Che cos’è esattamente Nano Banana 2 e cosa fa?

Nano Banana 2 è l’ultimo modello di Google per la generazione e l’editing di immagini basato sulla tecnologia Gemini Flash image, progettato per offrire generazione visiva rapida e di alta qualità e un rispetto preciso delle istruzioni su input di testo e di immagine.

In che modo Nano Banana 2 è correlato a Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 è essenzialmente il branding rivolto ai consumatori del modello Gemini 3.1 Flash Image di Google, che combina le capacità avanzate delle precedenti versioni di Nano Banana con la velocità dei modelli Flash.

Nano Banana 2 può mantenere la coerenza in composizioni complesse?

Sì — preserva la coerenza tra più soggetti e oggetti (ad esempio, fino a cinque personaggi e 14 oggetti in un singolo flusso di lavoro del prompt), aiutando con scene narrative e attività in stile storyboard.

Nano Banana 2 utilizza informazioni in tempo reale o conoscenza del mondo?

Nano Banana 2 integra conoscenze del mondo reale e l’integrazione con la ricerca di immagini per aiutare a generare soggetti più accurati, infografiche e contenuti visivi basati sulla posizione.

Che tipi di immagini e risoluzioni può generare Nano Banana 2?

Il modello supporta output flessibili con vari rapporti d’aspetto e risoluzioni fino a 4K, adatti a social media, annunci, display e contenuti professionali.

Quali miglioramenti aggiunge Nano Banana 2 rispetto ai precedenti modelli Nano Banana?

Nano Banana 2 offre una velocità di generazione superiore, dettagli più nitidi, migliore fedeltà alle istruzioni, resa del testo/traduzione localizzata migliorate e un controllo creativo più ampio, rendendo al contempo disponibili molte funzionalità di livello professionale al livello base.

Per quali casi d’uso di generazione di immagini è più adatto Gemini 3.1 Flash Image?

È adatto alla creazione e modifica di immagini di livello professionale, alle infografiche, alla coerenza tra più immagini, alla resa del testo e agli output multilingue localizzati, soprattutto quando i flussi di lavoro richiedono un controllo preciso e iterazioni ripetute.

Gemini 3.1 Flash Image può generare testo dettagliato all’interno di immagini o diagrammi?

Sì — può generare e rendere testo chiaro all’interno delle immagini, ma testo estremamente piccolo o denso su più paragrafi talvolta può risultare ancora impegnativo.

Google

Disponibile Popolare

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

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.

Prezzo di partenza

$0.4 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Feb 26, 2026

Google

Playground

Prova Nano Banana 2 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Nano Banana 2, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Gemini 3.1 Flash Image Preview

Voce	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Provider	Google
Famiglia di modelli	Gemini 3.1 (fascia Flash)
Focus principale	Generazione multimodale rapida con anteprima immagine
Tipi di input	Testo, Immagine
Tipi di output	Testo, Immagine (generazione di anteprima)
Finestra di contesto	Fino a 1M token (standard della fascia Flash di Gemini 3.x)
Fascia di latenza	Bassa latenza, alto throughput
Supporto streaming	Sì
Invocazione di strumenti	Sì (framework degli strumenti dell'API Gemini)
Versione	3.1

Che cos’è Nano Banana 2

Nano Banana 2 è il soprannome popolare usato dalla stampa e dalla comunità degli sviluppatori per il modello appena rilasciato Gemini-3.1-Flash-Image. Google lo posiziona come motore di immagini di fascia “Flash” che offre una fedeltà visiva quasi da livello Pro a una fascia di latenza e costo molto inferiore — adatto alla generazione ad alto volume, all’editing iterativo rapido e ai flussi di lavoro di prodotto integrati nei servizi Google. Eredita il ragionamento multimodale di Gemini 3.1 e aggiunge funzionalità incentrate sulle immagini (testo leggibile nelle immagini, composizione multi‑immagine, supporto per ampie proporzioni, 4K nativo).

