Images 2.6 vs Nano Banana 2.1: Animasi Diuji terhadap Tangga Resolusi

Hanya satu dari kedua model ini yang dapat menghasilkan berkas bergerak, dan bukan model yang memiliki tolok ukur lebih baik. Images 2.6, rilis OpenAI 4 November 2026 — GPT-Image-2.6 Sunburst untuk kualitas, GPT-Image-2.6 Flare untuk kecepatan — menambahkan pembuatan GIF animasi satu langkah, ekspor SVG, dan penyuntingan berpanduan markup. Nano Banana 2.1, model Google yang dibangun di atas Gemini 3.6 Flash dan tersedia secara umum sejak 6 Oktober 2026, tidak menambahkan satu pun dari itu. Yang ditambahkannya adalah pemotongan harga dan tangga resolusi: tingkat keluaran bernama pada 1K, 2K, dan 4K, hingga 14 gambar referensi, serta rasio aspek seekstrem 8:1.

Pilihan di antara keduanya karena itu bukanlah kontes kualitas. Ini soal bentuk hasil kerja Anda. Tim yang membuat stiker animasi, postingan media sosial berulang, atau bingkai penjelas singkat memiliki satu kandidat di sini. Tim yang membuat visual produk resolusi cetak atau format banner lebar memiliki kandidat lainnya. Baru setelah itu tolok ukur menjadi penting, dan ketika itu terjadi, angkanya kurang menguntungkan pendatang baru dibandingkan yang tersirat dalam liputan peluncuran.

Bagaimana posisi tolok ukur sebenarnya

Artificial Analysis, dibaca pada 5 November 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 dengan 1,151 Elo dari 6,937 sampel; GPT Image 2.5 Sunburst (max) dengan 1,199 dari 18,300. Images 2.6 tidak memiliki baris.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 pada 1.176 dari 6.274 sampel, berada di peringkat keempat; GPT Image 2.5 Sunburst pada 1.224, berada di peringkat pertama, dengan GPT Image 2 (high) pada 1.188 di peringkat ketiga. Images 2.6 juga tidak memiliki baris di sini.

• Angka dari Google sendiri — 1.050 Elo untuk Nano Banana 2.1 dalam mode Thinking, dibandingkan 990 untuk Nano Banana 2 dan 935 untuk Nano Banana Pro. Dilaporkan oleh vendor dan berada pada skala yang berbeda dari papan AA; jangan mencampurnya.

Jadi dua hal yang bisa Anda katakan dengan yakin adalah bahwa Nano Banana 2.1 adalah model kelas menengah pada ukuran penyuntingan independen dan berada di peringkat keempat yang solid pada text-to-image, serta bahwa pendahulunya berada 48 poin lebih rendah pada penyuntingan. Hal ketiga — apakah Images 2.6 lebih baik — belum menjadi fakta. Proksi terdekatnya adalah bahwa generasi sebelumnya dari OpenAI memimpin kedua papan dengan selisih yang lebih lebar daripada interval kepercayaan, dan bahwa peningkatan yang dinyatakan pada 2.6 adalah konsistensi di seluruh rangkaian penyuntingan, bukan lompatan dalam kualitas per gambar.

Tangga resolusi, secara rinci

Di sinilah Nano Banana 2.1 unggul secara struktural, dan itu bukan keunggulan marginal.

• Tingkatan output — 1K, 2K, dan 4K sebagai opsi bernama yang berbayar. Images 2.6 tidak menjual resolusi dengan cara seperti itu; ukuran output tersirat oleh anggaran token, dan OpenAI tidak menerbitkan tier 2K atau 4K dengan harga yang dicantumkan.

• Rasio aspek — hingga 8:1 ke arah mana pun pada Nano Banana 2.1. Banner leaderboard berukuran 3.200 × 400 adalah permintaan kelas satu, bukan hasil potongan. Images 2.6 mewarisi apa pun yang didukung oleh generasi 2.5, yang tidak didokumentasikan OpenAI sebagai rentang eksplisit.

• Gambar referensi — hingga 14 pada Nano Banana 2.1, dengan struktur empat karakter dan sepuluh objek. Images 2.6 menambahkan gambar referensi tersimpan yang dapat digunakan ulang di ChatGPT dan menerima input gambar pada kedua endpoint, tetapi jumlah maksimumnya tidak dipublikasikan.

• Konteks — sekitar 131K token masukan dan 32K token keluaran pada Nano Banana 2.1, dengan search grounding tersedia. Images 2.6 tidak mempublikasikan jendela konteks; halaman modelnya hanya mencantumkan masukan teks dan gambar serta keluaran gambar, tidak lebih dari itu.

• Kontrol pengeditan — editan lokal berbasis masker dan tiga tingkat berpikir pada Nano Banana 2.1; editan dipandu markup ditambah parameter kompleksitas baru pada Images 2.6. Keduanya sangat mirip: keduanya memungkinkan Anda memberi tahu model seberapa banyak pertimbangan yang perlu dikerahkan dan di mana menerapkannya.

