Images 2.6 vs Nano Banana 2.1: Animação Contra uma Escada de Resolução

Apenas um destes dois modelos consegue produzir um arquivo em movimento, e não é o que tem o melhor benchmark. Images 2.6, lançamento da OpenAI de 4 de novembro de 2026 — GPT-Image-2.6 Sunburst para qualidade, GPT-Image-2.6 Flare para velocidade — acrescentou geração de GIF animado em uma única etapa, exportação de SVG e edições guiadas por marcação. Nano Banana 2.1, o modelo do Google construído sobre o Gemini 3.6 Flash e disponível em geral desde 6 de outubro de 2026, não acrescentou nada disso. O que ele acrescentou foi um corte de preço e uma escada de resolução: níveis de saída nomeados em 1K, 2K e 4K, até 14 imagens de referência, e proporções de aspecto tão extremas quanto 8:1.

A escolha entre eles, portanto, não é um concurso de qualidade. É uma questão sobre a forma que o seu entregável assume. Uma equipe que produz figurinhas animadas, posts sociais em loop ou quadros explicativos curtos tem um candidato aqui. Uma equipe que produz visuais de produto em resolução para impressão ou formatos de banner largo tem o outro. Só depois disso o benchmark importa e, quando importa, os números são menos lisonjeiros para o recém-chegado do que a cobertura de lançamento sugere.

Onde os benchmarks realmente estão

Artificial Analysis, consultado em 5 de novembro de 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 com 1.151 Elo em 6.937 amostras; GPT Image 2.5 Sunburst (max) com 1.199 em 18.300. O Images 2.6 não tem linha.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 com 1.176 em 6.274 amostras, classificado em quarto lugar; GPT Image 2.5 Sunburst com 1.224, classificado em primeiro, com GPT Image 2 (high) com 1.188 em terceiro. O Images 2.6 também não tem linha aqui.

• Números do próprio Google — 1.050 Elo para o Nano Banana 2.1 no modo Thinking, contra 990 para o Nano Banana 2 e 935 para o Nano Banana Pro. Informados pelo fornecedor e em uma escala diferente da dos rankings AA; não os misture.

Então, as duas coisas que você pode afirmar com confiança são que o Nano Banana 2.1 é um modelo intermediário nas medidas independentes de edição e um forte quarto lugar em texto para imagem, e que seu antecessor fica 48 pontos abaixo em edição. A terceira coisa — se o Images 2.6 é melhor — ainda não é um fato. A aproximação mais próxima é que a geração anterior da OpenAI lidera ambos os rankings por uma margem maior que os intervalos de confiança, e que a melhoria declarada do 2.6 é a consistência ao longo de uma sequência de edições, e não um salto na qualidade por imagem.

A escada de resolução, em detalhe

É aqui que o Nano Banana 2.1 está estruturalmente à frente, e não se trata de uma vantagem marginal.

• Níveis de saída — 1K, 2K e 4K como opções nomeadas e precificadas. O Images 2.6 não vende resolução dessa forma; o tamanho da saída é implícito pelo orçamento de tokens, e a OpenAI não publica nenhum nível 2K ou 4K com preço associado.

• Proporções de aspecto — até 8:1 em qualquer direção no Nano Banana 2.1. Um banner leaderboard de 3.200 × 400 é uma solicitação de primeira classe, não um recorte. O Images 2.6 herda tudo o que a geração 2.5 suportava, o que a OpenAI não documenta como um intervalo explícito.

• Imagens de referência — até 14 no Nano Banana 2.1, estruturadas como quatro personagens e dez objetos. O Images 2.6 adiciona imagens de referência salvas reutilizáveis no ChatGPT e aceita entrada de imagem em ambos os endpoints, mas nenhuma contagem máxima é publicada.

• Contexto — cerca de 131K tokens de entrada e 32K de saída no Nano Banana 2.1, com grounding de pesquisa disponível. O Images 2.6 não divulga uma janela de contexto; suas páginas de modelo listam entrada de texto e imagem e saída de imagem, e nada mais.

