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G

Nano Banana 2

Ingresso:$0.4/M
Uscita:$2.4/M
Panoramica delle capacità principali: Risoluzione: Fino a 4K (4096×4096), alla pari con Pro. Coerenza delle immagini di riferimento: Fino a 14 immagini di riferimento (10 oggetti + 4 personaggi), mantenendo la coerenza di stile e dei personaggi. Rapporti d'aspetto estremi: Aggiunti i nuovi rapporti 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, adatti a immagini lunghe, poster e banner. Rendering del testo: Generazione di testo avanzata, adatta per infografiche e layout per poster di marketing. Miglioramento della ricerca: Integrazione di Ricerca Google + Ricerca immagini. Grounding: Processo di ragionamento integrato; i prompt complessi vengono analizzati prima della generazione.
Nuovo
Uso commerciale
Playground
Panoramica
Caratteristiche
Prezzi
API
Versioni

Specifiche tecniche di Gemini 3.1 Flash Image Preview

VoceGemini 3.1 Flash Image Preview
ProviderGoogle
Famiglia di modelliGemini 3.1 (livello Flash)
Focus principaleGenerazione multimodale rapida con anteprima immagini
Tipi di inputTesto, Immagine
Tipi di outputTesto, Immagine (generazione di anteprime)
Finestra di contestoFino a 1M token (standard del livello Gemini 3.x Flash)
Livello di latenzaBassa latenza, throughput elevato
Supporto streamingSì
Chiamata di strumentiSì (framework degli strumenti Gemini API)
Versione3.1

Che cos'è Nano Banana 2

Nano Banana 2 è il soprannome popolare usato dalla stampa e dalla comunità degli sviluppatori per il nuovo modello Gemini-3.1-Flash-Image. Google lo posiziona come il motore di immagini di livello “Flash” che porta una fedeltà visiva quasi da Pro a un livello di latenza e costo molto più basso — adatto per generazione ad alto volume, editing iterativo rapido e flussi di lavoro di prodotto integrati nei servizi Google. Eredita il ragionamento multimodale di Gemini 3.1 e aggiunge capacità incentrate sulle immagini (testo leggibile nelle immagini, composizione multi-immagine, supporto per ampi rapporti d'aspetto, 4K nativo).

Funzionalità principali

  • Generazione ad alta velocità e multi-risoluzione: velocità di livello Flash con opzioni per output 0.5K / 1K / 2K / 4K e nuovi rapporti d'aspetto estremi (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Grounding web in tempo reale: integra risultati di ricerca sia testuali sia visivi per ancorare il contenuto generato alle informazioni web attuali quando “Thinking” o il grounding della ricerca è abilitato. Utile per riferimenti aggiornati e infografiche fattuali.
  • Rendering del testo migliorato: migliore resa del testo breve e del testo grafico (font, dimensioni) rispetto ai precedenti modelli Flash; ancora imperfetto su paragrafi lunghi/testo piccolo.
  • Editing multi-input e flussi di lavoro multi-turno: forte supporto per la combinazione di più immagini come input e per modifiche iterative su più turni.

📊 Prestazioni nei benchmark — Generazione e modifica di immagini (punteggi Elo)

CapacitàGemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
Text-to-Image — Preferenza complessiva1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Text-to-Image — Qualità visiva1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Text-to-Image — Infografiche (fattualità)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Editing — Generale1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Editing — Personaggi1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Editing — Creativo1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Editing — Oggetti/Ambiente1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Editing — Multi-input1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Editing — Stilizzazione1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Punti chiave di questa tabella di benchmark:

  • Nelle categorie di generazione text-to-image e image editing, Gemini 3.1 Flash Image guida costantemente o eguaglia i punteggi più alti tra i modelli di livello Flash e molti modelli di immagini concorrenti.
  • Il modello mostra risultati particolarmente forti nei benchmark di Qualità visiva e Infografiche (fattualità), indicando che eccelle non solo nella qualità estetica ma anche nel rendering di contenuti strutturalmente accurati.
  • Nell'editing multi-input, Nano Banana 2 mostra anche una solida generalizzazione, con punteggi più alti rispetto alla precedente generazione Flash.

