Was genau ist Nano Banana 2 und was macht es?

Nano Banana 2 ist Googles neuestes KI-Modell für Bildgenerierung und -bearbeitung, basierend auf der Gemini Flash image technology, um schnelle, hochwertige visuelle Generierung und präzises Befolgen von Anweisungen über Text- und Bildeingaben hinweg zu ermöglichen.

Wie verhält sich Nano Banana 2 zu Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 ist im Wesentlichen das verbraucherorientierte Branding für Googles Gemini 3.1 Flash Image-Modell, das fortgeschrittene Fähigkeiten aus früheren Nano Banana-Versionen mit der Geschwindigkeit der Flash-Modelle kombiniert.

Kann Nano Banana 2 in komplexen Kompositionen Konsistenz beibehalten?

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 hilft bei narrativen Szenen und Aufgaben im Storyboard-Stil.

Verwendet Nano Banana 2 Echtzeitinformationen oder Weltwissen?

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

Welche Arten von Bildern und Auflösungen kann Nano Banana 2 generieren?

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

Welche Verbesserungen bringt Nano Banana 2 gegenüber früheren Nano Banana-Modellen?

Nano Banana 2 bringt schnellere Generierung, schärfere Details, bessere Befolgung von Anweisungen, verbessertes Textrendering/lokalisierte Übersetzung und umfassendere kreative Kontrolle und macht dabei viele Funktionen in Pro-Qualität bereits auf Basisebene verfügbar.

Für welche Anwendungsfälle der Bildgenerierung ist Gemini 3.1 Flash Image am besten geeignet?

Es eignet sich gut für die professionelle Erstellung und Bearbeitung von Bildern, Infografiken, Konsistenz über mehrere Bilder hinweg, Textrendering und lokalisierte mehrsprachige Ausgaben – insbesondere, wenn Workflows präzise Steuerung und wiederholte Iterationen erfordern.

Kann Gemini 3.1 Flash Image detaillierten Text in Bildern oder Diagrammen generieren?

Ja — es kann klaren Text in Bildern generieren und rendern, aber extrem kleiner oder dicht gesetzter mehrabsätziger Text bleibt mitunter eine Herausforderung.

Google

Verfügbar Beliebt

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

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.

Startpreis

$0.4 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Feb 26, 2026

Google

Playground

Testen Sie Nano Banana 2 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Nano Banana 2, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Gemini 3.1 Flash Image Preview

Eintrag	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Anbieter	Google
Modellfamilie	Gemini 3.1 (Flash-Stufe)
Primärer Schwerpunkt	Schnelle multimodale Generierung mit Bildvorschau
Eingabetypen	Text, Bild
Ausgabetypen	Text, Bild (Vorschau-Generierung)
Kontextfenster	Bis zu 1M Tokens (Gemini 3.x Flash-Stufe Standard)
Latenz-Stufe	Niedrige Latenz, hoher Durchsatz
Streaming-Unterstützung	Ja
Tool-Aufrufe	Ja (Gemini API tools framework)
Version	3.1

Was ist Nano Banana 2

Nano Banana 2 ist der gebräuchliche Spitzname, den die Presse und die Entwickler-Community für das neu veröffentlichte Modell Gemini-3.1-Flash-Image verwenden. Google positioniert es als Bild-Engine der „Flash“-Stufe, die nahezu professionelle visuelle Wiedergabetreue bei deutlich geringerer Latenz und in einer kostengünstigeren Stufe bietet — geeignet für großvolumige Generierung, schnelle iterative Bearbeitung und integrierte Produkt-Workflows über Google-Dienste hinweg. Es übernimmt das multimodale Reasoning von Gemini 3.1 und fügt bildzentrierte Funktionen hinzu (lesbarer Text in Bildern, Komposition mit mehreren Bildern, Unterstützung für breite 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-Verankerung: Integriert sowohl Text- als auch Bildsuchergebnisse, um generierte Inhalte in aktuellen Webinformationen zu verankern, wenn „Thinking“ oder Suchverankerung aktiviert ist. Nützlich für aktuelle Referenzen und faktentreue Infografiken.
Verbesserte Textwiedergabe: Bessere Wiedergabe von Kurztexten und grafischem Text (Schriften, Größen) als bei früheren Flash-Modellen; bei langen Absätzen/kleinem Text weiterhin nicht perfekt.
Mehrfacheingabe-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)

