Guia de Precificação e Estimativa de Custos da API do Nano Banana Pro

Um modelo de imagem que parece barato ainda pode gerar uma fatura surpreendente se você interpretar mal sua unidade de cobrança. O preço da API Nano Banana Pro no TokenLab é um bom exemplo. nano-banana-pro lista um preço por imagem, enquanto seus vizinhos com nome Gemini, gemini-3-pro-image e gemini-3.1-flash-image, listam preços por token. Este guia coloca essas entradas lado a lado, realiza uma estimativa de lote e mostra os dois formatos de solicitação que você realmente enviará. Ele também explica como confirmar a cobrança final. Todos os números vêm da API de modelos em tempo real e da documentação do TokenLab, observados em 03/10/2026.

Principais pontos

• nano-banana-pro lista um preço base de USD 0,067 por imagem, com uma faixa listada de 0,067 a 0,12 em suas entradas de preço (API de modelo em tempo real, observado em 03/10/2026).
• nano-banana-2 lista 0,0335 por imagem e nano-banana-2-lite lista 0,0168, portanto, o preço base do Pro é cerca do dobro do primeiro e quatro vezes o do segundo.
• gemini-3-pro-image e gemini-3.1-flash-image são precificados por token, portanto, uma fórmula de orçamento por imagem não se aplica a eles.
• Solicitações de imagem de referência do Nano Banana vão para /v1/images/generations com operation: "image-to-image", não para /v1/images/edits.
• A cobrança final reside em Usage e em billing_transaction_id, não na sua estimativa.
• Este guia não possui dados de benchmark, portanto, não afirma que a saída do Pro parece melhor do que a dos IDs mais baratos.

Preços da API Nano Banana Pro em resumo

Lemos as entradas do catálogo para cinco modelos de imagem e os colocamos em uma tabela. O bloco de preços para nano-banana-pro diz "possui entradas de preço adicionais", e não encontramos um detalhamento itemizado por resolução nas evidências. Portanto, a tabela mostra o que está listado e nada mais.

ID do Modelo	Unidade de precificação	Entradas de preço listadas (USD)	Fonte	Observado
nano-banana-pro	per_image	Base per_request 0,067; resumo da faixa 0,067 a 0,12; entrada de saída de texto native-gemini-text-output-20260723 (per_token): entrada 1, saída 6	API de modelo em tempo real	03/10/2026 (preços atualizados em 02/10/2026T16:53:30.068Z)
nano-banana-2	per_image	Base per_request 0,0335; faixa 0,0225 a 0,0755; entrada de saída de texto (per_token): entrada 0,25, saída 1,5	API de modelo em tempo real	03/10/2026
nano-banana-2-lite	per_image	Base per_request 0,0168; valor de faixa única 0,0168; entrada google-1k (1k, text-to-image e image-to-image): 0,0168	API de modelo em tempo real	03/10/2026
gemini-3-pro-image	per_token	Entrada 1 e saída 6 por 1M para saída de texto; entrada de saída de imagem: 60	API de modelo em tempo real	03/10/2026
gemini-3.1-flash-image	per_token	Entrada 0,25 e saída 1,5 por 1M para saída de texto; entrada de saída de imagem: 30	API de modelo em tempo real	03/10/2026

Dois detalhes na tabela são fáceis de perder.

• O catálogo diz que a saída de imagem do nano-banana-pro "mantém os níveis de resolução por imagem existentes". Ele não diz qual nível mapeia para 0,067 e qual mapeia para 0,12. Leia GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing para obter esse mapeamento antes de comprometer um orçamento, conforme aconselha o guia de faturamento.
• A entrada de saída de texto no nano-banana-pro é precificada por token. Trate-a como um item de linha separado da cobrança por imagem e verifique se suas solicitações produzem saída de texto.

A documentação de faturamento também alerta contra a codificação rígida (hard-coding) de tabelas de preços copiadas. Nossa tabela é um instantâneo datado, e seu código deve ler o preço quando precisar dele.

