Google: Nano Banana 2.1 vs. Meta: Muse Image
Ein direkter Vergleich von Google: Nano Banana 2.1 (5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €)) und Meta: Muse Image (8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | |
| Eingabe | 5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €) | - |
| Ausgabe | 26,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 23,38 €) | - |
| Bildausgabe | 105,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 93,50 €) | 8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €) |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Bildeingabe | - | 8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €) |
| Kontextfenster | 65.536 | 65.536 |
| Max. Ausgabe | 58.982 | 58.982 |
| Eingabe | image, text | text, image |
| Ausgabe | image, text | image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 06.10.2026 | 26.08.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Nur Google: Nano Banana 2.1 unterstützt Tool Calling.
- Nur Google: Nano Banana 2.1 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Nur Google: Nano Banana 2.1 unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
Im Detail
Google: Nano Banana 2.1 ist ein Bildmodell von Google, und Meta: Muse Image ist ein Bildmodell von Meta. Beide liegen auf api14 in derselben Kategorie, du wählst also zwischen den Bildgeneratoren zweier Anbieter und nicht zwischen einem Bildmodell und einem Textmodell. Google hat Nano Banana 2.1 am 2026-10-06 veröffentlicht, während Meta Muse Image früher veröffentlicht hat, am 2026-08-26.
Die beiden Modelle stimmen bei der Kontextlänge überein: Beide akzeptieren 65536 Token. Sie stimmen auch bei den Eingabemodalitäten überein, da beide Text- und Bildeingabe annehmen. Sie unterscheiden sich bei der Ausgabe. Nano Banana 2.1 kann sowohl Bild als auch Text zurückgeben, während Muse Image nur Bild zurückgibt. Die Parameterlisten erzählen eine ähnliche Geschichte. Nano Banana 2.1 unterstützt tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort und include_reasoning, und Muse Image unterstützt nichts davon. Muse Image bietet stattdessen repetition_penalty und top_k, die Nano Banana 2.1 nicht auflistet. Beide teilen max_tokens, temperature und top_p, und Nano Banana 2.1 fügt seed hinzu. Wenn deine Pipeline also Function Calling, JSON-förmige Ausgabe oder einen Reasoning-Durchlauf neben dem Bild benötigt, kann nur eines dieser beiden das leisten.
Für unkomplizierte Text-zu-Bild- oder Bild-zu-Bild-Generierung, bei der du einfach nur Pixel zurückbekommen willst, ist Muse Image eine vernünftige Standardwahl, und seine Sampling-Steuerungen (top_k, repetition_penalty) geben dir Stellschrauben, auf die einige Bild-Workflows noch immer angewiesen sind. Wähle Nano Banana 2.1, wenn das Bild Teil einer größeren Agent-Schleife ist: Du willst, dass das Modell Tools aufruft, strukturierte Ausgabe erzeugt, die du parsen kannst, oder eine Textantwort neben dem Bild liefert. Es ist auch die Wahl, wenn du Reasoning-Steuerungen offengelegt haben willst, da Muse Image überhaupt keine Reasoning-Parameter bietet. Keines der Modelle ist als günstiger bei Eingabe oder Ausgabe aufgeführt, und keines hat ein größeres Kontextfenster, daher sollten Kosten und Kontext dies nicht für dich entscheiden; die Passung der Fähigkeiten sollte es.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Du richtest deinen Client auf dieselbe Base-URL, sendest dieselbe Request-Form und änderst nur die Modell-ID-Zeichenkette. Verwende "google/gemini-nano-banana-2.1" für das Google-Modell und "meta/muse-image" für das Meta-Modell. Alles andere in deinem Request (messages, temperature, max_tokens) bleibt bestehen, wobei Parameter außerhalb der unterstützten Liste eines Modells für dieses nicht gelten.
Es gibt einen Fall, in dem Muse Image die bessere Wahl bleibt, obwohl Nano Banana 2.1 mehr unterstützt. Wenn deine Aufgabe reine Bildgenerierung ist und du speziell top_k oder repetition_penalty zum Steuern des Samplings willst, existieren diese Parameter nur bei Muse Image. In dieser Situation bringt dir die zusätzliche Tool-, Structured-Output- und Reasoning-Unterstützung von Nano Banana 2.1 nichts, und die einfachere Parameteroberfläche ist genau das, was du brauchst.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-nano-banana-2.1" auf "meta/muse-image", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "meta/muse-image",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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