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G

Nano Banana 2

Eingabe:$0.4/M
Ausgabe:$2.4/M
Überblick über die Kernfunktionen: Auflösung: Bis zu 4K (4096×4096), gleichauf mit Pro. Konsistenz von Referenzbildern: Bis zu 14 Referenzbilder (10 Objekte + 4 Charaktere), wobei Stil-/Charakterkonsistenz beibehalten wird. Extreme Seitenverhältnisse: Neue 1:4, 4:1, 1:8, 8:1-Verhältnisse hinzugefügt, geeignet für lange Bilder, Poster und Banner. Textdarstellung: Fortgeschrittene Textgenerierung, geeignet für Infografiken und Marketing-Poster-Layouts. Sucherweiterung: Integrierte Google Search + Image Search. Fundierung: Integrierter Denkprozess; komplexe Prompts werden vor der Generierung logisch hergeleitet.
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Versionen

Technische Spezifikationen von Gemini 3.1 Flash Image Preview

EintragGemini 3.1 Flash Image Preview
AnbieterGoogle
ModellfamilieGemini 3.1 (Flash-Stufe)
Primärer FokusSchnelle multimodale Generierung mit Bildvorschau
EingabetypenText, Bild
AusgabetypenText, Bild (Vorschaugenerierung)
KontextfensterBis zu 1M Token (Standard der Gemini-3.x-Flash-Stufe)
LatenzstufeGeringe Latenz, hoher Durchsatz
Streaming-UnterstützungJa
Tool-AufrufeJa (Gemini API tools framework)
Version3.1

Was ist Nano Banana 2

Nano Banana 2 ist der populäre Spitzname, den die Presse und die Entwickler-Community für das neu veröffentlichte Gemini-3.1-Flash-Image-Modell verwenden. Google positioniert es als „Flash“-Stufen-Bild-Engine, die nahezu professionelle visuelle Qualität bei deutlich geringerer Latenz und geringeren Kosten bietet — geeignet für die Generierung in großem Maßstab, schnelle iterative Bearbeitung und integrierte Produkt-Workflows über Google-Dienste hinweg. Es erbt das multimodale Reasoning von Gemini 3.1 und fügt bildzentrierte Fähigkeiten hinzu (lesbarer Text in Bildern, Multi-Image-Komposition, Unterstützung breiter Seitenverhältnisse, natives 4K).

Hauptfunktionen

  • Hochgeschwindigkeits-Generierung in mehreren Auflösungen: Flash-Stufen-Tempo mit Optionen für 0.5K / 1K / 2K / 4K-Ausgaben und neuen extremen Seitenverhältnissen (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Echtzeit-Web-Grounding: Integriert sowohl Text- als auch Bildsuchergebnisse, um generierte Inhalte anhand aktueller Webinformationen zu verankern, wenn „Thinking“ oder Such-Grounding aktiviert ist. Nützlich für aktuelle Referenzen und faktenbasierte Infografiken.
  • Verbessertes Text-Rendering: Bessere Darstellung von Kurztexten und grafischem Text (Schriften, Größen) als frühere Flash-Modelle; bei langen Absätzen/kleinem Text noch nicht perfekt.
  • Multi-Input-Bearbeitung und Multi-Turn-Workflows: Starke Unterstützung für die Kombination mehrerer Bilder als Eingaben und für iterative Bearbeitungen über mehrere Runden.

📊 Benchmark-Leistung — Bildgenerierung & Bearbeitung (Elo-Werte)

FähigkeitGemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
Text-zu-Bild — Gesamtpräferenz1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Text-zu-Bild — Visuelle Qualität1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Text-zu-Bild — Infografiken (Faktentreue)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Bearbeitung — Allgemein1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Bearbeitung — Charakter1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Bearbeitung — Kreativ1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Bearbeitung — Objekt/Umgebung1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Bearbeitung — Multi-Input1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Bearbeitung — Stilisierung1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Zentrale Erkenntnisse aus dieser Benchmark-Tabelle:

  • In den Kategorien Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung führt Gemini 3.1 Flash Image durchgängig oder erreicht die höchsten Werte unter Flash-Stufen- und vielen konkurrierenden Bildmodellen.
  • Das Modell zeigt besonders starke Ergebnisse in den Benchmarks Visuelle Qualität und Infografiken (Faktentreue) — ein Hinweis darauf, dass es nicht nur in der Ästhetik, sondern auch in der strukturell korrekten Darstellung überzeugt.
  • Bei der Multi-Input-Bearbeitung zeigt Nano Banana 2 ebenfalls robuste Generalisierung mit höheren Werten als die vorherige Flash-Generation.

