Hva er egentlig Nano Banana 2, og hva gjør den?

Nano Banana 2 er Googles nyeste KI-modell for bildegenerering og -redigering, bygget på Gemini Flash image-teknologi for å levere rask, høykvalitets visuell generering og presis etterlevelse av instruksjoner på tvers av tekst- og bildeenndata.

Hvordan forholder Nano Banana 2 seg til Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 er i praksis den forbrukervendte betegnelsen for Googles modell Gemini 3.1 Flash Image, og kombinerer avanserte funksjoner fra tidligere versjoner av Nano Banana med hastigheten til Flash-modellene.

Kan Nano Banana 2 opprettholde konsistens i komplekse komposisjoner?

Ja — den bevarer konsistens på tvers av flere motiver og objekter (for eksempel opptil fem figurer og 14 objekter i én og samme prompt-arbeidsflyt), noe som hjelper med fortellende scener og oppgaver i storyboard-stil.

Bruker Nano Banana 2 sanntidsinformasjon eller kunnskap om verden?

Nano Banana 2 inkluderer kunnskap om den virkelige verden og integrasjon med bildesøk for å hjelpe til med å generere mer presise motiver, infografikk og stedsbevisste bilder.

Hvilke typer bilder og oppløsninger kan Nano Banana 2 generere?

Modellen støtter fleksible utdata med ulike sideforhold og oppløsninger opptil 4K, egnet for sosiale medier, annonser, skjermer og profesjonelt innhold.

Hvilke forbedringer tilfører Nano Banana 2 sammenlignet med tidligere Nano Banana-modeller?

Nano Banana 2 gir raskere genereringshastighet, skarpere detaljer, bedre etterlevelse av instruksjoner, forbedret tekstrendering/lokalisert oversettelse og bredere kreativ kontroll, samtidig som mange proff-funksjoner gjøres tilgjengelige på grunnnivå.

Hvilke bruksområder for bildegenerering egner Gemini 3.1 Flash Image seg best for?

Den egner seg godt til bildeproduksjon og -redigering på profesjonelt nivå, infografikk, konsistens på tvers av flere bilder, tekstrendering og lokaliserte flerspråklige utdata, spesielt når arbeidsflyter trenger presis kontroll og gjentatte iterasjoner.

Kan Gemini 3.1 Flash Image generere detaljert tekst i bilder eller diagrammer?

Ja — den kan generere og gjengi tydelig tekst i bilder, men svært liten eller tett tekst med flere avsnitt er til tider fortsatt utfordrende.

Google

Tilgjengelig Populær

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Oversikt over kjernefunksjoner: Oppløsning: Opptil 4K (4096×4096), på nivå med Pro. Konsistens for referansebilder: Opptil 14 referansebilder (10 objekter + 4 figurer), opprettholder stil- og figurkonsistens. Ekstreme sideforhold: Nye 1:4, 4:1, 1:8, 8:1-forhold lagt til, egnet for lange bilder, plakater og bannere. Tekstgjengivelse: Avansert tekstgenerering, egnet for infografikk og markedsføringsplakatoppsett. Søkeforbedring: Integrert Google-søk + bildesøk. Forankring: Innebygd tankeprosess; komplekse forespørsler begrunnes før generering.

Startpris

$0.4 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

Feb 26, 2026

Google

Testmiljø

Prøv Nano Banana 2 med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0028

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.0280

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.0420

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

400

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

2,400

kreditter / 1 mill. tokener

Åpenhet om minstebeløp Denne prototypen forutsetter ikke et skjult minstebeløp per forespørsel. Hvis det gjelder en nedre faktureringsgrense eller et minste påfyllingsbeløp i produksjon, må dette vises før kjøpet og inkluderes i alle kostnadsestimater.

