Czym dokładnie jest Nano Banana 2 i do czego służy?

Nano Banana 2 to najnowszy model Google do generowania i edycji obrazów z wykorzystaniem AI, zbudowany na technologii obrazu Gemini Flash, aby zapewniać szybkie, wysokiej jakości generowanie wizualizacji oraz precyzyjne wykonywanie instrukcji dla wejść tekstowych i obrazowych.

Jaki ma związek Nano Banana 2 z Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 to w istocie branding konsumencki modelu Google Gemini 3.1 Flash Image, łączący zaawansowane możliwości poprzednich wersji Nano Banana z szybkością modeli Flash.

Czy Nano Banana 2 potrafi utrzymać spójność w złożonych kompozycjach?

Tak — zachowuje spójność między wieloma postaciami i obiektami (np. do pięciu postaci i 14 obiektów w ramach pojedynczego polecenia), co pomaga przy scenach narracyjnych i zadaniach w stylu storyboardu.

Czy Nano Banana 2 korzysta z informacji w czasie rzeczywistym lub wiedzy o świecie?

Nano Banana 2 uwzględnia wiedzę o świecie rzeczywistym oraz integrację z wyszukiwaniem obrazów, aby pomagać w generowaniu dokładniejszych obiektów, infografik i wizualizacji uwzględniających lokalizację.

Jakie rodzaje obrazów i w jakich rozdzielczościach może generować Nano Banana 2?

Model obsługuje elastyczne wyniki w różnych proporcjach obrazu i rozdzielczościach do 4K, odpowiednie dla mediów społecznościowych, reklam, wyświetlaczy oraz treści profesjonalnych.

Jakie ulepszenia wprowadza Nano Banana 2 względem wcześniejszych modeli Nano Banana?

Nano Banana 2 zapewnia szybsze generowanie, ostrzejsze szczegóły, lepsze przestrzeganie instrukcji, ulepszone renderowanie tekstu/zlokalizowane tłumaczenie oraz szerszą kontrolę twórczą, jednocześnie udostępniając wiele funkcji klasy profesjonalnej na poziomie podstawowym.

Do jakich zastosowań generowania obrazów najlepiej nadaje się Gemini 3.1 Flash Image?

Świetnie sprawdza się przy tworzeniu i edycji obrazów w jakości profesjonalnej, infografikach, zachowaniu spójności między wieloma obrazami, renderowaniu tekstu oraz zlokalizowanych, wielojęzycznych wynikach — zwłaszcza gdy przepływy pracy wymagają precyzyjnej kontroli i wielokrotnych iteracji.

Czy Gemini 3.1 Flash Image potrafi generować szczegółowy tekst w obrazach lub diagramach?

Tak — potrafi generować i renderować wyraźny tekst w obrazach, ale wyjątkowo mały lub gęsty, wieloakapitowy tekst bywa czasem wyzwaniem.

Google

Dostępny Popularny

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Przegląd kluczowych możliwości: Rozdzielczość: Do 4K (4096×4096), na równi z Pro. Spójność obrazów referencyjnych: Do 14 obrazów referencyjnych (10 obiektów + 4 postacie), z zachowaniem spójności stylu/postaci. Ekstremalne proporcje obrazu: Dodano nowe proporcje 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, odpowiednie do długich obrazów, plakatów i banerów. Renderowanie tekstu: Zaawansowane generowanie tekstu, odpowiednie do infografik i układów plakatów marketingowych. Ulepszenie wyszukiwania: Zintegrowane Google Search + Image Search. Osadzanie: Wbudowany proces rozumowania; złożone polecenia są analizowane przed generowaniem.

