A Google lançou a 6 de outubro o Nano Banana 2.1, o novo modelo de criação e edição de imagens do Gemini. Escreve texto mais legível (também em português), mantém as personagens coerentes de imagem para imagem e permite alterar apenas a zona que se assinala, tudo a metade do preço do modelo anterior.
O Nano Banana 2.1 (identificador técnico gemini-nano-banana-2.1) sucede ao Nano Banana 2 e passa a ser o modelo de imagem “de todos os dias” da Google: rápido e económico, ao lado do Nano Banana Pro, que se mantém como a opção mais avançada da família. Assenta no Gemini 3.6 Flash, pertence à série Gemini 3 e ficou disponível em versão estável na API Gemini, no Google AI Studio e na Google Cloud logo no dia do lançamento.
De acordo com a ficha técnica publicada pela Google DeepMind, o modelo é distribuído na app Gemini, no Google AI Studio, na API Gemini, no Modo IA da Pesquisa Google, no Google Flow, no Google Stitch e no Google Ads. Para quem ensina, a porta de entrada mais natural continua a ser a app Gemini, onde a criação de imagens já faz parte das ferramentas disponíveis.
Quem já tentou criar um cartaz, um esquema ou uma pequena banda desenhada com IA conhece as três frustrações clássicas: palavras com letras trocadas, personagens que mudam de cara entre imagens e a necessidade de gerar tudo de novo só para corrigir um pormenor. A versão 2.1 foi desenhada precisamente para atacar estes três problemas.
Uma família que cresceu depressa
Em pouco mais de um ano, a Google lançou quatro gerações de modelos de imagem com a alcunha “Nano Banana”. Cada uma resolveu limitações da anterior e a 2.1 é a primeira a combinar a rapidez da linha Flash com resultados que, nos testes da própria Google, ultrapassam o modelo Pro em várias tarefas.
Da primeira banana à 2.1
1
Nano Banana
ago. 2025 Gemini 2.5 Flash Image
2
Nano Banana Pro
nov. 2025 Gemini 3 Pro Image
3
Nano Banana 2
fev. 2026 Gemini 3.1 Flash Image
4
Nano Banana 2.1
6 out. 2026 baseado no Gemini 3.6 Flash
Com a chegada da nova versão, o Nano Banana 2 foi marcado como descontinuado na API Gemini e a Google recomenda a migração para o 2.1 em todos os projetos novos.
O Nano Banana 2.1 em ação: em cima, uma imagem gerada a partir de texto; em baixo, uma edição que coloca um produto num novo cenário sem alterar o rótulo. Clique para ampliar. Imagem: Fuser.
O que há de novo no Nano Banana 2.1
1Edição por máscara e por rabisco
Em vez de descrever onde está o elemento a mudar, basta pintar uma máscara ou rabiscar sobre a zona pretendida. O modelo altera apenas essa área e preserva o resto da imagem. É a capacidade em que a Google mostra maior salto face ao Nano Banana 2.
2Texto e infografias mais fiáveis
A renderização de texto e a organização de infografias melhoraram, incluindo texto localizado em várias línguas. Cartazes, esquemas legendados e diagramas com rótulos passam a sair com muito menos erros ortográficos.
3Personagens e objetos coerentes
Aceita até 14 imagens de referência e mantém a consistência de até 4 personagens e a fidelidade de até 10 objetos. A mesma personagem continua reconhecível ao longo de várias edições e cenas.
4Ancoragem na Pesquisa Google
O modelo pode consultar a Pesquisa Google (web e imagens) para representar com mais rigor locais, monumentos, objetos reais ou acontecimentos recentes, em vez de depender apenas do que aprendeu no treino.
5Até 4K e formatos panorâmicos
Gera imagens em 1K (por omissão), 2K e 4K e corrige os defeitos em mosaico que surgiam nos formatos muito alongados (1:4, 4:1, 1:8 e 8:1), ideais para frisos cronológicos, faixas e cartazes verticais.
