Nano Banana 2.1 API'si nasıl kullanılır? Oluşturma & Düzenleme

TLDR Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Gemini ailesindeki güncellenmiş yüksek verimli görsel üretim ve sohbet tabanlı düzenleme modelidir. Gemini 3.6 Flash üzerine inşa edilmiştir; geliştirilmiş görsel kalite ve gerçekçilik (1K/2K/4K), aşırı en-boy oranlarında döşeme (tiling) artefaktlarının giderilmesi, üstün metin işleme ve infografik yerleşimi, çoklu görsel füzyonu (14 referansa kadar; 4 karakter ve 10 nesneye kadar tutarlılık), Google Search/Image Search temellendirmesi ve yapılandırılabilir düşünme düzeyleri (minimal/orta/yüksek) sunar.

Nano Banana Pro’nun verimli karşılığı olarak konumlanır ve birçok çözünürlükte selefi Nano Banana 2’ye kıyasla görsel başına yaklaşık yarı maliyet sunar. Resmi fiyatlandırma yaklaşık $0.0336/1K görsel (Standart katman) seviyesinde başlar. Gemini API (tercihen Interactions API), Google AI Studio veya tek bir OpenAI-uyumlu anahtarla basitleştirilmiş entegrasyon ve rekabetçi oranlar sunan CometAPI gibi birleşik toplayıcılar üzerinden erişin. Bu kılavuz kurulum, kod örnekleri, gelişmiş özellikler, fiyat karşılaştırmaları, en iyi uygulamalar ve üretim önerilerini kapsar.

Önemli Noktalar

• Nano Banana 2.1, Google’ın en yeni yüksek verimli görsel üretim ve sohbet tabanlı düzenleme modelidir; Nano Banana Pro’nun verimli karşılığı olarak konumlanır.
• Google'ın kendi testleri, genel metinden-görsele tercih (Elo) skorunda 1050 (Nano Banana 2 için 990 ve Pro için 935’e karşı) ve tutarlılık ile düzenlemede güçlü kazanımlar gösterdiğini belirtiyor.
• Fiyatlandırma Gemini API üzerinden standart 1K görsel için yaklaşık ~$0.0336’dan başlar — Nano Banana 2’nin yaklaşık yarısı.
• 14 referans görsele kadar destekler; 4 karakter + 10 nesnede tutarlılık; döşeme artefaktları olmadan panoramik oranlar; gerçek zamanlı web/görsel arama temellendirmesi.
• Nano Banana 2, 29 Ekim 2026’da kullanımdan kaldırılacaktır; yakında geçiş yapın.
• Geliştiriciler için CometAPI gibi platformlar, tek bir OpenAI-uyumlu uç nokta ile Nano Banana 2.1’e ve 500+ diğer modele tek anahtarla erişim, basitleştirilmiş entegrasyon ve rekabetçi fiyatlar sunar.

Nano Banana 2.1 Nedir?

Nano Banana 2.1, Gemini 3 serisinin doğal olarak çok modlu akıl yürütme modellerinin en yeni üyesidir. Resmi olarak Gemini 3.6 Flash’a dayanır; metinden yüksek kaliteli görsel üretimi ve sohbet tabanlı görsel düzenleme alanında uzmanlaşmıştır.

Metin, görseller, video ve PDF girdilerini kabul eder (bağlam penceresi bazı dokümantasyonlarda ~1M tokene, API özelliklerinde 131.072’ye kadar) ve görseller (4K’a kadar) ile metin çıktıları üretir. Tüm üretilen görseller Google’ın SynthID filigranını taşır.

Google, Nano Banana 2’nin (Gemini 3.1 Flash Image) bir güncellemesi olarak, Flash düzeyi hız ve maliyeti korurken görsel kalite, isteme uyum, çok turlu karakter tutarlılığı ve metin işleme konularında önemli iyileştirmeler sağladığını belirtiyor. Daha üst düzey Nano Banana Pro’nun (Gemini 3 Pro Image) “daha verimli karşılığı” olarak açıkça konumlandırılmıştır.

