Nano Banana a US$ 2,50 — e por que a comparação com o o3 é furada

US$ 2,50 por milhão de tokens de saída. Parece barato se você acabou de ler a tabela que tem o o3 no topo a US$ 8 pelo mesmo milhão. Parece ainda mais barato se você comparar com quase qualquer coisa do topo. Só que esse número está medindo outra coisa, e a comparação direta é o tipo de furada que aparece no fim do mês, na fatura, quando o caso de uso não era o que você imaginava.

O Gemini 2.5 Flash Image — Nano Banana, no apelido que o marketing do Google empurrou — está no catálogo há seis dias, depois da chegada em 7 de outubro. Modalidade: texto+imagem entrando, texto+imagem saindo. Contexto de 32.768 tokens. E, diferentemente dos modelos que ocupam o topo da régua de inteligência, ele não tem nota de QI. Não é bug nem atraso de indexação: é que o índice mede raciocínio em texto. Modelos de geração de imagem não entram nessa régua.

O que o preço está realmente comprando

A conta do Nano Banana cobra US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada, US$ 2,50 por milhão de saída e US$ 0,03 por milhão em cache. O cache é um dos mais baratos do catálogo inteiro, e isso importa porque prompts de imagem costumam ser reenviados em massa quando o app tem muitos usuários fazendo a mesma edição em cima de templates parecidos.

Se você está rodando geração ou edição de imagem em volume, esses três números juntos são argumento forte. Se você está pensando "ah, US$ 2,50 é mais barato que o o3, vou usar Nano Banana para o meu agente de texto", o problema é que ele não foi feito para isso — é imagem entrando e saindo, não cadeia de raciocínio.

O tabuleiro dos últimos 30 dias

O catálogo fechou o dia com 253 modelos vindos de 40 criadores diferentes, e 26 deles foram lançados nas últimas quatro semanas. É um mercado congestionado — e o Nano Banana entra nele seis dias depois do lançamento, com o GA ativo e o preço tabelado. No topo da régua de inteligência, o o3 custa 3,2 vezes mais por milhão de tokens de saída do que o Nano Banana, mas entrega raciocínio encadeado que nenhum modelo de imagem — nem do Google, nem de ninguém — chega perto. O Llama 4 Maverick, da Meta, em quinto lugar, sai por US$ 0,696 o milhão de saída — quase quatro vezes mais barato que o Nano Banana e 11 vezes mais barato que o o3. Mas é texto, não imagem. A pergunta certa não é "Nano Banana é o mais barato?", é "para qual peça do meu pipeline eu preciso, especificamente, de um modelo que entende imagem e devolve imagem?".

Para quem vale, e para quem não muda nada

Vale para apps de geração ou edição de imagem com prompts longos e contextuais, workflows que misturam leitura de imagem e devolução visual — catálogos de e-commerce, ferramentas de marketing, prototipagem de design. Os 32.768 tokens de contexto permitem passar instruções detalhadas e ainda referenciar imagens anteriores sem cortar pelo meio, e o cache barato significa que reenviar o mesmo template em massa não estoura a fatura no fim do mês.

Não vale para raciocínio puro, coding, agente, análise de documento. A nota de QI é nula porque o catálogo não mede isso para modelos de imagem; nenhum benchmark público cobre o que o Nano Banana faz com a régua certa. Também não é gratuito — cada chamada conta — então esqueça a ideia de "testar de graça até entender". E se você já está feliz com GPT-4o image ou DALL-E e não precisa especificamente do contexto longo, o lançamento muda pouco para você.

O que fazer com isso na segunda-feira

Se o seu produto é texto, o lançamento do Nano Banana não muda nada: o o3 continua reinando e o gpt-oss-120b, a US$ 0,17 o milhão de saída, segue sendo o melhor custo-benefício para raciocínio entre os modelos abertos. Se você está rodando geração ou edição de imagem em produção, vale testar o Nano Banana em paralelo com o que já usa — o preço de cache a US$ 0,03 por milhão é argumento concreto em apps de alto volume, e os 32.768 tokens de contexto permitem prompts longos que ferramentas mais baratas cortam pelo meio. O resto é ruído de calendário de lançamento.