Qu'est-ce que Nano Banana 2 exactement et à quoi sert-il?

Nano Banana 2 est le dernier modèle de génération et d’édition d’images par IA de Google, basé sur la technologie d’images Gemini Flash afin d’offrir une génération visuelle rapide et de haute qualité ainsi qu’un suivi précis des instructions à partir d’entrées texte et image.

Quel est le lien entre Nano Banana 2 et Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 est essentiellement l’appellation destinée au grand public du modèle Gemini 3.1 Flash Image de Google, combinant les capacités avancées des versions précédentes de Nano Banana avec la vitesse des modèles Flash.

Nano Banana 2 peut-il maintenir la cohérence dans des compositions complexes?

Oui — il préserve la cohérence entre plusieurs sujets et objets (par ex., jusqu’à cinq personnages et 14 objets dans un flux de travail avec une seule invite), ce qui aide pour les scènes narratives et les tâches de type storyboard.

Nano Banana 2 utilise-t-il des informations en temps réel ou des connaissances du monde réel?

Nano Banana 2 intègre des connaissances du monde réel et l’intégration de la recherche d’images pour aider à générer des sujets, des infographies et des visuels tenant compte de la localisation plus précis.

Quels types d’images et quelles résolutions Nano Banana 2 peut-il générer?

Le modèle prend en charge des sorties flexibles avec divers ratios d’aspect et des résolutions allant jusqu’à 4K, adaptées aux réseaux sociaux, aux publicités, aux écrans et aux contenus professionnels.

Quelles améliorations Nano Banana 2 apporte-t-il par rapport aux modèles Nano Banana précédents?

Nano Banana 2 offre une vitesse de génération accrue, des détails plus nets, une meilleure fidélité aux instructions, un rendu du texte amélioré/une traduction localisée renforcée, ainsi qu’un contrôle créatif plus large, tout en rendant de nombreuses fonctionnalités de niveau Pro disponibles au palier de base.

Pour quels cas d’usage de génération d’images Gemini 3.1 Flash Image est-il le mieux adapté?

Il convient particulièrement à la création et à l’édition d’images de niveau professionnel, aux infographies, à la cohérence entre plusieurs images, au rendu du texte et aux sorties multilingues localisées, en particulier lorsque les flux de travail nécessitent un contrôle précis et des itérations répétées.

Gemini 3.1 Flash Image peut-il générer du texte détaillé dans des images ou des diagrammes?

Oui — il peut générer et restituer un texte clair dans les images, mais un texte extrêmement petit ou en plusieurs paragraphes très dense reste parfois difficile.

Google

Disponible Populaire

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Aperçu des capacités principales: Résolution: Jusqu'à 4K (4096×4096), comparable à Pro. Cohérence des images de référence: Jusqu'à 14 images de référence (10 objets + 4 personnages), en maintenant la cohérence du style et des personnages. Rapports d'aspect extrêmes: Nouveaux rapports 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ajoutés, adaptés aux images longues, aux affiches et aux bannières. Rendu de texte: Génération de texte avancée, adaptée aux infographies et aux mises en page d'affiches marketing. Amélioration de la recherche: Google Search + Image Search intégrés. Ancrage: Processus de réflexion intégré; les prompts complexes font l'objet d'un raisonnement avant la génération.

Prix de départ

$0.4 / 1M de tokens en entrée

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

Feb 26, 2026

Google

Playground

Essayez Nano Banana 2 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Nano Banana 2, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Élément	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Fournisseur	Google
Famille de modèles	Gemini 3.1 (niveau Flash)
Objectif principal	Génération multimodale rapide avec aperçu d’image
Types d’entrée	Texte, Image
Types de sortie	Texte, Image (génération d’aperçu)
Fenêtre de contexte	Jusqu’à 1M tokens (standard du niveau Flash Gemini 3.x)
Niveau de latence	Faible latence, haut débit
Prise en charge du streaming	Oui
Appels d’outils	Oui (framework d’outils de l’API Gemini)
Version	3.1

Qu’est-ce que Nano Banana 2

Nano Banana 2 est le surnom populaire utilisé par la presse et la communauté des développeurs pour le modèle récemment lancé Gemini-3.1-Flash-Image. Google le positionne comme le moteur d’images de « Flash », offrant une fidélité visuelle quasi « Pro » à un niveau de latence et de coût bien inférieur — adapté à la génération à grand volume, à l’édition itérative rapide et aux workflows produits intégrés dans les services Google. Il hérite des capacités de raisonnement multimodal de Gemini 3.1 et ajoute des fonctionnalités centrées sur l’image (texte lisible dans les images, composition multi‑images, prise en charge des formats d’image larges, 4K native).