Nano Banana 2.1 Kıyaslama Performansı

Google, Ekim 2026 itibarıyla yan yana insan tercihi (Elo) ve olgusallık sonuçlarını yayımladı. Lansmanda bağımsız üçüncü taraf testleri sınırlıydı.

Metinden-Görsele Yetenekler

Düzenleme Yetenekleri

Kaynak: Google DeepMind Nano Banana 2.1 Model Kartı.

Daha yüksek Elo, daha güçlü insan tercihini gösterir. Doğruluk puanı (yüksek daha iyi), özellikle doğru infografikler için büyük bir sıçrama ortaya koyuyor. Bu sonuçlar, Nano Banana 2.1’i bugüne kadarki en güçlü Flash katmanı görsel modeli olarak konumlandırır ve daha düşük maliyet ve gecikmeyle pratik eksenlerin çoğunda Pro ile rekabetçi (hatta üstün) hale getirir.

Nano Banana 2.1 Resmi Fiyatlandırma ve Maliyet Hususları (Ekim 2026 başı itibarıyla)

Google’ın Standart ücretli katman referans fiyatlandırması (görsel çıktısı başına; ek girdi/düşünme/metin tokenları hariç) yaklaşık olarak:

Girdi tokenları ~$1.50/1M civarında; metin + düşünme çıktısı bazı dökümlerde ~$7.50/1M civarında listelenir. Bu model için ücretsiz API katmanı yoktur. Nihai fatura tutarı, istem uzunluğu, referans görsel sayısı, düşünme düzeyi, çözünürlük ve ek metin çıktısına bağlıdır.

Nano Banana 2 ile karşılaştırıldığında, görsel başına maliyet eşdeğer çözünürlüklerde yaklaşık yarıya iner; bu da hacimli üretimi daha ekonomik kılar. En yüksek sadakat gereksinimleri için Nano Banana Pro önemli ölçüde daha pahalı kalır. Fiyatlar ve token muhasebesi değişebileceğinden her zaman canlı Gemini API fiyatlandırma sayfasını doğrulayın.

Örneğin CometAPI, gemini-nano-banana-2.1 desteğini hızla ekledi ve yüzlerce modele tek anahtarla birleştirilmiş erişim ve rekabetçi oranlar sağlar.

Nano Banana 2.1 API’sine Nasıl Erişilir ve Kurulur

Model ID: gemini-nano-banana-2.1

Modern Interactions API veya generateContent uç noktalarını google-genai SDK ile kullanın.

Referans görsel ve daha yüksek çözünürlük/düşünme ile: Girdi listesinde base64 kodlu görseller sağlayın ve en-boy oranı ile görsel boyutu (1K/2K/4K) için yanıt biçimi seçeneklerini ayarlayın. Olgusal doğruluk önemliyse Google Search temellendirme araçlarını etkinleştirin.

1. Resmi Google Gemini API (tam özellik eşliği için önerilir)

• Faturalandırması etkin bir Google AI Studio / Google Cloud projesi oluşturun veya kullanın.
• Google AI Studio’dan bir API anahtarı alın.
• Resmi SDK’yı kurun: pip install -U google-genai (Python) veya JavaScript/Node için eşdeğeri (@google/genai).
• Tercih edilen modern arayüz: Interactions API (client.interactions.create). Eski GenerateContent bazı bağlamlarda hâlâ mevcut.
• Temel uç nokta deseni: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions (veya modele özgü generateContent yolları). Kimlik doğrulama x-goog-api-key başlığı veya SDK ortam değişkeni GEMINI_API_KEY ile.

2. Google AI Studio

Kodlamadan önce hızlı prototipleme, istem testleri ve görsel inceleme için idealdir. Modeli seçin ve referanslar, çözünürlükler ve düşünme düzeyleriyle deneyin.

3. Birleşik Toplayıcılar (CometAPI önerisi)

CometAPI, Nano Banana serisi dahil 500+ model için tek bir OpenAI-uyumlu uç nokta (https://api.cometapi.com/v1) ve tek API anahtarı sunar. Kullanıma göre ödeme, kullanım panoları ve bırak-çalıştır SDK uyumluluğu desteklenir. Birden çok sağlayıcı kullanıyorsanız veya ayrı kimlik bilgileri ve faturalandırmayı yönetmeden görsel modelleri A/B test etmek istiyorsanız özellikle değerlidir. Ücretsiz deneme kredileri için CometAPI.com’a kaydolun, bir anahtar oluşturun ve OpenAI-uyumlu istemcinizi CometAPI temel URL’sine yönlendirin. Model ID gemini-nano-banana-2.1 olarak kalır.