• Controle de edição — edições locais baseadas em máscara e três níveis de raciocínio no Nano Banana 2.1; edições guiadas por marcação, além do novo complexity parâmetro no Images 2.6. São primos próximos: ambos permitem dizer ao modelo quanto raciocínio dedicar e onde aplicá-lo.

A consequência prática é que o Nano Banana 2.1 é o único dos dois que você pode especificar em um contrato. "Produza uma imagem 4K em 16:9, cobrada pela tarifa 4K publicada" é uma frase que você pode escrever em uma declaração de escopo. A frase equivalente para o Images 2.6 é um orçamento de tokens e uma estimativa.

A comparação de preços tem uma ambiguidade genuína.

A saída do Nano Banana 2.1 é cobrada a $30 por milhão de tokens de imagem, abaixo dos $60 do Nano Banana 2 — a redução pela metade que tornou o lançamento digno de notícia. Na prática, isso é $0.0336 em 1K e $0.0504 em 2K. O preço em lote reduz ambos novamente pela metade.

Em 4K, as fontes divergem, e a divergência não é cosmética. Alguns veículos relatam $0.0756; outros, incluindo TechRepublic e heise, relatam $0.113, com base no fato de que a contagem de tokens em 4K subiu para cerca de 3.780. Ambos os números aparecem em reportagens respeitáveis sobre o mesmo lançamento. Se você está orçando um pipeline 4K, isso representa uma variação de 50% no seu maior item de custo, e vale a pena esclarecer isso na tabela de preços do próprio Google, em vez de qualquer fonte secundária — incluindo esta.

Uma coisa que realmente andou na direção errada: o Nano Banana 2.1 aumentou o preço de entrada para $1.50 por milhão de tokens ante $0.50, com saída de texto e de raciocínio a $7.50 por milhão. Para fluxos de trabalho com muitas edições que enviam imagens de origem grandes, a redução no lado da saída pode ser parcialmente consumida pelo aumento no lado da entrada, e a economia líquida é menor do que o número de manchete.

O Images 2.6, para comparação, custa US$ 5 por milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 por milhão de entrada de imagem e US$ 30 por milhão de saída de imagem. As tarifas de lote são metade desses valores, mas as páginas do modelo 2.6 listam /v1/batch como não suportado, então o preço de lotes greenfield ainda não está disponível para este modelo. Por imagem, as estimativas ficam perto de US$ 0,006 em qualidade baixa, US$ 0,013 em média, US$ 0,053 em alta e US$ 0,21 no máximo — derivadas de orçamentos de tokens herdados da geração 2.5, não de números publicados do 2.6.

Compare os dois nas configurações que importam, e o quadro não é o que a cobertura de lançamento pintou. Em 2K, o Nano Banana 2.1 custa US$ 0,0504. O Images 2.6 em alta qualidade custa cerca de US$ 0,053. Esses valores estão dentro de cinco por cento um do outro. O corte de preço do Google não tornou o Nano Banana 2.1 drasticamente mais barato que um concorrente com medição por token; tornou-o aproximadamente igual a um rodando em alta qualidade, e mais barato apenas contra xhigh e max.

Essa igualdade é o argumento para manter ambos acessíveis a partir de um único lugar. A OrcaRouter repassa o preço de tabela do provedor com 0% de margem, o que significa que um corte de preço do fornecedor entra em vigor do nosso lado no dia em que chega à origem, e não quando um revendedor reajusta o preço — e uma regra de roteamento pode direcionar o tráfego para o que estiver saudável entre dois custos quase idênticos. O Google já descontinuou um modelo de imagem neste trimestre; a capacidade de trocar uma string de modelo em vez de reconstruir uma integração vale mais do que uma fração de centavo.

A migração que o Google realmente recomenda

Algo mais sutil do que um desligamento está acontecendo do lado do Google. A documentação vigente de geração de imagens, consultada em 5 de novembro de 2026, lista cinco modelos da família 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) e o modelo legado Gemini 2.5 Flash Image. O Nano Banana 2 ainda está listado e ainda pode ser chamado, sem data de desligamento associada; a orientação da documentação é que todos os novos projetos usem o Nano Banana 2.1, o que é uma recomendação e não uma depreciação.

