Panduan Estimasi Harga dan Biaya API Nano Banana Pro

Model gambar yang terlihat murah tetap bisa menghasilkan tagihan yang mengejutkan jika Anda salah membaca satuan penagihannya. Harga API Nano Banana Pro di TokenLab adalah contoh yang tepat. nano-banana-pro mencantumkan harga per gambar, sementara model-model sejenis yang bernama Gemini, yaitu gemini-3-pro-image dan gemini-3.1-flash-image, mencantumkan harga per token. Panduan ini menyandingkan entri-entri tersebut, membahas estimasi batch, dan menunjukkan dua bentuk permintaan yang akan Anda kirimkan. Panduan ini juga menjelaskan cara mengonfirmasi biaya akhir. Setiap angka berasal dari API model langsung dan dokumentasi TokenLab, yang diamati pada 2026-10-03.

Poin-Poin Penting

• nano-banana-pro mencantumkan harga dasar USD 0,067 per gambar, dengan rentang yang terdaftar dari 0,067 hingga 0,12 di seluruh entri harganya (API model langsung, diamati 2026-10-03).
• nano-banana-2 mencantumkan 0,0335 per gambar dan nano-banana-2-lite mencantumkan 0,0168, jadi harga dasar Pro sekitar dua kali lipat dari yang pertama dan empat kali lipat dari yang kedua.
• gemini-3-pro-image dan gemini-3.1-flash-image menggunakan harga per token, sehingga rumus anggaran per gambar tidak berlaku untuk keduanya.
• Permintaan reference-image Nano Banana dikirim ke /v1/images/generations dengan operation: "image-to-image", bukan ke /v1/images/edits.
• Biaya akhir terdapat di Usage dan di billing_transaction_id, bukan di estimasi Anda.
• Panduan ini tidak memiliki data benchmark, sehingga tidak mengklaim bahwa output Pro terlihat lebih baik daripada ID yang lebih murah.

Sekilas tentang harga API Nano Banana Pro

Kami membaca entri katalog untuk lima model gambar dan menyatukannya dalam satu tabel. Blok harga untuk nano-banana-pro menyatakan "memiliki entri harga tambahan", dan kami tidak menemukan rincian per resolusi dalam bukti yang ada. Jadi, tabel ini menunjukkan apa yang tercantum dan tidak lebih.

ID Model	Satuan harga	Entri harga yang tercantum (USD)	Sumber	Diamati
nano-banana-pro	per_image	Dasar per_request 0,067; ringkasan rentang 0,067 hingga 0,12; entri output teks native-gemini-text-output-20260723 (per_token): input 1, output 6	API model langsung	2026-10-03 (harga diperbarui 2026-10-02T16:53:30.068Z)
nano-banana-2	per_image	Dasar per_request 0,0335; rentang 0,0225 hingga 0,0755; entri output teks (per_token): input 0,25, output 1,5	API model langsung	2026-10-03
nano-banana-2-lite	per_image	Dasar per_request 0,0168; nilai rentang tunggal 0,0168; entri google-1k (1k, text-to-image dan image-to-image): 0,0168	API model langsung	2026-10-03
gemini-3-pro-image	per_token	Input 1 dan output 6 per 1M untuk output teks; entri output gambar: 60	API model langsung	2026-10-03
gemini-3.1-flash-image	per_token	Input 0,25 dan output 1,5 per 1M untuk output teks; entri output gambar: 30	API model langsung	2026-10-03

Dua detail dalam tabel ini mudah terlewatkan.

• Katalog menyatakan output gambar nano-banana-pro "mempertahankan tingkatan resolusi per-gambar yang ada". Katalog tidak menyebutkan tingkatan mana yang dipetakan ke 0,067 dan mana yang ke 0,12. Baca GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing untuk pemetaan tersebut sebelum Anda menetapkan anggaran, sebagaimana disarankan dalam panduan penagihan.
• Entri output teks pada nano-banana-pro menggunakan harga per token. Perlakukan ini sebagai item baris terpisah dari biaya per gambar, dan periksa apakah permintaan Anda menghasilkan output teks.

Dokumentasi penagihan juga memperingatkan agar tidak melakukan hard-coding pada tabel harga yang disalin. Tabel kami adalah snapshot yang sudah usang, dan kode Anda harus membaca harga saat membutuhkannya.

Menyusun estimasi batch

Bayangkan sebuah tim yang menghasilkan 200 gambar produk dalam satu kali proses. Kami mengalikan harga yang tercantum untuk melihat kisarannya. Ini adalah estimasi, bukan penawaran harga.

