O modelo de imagem Nano Banana Pro AI atualizado do Google foi aclamado como ‘absolutamente maluco’ para empresas e usuários

Infográficos renderizados sem um único erro ortográfico. Diagramas complexos extraídos de prompts de parágrafo. Logotipos restaurados a partir de fragmentos. E resultados visuais tão nítidos com tanta densidade e precisão de texto que um desenvolvedor simplesmente chamou de “absolutamente maluco”.

Google DeepMind recém-lançado Nano Banana Pro– oficialmente Gemini 3 Pro Image – atraiu espanto tanto da comunidade de desenvolvedores quanto dos engenheiros de IA empresariais.

Mas por trás do elogio viral está algo mais transformador: um modelo construído não apenas para impressionar, mas para integrar profundamente toda a pilha de IA do Google – desde Gemini API e Vertex AI até aplicativos Workspace, Ads e Google AI Studio.

Ao contrário dos modelos de imagem anteriores, voltados para usuários casuais ou casos de uso artístico, o Gemini 3 Pro Image apresenta geração de imagens multimodais com qualidade de estúdio para fluxos de trabalho estruturados – com alta resolução, precisão multilíngue, consistência de layout e base de conhecimento em tempo real. Ele foi projetado para compradores técnicos, equipes de orquestração e automação em escala empresarial, não apenas para exploração criativa.

Os benchmarks já mostram que o modelo supera seus pares em qualidade visual geral, geração de infográficos e precisão de renderização de texto. E à medida que os utilizadores do mundo real o levam ao seu limite – desde ilustrações médicas a memes de IA – o modelo revela-se tanto como uma nova ferramenta criativa como como um sistema de raciocínio visual para a pilha empresarial.

Construído para raciocínio multimodal estruturado

O Gemini 3 Pro Image não está apenas desenhando imagens bonitas – ele está aproveitando a camada de raciocínio do Gemini 3 Pro para gerar recursos visuais que comunicam estrutura, intenção e fundamentação factual.

O modelo é capaz de gerar fluxos de UX, diagramas educacionais, storyboards e maquetes a partir de prompts de linguagem e pode incorporar até 14 imagens de origem com identidade consistente e fidelidade de layout entre assuntos.

O Google descreve o modelo como “um modelo de alta fidelidade construído no Gemini 3 Pro para que os desenvolvedores acessem a geração de imagens com qualidade de estúdio” e confirma que agora está disponível via Gemini API, Google AI Studio e Vertex AI para acesso empresarial.

No Antigravity, a nova plataforma de codificação de vibração de IA do Google construída pelos ex-co-fundadores do Windsurf contratados no início deste ano, o Gemini 3 Pro Image já está sendo usado para criar protótipos de UI dinâmicos com recursos de imagem renderizados antes que o código seja escrito. Os mesmos recursos estão sendo implementados nos produtos corporativos do Google, como Workspace Vids, Slides e Google Ads, dando às equipes controle preciso sobre o layout dos ativos, iluminação, tipografia e composição de imagens.

Saída de alta resolução, localização e aterramento em tempo real

O modelo suporta resoluções de saída de até 2K e 4K e inclui controles de nível de estúdio sobre ângulo da câmera, gradação de cores, foco e iluminação. Ele lida com prompts multilíngues, localização semântica e tradução de texto em imagem, permitindo fluxos de trabalho como:

• Traduzir embalagens ou sinalização preservando o layout

• Atualizando modelos de UX para mercados regionais

• Gerar variantes de anúncios consistentes com nomes de produtos e preços alterados por localidade

Um dos casos de uso mais claros são os infográficos – tanto técnicos quanto comerciais.

Derya Unutmaz, imunologista, gerou uma ilustração médica completa descrevendo os estágios da terapia com células CAR-T, do laboratório ao paciente, elogiando o resultado como “perfeito”. O educador de IA Dan Mac criou um guia visual explicando modelos de transformadores “para uma pessoa não técnica” e chamou o resultado de “inacreditável”.

Até mesmo recursos visuais estruturados complexos, como cardápios completos de restaurantes, recursos visuais de palestras em quadro-negro ou histórias em quadrinhos com vários personagens, foram compartilhados on-line – gerados em um único prompt, com tipografia, layout e continuidade de assunto coerentes.

Benchmarks sinalizam liderança na geração de imagens composicionais

Os resultados independentes do GenAI-Bench mostram o Gemini 3 Pro Image como um desempenho de última geração nas principais categorias:

• Ele ocupa a posição mais alta em preferência geral do usuáriosugerindo forte coerência visual e alinhamento imediato.

• Isso leva em qualidade visualà frente de concorrentes como GPT-Image 1 e Seedream v4.

• Mais notavelmente, ele domina em geração de infográficosuperando até mesmo o modelo anterior do Google, Gemini 2.5 Flash.

Benchmarks adicionais divulgados pelo Google mostram o Gemini 3 Pro Image com taxas de erro de texto mais baixas em vários idiomas, bem como desempenho mais forte na fidelidade de edição de imagens.

A diferença torna-se especialmente aparente em tarefas de raciocínio estruturado. Onde os modelos anteriores podem aproximar o estilo ou preencher lacunas de layout, o Gemini 3 Pro Image demonstra consistência entre painéis, relações espaciais precisas e preservação de detalhes conscientes do contexto – crucial para sistemas que geram diagramas, documentação ou treinamento visual em escala.

O preço é competitivo para a qualidade

Para desenvolvedores e equipes empresariais que acessam o Gemini 3 Pro Image por meio da API Gemini ou do Google AI Studio, o preço é escalonado por resolução e uso.