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

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Nano Banana 2?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.4 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Feb 26, 2026

Oversikt

En praktisk oversikt over Nano Banana 2, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Gemini 3.1 Flash Image Preview

Element	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Leverandør	Google
Modellfamilie	Gemini 3.1 (Flash-nivå)
Primært fokus	Rask multimodal generering med bildeforhåndsvisning
Inndatatyper	Tekst, bilde
Utdatatyper	Tekst, bilde (forhåndsvisningsgenerering)
Kontekstvindu	Opptil 1M tokens (Gemini 3.x Flash-nivå standard)
Latensnivå	Lav latens, høy gjennomstrømning
Støtte for strømming	Ja
Verktøykalling	Ja (Gemini API tools framework)
Versjon	3.1

Hva er Nano Banana 2

Nano Banana 2 er det populære kallenavnet som brukes av pressen og utviklermiljøet for den nylig lanserte Gemini-3.1-Flash-Image-modellen. Google posisjonerer den som bildemotoren i «Flash»-nivået som bringer nær Pro-visuell kvalitet til et nivå med mye lavere latens og kostnad — egnet for generering i stort volum, rask iterativ redigering og integrerte produktarbeidsflyter på tvers av Google-tjenester. Den arver Gemini 3.1s multimodale resonnering og legger til bildefokuserte muligheter (lesbar tekst i bilder, sammensetning av flere bilder, støtte for brede sideforhold, native 4K).

Hovedfunksjoner

Høyhastighets generering i flere oppløsninger: Flash-nivå-hastighet med valg for 0.5K / 1K / 2K / 4K utdata og nye ekstreme sideforhold (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Sanntids web-forankring: Integrerer både tekst- og bildesøkeresultater for å forankre generert innhold i oppdatert nettkunnskap når «Thinking» eller søkeforankring er aktivert. Nyttig for oppdaterte referanser og faktabaserte infografikker.
Forbedret tekstrendering: Bedre gjengivelse av kort tekst og grafisk tekst (skrifttyper, størrelser) enn tidligere Flash-modeller; fortsatt ikke perfekt på lange avsnitt/svært liten tekst.
Redigering med flere inndata og fleromgangs-arbeidsflyter: Solid støtte for å kombinere flere bilder som inndata og for iterative redigeringer over flere omganger.

📊 Benchmark-ytelse — Bildegenerering og -redigering (Elo-poeng)

Kapasitet	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
Tekst-til-bilde — Overordnet preferanse	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Tekst-til-bilde — Visuell kvalitet	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Tekst-til-bilde — Infografikk (faktualitet)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Redigering — Generelt	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Redigering — Karakter	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Redigering — Kreativ	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Redigering — Objekt/Miljø	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Redigering — Flere inndata	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Redigering — Stilisering	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Hovedpunkter fra denne benchmark-tabellen:

På tvers av kategoriene tekst-til-bilde-generering og bilderedigering, leder eller matcher Gemini 3.1 Flash Image konsekvent de høyeste poengene blant Flash-nivået og mange konkurrerende bildemodeller.
Modellen viser spesielt sterke resultater i benchmarkene for Visuell kvalitet og Infografikk (faktualitet) — noe som indikerer at den utmerker seg ikke bare i estetisk kvalitet, men også i gjengivelse av strukturelt korrekt innhold.
Ved redigering med flere inndata viser Nano Banana 2 også robust generalisering, med høyere poeng enn sin forrige Flash-generasjon.

Disse evalueringene gjennomføres via menneskelige side-ved-side Elo-sammenligninger på en mangfoldig benchmark-suite, som reflekterer både preferanse og fidelitet på tvers av vanlige oppgaver for bildegenerering/redigering.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modell	Posisjonering	Representativ benchmark/merknader
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash-nivå: hastighet + høy visuell kvalitet (2K–4K)	Overordnet preferanse 1079.0 ± 7.0; visuell kvalitet 1140 ± 6.0 (intern GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Tidligere Flash-utgivelse (lavere fidelitet)	Noe lavere preferanse-/visuelle poeng enn 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro-nivå: høyere opplevd fidelitet for komplekse oppgaver, høyere kostnad/latens	Ulike avveiinger; noen metrikker viser andre relative rangeringer i spesialoppgaver.
GPT-Image 1.5 / andre kommersielle modeller	Konkurrenter (åpne/lukkede)	I Googles interne benchmarker scoret GPT-Image og andre under Gemini 3.1 på visuell kvalitet og overordnet preferanse i den rapporterte evalueringen. Uavhengige tredjepartssammenligninger varierer.