Principales fonctionnalités

Génération haute vitesse, multi‑résolution : Vitesse de niveau Flash avec des options de sorties 0.5K / 1K / 2K / 4K et de nouveaux formats d’image extrêmes (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Ancrage web en temps réel : Intègre les résultats de recherche texte et image pour ancrer le contenu généré dans les informations web actuelles lorsque « Thinking » ou l’ancrage via la recherche est activé. Utile pour des références à jour et des infographies factuelles.
Rendu de texte amélioré : Meilleur rendu des courts textes et du texte graphique (polices, tailles) que les précédents modèles Flash ; encore imparfait sur les longs paragraphes/les petits textes.
Édition multi‑entrée et workflows multi‑tours : Prise en charge robuste de la combinaison de plusieurs images en entrée et des modifications itératives sur plusieurs tours.

📊 Performances de référence — Génération et édition d’images (scores Elo)

Capacité	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
Texte vers image — Préférence globale	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Texte vers image — Qualité visuelle	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Texte vers image — Infographies (fiabilité factuelle)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Édition — Général	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Édition — Personnage	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Édition — Créatif	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Édition — Objet/Environnement	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Édition — Multi‑entrée	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Édition — Stylisation	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Principales conclusions de ce tableau de benchmarks :

Dans les catégories de génération texte‑vers‑image et d’édition d’images, Gemini 3.1 Flash Image mène régulièrement ou égale les meilleurs scores parmi les modèles de niveau Flash et de nombreux modèles d’images concurrents.
Le modèle affiche des résultats particulièrement solides sur les benchmarks de Qualité visuelle et d’Infographies (fiabilité factuelle) — indiquant qu’il excelle non seulement en qualité esthétique, mais aussi dans le rendu d’un contenu structurellement exact.
En édition multi‑entrée, Nano Banana 2 montre également une généralisation robuste, avec des scores plus élevés que sa précédente génération Flash.

Ces évaluations sont réalisées via des comparaisons Elo côte à côte par des humains sur une suite de benchmarks diversifiée, reflétant à la fois les préférences et la fidélité sur des tâches courantes de génération/édition d’images.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modèle	Positionnement	Benchmark représentatif/remarques
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Niveau Flash : vitesse + haute qualité visuelle (2K–4K)	Préférence globale 1079.0 ± 7.0 ; qualité visuelle 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interne).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Version Flash antérieure (fidélité plus faible)	Scores de préférence/qualité visuelle légèrement inférieurs à ceux de la 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Niveau Pro : fidélité perçue plus élevée pour les tâches complexes, coût/latence supérieurs	Compromis différents ; certaines métriques montrent des classements relatifs différents sur des tâches spécialisées.
GPT-Image 1.5 / autres modèles commerciaux	Concurrents (ouverts/fermés)	Dans les benchmarks internes de Google, GPT-Image et d’autres ont obtenu des scores inférieurs à Gemini 3.1 en qualité visuelle et préférence globale dans l’évaluation rapportée. Les comparaisons indépendantes de tiers varient.

Quand choisir Flash Image Preview :

Aperçu d’image en temps réel dans les applications
Génération d’images à grande échelle sensible aux coûts
Assistants de conception interactifs

Comment accéder à et intégrer Nano Banana 2

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Obtenez la clé d’accès API. Cliquez sur “Add Token” dans la section des jetons API du centre personnel, récupérez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API `Nano Banana 2`

Sélectionnez le point de terminaison “gemini-3.1-flash-image-preview8” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont fournis dans la documentation API de notre site web. Notre site propose également des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre véritable clé CometAPI de votre compte. Où l’appeler : Gemini génère une image

Nano Banana 2 prend en charge l’édition d’images, la génération d’images et les workflows multi‑images. Pour l’édition d’images, vous devez télécharger l’URL de l’image. Pour plus de paramètres, veuillez vous référer à la documentation.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir le résultat généré. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie. Vous pouvez télécharger directement l’image sur votre machine locale dans le playground (généralement au format PNG). Une URL d’image est générée lors du processus API ; veuillez la télécharger rapidement.

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Première requête

$0.0028

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Dix requêtes

$0.028

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Quinze requêtes

$0.042

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour Nano Banana 2

Découvrez des tarifs compétitifs pour Nano Banana 2, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment Nano Banana 2 peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

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

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Exemple de code et API pour Nano Banana 2

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour Nano Banana 2 afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de Nano Banana 2 dans vos projets.

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}`);
    }
  }
}

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-image

image-editing

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

image

Profil de production

Fournisseur: Google
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Nano Banana 2 pour des workflows de production adaptés à ses capacités image, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Visuels produits et créations publicitaires

Art conceptuel et exploration visuelle rapide

Édition d'images, variations et production d'assets

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 est le modèle de génération d’images de pointe d’OpenAI, conçu pour une génération et une édition d’images rapides et de haute qualité. Il prend en charge des tailles d’images flexibles et des entrées d’images haute fidélité.