Fähigkeit	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
Text-zu-Bild — Gesamtpräferenz	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Text-zu-Bild — Visuelle Qualität	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Text-zu-Bild — Infografiken (Faktentreue)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Bearbeitung — Allgemein	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Bearbeitung — Charakter	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Bearbeitung — Kreativ	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Bearbeitung — Objekt/Umgebung	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Bearbeitung — Multi-Input	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Bearbeitung — Stilisierung	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Wichtigste Erkenntnisse aus dieser Benchmark-Tabelle:

Über die Kategorien Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung hinweg führt Gemini 3.1 Flash Image durchgängig oder erreicht die höchsten Werte unter den Flash-Stufen- und vielen konkurrierenden Bildmodellen.
Das Modell zeigt besonders starke Ergebnisse in den Benchmarks Visuelle Qualität und Infografik (Faktentreue) — was darauf hindeutet, dass es nicht nur in ästhetischer Qualität, 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 Treue über gängige Aufgaben der Bildgenerierung/-bearbeitung wider.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modell	Positionierung	Repräsentativer Benchmark/Hinweise
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 (interner GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Frühere Flash-Veröffentlichung (geringere Wiedergabetreue)	Leicht niedrigere Präferenz-/Visuell-Scores im Vergleich zu 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro-Stufe: höhere wahrgenommene Wiedergabetreue für komplexe Aufgaben, höhere Kosten/Latenz	Andere Abwägungen; einige Metriken zeigen bei Spezialaufgaben unterschiedliche relative Platzierungen.
GPT-Image 1.5 / andere kommerzielle Modelle	Wettbewerber (open/closed)	In Googles internen Benchmarks lagen GPT-Image und andere bei visueller Qualität und Gesamtpräferenz unter Gemini 3.1 in der berichteten Evaluierung. Unabhängige Drittvergleiche variieren.

Wann Flash Image Preview wählen:

Echtzeit-Bildvorschau in Apps
Kostensensitive großskalige Bildgenerierung
Interaktive Design-Assistenten

Zugriff und Integration von Nano Banana 2

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

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

Schritt 2: Anfragen an die `Nano Banana 2` API 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 in der API-Dokumentation auf unserer Website zu finden. Unsere Website bietet Ihnen außerdem einen Apifox-Test zur Verfügung. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo es aufgerufen wird: Gemini generiert Bild

Nano Banana 2 unterstützt Bildbearbeitung, Bildgenerierung und Workflows mit mehreren Bildern. Für die Bildbearbeitung müssen Sie die Bild-URL hochladen. Weitere Parameter finden Sie in der Dokumentation.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

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

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.0028

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.028

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.042

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

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 / alias	Price
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

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

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

# 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')
"

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')
"

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}`);
    }
  }
}

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-image

image-editing

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

image

Produktionsprofil

Anbieter: Google
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Nano Banana 2 für Produktions-Workflows entsprechend seiner image-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktvisuals und Kampagnen-Kreativmaterial

Konzeptkunst und schnelle visuelle Exploration

Bildbearbeitung, Variationen und Asset-Produktion

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 ist das Bildgenerierungsmodell von openai auf dem neuesten Stand der Technik für schnelle, hochwertige Bildgenerierung und -bearbeitung. Es unterstützt flexible Bildgrößen und Bildeingaben mit hoher Wiedergabetreue.

Modell ansehen

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model ist ein Effizienzspezialist innerhalb der Bildgenerierungsfamilie und wurde für ultraniedrige Latenz sowie kosteneffiziente Bildgenerierung und -bearbeitung entwickelt.

Modell ansehen

Flux

FLUX 2 MAX

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.

Modell ansehen

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

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.