Model	Perhitungan	Estimasi (USD)
nano-banana-pro, harga dasar	200 × 0,067	13,40
nano-banana-pro, batas atas rentang	200 × 0,12	24,00
nano-banana-2, harga dasar	200 × 0,0335	6,70
nano-banana-2, batas atas rentang	200 × 0,0755	15,10
nano-banana-2-lite	200 × 0,0168	3,36

Sekarang tambahkan regenerasi. Jika tim menolak 20% hasil dan mengulanginya pada nano-banana-pro dengan harga dasar, itu berarti ada 40 gambar tambahan. Totalnya menjadi 240 × 0,067 = 16,08, sekali lagi ini adalah estimasi. Dokumentasi async menyatakan bahwa tugas yang gagal tidak dikenakan biaya, tetapi percobaan ulang dari pembuatan yang gagal akan membuat tugas baru dan mungkin menimbulkan biaya baru. Percobaan ulang yang berhasil akan ditagih seperti gambar selesai lainnya.

Selisih antara 13,40 dan 24,00 adalah ketidakpastian yang nyata. Hal ini berasal dari entri harga yang tidak dapat kami petakan ke resolusi hanya dari bukti yang ada. Jalankan batch pengujian kecil pada resolusi target Anda, lalu bandingkan catatan Usage dengan perhitungan di atas.

Kapan memilih nano-banana-pro dibandingkan ID yang lebih murah

Perbedaan yang didokumentasikan lebih tipis dari yang Anda harapkan. Berikut adalah apa yang didukung oleh dokumentasi dan katalog.

• Pemilih. nano-banana-pro dan nano-banana-2 keduanya mendukung aspect_ratio ditambah resolution (1k, 2k, 4k) untuk text-to-image dan image-to-image. Untuk nano-banana-2-lite, satu-satunya entri harga yang kami temukan adalah pada 1k, dan format permintaan yang diterimanya "tidak tercantum" dalam katalog. Jika Anda memerlukan output 2k atau 4k, kami tidak menemukan dukungan yang didokumentasikan untuk itu pada Lite.
• Pengiriman. nano-banana-pro mencantumkan pengiriman TokenLab Verified dan Official sebagai opsi yang tersedia untuk kedua operasi. gemini-3-pro-image hanya mencantumkan Verified.
• Harga. Harga dasar Pro adalah 0,067, dibandingkan dengan 0,0335 dan 0,0168. Katalog tidak memberikan alasan lain selain itu untuk kesenjangan harga tersebut.
• Siklus Hidup. Ketiganya menunjukkan tahap siklus hidup aktif tanpa model pengganti dan tanpa tanggal penghentian (deprecate). Artikel sumber menyebut nano-banana dan nano-banana-edit sudah dihentikan, tetapi kami tidak menemukan bukti untuk itu, jadi kami menghapus klaim tersebut. Periksa halaman model sebelum Anda mengandalkan salah satu ID tersebut.

Apa yang tidak kami benchmark lebih penting daripada daftar di atas. Kami tidak memiliki data kualitas gambar, kepatuhan prompt, rendering teks, atau latensi untuk model-model ini. Jadi kami tidak bisa mengatakan Pro terlihat lebih baik daripada nano-banana-2. Pendekatan yang masuk akal adalah merender 20 prompt yang sama pada setiap kandidat dan membandingkan hasilnya secara visual. Kemudian bandingkan biaya per gambar yang diterima di Usage. Itulah metode yang juga disarankan oleh dokumentasi penagihan: harga terendah yang tercantum tidak selalu berarti biaya terendah per tugas yang selesai.

Satu permintaan pembuatan dan satu permintaan edit

Kedua panggilan di bawah menggunakan POST /v1/images/generations. Panduan pembuatan gambar menyatakan bahwa pembuatan referensi gaya Nano Banana tidak termasuk dalam /v1/images/edits. Selalu kirim model secara eksplisit, karena API gambar tidak memiliki default.

