# Bagaimana diskon Batch API untuk Nano Banana Pro dan Nano Banana 2 bekerja? > Mengelompokkan permintaan tidak otomatis menurunkan harga per gambar di Atlas Cloud. Penghematan datang dari pemilihan endpoint, retry yang lebih sedikit, routing model, atau ketentuan volume yang dinegosiasikan. Memproses permintaan Nano Banana secara batch dapat meningkatkan throughput dan mengurangi beban operasional, tetapi tidak otomatis menurunkan harga per gambar yang dipublikasikan Atlas Cloud. Batch adalah pola eksekusi; diskon adalah aturan penagihan. Keduanya harus dipisahkan dalam anggaran. ## Jawaban singkat: batch bukan kupon Atlas Cloud tidak memiliki tombol yang otomatis menerapkan persentase diskon Batch API khusus pada Nano Banana Pro atau Nano Banana 2. Mengelompokkan prompt, memasukkannya ke antrean, atau mengirimkannya dengan beberapa worker meningkatkan efisiensi, tetapi tidak mengubah harga unit dengan sendirinya. Hitung biaya dengan harga katalog atau konsol saat ini, lalu catat penghematan operasional secara terpisah. Harga developer, promosi, atau kesepakatan volume mungkin tersedia. Itu adalah program harga, bukan hasil dari batching. Periksa [halaman Nano Banana Pro](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nano-banana-batch-api-discount-explained) dan [halaman Nano Banana 2](https://www.atlascloud.ai/models/nanobanana-2?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=nano-banana-batch-api-discount-explained) sebelum menetapkan anggaran. ## Empat konsep yang sering tertukar | Mekanisme | Yang berubah | Apakah harga per gambar otomatis turun? | | --- | --- | --- | | Pengiriman batch | Pengelompokan dan antrean | Tidak | | Worker paralel | Jumlah pekerjaan bersamaan | Tidak | | Harga developer atau promosi | Harga endpoint yang memenuhi syarat | Ya, jika aktif dan dipilih | | Harga volume hasil negosiasi | Ketentuan komersial penggunaan berkelanjutan | Mungkin setelah persetujuan | Batch tetap berguna. Ia mengurangi overhead HTTP, menjaga worker tetap aktif, menyederhanakan retry, dan mengatur kampanye besar. Manfaatnya terlihat pada waktu engineering dan throughput. ## Menghitung biaya batch sebenarnya `perkiraan biaya = jumlah generasi yang dikirim × harga unit saat ini` Dengan retry: `biaya terencana = output yang dibutuhkan × (1 + tingkat retry) × harga unit` Untuk 10.000 gambar yang diterima dan 12% regenerasi, rencanakan sekitar 11.200 generasi. Hitung model, resolusi, kualitas, dan mode secara terpisah. | Bagian beban | Contoh volume | Harga yang digunakan | | --- | ---: | --- | | Konsep awal | 6.000 | Endpoint Nano Banana 2 saat ini | | Gambar final | 2.000 | Endpoint Nano Banana Pro saat ini | | Retry perkiraan | 12% per grup | Endpoint yang sama dengan pekerjaan asal | | Penyimpanan dan distribusi | Kebijakan sendiri | Infrastruktur di luar generasi | Optimasi terbesar adalah tidak menggunakan rute termahal di semua tahap. Eksplorasi secara ekonomis dan gunakan Pro hanya untuk kandidat yang disetujui. ## Yang benar-benar ditingkatkan oleh batch Antrean yang baik memasok pekerjaan, membatasi paralelisme, dan memulihkan kegagalan individual tanpa memulai ulang kampanye. Sebagian besar model media Atlas Cloud bersifat asinkron: 1. Baca prompt dan referensi. 2. Kirim generasi. 3. Simpan prediction ID bersama sumber. 4. Periksa dengan backoff terbatas atau lanjutkan nanti. 5. Validasi sebelum selesai. 