Dois detalhes tornam essa recomendação menos simples do que parece. O Nano Banana 2 Lite é agora o nível mais rápido e mais barato, descrito como destinado à velocidade e à escala, e não a múltiplas referências ou à edição multiturno — portanto, "migrar para a 2.1" não é automaticamente a medida de custo ideal para geração simples em alto volume. E a própria página de descontinuação do Google é explícita ao afirmar que as datas que publica são "as datas mais prematuras possíveis em que um modelo pode ser desativado", com aviso prometido antes de um desligamento efetivo. Um modelo sem data alguma não é um modelo a caminho do fim.

A complicação comercial, porém, é real. No app Gemini, usuários gratuitos ainda têm acesso ao Nano Banana 2, enquanto o 2.1 exige um plano AI Pro, Plus ou Ultra, e não há nível gratuito para o 2.1 na API. Uma equipe que criou um protótipo no nível gratuito e agora está migrando para produção descobrirá que seu ambiente de teste e seu ambiente de produção já não usam o mesmo modelo — uma fonte confiável de falhas do tipo "funcionou no staging".

O que a documentação diz, e o que ela não diz

Vale a pena dizer claramente, porque é a diferença entre um produto e um anúncio.

Imagens 2.6: as páginas do modelo para gpt-image-2.6-sunburst estão disponíveis na documentação para desenvolvedores da OpenAI, com preços, endpoints compatíveis — apenas geração de imagens e edições de imagens, não chat completions ou responses — e declarações de modalidade. As páginas apontam para o guia de imagens para "a configuração de complexidade, edições guiadas por marcação, saída SVG e saída de GIF animado". Elas não informam opções de resolução, um máximo de imagens de referência, duração do GIF, taxa de quadros ou limites de tamanho de arquivo.

Nano Banana 2.1: totalmente documentado, com níveis nomeados, preços por imagem publicados, um limite de imagens de referência, uma faixa de proporções de aspecto e uma janela de contexto. É uma ficha de especificações na qual você pode se basear para projetar.

A lacuna é importante especificamente para o recurso de GIF. A geração de GIFs animados foi lançada e está funcionando no ChatGPT. Não foi confirmado por nenhum teste público se o /v1/images/generations endpoint retorna um arquivo animado, e a própria documentação da OpenAI descreve o recurso em um guia, e não na referência do endpoint. Se a animação é o motivo pelo qual você está considerando o Images 2.6, verifique isso em uma chamada real à API antes de projetar com base nisso.

Escolhendo entre eles

Escolha o Nano Banana 2.1 se os seus entregáveis forem de resolução para impressão ou tiverem proporções incomuns, se precisar de mais de uma dúzia de referências em uma única chamada, se precisar de uma ficha de especificações documentada para incluir em um contrato, ou se estiver migrando do Nano Banana 2, que foi descontinuado, e quiser o caminho mais curto — ele é o alvo homologado e os preços são publicados em todos os níveis de plano.

Use Imagens 2.6 se os seus entregáveis tiverem movimento. O pipeline de GIF é a única capacidade desta comparação sem equivalente do lado do Google, e não é uma novidade: a capacidade de animar uma fotografia carregada com edição quadro a quadro e controle de velocidade substitui uma etapa de geração de vídeo para toda uma classe de trabalhos de formato curto. A exportação SVG é a segunda capacidade sem equivalente e, para sistemas de ícones e logotipos, é decisiva. A edição guiada por marcação é uma terceira, e é uma interação genuinamente melhor do que desenhar uma máscara para alguns tipos de alteração.

Se nenhuma das descrições se encaixa — se você está produzindo imagens estáticas 2K em volume e só quer o melhor modelo —, a resposta é que as evidências ainda não existem. O GPT Image 2.5 Sunburst lidera o Nano Banana 2.1 por 48 pontos em edição e 48 em texto para imagem, ambos fora dos intervalos de confiança, e o Images 2.6 ainda não foi pontuado. Esperar duas semanas por uma linha no Elo não custa nada e provavelmente também não custará nada em oportunidades, porque nenhum dos modelos será retirado antes disso.