Nano Banana 2 tam olarak nedir ve ne işe yarar?

Nano Banana 2, Google’ın en yeni yapay zekâ görsel oluşturma ve düzenleme modelidir; metin ve görsel girdiler genelinde hızlı, yüksek kaliteli görsel üretimi ve talimatlara hassas uyum sağlamak için Gemini Flash Image teknolojisi üzerine inşa edilmiştir.

Nano Banana 2, Gemini 3.1 Flash Image ile nasıl ilişkilidir?

Nano Banana 2, özünde Google’ın Gemini 3.1 Flash Image modeli için tüketiciye dönük marka adıdır ve önceki Nano Banana sürümlerinin gelişmiş yeteneklerini Flash modellerinin hızıyla birleştirir.

Nano Banana 2, karmaşık kompozisyonlarda tutarlılığı koruyabilir mi?

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

Nano Banana 2 gerçek zamanlı bilgi veya dünya bilgisini kullanıyor mu?

Nano Banana 2, daha doğru konular, infografikler ve konuma duyarlı görseller üretmeye yardımcı olmak için gerçek dünya bilgisini ve görsel arama entegrasyonunu entegre eder.

Nano Banana 2 hangi tür görselleri ve çözünürlükleri üretebilir?

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

Nano Banana 2, önceki Nano Banana modellerine göre hangi iyileştirmeleri sunuyor?

Nano Banana 2, daha hızlı üretim hızı, daha keskin detay, daha iyi talimat uyumu, geliştirilmiş metin oluşturma/yerelleştirilmiş çeviri ve daha geniş yaratıcı kontrol sağlar; ayrıca birçok Pro düzey özelliği temel katmanda kullanılabilir hâle getirir.

Gemini 3.1 Flash Image hangi görsel üretim kullanım senaryoları için en uygundur?

Özellikle iş akışlarının hassas kontrol ve yinelemeler gerektirdiği durumlarda; profesyonel düzeyde görsel oluşturma ve düzenleme, infografikler, çoklu görseller arasında tutarlılık, metin oluşturma ve yerelleştirilmiş çok dilli çıktılar için oldukça uygundur.

Gemini 3.1 Flash Image, görsellerin veya diyagramların içinde ayrıntılı metin üretebilir mi?

Evet — görsellerin içinde net metin üretebilir ve oluşturabilir; ancak aşırı küçük veya yoğun, çok paragraflı metinler bazen hâlâ zorludur.

Google

Kullanılabilir Popüler

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Temel Yeteneklere Genel Bakış: Çözünürlük: 4K'ya kadar (4096×4096), Pro ile aynı seviyede. Referans Görsel Tutarlılığı: En fazla 14 referans görseli (10 nesne + 4 karakter), stil/karakter tutarlılığını koruyarak. Aşırı En-Boy Oranları: Yeni 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 oranları eklendi, uzun görseller, posterler ve banner'lar için uygundur. Metin İşleme: Gelişmiş metin üretimi, infografikler ve pazarlama poster yerleşimleri için uygundur. Arama Geliştirmesi: Entegre Google Search + Görsel Arama. Temellendirme: Yerleşik düşünme süreci; karmaşık istemler üretimden önce akıl yürütülür.

Başlangıç fiyatı

$0.4 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Feb 26, 2026

Google

Playground

Nano Banana 2 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Nano Banana 2 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

Gemini 3.1 Flash Image Preview’ün Teknik Özellikleri

Öğe	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Sağlayıcı	Google
Model ailesi	Gemini 3.1 (Flash katmanı)
Birincil odak	Görsel önizlemeli 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 verim
Akış desteği	Evet
Araç çağırma	Evet (Gemini API araçları çerçevesi)
Sürüm	3.1