Konsekuensi praktisnya adalah bahwa Nano Banana 2.1 adalah satu-satunya dari keduanya yang dapat Anda tentukan dalam kontrak. "Hasilkan gambar 4K pada 16:9, ditagih dengan tarif 4K yang dipublikasikan" adalah kalimat yang dapat Anda tulis ke dalam pernyataan kerja. Kalimat yang setara untuk Images 2.6 adalah anggaran token dan sebuah perkiraan.

Perbandingan harga memiliki satu ambiguitas yang nyata

Output Nano Banana 2.1 ditagih sebesar $30 per juta token gambar, turun dari $60 untuk Nano Banana 2 — pemotongan setengah yang membuat peluncuran ini layak diberitakan. Dalam praktiknya, itu berarti $0.0336 pada 1K dan $0.0504 pada 2K. Harga batch memotong keduanya menjadi setengah lagi.

Pada 4K, sumber-sumber tidak sepakat, dan ketidaksepakatan ini bukan sekadar kosmetik. Beberapa media melaporkan $0.0756; yang lain, termasuk TechRepublic dan heise, melaporkan $0.113, dengan alasan bahwa jumlah token 4K naik menjadi sekitar 3.780. Kedua angka tersebut muncul dalam tulisan-tulisan kredibel tentang peluncuran yang sama. Jika Anda menyusun anggaran untuk pipeline 4K, itu adalah selisih 50% pada pos anggaran terbesar Anda, dan sebaiknya diselesaikan dengan merujuk pada daftar tarif Google sendiri, bukan pada sumber sekunder mana pun — termasuk yang ini.

Satu hal yang memang bergerak ke arah yang salah: Nano Banana 2.1 menaikkan harga input menjadi $1.50 per juta token dari $0.50, dengan output teks dan thinking sebesar $7.50 per juta. Untuk alur kerja yang berat dalam penyuntingan yang mengirimkan gambar sumber berukuran besar, pemotongan di sisi output bisa sebagian termakan oleh kenaikan di sisi input, dan penghematan bersihnya lebih kecil daripada yang terlihat di headline.

Sebagai perbandingan, Images 2.6 adalah $5 per juta input teks, $8 per juta input gambar, dan $30 per juta output gambar. Tarif batch adalah setengah dari angka tersebut, tetapi halaman model 2.6 mencantumkan /v1/batch sebagai tidak didukung, sehingga harga batch greenfield belum tersedia untuk model ini. Per gambar, perkiraannya sekitar $0,006 pada kualitas rendah, $0,013 pada sedang, $0,053 pada tinggi, dan $0,21 pada maks — berasal dari anggaran token yang dibawa dari generasi 2.5, bukan angka 2.6 yang dipublikasikan.

Bandingkan keduanya pada pengaturan yang penting, dan gambaran yang muncul bukanlah seperti yang dilukiskan liputan peluncuran. Pada 2K, Nano Banana 2.1 berbiaya $0.0504. Images 2.6 pada kualitas tinggi berbiaya sekitar $0.053. Selisih keduanya berada dalam lima persen. Pemotongan harga Google tidak membuat Nano Banana 2.1 menjadi jauh lebih murah daripada pesaing yang diukur per token; itu membuatnya kurang lebih setara dengan pesaing yang berjalan pada kualitas tinggi, dan lebih murah hanya dibandingkan xhigh dan max.

Kesetaraan itulah argumen untuk menjaga keduanya tetap dapat dijangkau dari satu tempat. OrcaRouter meneruskan harga daftar penyedia dengan markup 0%, yang berarti pemotongan harga vendor langsung aktif di sisi kami pada hari perubahan itu masuk di hulu, bukan kapan pun pengecer menetapkan ulang harga — dan aturan perutean dapat mengarahkan lalu lintas ke salah satu dari dua biaya yang nyaris identik yang sehat. Google sudah mendeprekasi satu model gambar kuartal ini; kemampuan untuk memindahkan string model alih-alih membangun ulang integrasi bernilai lebih dari sepersekian sen.

Migrasi yang sebenarnya direkomendasikan Google

Sesuatu yang lebih halus daripada penghentian layanan sedang terjadi di pihak Google. Dokumentasi pembuatan gambar yang aktif, yang dibaca pada 5 November 2026, mencantumkan lima model dalam keluarga Nano Banana — 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) dan model lama Gemini 2.5 Flash Image. Nano Banana 2 masih dicantumkan dan masih dapat dipanggil, tanpa tanggal penghentian yang ditetapkan untuknya; panduan dokumentasi tersebut adalah bahwa semua proyek baru harus menggunakan Nano Banana 2.1, yang merupakan rekomendasi, bukan deprekasi.

