Wichtige Funktionen

Native Bildgenerierung und -bearbeitung — Bilder generieren oder vorhandene Fotos über Prompts in natürlicher Sprache bearbeiten. (Generieren / Bearbeiten).
Multi-Image-Fusion — mehrere Eingabebilder zu einer fotorealistischen Szene kombinieren.
Charakterkonsistenz — das gleiche Motiv oder die gleiche Figurenerscheinung über Bearbeitungen und Prompts hinweg beibehalten. (Konsistenz).
SynthID-Wasserzeichen — alle Ausgaben enthalten eine unsichtbare SynthID, um KI-generierte Inhalte zu identifizieren. (Wasserzeichen).

Technische Details

Architektur & Positionierung: basiert auf der Gemini 2.5 Flash-Familie — konzipiert als Low-Latency‑„Flash“-Variante, die etwas Modellgröße/Durchsatz gegen deutlich schnellere pro‑Call‑Antworten und Kosteneffizienz tauscht, während sie stärkeres Reasoning als frühere Flash‑Tiers beibehält.
Eingabeformate & Limits: akzeptiert Inline‑Base64‑Bilder für kleine Eingaben und Datei‑Uploads über die File API für größere Bilder (empfohlen für >20 MB). Unterstützt gängige MIME‑Typen (JPEG, PNG).
Betriebsmodi: Text‑zu‑Bild, Bildbearbeitung (Inpainting / semantische Maskierung), Stiltransfer, Mehrbild‑Komposition und interleaved Text+Bild‑Antworten (nützlich für illustrierte Anleitungen, Rezepte oder gemischte Inhalte).
Herkunft & Sicherheitsmechanismen: sichtbare Wasserzeichen auf KI‑Ausgaben plus versteckte SynthID‑Marker sowie Richtlinien‑Durchsetzungsschichten zur Begrenzung explizit unzulässiger Inhalte.

Einschränkungen & bekannte Risiken

Inhaltsrichtlinien‑Beschränkungen: Modelle setzen Inhaltsrichtlinien durch (z. B. das Untersagen expliziter sexueller Inhalte und bestimmter illegaler Inhalte), aber die Durchsetzung ist nicht perfekt — das Generieren von Bildern öffentlicher Personen oder kontroverser Symbole kann in einigen Szenarien dennoch möglich sein, daher sind Richtlinienprüfungen essenziell. )
Fehlermodi: möglicher Identitätsdrift bei extremen Bearbeitungen, gelegentliche semantische Fehlanpassungen (wenn Prompts unzureichend spezifiziert sind) und Artefakte in sehr komplexen Szenen oder bei extremen Perspektivenwechseln.
Herkunft & Missbrauch: Auch wenn Wasserzeichen und SynthID vorhanden sind, verhindern sie Missbrauch nicht — sie unterstützen Erkennung und Zuordnung, sind aber kein Ersatz für menschliche Prüfung in sensiblen Workflows.

Typische Anwendungsfälle

Produkt & E‑Commerce: Produkte per Multi‑Image‑Fusion in Lifestyle‑Aufnahmen platzieren/katalogisieren.
Kreativ‑Tools / Design: schnelle Iterationen in Design‑Apps (Adobe Firefly‑Integration genannt).
Bildbearbeitung & Retusche: lokalisierte Bearbeitungen per natürlicher Sprache (Objekte entfernen, Farbe/Beleuchtung ändern, neu stylen).
Storytelling / Charakter‑Assets: Charaktere über Panels und Szenen hinweg konsistent halten.

Preise für Nano Banana

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Nano Banana, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Nano Banana Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

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Beispielcode und API für Nano Banana

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Nano Banana zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Nano Banana in Ihren Projekten zu nutzen.

Python
JavaScript
Curl

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents=[prompt],
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "gemini-native-image.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

Versionen von Nano Banana

Der Grund, warum Nano Banana mehrere Snapshots hat, kann potenzielle Faktoren wie Änderungen der Ausgabe nach Updates umfassen, die ältere Snapshots für Konsistenz erfordern, Entwicklern eine Übergangszeit für Anpassung und Migration bieten und verschiedene Snapshots, die globalen oder regionalen Endpunkten entsprechen, um das Benutzererlebnis zu optimieren. Für detaillierte Unterschiede zwischen den Versionen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation.

version
gemini-2.5-flash-image
gemini-2.5-flash-image-preview

Nano Banana