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.

Қолжетімді Nano Banana 2 API | text-to-image

Gemini 3.1 Flash Image Preview техникалық сипаттамалары

Элемент	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Ұсынушы	Google
Модельдер отбасы	Gemini 3.1 (Flash tier)
Негізгі бағыт	Сурет алдын-ала қараумен жылдам мультимодаль генерация
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет
Шығару түрлері	Мәтін, Сурет (алдын-ала қарау генерациясы)
Контекст терезесі	1M токенге дейін (Gemini 3.x Flash tier стандарты)
Кідіріс деңгейі	Төмен кідіріс, жоғары өткізу қабілеті
Стриминг қолдауы	Иә
Құралдарды шақыру	Иә (Gemini API tools framework)
Нұсқа	3.1

Nano Banana 2 деген не

Nano Banana 2 — баспасөз бен әзірлеушілер қауымдастығында жақында шыққан Gemini-3.1-Flash-Image моделіне берілген танымал лақап атау. Google оны “Flash”-tier санатындағы сурет қозғалтқышы ретінде ұсынады: ол Near-Pro деңгейіндегі визуалдық адалдықты әлдеқайда төмен кідіріс пен құн деңгейіне әкеледі — бұл үлкен көлемде генерацияға, жылдам итеративті өңдеуге және Google қызметтері бойынша біріктірілген өнімдік жұмыс ағындарына жарамды. Ол Gemini 3.1 multimodal ойлау қабілеттерін мұралап, суретке бағдарланған мүмкіндіктерді қосады (суреттердегі оқылатын мәтін, көп суретті композиция, кең аспект қатынасына қолдау, native 4K).

Негізгі мүмкіндіктер

Жоғары жылдамдық, көп-рұқсаттылықтағы генерация: Flash-tier жылдамдығы және 0.5K / 1K / 2K / 4K шығыстарға қоса, жаңа экстремалды аспект қатынастары (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Нақты уақыттағы веб-негіздеу: “Thinking” немесе іздеу арқылы негіздеу қосылған кезде заманауи веб-ақпаратқа сүйене отырып, мәтін және сурет іздеу нәтижелерін біріктіріп, жасалған контентті негіздейді. Актуалды дереккөздер мен фактологиялық инфографика үшін пайдалы.
Мәтінді жақсартылған көрсету: Бұрынғы Flash модельдеріне қарағанда қысқа мәтіндер мен графикалық мәтіндерді (қаріптер, өлшемдер) жақсырақ көрсетеді; ұзын абзацтар/ұсақ мәтіндерде әлі де мінсіз емес.
Көп енгізу арқылы өңдеу және көп бұрылысты жұмыс ағындары: Бірнеше суретті енгізу ретінде біріктіруге және айналымдар бойынша итеративті өңдеуге күшті қолдау.

📊 Бенчмарк нәтижелері — Сурет генерациясы және өңдеу (Эло ұпайлары)

Мүмкіндік	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
Мәтіннен суретке — Жалпы артық көру	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Мәтіннен суретке — Көрнекі сапа	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Мәтіннен суретке — Инфографика (фактылық)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Өңдеу — Жалпы	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Өңдеу — Персонаж	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Өңдеу — Шығармашылық	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Өңдеу — Нысан/Орта	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Өңдеу — Көп енгізу	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	Қолданылмайды
Өңдеу — Стилдендіру	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Негізгі тұжырымдар:

Мәтіннен суретке генерациялау және суретті өңдеу санаттары бойынша Gemini 3.1 Flash Image Flash-tier және көптеген бәсекелес сурет модельдерінің арасында ұдайы үздік көрсеткіш көрсетеді немесе ең жоғары ұпайларға теңеседі.
Модель әсіресе Көрнекі сапа және Инфографика (фактылық) бенчмарктерінде күшті нәтижелер көрсетеді — бұл оның эстетикалық сапамен қатар құрылымдық тұрғыдан дәл контент көрсетуде де үздік екенін білдіреді.
Көп енгізу арқылы өңдеуде Nano Banana 2 бұрынғы Flash буынымен салыстырғанда жоғарырақ ұпайлармен мықты жалпылауды көрсетеді.