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Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV ist die entwicklerfreundliche Version, die für Forschung, Experimentieren und nichtkommerzielle Anwendungen optimiert ist. Sie bietet Entwicklerinnen und Entwicklern leistungsstarke Möglichkeiten zur Bildgenerierung und wahrt dabei die Balance zwischen Qualität und Recheneffizienz. Perfekt für Prototyping, akademische Forschung und persönliche kreative Projekte.

Modell ansehen

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX ist das vielseitige, anpassungsfähige Modell, das für eine flexible Bereitstellung in verschiedenen Anwendungsfällen und Hardwarekonfigurationen entwickelt wurde. Es bietet skalierbare Leistung mit anpassbaren Qualitätseinstellungen und eignet sich damit ideal für Anwendungen, die eine dynamische Ressourcenzuweisung erfordern. Dieses Modell bietet das beste Gleichgewicht zwischen Qualität, Geschwindigkeit und Ressourceneffizienz.

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Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

Model id	Beschreibung	Verfügbarkeit	Anfrage
gemini-3.1-flash-image	Empfohlen, verweist auf das neueste Modell	✅	Gemini generiert Bilder
gemini-3.1-flash-image-preview	Offizielle Vorschau	✅	Gemini generiert Bilder

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Google

Verfügbar Beliebt

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Startpreis

$0.4 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Feb 26, 2026

Google

Playground

Testen Sie Nano Banana 2 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Nano Banana 2, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Gemini 3.1 Flash Image Preview

Eintrag	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Anbieter	Google
Modellfamilie	Gemini 3.1 (Flash-Stufe)
Primärer Schwerpunkt	Schnelle multimodale Generierung mit Bildvorschau
Eingabetypen	Text, Bild
Ausgabetypen	Text, Bild (Vorschau-Generierung)
Kontextfenster	Bis zu 1M Tokens (Gemini 3.x Flash-Stufe Standard)
Latenz-Stufe	Niedrige Latenz, hoher Durchsatz
Streaming-Unterstützung	Ja
Tool-Aufrufe	Ja (Gemini API tools framework)
Version	3.1

Was ist Nano Banana 2

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-Verankerung: Integriert sowohl Text- als auch Bildsuchergebnisse, um generierte Inhalte in aktuellen Webinformationen zu verankern, wenn „Thinking“ oder Suchverankerung aktiviert ist. Nützlich für aktuelle Referenzen und faktentreue Infografiken.
Verbesserte Textwiedergabe: Bessere Wiedergabe von Kurztexten und grafischem Text (Schriften, Größen) als bei früheren Flash-Modellen; bei langen Absätzen/kleinem Text weiterhin nicht perfekt.
Mehrfacheingabe-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)

Fähigkeit	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
Text-zu-Bild — Gesamtpräferenz	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Text-zu-Bild — Visuelle Qualität	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Text-zu-Bild — Infografiken (Faktentreue)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Bearbeitung — Allgemein	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Bearbeitung — Charakter	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Bearbeitung — Kreativ	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Bearbeitung — Objekt/Umgebung	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Bearbeitung — Multi-Input	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Bearbeitung — Stilisierung	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Wichtigste Erkenntnisse aus dieser Benchmark-Tabelle:

Über die Kategorien Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung hinweg führt Gemini 3.1 Flash Image durchgängig oder erreicht die höchsten Werte unter den Flash-Stufen- und vielen konkurrierenden Bildmodellen.
Das Modell zeigt besonders starke Ergebnisse in den Benchmarks Visuelle Qualität und Infografik (Faktentreue) — was darauf hindeutet, dass es nicht nur in ästhetischer Qualität, 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.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modell	Positionierung	Repräsentativer Benchmark/Hinweise
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 (interner GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Frühere Flash-Veröffentlichung (geringere Wiedergabetreue)	Leicht niedrigere Präferenz-/Visuell-Scores im Vergleich zu 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro-Stufe: höhere wahrgenommene Wiedergabetreue für komplexe Aufgaben, höhere Kosten/Latenz	Andere Abwägungen; einige Metriken zeigen bei Spezialaufgaben unterschiedliche relative Platzierungen.
GPT-Image 1.5 / andere kommerzielle Modelle	Wettbewerber (open/closed)	In Googles internen Benchmarks lagen GPT-Image und andere bei visueller Qualität und Gesamtpräferenz unter Gemini 3.1 in der berichteten Evaluierung. Unabhängige Drittvergleiche variieren.