6Pensa antes de desenhar
Tem níveis de raciocínio configuráveis (mínimo, médio e alto) e aceita como ponto de partida texto, imagens, vídeo e PDF. Um documento ou uma ficha podem servir de base para gerar um esquema visual.
Como funciona a edição por máscara
Imagine-se um esquema do ciclo da água encontrado com o título em inglês. Antes, pedir a tradução obrigava muitas vezes a gerar uma imagem nova, com o risco de tudo o resto mudar. Com a edição por máscara, assinala-se só o título e dá-se a instrução. A animação seguinte ilustra o processo.
WATER CYCLECICLO DA ÁGUA
1. Imagem original
2. Pinta-se a máscara sobre o título
3. “Traduz para português de Portugal”
4. Só a zona marcada muda
Ilustração esquemática do processo. Não é um resultado real gerado pelo modelo.
O que dizem os números
A ficha técnica apresenta comparações feitas por avaliadores humanos, que escolhem lado a lado a melhor imagem. Os resultados são convertidos numa pontuação Elo (a mesma lógica dos rankings de xadrez): quanto mais alta, mais vezes o modelo foi preferido. São avaliações da própria Google, pelo que convém lê-las como indicação e não como veredicto independente.
Preferência humana (pontuação Elo)
Escala do gráfico a partir de 900 pontos, para tornar as diferenças visíveis.
Nano Banana 2.1 (com raciocínio)Nano Banana 2Nano Banana Pro
Preferência geral (texto para imagem)
1050
990
935
Edição por máscara e por rabisco
1049
965
927
Consistência com várias personagens
1106
978
1011
O dado mais relevante para a escola, porém, é outro: a factualidade das infografias, ou seja, até que ponto a informação representada está correta. Aqui a pontuação vai de 0 a 1 e é atribuída por um sistema de avaliação automática.
Factualidade em infografias (0 a 1)
Nano Banana 2.1 (com raciocínio)0,521
Nano Banana 2.1 (sem raciocínio)0,328
Nano Banana Pro0,265
Nano Banana 20,179
Leitura para professores: a factualidade quase triplicou face ao Nano Banana 2, mas uma pontuação de 0,52 significa que cerca de metade do conteúdo avaliado ainda pode conter imprecisões. Uma infografia gerada por IA continua a exigir revisão cuidadosa antes de chegar aos alunos. Note-se também que o modo com raciocínio faz uma diferença enorme neste indicador.
Porque é que isto interessa aos professores
As melhorias deste modelo tocam diretamente no tipo de recurso visual que se prepara para qualquer disciplina, do 1.º ciclo ao secundário.
1Recursos com texto em português
Cartazes para a sala, capas de fichas, sinalética de projetos ou convites para eventos da escola: com melhor escrita dentro da imagem, deixa de ser necessário acrescentar todo o texto à mão num editor.
2Esquemas e diagramas de apoio
Processos (ciclo da água, digestão, fotossíntese), cronologias, mapas de conceitos ou figuras geométricas legendadas ganham uma primeira versão em segundos, para depois rever e ajustar.
3Histórias com personagens que não mudam
Uma banda desenhada para trabalhar a narrativa, um cenário de Cidadania e Desenvolvimento ou uma série de problemas com a mesma personagem tornam-se viáveis, porque a figura principal se mantém reconhecível de vinheta para vinheta.
4Adaptar em vez de recomeçar
Com a máscara, uma imagem criada pelo próprio professor pode ser corrigida por partes: retirar um elemento que distrai, trocar uma legenda, simplificar um fundo. Poupa-se tempo e preserva-se o que já estava bem.
5Diferenciação e inclusão
É fácil produzir duas versões do mesmo diagrama (uma completa e outra simplificada) ou apoios visuais para alunos com dificuldades de leitura e para alunos de Português Língua Não Materna, mantendo o mesmo estilo gráfico.
