Waarom Nano Banana-copycats risico’s met zich meebrengen
Google’s Nano Banana verovert razendsnel de markt voor AI-beeldgeneratie. Maar de hype leidt ook tot een wildgroei aan copycat-tools. Wat voegen deze ‘wrappers’ echt toe, wat betaal je ervoor en welke risico’s loop je als gebruiker?
Wat is Nano Banana precies?
Eind augustus 2025 lanceerde Google Gemini 2.5 Flash Image, beter bekend als Nano Banana. Het model genereert razendsnel realistische beelden en kan bestaande foto’s bewerken met simpele instructies in natuurlijke taal. Binnen enkele weken werden volgens Google al meer dan 200 miljoen beeldbewerkingen uitgevoerd en kreeg de Gemini-app er ruim 10 miljoen nieuwe gebruikers bij. Op het benchmarkplatform LM Arena werd Nano Banana bovendien in recordtempo het meest populaire model voor zowel beeldgeneratie als beeldbewerking.
Waarom is dit model zo bijzonder?
De kracht van Nano Banana zit in drie punten:
- Het kan meerdere afbeeldingen samenvoegen tot één consistente output.
- Het behoudt de identiteit van mensen en objecten bij bewerkingen.
- En het volgt instructies in gewone taal zonder dat gebruikers hun prompts eindeloos hoeven te herformuleren.
Onafhankelijke tests bevestigen dit grotendeels, al blijven er beperkingen: fijne details kunnen verdwijnen en de resolutie is beperkt tot 1K. Eerder schreef Thijme van Brakel voor Frankwatching al een uitgebreid artikel over de features van Nano Banana.
Hoeveel Nano Banana copycat-tools zijn er al?
Het succes van Nano Banana leidde vrijwel direct tot een wildgroei aan zogeheten wrappers: tools die de officiële API gebruiken, maar er een eigen interface en verdienmodel omheen bouwen. Veel van deze projecten gebruiken varianten van de naam Nano Banana als merk- en domeinnaam, zoals Nano Banana AI, Nano Banana Pro, AI Nano Banana, of simpelweg Nano Banana. Inmiddels zijn er al meer dan 85 van zulke sites geïdentificeerd, maar het werkelijke aantal ligt waarschijnlijk nog hoger. Voor gebruikers kan dit de indruk wekken dat er een directe link met Google is, terwijl het in werkelijkheid allemaal onafhankelijke projecten zijn.
Screenshots van copycats
Wat zijn de risico’s van deze wrappers?
Wrappers maken Nano Banana toegankelijker, maar brengen ook duidelijke risico’s met zich mee.
Allereerst is er het gebrek aan transparantie. Van de 86 bekende wrappers die de merk- en domeinnaam Nano Banana voeren, heb ik uitgezocht dat bij 85% niet bekend is welke juridische entiteit of organisatie erachter zit. En bij 69% is onduidelijk in welk land de AI-tool gevestigd is. Dat is problematisch, want privacywetgeving verschilt sterk per regio. In de Verenigde Staten en China is de bescherming van gebruikersdata bijvoorbeeld veel minder strikt dan in Europa. Van de tools waar wél achtergrondinformatie beschikbaar is, blijken de meeste juist uit deze twee landen afkomstig te zijn.
Ook de kostenstructuur is een aandachtspunt. De meeste wrappers werken met freemium-modellen of uitsluitend betaalde abonnementen. Op het eerste gezicht lijkt de drempel laag, omdat gebruikers gratis een paar afbeeldingen kunnen genereren, maar wie vaker van de tool gebruik wil maken, betaalt vaak hogere kosten dan via de officiële kanalen van Google. Het gemak van een eenvoudige interface gaat zo al snel samen met een stevig prijskaartje.
Tot slot zijn er vraagtekens te zetten bij de houdbaarheid van dergelijke tools. Al deze wrappers zijn volledig afhankelijk van één onderliggend model en hebben daar zelfs hun merk- en domeinnaam op afgestemd. Hun bestaansrecht staat of valt dus met de populariteit van Nano Banana. Maar wat als dit model volgend jaar wordt ingehaald door een nieuwe standaard? Zijn deze tools er dan nog, en zo ja in welke vorm? Voor gebruikers die een abonnement afsluiten of credits inkopen, levert dat veel onzekerheid op. Vaak is onduidelijk bij wie ze terecht kunnen als de aanbieder plotseling verdwijnt.
Wat zegt dit over de AI-markt?
De opkomst van wrappers laat zien hoeveel lucht er in de huidige AI-markt zit. Er bestaan inmiddels honderdduizenden AI-tools. Vrijwel iedere developer die een beetje kan programmeren, probeert mee te liften op de AI-hausse door een tool te lanceren die in feite leunt op bestaande beeld- en taalmodellen. Sommige wrappers voegen waarde toe met betere interfaces, focus op specifieke use cases of lokale betaalopties. Maar veel doen dat nauwelijks, terwijl de kosten voor gebruikers juist hoger kunnen liggen dan via de officiële kanalen.
Hoe maak je als gebruiker de juiste keuze?
Wie zekerheid en transparantie wil, kan Nano Banana het beste via Google zelf gebruiken. Het model is beschikbaar in de Gemini-app, via Google AI Studio, de Gemini API (voor developers) en Vertex AI (voor enterprise-klanten). Google heeft geen aparte Nano Banana-website: alle officiële toegang loopt via deze kanalen. Daar zijn de prijzen en voorwaarden helder en is langdurige ondersteuning gegarandeerd.
Kies je toch voor een wrapper, let dan goed op de volgende punten:
- Prijs: is het gebruik goedkoper of duurder dan rechtstreeks via de officiële kanalen?
- Transparantie: weet je wie de tool aanbiedt en waar je data naartoe gaat?
- Toegevoegde waarde: voegt de tool echt iets toe of is het alleen een schil om het bestaande model?
- Levensduur: is dit een partij die over een jaar waarschijnlijk nog bestaat?
Tot slot
Nano Banana laat zien hoe snel een nieuw AI-model wereldwijd tractie kan krijgen. Maar de golf aan wrappers maakt ook duidelijk dat de AI-markt vol zit met opportunisme en gebrekkige transparantie. Het risico is dat gebruikers door de hype rond dit nieuwe model niet kiezen voor de officiële kanalen, maar terechtkomen bij tools waarvan onduidelijk is wie erachter zit en hoe er met hun data wordt omgegaan. Voor bedrijven en gebruikers is het daarom cruciaal om scherp te letten op prijs, transparantie, toegevoegde waarde en levensduurverwachting van AI tools, zodat zij bewuste keuzes maken en geen onnodige risico’s lopen.
Over de auteur
