Google: Nano Banana 2.1 karşı Meta: Muse Image
Google: Nano Banana 2.1 ($5,25 / 1M token (≈ ₺262,90)) ve Meta: Muse Image ($8,38 / 1M token (≈ ₺419,80)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Google: Nano Banana 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Meta | |
| Girdi | $5,25 / 1M token (≈ ₺262,90) | - |
| Çıktı | $26,25 / 1M token (≈ ₺1.314,50) | - |
| Görsel çıktı | $105,00 / 1M token (≈ ₺5.258,01) | $8,38 / 1M token (≈ ₺419,80) |
| Web araması | $49,00 / 1K arama (≈ ₺2.453,74) | - |
| Görsel girdi | - | $8,38 / 1M token (≈ ₺419,80) |
| Bağlam penceresi | 65.536 | 65.536 |
| Maks. çıktı | 58.982 | 58.982 |
| Girdi | image, text | text, image |
| Çıktı | image, text | image |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 6 Eki 2026 | 26 Ağu 2026 |
Temel farklar
- araç çağırma özelliğini yalnızca Google: Nano Banana 2.1 destekler.
- yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca Google: Nano Banana 2.1 destekler.
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca Google: Nano Banana 2.1 destekler.
Ayrıntılı bakış
Google: Nano Banana 2.1, Google tarafından sunulan bir görsel modelidir ve Meta: Muse Image, Meta tarafından sunulan bir görsel modelidir. Her ikisi de api14 üzerinde aynı kategoride yer alır, yani bir görsel model ile bir metin modeli arasında değil, iki satıcının görsel üreticileri arasında seçim yapıyorsunuz. Google, Nano Banana 2.1'i 2026-10-06 tarihinde yayımladı; Meta ise Muse Image'i daha önce, 2026-08-26 tarihinde yayımladı.
İki model bağlam uzunluğunda eşleşir: her ikisi de 65536 token kabul eder. Girdi modalitelerinde de eşleşirler, çünkü her ikisi de metin ve görsel girdi alır. Ayrıştıkları nokta çıktıdır. Nano Banana 2.1 hem görsel hem metin döndürebilirken Muse Image yalnızca görsel döndürür. Parametre listeleri de benzer bir tablo çizer. Nano Banana 2.1 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning destekler; Muse Image bunların hiçbirini desteklemez. Muse Image bunun yerine repetition_penalty ve top_k sunar; Nano Banana 2.1 bunları listelemez. Her ikisi de max_tokens, temperature ve top_p paylaşır; Nano Banana 2.1 ayrıca seed ekler. Yani işlem hattınız görselin yanında fonksiyon çağrısı, JSON biçimli çıktı veya bir reasoning geçişi gerektiriyorsa, bu ikisinden yalnızca biri bunu yapabilir.
Yalnızca piksel geri almak istediğiniz doğrudan metinden görsele veya görselden görsele üretim için Muse Image makul bir varsayılandır ve örnekleme kontrolleri (top_k, repetition_penalty) bazı görsel iş akışlarının hâlâ güvendiği ayar düğmelerini verir. Görsel daha büyük bir ajan döngüsünün parçası olduğunda Nano Banana 2.1'i seçin: modelin araçları çağırmasını, ayrıştırabileceğiniz yapılandırılmış çıktı üretmesini veya görselin yanında bir metin yanıtı vermesini istersiniz. Reasoning kontrollerinin açığa çıkarılmasını istediğinizde de tercih budur, çünkü Muse Image hiç reasoning parametresi sunmaz. Hiçbir model girdi veya çıktıda daha ucuz olarak listelenmemiştir ve hiçbirinin bağlam penceresi daha büyük değildir, bu yüzden maliyet ve bağlam bunu sizin için karara bağlamamalıdır; yetenek uyumu belirleyici olmalıdır.
İkisinden birini api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi aynı temel URL'ye yönlendirir, aynı istek biçimini gönderir ve yalnızca model kimliği dizesini değiştirirsiniz. Google modeli için "google/gemini-nano-banana-2.1" ve Meta modeli için "meta/muse-image" kullanın. İsteğinizdeki diğer her şey (messages, temperature, max_tokens) olduğu gibi kalır, ancak bir modelin desteklenen listesi dışındaki parametreler o model için geçerli olmaz.
Nano Banana 2.1 daha fazlasını desteklese bile Muse Image'in daha iyi seçim olarak kaldığı bir durum vardır. Göreviniz saf görsel üretimiyse ve özellikle örneklemeyi yönlendirmek için top_k veya repetition_penalty istiyorsanız, bu parametreler yalnızca Muse Image üzerinde bulunur. Bu durumda Nano Banana 2.1 üzerindeki ek araç, yapılandırılmış çıktı ve reasoning desteği size hiçbir şey kazandırmaz ve aslında ihtiyacınız olan şey daha basit parametre yüzeyidir.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "google/gemini-nano-banana-2.1" yerine "meta/muse-image" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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"));
Diğer karşılaştırmalar
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare karşı OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare karşı Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare karşı Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare karşı Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst karşı Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst karşı Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst karşı Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router karşı Auto Code