Voir le modèle

Google

Nano Banana 2 lite

Le modèle Gemini 3.1 Flash Lite Image est un spécialiste de l’efficacité au sein de la famille de modèles de génération d’images, conçu pour une latence ultra-faible et pour une génération et une modification d’images à moindre coût.

Voir le modèle

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] est un modèle d’intelligence visuelle de premier plan de Black Forest Labs (BFL), conçu pour les flux de production : marketing, photographie de produits, e-commerce, pipelines créatifs, et toute application nécessitant une identité de personnage/produit cohérente, un rendu de texte précis et des détails photoréalistes à des résolutions multi-mégapixels. Son architecture est conçue pour une forte fidélité aux prompts, la fusion multi-références (jusqu’à dix images en entrée) et une génération ancrée (capacité à intégrer un contexte web à jour lors de la production d’images).

Voir le modèle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] est la variante phare, de la plus haute qualité, de la famille FLUX.2 de Black Forest Labs (BFL). Il est positionné comme un modèle de génération texte→image et d’édition d’images de niveau professionnel, axé sur une fidélité maximale, le respect du prompt et une cohérence des modifications couvrant les personnages, les objets, l’éclairage et la couleur. BFL et des registres partenaires décrivent FLUX.2 [max] comme la variante FLUX.2 haut de gamme, avec des fonctionnalités d’édition à références multiples et de génération ancrée.

Voir le modèle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV est la version adaptée aux développeurs, optimisée pour la recherche, l’expérimentation et les applications non commerciales. Elle offre aux développeurs de puissantes capacités de génération d’images tout en maintenant un équilibre entre la qualité et l’efficacité de calcul. Parfait pour le prototypage, la recherche académique et les projets créatifs personnels.

Voir le modèle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX est le modèle polyvalent et adaptable, conçu pour un déploiement flexible sur une variété de cas d’usage et de configurations matérielles. Il offre des performances évolutives avec des réglages de qualité ajustables, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant une allocation dynamique des ressources. Ce modèle offre le meilleur équilibre entre qualité, vitesse et efficience des ressources.

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

ID du modèle	description	Disponibilité	Requête
gemini-3.1-flash-image	Recommandé, pointe vers le modèle le plus récent	✅	Gemini génère une image
gemini-3.1-flash-image-preview	Aperçu officiel	✅	Gemini génère une image

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Google

Disponible Populaire

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Prix de départ

$0.4 / 1M de tokens en entrée

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

Feb 26, 2026

Google

Playground

Essayez Nano Banana 2 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Nano Banana 2, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Élément	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Fournisseur	Google
Famille de modèles	Gemini 3.1 (niveau Flash)
Objectif principal	Génération multimodale rapide avec aperçu d’image
Types d’entrée	Texte, Image
Types de sortie	Texte, Image (génération d’aperçu)
Fenêtre de contexte	Jusqu’à 1M tokens (standard du niveau Flash Gemini 3.x)
Niveau de latence	Faible latence, haut débit
Prise en charge du streaming	Oui
Appels d’outils	Oui (framework d’outils de l’API Gemini)
Version	3.1

Qu’est-ce que Nano Banana 2

Principales fonctionnalités

Génération haute vitesse, multi‑résolution : Vitesse de niveau Flash avec des options de sorties 0.5K / 1K / 2K / 4K et de nouveaux formats d’image extrêmes (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Ancrage web en temps réel : Intègre les résultats de recherche texte et image pour ancrer le contenu généré dans les informations web actuelles lorsque « Thinking » ou l’ancrage via la recherche est activé. Utile pour des références à jour et des infographies factuelles.
Rendu de texte amélioré : Meilleur rendu des courts textes et du texte graphique (polices, tailles) que les précédents modèles Flash ; encore imparfait sur les longs paragraphes/les petits textes.
Édition multi‑entrée et workflows multi‑tours : Prise en charge robuste de la combinaison de plusieurs images en entrée et des modifications itératives sur plusieurs tours.