Dua rincian membuat rekomendasi itu tidak sesederhana yang terlihat. Nano Banana 2 Lite kini merupakan tier tercepat dan termurah, yang dijelaskan sebagai ditujukan untuk kecepatan dan skala, bukan untuk banyak referensi atau pengeditan multi-turn — jadi "migrasikan ke 2.1" bukan otomatis merupakan langkah yang paling optimal dari segi biaya untuk generasi sederhana bervolume tinggi. Dan halaman deprecation milik Google sendiri secara eksplisit menyatakan bahwa tanggal yang dipublikasikannya adalah "tanggal paling awal yang mungkin ketika sebuah model dapat dihentikan," dengan pemberitahuan yang dijanjikan sebelum penghentian sebenarnya. Model yang sama sekali tidak memiliki tanggal bukanlah model yang akan segera dihentikan.

Namun, masalah komersialnya nyata. Di aplikasi Gemini, pengguna gratis masih mendapatkan Nano Banana 2, sedangkan 2.1 memerlukan paket AI Pro, Plus, atau Ultra, dan tidak ada tier gratis untuk 2.1 di API. Tim yang membuat prototipe di tier gratis dan kini beralih ke produksi akan mendapati lingkungan pengujian dan lingkungan produksinya tidak lagi menggunakan model yang sama — sumber kegagalan "berhasil di staging" yang dapat diandalkan.

Apa yang dikatakan dokumentasi, dan apa yang tidak

Perlu dikatakan secara gamblang, karena inilah perbedaan antara sebuah produk dan sebuah pengumuman.

Images 2.6: halaman model untuk gpt-image-2.6-sunburst telah tayang di dokumentasi pengembang OpenAI, dengan harga, endpoint yang didukung — hanya pembuatan gambar dan pengeditan gambar, bukan chat completions atau responses — serta deklarasi modalitas. Halaman-halaman tersebut merujuk ke panduan gambar untuk "pengaturan kompleksitas, pengeditan berbasis markup, keluaran SVG, dan keluaran GIF animasi." Mereka tidak menyebutkan opsi resolusi, batas maksimum gambar referensi, durasi GIF, laju bingkai, atau batas ukuran file.

Nano Banana 2.1: didokumentasikan secara lengkap, dengan tingkatan bernama, harga per gambar yang dipublikasikan, anggaran gambar referensi, rentang rasio aspek, dan jendela konteks. Ini adalah lembar spesifikasi yang dapat Anda gunakan sebagai acuan desain.

Kesenjangan ini penting khususnya untuk fitur GIF. Pembuatan GIF animasi sudah dirilis dan berfungsi di ChatGPT. Apakah /v1/images/generationsendpoint mengembalikan file animasi belum dikonfirmasi oleh uji publik mana pun, dan dokumentasi OpenAI sendiri menjelaskan fitur tersebut di sebuah panduan, bukan di referensi endpoint. Jika animasi adalah alasan Anda mempertimbangkan Images 2.6, verifikasikan hal itu pada panggilan API nyata sebelum Anda merancang berdasarkan fitur tersebut.

Memilih di antara keduanya

Gunakan Nano Banana 2.1 jika hasil kerja Anda beresolusi cetak atau berproporsi tidak biasa, jika Anda memerlukan lebih dari selusin referensi dalam satu panggilan, jika Anda memerlukan lembar spesifikasi terdokumentasi untuk dituliskan ke dalam kontrak, atau jika Anda bermigrasi dari Nano Banana 2 yang sudah tidak digunakan lagi dan menginginkan jalur terpendek — inilah target resmi dan harganya dipublikasikan di setiap tingkatan.

Take Images 2.6 jika hasil kerja Anda bergerak. Pipeline GIF adalah satu-satunya kemampuan dalam perbandingan ini yang tidak memiliki padanan di sisi Google, dan ini bukan sekadar hal baru: kemampuan untuk menganimasikan foto yang diunggah dengan pengeditan per frame dan kontrol kecepatan menggantikan langkah pembuatan video untuk seluruh kategori karya berdurasi pendek. Ekspor SVG adalah kemampuan kedua yang tidak memiliki padanan, dan untuk sistem ikon serta logo hal ini sangat menentukan. Pengeditan yang dipandu markup adalah yang ketiga, dan ini benar-benar interaksi yang lebih baik daripada menggambar mask untuk beberapa jenis perubahan.

Jika tidak ada deskripsi yang cocok — jika Anda memproduksi gambar 2K statis dalam jumlah besar dan hanya menginginkan model yang lebih baik — jawabannya adalah buktinya belum ada. GPT Image 2.5 Sunburst unggul 48 poin atas Nano Banana 2.1 dalam penyuntingan dan 48 poin dalam teks-ke-gambar, keduanya di luar interval kepercayaan, dan Images 2.6 belum dinilai. Menunggu dua minggu untuk satu baris Elo tidak memakan biaya dan kemungkinan juga tidak akan merugikan peluang Anda, karena tidak ada model yang akan ditarik sebelum itu.