Diese Bewertungen werden über menschliche Side-by-Side-Elo-Vergleiche auf einer vielfältigen Benchmark-Suite durchgeführt und spiegeln sowohl Präferenz als auch Wiedergabetreue über gängige Aufgaben der Bildgenerierung/-bearbeitung wider.

Nano Banana 2 vs. Nano Banana vs. Nano Banana Pro

ModellPositionierungRepräsentative Benchmarks/Anmerkungen
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Flash-Stufe: Geschwindigkeit + hohe visuelle Qualität (2K–4K)Gesamtpräferenz 1079.0 ± 7.0; visuelle Qualität 1140 ± 6.0 (internes GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Frühere Flash-Version (geringere Wiedergabetreue)Etwas niedrigere Präferenz-/Qualitätswerte vs. 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Pro-Stufe: höhere wahrgenommene Wiedergabetreue bei komplexen Aufgaben, höhere Kosten/LatenzUnterschiedliche Trade-offs; einige Metriken zeigen bei Spezialaufgaben andere relative Platzierungen.
GPT-Image 1.5 / andere kommerzielle ModelleWettbewerber (offen/geschlossen)In Googles internen Benchmarks lagen GPT-Image und andere bei visueller Qualität und Gesamtpräferenz unter Gemini 3.1 in der berichteten Evaluation. Unabhängige Drittvergleiche variieren.

Wann Sie Flash Image Preview wählen sollten:

  • Echtzeit-Bildvorschau in Apps
  • Kostensensitive Bildgenerierung in großem Maßstab
  • Interaktive Design-Assistenten

Zugriff und Integration von Nano Banana 2

Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangs-Credential-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich bei den API-Tokens auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: An Nano Banana 2 API Anfragen senden

Wählen Sie den Endpunkt “gemini-3.1-flash-image-preview8”, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Die Anfragemethode und der Request-Body sind unserer Website-API-Dokumentation zu entnehmen. Unsere Website bietet auch Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo dies aufgerufen wird:Gemini generiert Bilder

Nano Banana 2 unterstützt Bildbearbeitung, Bildgenerierung und Multi-Image-Workflows. Für die Bildbearbeitung müssen Sie die Bild-URL hochladen. Weitere Parameter entnehmen Sie bitte der Dokumentation.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten. Sie können das Bild direkt in der Playground-Umgebung auf Ihren lokalen Rechner herunterladen (in der Regel im PNG-Format). Im API-Prozess wird eine Bild-URL generiert; bitte laden Sie sie umgehend herunter.

FAQ

What exactly is Nano Banana 2 and what does it do?

Nano Banana 2 ist Googles neuestes KI-Modell zur Bildgenerierung und -bearbeitung, das auf der Gemini-Flash-Bildtechnologie basiert, um schnelle, hochwertige visuelle Generierung und ein präzises Befolgen von Anweisungen bei Text- und Bildeingaben zu ermöglichen.

How does Nano Banana 2 relate to Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 ist im Wesentlichen die verbraucherorientierte Markenbezeichnung für Googles Gemini 3.1 Flash Image-Modell und kombiniert fortschrittliche Funktionen aus früheren Nano Banana-Versionen mit der Geschwindigkeit der Flash-Modelle.

What improvements does Nano Banana 2 add over earlier Nano Banana models?

Nano Banana 2 bietet höhere Generierungsgeschwindigkeit, schärfere Details, höhere Instruktionsgenauigkeit, verbessertes Textrendering/lokalisierte Übersetzung und größere kreative Kontrolle, wobei viele Profi-Funktionen bereits auf Basisebene verfügbar sind.

What kinds of images and resolutions can Nano Banana 2 generate?

Das Modell unterstützt flexible Ausgaben mit verschiedenen Seitenverhältnissen und Auflösungen bis 4K und eignet sich für soziale Medien, Anzeigen, Displays und professionelle Inhalte.

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Ja — es wahrt die Konsistenz über mehrere Subjekte und Objekte hinweg (z. B. bis zu fünf Figuren und 14 Objekte in einem einzelnen Prompt-Workflow) und unterstützt damit erzählerische Szenen und Aufgaben im Storyboard-Stil.

What image generation use cases is Gemini 3.1 Flash Image best suited for?

Es eignet sich hervorragend für die Erstellung und Bearbeitung von Bildern in professioneller Qualität, Infografiken, Konsistenz über mehrere Bilder, Textrendering und lokalisierte mehrsprachige Ausgaben, insbesondere wenn Workflows eine präzise Steuerung und wiederholte Iterationen erfordern.