📊 Performances de référence — Génération et édition d’images (scores Elo)

Capacité	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
Texte vers image — Préférence globale	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Texte vers image — Qualité visuelle	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Texte vers image — Infographies (fiabilité factuelle)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Édition — Général	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Édition — Personnage	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Édition — Créatif	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Édition — Objet/Environnement	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Édition — Multi‑entrée	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Édition — Stylisation	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Principales conclusions de ce tableau de benchmarks :

Dans les catégories de génération texte‑vers‑image et d’édition d’images, Gemini 3.1 Flash Image mène régulièrement ou égale les meilleurs scores parmi les modèles de niveau Flash et de nombreux modèles d’images concurrents.
Le modèle affiche des résultats particulièrement solides sur les benchmarks de Qualité visuelle et d’Infographies (fiabilité factuelle) — indiquant qu’il excelle non seulement en qualité esthétique, mais aussi dans le rendu d’un contenu structurellement exact.
En édition multi‑entrée, Nano Banana 2 montre également une généralisation robuste, avec des scores plus élevés que sa précédente génération Flash.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modèle	Positionnement	Benchmark représentatif/remarques
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Niveau Flash : vitesse + haute qualité visuelle (2K–4K)	Préférence globale 1079.0 ± 7.0 ; qualité visuelle 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interne).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Version Flash antérieure (fidélité plus faible)	Scores de préférence/qualité visuelle légèrement inférieurs à ceux de la 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Niveau Pro : fidélité perçue plus élevée pour les tâches complexes, coût/latence supérieurs	Compromis différents ; certaines métriques montrent des classements relatifs différents sur des tâches spécialisées.
GPT-Image 1.5 / autres modèles commerciaux	Concurrents (ouverts/fermés)	Dans les benchmarks internes de Google, GPT-Image et d’autres ont obtenu des scores inférieurs à Gemini 3.1 en qualité visuelle et préférence globale dans l’évaluation rapportée. Les comparaisons indépendantes de tiers varient.

Quand choisir Flash Image Preview :

Aperçu d’image en temps réel dans les applications
Génération d’images à grande échelle sensible aux coûts
Assistants de conception interactifs

Comment accéder à et intégrer Nano Banana 2

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API `Nano Banana 2`

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Première requête

$0.0028

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Dix requêtes

$0.028

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Quinze requêtes

$0.042

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour 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

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Exemple de code et API pour 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}`);
    }
  }
}

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-image

image-editing

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

image

Profil de production

Fournisseur: Google
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Nano Banana 2 pour des workflows de production adaptés à ses capacités image, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Visuels produits et créations publicitaires

Art conceptuel et exploration visuelle rapide

Édition d'images, variations et production d'assets

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Voir le modèle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Voir le modèle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

ID du modèle	description	Disponibilité	Requête
gemini-3.1-flash-image	Recommandé, pointe vers le modèle le plus récent	✅	Gemini génère une image
gemini-3.1-flash-image-preview	Aperçu officiel	✅	Gemini génère une image

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Nano Banana 2 API

Playground

Aperçu

Spécifications techniques de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Qu’est-ce que Nano Banana 2

Principales fonctionnalités

📊 Performances de référence — Génération et édition d’images (scores Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Comment accéder à et intégrer Nano Banana 2

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Nano Banana 2

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

FAQ

Qu'est-ce que Nano Banana 2 exactement et à quoi sert-il?

Quel est le lien entre Nano Banana 2 et Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 peut-il maintenir la cohérence dans des compositions complexes?

Nano Banana 2 utilise-t-il des informations en temps réel ou des connaissances du monde réel?

Quels types d’images et quelles résolutions Nano Banana 2 peut-il générer?

Quelles améliorations Nano Banana 2 apporte-t-il par rapport aux modèles Nano Banana précédents?

Pour quels cas d’usage de génération d’images Gemini 3.1 Flash Image est-il le mieux adapté?

Gemini 3.1 Flash Image peut-il générer du texte détaillé dans des images ou des diagrammes?

Tarification

Tarification pour Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Exemple de code et API pour Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Capacités

Cas d'usage

Autres modèles

Uptime

Versions

Comparez des modèles et poursuivez vos recherches

Nano Banana 2 API

Playground

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Qu’est-ce que Nano Banana 2

Principales fonctionnalités

📊 Performances de référence — Génération et édition d’images (scores Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Comment accéder à et intégrer Nano Banana 2

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Nano Banana 2

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

FAQ

Qu'est-ce que Nano Banana 2 exactement et à quoi sert-il?

Quel est le lien entre Nano Banana 2 et Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 peut-il maintenir la cohérence dans des compositions complexes?

Nano Banana 2 utilise-t-il des informations en temps réel ou des connaissances du monde réel?

Quels types d’images et quelles résolutions Nano Banana 2 peut-il générer?

Quelles améliorations Nano Banana 2 apporte-t-il par rapport aux modèles Nano Banana précédents?

Pour quels cas d’usage de génération d’images Gemini 3.1 Flash Image est-il le mieux adapté?

Gemini 3.1 Flash Image peut-il générer du texte détaillé dans des images ou des diagrammes?

Tarification

Tarification pour Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

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cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Capacités

Cas d'usage

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Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API `Nano Banana 2`

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API `Nano Banana 2`