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Nano Banana 2.1 vs Muse Image: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Google: Nano Banana 2.1 contro Meta: Muse Image

Un confronto fianco a fianco tra Google: Nano Banana 2.1 (5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €)) e Meta: Muse Image (8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Google: Nano Banana 2.1	Meta: Muse Image
Fornitore	Google	Meta
Ingresso	5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €)	-
Uscita	26,25 USD / 1M token (≈ 23,38 €)	-
Output immagine	105,00 USD / 1M token (≈ 93,50 €)	8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €)
Ricerca web	49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €)	-
Input immagine	-	8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €)
Finestra di contesto	65.536	65.536
Output massimo	58.982	58.982
Ingresso	image, text	text, image
Uscita	image, text	image
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	6 ott 2026	26 ago 2026

Differenze principali

Solo Google: Nano Banana 2.1 supporta chiamata di strumenti.
Solo Google: Nano Banana 2.1 supporta output JSON strutturato.
Solo Google: Nano Banana 2.1 supporta controllo del livello di ragionamento.

Nel dettaglio

Google: Nano Banana 2.1 è un modello di immagini di Google, e Meta: Muse Image è un modello di immagini di Meta. Entrambi si trovano nella stessa categoria su api14, quindi stai scegliendo tra i generatori di immagini di due fornitori, non tra un modello di immagini e un modello di testo. Google ha rilasciato Nano Banana 2.1 il 2026-10-06, mentre Meta ha rilasciato Muse Image prima, il 2026-08-26.

I due modelli coincidono sulla lunghezza del contesto: entrambi accettano 65536 token. Coincidono anche sulle modalità di input, dato che entrambi accettano input di testo e immagini. Dove divergono è sull'output. Nano Banana 2.1 può restituire sia immagini sia testo, mentre Muse Image restituisce solo immagini. Le liste dei parametri raccontano una storia simile. Nano Banana 2.1 supporta tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e Muse Image non supporta nessuno di questi. Muse Image espone invece repetition_penalty e top_k, che Nano Banana 2.1 non elenca. Entrambi condividono max_tokens, temperature e top_p, e Nano Banana 2.1 aggiunge seed. Quindi, se la tua pipeline necessita di function calling, output in formato JSON o di una fase di reasoning insieme all'immagine, solo uno di questi due può farlo.

Per una generazione semplice da testo a immagine o da immagine a immagine in cui vuoi solo i pixel indietro, Muse Image è un default ragionevole, e i suoi controlli di campionamento (top_k, repetition_penalty) ti offrono manopole su cui alcuni flussi di lavoro con immagini fanno ancora affidamento. Scegli Nano Banana 2.1 quando l'immagine fa parte di un ciclo agentico più ampio: vuoi che il modello chiami strumenti, emetta output strutturato che puoi analizzare, o produca una risposta testuale accanto all'immagine. È anche la scelta quando vuoi che i controlli di reasoning siano esposti, dato che Muse Image non offre alcun parametro di reasoning. Nessuno dei due modelli è indicato come più economico in input o output, e nessuno dei due ha una finestra di contesto più ampia, quindi costo e contesto non dovrebbero decidere per te; dovrebbe farlo l'idoneità delle capacità.

Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client sullo stesso base URL, invii la stessa forma di richiesta e cambi solo la stringa dell'id del modello. Usa "google/gemini-nano-banana-2.1" per il modello Google e "meta/muse-image" per il modello Meta. Tutto il resto nella tua richiesta (messages, temperature, max_tokens) resta invariato, anche se i parametri al di fuori della lista supportata di un modello non si applicheranno ad esso.

C'è un caso in cui Muse Image rimane la scelta migliore anche se Nano Banana 2.1 supporta di più. Se il tuo compito è pura generazione di immagini e vuoi specificamente top_k o repetition_penalty per guidare il campionamento, quei parametri esistono solo su Muse Image. In quella situazione il supporto extra a strumenti, output strutturato e reasoning su Nano Banana 2.1 non ti offre nulla, e la superficie di parametri più semplice è quella di cui hai effettivamente bisogno.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-nano-banana-2.1" a "meta/muse-image", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Nano Banana 2.1: dettagli e banco di prova →Meta: Muse Image: dettagli e banco di prova →

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"));

Google: Nano Banana 2.1 contro Meta: Muse Image

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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