Google: Nano Banana 2.1 mot Meta: Muse Image
En jämförelse sida vid sida av Google: Nano Banana 2.1 (5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr)) och Meta: Muse Image (8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Leverantör | Meta | |
| Indata | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr) | - |
| Utdata | 26,25 US$ / 1M textdelar (≈ 257,16 kr) | - |
| Bildutdata | 105,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 028,62 kr) | 8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr) |
| Webbsökning | 49,00 US$ / 1K sökningar (≈ 480,02 kr) | - |
| Bildindata | - | 8,38 US$ / 1M textdelar (≈ 82,13 kr) |
| Kontextfönster | 65 536 | 65 536 |
| Max utdata | 58 982 | 58 982 |
| Indata | image, text | text, image |
| Utdata | image, text | image |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 6 okt. 2026 | 26 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- Endast Google: Nano Banana 2.1 stöder verktygsanrop.
- Endast Google: Nano Banana 2.1 stöder strukturerad JSON-utdata.
- Endast Google: Nano Banana 2.1 stöder styrning av resonemangsnivå.
Mer i detalj
Google: Nano Banana 2.1 är en bildmodell från Google, och Meta: Muse Image är en bildmodell från Meta. Båda ligger i samma kategori på api14, så du väljer mellan två leverantörers bildgeneratorer snarare än mellan en bildmodell och en textmodell. Google släppte Nano Banana 2.1 den 2026-10-06, medan Meta släppte Muse Image tidigare, den 2026-08-26.
De två modellerna matchar på kontextlängd: båda accepterar 65536 tokens. De matchar också på indatamodaliteter, eftersom båda tar text och bild som indata. Där de skiljer sig är på utdata. Nano Banana 2.1 kan returnera både bild och text, medan Muse Image endast returnerar bild. Parameterlistorna berättar en liknande historia. Nano Banana 2.1 stöder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort och include_reasoning, och Muse Image stöder inget av dessa. Muse Image exponerar i stället repetition_penalty och top_k, som Nano Banana 2.1 inte listar. Båda delar max_tokens, temperature och top_p, och Nano Banana 2.1 lägger till seed. Så om din pipeline behöver funktionsanrop, JSON-formad utdata eller en resonemangskörning vid sidan av bilden, kan bara en av dessa två göra det.
För enkel text-till-bild eller bild-till-bild-generering där du bara vill ha pixlar tillbaka är Muse Image ett rimligt standardval, och dess samplingskontroller (top_k, repetition_penalty) ger dig rattar som vissa bildarbetsflöden fortfarande förlitar sig på. Välj Nano Banana 2.1 när bilden är en del av en större agentloop: du vill att modellen ska anropa verktyg, producera strukturerad utdata som du kan tolka, eller generera ett textsvar vid sidan av bilden. Det är också valet när du vill ha resonemangskontroller exponerade, eftersom Muse Image inte erbjuder några resonemangsparametrar alls. Ingen av modellerna listas som billigare på indata eller utdata, och ingen har ett större kontextfönster, så kostnad och kontext bör inte avgöra detta för dig; kapacitetsmatchning bör.
Att anropa endera via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot samma bas-URL, skickar samma förfrågningsform och ändrar endast modell-id-strängen. Använd "google/gemini-nano-banana-2.1" för Google-modellen och "meta/muse-image" för Meta-modellen. Allt annat i din förfrågan (messages, temperature, max_tokens) förblir oförändrat, även om parametrar utanför en modells stödda lista inte kommer att tillämpas på den.
Det finns ett fall där Muse Image förblir det bättre valet även om Nano Banana 2.1 stöder mer. Om din uppgift är ren bildgenerering och du specifikt vill använda top_k eller repetition_penalty för att styra sampling, finns dessa parametrar endast på Muse Image. I den situationen ger det extra stödet för verktyg, strukturerad utdata och resonemang på Nano Banana 2.1 dig ingenting, och den enklare parameterytan är den du faktiskt behöver.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "google/gemini-nano-banana-2.1" till "meta/muse-image", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code