Når bør du velge Flash Image Preview:

Bildeforhåndsvisning i sanntid i apper
Kostnadssensitiv bildegenerering i stor skala
Interaktive designassistenter

Slik får du tilgang til og integrerer Nano Banana 2

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn i din CometAPI-konsoll. Hent API-nøkkelen for grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til `Nano Banana 2` API

Velg endepunktet “gemini-3.1-flash-image-preview8” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetode og forespørselskropp finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor du kaller det: Gemini genererer bilde

Nano Banana 2 støtter bilderedigering, bildegenerering og arbeidsflyter med flere bilder. For bilderedigering må du laste opp bilde-URL. For flere parametere, se dokumentasjonen.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavens status og utdata. Du kan laste ned bildet direkte til den lokale maskinen din i playground (vanligvis i PNG-format). Det genereres en bilde-URL i API-prosessen; last den ned så snart som mulig.

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Eksempelkode og API for Nano Banana 2

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Nano Banana 2 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 2 i prosjektene dine.

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}`);
    }
  }
}

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-image

image-editing

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

image

Produksjonsprofil

Leverandør: Google
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Nano Banana 2 til produksjonsarbeidsflyter som passer image-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produktvisuals og kampanjemateriell

Konseptkunst og rask visuell utforskning

Bilderedigering, variasjoner og assetproduksjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, den oppgraderte KI-modellen for bildegenerering og -redigering

Se modell

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 er openais toppmoderne modell for rask, høykvalitets bildegenerering og redigering. Den støtter fleksible bildestørrelser og bildeinnganger med høy trofasthet.

Se modell

Runway

Gen4-image

Utforsk Gen4-image-API-et.

Se modell

Runway

Gen4-image-turbo

Utforsk Gen4-image-turbo-API-et.

Se modell

Google

Nano Banana 2 lite

Modellen Gemini 3.1 Flash Lite Image er en ekspert på effektivitet i bildegenereringsfamilien, utformet for ultralav latens og kostnadseffektiv bildegenerering og -redigering.

Se modell

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Utforsk GPT Image 2.5(sunburst)-API-et.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

Modell-ID	Beskrivelse	Tilgjengelighet	Forespørsel
gemini-3.1-flash-image	Anbefalt, peker til den nyeste modellen	✅	Gemini genererer bilde
gemini-3.1-flash-image-preview	Offisiell forhåndsvisning	✅	Gemini genererer bilde

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Nano Banana 2 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Feb 26, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Nano Banana 2 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Feb 27, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske

Sammenlign modeller og fortsett research

Google

Tilgjengelig Populær

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Startpris

$0.4 / 1 mill. input-tokens

Forbruksbasert fakturering

API-status

Tilgjengelig

Produksjonsendepunkt

Responstid

Klar for async

Observert API-responstid

Utgitt

Feb 26, 2026

Google

Testmiljø

Prøv Nano Banana 2 med en reell forespørsel, se gjennom parameterne og valider resultatet før du integrerer API-et.

Priser

Bruk det raske anslaget ovenfor for én kjøring, og se deretter den fullstendige sammenligningen mellom CometAPI og offisiell pris.

Én forespørsel

$0.0028

Estimert brukskostnad for CometAPI

Ti forespørsler

$0.0280

Estimert brukskostnad for CometAPI

Femten forespørsler

$0.0420

Estimert brukskostnad for CometAPI

⇌

Konvertering av kreditter

1 000 kreditter = $1

Kreditter gjør budsjetter sammenlignbare på tvers av fakturering basert på tokener, forespørsler og kjøretid. USD-beløpet forblir fasiten ved betaling.

