Ringkasan API Nano Banana 2 Lite
Nano Banana 2 Lite API, secara resmi gemini-3.1-flash-lite-image, adalah model gambar Gemini 3.1 dari Google yang berfokus pada efisiensi untuk pembuatan dan pengeditan gambar ber-volume tinggi. Google juga menamakannya Gemini 3.1 Flash Lite Image. Di CometAPI, pengembang dapat mengakses model ini melalui rute native Gemini generateContent, sehingga praktis untuk draf gambar 1K yang cepat, edit gambar sederhana, alat kreatif interaktif, thumbnail, aset sosial, dan alur produksi di mana kecepatan serta kontrol biaya lebih penting daripada resolusi maksimum.
Spesifikasi Teknis
| Item | Spesifikasi |
|---|---|
| Nama model | Nano Banana 2 Lite / Gemini 3.1 Flash Lite Image |
| ID model API | gemini-3.1-flash-lite-image |
| Kode model CometAPI | gemini-3-1-flash-lite-image |
| Penyedia | |
| Jenis model | Pembuatan dan pengeditan gambar |
| Fitur katalog CometAPI | teks-ke-gambar |
| Modalitas input | Teks dan gambar |
| Modalitas output | Gambar dan teks |
| Endpoint di CometAPI | POST /v1beta/models/{model}:generateContent |
| ID model stabil | gemini-3.1-flash-lite-image |
| Batas token input | 65,536 tokens |
| Batas token output | 4,096 tokens |
| Resolusi output | 1K / 1024px saja |
| Rasio aspek yang didukung | 14 rasio aspek termasuk 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 |
| Thinking | Didukung; minimal dan tinggi |
Apa itu Nano Banana 2 Lite?
Nano Banana 2 Lite adalah anggota keluarga model gambar Gemini dari Google yang mengutamakan kecepatan dan efisiensi. Halaman model Google menggambarkannya sebagai spesialis efisiensi untuk pembuatan gambar, dirancang untuk latensi sangat rendah dan pembuatan/modifikasi gambar yang hemat biaya.
Komprominya disengaja: Nano Banana 2 Lite menargetkan output 1K dan penggunaan interaktif ber-volume tinggi alih-alih fidelitas maksimum. Google menyatakan bahwa output 2K dan 4K tidak didukung untuk model Lite ini, dan panduan pembuatan gambar menyebutkan model ini tidak dioptimalkan untuk banyak masukan referensi atau pengeditan beruntun multi-giliran. Itu menjadikannya pilihan default yang baik untuk draf cepat dan pengeditan ringan, sementara Gemini 3.1 Flash Image dan Nano Banana Pro lebih cocok untuk pekerjaan produksi beresolusi tinggi atau yang sarat referensi.
Fitur Utama API Nano Banana 2 Lite
1. Latensi Sangat Rendah untuk Alur Kerja Gambar Interaktif
Google memposisikan Nano Banana 2 Lite sebagai spesialis efisiensi dalam keluarga gambar Gemini. Kartu model resmi menyebutkan target latensi end-to-end di bawah 2 detik, sementara posting peluncuran Google menyoroti keluaran teks-ke-gambar sekitar 4 detik untuk draf cepat yang praktis. Dalam produksi, latensi aktual bergantung pada kompleksitas prompt, ukuran input gambar, rute jaringan, modalitas respons, dan kondisi perutean CometAPI, tetapi model ini jelas dirancang untuk siklus umpan balik cepat alih-alih rendering offline beresolusi maksimum.
Ini membuat Nano Banana 2 Lite sangat berguna bagi pembangun interaktif: antarmuka aplikasi yang menghasilkan visual saat pengguna mengetik, sistem thumbnail ber-volume tinggi, pratinjau gim atau avatar, eksplorasi varian iklan, pembuatan placeholder e-niaga, dan alat kreatif di mana pengguna dapat meminta puluhan iterasi kecil sebelum menyetujui arah akhir.
2. Pembuatan Teks-ke-Gambar dan Gambar-ke-Gambar Native
Nano Banana 2 Lite mendukung input teks dan gambar, dan dapat mengembalikan output gambar dan teks. Melalui rute gambar Gemini CometAPI, pengembang dapat mengirim prompt teks saja untuk pembuatan teks-ke-gambar native, atau menggabungkan gambar input dengan instruksi teks untuk pengeditan gambar-ke-gambar.