Os tokens de entrada para imagens custam US$ 0,0011 por imagem (equivalente a 560 tokens ou US$ 0,067 por imagem), enquanto o preço de saída depende da resolução: imagens padrão de 1K e 2K custam aproximadamente US$ 0,134 cada (1.120 tokens) e imagens 4K de alta resolução custam US$ 0,24 (2.000 tokens).

A entrada e a saída de texto têm preços alinhados com o Gemini 3 Pro: US$ 2,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 12,00 por milhão de tokens de saída ao usar os recursos de raciocínio do modelo.

O nível gratuito atualmente não inclui acesso ao Nano Banana Pro e, diferentemente dos modelos de nível gratuito, as gerações de nível pago não são usadas para treinar os sistemas do Google.

Aqui está uma tabela de comparação das principais APIs de geração de imagens para desenvolvedores/empresas, seguida por uma discussão sobre como elas se comparam (incluindo os preços diferenciados para Gemini 3 Pro Image / “Nano Banana Pro”).

A imagem do Google Gemini 3 Pro / Nano Banana Pro o preço fica no limite superior: ~$0,134 para 1K/2K, ~$0,24 para 4K, significativamente mais alto do que a linha de base de ~$0,04 por imagem para muitas imagens padrão OpenAI/DALL-E 3.

Mas o custo mais elevado pode ser justificável se: você precisar de resolução 4K; você precisa de governança de nível empresarial (por exemplo, o Google enfatiza que as imagens de nível pago são não usados ​​para treinar seus sistemas); você precisa de um sistema de preços baseado em token alinhado com outros usos de LLM; e você já opera na pilha de nuvem/IA do Google (por exemplo, usando Vertex AI).

Por outro lado, se você estiver gerando grandes volumes de imagens (milhares a dezenas de milhares) e puder aceitar resolução mais baixa (1K/2K) ou qualidade premium um pouco menos, as alternativas de custo mais baixo (OpenAI, modelos menores) oferecem economias significativas – por exemplo, gerar 10.000 imagens a ~$0,04 cada custa ~$400, enquanto a ~$0,134 cada custa ~$1.340. Com o tempo, esse delta aumenta.

SynthID e a crescente necessidade de origem empresarial

Cada imagem gerada pelo Gemini 3 Pro Image inclui SynthID, o sistema imperceptível de marca d’água digital do Google. Embora muitas plataformas estejam apenas começando a explorar a origem da IA, o Google está posicionando o SynthID como uma parte essencial de sua pilha de conformidade empresarial.

No aplicativo Gemini atualizado, os usuários agora podem fazer upload de uma imagem e perguntar se ela foi gerada por IA pelo Google – um recurso projetado para dar suporte às crescentes demandas regulatórias e de governança interna.

Uma postagem no blog do Google enfatiza que a proveniência não é mais um “recurso”, mas um requisito operacional, especialmente em domínios de alto risco como saúde, educação e mídia. O SynthID também permite que as equipes criadas no Google Cloud diferenciem o conteúdo gerado por IA e a mídia de terceiros em ativos, usem registros e trilhas de auditoria.

As primeiras reações dos desenvolvedores variam de admiração a testes de casos extremos

Apesar do enquadramento empresarial, as primeiras reações dos desenvolvedores transformaram as mídias sociais em um campo de testes em tempo real.

Designer Travis Davids anunciou um menu de restaurante único com layout e tipografia impecáveis: “O texto longo gerado está oficialmente resolvido”.

Imunologista Dra. Derya Unutmaz postou seu diagrama CAR-T com a legenda: “O que você fez, Google?!” enquanto Nikunj Kothari converteu um ensaio completo em uma palestra estilizada no quadro-negro de uma só vez, chamando os resultados de “simplesmente sem palavras”.

Engenheiro Deedy Das elogiou seu desempenho em tarefas de edição e restauração de marca: “Edição semelhante ao Photoshop… Ela acerta tudo… De longe, o melhor modelo de imagem que já vi.”

Desenvolvedor Parker Ortolani resumiu de forma mais simples: “Nano Banana continua absolutamente maluca”.

Até os criadores de memes se envolveram. @cto_junior gerou um meme de “mesa de discurso LLM” totalmente estilizado – com logotipos, gráficos, monitores e tudo – em um único prompt, apelidando Gemini 3 Pro Image de “seu novo mecanismo de meme”.

Mas o escrutínio também se seguiu. Pesquisador de IA Oral e Oculto testei o modelo em um problema de Sudoku com muita lógica, mostrando que ele alucinava tanto com um quebra-cabeça inválido quanto com uma solução sem sentido, observando que o modelo “infelizmente não é AGI”.

A postagem serviu como um lembrete de que o raciocínio visual tem limites, especialmente em sistemas com restrições de regras, onde a lógica alucinada permanece um modo de falha persistente.

Uma nova plataforma primitiva, não apenas um modelo

O Gemini 3 Pro Image agora está presente em toda a pilha de desenvolvedores e empresas do Google: Google Ads, Workspace (Slides, Vids), Vertex AI, Gemini API e Google AI Studio. Também é implantado em ferramentas internas como o Antigravity, onde os agentes de design renderizam rascunhos de layout antes que os elementos da interface sejam codificados.

Isso o torna um primitivo multimodal de primeira classe dentro do ecossistema de IA do Google, assim como a conclusão de texto ou o reconhecimento de fala.

Em aplicativos corporativos, os recursos visuais não são decorações: são dados, documentação, design e comunicação. Seja gerando explicadores de integração, protótipos visuais ou materiais localizados, modelos como o Gemini 3 Pro Image permitem que os sistemas criem ativos de forma programática, com controle, escala e consistência.

Numa altura em que a corrida entre OpenAI, Google e xAI está a ultrapassar os benchmarks e a entrar em plataformas, Nano Banana Pro é a declaração silenciosa do Google: o futuro da IA ​​generativa não será apenas falado ou escrito – será visto.