✓Gjeldende modell i kreditter

Inndata

400

kreditter / 1 mill. tokener

Utdata

2,400

kreditter / 1 mill. tokener

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

Modelloversikt

En stabil modellidentitet for søk og evaluering, kombinert med oppdaterte katalogdata som kan endres uten at sidens grunnleggende SEO-struktur må skrives om.

Stabil identitet

Hva er Nano Banana 2?

Den kanoniske modellidentiteten forblir stabil når priser og grenser endres.

Aktuelle modelldata

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Tilgjengelighet

Tilgjengelig

Startpris

$0.4 / 1 mill. input-tokens

Kontekst

Se funksjoner

Katalogdato

Feb 26, 2026

Oversikt

En praktisk oversikt over Nano Banana 2, inkludert viktig atferd og hensyn ved integrasjon.

Tekniske spesifikasjoner for Gemini 3.1 Flash Image Preview

Element	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Leverandør	Google
Modellfamilie	Gemini 3.1 (Flash-nivå)
Primært fokus	Rask multimodal generering med bildeforhåndsvisning
Inndatatyper	Tekst, bilde
Utdatatyper	Tekst, bilde (forhåndsvisningsgenerering)
Kontekstvindu	Opptil 1M tokens (Gemini 3.x Flash-nivå standard)
Latensnivå	Lav latens, høy gjennomstrømning
Støtte for strømming	Ja
Verktøykalling	Ja (Gemini API tools framework)
Versjon	3.1

Hva er Nano Banana 2

Hovedfunksjoner

Høyhastighets generering i flere oppløsninger: Flash-nivå-hastighet med valg for 0.5K / 1K / 2K / 4K utdata og nye ekstreme sideforhold (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Sanntids web-forankring: Integrerer både tekst- og bildesøkeresultater for å forankre generert innhold i oppdatert nettkunnskap når «Thinking» eller søkeforankring er aktivert. Nyttig for oppdaterte referanser og faktabaserte infografikker.
Forbedret tekstrendering: Bedre gjengivelse av kort tekst og grafisk tekst (skrifttyper, størrelser) enn tidligere Flash-modeller; fortsatt ikke perfekt på lange avsnitt/svært liten tekst.
Redigering med flere inndata og fleromgangs-arbeidsflyter: Solid støtte for å kombinere flere bilder som inndata og for iterative redigeringer over flere omganger.

📊 Benchmark-ytelse — Bildegenerering og -redigering (Elo-poeng)

Kapasitet	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
Tekst-til-bilde — Overordnet preferanse	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Tekst-til-bilde — Visuell kvalitet	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Tekst-til-bilde — Infografikk (faktualitet)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Redigering — Generelt	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Redigering — Karakter	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Redigering — Kreativ	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Redigering — Objekt/Miljø	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Redigering — Flere inndata	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Redigering — Stilisering	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Hovedpunkter fra denne benchmark-tabellen:

På tvers av kategoriene tekst-til-bilde-generering og bilderedigering, leder eller matcher Gemini 3.1 Flash Image konsekvent de høyeste poengene blant Flash-nivået og mange konkurrerende bildemodeller.
Modellen viser spesielt sterke resultater i benchmarkene for Visuell kvalitet og Infografikk (faktualitet) — noe som indikerer at den utmerker seg ikke bare i estetisk kvalitet, men også i gjengivelse av strukturelt korrekt innhold.
Ved redigering med flere inndata viser Nano Banana 2 også robust generalisering, med høyere poeng enn sin forrige Flash-generasjon.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modell	Posisjonering	Representativ benchmark/merknader
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash-nivå: hastighet + høy visuell kvalitet (2K–4K)	Overordnet preferanse 1079.0 ± 7.0; visuell kvalitet 1140 ± 6.0 (intern GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Tidligere Flash-utgivelse (lavere fidelitet)	Noe lavere preferanse-/visuelle poeng enn 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro-nivå: høyere opplevd fidelitet for komplekse oppgaver, høyere kostnad/latens	Ulike avveiinger; noen metrikker viser andre relative rangeringer i spesialoppgaver.
GPT-Image 1.5 / andre kommersielle modeller	Konkurrenter (åpne/lukkede)	I Googles interne benchmarker scoret GPT-Image og andre under Gemini 3.1 på visuell kvalitet og overordnet preferanse i den rapporterte evalueringen. Uavhengige tredjepartssammenligninger varierer.