Karena menggunakan alur kerja gambar native Gemini, Nano Banana 2 Lite tidak terbatas pada pola sederhana "prompt masuk, gambar keluar". Model dapat membaca konteks visual pengguna, menerapkan edit lokal, menghasilkan gambar baru, dan opsional menyertakan teks dalam respons. Ini cocok untuk alat mockup produk, penggantian latar, transfer gaya cepat, varian kampanye terlokalisasi, dan gambar pratinjau di dalam aplikasi konsumen.
3. Pengeditan Gambar Lokal Multi-Giliran yang Cepat
Kartu model Google mencantumkan edit lokal multi-giliran yang cepat sebagai kemampuan utama, termasuk contoh seperti mengganti warna, pembuatan stiker, dan penyesuaian latar belakang. Dalam praktiknya, ini berarti pengguna dapat meminta gambar pertama, lalu melanjutkan dengan instruksi lanjutan seperti "buat jaketnya merah", "ubah menjadi stiker", atau "ganti latar belakang dengan dinding studio yang bersih".
Batasan ini penting: panduan pembuatan gambar Google menyatakan Nano Banana 2 Lite tidak dioptimalkan untuk banyak input referensi atau pengeditan berurutan multi-giliran. Gunakan Lite untuk edit lokal cepat dan eksplorasi percakapan; beralihlah ke Nano Banana 2 atau Nano Banana Pro saat Anda membutuhkan penanganan referensi yang lebih berat, rantai edit lebih panjang, atau kontrol tata letak profesional.
4. Kepatuhan Prompt yang Kuat dan Penyelarasan Karakter
Google mengatakan Nano Banana 2 Lite mempertahankan kontrol dan akurasi yang diharapkan dari Nano Banana sambil mempercepat pengalaman. Materi resmi menyoroti kepatuhan prompt yang andal, konsistensi karakter yang kuat, dan penyelarasan karakter tingkat tinggi yang sesuai standar Nano Banana asli.
Itu membuat model ini lebih berguna daripada generator gambar cepat generik. Untuk eksplorasi kreatif berulang, model harus menjaga subjek yang dimaksud, arah warna, pose, latar, isyarat merek, dan identitas karakter di berbagai variasi. Nano Banana 2 Lite dirancang untuk kasus penggunaan "beriterasi cepat tanpa kehilangan idenya".
5. Perenderan Teks di Dalam Gambar yang Lebih Baik
Posting peluncuran Google menyatakan Nano Banana 2 Lite tetap mempertahankan perenderan teks di dalam gambar yang terbaca meskipun memprioritaskan kecepatan. Ini penting untuk thumbnail, poster sederhana, konsep UI, label, stiker, dan grafis pemasaran ringan di mana kata atau frasa pendek perlu muncul di dalam gambar yang dihasilkan.
Untuk infografik sarat teks, tata letak multibahasa, halaman bergaya majalah, kemasan produk, atau tipografi halus, Nano Banana 2 dan Nano Banana Pro adalah kandidat yang lebih baik. Panduan pembuatan gambar Google memposisikan Nano Banana 2 sebagai model generalis dengan perenderan teks andal, sementara Nano Banana Pro adalah opsi profesional untuk teks presisi dan tata letak kompleks.
6. Output 1K dengan Dukungan Rasio Aspek yang Luas
Nano Banana 2 Lite dioptimalkan untuk output 1K, dengan kartu model Google mencantumkan 1024px / 1K sebagai ukuran gambar yang didukung dan mencatat bahwa 2K serta 4K tidak didukung. Ia mendukung rasio aspek umum termasuk persegi, potret, lanskap, format sosial vertikal, dan tata letak ultrawide.
Untuk produksi, atur imageConfig.aspectRatio dan imageConfig.imageSize secara eksplisit, dan gunakan huruf besar 1K atau nilai 1024px yang didukung. Jika alur kerja Anda membutuhkan pratinjau utilitas 2K, 4K, 0.5K, atau keluaran cetak dan desain dengan fidelitas lebih tinggi, gunakan Nano Banana 2 atau Nano Banana Pro.