Funzionalità principali

Generazione ad alta velocità e multi‑risoluzione: velocità da fascia Flash con opzioni per output 0.5K / 1K / 2K / 4K e nuovi rapporti d’aspetto estremi (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Ancoraggio al web in tempo reale: integra risultati di ricerca sia testuali sia di immagini per ancorare il contenuto generato alle informazioni correnti del web quando “Thinking” o l’ancoraggio alla ricerca sono abilitati. Utile per riferimenti aggiornati e infografiche basate su fatti.
Rendering del testo migliorato: migliore rendering di testo breve e testo grafico (font, dimensioni) rispetto ai precedenti modelli Flash; ancora imperfetto su paragrafi lunghi/testo molto piccolo.
Editing multi‑input e flussi di lavoro multi‑turno: forte supporto per combinare più immagini come input e per modifiche iterative su più turni.

📊 Prestazioni di benchmark — Generazione ed editing di immagini (punteggi Elo)

Capacità	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
Da testo a immagine — Preferenza complessiva	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Da testo a immagine — Qualità visiva	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Da testo a immagine — Infografiche (Fattualità)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Editing — Generale	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Editing — Personaggio	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Editing — Creativo	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Editing — Oggetto/Ambiente	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Editing — Multi‑Input	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Editing — Stilizzazione	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Principali conclusioni da questa tabella di benchmark:

Nelle categorie di generazione da testo a immagine e di editing di immagini, Gemini 3.1 Flash Image guida in modo costante o eguaglia i punteggi più alti tra la fascia Flash e molti modelli di immagini concorrenti.
Il modello mostra risultati particolarmente solidi 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 inoltre una robusta generalizzazione, con punteggi superiori rispetto alla precedente generazione Flash.

Queste valutazioni sono condotte tramite confronti Elo affiancati da valutatori umani su una suite di benchmark diversificata, riflettendo sia preferenze sia fedeltà nelle attività comuni di generazione/editing di immagini.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modello	Posizionamento	Benchmark rappresentativi/note
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Fascia 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)	Fascia Pro: fedeltà percepita superiore per compiti complessi, costo/latenza più elevati	Compromessi differenti; alcune metriche mostrano classifiche relative diverse in compiti specialistici.
GPT-Image 1.5 / altri modelli commerciali	Concorrenti (aperti/chiusi)	Nei benchmark interni di Google, GPT‑Image e altri hanno ottenuto punteggi inferiori a Gemini 3.1 su qualità visiva e preferenza complessiva nella valutazione riportata. I confronti indipendenti di terze parti variano.

Quando scegliere Flash Image Preview:

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

Come accedere e integrare Nano Banana 2

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: Invia richieste all’API `Nano Banana 2`

Seleziona l’endpoint “gemini-3.1-flash-image-preview8” per inviare la richiesta API e impostare il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla nostra documentazione API sul sito web. Il nostro sito fornisce anche il test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. Dove chiamarlo: Generazione di immagini con Gemini

Nano Banana 2 supporta l’editing di immagini, la generazione di immagini e i flussi di lavoro multi‑immagine. Per l’editing, è necessario caricare l’URL dell’immagine. Per ulteriori parametri, fai riferimento alla documentazione.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere il risultato generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output. Puoi scaricare direttamente l’immagine sul tuo computer dal playground (di solito in formato PNG). Nel processo dell’API viene generato un URL dell’immagine; scaricala tempestivamente.

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.0028

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

$0.028

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

$0.042

Costo di utilizzo CometAPI stimato

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 / 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

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

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

# 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}`);
    }
  }
}

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-image

image-editing

Input e output

Input

text

Output

image

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Nano Banana 2 per flussi di produzione in linea con le sue capacità image, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Visual di prodotto e creatività per campagne

Concept art ed esplorazione visiva rapida

Editing, varianti e produzione di asset per immagini

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 è il modello di generazione di immagini all’avanguardia di OpenAI per generare e modificare immagini in modo rapido e di alta qualità. Supporta dimensioni di immagine flessibili e input di immagini ad alta fedeltà.

Visualizza modello

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model è uno specialista dell’efficienza nella famiglia della generazione di immagini, progettato per una latenza ultrabassa e per una generazione e modifica di immagini a costi contenuti.

Visualizza modello

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] è un modello di intelligenza visiva di prim'ordine di Black Forest Labs (BFL), progettato per flussi di lavoro di produzione: marketing, fotografia di prodotto, e-commerce, pipeline creative e qualsiasi applicazione che richieda un'identità coerente di personaggi/prodotti, una resa accurata del testo e un dettaglio fotorealistico a risoluzioni multi-megapixel. L'architettura è ingegnerizzata per un'elevata aderenza ai prompt, la fusione di riferimenti multipli (fino a dieci immagini di input) e una generazione ancorata al contesto (capacità di incorporare contesto web aggiornato durante la produzione delle immagini).