6Ferramentas educativas mais baratas
Para professores e escolas que criam as suas próprias aplicações com a API Gemini, cada imagem custa cerca de metade do que custava com o Nano Banana 2, o que torna viáveis geradores de recursos ou jogos com imagens.
Como pode melhorar a aprendizagem dos alunos
A investigação sobre aprendizagem multimédia é consistente num ponto: palavras acompanhadas de imagens bem desenhadas ajudam a compreender e a recordar, porque a informação é processada por dois canais em simultâneo. A mesma investigação deixa um aviso: imagens apenas decorativas, sem relação com o conteúdo, distraem e prejudicam. O Nano Banana 2.1 é útil na medida em que ajuda a produzir imagens que explicam, não imagens que enfeitam.
Na prática, há quatro formas de transformar esta ferramenta em aprendizagem:
A
Explicar com imagens que ensinam. Um diagrama legendado de um processo, colocado junto ao texto que o descreve, reduz o esforço de interpretação e permite que o aluno se concentre nas relações entre as partes.
B
Caçar erros numa infografia. Precisamente porque a factualidade ainda não é perfeita, uma infografia gerada pode ser o ponto de partida de uma atividade: os alunos confrontam-na com o manual e assinalam o que está errado ou incompleto. Rever criticamente exige dominar o conteúdo.
C
Descrever para desenhar. Pedir a um aluno que escreva a instrução para gerar um esquema obriga-o a explicitar o que sabe: quais as etapas, que relações, que legendas. A qualidade da descrição revela o grau de compreensão e serve como avaliação formativa.
D
Literacia mediática. Imagens cada vez mais realistas tornam urgente ensinar a perguntar “de onde vem esta imagem?”. As marcas de água invisíveis da Google (ver mais abaixo) dão um caso concreto para discutir autenticidade e desinformação.
Uma imagem gerada por IA é um bom ponto de partida para pensar, mas nunca deve ser tratada como fonte de verdade.
Exemplos de instruções para experimentar
Ciências Naturais “Cria um esquema simples do ciclo da água para alunos do 5.º ano, com setas e as legendas evaporação, condensação, precipitação e escoamento, em português de Portugal, fundo branco.”
História “Faz um friso cronológico horizontal em formato 4:1 com cinco datas da expansão marítima portuguesa, cada uma com uma pequena ilustração e uma legenda curta.”
Português “Cria uma banda desenhada de quatro vinhetas com a mesma personagem, uma rapariga de mochila amarela, que ilustre os momentos de introdução, desenvolvimento, clímax e desfecho de uma narrativa.”
Matemática “Desenha um triângulo retângulo com os catetos e a hipotenusa identificados e, ao lado de cada lado, um quadrado construído sobre ele, para ilustrar o Teorema de Pitágoras.”
Limitações reconhecidas pela própria Google
A ficha técnica é invulgarmente franca sobre o que ainda falha. Para uso em sala de aula, estes pontos contam:
Texto pequeno e longo. Letras pequenas saem muitas vezes desfocadas, sobretudo na resolução 1K, e parágrafos longos ou páginas inteiras continuam a correr mal.
Consistência imperfeita. As personagens nem sempre ficam iguais às das imagens de referência.
Máscaras nem sempre respeitadas. Na edição por máscara ou rabisco, as instruções podem ser seguidas só em parte e o próprio rabisco pode ficar visível no resultado.
Esquerda e direita. Há confusões ocasionais de localização espacial, um problema sério em mapas, esquemas anatómicos ou figuras geométricas.
Conhecimento e raciocínio 3D limitados. Pode “alucinar” factos, e o rigor em temas que dependem de conhecimento do mundo ou de perspetiva tridimensional continua aquém do desejável. O conhecimento de base vai, no máximo, até março de 2026.
Dica prática: para materiais com muito texto, a abordagem mais segura é gerar apenas a parte visual e acrescentar o texto depois, no Google Slides, no Canva ou no Word. Para figuras geométricas exatas (ângulos, medidas, escalas), ferramentas como o GeoGebra continuam a ser mais fiáveis.