Kinerja Benchmark Nano Banana 2 Lite
Per 29 Juni 2026 pada papan peringkat publik Arena.ai, gemini-3.1-flash-lite-image adalah model efisiensi berperingkat tinggi alih-alih sekadar model "draf murah": skornya mendekati model gambar Gemini yang lebih berat dalam pembuatan dan tetap kompetitif dalam pengeditan gambar tunggal sambil memprioritaskan latensi yang jauh lebih rendah.
| Benchmark | Skor Nano Banana 2 Lite | Sinyal peringkat Arena.ai | Suara | Maknanya |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Arena, Keseluruhan | 1251 +/- 8 | Peringkat 5 dari 70 model | 5,462 | Kualitas pembuatan gambar publik yang kuat untuk model Lite, tepat di bawah mai-image-2.5 dan Nano Banana 2, dan di atas pratinjau 2K Nano Banana Pro pada snapshot ini |
| Image Edit Arena, Pengeditan Gambar Tunggal | 1308 +/- 7 | Peringkat 15 dari 49 model | 9,320 | Kualitas pengeditan yang kompetitif, di belakang model gambar flagship yang lebih berat namun unggul atas banyak editor gambar umum |
Cara Memilih: Nano Banana 2 Lite vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro
Keluarga gambar Nano Banana dari Google ditingkatkan berdasarkan kecepatan, kualitas, dan kontrol. Nano Banana 2 Lite adalah model cepat dan efisien untuk pembuatan 1K ber-volume tinggi. Nano Banana 2 adalah kuda kerja generalis untuk pembuatan dan pengeditan gambar berkualitas tinggi dengan penanganan referensi lebih kuat dan output hingga 4K. Nano Banana Pro adalah model premium untuk desain kompleks, akurasi merek, lokalisasi lanjutan, dan kontrol kreatif presisi.
Papan peringkat teks-ke-gambar menempatkan gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite) dekat dengan beberapa pesaing premium: gemini-3.1-flash-image-preview (nano-banana-2) mencetak 1270 +/- 4, mai-image-2.5 mencetak 1257 +/- 5, gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) mencetak 1245 +/- 4, dan gpt-image-1.5-high-fidelity mencetak 1241 +/- 3. Papan peringkat pengeditan gambar lebih menantang bagi Lite: gpt-image-2 (medium) memimpin dengan 1464 +/- 4, sementara 1308 +/- 7 Nano Banana 2 Lite menempatkannya di bawah tier flagship namun tetap di kelompok atas yang kompetitif.
| Model | Penyedia | Pekerjaan yang paling cocok | Sinyal benchmark publik |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) | Pembuatan gambar 1K cepat, edit ringan, draf ber-volume tinggi, pengalaman produk interaktif | 1251 +/- 8 di Arena.ai Text-to-Image Overall; 1308 +/- 7 di Arena.ai Single-Image Edit | |
| Nano Banana 2 / Gemini 3.1 Flash Image | Pembuatan gambar Gemini 3.1 berkualitas lebih tinggi, pekerjaan multi-referensi lebih kuat, alur 2K/4K | 1270 +/- 4 di Arena.ai Text-to-Image Overall; 1387 +/- 4 di Arena.ai Single-Image Edit | |
| Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image | Komposisi yang lebih menuntut, konteks lebih kaya, dan pekerjaan produksi beresolusi lebih tinggi | 1245 +/- 4 untuk pratinjau 2K di Arena.ai Text-to-Image Overall; 1388 +/- 3 untuk pratinjau 2K di Arena.ai Single-Image Edit | |
| GPT Image 2 | OpenAI | Pembuatan dan pengeditan premium di mana kualitas benchmark maksimum lebih penting daripada latensi kelas Lite | Memimpin cuplikan Arena.ai yang dikutip dengan 1387 +/- 5 di Text-to-Image dan 1464 +/- 4 di Single-Image Edit |
Pilih Nano Banana 2 Lite ketika pengalaman produk bergantung pada kecepatan, kontrol biaya, dan iterasi yang sering. Ini adalah pilihan terbaik untuk UX hampir real-time, pembuatan draf, dan pengeditan ringan pada 1K.
Pilih Nano Banana 2 ketika Anda membutuhkan default paling aman untuk kualitas gambar, output 4K, banyak referensi, perenderan teks lebih kuat, dan keseimbangan lebih baik antara kualitas dan latensi. Ini adalah pilihan tujuan umum terbaik untuk sebagian besar alur kerja gambar produksi.