Cena początkowa

$0.4 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Feb 26, 2026

Google

Playground

Wypróbuj Nano Banana 2 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Nano Banana 2, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna Gemini 3.1 Flash Image Preview

Element	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Dostawca	Google
Rodzina modeli	Gemini 3.1 (poziom Flash)
Główne przeznaczenie	Szybkie multimodalne generowanie z podglądem obrazu
Typy wejścia	Tekst, Obraz
Typy wyjścia	Tekst, Obraz (generowanie podglądu)
Okno kontekstu	Do 1M tokenów (standard poziomu Flash Gemini 3.x)
Poziom opóźnień	Niskie opóźnienia, wysoka przepustowość
Obsługa strumieniowania	Tak
Wywoływanie narzędzi	Tak (framework narzędzi Gemini API)
Wersja	3.1

Czym jest Nano Banana 2

Nano Banana 2 to popularna ksywka używana przez media i społeczność deweloperów dla nowo wydanego modelu Gemini-3.1-Flash-Image. Google pozycjonuje go jako silnik obrazu w poziomie „Flash”, który zapewnia niemal profesjonalną wierność wizualną przy znacznie niższych opóźnieniach i koszcie — odpowiedni do generowania na dużą skalę, szybkiej iteracyjnej edycji oraz zintegrowanych przepływów produktowych w usługach Google. Dziedziczy multimodalne rozumowanie Gemini 3.1 i dodaje możliwości ukierunkowane na obraz (czytelny tekst w obrazach, kompozycja z wielu obrazów, obsługa szerokich proporcji, natywne 4K).

Najważniejsze funkcje

Szybkie generowanie w wielu rozdzielczościach: Szybkość poziomu Flash z opcjami wyjścia 0.5K / 1K / 2K / 4K oraz nowe skrajne proporcje (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Powiązanie z danymi z sieci w czasie rzeczywistym: Integruje wyniki wyszukiwania tekstu i obrazów, aby osadzić generowane treści w bieżących informacjach z sieci, gdy włączone jest „Thinking” lub uziemienie wyszukiwania. Przydatne do aktualnych odniesień i rzetelnych infografik.
Ulepszone renderowanie tekstu: Lepsze renderowanie krótkich i graficznych form tekstu (czcionki, rozmiary) niż we wcześniejszych modelach Flash; wciąż nieidealne dla długich akapitów/małego tekstu.
Edycja wielo-wejściowa i wieloturowe przepływy pracy: Silne wsparcie łączenia kilku obrazów jako wejść oraz iteracyjnych edycji w kolejnych turach.

📊 Wyniki benchmarków — generowanie i edycja obrazów (wyniki Elo)

Capability	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
Text-to-Image — Overall Preference	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Text-to-Image — Visual Quality	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Text-to-Image — Infographics (Factuality)	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 — General	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 — Character	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 — Creative	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 — Object/Environment	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 — Stylization	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Najważniejsze wnioski z tej tabeli benchmarków:

W kategoriach generowania obrazów z tekstu oraz edycji obrazów, Gemini 3.1 Flash Image konsekwentnie prowadzi lub dorównuje najwyższym wynikom wśród modeli poziomu Flash i wielu konkurencyjnych modeli obrazowych.
Model wykazuje szczególnie mocne wyniki w benchmarkach jakości wizualnej i infografik (faktualność) — co wskazuje, że wyróżnia się nie tylko estetyką, ale też poprawnym odwzorowaniem strukturalnym.
W edycji z wieloma wejściami Nano Banana 2 również pokazuje solidną uogólnialność, z wyższymi wynikami niż poprzednia generacja Flash.

Te oceny są przeprowadzane poprzez ludzkie porównania side-by-side metodą Elo na zróżnicowanym zestawie benchmarków, odzwierciedlając preferencje i wierność w powszechnie stosowanych zadaniach generowania/edycji obrazów.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Model	Pozycjonowanie	Reprezentatywny benchmark/uwagi
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Poziom Flash: szybkość + wysoka jakość wizualna (2K–4K)	Ogólna preferencja 1079.0 ± 7.0; jakość wizualna 1140 ± 6.0 (wewnętrzny GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Wcześniejsze wydanie Flash (niższa wierność)	Nieco niższe wyniki preferencji/jakości wizualnej względem 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Poziom Pro: wyższa postrzegana wierność dla złożonych zadań, wyższy koszt/opóźnienia	Odmienne kompromisy; niektóre metryki pokazują inne względne pozycje w zadaniach specjalistycznych.
GPT-Image 1.5 / inne modele komercyjne	Konkurenci (otwarte/zamknięte)	W wewnętrznych benchmarkach Google GPT-Image i inne uzyskały niższe wyniki od Gemini 3.1 w jakości wizualnej i ogólnej preferencji w raportowanej ewaluacji. Niezależne porównania stron trzecich są zróżnicowane.