Onde está disponível, para quem e quanto custa
Na app Gemini, a criação de imagens está acessível em contas gratuitas, com limites diários que a Google ajusta com frequência; os planos pagos Google AI (Plus, Pro e Ultra) têm limites mais elevados. A ficha técnica coloca a app Gemini entre os canais de distribuição do Nano Banana 2.1, mas a chegada a cada conta pode ser gradual.
Limites na versão gratuita: à data de publicação, a Google não divulgou números específicos de imagens diárias para o Nano Banana 2.1 nos planos gratuito e pagos da app Gemini. Vale a pena consultar a página de limites da app antes de planear uma atividade com uma turma inteira.
Idades e contas escolares. Este é o ponto mais importante para quem trabalha com alunos do ensino básico e secundário:
Alunos com menos de 18 anos
Em contas Google Workspace (escola), podem gerar imagens e melhorá-las com novas instruções, mas não podem editar imagens diretamente nem carregar imagens para servir de base. A edição de imagens na app Gemini não está disponível para menores de 18 anos.
Professores (18+)
Têm acesso às funções de edição, incluindo trabalhar sobre imagens carregadas. Na prática, a edição por máscara e a fusão de referências são ferramentas para preparar materiais, não para os alunos usarem diretamente.
Administradores da escola
Podem desligar a app Gemini (e, com ela, a criação de imagens) para unidades organizacionais ou grupos específicos na consola de administração do Google Workspace.
No Google AI Studio e na API Gemini, o modelo não está incluído no nível gratuito da API: é cobrado por imagem gerada. Está também integrado em plataformas de terceiros como fal.ai, Netlify AI Gateway e Fuser. O gráfico seguinte compara o custo por imagem (tarifa normal, em dólares norte-americanos) com o modelo anterior e com o Nano Banana Pro.
Custo por imagem na API Gemini (US$)
Escala a partir de zero. Na Pro, as imagens 1K e 2K têm o mesmo preço.
Nano Banana 2.1Nano Banana 2Nano Banana Pro
Imagem 1K
0,034
0,067
0,134
Imagem 2K
0,050
0,101
0,134
Imagem 4K
0,113
0,151
0,240
Em termos concretos, cem imagens em resolução 1K custam cerca de 3,36 dólares na tarifa normal e metade disso no modo de processamento em lote (Batch), que devolve os resultados mais tarde. Para quem desenvolve ferramentas educativas, é uma descida de preço significativa.
Autenticidade e cuidados antes de levar para a aula
Todas as imagens geradas pelos modelos de imagem Gemini incluem o SynthID, uma marca de água invisível ao olho humano que identifica a origem artificial da imagem e resiste a alterações comuns como recortes ou compressão. Na Google Cloud, o Nano Banana 2.1 suporta também credenciais de conteúdo C2PA, um padrão aberto que regista no ficheiro a forma como a imagem foi criada. Na app Gemini, é possível carregar uma imagem e perguntar se foi gerada pela IA da Google, o que dá origem a uma atividade simples e muito eficaz de literacia mediática.
Antes de usar o modelo com fins pedagógicos, convém ter presente esta lista curta:
✓
Não carregar fotografias de alunos. Imagens de menores são dados pessoais protegidos pelo RGPD; para personagens recorrentes, usar figuras inventadas.
✓
Verificar sempre o conteúdo científico. Rótulos, datas, setas e proporções devem ser confrontados com o manual ou com fontes fiáveis.
✓
Respeitar direitos de autor. Não editar ilustrações de manuais ou imagens de terceiros sem autorização para as redistribuir.
✓
Ser transparente com a turma. Indicar quando uma imagem foi gerada por IA dá o exemplo do uso responsável que se pede aos alunos.
✓
Preferir imagens que explicam. Se a imagem não ajuda a compreender o conteúdo, é provável que distraia mais do que ajude.
