What exactly is Nano Banana 2 and what does it do?

Nano Banana 2, Google'ın en yeni yapay zeka tabanlı görsel üretim ve düzenleme modelidir; metin ve görsel girdilerde hızlı, yüksek kaliteli görsel üretim ve talimatlara hassas uyum sağlamak için Gemini Flash görüntü teknolojisi üzerine inşa edilmiştir.

How does Nano Banana 2 relate to Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2, özünde Google'ın Gemini 3.1 Flash Image modeli için son kullanıcıya yönelik marka adıdır; önceki Nano Banana sürümlerinin gelişmiş yeteneklerini Flash modellerinin hızıyla birleştirir.

What improvements does Nano Banana 2 add over earlier Nano Banana models?

Nano Banana 2, daha hızlı üretim hızı, daha keskin ayrıntılar, talimatlara daha yüksek bağlılık, geliştirilmiş metin oluşturma/yerelleştirilmiş çeviri ve daha geniş yaratıcı kontrol sunar; ayrıca birçok profesyonel düzeyde özelliği temel seviyede erişilebilir hale getirir.

What kinds of images and resolutions can Nano Banana 2 generate?

Model, çeşitli en-boy oranları ve 4K'ya kadar çözünürlüklerle esnek çıktı destekler; sosyal medya, reklamlar, ekranlar ve profesyonel içerik için uygundur.

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Evet — birden fazla özne ve nesne arasında tutarlılığı korur (ör. tek bir istem iş akışında beş karaktere ve 14 nesneye kadar), bu da anlatı sahneleri ve storyboard tarzı görevlerde yardımcı olur.

What image generation use cases is Gemini 3.1 Flash Image best suited for?

Özellikle iş akışlarının hassas kontrol ve tekrarlı yinelemeler gerektirdiği durumlarda, profesyonel düzeyde görsel oluşturma ve düzenleme, infografikler, birden çok görselde tutarlılık, metin oluşturma ve yerelleştirilmiş çok dilli çıktılar için son derece uygundur.

Does Nano Banana 2 use real-time information or world knowledge?

Nano Banana 2, daha doğru özneler, infografikler ve konum farkındalığı olan görseller üretmeye yardımcı olmak için gerçek dünya bilgisini ve görsel arama entegrasyonunu içerir.

Can Gemini 3.1 Flash Image generate detailed text within images or diagrams?

Evet — görseller içinde net metin üretebilir ve işleyebilir; ancak aşırı küçük veya çok yoğun, çok paragraflı metinler bazen hâlâ zorluk yaratır.

Uygun Fiyatlı Nano Banana 2 API | text-to-image

Gemini 3.1 Flash Image Preview Teknik Özellikleri

Öğe	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Sağlayıcı	Google
Model ailesi	Gemini 3.1 (Flash katmanı)
Birincil odak	Görüntü önizlemesiyle hızlı çok modlu üretim
Girdi türleri	Metin, Görsel
Çıktı türleri	Metin, Görsel (önizleme üretimi)
Bağlam penceresi	En fazla 1M token (Gemini 3.x Flash katmanı standardı)
Gecikme katmanı	Düşük gecikme, yüksek işlem hacmi
Akış desteği	Evet
Araç çağırma	Evet (Gemini API araç çerçevesi)
Sürüm	3.1

Nano Banana 2 nedir

Nano Banana 2, basın ve geliştirici topluluğunun yeni yayımlanan Gemini-3.1-Flash-Image modeli için kullandığı popüler takma addır. Google, bunu daha düşük gecikme ve maliyet katmanında neredeyse Pro düzeyinde görsel sadakat sunan “Flash” katmanlı bir görüntü motoru olarak konumlandırıyor — Google hizmetleri genelinde yüksek hacimli üretim, hızlı yinelemeli düzenleme ve entegre ürün iş akışları için uygundur. Gemini 3.1’in çok modlu akıl yürütmesini devralır ve görüntü odaklı yetenekler ekler (görüntülerde okunabilir metin, çoklu görüntü kompozisyonu, geniş en-boy oranı desteği, yerel 4K).

Başlıca özellikler

Yüksek hızlı, çok çözünürlüklü üretim: Flash katmanı hızında, 0.5K / 1K / 2K / 4K çıktı seçenekleri ve yeni uç en-boy oranları (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Gerçek zamanlı web dayanaklandırma: “Thinking” veya arama dayanaklandırması etkin olduğunda, üretilen içeriği güncel web bilgisine dayandırmak için hem metin hem görsel arama sonuçlarını entegre eder. Güncel referanslar ve olgusal infografikler için yararlıdır.
Geliştirilmiş metin oluşturma: Önceki Flash modellerine göre kısa metin ve grafik metin (yazı tipleri, boyutlar) oluşturma daha iyi; uzun paragraflar/küçük metinlerde hâlâ kusursuz değil.
Çoklu girdi düzenleme ve çok turlu iş akışları: Birden fazla görüntüyü girdi olarak birleştirme ve turlar boyunca yinelemeli düzenlemeler için güçlü destek.