CometAPI için temel URL ve anahtarı değiştirin, ancak OpenAI-uyumlu veya Gemini-uyumlu istemci yapısını koruyun. CometAPI, Nano Banana 2.1’e erişmek için GenerateContent uç nokta desenini kullanır.

Nano Banana 2.1 API Erişim Yollarının Karşılaştırması

Kodu kopyalamadan önce sağlayıcıyı seçin. Google, aşağıdaki Python örneklerinde kullanılan doğrudan Interactions iş akışını sunar. CometAPI’de Nano Banana 2.1 API cURL örneğinde kullanılan ağ geçidi yolunu sağlar. Kimlik doğrulama, girdi alanları, çıktı işleme ve konuşma durumunu eksiksiz bir entegrasyon olarak karşılaştırın; anahtarlar ayrı hesap ve faturalandırma sistemlerine aittir.

Aşağıdaki Google örnekleri Interactions API’yi kullanır. Bunlar CometAPI generateContent uç noktasına yönelik istekler değildir. Etkileşim durumu ve yanıt işleme için Google’ın Interactions genel bakışını izleyin. Örnekler yayımlanmış istek şemalarına göre kontrol edilmiştir; bu kılavuz için kimliği doğrulanmış veya ücretlendirilebilir API çağrıları yapılmamıştır.

Nano Banana 2.1 API ile Görsel Oluşturma ve Kaydetme

Google: Python ile oluşturma

google-genai Python SDK’sını generate_image.py’yi çalıştıracağınız proje ortamına kurun. İlk istek aşağıda 16:9 kompozisyonlu 2K PNG ve belirli bir başlık ister. Sonucu kaydedin ve düzenleme veya referans görsel girişi eklemeden önce inceleyin.

python -m pip install -U google-genai

Aşağıdaki betiği generate_image.py olarak kaydedin. Google’ın görsel oluşturma kılavuzunu izleyerek bir etkileşim oluşturur, dönen görseli kontrol eder, veriyi çözüp bir PNG olarak kaydeder. Ürün reklamı istemi, konuyu, ışıklandırmayı ve tam başlığı belirterek çıktının isteği karşılayıp karşılamadığını incelemenizi sağlar.

import base64
import os
from pathlib import Path
from google import genai

MODEL = "gemini-nano-banana-2.1"
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
image_format = {
    "type": "image",
    "mime_type": "image/png",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "image_size": "2K",
}

def save_image(result, filename):
    image = result.output_image
    if image is None or not image.data:
        raise RuntimeError("No image returned; inspect the response before retrying")
    Path(filename).write_bytes(base64.b64decode(image.data))

interaction = client.interactions.create(
    model=MODEL,
    input=("Create a product advertisement for a white ceramic coffee mug. "
           "Use a warm studio background and soft side lighting. "
           "Include only the exact headline MORNING COFFEE."),
    response_format=image_format,
)
save_image(interaction, "mug-ad.png")
print("Saved mug-ad.png; interaction ID:", interaction.id)

python generate_image.py

Beti̇k mug-ad.png’yi kaydeder ve bir etkileşim kimliği yazdırır. Düzenlemeye devam etmeden veya görseli kabul etmeden önce 3. Adımdaki yanıt kontrollerini kullanın.

