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Nano Banana Pro

Entrée:$1.5616/M
Sortie:$9.3696/M
Nano Banana Pro est un modèle d’IA destiné à fournir une assistance polyvalente dans des flux de travail centrés sur le texte. Il convient aux prompts de type instruction pour générer, transformer et analyser du contenu avec une structure contrôlable. Les cas d’utilisation typiques incluent les assistants de chat, la synthèse de documents, la question-réponse (QA) basée sur les connaissances et l’automatisation des flux de travail. Les détails techniques publics sont limités ; l’intégration s’aligne sur les schémas courants des assistants d’IA, tels que les sorties structurées, les prompts augmentés par la recherche et l’appel d’outils ou de fonctions.
Nouveau
Usage commercial
Playground
Aperçu
Fonctionnalités
Tarification
API
Versions

Fonctionnalités de base

  • Texte → Image : génération complète pilotée par invite, avec forte conformité aux prompts.
  • Image → Image (modifications) : retouches fines et ciblées, avec maintien de la cohérence du sujet/personnage sur plusieurs itérations.
  • Résolution maximale de sortie : jusqu’à 4K (les exemples et tailles exactes prises en charge dépendent du ratio d’aspect ; l’API propose des préréglages 1K/2K/4K)
  • Planification itérative et auto-correction : pipeline interne « multi-étapes » qui détecte et corrige les erreurs visuelles courantes (perspective, texte, géométrie fine).
  • Rendu avancé de texte dans l’image : texte multilingue net et lisible (des légendes courtes aux longs paragraphes) adapté aux affiches, maquettes et infographies.
  • 5 personnages et fidélité jusqu’à 14 objets/images de référence dans un seul flux de travail.
  • Filigrane / provenance : toutes les images générées incluent un filigrane SynthID ; le modèle intègre des métadonnées C2PA pour la provenance dans certaines intégrations produit.

Versions et dénominations de Gemini 3 Pro Image

  • gemini-3-pro-image-preview
  • gemini-3-pro-image

Détails techniques

Architecture

  • Lignée / base : Nano Banana Pro est construit sur la pile d’images Gemini en évolution de Google — spécifiquement la nouvelle architecture Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 (un cadre image+texte multimodal à plus grande capacité). C’est une évolution de Gemini 2.5 Flash Image (le « nano-banana » original) vers un modèle d’image nativement multimodal avec des capacités élargies de raisonnement vision-langage.
  • Comportement du modèle : multimodalité native (image + texte + connaissances du monde), pipelines explicites pour la fusion multi-images, et un planificateur interne par étapes qui affine les sorties en plusieurs passes plutôt que de produire un seul échantillon statique. Les premiers retours indiquent un raisonnement géométrique/optique plus solide (verre, réfraction) par rapport aux versions antérieures.
  • Réflexion / affinage interne : le modèle utilise en interne un processus de « réflexion » visible afin d’affiner la composition (l’API documente ce comportement et précise que ces étapes internes ne sont pas facturées comme des jetons d’image finaux).
  • Ancrage & outils : prend en charge le Search grounding (peut intégrer des faits issus du Web dans la génération de schémas/infographies). Il prend également en charge des instructions système pour un contrôle plus déterministe.

Paramètres clés de l’API :

  • thinking_level (low / high) pour arbitrer entre latence et profondeur de raisonnement ;
  • media_resolution (low/medium/high) pour contrôler les jetons de lecture OCR/détails d’image ;
  • generationConfig.imageConfig pour contrôler le ratio d’aspect/la résolution des sorties d’image.

Limites d’image :

  • Modalités d’entrée prises en charge : texte et images (le modèle n’accepte pas l’audio ni la vidéo comme entrées de génération d’images).
  • Nombre maximal d’images par invite : 14 (pour l’aperçu Gemini 3 Pro Image).
  • Taille maximale d’image (téléversement) : 7 Mo par image en entrée.
  • Ratios d’aspect pris en charge : 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9, etc.

