Google zet twee nieuwe Gemini-beeldmodellen in de markt

Google heeft twee nieuwe beeldgeneratoren aan de Gemini-familie toegevoegd. Volgens de ontwikkelaarsdocumentatie van Google gaat het om Gemini 3 Pro Image, intern bekend als Nano Banana Pro, en het lichtere Gemini 3.1 Flash Image, dat de bijnaam Nano Banana 2 draagt. Beide draaien via de Gemini API en zijn gratis te proberen in Google AI Studio. De splitsing is duidelijk: een model dat mikt op de hoogste beeldkwaliteit en een model dat draait op prijs en doorvoer.

Wat de twee modellen onderscheidt

Gemini 3 Pro Image richt zich op werk waar detail telt, bijvoorbeeld productvisuals of illustraties op hoge resolutie. De prijs schaalt mee met het formaat. Een beeld op 1K of 2K kost 1120 tokens, ongeveer 0,134 dollar. Ga je naar 4K, zo’n 16 megapixel, dan loopt dat op tot 2000 tokens of 0,24 dollar per beeld. Invoerbeelden tellen mee voor 560 tokens per stuk.

Gemini 3.1 Flash Image hanteert dezelfde tokenstaffel voor de uitvoer, maar is bedoeld voor interactieve toepassingen en grote aantallen. Google prijst de beeldinvoer op 560 tokens, omgerekend iets meer dan een tiende cent per afbeelding. Het model volgt de lijn van eerdere Flash-versies, waarover ik eerder schreef in de lancering van Nano Banana 2 Lite. Waar de Lite-variant zich richt op de allergoedkoopste generaties, mikt deze Flash-versie op een balans tussen kwaliteit en kosten.

Waarom Google op twee sporen inzet

De keuze voor een dure en een goedkope variant sluit aan bij hoe Google zijn hele modellenaanbod inricht. Dezelfde tweedeling is zichtbaar bij de tekstmodellen, waar ik het snelheidsspoor beschreef in het stuk over Gemini 3.5 Flash. Ontwikkelaars die een app bouwen met duizenden generaties per dag hebben andere belangen dan een studio die per opdracht een handvol beelden op maximale resolutie wil. Met twee modellen hoeft niemand te betalen voor kwaliteit die de toepassing niet vraagt.

Google verwerkt zijn beeldtechnologie inmiddels ook op plekken buiten de API. De zoekmachine leunt op dezelfde generatie modellen, iets wat terugkomt in het bericht over Gemini in Google Search. Voor bedrijven betekent dat een groeiende afhankelijkheid van één leverancier voor zowel tekst als beeld.

De vraag rond herkomst en labels

Snellere en goedkopere beeldgeneratie maakt de discussie over herkenbaarheid urgenter. Wie voor een fractie van een cent fotorealistische beelden kan maken, zet druk op afspraken over herkomst. In Europa is daar beweging in, zoals ik beschreef bij de vrijwillige gedragscode voor het labelen van AI-content. Google zegt zichtbare en onzichtbare markeringen mee te geven aan zijn beelden, maar de praktijk moet uitwijzen hoe goed die standhouden bij bewerking.

De modellen bouwen voort op de multimodale koers die Google al langer volgt en die ook doorklinkt in vergelijkingen met andere aanbieders, bijvoorbeeld in het overzicht rond Claude Fable 5 en vision.

Wat betekent dit

Voor wie met AI-beelden werkt, komt de keuze nu neer op een simpele afweging tussen kwaliteit en kosten binnen dezelfde familie. Gemini 3 Pro Image is er voor het eindresultaat dat af moet, Gemini 3.1 Flash Image voor volume en snelle iteratie. Dat maakt het instappen makkelijker, maar het vergroot ook de afhankelijkheid van Google voor bedrijven die hun beeldpijplijn op deze modellen bouwen. De prijzen liggen laag genoeg om experimenten aantrekkelijk te maken, en dat is precies waar de echte concurrentiestrijd de komende maanden gevoerd wordt.