Trabalhando com uma estimativa de lote

Imagine uma equipe que gera 200 imagens de produtos em uma execução. Multiplicamos os preços listados para ver a variação. Estas são estimativas, não cotações.

Modelo	Cálculo	Estimativa (USD)
nano-banana-pro, preço base	200 × 0,067	13,40
nano-banana-pro, topo da faixa listada	200 × 0,12	24,00
nano-banana-2, preço base	200 × 0,0335	6,70
nano-banana-2, topo da faixa listada	200 × 0,0755	15,10
nano-banana-2-lite	200 × 0,0168	3,36

Agora adicione a regeneração. Se a equipe rejeitar 20% dos resultados e refazê-los no nano-banana-pro ao preço base, isso representa 40 imagens extras. O total torna-se 240 × 0,067 = 16,08, novamente uma estimativa. A documentação assíncrona diz que uma tarefa com falha não é cobrada, mas uma nova tentativa de uma geração com falha cria uma nova tarefa e pode criar uma nova cobrança. As novas tentativas que têm sucesso são cobradas como qualquer outra imagem concluída.

A diferença entre 13,40 e 24,00 é a incerteza real. Ela vem das entradas de preço que não podemos mapear para resoluções apenas com as evidências. Execute um pequeno lote de teste na sua resolução alvo, depois compare o registro de Usage com a aritmética acima.

Quando escolher o nano-banana-pro em vez dos IDs mais baratos

As diferenças documentadas são menores do que você poderia esperar. Aqui está o que a documentação e o catálogo suportam.

• Seletores. nano-banana-pro e nano-banana-2 suportam aspect_ratio mais resolution (1k, 2k, 4k) para text-to-image e image-to-image. Para nano-banana-2-lite, a única entrada de preço que encontramos é em 1k, e seus formatos de solicitação aceitos "não estão listados" no catálogo. Se você precisar de saída 2k ou 4k, não encontramos suporte documentado para isso no Lite.
• Entrega. nano-banana-pro lista tanto a entrega TokenLab Verified quanto a Official como disponíveis para ambas as operações. gemini-3-pro-image lista apenas Verified.
• Preço. O preço base do Pro é 0,067, contra 0,0335 e 0,0168. O catálogo não dá nenhum motivo além disso para a diferença.
• Ciclo de vida. Todos os três mostram um estágio de ciclo de vida ativo sem modelo de substituição e sem data de descontinuação. O artigo original chamava nano-banana e nano-banana-edit de obsoletos, mas não encontramos evidências disso, então descartamos a afirmação. Verifique a página do modelo antes de confiar em qualquer um dos IDs.

O que não testamos importa mais do que a lista acima. Não temos dados de qualidade de imagem, aderência a prompts, renderização de texto ou latência para nenhum desses modelos. Portanto, não podemos dizer que o Pro parece melhor do que o nano-banana-2. Uma abordagem sensata é renderizar os mesmos 20 prompts em cada candidato e comparar as saídas visualmente. Em seguida, compare o custo por imagem aceita no Usage. Esse é o método que a documentação de faturamento também sugere: o preço listado mais baixo nem sempre é o menor custo por tarefa concluída.

Uma solicitação de geração e uma solicitação de edição

Ambas as chamadas abaixo usam POST /v1/images/generations. O guia de geração de imagem diz que a geração de referência ao estilo Nano Banana não pertence a /v1/images/edits. Sempre envie o model explicitamente, porque as APIs de imagem não têm padrão.

