Nano Banana 2.1 contro GPT Image 2: quanto pago per immagine e cosa regala Google

Il livello gratuito di Google per le immagini sembra un affare. Il costo di un’immagine AI è di pochi centesimi. Il conto vero è il tuo tempo.

Ogni articolo di questo blog ha sette immagini. Le genero con GPT Image 2 a 2 crediti l’una, quindi un set completo mi costa 14 crediti. Un credito non ha un prezzo fisso in euro, perché dipende dal tuo piano: leggi 14 come il mio metro, non come una fattura.

Non ho mai usato Nano Banana 2.1 e non ho nessun risultato da confrontare fianco a fianco. Questo articolo si basa sulla documentazione di Google e sulla pagina prezzi di OpenAI, che ho letto e controllato il 14 ottobre 2026, sui miei costi in crediti e su un test che puoi fare in un pomeriggio. Dove un numero è mio, lo dico.

Se paghi già GPT Image 2 o Nano Banana Pro e la tua percentuale di successo è alta, non cambiare per il prezzo. Se non paghi ancora nulla, parti dal modello gratuito per le bozze e prova Nano Banana 2.1 a 2K su tre prompt prima di impegnarti. Conta i minuti di revisione, non la tariffa.

I punti chiave

• Nano Banana 2.1 costa 0,0336 dollari per un’immagine 1K e 0,0504 per una 2K tramite la Gemini API. È la metà di Nano Banana 2 a entrambe le dimensioni e molto meno di Nano Banana Pro, a 0,134 dollari.
• “Gratis” in Google Flow significa 50 crediti al giorno, e un solo modello di immagini è dichiarato gratuito. È Nano Banana 2 Lite, che tramite API produce solo immagini 1K.
• Non sono riuscito a trovare quante immagini comprano 50 crediti. La tabella dei crediti di Flow non elenca nessun modello di immagini.
• Gli slot di riferimento sono una specifica, non un risultato. Nano Banana 2.1 accetta fino a 10 immagini di oggetti e 4 di personaggi. Se tengano insieme un brand lo dice solo un test.
• Confronta il costo per immagine utilizzabile, con il tempo di revisione incluso. La tariffa sposta poco la risposta.
• Sulla mia piattaforma il listino mi ha fatto cambiare idea su una cosa: GPT Image 2.5 costa la metà di GPT Image 2 a qualità media, quindi passa per primo dal mio test.

La scala di Google in una tabella

Google vende ormai quattro modelli di immagini tramite la Gemini API. Ecco i prezzi Standard dalla sua pagina prezzi, per immagine.

La Batch API dimezza il prezzo di Nano Banana 2.1, a 0,0168 dollari per 1K e 0,0252 per 2K. Google descrive il modello come “un aggiornamento di Nano Banana 2, il principale modello di lavoro ad alta efficienza per la generazione di immagini e l’editing conversazionale” (mia traduzione).

La documentazione consiglia Nano Banana 2.1 al posto di Nano Banana 2 “per tutti i nuovi progetti” (mia traduzione). I documenti lo elencano a 1K, 2K e 4K, e la dimensione più piccola da 512px non è supportata. Nelle pagine di Google non ho trovato una data di uscita per la 2.1.

Quanto pago per immagine con GPT Image 2

Genero tramite la riga di comando di Higgsfield. Un controllo preliminare mi dice il costo prima di spendere qualsiasi cosa, e oggi l’ho eseguito per ogni modello di questo articolo.

La tabella qui sotto mostra i crediti che Higgsfield ha indicato il 14 ottobre per un’immagine 16:9. Sono stime, e per questo confronto non ho generato nulla.

Le impostazioni di qualità spostano molto GPT Image 2: a 2K ha indicato 0,5 crediti in bassa, 2 in media e 6,5 in alta. GPT Image 2.5 ha indicato 0,5 in bassa, 1 in media, 2,75 in alta, 4,5 in xhigh e 9 in max.

I miei ultimi set completi sono stati l’articolo su CLAUDE.md con 7 immagini per 14 crediti e gli articoli sul tracking pixel delle email con 14 immagini per 28 crediti. Nessuno dei due ha richiesto una rigenerazione.