CometAPI: cURL ile oluşturma

1. Adımda COMETAPI_KEY yapılandırıldıktan sonra, CometAPI’nin dokümante rotasını kullanan aşağıdaki Bash isteğini çalıştırın. JSON yanıtını comet-response.json olarak kaydeder; 3. Adım dönen görseli çıkarır ve kaydeder.

curl --fail-with-body --silent --show-error \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Create a studio product image of a white ceramic mug."}]}],
    "generationConfig": {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]}
  }' \
  --output comet-response.json

Yanıtı İşleme

Google: Kaydedilen Görseli ve Etkileşim Kimliğini Kontrol Etme

Generatation’daki save_image yardımcı işlevi output_image’ı kontrol eder, görsel verisini çözer ve mug-ad.png olarak kaydeder. Bu dosyayı açın ve kupayı, kompozisyonu ve tam başlığı doğrulayın. Bir sonraki düzenleme turu için etkileşim kimliğini saklayın. Başarılı bir HTTP yanıtı tek başına istenen görselin döndüğünü garanti etmez.

output_image kolaylık özelliği, son üretilen görseli döndürür. Birden çok görsele veya metin ve görsellerin iç içe geçmiş olmasına ihtiyacınız varsa etkileşimin adımlarını işleyin. Yeniden denemeden önce eksik görsel veya güvenlik bilgilerini inceleyin.

CometAPI: Görseli Çıkarma ve Kaydetme

Bu, bir PNG değil JSON yanıtı yazar. Görsel çıkarıcınızı oluşturmadan önce gerçek yanıt yapısını doğrulayın. Bu rotaya previous_interaction_id veya response_format göndermeyin; ağ geçidi düzenleme ve çıktı boyutu seçenekleri kendi dokümante şemasını izlemelidir. Benzer şekilde, bir Google etkileşim kimliği ağ geçidi konuşma durumu değildir.

Ağ geçidi, Google’ın generateContent referansında açıklanan candidates → content → parts yerel yapısını döndürüyorsa, görsel içeren parçaları aşağıdaki bağımsız betikle kaydedin. CamelCase ve snake_case alan adlarını kabul eder ve dönen görsel formatını korur:

import base64
import json
from pathlib import Path

payload = json.loads(Path("comet-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
saved = 0
for candidate in payload.get("candidates", []):
    for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []):
        if part.get("thought"):
            continue
        blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
        if not blob or not blob.get("data"):
            continue
        mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
        ext = {"image/png": "png", "image/jpeg": "jpg", "image/webp": "webp"}.get(mime)
        if ext:
            saved += 1
            Path(f"comet-image-{saved}.{ext}").write_bytes(base64.b64decode(blob["data"]))
if not saved:
    raise RuntimeError("No inline image found; inspect response schema and error details")
print(f"Saved {saved} image(s)")

Yukarıdaki çıkarıcıyı comet-response.json ile aynı dizine save_comet_image.py olarak kaydedin, ardından Python ile çalıştırın. Kaydedilen her comet-image dosyasını açın ve içeriğini kontrol edin. Satır içi görsel bulunamazsa, ayrıştırıcıyı değiştirmeden veya yeniden denemeden önce gerçek yanıtı ve hata ayrıntılarını inceleyin.

Her iki sağlayıcıda da görsel formatını, boyutları, istenen metni ve görsel ayrıntıları doğrulayın. Sağlayıcıya özgü yanıt işlemesini ayrı tutun ve düzenleme yapmadan önce özgün görseli saklayın.

Nano Banana 2.1 API ile Görseller Nasıl Düzenlenir?

Nano Banana 2.1 ile Üretilen Bir Görseli Düzenleme

Bu bloğu aynı betiğe ekleyin. Oluşturma örneğinden istemciyi, çıktı biçimini ve etkileşimi yeniden kullanır. Google’ın çok turlu düzenleme örneğinde gösterildiği gibi previous_interaction_id sohbet bağlamını sağlar. Dosya türünü, en-boy oranını ve boyutunu açık tutmak için çıktı biçimini tekrar belirtin.

edited = client.interactions.create(
    model=MODEL,
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input=("Change only the mug color to matte black. "
           "Keep the headline, background, framing and lighting unchanged."),
    response_format=image_format,
)
save_image(edited, "mug-ad-edited.png")
print("Saved mug-ad-edited.png; interaction ID:", edited.id)

Üçüncü tur için previous interaction olarak edited.id’yi kullanın. Tek bir global değişkende tüm kullanıcılarla paylaştırmak yerine, uygulamanızın düzenleme oturumunda en son kimliği saklayın. Özgün görseli de saklayın: değişmediği istenen bir arka plan piksel düzeyinde korunacağını garanti etmez.