Kiedy wybrać Flash Image Preview:

Podgląd obrazu w czasie rzeczywistym w aplikacjach
Skalowane generowanie obrazów wrażliwe na koszt
Interaktywne asystenty projektowe

Jak uzyskać dostęp i zintegrować Nano Banana 2

Krok 1: Uzyskaj klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do CometAPI console. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API `Nano Banana 2`

Wybierz endpoint „gemini-3.1-flash-image-preview8”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę żądania i ciało żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta. Gdzie wywołać:Generowanie obrazu przez Gemini

Nano Banana 2 obsługuje edycję obrazów, generowanie obrazów i przepływy pracy z wieloma obrazami. W przypadku edycji obrazów musisz przesłać adres URL obrazu. Więcej parametrów znajdziesz w dokumentacji.

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe. W playground możesz bezpośrednio pobrać obraz na lokalny komputer (zwykle w formacie PNG). W procesie API generowany jest adres URL obrazu; pobierz go niezwłocznie.

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0028

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.028

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.042

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Nano Banana 2

Poznaj konkurencyjne ceny dla Nano Banana 2, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Nano Banana 2 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Przykładowy kod i API dla Nano Banana 2

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Nano Banana 2, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Nano Banana 2 w Twoich projektach.

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}`);
    }
  }
}

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-image

image-editing

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

image

Profil produkcyjny

Dostawca: Google
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Nano Banana 2 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 to najnowocześniejszy model generowania obrazów openai, przeznaczony do szybkiego, wysokiej jakości generowania i edycji obrazów. Obsługuje elastyczne rozmiary obrazów oraz wejścia obrazowe o wysokiej wierności.

Zobacz model

Google

Nano Banana 2 lite

Model Gemini 3.1 Flash Lite Image to ekspert od efektywności w rodzinie modeli do generowania obrazów, zaprojektowany z myślą o ultraniskich opóźnieniach oraz optymalnym kosztowo generowaniu i modyfikowaniu obrazów.

Zobacz model

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] to najwyższej klasy model inteligencji wizualnej od Black Forest Labs (BFL), zaprojektowany dla przepływów pracy w produkcji: marketing, fotografia produktowa, e‑commerce, potoki kreatywne oraz wszelkie zastosowania wymagające spójnej tożsamości postaci/produktu, dokładnego renderowania tekstu i fotorealistycznej szczegółowości w wielomegapikselowych rozdzielczościach. Architektura jest zaprojektowana pod kątem wysokiej zgodności z promptami, fuzji wieloreferencyjnej (do dziesięciu obrazów wejściowych) oraz generowania ugruntowanego w kontekście (zdolność do uwzględniania aktualnego kontekstu sieciowego podczas tworzenia obrazów).

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] to flagowy, najwyższej jakości wariant rodziny FLUX.2 od Black Forest Labs (BFL). Pozycjonowany jest jako model klasy profesjonalnej do generowania tekst→obraz i edycji obrazów, koncentrujący się na maksymalnej wierności, zgodności z promptem oraz spójności edycji w obrębie postaci, obiektów, oświetlenia i kolorystyki. BFL i rejestry partnerów opisują FLUX.2 [max] jako najwyższej klasy wariant FLUX.2 z funkcjami wieloreferencyjnej edycji oraz generowania osadzonego w kontekście.

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV to wersja przyjazna deweloperom, zoptymalizowana pod kątem badań, eksperymentów i zastosowań niekomercyjnych. Zapewnia deweloperom potężne możliwości generowania obrazów, jednocześnie zachowując równowagę między jakością a wydajnością obliczeniową. Doskonale nadaje się do prototypowania, badań akademickich i osobistych projektów kreatywnych.