Pilih Nano Banana Pro ketika tugas lebih dekat ke produksi desain daripada pembuatan cepat: iklan merek, mockup produk, komposisi multi-elemen, lokalisasi, tipografi halus, diagram kompleks, atau aset yang membutuhkan tingkat tertinggi pengetahuan dunia dan kontrol kreatif.
Cara Menggunakan API Nano Banana 2 Lite di CometAPI
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna CometAPI, daftar terlebih dahulu, lalu buka halaman token konsol CometAPI. Di pusat pribadi, klik Add Token di bawah manajemen token API, buat kredensial akses, dan salin kunci token dalam format sk-xxxxx.
Jaga kerahasiaan kunci API ini dan gunakan dari layanan backend Anda atau variabel lingkungan lokal. Pada contoh di bawah, ganti <YOUR_API_KEY> atau $COMETAPI_KEY dengan kunci CometAPI sebenarnya dari akun Anda.
Langkah 2: Kirim Permintaan ke API Nano Banana 2 Lite
Pilih endpoint model gemini-3.1-flash-lite-image untuk Nano Banana 2 Lite. Permintaan dikirim melalui rute gambar Gemini CometAPI:
POST https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent
Gunakan metode permintaan dan body permintaan dari dokumentasi gambar Gemini CometAPI. Tempat pemanggilan: Gemini generates image. Rute yang sama mendukung pembuatan teks-ke-gambar, pengeditan gambar, dan alur kerja multi-gambar, tetapi Nano Banana 2 Lite sendiri dioptimalkan untuk output 1K yang cepat alih-alih 2K/4K atau edit rantai panjang yang kompleks.
Untuk teks-ke-gambar, kirim prompt teks di contents.parts.text dan atur generationConfig.responseModalities agar menyertakan IMAGE. Untuk pengeditan gambar, sediakan gambar input sesuai panduan CometAPI, seperti meneruskan gambar lokal melalui Google Gen AI SDK atau data gambar mentah dalam format Gemini yang didokumentasikan, lalu tambahkan instruksi pengeditan sebagai teks. Untuk alur kerja multi-gambar, unggah atau siapkan gambar sumber terlebih dahulu dan ikuti dokumentasi terbaru untuk input gambar yang didukung dan batas spesifik model.
Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil
Proses respons API untuk mendapatkan gambar yang dihasilkan. Respons gambar Gemini dapat mencakup bagian teks, bagian gambar final, dan terkadang bagian gambar intermediate yang ditandai dengan thought: true. Jangan langsung menyimpan gambar pertama; lewati bagian thought: true dan simpan bagian gambar terakhir yang tersisa di mana inlineData ada dan thought bukan true.
Di playground CometAPI, Anda dapat mengunduh gambar yang dihasilkan secara langsung, biasanya dalam format PNG. Dalam alur kerja API, dekode dan simpan gambar inlineData yang dikembalikan atau unduh URL hasil yang dihasilkan jika alur CometAPI yang Anda pilih menyediakannya. Unduh atau persist aset yang dihasilkan segera, lalu verifikasi gambar akhir untuk resolusi, kepatuhan terhadap prompt, artefak yang terlihat, persyaratan keamanan, dan apakah itu keluaran akhir alih-alih gambar pemikiran intermediate.
Mengapa Menggunakan CometAPI untuk Nano Banana 2 Lite?
CometAPI berguna ketika tim menginginkan satu akun dan satu lapisan perutean untuk banyak model gambar. Dengan Nano Banana 2 Lite di CometAPI, tim dapat menjalankan pembuatan gambar Gemini 1K yang cepat, membandingkan keluaran dengan Gemini 3.1 Flash Image, Nano Banana Pro, Imagen, Flux, rute gaya Midjourney, dan model gambar lainnya, lalu merutekan pekerjaan berdasarkan profil kualitas, latensi, dan biaya.
Katalog model CometAPI juga memaparkan ID model saat ini, penyedia, fitur yang tersedia, ketersediaan, dan jalur endpoint. Itu mengurangi ambiguitas integrasi untuk aplikasi produksi yang membutuhkan pengalihan model, fallback, pelacakan penggunaan, dan manajemen kredensial yang konsisten.