Nano Banana 2.1’e Yerel Bir Referans Görsel Gönderme

Zaten bir ürün görseliniz varsa, yeni bir varlık oluşturmadan önce düzenleme talimatıyla birlikte gönderin. Bu blok, oluşturma örneğindeki istemciyi ve save_image yardımcı işlevini de kullanır. Bildirilen MIME türü gerçek dosyayla eşleşmelidir.

reference = base64.b64encode(Path("product.png").read_bytes()).decode("ascii")
from_reference = client.interactions.create(
    model=MODEL,
    input=[
        {"type": "text", "text": "Place this product on a clean studio backdrop. Preserve its shape and label."},
        {"type": "image", "mime_type": "image/png", "data": reference},
    ],
    response_format=image_format,
)
save_image(from_reference, "product-studio.png")

Nano Banana 2.1 Görsel Çıktısı ve Referanslarını Kontrol Etme

Yukarıdaki belirtim tablosundaki referans görsel kapasitesi ve tutarlılık hedeflerini temel alın. Bu kapasiteler kusursuz kimlik koruması garanti etmez. Gerekli en az referansla başlayın, ardından sonucu bütünüyle değerlendirin. Diyagramlar ve pazarlama varlıkları için, modelden uydurmasını istemek yerine tam metni ve doğrulanmış rakamları sağlayın.

Gelişmiş Özellikler

• Düşünme düzeyleri: Hız için “minimal”, denge için “orta” (varsayılan), karmaşık kompozisyonlar, metin ağırlıklı düzenler veya hassas çoklu nesne uyumu için “yüksek”. Daha yüksek düşünme, gecikme ve token maliyetini artırır ancak zor istemlerde sonuçları iyileştirir.
• Arama temellendirmesi: Gerçek dünyadaki veya güncel görsel referansların (hava durumu, ürünler, etkinlikler, doğru türler vb.) dahil edilebilmesi için Google Search / Image Search araçlarını etkinleştirin.
• Video girişi: Bağlam farkındalıklı üretim için desteklenir (ör. kısa kliplerden stil veya öğeler çıkarmak).
• Yığın API: Düşük oranlarla yüksek hacimli çevrimdışı işler için mevcut.
• Çözünürlükler ve biçimler: Varsayılan 1K; 2K veya 4K’yı açıkça isteyin. Çıktı yapılandırmaya bağlı olarak tipik olarak PNG/JPEG’tir.

Daima Google’ın Üretken Yapay Zekâ Yasaklı Kullanım Politikası’na uyun ve referans görseller için haklara sahip olduğunuzdan emin olun.

Nano Banana Ailesi (Yaklaşık, Ekim 2026 başı Verileri)

Sonuç ve Öneri

Nano Banana 2.1, bugüne kadarki en güçlü yüksek verimli görsel üretim ve düzenleme modelidir — görsel kalite, metin doğruluğu, tutarlılık ve en-boy oranı dayanıklılığında anlamlı iyileştirmeler sunarken Flash katmanı ekonomisini korur. İsteklere iyi uyum ve düzenleme yetenekleri gerektiren çoğu üretim iş yükü için, Ekim 2026 itibarıyla Gemini ailesinde açık ara varsayılan tercihtir.

Bugün başlamak için:

1. Google AI Studio’da prototip oluşturun.
2. Maksimum kontrol için resmi Gemini API ile entegre edin.
3. Veya geliştirmeyi hızlandırmak ve çok modelli operasyonları basitleştirmek için CometAPI’nin birleşik, OpenAI-uyumlu platformunu kullanın — tek anahtar, rekabetçi fiyatlandırma, gemini-nano-banana-2.1 dahil en yeni modellere hızlı erişim ve üretime hazır analitik.

Bugün API üzerinden denemelere başlayın ve kalan Nano Banana 2 iş yüklerini 29 Ekim son tarihinden önce taşıyın. Yüksek kaliteli, tutarlı ve maliyet etkin yapay zekâ görselleri için araçlar hiç bu kadar erişilebilir olmamıştı.