Nøkkelfunksjoner

Native bildegenerering og redigering — generer bilder eller rediger eksisterende fotografier via naturspråklige prompter. (Generer / Rediger).
Sammenslåing av flere bilder — kombiner flere inndata-bilder til én fotorealistisk scene.
Karakterkonsistens — behold samme motiv eller karakterutseende på tvers av redigeringer og prompter. (Konsistens).
SynthID-vannmerking — alle utdata inkluderer en usynlig SynthID for å identifisere KI-generert innhold. (Vannmerke).

Tekniske detaljer

Arkitektur og posisjonering: bygget på Gemini 2.5 Flash-familien — utformet som en lav-latens “Flash”-variant som bytter bort litt modellstørrelse/gjennomstrømning for langt raskere respons per kall og kostnadseffektivitet, samtidig som den beholder sterkere resonnering enn tidligere Flash-nivåer.
Inndataformater og -grenser: godtar inline base64-bilder for små inndata og filopplastinger via File API for større bilder (anbefales for >20 MB). Støtter vanlige MIME-typer (JPEG, PNG).
Driftsmoduser: tekst-til-bilde, bilderedigering (inpainting / semantisk maskering), stiloverføring, sammensetning av flere bilder, og interleaved tekst+bildesvar (nyttig for illustrerte instruksjoner, oppskrifter eller blandet innhold).
Opprinnelse og sikkerhetsmekanismer: synlige vannmerker på KI-utdata samt skjulte SynthID-markører og policy-håndhevelseslag for å begrense eksplisitt forbudt innhold.

Begrensninger og kjente risikoer

Begrensninger i innholdspolicy: modellene håndhever innholdspolicyer (f.eks. forbyr eksplisitt seksuelt innhold og noe ulovlig innhold), men håndhevingen er ikke perfekt — det kan fortsatt være mulig å generere bilder av offentlige personer eller kontroversielle symboler i noen scenarier, så policykontroller er essensielle. )
Feilmodus: mulig identitetsdrift ved ekstreme redigeringer, sporadisk semantisk misjustering (når prompter er under-spesifiserte), og artefakter i svært komplekse scener eller ved ekstreme endringer i synsvinkel.
Opprinnelse og misbruk: selv om vannmerker og SynthID er til stede, forhindrer disse ikke misbruk — de hjelper med deteksjon og attribusjon, men erstatter ikke menneskelig vurdering i sensitive arbeidsflyter.

Typiske brukstilfeller

Produkt og e-handel: plassér/katalogiser produkter i livsstilsbilder via sammenslåing av flere bilder.
Kreative verktøy / design: raske iterasjoner i designapper (Adobe Firefly-integrasjon nevnt).
Bilderedigering og retusjering: lokaliserte redigeringer fra naturlig språk (fjern objekter, endre farge/lyssetting, endre stil).
Historiefortelling / karakterressurser: hold karakterer konsistente på tvers av paneler og scener.

Priser for Nano Banana

Utforsk konkurransedyktige priser for Nano Banana, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Nano Banana kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

Komet-pris (USD / M Tokens)	Offisiell pris (USD / M Tokens)	ModelDetail.discount
Per forespørsel:$0.0312	Per forespørsel:$0.039	-20%

Eksempelkode og API for Nano Banana

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Nano Banana for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Nano Banana i prosjektene dine.

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 = (
    "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents=[prompt],
)

# 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 part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "gemini-native-image.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

Versjoner av Nano Banana

Grunnen til at Nano Banana har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.

version
gemini-2.5-flash-image
gemini-2.5-flash-image-preview

Nano Banana