📊 Karşılaştırma Performansı — Görsel Üretim ve Düzenleme (Elo puanları)

Yetenek	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
Metinden Görsele — Genel Tercih	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Metinden Görsele — Görsel Kalite	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Metinden Görsele — Infografikler (Doğruluk)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Düzenleme — Genel	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Düzenleme — 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
Düzenleme — Yaratıcılık	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Düzenleme — Nesne/Ortam	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Düzenleme — Çoklu Girdi	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Düzenleme — Stilizasyon	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Bu karşılaştırma tablosundan çıkarımlar:

Hem metinden görsele üretim hem de görsel düzenleme kategorilerinde, Gemini 3.1 Flash Image, Flash katmanı ve birçok rakip görüntü modeli arasında en yüksek puanlara liderlik ediyor veya onları yakalıyor.
Model özellikle Görsel Kalite ve Infografikler (Doğruluk) kıyaslamalarında güçlü sonuçlar gösteriyor — bu, yalnızca estetik kalite değil, aynı zamanda yapısal olarak doğru içerik oluşturma konusunda da başarılı olduğuna işaret ediyor.
Çoklu girdi düzenlemede, Nano Banana 2 önceki Flash nesle göre daha yüksek puanlarla sağlam genelleme sunuyor.

Bu değerlendirmeler, yaygın olarak kullanılan görüntü üretimi/düzenleme görevleri arasında tercih ve sadakati yansıtan çeşitli bir kıyaslama setinde insan yan yana Elo karşılaştırmalarıyla gerçekleştirilmiştir.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Model	Konumlandırma	Temsili kıyaslama/notlar
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Flash katmanı: hız + yüksek görsel kalite (2K–4K)	Genel tercih 1079.0 ± 7.0; görsel kalite 1140 ± 6.0 (dahili GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Önceki Flash sürümü (daha düşük görsel sadakat)	3.1’e göre tercih/görsel puanlar biraz daha düşük.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro katmanı: karmaşık görevlerde daha yüksek algılanan sadakat, daha yüksek maliyet/gecikme	Farklı ödünler; bazı ölçütler, özel görevlerde farklı göreli sıralamalar gösterir.
GPT-Image 1.5 / diğer ticari modeller	Rakipler (açık/kapalı)	Google’ın dahili kıyaslamalarında GPT-Image ve diğerleri, bildirilen değerlendirmede görsel kalite ve genel tercih açısından Gemini 3.1’in altında puan aldı. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmalar değişiklik gösterebilir.

Flash Image Preview ne zaman tercih edilmeli:

Uygulamalarda gerçek zamanlı görüntü önizlemesi
Maliyet duyarlı, büyük ölçekli görüntü üretimi
Etkileşimli tasarım asistanları

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

Adım 2: `Nano Banana 2` API’sine İstek Gönderin

API isteği göndermek için “gemini-3.1-flash-image-preview8” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından edinilir. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. <YOUR_API_KEY> değerini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla değiştirin. Nereden çağırılır:Gemini görüntü oluşturma

Nano Banana 2, görüntü düzenleme, görüntü üretimi ve çoklu görüntü iş akışlarını destekler. Görüntü düzenleme için görüntü URL’sini yüklemeniz gerekir. Daha fazla parametre için lütfen dokümantasyona bakın.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

API yanıtını işleyerek üretilen sonucu alın. İşlem sonrasında API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür. Görüntüyü doğrudan playground’da (genellikle PNG formatında) yerel makinenize indirebilirsiniz. API sürecinde bir görüntü URL’si üretilir; lütfen bunu zamanında indirin.

Nano Banana 2 için Fiyatlandırma

Nano Banana 2 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. Nano Banana 2'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

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

Nano Banana 2 için örnek kod ve API

Nano Banana 2 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde Nano Banana 2'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.

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')
"

Nano Banana 2 Sürümleri

Nano Banana 2'nın birden fazla anlık görüntüye sahip olmasının nedeni; güncellemeler sonrası çıktı varyasyonları nedeniyle tutarlılık için eski anlık görüntülere ihtiyaç duyulması, geliştiricilere uyum ve geçiş için bir geçiş dönemi sağlanması ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için küresel veya bölgesel uç noktalara karşılık gelen farklı anlık görüntüler içerebilir. Sürümler arasındaki detaylı farklar için lütfen resmi belgelere başvurun.

Model kimliği	Açıklama	Kullanılabilirlik	İstek
gemini-3.1-flash-image	Önerilen, en yeni modele işaret eder	✅	Gemini görsel üretir
gemini-3.1-flash-image-preview	Resmi Önizleme	✅	Gemini görsel üretir