A nano banana é um experimento que demonstrou a capacidade do modelo Gemini 1.5, da Google, de identificar corretamente o conteúdo de uma imagem com apenas 48 bytes. O feito mostrou como a inteligência artificial generativa está se tornando mais eficiente, capaz de trabalhar com quantidades mínimas de dados e ainda entregar respostas precisas.
Essa evolução representa um salto importante para quem desenvolve produtos digitais com low-code, no-code ou IA embarcada, possibilitando experiências mais rápidas, leves e escaláveis.
Com a tendência de redução no uso de dados e melhora na inferência, tecnologias como essa tornam-se fundamentais para criar soluções com inteligência artificial mesmo em contextos com infraestrutura limitada ou fluxos de dados incompletos.
Atualmente, o uso do Gemini 1.5 está atrelado à plataforma Google Cloud e é acessado via API. O custo varia conforme o volume de chamadas e processamento, sendo ideal para empresas que desejam escalar soluções com IA de forma segura e personalizável.
Embora ainda esteja em fase de adoção inicial por grande parte do mercado, a expectativa é que o acesso a modelos como o do Gemini se torne mais acessível nos próximos meses.
Por se tratar de um modelo proprietário da Google, o uso do Gemini 1.5 cria dependência da infraestrutura da empresa, especialmente se for utilizado via API. No entanto, as integrações podem ser feitas com ferramentas como Make, Supabase ou FlutterFlow, que permitem maior flexibilidade e controle sobre os dados e lógica do projeto.
A exportação de dados e uso de camadas intermediárias reduz o impacto do lock-in e permite aplicações mais portáteis.
A integração com o Gemini 1.5 exige conhecimento básico de APIs e autenticação, mas pode ser facilitada com o uso de plataformas como Make e FlutterFlow.Usuários com experiência em no-code ou automação conseguem criar fluxos úteis sem precisar programar, embora projetos mais avançados possam exigir algum domínio técnico para ajustes finos.
A integração com o Gemini 1.5 exige conhecimento básico de APIs e autenticação, mas pode ser facilitada com o uso de plataformas como Make e FlutterFlow.Usuários com experiência em no-code ou automação conseguem criar fluxos úteis sem precisar programar, embora projetos mais avançados possam exigir algum domínio técnico para ajustes finos.
A integração com o Gemini 1.5 exige conhecimento básico de APIs e autenticação, mas pode ser facilitada com o uso de plataformas como Make e FlutterFlow.Usuários com experiência em no-code ou automação conseguem criar fluxos úteis sem precisar programar, embora projetos mais avançados possam exigir algum domínio técnico para ajustes finos.
Plano Gemini 1.5 Starter
Preço: US$ 0,000125/token
Limite: Cobrança por token gerado e interpretado
Hospedagem: Exclusivamente via Google Cloud
Recursos adicionais: Uso de imagem, texto e dados multimodais com entrada limitada
Plano Gemini 1.5 Business
Preço: Variável conforme volume
Limite: Tokenização mais ampla e suporte a contextos maiores
Hospedagem: Google Cloud + ambientes híbridos
Recursos adicionais: Performance otimizada, latência reduzida e SLAs empresariais
Plano Gemini 1.5 Enterprise
Preço: Sob consulta
Limite: Tokenização expansiva, suporte multimodal avançado
Hospedagem: Self-hosted (em beta) ou via Google Cloud
Recursos adicionais: Modelos customizados, segurança avançada, integração com Vertex AI, suporte dedicado
A nano banana do Google não é apenas uma demonstração técnica curiosa, mas um marco que sinaliza o futuro da inteligência artificial: mais leve, mais eficiente e mais acessível.
Com o avanço de modelos como o Gemini 1.5, abre-se uma nova possibilidade para empresas que desejam aplicar IA generativa em fluxos no-code e low-code, sem depender de grandes volumes de dados ou estruturas complexas.
Para quem desenvolve produtos digitais, essa é a hora de experimentar, prototipar e explorar novas experiências assistidas por IA, mesmo em contextos com pouca informação.
Na Flowcode, estamos atentos a esses movimentos para transformar avanços tecnológicos em soluções práticas. Se você quer entender como aproveitar esse novo padrão de eficiência em IA, fale com a gente.
FlowCode é uma software-house que se orgulha de entregar projetos no prazo prometido. Somos uma empresa do grupo Softo Ventures.
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