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Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

Entrada:$0.4/M
Saída:$2.4/M
Visão geral das capacidades principais: Resolução: Até 4K (4096×4096), no mesmo nível do Pro. Consistência de imagem de referência: Até 14 imagens de referência (10 objetos + 4 personagens), mantendo a consistência de estilo/personagem. Proporções extremas: Novas proporções 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 adicionadas, adequadas para imagens longas, pôsteres e banners. Renderização de texto: Geração de texto avançada, adequada para infográficos e layouts de pôsteres de marketing. Aprimoramento de pesquisa: Google Search + Image Search integrados. Fundamentação: Processo de raciocínio incorporado; prompts complexos são analisados antes da geração.
Novo
Uso comercial
Playground
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API
Versões

Especificações técnicas do Gemini 3.1 Flash Image Preview

ItemGemini 3.1 Flash Image Preview
ProvedorGoogle
Família do modeloGemini 3.1 (camada Flash)
Foco principalGeração multimodal rápida com pré-visualização de imagem
Tipos de entradaTexto, Imagem
Tipos de saídaTexto, Imagem (geração de pré-visualização)
Janela de contextoAté 1M tokens (padrão da camada Gemini 3.x Flash)
Nível de latênciaBaixa latência, alto throughput
Suporte a streamingSim
Chamada de ferramentasSim (framework de ferramentas da API Gemini)
Versão3.1

O que é Nano Banana 2

Nano Banana 2 é o apelido popular usado pela imprensa e pela comunidade de desenvolvedores para o modelo recém-lançado Gemini-3.1-Flash-Image. O Google o posiciona como o mecanismo de imagem da camada “Flash”, que traz fidelidade visual próxima à Pro para uma camada de latência e custo muito mais baixos — adequada para geração em alto volume, edição iterativa rápida e fluxos de trabalho integrados de produto em todos os serviços do Google. Ele herda o raciocínio multimodal do Gemini 3.1 e adiciona capacidades centradas em imagem (texto legível em imagens, composição de múltiplas imagens, suporte a ampla proporção de aspecto, 4K nativo).

Principais recursos

  • Geração em alta velocidade e múltiplas resoluções: velocidade da camada Flash com opções de saída em 0.5K / 1K / 2K / 4K e novas proporções de aspecto extremas (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Grounding web em tempo real: integra resultados de pesquisa de texto e imagem para fundamentar o conteúdo gerado em informações atuais da web quando “Thinking” ou o grounding de pesquisa está ativado. Útil para referências atualizadas e infográficos factuais.
  • Renderização de texto aprimorada: melhor renderização de textos curtos e texto gráfico (fontes, tamanhos) do que os modelos Flash anteriores; ainda imperfeita em parágrafos longos/texto pequeno.
  • Edição com múltiplas entradas e fluxos de trabalho em múltiplos turnos: forte suporte para combinar várias imagens como entrada e para edições iterativas ao longo dos turnos.

📊 Desempenho em benchmark — Geração e edição de imagem (pontuações Elo)

CapacidadeGemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
Texto para imagem — Preferência geral1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Texto para imagem — Qualidade visual1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Texto para imagem — Infográficos (factualidade)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Edição — Geral1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Edição — Personagem1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Edição — Criativa1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Edição — Objeto/Ambiente1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Edição — Multientrada1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Edição — Estilização1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Principais conclusões desta tabela de benchmark:

  • Nas categorias de geração de texto para imagem e edição de imagem, o Gemini 3.1 Flash Image lidera consistentemente ou iguala as pontuações mais altas entre os modelos de imagem da camada Flash e muitos modelos concorrentes.
  • O modelo mostra resultados especialmente fortes nos benchmarks de Qualidade visual e Infográficos (factualidade) — sinalizando que ele se destaca não apenas na qualidade estética, mas também na renderização de conteúdo estruturalmente preciso.
  • Em edição multientrada, o Nano Banana 2 também mostra generalização robusta, com pontuações mais altas do que sua geração Flash anterior.