Text-to-image, menggunakan kolom yang tercantum dalam referensi Create Image untuk keluarga gambar Google:

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-pro",
    "prompt": "A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'

Edit, yang berarti pembuatan reference-image dengan operation: "image-to-image" dan image_urls:

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-pro",
    "operation": "image-to-image",
    "prompt": "Keep the product shape, change the background to a bright studio setup",
    "image_urls": ["https://example.com/input/product.png"],
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "2k"
  }'

Beberapa aturan dari dokumentasi, diamati 2026-10-03:

• URL referensi harus berupa http atau https publik. Hindari URL jaringan pribadi, kredensial yang disematkan, fragmen, dan URL bertanda tangan yang mungkin kedaluwarsa sebelum pemrosesan dimulai.
• Untuk gambar sumber pribadi atau yang dilindungi header, kirim file image multipart alih-alih image_urls.
• images[] dan file_id tidak diterima pada endpoint ini.
• Atur timeout klien HTTP Anda minimal 120 detik. Jika respons membawa status: "pending", task_id, atau poll_url, ikuti poll_url alih-alih menunggu.
• Lakukan polling dengan GET /v1/tasks/{id}. Panduan pekerjaan async menyarankan untuk memeriksa setiap 5 hingga 10 detik, dan berhenti pada status completed atau failed.

Simpan URL yang dikembalikan, ID tugas, model, dan ID pekerjaan Anda sendiri. URL hasil yang memenuhi syarat dapat disimpan sebagai salinan media selama 30 hari, dan media_retention.items menunjukkan status setiap item dan expires_at.

Mengonfirmasi biaya akhir

Estimasi hanyalah sebuah rencana. Dokumentasi penagihan menjelaskan di mana angka yang sebenarnya muncul.

1. Cadangkan dan lepaskan. Beberapa tugas async mencadangkan estimasi biaya saat pembuatan. Tugas yang selesai ditagih satu kali. Tugas yang gagal melepaskan atau mengembalikan jumlah yang tertunda.
2. Baca ID transaksi. Respons non-streaming menyertakan billing_transaction_id ketika penagihan selesai sebelum respons dikirim. Nilai yang sama mungkin muncul di header X-Billing-Transaction-ID. Tugas async menyertakannya setelah selesai.
3. Buka Usage. Halaman Usage menunjukkan riwayat berdasarkan model dan rincian biaya. Bandingkan dengan estimasi Anda.
4. Simpan ID bersama-sama. Simpan request_id, task_id, billing_transaction_id, dan ID pekerjaan Anda sendiri dalam satu catatan.
5. Eskalasi dengan bukti. Jika Usage tidak menunjukkan biaya akhir atau jumlah yang dilepaskan setelah tugas selesai, kirim email ke support@tokenlab.sh dengan Request ID dan task ID.

Opsi pengiriman juga memengaruhi harga. Verified menggunakan harga publik TokenLab, Official menggunakan lapisan harga berdasarkan harga publik pembuatnya, dan Auto mencoba Verified terlebih dahulu. Anda membayar untuk opsi yang menyelesaikan permintaan, jadi catat opsi mana yang melayani batch pengujian Anda.

FAQ

Apakah nano-banana-pro menagih per gambar atau per token?

Entri dasarnya adalah per gambar: per_request 0,067 dengan satuan per_image. Katalog juga mencantumkan entri output teks yang diberi harga per token, pada input 1 dan output 6. Periksa endpoint harga untuk melihat entri mana yang dipicu oleh jenis permintaan Anda.

Bisakah saya mengirim edit nano-banana-pro ke /v1/images/edits?

Tidak. Dokumentasi menyatakan bahwa permintaan reference-image Nano Banana, termasuk nano-banana-pro, termasuk dalam /v1/images/generations dengan operation: "image-to-image" dan image_urls. Endpoint edit didokumentasikan untuk model seperti gpt-image-2.

Apakah tugas gambar yang gagal ditagih?

Panduan penagihan menyatakan bahwa tugas yang gagal tidak ditagih, dan jumlah yang dicadangkan akan dilepaskan atau dikembalikan. Percobaan ulang membuat tugas baru dan mungkin menimbulkan biaya baru. Lakukan deduplikasi berdasarkan ID pekerjaan Anda sendiri agar timeout tidak memicu permintaan pembuatan kedua.

Apakah resolusi yang saya pilih mengubah harga nano-banana-pro?

Katalog menyatakan output gambar mempertahankan tingkatan resolusi per-gambar, dan rentang yang tercantum berjalan dari 0,067 hingga 0,12. Bukti yang ada tidak memetakan tingkatan ke 1k, 2k, atau 4k. Baca GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing dan konfirmasikan dengan permintaan pengujian di Usage.

Kolom mana yang membuktikan apa yang sebenarnya ditagihkan kepada saya?

Gunakan billing_transaction_id, atau header X-Billing-Transaction-ID, dan cocokkan dengan catatan di Usage. Streaming dapat selesai sebelum penagihan, jadi Usage adalah cadangan ketika header tidak ada.

Untuk membandingkan ID ini dengan model gambar lain pada prompt Anda sendiri, mulailah dari direktori Model.