Queste valutazioni sono condotte tramite confronti Elo affiancati effettuati da esseri umani su una suite di benchmark diversificata, riflettendo sia la preferenza sia la fedeltà nelle attività di generazione/modifica di immagini comunemente utilizzate.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

ModelloPosizionamentoBenchmark/note rappresentativi
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Livello Flash: velocità + alta qualità visiva (2K–4K)Preferenza complessiva 1079.0 ± 7.0; qualità visiva 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interno).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Versione Flash precedente (fedeltà inferiore)Punteggi di preferenza/qualità visiva leggermente inferiori rispetto alla 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Livello Pro: maggiore fedeltà percepita per attività complesse, costo/latenza più elevatiTradeoff differenti; alcune metriche mostrano classifiche relative diverse in attività specialistiche.
GPT-Image 1.5 / altri modelli commercialiConcorrenti (open/closed)Nei benchmark interni di Google, GPT-Image e altri hanno ottenuto punteggi inferiori a Gemini 3.1 per qualità visiva e preferenza complessiva nella valutazione riportata. I confronti indipendenti di terze parti variano.

Quando scegliere Flash Image Preview:

  • Anteprima immagini in tempo reale nelle app
  • Generazione di immagini su larga scala sensibile ai costi
  • Assistenti di progettazione interattivi

Come accedere e integrare Nano Banana 2

Passo 1: registrarsi per ottenere una chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la credenziale di accesso, ovvero la chiave API dell'interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e inviala.

Passo 2: inviare richieste all'API Nano Banana 2

Seleziona l'endpoint “gemini-3.1-flash-image-preview8” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo di richiesta e il corpo della richiesta si ottengono dalla documentazione API sul nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. Dove chiamarlo: Gemini generates image

Nano Banana 2 supporta image editing, image generation e flussi di lavoro multi-immagine. Per l'image editing, devi caricare l'URL dell'immagine. Per ulteriori parametri, fai riferimento alla documentazione.

Passo 3: recuperare e verificare i risultati

Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo l'elaborazione, l'API restituisce lo stato dell'attività e i dati di output. Puoi scaricare direttamente l'immagine sul tuo computer locale nel playground (di solito in formato PNG). Durante il processo API viene generato un URL dell'immagine; scaricalo tempestivamente.

FAQ

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

Nano Banana 2 is Google’s latest AI image generation and editing model, built on Gemini Flash image technology to deliver fast, high-quality visual generation and precise instruction following across text and image inputs.

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

Nano Banana 2 is essentially the consumer-facing branding for Google’s Gemini 3.1 Flash Image model, combining advanced capabilities from previous Nano Banana versions with the speed of Flash models.

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

Nano Banana 2 brings faster generation speed, sharper detail, better instruction fidelity, enhanced text rendering⁠/localized translation, and broader creative control while making many Pro-grade features available at base tier.

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

The model supports flexible output with various aspect ratios and resolutions up to 4K, suitable for social media, ads, displays, and professional content.

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Yes — it preserves consistency across multiple subjects and objects (e.g., up to five characters and 14 objects in a single prompt workflow), helping with narrative scenes and storyboard-style tasks.

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

It’s well-suited for professional-grade image creation and editing, infographics, multi-image consistency, text rendering, and localized multilingual outputs, especially when workflows need precise control and repeated iterations.

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

Nano Banana 2 incorporates real-world knowledge and image search integration to help generate more accurate subjects, infographics, and location-aware visuals.

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

Yes — it can generate and render clear text within images, but extremely small or dense multi-paragraph text sometimes remains challenging.

Prezzi per Nano Banana 2

Esplora i prezzi competitivi per Nano Banana 2, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Nano Banana 2 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

nano-banana-2（image）

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

Codice di esempio e API per Nano Banana 2

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Nano Banana 2 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Nano Banana 2 nei tuoi progetti.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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

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

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

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

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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

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

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

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

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

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

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

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

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

const data = await response.json();

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

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

Curl Code Example

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

mkdir -p ./output

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

Versioni di Nano Banana 2

Il motivo per cui Nano Banana 2 dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.
ID modelloDescrizioneDisponibilitàRichiesta
gemini-3.1-flash-imageConsigliato, punta al modello più recente✅Gemini genera immagini
gemini-3.1-flash-image-previewAnteprima ufficiale✅Gemini genera immagini