro Bild liegen die Schätzungen bei etwa 0,006 $ für niedrige Qualität, 0,013 $ für mittlere, 0,053 $ für hohe und 0,21 $ für maximale Qualität – abgeleitet aus Token-Budgets, die aus der 2.5-Generation übernommen wurden, nicht aus veröffentlichten 2.6-Werten.

Vergleicht man die beiden bei den Einstellungen, auf die es ankommt, ergibt sich nicht das Bild, das die Berichterstattung zur Markteinführung gezeichnet hat. Bei 2K kostet Nano Banana 2.1 $0,0504. Images 2.6 in hoher Qualität kostet etwa $0,053. Das liegt innerhalb von fünf Prozent. Googles Preissenkung machte Nano Banana 2.1 nicht dramatisch billiger als einen token-abgerechneten Wettbewerber; sie machte es ungefähr gleich teuer wie einen, der in hoher Qualität läuft, und nur gegenüber xhigh und max billiger.

Diese Gleichheit ist das Argument dafür, beide von einer Stelle aus erreichbar zu halten. OrcaRouter gibt die Listenpreise der Anbieter ohne Aufschlag weiter, was bedeutet, dass eine Preissenkung eines Anbieters auf unserer Seite schon an dem Tag gilt, an dem sie upstream ankommt, und nicht erst, wenn ein Reseller die Preise neu setzt — und eine Routing-Regel kann den Traffic an diejenige von zwei nahezu identischen Kosten weiterleiten, die gesund ist. Google hat in diesem Quartal bereits ein Bildmodell eingestellt; die Möglichkeit, einen Modell-String zu ändern, statt eine Integration neu zu bauen, ist mehr wert als ein Bruchteil eines Cents.

Die Migration, die Google tatsächlich empfiehlt

Auf der Google-Seite geschieht etwas Subtileres als eine Abschaltung. Die aktuelle Dokumentation zur Bildgenerierung, abgerufen am 5. November 2026, führt fünf Modelle in der Nano-Banana-Familie auf — Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image), Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image), Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) und das Legacy-Modell Gemini 2.5 Flash Image. Nano Banana 2 ist weiterhin aufgeführt und weiterhin aufrufbar, ohne dass ein Abschaltdatum dafür angegeben ist; die Dokumentation empfiehlt, dass alle neuen Projekte Nano Banana 2.1 verwenden sollten, was eine Empfehlung und keine Abkündigung ist.

Zwei Details machen diese Empfehlung weniger eindeutig, als sie aussieht. Nano Banana 2 Lite ist jetzt die schnellste und günstigste Stufe und wird als für Geschwindigkeit und Skalierung statt für mehrere Referenzen oder Multi-Turn-Editing gedacht beschrieben – daher ist „auf 2.1 migrieren“ nicht automatisch die kostenoptimale Entscheidung für einfache Generierung in hohem Volumen. Und Googles eigene Deprecation-Seite stellt ausdrücklich klar, dass die von ihr veröffentlichten Daten „die frühestmöglichen Daten sind, an denen ein Modell außer Betrieb genommen werden könnte“, wobei eine Benachrichtigung vor einer tatsächlichen Abschaltung zugesagt wird. Ein Modell ohne jegliches Datum ist kein Modell, das vor dem Aus steht.

Der kommerzielle Haken ist allerdings real. In der Gemini-App erhalten Nutzer des kostenlosen Tarifs weiterhin Nano Banana 2, während 2.1 einen AI-Pro-, Plus- oder Ultra-Plan erfordert, und für 2.1 gibt es über die API keine kostenlose Stufe. Ein Team, das auf der kostenlosen Stufe prototypisiert hat und nun in die Produktion geht, wird feststellen, dass seine Testumgebung und seine Produktionsumgebung nicht mehr dasselbe Modell sind – eine verlässliche Quelle für Fehler nach dem Motto „im Staging hat es funktioniert“.

