Google: Nano Banana 2.1 contre Meta: Muse Image
Un comparatif côte à côte de Google: Nano Banana 2.1 (5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €)) et Meta: Muse Image (8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,47 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | |
| Entrée | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) | - |
| Sortie | 26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,38 €) | - |
| Image en sortie | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) | 8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,47 €) |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | - |
| Image en entrée | - | 8,38 $US / 1M jetons (≈ 7,47 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 65 536 |
| Sortie max. | 58 982 | 58 982 |
| Entrée | image, text | text, image |
| Sortie | image, text | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 6 oct. 2026 | 26 août 2026 |
Principales différences
- Seul Google: Nano Banana 2.1 prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Google: Nano Banana 2.1 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul Google: Nano Banana 2.1 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
En détail
Google : Nano Banana 2.1 est un modèle d'image de Google, et Meta : Muse Image est un modèle d'image de Meta. Les deux se situent dans la même catégorie sur api14, vous choisissez donc entre les générateurs d'images de deux fournisseurs plutôt qu'entre un modèle d'image et un modèle de texte. Google a publié Nano Banana 2.1 le 2026-10-06, tandis que Meta a publié Muse Image plus tôt, le 2026-08-26.
Les deux modèles sont identiques sur la longueur de contexte : les deux acceptent 65536 tokens. Ils sont également identiques sur les modalités d'entrée, puisque les deux prennent du texte et des images en entrée. Ils divergent sur la sortie. Nano Banana 2.1 peut renvoyer à la fois image et texte, tandis que Muse Image renvoie uniquement une image. Les listes de paramètres racontent une histoire similaire. Nano Banana 2.1 prend en charge tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort et include_reasoning, et Muse Image n'en prend en charge aucun. Muse Image expose à la place repetition_penalty et top_k, que Nano Banana 2.1 ne liste pas. Les deux partagent max_tokens, temperature et top_p, et Nano Banana 2.1 ajoute seed. Donc si votre pipeline a besoin d'appel de fonctions, de sortie au format JSON, ou d'une passe de raisonnement en plus de l'image, un seul de ces deux modèles peut le faire.
Pour une génération texte-vers-image ou image-vers-image simple où vous voulez juste récupérer des pixels, Muse Image est un choix par défaut raisonnable, et ses contrôles d'échantillonnage (top_k, repetition_penalty) vous donnent des réglages sur lesquels certains flux de travail d'images reposent encore. Choisissez Nano Banana 2.1 lorsque l'image fait partie d'une boucle d'agent plus large : vous voulez que le modèle appelle des outils, produise une sortie structurée que vous pouvez analyser, ou génère une réponse textuelle à côté de l'image. C'est aussi le choix lorsque vous voulez des contrôles de raisonnement exposés, puisque Muse Image n'offre aucun paramètre de raisonnement. Aucun des deux modèles n'est indiqué comme moins cher en entrée ou en sortie, et aucun n'a une fenêtre de contexte plus grande, donc le coût et le contexte ne devraient pas décider pour vous ; c'est l'adéquation des capacités qui devrait le faire.
Appeler l'un ou l'autre via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la même URL de base, envoyez la même forme de requête, et changez uniquement la chaîne d'identifiant du modèle. Utilisez "google/gemini-nano-banana-2.1" pour le modèle Google et "meta/muse-image" pour le modèle Meta. Tout le reste dans votre requête (messages, temperature, max_tokens) reste inchangé, bien que les paramètres en dehors de la liste prise en charge d'un modèle ne s'appliqueront pas à celui-ci.
Il existe un cas où Muse Image reste le meilleur choix même si Nano Banana 2.1 prend en charge davantage de choses. Si votre tâche est de la génération d'images pure et que vous voulez spécifiquement top_k ou repetition_penalty pour orienter l'échantillonnage, ces paramètres n'existent que sur Muse Image. Dans cette situation, la prise en charge supplémentaire des outils, de la sortie structurée et du raisonnement sur Nano Banana 2.1 ne vous apporte rien, et la surface de paramètres plus simple est celle dont vous avez réellement besoin.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-nano-banana-2.1" par "meta/muse-image" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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