Essas avaliações são realizadas por meio de comparações Elo lado a lado feitas por humanos em um conjunto diversificado de benchmarks, refletindo tanto preferência quanto fidelidade em tarefas de geração/edição de imagem comumente usadas.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

ModeloPosicionamentoBenchmark/notas representativos
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Camada Flash: velocidade + alta qualidade visual (2K–4K)Preferência geral 1079.0 ± 7.0; qualidade visual 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interno).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Versão Flash anterior (menor fidelidade)Pontuações de preferência/qualidade visual ligeiramente inferiores em relação ao 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Camada Pro: maior fidelidade percebida para tarefas complexas, maior custo/latênciaTrade-offs diferentes; algumas métricas mostram classificações relativas diferentes em tarefas especializadas.
GPT-Image 1.5 / outros modelos comerciaisConcorrentes (abertos/fechados)Nos benchmarks internos do Google, GPT-Image e outros ficaram abaixo do Gemini 3.1 em qualidade visual e preferência geral na avaliação reportada. Comparações independentes de terceiros variam.

Quando escolher Flash Image Preview:

  • Pré-visualização de imagem em tempo real em aplicativos
  • Geração de imagens em larga escala com sensibilidade a custo
  • Assistentes de design interativos

Como acessar e integrar o Nano Banana 2

Etapa 1: Cadastre-se para obter uma chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Entre no seu console do CometAPI. Obtenha a credencial de acesso, a chave de API da interface. Clique em “Add Token” na seção de token de API na central pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API Nano Banana 2

Selecione o endpoint “gemini-3.1-flash-image-preview8” para enviar a solicitação de API e configure o corpo da solicitação. O método da solicitação e o corpo da solicitação podem ser obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também fornece teste com Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Onde chamar:Gemini generates image

O Nano Banana 2 oferece suporte a edição de imagem, geração de imagem e fluxos de trabalho com múltiplas imagens. Para edição de imagem, você precisa fazer upload do URL da imagem. Para mais parâmetros, consulte a documentação.

Etapa 3: Recupere e verifique os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API retorna o status da tarefa e os dados de saída. Você pode baixar diretamente a imagem para sua máquina local no playground (geralmente em formato PNG). Um URL de imagem é gerado durante o processo da API; faça o download prontamente.

FAQ

O que exatamente é o Nano Banana 2 e o que ele faz?

O Nano Banana 2 é o mais recente modelo de geração e edição de imagens com IA do Google, desenvolvido com a tecnologia de imagem Gemini Flash para oferecer geração visual rápida e de alta qualidade, além de seguir instruções com precisão em entradas de texto e imagem.

Como o Nano Banana 2 se relaciona com o Gemini 3.1 Flash Image?

O Nano Banana 2 é essencialmente a marca voltada para o consumidor do modelo Gemini 3.1 Flash Image do Google, combinando recursos avançados de versões anteriores do Nano Banana com a velocidade dos modelos Flash.

Quais melhorias o Nano Banana 2 traz em relação aos modelos Nano Banana anteriores?

O Nano Banana 2 oferece maior velocidade de geração, detalhes mais nítidos, melhor fidelidade às instruções, renderização de texto⁠/tradução localizada aprimorada e controle criativo mais amplo, ao mesmo tempo em que disponibiliza muitos recursos de nível Pro na camada básica.

Que tipos de imagens e resoluções o Nano Banana 2 pode gerar?

O modelo oferece saída flexível com várias proporções e resoluções de até 4K, sendo adequado para redes sociais, anúncios, telas e conteúdo profissional.

O Nano Banana 2 consegue manter consistência em composições complexas?

Sim — ele preserva a consistência entre vários sujeitos e objetos (por exemplo, até cinco personagens e 14 objetos em um único fluxo de prompt), ajudando em cenas narrativas e tarefas no estilo storyboard.

Para quais casos de uso de geração de imagens o Gemini 3.1 Flash Image é mais indicado?

Ele é especialmente indicado para criação e edição de imagens de nível profissional, infográficos, consistência entre múltiplas imagens, renderização de texto e saídas multilíngues localizadas, especialmente quando os fluxos de trabalho exigem controle preciso e iterações repetidas.