Sono illustrazioni in un solo stile con un personaggio bloccato, quindi dicono che il mio flusso funziona per il mio formato. Non dicono nulla su come se la caverebbe Nano Banana 2.1 con il tuo brief.

Sulla mia piattaforma Nano Banana Pro a 2K costa gli stessi 2 crediti del mio modello predefinito, quindi per me la questione Pro è la qualità, non il prezzo. Se GPT Image 2.5 a qualità media tiene il mio personaggio altrettanto bene, le stesse sette immagini costerebbero 7 crediti.

La pagina prezzi di OpenAI elenca i modelli di immagini per milione di token e rimanda a un calcolatore per le stime per immagine. La sua tabella Standard mostra due modelli 2.5, gpt-image-2.5-sunburst e gpt-image-2.5-flare, a 30 dollari per milione di token di output immagine. gpt-image-2 compare solo nella tabella Batch, a 15.

Io lavoro con gpt-image-2, e la pagina non dice quale modello sia il migliore.

I prezzi per token ingannano. Nano Banana 2.1 ha gli stessi numeri in vetrina, 30 dollari Standard e 15 Batch.

Ma un’immagine 1K di Google consuma 1.120 token, e la pagina di OpenAI non dà un numero di token per immagine. Confronta i prezzi per immagine, non quelli per token.

Cosa significa “gratis” in Google Flow

Google Flow è lo strumento creativo in cui vive l’offerta gratuita. La sua pagina di aiuto sui crediti dice: “Con o senza abbonamento, ricevi 50 crediti Google Flow al giorno” (mia traduzione). Chi non è abbonato ha solo quei 50 crediti “per provare Google Flow” (mia traduzione).

• I crediti non usati scadono. “Se non usi tutti i 50 crediti Google Flow in un giorno, quelli non usati non si accumulano” (mia traduzione). Il rinnovo giornaliero parte con la tua prima generazione.
• Un solo modello di immagini è dichiarato gratuito. La pagina dei modelli di Flow definisce Nano Banana 2 Lite “il modello predefinito disponibile senza costi” (mia traduzione). Definisce Nano Banana 2.1 “il modello standard” e non dice quanto costi in crediti.
• La tabella dei crediti non ha righe per le immagini. Elenca i modelli video e l’upscaling, e nemmeno la pagina Google One a cui la pagina dei modelli di Flow rimanda per i costi aggiornati ne elenca. Quindi non tirerò a indovinare quante immagini comprano 50 crediti.
• Le ore di punta pesano sui video, non sulle immagini. Tra le 14 e le 17 UTC circa, gli utenti gratuiti potrebbero non poter generare video, ma “possono comunque generare immagini” (mia traduzione).
• I limiti possono cambiare. “I limiti possono cambiare in qualsiasi momento” (mia traduzione).

L’API è diversa. Nano Banana 2.1 lì non ha un livello gratuito: la pagina prezzi indica il prezzo di input del livello gratuito come non disponibile.

Tramite API, Lite produce solo immagini 1K, e anche Higgsfield lo limita a 1K. Le pagine Flow di Google non dichiarano la sua risoluzione, quindi controlla l’impostazione in Flow.

Se Flow segue il limite dell’API, “gratis” vuol dire per lo più 1K, che va bene per un post social o una bozza di storyboard. Le immagini hero del mio blog sono esportate a 2688 pixel di larghezza, il che richiede una sorgente 2K.

Gli slot di riferimento sono una specifica, non un risultato

Per chi fa marketing conta meno la qualità di una singola immagine che il fatto che la quinta somigli alla prima. Dipende dalle immagini di riferimento, e il numero di slot cambia.

La documentazione di Google dice che i suoi modelli Nano Banana “permettono di combinare fino a 14 immagini di riferimento” (mia traduzione). Nano Banana 2.1 accetta fino a 10 immagini di oggetti e fino a 4 di personaggi. Nano Banana Pro accetta 6 oggetti, 5 personaggi e 3 riferimenti di stile.