Når bør du velge Flash Image Preview:

Bildeforhåndsvisning i sanntid i apper
Kostnadssensitiv bildegenerering i stor skala
Interaktive designassistenter

Slik får du tilgang til og integrerer Nano Banana 2

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Trinn 2: Send forespørsler til `Nano Banana 2` API

Nano Banana 2 støtter bilderedigering, bildegenerering og arbeidsflyter med flere bilder. For bilderedigering må du laste opp bilde-URL. For flere parametere, se dokumentasjonen.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

FAQ

API

Kopier et fungerende endepunkt og kodeeksempel, og åpne den fullstendige API-referansen når du trenger alle parameterne.

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Autentiser én gang, kall modellens endepunkt, og behold samme faktureringen og overvåkningsflyt på tvers av leverandører.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Eksempelkode og API for 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}`);
    }
  }
}

Funksjoner

Se gjennom de viktigste modellopplysningene før du velger arkitektur eller anslår produksjonsbelastning.

Støttede funksjoner

Funksjoner returnert av det eksisterende modell-API-et.

text-to-image

image-editing

Inndata og utdata

Inndata

text

Utdata

image

Produksjonsprofil

Leverandør: Google
Kontekst: Avhenger av modellen
Kommersiell bruk: Støttet

Bruksområder

Bruk Nano Banana 2 til produksjonsarbeidsflyter som passer image-funksjonene, og sammenlign deretter alternativer før en langsiktig integrasjon.

Produktvisuals og kampanjemateriell

Konseptkunst og rask visuell utforskning

Bilderedigering, variasjoner og assetproduksjon

Andre modeller

Sammenlign andre modeller tilgjengelig via CometAPI basert på kvalitet, ventetid, funksjoner og pris.

Åpne modellsammenligning →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, den oppgraderte KI-modellen for bildegenerering og -redigering

Se modell

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 er openais toppmoderne modell for rask, høykvalitets bildegenerering og redigering. Den støtter fleksible bildestørrelser og bildeinnganger med høy trofasthet.

Se modell

Runway

Gen4-image

Utforsk Gen4-image-API-et.

Se modell

Runway

Gen4-image-turbo

Utforsk Gen4-image-turbo-API-et.

Se modell

Google

Nano Banana 2 lite

Modellen Gemini 3.1 Flash Lite Image er en ekspert på effektivitet i bildegenereringsfamilien, utformet for ultralav latens og kostnadseffektiv bildegenerering og -redigering.

Se modell

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Utforsk GPT Image 2.5(sunburst)-API-et.

Se modell

Oppetid

Se gjennom live heartbeat-data, endepunkttilgjengelighet og observerte responstider før du går i produksjon.

Versjoner

Se gjennom tilgjengelige modellidentifikatorer før du fastsetter en produksjonsintegrasjon.

Modell-ID	Beskrivelse	Tilgjengelighet	Forespørsel
gemini-3.1-flash-image	Anbefalt, peker til den nyeste modellen	✅	Gemini genererer bilde
gemini-3.1-flash-image-preview	Offisiell forhåndsvisning	✅	Gemini genererer bilde

Oppdateringer

Følg med på vesentlige endringer i tilgjengelighet, priser og funksjoner for Nano Banana 2 uten å miste den stabile modellsiden.

Modellens endringslogg

Én side som blir bedre over tid.