Does Nano Banana 2 use real-time information or world knowledge?

Nano Banana 2 integriert Wissen über die reale Welt und eine Bildsuche-Integration, um präzisere Motive, Infografiken und ortsbezogene visuelle Inhalte zu erzeugen.

Can Gemini 3.1 Flash Image generate detailed text within images or diagrams?

Ja — es kann klaren Text innerhalb von Bildern erzeugen und rendern, aber extrem kleiner oder sehr dichter, mehrabsätziger Text bleibt mitunter eine Herausforderung.

Funktionen für Nano Banana 2

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von Nano Banana 2, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für Nano Banana 2

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Nano Banana 2, 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 2 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

nano-banana-2（image）

variant / aliasPrice
gemini-3.1-flash-image (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)≈ $0.12080

Beispielcode und API für Nano Banana 2

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Nano Banana 2 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Nano Banana 2 in Ihren Projekten zu nutzen.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
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},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", 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 = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
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},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", 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 = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Versionen von Nano Banana 2

Der Grund, warum Nano Banana 2 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.
Model idBeschreibungVerfügbarkeitAnfrage
gemini-3.1-flash-imageEmpfohlen, verweist auf das neueste Modell✅Gemini generiert Bilder
gemini-3.1-flash-image-previewOffizielle Vorschau✅Gemini generiert Bilder

Weitere Modelle

D

Doubao Seedream 5

Pro Anfrage:$0.028
Seedream 5.0 Lite ist ein einheitliches, multimodales Bildgenerierungsmodell, das mit tiefgehenden Denk- und Online-Suchfähigkeiten ausgestattet ist und ein umfassendes Upgrade seiner Fähigkeiten in Verständnis, Schlussfolgern und Generierung bietet.
F

FLUX 2 MAX

Pro Anfrage:$0.008
FLUX.2 [max] ist ein erstklassiges Modell für visuelle Intelligenz von Black Forest Labs (BFL), das für Produktions-Workflows konzipiert ist: Marketing, Produktfotografie, E-Commerce, kreative Pipelines sowie jede Anwendung, die eine konsistente Charakter-/Produktidentität, exakte Textdarstellung und fotoreale Details bei Auflösungen im Multi-Megapixel-Bereich erfordert. Die Architektur ist auf starkes Prompt-Following, Multi-Referenz-Fusion (bis zu zehn Eingabebilder) und kontextgestützte Generierung (Fähigkeit, aktuellen Web-Kontext bei der Bilderzeugung einzubeziehen) ausgelegt.
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Pro Anfrage:$0.056
FLUX.2 [max] ist die Flaggschiff- und qualitativ hochwertigste Variante der FLUX.2-Familie von Black Forest Labs (BFL). Es ist als Modell in Profiqualität für Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung positioniert, das auf maximale Wiedergabetreue, Prompt-Treue sowie Bearbeitungskonsistenz über Charaktere, Objekte, Beleuchtung und Farbe hinweg fokussiert. BFL und Partner-Register beschreiben FLUX.2 [max] als die Spitzenvariante von FLUX.2 mit Funktionen für Multi-Reference-Bearbeitung und kontextgebundene Generierung.
O

GPT Image 1.5

Eingabe:$6.4/M
Ausgabe:$25.6/M
GPT-Image-1.5 ist OpenAIs Bildmodell in der GPT Image-Familie . Es ist ein nativ multimodales GPT-Modell, das dafür entwickelt wurde, aus Textprompts Bilder zu generieren und hochpräzise Bearbeitungen von Eingabebildern vorzunehmen, wobei es den Nutzeranweisungen genau folgt.
D

Doubao Seedream 4.5

Pro Anfrage:$0.032
Seedream 4.5 ist das multimodale Bildmodell von ByteDance/Seed (Text→Bild + Bildbearbeitung), das den Schwerpunkt auf Bildtreue in Produktionsqualität, stärkere Einhaltung der Prompts und deutlich verbesserte Bearbeitungskonsistenz legt (Motiverhaltung, Text-/Typografie-Wiedergabe und Gesichtsrealismus).
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

Pro Anfrage:$0.06
FLUX 2 PRO ist das kommerzielle Flaggschiffmodell der FLUX‑2‑Serie und liefert Bildgenerierung der neuesten Generation mit beispielloser Qualität und Detailtreue. Entwickelt für professionelle und Unternehmensanwendungen, bietet es überlegene Prompt‑Treue, fotorealistische Ergebnisse und außergewöhnliche künstlerische Fähigkeiten. Dieses Modell repräsentiert den neuesten Stand der KI‑Bildsynthesetechnologie.

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