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX to wszechstronny, adaptowalny model zaprojektowany z myślą o elastycznym wdrażaniu w różnych scenariuszach użycia i konfiguracjach sprzętowych. Oferuje skalowalną wydajność oraz konfigurowalne ustawienia jakości, dzięki czemu idealnie sprawdza się w aplikacjach wymagających dynamicznego przydzielania zasobów. Model ten zapewnia najlepszą równowagę między jakością, szybkością i efektywnością wykorzystania zasobów.

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

Id modelu	Opis	Dostępność	Żądanie
gemini-3.1-flash-image	Zalecany, wskazuje na najnowszy model	✅	Gemini generuje obraz
gemini-3.1-flash-image-preview	Oficjalna wersja zapoznawcza	✅	Gemini generuje obraz

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Google

Dostępny Popularny

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Cena początkowa

$0.4 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Feb 26, 2026

Google

Playground

Wypróbuj Nano Banana 2 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Nano Banana 2, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna Gemini 3.1 Flash Image Preview

Element	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Dostawca	Google
Rodzina modeli	Gemini 3.1 (poziom Flash)
Główne przeznaczenie	Szybkie multimodalne generowanie z podglądem obrazu
Typy wejścia	Tekst, Obraz
Typy wyjścia	Tekst, Obraz (generowanie podglądu)
Okno kontekstu	Do 1M tokenów (standard poziomu Flash Gemini 3.x)
Poziom opóźnień	Niskie opóźnienia, wysoka przepustowość
Obsługa strumieniowania	Tak
Wywoływanie narzędzi	Tak (framework narzędzi Gemini API)
Wersja	3.1

Czym jest Nano Banana 2

Najważniejsze funkcje

Szybkie generowanie w wielu rozdzielczościach: Szybkość poziomu Flash z opcjami wyjścia 0.5K / 1K / 2K / 4K oraz nowe skrajne proporcje (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Powiązanie z danymi z sieci w czasie rzeczywistym: Integruje wyniki wyszukiwania tekstu i obrazów, aby osadzić generowane treści w bieżących informacjach z sieci, gdy włączone jest „Thinking” lub uziemienie wyszukiwania. Przydatne do aktualnych odniesień i rzetelnych infografik.
Ulepszone renderowanie tekstu: Lepsze renderowanie krótkich i graficznych form tekstu (czcionki, rozmiary) niż we wcześniejszych modelach Flash; wciąż nieidealne dla długich akapitów/małego tekstu.
Edycja wielo-wejściowa i wieloturowe przepływy pracy: Silne wsparcie łączenia kilku obrazów jako wejść oraz iteracyjnych edycji w kolejnych turach.

📊 Wyniki benchmarków — generowanie i edycja obrazów (wyniki Elo)

Capability	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
Text-to-Image — Overall Preference	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Text-to-Image — Visual Quality	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Text-to-Image — Infographics (Factuality)	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 — General	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 — Character	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 — Creative	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 — Object/Environment	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 — Stylization	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Najważniejsze wnioski z tej tabeli benchmarków:

W kategoriach generowania obrazów z tekstu oraz edycji obrazów, Gemini 3.1 Flash Image konsekwentnie prowadzi lub dorównuje najwyższym wynikom wśród modeli poziomu Flash i wielu konkurencyjnych modeli obrazowych.
Model wykazuje szczególnie mocne wyniki w benchmarkach jakości wizualnej i infografik (faktualność) — co wskazuje, że wyróżnia się nie tylko estetyką, ale też poprawnym odwzorowaniem strukturalnym.
W edycji z wieloma wejściami Nano Banana 2 również pokazuje solidną uogólnialność, z wyższymi wynikami niż poprzednia generacja Flash.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Model	Pozycjonowanie	Reprezentatywny benchmark/uwagi
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Poziom Flash: szybkość + wysoka jakość wizualna (2K–4K)	Ogólna preferencja 1079.0 ± 7.0; jakość wizualna 1140 ± 6.0 (wewnętrzny GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Wcześniejsze wydanie Flash (niższa wierność)	Nieco niższe wyniki preferencji/jakości wizualnej względem 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Poziom Pro: wyższa postrzegana wierność dla złożonych zadań, wyższy koszt/opóźnienia	Odmienne kompromisy; niektóre metryki pokazują inne względne pozycje w zadaniach specjalistycznych.
GPT-Image 1.5 / inne modele komercyjne	Konkurenci (otwarte/zamknięte)	W wewnętrznych benchmarkach Google GPT-Image i inne uzyskały niższe wyniki od Gemini 3.1 w jakości wizualnej i ogólnej preferencji w raportowanej ewaluacji. Niezależne porównania stron trzecich są zróżnicowane.