Versjonsnotater, prisendringer, oppdateringer av ytelsesmålinger og migreringsveiledning samles her, mens den kanoniske URL-en forblir uendret.

Feb 26, 2026

API-tilgjengelighet bekreftet

Nano Banana 2 er tilgjengelig gjennom CometAPI-modellkatalogen og API-dokumentasjonen.

Gjeldende

Aktuelle data

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Pris, kontekst, tilgjengelighet og begrensninger behandles som dynamiske egenskaper i stedet for å være innebygd i sidetittelen eller modellidentiteten.

Feb 27, 2026

Permanent modellentitet opprettet

Leverandøren og modell-sluggen utgjør en varig kanonisk URL; fremtidig innhold og dataoppdateringer forblir på denne siden.

Fortsett å utforske

Nano Banana 2 API

Testmiljø

Priser

nano-banana-2（image）

Modelloversikt

Hva er Nano Banana 2?

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Oversikt

Tekniske spesifikasjoner for Gemini 3.1 Flash Image Preview

Hva er Nano Banana 2

Hovedfunksjoner

📊 Benchmark-ytelse — Bildegenerering og -redigering (Elo-poeng)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Slik får du tilgang til og integrerer Nano Banana 2

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Trinn 2: Send forespørsler til Nano Banana 2 API

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

FAQ

Hva er egentlig Nano Banana 2, og hva gjør den?

Hvordan forholder Nano Banana 2 seg til Gemini 3.1 Flash Image?

Kan Nano Banana 2 opprettholde konsistens i komplekse komposisjoner?

Bruker Nano Banana 2 sanntidsinformasjon eller kunnskap om verden?

Hvilke typer bilder og oppløsninger kan Nano Banana 2 generere?

Hvilke forbedringer tilfører Nano Banana 2 sammenlignet med tidligere Nano Banana-modeller?

Hvilke bruksområder for bildegenerering egner Gemini 3.1 Flash Image seg best for?

Kan Gemini 3.1 Flash Image generere detaljert tekst i bilder eller diagrammer?

API

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Eksempelkode og API for Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Funksjoner

Bruksområder

Andre modeller

Oppetid

Versjoner

Oppdateringer

Én side som blir bedre over tid.

API-tilgjengelighet bekreftet

Priser og begrensninger synkronisert fra katalogen

Permanent modellentitet opprettet

Sammenlign modeller og fortsett research

Nano Banana 2 API

Testmiljø

Priser

nano-banana-2（image）

Modelloversikt

Hva er Nano Banana 2?

Gjeldende katalogøyeblikksbilde

Oversikt

Tekniske spesifikasjoner for Gemini 3.1 Flash Image Preview

Hva er Nano Banana 2

Hovedfunksjoner

📊 Benchmark-ytelse — Bildegenerering og -redigering (Elo-poeng)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Slik får du tilgang til og integrerer Nano Banana 2

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Trinn 2: Send forespørsler til Nano Banana 2 API

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

FAQ

Hva er egentlig Nano Banana 2, og hva gjør den?

Hvordan forholder Nano Banana 2 seg til Gemini 3.1 Flash Image?

Kan Nano Banana 2 opprettholde konsistens i komplekse komposisjoner?

Bruker Nano Banana 2 sanntidsinformasjon eller kunnskap om verden?

Hvilke typer bilder og oppløsninger kan Nano Banana 2 generere?

Hvilke forbedringer tilfører Nano Banana 2 sammenlignet med tidligere Nano Banana-modeller?

Hvilke bruksområder for bildegenerering egner Gemini 3.1 Flash Image seg best for?

Kan Gemini 3.1 Flash Image generere detaljert tekst i bilder eller diagrammer?

API

Ett API, produksjonsklar modelltilgang

Eksempelkode og API for Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Funksjoner

Bruksområder

Andre modeller

Oppetid

Versjoner

Trinn 2: Send forespørsler til `Nano Banana 2` API

Trinn 2: Send forespørsler til `Nano Banana 2` API