Visualizza modello

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] è la variante di punta, di massima qualità, della famiglia FLUX.2 di Black Forest Labs (BFL). È posizionato come un modello di generazione testo→immagine e di editing delle immagini di livello professionale, focalizzato sulla massima fedeltà, sull’aderenza al prompt e sulla coerenza dell’editing tra personaggi, oggetti, illuminazione e colore. BFL e i registri dei partner descrivono FLUX.2 [max] come la variante FLUX.2 di fascia più alta, con funzionalità per l’editing con riferimenti multipli e la generazione ancorata.

Visualizza modello

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV è la versione pensata per lo sviluppo, ottimizzata per la ricerca, la sperimentazione e le applicazioni non commerciali. Offre agli sviluppatori potenti funzionalità di generazione di immagini, mantenendo al contempo un equilibrio tra qualità ed efficienza computazionale. Perfetta per la prototipazione, la ricerca accademica e i progetti creativi personali.

Visualizza modello

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX è il modello versatile e adattabile progettato per un’implementazione flessibile in diversi casi d’uso e configurazioni hardware. Offre prestazioni scalabili con impostazioni di qualità regolabili, il che lo rende ideale per le applicazioni che richiedono un’allocazione dinamica delle risorse. Questo modello offre il miglior equilibrio tra qualità, velocità ed efficienza delle risorse.

Visualizza modello

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

ID modello	descrizione	Disponibilità	Richiesta
gemini-3.1-flash-image	Consigliato, punta al modello più recente	✅	Gemini genera immagini
gemini-3.1-flash-image-preview	Anteprima ufficiale	✅	Gemini genera immagini

Continua a esplorare

Confronta i modelli e continua la tua ricerca

Google

Disponibile Popolare

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Prezzo di partenza

$0.4 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Feb 26, 2026

Google

Playground

Prova Nano Banana 2 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Nano Banana 2, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Gemini 3.1 Flash Image Preview

Voce	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Provider	Google
Famiglia di modelli	Gemini 3.1 (fascia Flash)
Focus principale	Generazione multimodale rapida con anteprima immagine
Tipi di input	Testo, Immagine
Tipi di output	Testo, Immagine (generazione di anteprima)
Finestra di contesto	Fino a 1M token (standard della fascia Flash di Gemini 3.x)
Fascia di latenza	Bassa latenza, alto throughput
Supporto streaming	Sì
Invocazione di strumenti	Sì (framework degli strumenti dell'API Gemini)
Versione	3.1

Che cos’è Nano Banana 2

Funzionalità principali

Generazione ad alta velocità e multi‑risoluzione: velocità da fascia Flash con opzioni per output 0.5K / 1K / 2K / 4K e nuovi rapporti d’aspetto estremi (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Ancoraggio al web in tempo reale: integra risultati di ricerca sia testuali sia di immagini per ancorare il contenuto generato alle informazioni correnti del web quando “Thinking” o l’ancoraggio alla ricerca sono abilitati. Utile per riferimenti aggiornati e infografiche basate su fatti.
Rendering del testo migliorato: migliore rendering di testo breve e testo grafico (font, dimensioni) rispetto ai precedenti modelli Flash; ancora imperfetto su paragrafi lunghi/testo molto piccolo.
Editing multi‑input e flussi di lavoro multi‑turno: forte supporto per combinare più immagini come input e per modifiche iterative su più turni.

📊 Prestazioni di benchmark — Generazione ed editing di immagini (punteggi Elo)

Capacità	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
Da testo a immagine — Preferenza complessiva	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Da testo a immagine — Qualità visiva	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Da testo a immagine — Infografiche (Fattualità)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Editing — Generale	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Editing — Personaggio	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Editing — Creativo	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Editing — Oggetto/Ambiente	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Editing — Multi‑Input	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Editing — Stilizzazione	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Principali conclusioni da questa tabella di benchmark:

Nelle categorie di generazione da testo a immagine e di editing di immagini, Gemini 3.1 Flash Image guida in modo costante o eguaglia i punteggi più alti tra la fascia Flash e molti modelli di immagini concorrenti.
Il modello mostra risultati particolarmente solidi 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 inoltre una robusta generalizzazione, con punteggi superiori rispetto alla precedente generazione Flash.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modello	Posizionamento	Benchmark rappresentativi/note
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Fascia 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)	Fascia Pro: fedeltà percepita superiore per compiti complessi, costo/latenza più elevati	Compromessi differenti; alcune metriche mostrano classifiche relative diverse in compiti specialistici.
GPT-Image 1.5 / altri modelli commerciali	Concorrenti (aperti/chiusi)	Nei benchmark interni di Google, GPT‑Image e altri hanno ottenuto punteggi inferiori a Gemini 3.1 su qualità visiva e preferenza complessiva nella valutazione riportata. I confronti indipendenti di terze parti variano.

Quando scegliere Flash Image Preview:

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

Come accedere e integrare Nano Banana 2

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Passaggio 2: Invia richieste all’API `Nano Banana 2`

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

$0.0028

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

$0.028

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

$0.042

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per 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

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Codice di esempio e API per 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}`);
    }
  }
}

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-image

image-editing

Input e output

Input

text

Output

image

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Nano Banana 2 per flussi di produzione in linea con le sue capacità image, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Visual di prodotto e creatività per campagne

Concept art ed esplorazione visiva rapida

Editing, varianti e produzione di asset per immagini

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Visualizza modello

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Visualizza modello

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

Visualizza modello

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

ID modello	descrizione	Disponibilità	Richiesta
gemini-3.1-flash-image	Consigliato, punta al modello più recente	✅	Gemini genera immagini
gemini-3.1-flash-image-preview	Anteprima ufficiale	✅	Gemini genera immagini

Continua a esplorare

Nano Banana 2 API

Playground

Panoramica

Specifiche tecniche di Gemini 3.1 Flash Image Preview

Che cos’è Nano Banana 2

Funzionalità principali

📊 Prestazioni di benchmark — Generazione ed editing di immagini (punteggi Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Come accedere e integrare Nano Banana 2

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Passaggio 2: Invia richieste all’API Nano Banana 2

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

FAQ

Che cos’è esattamente Nano Banana 2 e cosa fa?

In che modo Nano Banana 2 è correlato a Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 può mantenere la coerenza in composizioni complesse?

Nano Banana 2 utilizza informazioni in tempo reale o conoscenza del mondo?

Che tipi di immagini e risoluzioni può generare Nano Banana 2?

Quali miglioramenti aggiunge Nano Banana 2 rispetto ai precedenti modelli Nano Banana?

Per quali casi d’uso di generazione di immagini è più adatto Gemini 3.1 Flash Image?

Gemini 3.1 Flash Image può generare testo dettagliato all’interno di immagini o diagrammi?

Prezzi

Prezzi per Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Codice di esempio e API per Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Capacità

Casi d'uso

Altri modelli

Uptime

Versioni

Confronta i modelli e continua la tua ricerca

Nano Banana 2 API

Playground

Panoramica

Specifiche tecniche di Gemini 3.1 Flash Image Preview

Che cos’è Nano Banana 2

Funzionalità principali

📊 Prestazioni di benchmark — Generazione ed editing di immagini (punteggi Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Come accedere e integrare Nano Banana 2

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Passaggio 2: Invia richieste all’API Nano Banana 2

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

FAQ

Che cos’è esattamente Nano Banana 2 e cosa fa?

In che modo Nano Banana 2 è correlato a Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 può mantenere la coerenza in composizioni complesse?

Nano Banana 2 utilizza informazioni in tempo reale o conoscenza del mondo?

Che tipi di immagini e risoluzioni può generare Nano Banana 2?

Quali miglioramenti aggiunge Nano Banana 2 rispetto ai precedenti modelli Nano Banana?

Per quali casi d’uso di generazione di immagini è più adatto Gemini 3.1 Flash Image?

Gemini 3.1 Flash Image può generare testo dettagliato all’interno di immagini o diagrammi?

Prezzi

Prezzi per Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Codice di esempio e API per Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Capacità

Casi d'uso

Altri modelli

Uptime

Versioni

Confronta i modelli e continua la tua ricerca

Passaggio 2: Invia richieste all’API `Nano Banana 2`

Passaggio 2: Invia richieste all’API `Nano Banana 2`