Images / jetons de sortie : limites élevées, avec prise en charge du 4K/4096px.

Performances sur benchmarks

Résumé court : les benchmarks publics/précoces sont surtout qualitatifs / communautaires, mais indiquent systématiquement des améliorations notables en résolution, réduction d’artefacts et fidélité physique par rapport au nano-banana original (Gemini 2.5 Flash Image). Des « challenges » nommés ont montré des gains visuels clairs, mais il n’existe pas encore (publiquement) de tableaux numériques standardisés de Google comparant v1 → v2 sur des métriques standard de génération d’images.

  • Tests qualitatifs de la communauté : bords plus propres, micro-détails plus nets, couleurs plus fidèles, et meilleure conformité au prompt (moins d’objets halluciné·e·s, personnages plus cohérents). Des tests informels populaires incluent le « Wine Glass Test » et le « Glass Burger Challenge », où GEMPIX2 (Nano Banana Pro) gère bien mieux la transparence et la réfraction que les versions antérieures.
  • Gestion du texte : Nano Banana Pro montre une typographie et un placement du texte visiblement améliorés dans l’image (une faiblesse persistante pour de nombreux modèles d’image). Les comparaisons communautaires indiquent moins de glyphes rendus de manière illisible.
  • Débit / UX : vitesse d’itération plus rapide et UX qui effectue un affinage multi-étapes côté serveur, de sorte que les utilisateurs obtiennent des résultats de premier passage plus fiables (réduisant les relances manuelles).

Limites et risques

  • Filtres de contenu et détection : les plateformes intégrant le modèle (par ex. Whisk/des applications tierces) peuvent activer une détection stricte des célébrités ou des ressemblances et bloquer certaines sorties, ce qui affecte les workflows créatifs s’appuyant sur des ressemblances réalistes de célébrités.
  • Hallucinations / cas limites de raisonnement : bien que réduites, le modèle peut encore produire des artefacts physiquement irréalistes, en particulier avec du texte symbolique dense dans les images ou des schémas hautement techniques — NB2 semble toutefois réduire ces erreurs par rapport aux versions précédentes.
  • Sécurité & mésusage : les modèles d’image générative peuvent être utilisés pour créer du contenu problématique ou nuisible. Google applique des contraintes, des filtres de contenu et le filigrane SynthID pour aider à la traçabilité ; néanmoins, des usages abusifs ont eu lieu (controverse très médiatisée liée à une image Nano Banana générée dans un contexte politiquement sensible).

Comparaison de Nano Banana Pro avec d’autres modèles

  • Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — forte intégration mobile, fusion multi-images, auto-correction itérative, 2K natif / mise à l’échelle 4K, intégration étroite aux applications Google (Search, Photos, Workspace/Gemini). Idéal pour les workflows nécessitant des retouches fiables, de la continuité et une intégration avec les services Google.
  • Midjourney — excelle dans les rendus artistiques stylisés et le prompt engineering orienté communauté ; moins ciblé sur la fusion multi-images photo-réaliste ou les pipelines d’édition multimodale poussés.
  • Stable Diffusion / poids ouverts — totalement ouvert, hautement personnalisable et hébergeable en local ; l’écosystème de checkpoints et de fine-tuning est un avantage décisif pour la recherche et l’usage hors ligne. Moins d’intégration mobile « en un clic » et moins de cohérence d’édition multi-images prête à l’emploi que Nano Banana Pro.
  • Seedream 4.0 (ByteDance) — récemment positionné explicitement comme un concurrent de Nano Banana, mettant l’accent sur un rendu ultra-rapide, une sortie 2K et la prise en charge de nombreuses images de référence (jusqu’à six). Positionné comme une alternative pour pros/créateurs.

(Ces comparaisons sont de haut niveau ; choisissez en fonction de votre workflow : ouverture/personnalisation → Stable Diffusion ; art stylisé → Midjourney ; édition mobile intégrée et cohérente avec itération agressive → Nano Banana Pro/famille Gemini 3 Pro Image.)