Бұл бағалар кең ауқымды бенчмарк жиынтығында адам тарапынан қатарлас Эло салыстырулары арқылы жүргізілген, және кең таралған сурет генерациясы/өңдеу тапсырмаларында әрі преференцияны, әрі дәлдікті бейнелейді.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Модель	Позициялау	Өкілдік бенчмарк/ескертпелер
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash tier: жылдамдық + жоғары көрнекі сапа (2K–4K)	Жалпы артық көру 1079.0 ± 7.0; көрнекі сапа 1140 ± 6.0 (ішкі GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Бұрынғы Flash шығарылымы (төменірек дәлдік)	3.1-мен салыстырғанда преференция/көрнекі ұпайлары сәл төмен.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro tier: күрделі тапсырмаларда қабылданатын адалдығы жоғары, құны/кідірісі жоғары	Әртүрлі компромистер; кейбір метрикаларда арнайы тапсырмаларда салыстырмалы орындар өзгеше.
GPT-Image 1.5 / өзге коммерциялық модельдер	Бәсекелестер (ашық/жабық)	Google-дың ішкі бенчмарктерінде GPT-Image және басқалары есеп берілген бағалауда көрнекі сапа мен жалпы артық көру бойынша Gemini 3.1-ден төмен ұпай алды. Тәуелсіз үшінші тарап салыстырымдары әркелкі.

Flash Image Preview-ді қашан таңдау керек:

Қолданбаларда нақты уақыттағы суретті алдын-ала қарау
Құнға сезімтал, ауқымды сурет генерациясы
Интерактивті дизайн көмекшілері

Nano Banana 2-ге қол жеткізу және біріктіру жолы

1-қадам: API кілтіне тіркелу

cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. Өз CometAPI консоліңізге кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік деректемесі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басыңыз, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

2-қадам: `Nano Banana 2` API-іне сұраулар жіберу

API сұрауын жіберу үшін “gemini-3.1-flash-image-preview8” endpoint-ін таңдаңыз және сұрау денесін баптаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесін біздің веб-сайттағы API құжатынан алыңыз. Ыңғайлылық үшін сайтымызда Apifox тесті де бар. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. Қайда шақыруға болады: Gemini арқылы сурет генерациясы

Nano Banana 2 суретті өңдеу, сурет генерациясы және көп суретті жұмыс ағындарын қолдайды. Суретті өңдеу үшін сурет URL-ін беруіңіз керек. Қосымша параметрлер үшін құжаттаманы қараңыз.

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады. Сіз суретті playground-та (әдетте PNG форматында) тікелей жергілікті компьютеріңізге жүктей аласыз. API үдерісінде сурет URL-і жасалады; оны дер кезінде жүктеп алыңыз.

Nano Banana 2 үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

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

Nano Banana 2 үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

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')
"

Nano Banana 2 нұсқалары

Nano Banana 2 бірнеше снупшоттарының болуының себептеріне мыналар жатады: жаңартулардан кейінгі шығыстардың өзгеруі, бұрынғы снупшоттарды тұрақтылықты сақтау үшін қолдану, әзірлеушілерге бейімделу және көшіру үшін өту кезеңін ұсыну, сондай-ақ әртүрлі снупшоттардың жаһалдық немесе аймақтық эндпоинттерге сәйкес келуі арқылы пайдаланушы тәжірибесін оңтайландыру. Нұсқалар арасындағы егжей-тегжейлі айырмашылықтар үшін ресми құжаттамаға жүгініңіз.

Үлгі идентификаторы	Сипаттама	Қолжетімділік	Сұраныс
gemini-3.1-flash-image	Ұсынылады, ең соңғы модельге сілтейді	✅	Gemini кескін жасайды
gemini-3.1-flash-image-preview	Ресми алдын ала нұсқа	✅	Gemini кескін жасайды