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Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) : prix, contexte et benchmarks

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) est le modèle de Google sorti le 30 juin 2026. Il coûte 0,25 $US par million de tokens en entrée et 1,5 $US en sortie, avec un contexte de 65,5 k tokens. Aucun score indépendant n'est publié pour lui à ce jour.

Coût moyenRaisonnementSans appel d'outils

Ce qu'il faut savoir sur Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

C'est Google, éditeur basé en États-Unis, qui a mis Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) en ligne le 30 juin 2026. Il accepte des images et du texte en entrée et produit des images et du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 65 536 tokens, plus que 12 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 58 982 tokens d'une traite.

Il est disponible depuis environ 4 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.

Prix de Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Sur OpenRouter, Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) coûte 0,25 $US par million de tokens en entrée et 1,5 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,563 $US par million, plus cher que 44 % des modèles payants (1,4 fois moins que la médiane de 0,76 $US).

Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0013 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 38 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.

Performance et benchmarks

Epoch AI ne publie pas encore d'indice de capacités pour Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image). Nous n'affichons donc aucune note de performance inventée : seuls le prix, le contexte et les fonctions entrent dans sa note.

Fonctions, confidentialité et usage local

  • Il ne gère pas l'appel d'outils : il ne convient pas pour piloter un agent IA qui doit agir.
  • Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
  • C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
  • Ses connaissances s'arrêtent à janvier 2025.

Ses poids ne sont pas publiés : on ne peut l'utiliser que via l'API de Google ou d'un intermédiaire comme OpenRouter, ce qui implique d'envoyer vos données hors de vos machines.

Les autres modèles de Google

Prix moyen par million de tokens (3 en entrée pour 1 en sortie).
ModèleSortiePrix moyenECI
Gemini 4 Argon13 oct. 20264 $US166,5
Nano Banana 2.16 oct. 20263 $US—
Gemini 3.8 Flash2 sept. 20261,65 $US157,4
Gemini 3.7 Flash13 août 20261,5 $US158
Gemini 3.6 Flash21 juil. 20261,5 $US154,5
Gemini 3.5 Flash Lite21 juil. 20260,85 $US144,9
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)18 juin 20261,13 $US—
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)18 juin 20264,5 $US—

Verdict

Note calculée : 42/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).

Limites

  • Pas d'appel d'outils : inutilisable comme cerveau d'un agent.
  • Aucun score indépendant publié : performance non vérifiable.

À éviter si…

  • vos données ne doivent pas quitter vos serveurs ;
  • vous construisez un agent qui doit appeler des outils.

Questions fréquentes

Combien coûte Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) ?

0,25 $US par million de tokens en entrée et 1,5 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0013 $US.

Quelle est la taille du contexte de Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) ?

65 536 tokens, soit environ 49 000 mots, avec 58 982 tokens maximum en sortie.

Peut-on utiliser Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) en local ?

Non, Google ne publie pas ses poids : il s'utilise uniquement par API.

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) convient-il pour un agent IA ?

Non : sans appel d'outils, il ne peut pas agir, seulement répondre.

Quelles alternatives à Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) ?

Les modèles les plus proches en prix et en performance sont MiniMax M2-her, Skyfall 36B V2 et Perceptron Mk1.5.

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