Lite accetta fino a 14 immagini di oggetti, nessun riferimento per personaggi, e Google dice che “non è ottimizzato per più input di riferimento” (mia traduzione). Il post di lancio di Nano Banana 2 dà una ripartizione diversa, 5 personaggi e 14 oggetti. Quando le pagine dello stesso fornitore si contraddicono, mi fido della tabella dell’API e provo.

Il mio setup usa uno o due riferimenti. Ogni scena riceve lo stesso PNG di riferimento del mio personaggio, e il modello di immagini mantiene il volto. Quando una mascotte entra in una scena, passo la sua immagine ritagliata come secondo riferimento e torna fedele.

Ogni modello in tabella accetta più riferimenti di quelli che uso, quindi il numero di slot mi dice poco. Se nei tuoi visual compaiono una mascotte, un prodotto o un fondatore, controlla quanti riferimenti accetta ogni modello. Poi verifica se il volto resta lo stesso.

Costo per immagine utilizzabile

Ecco la formula che userei:

Costo per immagine utilizzabile = (tariffa per tentativo + minuti di revisione per tentativo x tua tariffa oraria / 60) / quota di tentativi che passano.

Non ho una percentuale di successo misurata per Nano Banana 2.1, quindi non te ne darò una. Ecco due casi inventati per mostrare come si comporta la formula.

Diciamo che valuti il tuo tempo 60 dollari l’ora (il mio segnaposto) e che ogni tentativo costi due minuti di revisione. Fanno 2 dollari a tentativo, circa 40 volte la tariffa di 0,0504 dollari per un’immagine 2K di Nano Banana 2.1.

Qui vince il modello costoso, e le percentuali di successo le ho inventate. È proprio il punto: la tariffa sposta poco la risposta.

Lo spostano invece il tempo di revisione e la percentuale di successo, e nessuno li ha misurati per il tuo brief. Il test con tre prompt qui sotto sì.

Scala il calcolo su un blog che pubblica un articolo a settimana per 50 settimane, cioè 350 immagini. Nel primo caso l’anno costa circa 2.150 dollari e nel secondo circa 1.120, e quasi tutto è tempo di revisione.

In questi casi inventati le tariffe restano sotto 1,50 dollari per articolo. Il conto che conta è la tua attenzione.

Un test con 3 prompt che puoi fare in un pomeriggio

Le classifiche non conoscono il tuo brand. Tre prompt sì.

1. Un prodotto su una superficie con un’etichetta stampata. Specifica il testo esatto dell’etichetta. Mette alla prova la resa del testo e il realismo.
2. Un’infografica con un titolo e cinque righe brevi. Usa parole vere della tua attività e rileggi ogni parola. Google dice che i modelli Nano Banana sanno produrre “testo leggibile e stilizzato per infografiche, menu, diagrammi e materiali di marketing” (mia traduzione), e io uso GPT Image 2 per le infografiche con testo, quindi qui le promesse incontrano i tuoi testi.
3. La tua mascotte, il fondatore o il prodotto in una scena, usando la tua vera immagine di riferimento. Mette alla prova l’identità.

Esegui ogni prompt tre volte su ogni modello che stai valutando, con le stesse impostazioni. Poi dai un punteggio alle nove immagini per modello su cinque controlli sì o no: testo corretto, colori in linea con il brand, identità mantenuta, nessun difetto visibile, utilizzabile senza ritocchi.

Annota il costo per tentativo e i minuti che hai speso. Poi calcola il costo per immagine utilizzabile.

Data la scheda. Quando un modello si aggiorna, rifai le nove immagini.

Etichette, filigrane e il tuo avvocato

Google dice che tutte le immagini create tramite l’API portano una filigrana SynthID. Per Nano Banana 2 la abbina anche alle Content Credentials C2PA e dice che la verifica C2PA arriverà nell’app Gemini. Su C2PA per la 2.1 non ho trovato nulla.

Quei segni stanno dentro il file. Il tuo pubblico non vede nulla, a meno che non controlli.