Was die Dokumentation sagt und was sie nicht sagt

Es lohnt sich, das klar zu sagen, denn darin liegt der Unterschied zwischen einem Produkt und einer Ankündigung.

Bilder 2.6: Die Modellseiten für gpt-image-2.6-sunburst sind in OpenAIs Entwicklerdokumentation live, mit Preisgestaltung, unterstützten Endpunkten – nur Bilderzeugung und Bildbearbeitung, nicht Chat Completions oder Responses – und Modalitätsdeklarationen. Die Seiten verweisen für „die Komplexitätseinstellung, markup-gesteuerte Bearbeitungen, SVG-Ausgabe und animierte GIF-Ausgabe“ auf den Bildleitfaden. Sie nennen keine Auflösungsoptionen, kein Maximum für Referenzbilder, keine GIF-Länge, Bildrate oder Dateigrößenlimits.

Nano Banana 2.1: vollständig dokumentiert – mit benannten Stufen, veröffentlichten Preisen pro Bild, einem Budget für Referenzbilder, einem Bereich für Seitenverhältnisse und einem Kontextfenster. Es ist ein Datenblatt, gegen das man designen kann.

Diese Lücke ist speziell für die GIF-Funktion wichtig. Die Generierung animierter GIFs ist in ChatGPT veröffentlicht und funktioniert. Ob der /v1/images/generations-Endpunkt eine animierte Datei zurückgibt, ist durch keinen öffentlichen Test bestätigt, und OpenAIs eigene Dokumentation beschreibt die Funktion in einer Anleitung statt in der Endpunktreferenz. Wenn die Animation der Grund ist, aus dem du Images 2.6 in Betracht ziehst, verifiziere das mit einem echten API-Aufruf, bevor du darauf aufbaust.

Zwischen ihnen wählen

Wählen Sie Nano Banana 2.1, wenn Ihre Lieferergebnisse in Druckauflösung vorliegen oder ungewöhnliche Proportionen haben, wenn Sie mehr als ein Dutzend Referenzen in einem einzigen Aufruf benötigen, wenn Sie ein dokumentiertes Datenblatt benötigen, das Sie in einen Vertrag aufnehmen können, oder wenn Sie vom veralteten Nano Banana 2 migrieren und den kürzesten Weg suchen — es ist das offiziell freigegebene Ziel, und die Preise sind für jede Stufe veröffentlicht.

Take Images 2.6 wenn sich Ihre Deliverables bewegen. Die GIF-Pipeline ist die einzige Funktion in diesem Vergleich ohne Gegenstück auf der Google-Seite, und sie ist keine Spielerei: Die Möglichkeit, ein hochgeladenes Foto mit Bearbeitung pro Einzelbild und Geschwindigkeitssteuerung zu animieren, ersetzt einen Videogenerierungsschritt für eine ganze Klasse von Short-Form-Arbeiten. Der SVG-Export ist die zweite Funktion ohne Gegenstück und für Icon- und Logo-Systeme entscheidend. Markup-gesteuerte Bearbeitung ist die dritte, und sie ist für manche Arten von Änderungen eine wirklich bessere Interaktion als das Zeichnen einer Maske.

Wenn keine der beiden Beschreibungen passt – wenn Sie statische 2K-Bilder in großen Stückzahlen erzeugen und einfach nur das bessere Modell wollen –, dann lautet die Antwort, dass die Belege noch nicht vorliegen. GPT Image 2.5 Sunburst liegt bei der Bearbeitung um 48 Punkte vor Nano Banana 2.1 und bei Text-zu-Bild ebenfalls um 48 Punkte, beide außerhalb der Konfidenzintervalle, und Images 2.6 wurde noch nicht bewertet. Zwei Wochen auf eine Elo-Zeile zu warten kostet nichts und wird Ihnen wahrscheinlich auch keine Gelegenheit kosten, denn keines der beiden Modelle wird vorher zurückgezogen.