O Nano Banana 2 usa informações em tempo real ou conhecimento do mundo?

O Nano Banana 2 incorpora conhecimento do mundo real e integração com pesquisa de imagens para ajudar a gerar assuntos, infográficos e visuais sensíveis à localização com mais precisão.

O Gemini 3.1 Flash Image pode gerar texto detalhado dentro de imagens ou diagramas?

Sim — ele pode gerar e renderizar texto claro dentro de imagens, mas textos extremamente pequenos ou densos com vários parágrafos às vezes ainda representam um desafio.

Recursos para Nano Banana 2

Explore os principais recursos do Nano Banana 2, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para Nano Banana 2

Explore preços competitivos para Nano Banana 2, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como Nano Banana 2 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.

nano-banana-2（image）

variant / aliasPrice
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

Código de exemplo e API para Nano Banana 2

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para Nano Banana 2 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do Nano Banana 2 em seus projetos.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
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')
"

Versões do Nano Banana 2

O motivo pelo qual Nano Banana 2 possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.
ID do modeloDescriçãoDisponibilidadeSolicitação
gemini-3.1-flash-imageRecomendado; direciona para o modelo mais recente✅Gemini gera imagem
gemini-3.1-flash-image-previewPrévia oficial✅Gemini gera imagem

Mais modelos

D

Doubao Seedream 5

Por Solicitação:$0.028
Seedream 5.0 Lite é um modelo unificado de geração de imagens multimodal, dotado de capacidades de pensamento profundo e de pesquisa online, apresentando uma atualização abrangente em suas capacidades de compreensão, raciocínio e geração.
F

FLUX 2 MAX

Por Solicitação:$0.008
FLUX.2 [max] é um modelo de inteligência visual de primeira linha da Black Forest Labs (BFL), projetado para fluxos de produção: marketing, fotografia de produto, e-commerce, pipelines criativos e qualquer aplicação que exija identidade consistente de personagens/produtos, renderização de texto precisa e detalhe fotorrealista em resoluções de múltiplos megapixels. A arquitetura foi concebida para forte capacidade de seguir prompts, fusão de múltiplas referências (até dez imagens de entrada) e geração fundamentada (capacidade de incorporar contexto atualizado da web ao produzir imagens).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Por Solicitação:$0.056
FLUX.2 [max] é a variante carro-chefe e de mais alta qualidade da família FLUX.2 da Black Forest Labs (BFL). Está posicionada como um modelo de geração de texto→imagem e edição de imagens de nível profissional que prioriza fidelidade máxima, aderência ao prompt e consistência de edição entre personagens, objetos, iluminação e cor. A BFL e registros de parceiros descrevem a FLUX.2 [max] como a variante de nível superior da FLUX.2, com recursos para edição com múltiplas referências e geração fundamentada.
O

GPT Image 1.5

Entrada:$6.4/M
Saída:$25.6/M
GPT-Image-1.5 é o modelo de imagem da OpenAI na família GPT Image. É um modelo GPT nativamente multimodal, projetado para gerar imagens a partir de prompts de texto e realizar edições de alta fidelidade em imagens de entrada, seguindo de perto as instruções do usuário.
D

Doubao Seedream 4.5

Por Solicitação:$0.032
Seedream 4.5 é o modelo de imagem multimodal da ByteDance/Seed (texto→imagem + edição de imagem) que se concentra em fidelidade de imagem em nível de produção, maior aderência ao prompt e consistência de edição muito aprimorada (preservação do sujeito, renderização de texto/tipografia e realismo facial).
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

Por Solicitação:$0.06
FLUX 2 PRO é o modelo comercial principal da série FLUX 2, oferecendo geração de imagens de última geração, com qualidade e nível de detalhe sem precedentes. Projetado para aplicações profissionais e empresariais, oferece fidelidade superior aos prompts, resultados fotorrealistas e capacidades artísticas excepcionais. Este modelo representa a vanguarda da tecnologia de síntese de imagens por IA.

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