6. Ulangi hanya item yang gagal. Batas berlaku per akun dan model. Respons `429` harus memicu backoff eksponensial. ## Kapan Nano Banana 2 menangani tahap pertama Nano Banana 2 cocok untuk eksplorasi, iterasi berbasis referensi, dan variasi dalam volume besar. * membuat konsep kampanye * menguji latar dan layout * membuat versi lokal * menemukan masalah teks atau komposisi * membuat contact sheet untuk review Rute ekonomis harus digunakan pada tahap ketika banyak kandidat akan dibuang. ## Kapan Nano Banana Pro layak digunakan Pro cocok ketika aset mendekati pengiriman dan kesalahan mahal: hero image, tipografi sensitif, resolusi tinggi, dan edit kompleks. | Tahap | Default | Aturan promosi | | --- | --- | --- | | Eksplorasi | Nano Banana 2 | Simpan kandidat yang lolos komposisi dan brand | | Penyempurnaan | 2 atau Pro sesuai masalah | Naikkan jika teks atau detail tetap gagal | | Render final | Nano Banana Pro | Hanya render konsep yang disetujui | | Revisi | Model yang sama lalu satu eskalasi | Hindari retry tanpa batas | Penghematan berasal dari lebih sedikit pekerjaan premium. ## Arsitektur produksi yang aman Gunakan antrean dengan status eksplisit. Simpan source ID, model, versi prompt, URL input, task ID, jumlah percobaan, status, URL output, dan validasi. Atur paralelisme per model, mulai rendah, lalu naikkan setelah pengukuran. Batch 20.000 item membutuhkan antrean andal, bukan 20.000 koneksi. Tentukan juga retensi. Atlas Cloud mendukung header per permintaan media asinkron. Salin aset yang disetujui sebelum URL kedaluwarsa. ## Metrik yang menunjukkan keberhasilan | Metrik | Arti | | --- | --- | | Gambar diterima per dolar | Menggabungkan harga dan regenerasi | | Waktu P50 dan P95 | Menunjukkan latensi normal dan tail | | Retry per jenis error | Memisahkan masalah prompt dan platform | | Tingkat penolakan manusia | Mengukur nilai draft ekonomis | | Biaya per aset disetujui | Menghubungkan biaya dengan hasil | | Umur antrean | Menunjukkan apakah kapasitas mencukupi | Throughput yang lebih tinggi dengan penolakan dua kali lipat bukan efisiensi. Jika alur 2 ke Pro menurunkan biaya per aset diterima, itu penghematan nyata. ## Aturan keputusan praktis Gunakan batch untuk eksekusi; gunakan pemilihan endpoint, harga aktif, kualitas prompt, dan ketentuan volume untuk biaya. 1. Periksa harga live model dan mode yang tepat. 2. Uji sampel representatif pada kedua model. 3. Ukur penerimaan dan retry. 4. Arahkan eksplorasi ke rute ekonomis dan final ke rute berkualitas. 5. Bahas volume setelah pemakaian bulanan stabil. Nilai batch adalah membuat ribuan pekerjaan dapat dikelola, bukan menjamin diskon. ## FAQ ### Apakah ada diskon Batch API khusus? Tidak. Antrean atau batch tidak otomatis mengubah harga yang dipublikasikan; periksa halaman model terkini. ### Mengapa memakai batch jika harga unit sama? Batch meningkatkan pemakaian worker, kontrol konkurensi, retry, dan efisiensi operasional. ### Bagaimana memperkirakan biaya batch besar? Kalikan jumlah generasi yang diharapkan dengan harga saat ini dan tambahkan margin realistis untuk retry dan hasil ditolak. ### Model mana untuk tahap pertama? Nano Banana 2 biasanya praktis untuk variasi; simpan Pro untuk konsep terpilih yang perlu fidelitas tinggi. ### Bagaimana menangani rate limit? Gunakan antrean terbatas dan exponential backoff dengan jitter setelah 429 atau error sementara. ### Bisakah volume bulanan tinggi mendapat harga berbeda? Mungkin melalui kesepakatan komersial, tetapi bukan hasil otomatis dari alur batch.