Google: Nano Banana 2.1 lawan Meta: Muse Image
Perbandingan berdampingan Google: Nano Banana 2.1 (US$5,25 / 1 jt token (≈ Rp 94.920)) dan Meta: Muse Image (US$8,38 / 1 jt token (≈ Rp 151.569)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Penyedia | Meta | |
| Masukan | US$5,25 / 1 jt token (≈ Rp 94.920) | - |
| Keluaran | US$26,25 / 1 jt token (≈ Rp 474.600) | - |
| Output gambar | US$105,00 / 1 jt token (≈ Rp 1.898.399) | US$8,38 / 1 jt token (≈ Rp 151.569) |
| Pencarian web | US$49,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 885.920) | - |
| Input gambar | - | US$8,38 / 1 jt token (≈ Rp 151.569) |
| Jendela konteks | 65.536 | 65.536 |
| Output maks. | 58.982 | 58.982 |
| Masukan | image, text | text, image |
| Keluaran | image, text | image |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 6 Okt 2026 | 26 Agu 2026 |
Perbedaan utama
- Hanya Google: Nano Banana 2.1 yang mendukung panggilan alat.
- Hanya Google: Nano Banana 2.1 yang mendukung output JSON terstruktur.
- Hanya Google: Nano Banana 2.1 yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
Lebih mendalam
Google: Nano Banana 2.1 adalah model gambar dari Google, dan Meta: Muse Image adalah model gambar dari Meta. Keduanya berada dalam kategori yang sama di api14, jadi Anda memilih antara generator gambar dari dua vendor, bukan antara model gambar dan model teks. Google merilis Nano Banana 2.1 pada 2026-10-06, sementara Meta merilis Muse Image lebih awal, pada 2026-08-26.
Kedua model tersebut cocok dalam panjang konteks: keduanya menerima 65536 token. Mereka juga cocok dalam modalitas input, karena keduanya menerima input teks dan gambar. Perbedaan terletak pada output. Nano Banana 2.1 dapat mengembalikan gambar dan teks, sedangkan Muse Image mengembalikan gambar saja. Daftar parameter menceritakan kisah yang serupa. Nano Banana 2.1 mendukung tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort, dan include_reasoning, dan Muse Image tidak mendukung salah satunya. Muse Image sebaliknya mengekspos repetition_penalty dan top_k, yang tidak terdaftar di Nano Banana 2.1. Keduanya memiliki max_tokens, temperature, dan top_p, dan Nano Banana 2.1 menambahkan seed. Jadi jika pipeline Anda memerlukan pemanggilan fungsi, output berbentuk JSON, atau proses penalaran di samping gambar, hanya salah satu dari keduanya yang dapat melakukannya.
Untuk pembuatan teks-ke-gambar atau gambar-ke-gambar yang lugas di mana Anda hanya menginginkan piksel kembali, Muse Image adalah pilihan default yang masuk akal, dan kontrol sampling-nya (top_k, repetition_penalty) memberi Anda kendali yang masih digunakan oleh beberapa alur kerja gambar. Pilih Nano Banana 2.1 ketika gambar merupakan bagian dari loop agen yang lebih besar: Anda ingin model memanggil tools, mengeluarkan output terstruktur yang dapat Anda analisis, atau menghasilkan jawaban teks di samping gambar. Ini juga pilihan ketika Anda menginginkan kontrol penalaran yang terbuka, karena Muse Image tidak menawarkan parameter penalaran sama sekali. Tidak ada model yang terdaftar lebih murah pada input atau output, dan tidak ada yang memiliki jendela konteks yang lebih besar, jadi biaya dan konteks tidak boleh menentukan ini untuk Anda; kecocokan kapabilitas harus menjadi penentu.
Memanggil salah satunya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API tersebut kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke URL dasar yang sama, mengirimkan bentuk permintaan yang sama, dan hanya mengubah string model id. Gunakan "google/gemini-nano-banana-2.1" untuk model Google dan "meta/muse-image" untuk model Meta. Semua hal lain dalam permintaan Anda (messages, temperature, max_tokens) tetap sama, meskipun parameter di luar daftar yang didukung model tidak akan berlaku untuk model tersebut.
Ada kasus di mana Muse Image tetap menjadi pilihan yang lebih baik meskipun Nano Banana 2.1 mendukung lebih banyak. Jika tugas Anda adalah pembuatan gambar murni dan Anda secara spesifik menginginkan top_k atau repetition_penalty untuk mengarahkan sampling, parameter tersebut hanya ada pada Muse Image. Dalam situasi itu, tool tambahan, output terstruktur, dan dukungan penalaran pada Nano Banana 2.1 tidak memberikan Anda keuntungan apa pun, dan permukaan parameter yang lebih sederhana adalah yang sebenarnya Anda butuhkan.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "google/gemini-nano-banana-2.1" ke "meta/muse-image", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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"));
Perbandingan lainnya
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router lawan Auto Code