Google: Nano Banana 2.1 contra Meta: Muse Image
Uma comparação lado a lado entre Google: Nano Banana 2.1 (US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71)) e Meta: Muse Image (US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | |
| Entrada | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) | - |
| Saída | US$ 26,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 143,54) | - |
| Saída de imagem | US$ 105,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 574,16) | US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84) |
| Busca na web | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 267,94) | - |
| Entrada de imagem | - | US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84) |
| Janela de contexto | 65.536 | 65.536 |
| Saída máxima | 58.982 | 58.982 |
| Entrada | image, text | text, image |
| Saída | image, text | image |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 6 de out. de 2026 | 26 de ago. de 2026 |
Principais diferenças
- Só o Google: Nano Banana 2.1 suporta chamada de ferramentas.
- Só o Google: Nano Banana 2.1 suporta saída JSON estruturada.
- Só o Google: Nano Banana 2.1 suporta controle do esforço de raciocínio.
Em detalhe
Google: Nano Banana 2.1 é um modelo de imagem da Google, e Meta: Muse Image é um modelo de imagem da Meta. Ambos ficam na mesma categoria em api14, portanto você está escolhendo entre geradores de imagem de dois fornecedores, e não entre um modelo de imagem e um modelo de texto. A Google lançou o Nano Banana 2.1 em 2026-10-06, enquanto a Meta lançou o Muse Image antes, em 2026-08-26.
Os dois modelos coincidem no comprimento de contexto: ambos aceitam 65536 tokens. Também coincidem nas modalidades de entrada, já que ambos recebem entrada de texto e imagem. Onde divergem é na saída. O Nano Banana 2.1 pode retornar tanto imagem quanto texto, enquanto o Muse Image retorna apenas imagem. As listas de parâmetros contam uma história semelhante. O Nano Banana 2.1 suporta tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e o Muse Image não suporta nenhum desses. O Muse Image, por sua vez, expõe repetition_penalty e top_k, que o Nano Banana 2.1 não lista. Ambos compartilham max_tokens, temperature e top_p, e o Nano Banana 2.1 adiciona seed. Portanto, se o seu pipeline precisa de chamada de função, saída em formato JSON ou uma passagem de raciocínio junto com a imagem, apenas um desses dois consegue fazer isso.
Para geração direta de texto para imagem ou de imagem para imagem, em que você só quer os pixels de volta, o Muse Image é um padrão razoável, e seus controles de amostragem (top_k, repetition_penalty) oferecem ajustes nos quais alguns fluxos de trabalho de imagem ainda se apoiam. Escolha o Nano Banana 2.1 quando a imagem fizer parte de um loop de agente maior: você quer que o modelo chame ferramentas, emita saída estruturada que você possa analisar, ou produza uma resposta em texto junto com a imagem. Ele também é a escolha quando você quer controles de raciocínio expostos, já que o Muse Image não oferece nenhum parâmetro de raciocínio. Nenhum dos modelos está listado como mais barato na entrada ou na saída, e nenhum tem uma janela de contexto maior, então custo e contexto não devem decidir isso por você; a adequação de capacidade deve.
Chamar qualquer um dos dois por meio do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com a OpenAI. Você aponta seu cliente para a mesma URL base, envia o mesmo formato de requisição e altera apenas a string do id do modelo. Use "google/gemini-nano-banana-2.1" para o modelo da Google e "meta/muse-image" para o modelo da Meta. Todo o resto na sua requisição (messages, temperature, max_tokens) permanece igual, embora parâmetros fora da lista suportada de um modelo não se apliquem a ele.
Há um caso em que o Muse Image continua sendo a melhor escolha, mesmo que o Nano Banana 2.1 suporte mais. Se a sua tarefa é geração pura de imagem e você quer especificamente top_k ou repetition_penalty para orientar a amostragem, esses parâmetros existem apenas no Muse Image. Nessa situação, o suporte extra a ferramentas, saída estruturada e raciocínio no Nano Banana 2.1 não lhe traz nada, e a superfície de parâmetros mais simples é a que você realmente precisa.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-nano-banana-2.1" para "meta/muse-image", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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