Wann Flash Image Preview wählen:

Echtzeit-Bildvorschau in Apps
Kostensensitive großskalige Bildgenerierung
Interaktive Design-Assistenten

Zugriff und Integration von Nano Banana 2

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

Schritt 2: Anfragen an die `Nano Banana 2` API senden

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.0028

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.028

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.042

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

variant / alias	Price
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

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Beispielcode und API für Nano Banana 2

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# 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')
"

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')
"

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}`);
    }
  }
}

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-image

image-editing

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

image

Produktionsprofil

Anbieter: Google
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Nano Banana 2 für Produktions-Workflows entsprechend seiner image-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktvisuals und Kampagnen-Kreativmaterial

Konzeptkunst und schnelle visuelle Exploration

Bildbearbeitung, Variationen und Asset-Produktion

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

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Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

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Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

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Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

Model id	Beschreibung	Verfügbarkeit	Anfrage
gemini-3.1-flash-image	Empfohlen, verweist auf das neueste Modell	✅	Gemini generiert Bilder
gemini-3.1-flash-image-preview	Offizielle Vorschau	✅	Gemini generiert Bilder

Weiter erkunden

Nano Banana 2 API

Playground

Überblick

Technische Spezifikationen von Gemini 3.1 Flash Image Preview

Was ist Nano Banana 2

Hauptfunktionen

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

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Zugriff und Integration von Nano Banana 2

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

Schritt 2: Anfragen an die Nano Banana 2 API senden

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

FAQ

Was genau ist Nano Banana 2 und was macht es?

Wie verhält sich Nano Banana 2 zu Gemini 3.1 Flash Image?

Kann Nano Banana 2 in komplexen Kompositionen Konsistenz beibehalten?

Verwendet Nano Banana 2 Echtzeitinformationen oder Weltwissen?

Welche Arten von Bildern und Auflösungen kann Nano Banana 2 generieren?

Welche Verbesserungen bringt Nano Banana 2 gegenüber früheren Nano Banana-Modellen?

Für welche Anwendungsfälle der Bildgenerierung ist Gemini 3.1 Flash Image am besten geeignet?

Kann Gemini 3.1 Flash Image detaillierten Text in Bildern oder Diagrammen generieren?

Preisgestaltung

Preise für Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Beispielcode und API für Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Fähigkeiten

Anwendungsfälle

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Modelle vergleichen und Ihre Recherche fortsetzen

Nano Banana 2 API

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Überblick

Technische Spezifikationen von Gemini 3.1 Flash Image Preview

Was ist Nano Banana 2

Hauptfunktionen

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

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Zugriff und Integration von Nano Banana 2

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

Schritt 2: Anfragen an die Nano Banana 2 API senden

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

FAQ

Was genau ist Nano Banana 2 und was macht es?

Wie verhält sich Nano Banana 2 zu Gemini 3.1 Flash Image?

Kann Nano Banana 2 in komplexen Kompositionen Konsistenz beibehalten?

Verwendet Nano Banana 2 Echtzeitinformationen oder Weltwissen?

Welche Arten von Bildern und Auflösungen kann Nano Banana 2 generieren?

Welche Verbesserungen bringt Nano Banana 2 gegenüber früheren Nano Banana-Modellen?

Für welche Anwendungsfälle der Bildgenerierung ist Gemini 3.1 Flash Image am besten geeignet?

Kann Gemini 3.1 Flash Image detaillierten Text in Bildern oder Diagrammen generieren?

Preisgestaltung

Preise für Nano Banana 2

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Schritt 2: Anfragen an die `Nano Banana 2` API senden

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