Kiedy wybrać Flash Image Preview:

Podgląd obrazu w czasie rzeczywistym w aplikacjach
Skalowane generowanie obrazów wrażliwe na koszt
Interaktywne asystenty projektowe

Jak uzyskać dostęp i zintegrować Nano Banana 2

Krok 1: Uzyskaj klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API `Nano Banana 2`

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0028

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.028

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.042

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla 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

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Przykładowy kod i API dla 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}`);
    }
  }
}

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-image

image-editing

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

image

Profil produkcyjny

Dostawca: Google
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Nano Banana 2 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Zobacz model

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

Id modelu	Opis	Dostępność	Żądanie
gemini-3.1-flash-image	Zalecany, wskazuje na najnowszy model	✅	Gemini generuje obraz
gemini-3.1-flash-image-preview	Oficjalna wersja zapoznawcza	✅	Gemini generuje obraz

Kontynuuj eksplorację

Nano Banana 2 API

Playground

Przegląd

Specyfikacja techniczna Gemini 3.1 Flash Image Preview

Czym jest Nano Banana 2

Najważniejsze funkcje

📊 Wyniki benchmarków — generowanie i edycja obrazów (wyniki Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Jak uzyskać dostęp i zintegrować Nano Banana 2

Krok 1: Uzyskaj klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API Nano Banana 2

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Czym dokładnie jest Nano Banana 2 i do czego służy?

Jaki ma związek Nano Banana 2 z Gemini 3.1 Flash Image?

Czy Nano Banana 2 potrafi utrzymać spójność w złożonych kompozycjach?

Czy Nano Banana 2 korzysta z informacji w czasie rzeczywistym lub wiedzy o świecie?

Jakie rodzaje obrazów i w jakich rozdzielczościach może generować Nano Banana 2?

Jakie ulepszenia wprowadza Nano Banana 2 względem wcześniejszych modeli Nano Banana?

Do jakich zastosowań generowania obrazów najlepiej nadaje się Gemini 3.1 Flash Image?

Czy Gemini 3.1 Flash Image potrafi generować szczegółowy tekst w obrazach lub diagramach?

Cennik

Cennik dla Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Przykładowy kod i API dla Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Możliwości

Przypadki użycia

Inne modele

Uptime

Wersje

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Nano Banana 2 API

Playground

Przegląd

Specyfikacja techniczna Gemini 3.1 Flash Image Preview

Czym jest Nano Banana 2

Najważniejsze funkcje

📊 Wyniki benchmarków — generowanie i edycja obrazów (wyniki Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Jak uzyskać dostęp i zintegrować Nano Banana 2

Krok 1: Uzyskaj klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API Nano Banana 2

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Czym dokładnie jest Nano Banana 2 i do czego służy?

Jaki ma związek Nano Banana 2 z Gemini 3.1 Flash Image?

Czy Nano Banana 2 potrafi utrzymać spójność w złożonych kompozycjach?

Czy Nano Banana 2 korzysta z informacji w czasie rzeczywistym lub wiedzy o świecie?

Jakie rodzaje obrazów i w jakich rozdzielczościach może generować Nano Banana 2?

Jakie ulepszenia wprowadza Nano Banana 2 względem wcześniejszych modeli Nano Banana?

Do jakich zastosowań generowania obrazów najlepiej nadaje się Gemini 3.1 Flash Image?

Czy Gemini 3.1 Flash Image potrafi generować szczegółowy tekst w obrazach lub diagramach?

Cennik

Cennik dla Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Przykładowy kod i API dla Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Możliwości

Przypadki użycia

Inne modele

Uptime

Wersje

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API `Nano Banana 2`

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API `Nano Banana 2`