Cas d’utilisation concrets

  • Retouche photo mobile et filtres créatifs (intégrations Google Photos — restylage, fusion d’arrière-plan, recomposition de portrait).
  • Ressources marketing et publicitaires — génération rapide de concepts, personnages de marque cohérents sur plusieurs cadres/angles.
  • Concept art & storyboard — la fusion multi-images aide à maintenir la continuité des personnages entre les panneaux.
  • E-commerce / maquettes produit — générer des photos produit cohérentes dans différents contextes/éclairages.
  • Prototypage rapide pour assets AR/VR — sorties 2K/4K de haute qualité pouvant être mises à l’échelle pour des usages immersifs.
  • Comment accéder à l’API gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro)

Étapes requises

  • Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire.
  • Obtenez la clé d’identification API de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section API token du centre personnel, récupérez la clé du jeton : sk-xxxxx et soumettez.
  • Obtenez l’URL de ce site : https://api.cometapi.com/

Méthode d’utilisation

  1. Sélectionnez l’endpoint “gemini-3-pro-image” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la doc de notre site. Notre site fournit aussi un test Apifox pour votre commodité.
  2. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte.
  3. Insérez votre question ou demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra.
  4. . Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

CometAPI fournit une API REST entièrement compatible — pour une migration transparente. Détails clés :

  • Base URL : https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
  • Noms de modèles : gemini-3-pro-image
  • Authentification : Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY en-tête
  • Content-Type : application/json .

FAQ

Can Gemini 3 Pro Image generate 4K resolution images?

Yes, Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) supports native output up to 4K resolution with aspect ratios including 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, and 21:9. It also supports 1K and 2K presets via the imageConfig parameter.

How does Nano Banana Pro handle text rendering inside images?

Nano Banana Pro features advanced in-image text rendering with clear, legible multi-language text support—from short captions to long paragraphs. This makes it ideal for posters, infographics, UI mockups, and marketing assets.

Can I edit images conversationally with Gemini 3 Pro Image?

Yes, Nano Banana Pro supports multi-turn conversational editing. Simply ask for changes like 'Make the background a sunset' and the model maintains visual context through Thought Signatures between turns.

What makes Nano Banana Pro different from FLUX 2 Pro or Midjourney?

Nano Banana Pro excels at iterative self-correction, consistent character preservation across multiple edits, and tight Google ecosystem integration. It handles up to 14 reference images for complex multi-image fusion workflows.

Does Nano Banana Pro use Google Search for grounded image generation?

Yes, Nano Banana Pro can use Search grounding to verify facts before generating images. For example, it can fetch current weather data to create an accurate Tokyo weather infographic.

How many reference images can Nano Banana Pro process in one request?

Nano Banana Pro supports up to 14 input images per prompt with a maximum of 7MB per image. It maintains subject and character consistency across up to 5 characters in complex multi-image fusion scenarios.

Fonctionnalités pour Nano Banana Pro

Découvrez les fonctionnalités clés de Nano Banana Pro, conçues pour améliorer les performances et la facilité d'utilisation. Explorez comment ces capacités peuvent bénéficier à vos projets et améliorer l'expérience utilisateur.

Tarification pour Nano Banana Pro

Découvrez des tarifs compétitifs pour Nano Banana Pro, 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 Pro peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

nano-banana-pro（image）

variant / aliasPrice
gemini-3-pro-image (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)≈ $0.19200
nano-banana-pro-all$0.09600

Exemple de code et API pour Nano Banana Pro

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour Nano Banana Pro 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 Pro dans vos projets.
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
import os

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

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

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

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

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

Versions de Nano Banana Pro

La raison pour laquelle Nano Banana Pro dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.
ID du modèledescriptionDisponibilitéRequête
nano-banana-pro-allLa technologie utilisée est non officielle et la génération est instable, etc., Chat format✅Chat format
gemini-3-pro-imageRecommandé, pointe vers le dernier modèle✅Gemini génère une image
gemini-3-pro-image-previewAperçu officiel✅Gemini génère une image

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