Text-to-image, usando os campos que a referência de Create Image lista para famílias de imagem do 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"
  }'

Edição, significando geração de imagem de referência com operation: "image-to-image" e 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"
  }'

Algumas regras da documentação, observadas em 03/10/2026:

• URLs de referência devem ser http ou https públicas. Evite URLs de rede privada, credenciais incorporadas, fragmentos e URLs assinadas que podem expirar antes do início do processamento.
• Para uma imagem de origem privada ou protegida por cabeçalho, envie um arquivo image multipart em vez de image_urls.
• images[] e file_id não são aceitos neste endpoint.
• Defina o timeout do seu cliente HTTP para pelo menos 120 segundos. Se a resposta contiver status: "pending", task_id ou poll_url, siga a poll_url em vez de esperar.
• Faça o polling com GET /v1/tasks/{id}. O guia de trabalhos assíncronos sugere verificar a cada 5 a 10 segundos e parar em completed ou failed.

Salve a URL retornada, o ID da tarefa, o modelo e seu próprio ID de trabalho. URLs de resultados elegíveis podem ser retidas como cópias de mídia por 30 dias, e media_retention.items mostra o status de cada item e expires_at.

Confirmando a cobrança final

Uma estimativa é apenas um plano. A documentação de faturamento descreve onde o número real aparece.

1. Reserva e liberação. Algumas tarefas assíncronas reservam o custo estimado na criação. Uma tarefa concluída é cobrada uma vez. Uma tarefa com falha libera ou reembolsa o valor pendente.
2. Leia o ID da transação. Respostas não transmitidas (non-streaming) incluem billing_transaction_id quando o faturamento termina antes que a resposta seja enviada. O mesmo valor pode aparecer no cabeçalho X-Billing-Transaction-ID. Tarefas assíncronas o incluem após a conclusão.
3. Abra o Usage. A página de Usage mostra o histórico por modelo e um detalhamento de custos. Compare-o com sua estimativa.
4. Mantenha os IDs juntos. Armazene request_id, task_id, billing_transaction_id e seu próprio ID de trabalho em um registro.
5. Escale com evidências. Se o Usage não mostrar cobrança final ou valor liberado após a conclusão da tarefa, envie um e-mail para support@tokenlab.sh com o Request ID e o ID da tarefa.

A opção de entrega também afeta o preço. Verified usa preços públicos do TokenLab, Official usa uma camada de preço baseada no preço público do fabricante, e Auto tenta Verified primeiro. Você paga pela opção que conclui a solicitação, então observe qual delas atendeu seu lote de teste.

Perguntas frequentes

O nano-banana-pro cobra por imagem ou por token?

A entrada base é por imagem: per_request 0,067 com unidade per_image. O catálogo também lista uma entrada de saída de texto precificada por token, na entrada 1 e saída 6. Verifique o endpoint de precificação para ver qual entrada seus tipos de solicitação acionam.

Posso enviar edições do nano-banana-pro para /v1/images/edits?

Não. A documentação diz que as solicitações de imagem de referência do Nano Banana, incluindo nano-banana-pro, pertencem a /v1/images/generations com operation: "image-to-image" e image_urls. O endpoint de edições está documentado para modelos como gpt-image-2.

Uma tarefa de imagem com falha é cobrada?

O guia de faturamento diz que uma tarefa com falha não é cobrada, e qualquer valor reservado é liberado ou reembolsado. Uma nova tentativa cria uma nova tarefa e pode criar uma nova cobrança. Deduplique pelo seu próprio ID de trabalho para que um timeout não acione uma segunda solicitação de criação.

A resolução que escolho altera o preço do nano-banana-pro?

O catálogo diz que a saída de imagem mantém os níveis de resolução por imagem, e sua faixa listada vai de 0,067 a 0,12. A evidência não mapeia níveis para 1k, 2k ou 4k. Leia GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing e confirme com uma solicitação de teste no Usage.

Qual campo prova o que fui realmente cobrado?

Use billing_transaction_id, ou o cabeçalho X-Billing-Transaction-ID, e combine-o com o registro no Usage. O streaming pode terminar antes do faturamento, então o Usage é o fallback quando o cabeçalho está ausente.

Para comparar esses IDs com outros modelos de imagem em seus próprios prompts, comece pelo Diretório de modelos.