L’Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT) scrive, nel testo italiano della sua pagina: “Deve essere sempre chiaramente riconoscibile anche l’impiego di programmi che consentono la falsificazione di volti, immagini o messaggi vocali di persone identificabili nel caso in cui ciò non risulti già totalmente illegale sulla base di divieti penali.” È la lettura di un’autorità secondo la legge svizzera sulla protezione dei dati. Se la tua immagine mostra una persona reale, chiedi al tuo avvocato prima di pubblicare.

Per le immagini senza persone reali non esprimo nessuna valutazione legale. Altri mercati, UE compresa, hanno regole proprie sui contenuti generati dall’AI. Decidi quando etichettare, scrivilo e applicalo a ogni immagine.

Questa è una lettura di testi pubblici, non una consulenza legale. Per la formulazione esatta delle etichette e della tua informativa sulla privacy, rivolgiti al tuo avvocato o al tuo consulente per la protezione dei dati.

GPT Image 2 o Nano Banana 2.1: da dove partirei

Solo una riga qui sotto viene dal mio lavoro. Il resto è il posizionamento di Google, che non ho testato.

Dal mio lavoro: GPT Image 2 resta il mio modello predefinito per le immagini con il mio personaggio e per i testi che rileggo parola per parola, perché quel flusso è già messo a punto.

Dai documenti di Google: Nano Banana 2 Lite in Flow è l’opzione gratuita dichiarata, quindi lo userei per le bozze che butterò via. Nano Banana 2.1 è il modello che Google consiglia per i nuovi progetti a 0,0504 dollari per 2K, quindi passa prima dal test con tre prompt. Nano Banana Pro è descritto per i brief più difficili, e su Higgsfield costa gli stessi 2 crediti del mio modello predefinito, quindi lo proverei sugli stessi tre prompt.

Dal listino: GPT Image 2.5 indica la metà dei crediti di GPT Image 2 a qualità media, quindi è il primo candidato per tagliare il mio conto. Lo farei passare dallo stesso test.

Domande frequenti

Nano Banana 2.1 è gratis?

Non tramite API, dove Google non elenca nessun livello gratuito. In Flow, Google dichiara che Nano Banana 2 Lite è il modello predefinito disponibile senza costi. Non dice quanto costi in crediti Nano Banana 2.1.

Quanto costa un’immagine con Nano Banana 2.1?

Tramite la Gemini API, 0,0336 dollari per un’immagine 1K, 0,0504 per una 2K e 0,113 per una 4K ai prezzi Standard. La Batch API dimezza quelle cifre. Su Higgsfield il 14 ottobre ha indicato 1,5, 2 e 3 crediti.

Devo etichettare le immagini AI?

Google aggiunge una filigrana SynthID dentro il file, ma questo non etichetta l’immagine per il tuo pubblico. Per le immagini di persone reali e identificabili, l’IFPDT dice che l’impiego di programmi che falsificano volti, immagini o voci deve essere sempre chiaramente riconoscibile. Per tutto il resto, chiedi al tuo avvocato.

Il mio verdetto

GPT Image 2 o Nano Banana 2.1? Smetti di confrontare i prezzi di listino e confronta il costo per immagine utilizzabile sui tuoi tre prompt, con il tuo tempo di revisione incluso. Finché non li avrò provati, resto su GPT Image 2 per il mio personaggio e il lavoro sui testi.

Cinque regole:

1. Usa il livello gratuito per le bozze, aspettati limiti che cambiano e controlla se Flow ti ferma a 1K.
2. Prova Nano Banana 2.1 a 2K e Nano Banana Pro sugli stessi tre prompt prima di cambiare strumento.
3. Controlla gli slot di riferimento se nei tuoi visual compaiono una mascotte o un fondatore, poi verifica se il volto regge.
4. Rileggi ogni parola dentro un’immagine.
5. Data i tuoi risultati. Questi modelli cambiano ogni pochi mesi.

Prezzi e funzioni di questa pagina sono aggiornati al 14 ottobre 2026. Google e OpenAI cambiano entrambi spesso, quindi controlla le date prima di fidarti di un numero.

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