Nano Banana 2 nedir

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

Ana özellikler

Yüksek hızlı, çok çözünürlüklü üretim: Flash katmanı hızında, 0.5K / 1K / 2K / 4K çıktılar ve yeni uç en-boy oranları (1:4, 4:1, 1:8, 8:1) seçenekleri.
Gerçek zamanlı web temellendirme: “Thinking” veya arama temellendirmesi etkin olduğunda, üretilen içeriği güncel web bilgisinde temellendirmek için hem metin hem görsel arama sonuçlarını entegre eder. Güncel referanslar ve olgusal infografikler için faydalıdır.
Geliştirilmiş metin oluşturma: Önceki Flash modellere kıyasla kısa metin ve grafik metin (fontlar, boyutlar) oluşturma daha iyi; uzun paragraflar/küçük metinlerde hâlâ kusursuz değil.
Çoklu girdi düzenleme ve çok turlu iş akışları: Birden çok görseli girdi olarak birleştirmede ve turlar boyunca yinelemeli düzenlemelerde güçlü destek.

📊 Kıyaslama Performansı — Görsel Oluşturma 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
Enfografikler (Gerçeklik)	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 — Yaratıcı	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 kıyaslama tablosundan öne çıkanlar:

Metinden görsele üretim ve görsel düzenleme kategorilerinde, Gemini 3.1 Flash Image, Flash katmanı ve birçok rakip görsel model arasında tutarlı şekilde en yüksek puanlara ulaşıyor veya onları yakalıyor.
Model, Görsel Kalite ve Enfografikler (Gerçeklik) ölçütlerinde özellikle güçlü sonuçlar gösteriyor—yalnızca estetik kalitede değil, yapısal olarak doğru içerik oluşturmada da başarılı olduğunu gösteriyor.
Çoklu girdi düzenleme alanında, Nano Banana 2 önceki Flash nesline kıyasla daha yüksek puanlarla sağlam bir genelleme sergiliyor.

Bu değerlendirmeler, yaygın olarak kullanılan görsel oluşturma/düzenleme görevlerini kapsayan çeşitli bir kıyaslama setinde, insan yan yana Elo karşılaştırmaları yoluyla gerçekleştirilmiştir; hem tercih hem de doğruluğu yansıtır.

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)	Daha önceki Flash sürüm (daha düşük doğruluk)	3.1’e kıyasla biraz daha düşük tercih/görsel puanlar.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro katmanı: karmaşık görevlerde daha yüksek algılanan doğruluk, daha yüksek maliyet/gecikme	Farklı dengeler; bazı ölçütler özel görevlerde farklı göreceli sıralamalar gösterir.
GPT-Image 1.5 / diğer ticari modeller	Rakipler (açık/kapalı)	Google’ın dahili kıyaslamalarında GPT-Image ve diğerleri, raporlanan değerlendirmede görsel kalite ve genel tercihte Gemini 3.1’in altında puan aldı. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmalar değişkenlik gösterir.

Flash Image Preview’i ne zaman seçmeli:

Uygulamalarda gerçek zamanlı görsel önizleme
Maliyet hassas, büyük ölçekli görsel üretimi
Etkileşimli tasarım asistanları

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

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

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

API isteğini göndermek için “gemini-3.1-flash-image-preview8” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi, web sitemizdeki API dokümanından alınır. Ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sunuyoruz. <YOUR_API_KEY> ifadesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. Nereden çağrılır:Gemini görüntü üretimi

Nano Banana 2, görsel düzenleme, görsel oluşturma ve çoklu görsel iş akışlarını destekler. Görsel düzenleme için, görsel URL’sini yüklemeniz gerekir. Daha fazla parametre için lütfen dokümantasyona bakın.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

API yanıtını işleyerek üretilen çıktıyı alın. İşlemenin ardından API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür. Görseli doğrudan oynatma alanında (genellikle PNG formatında) bilgisayarınıza indirebilirsiniz. API sürecinde bir görsel URL’si oluşturulur; lütfen gecikmeden indirin.

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.0028

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.028

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.042

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

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

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

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.

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}`);
    }
  }
}

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-image

image-editing

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

image

Üretim profili

Sağlayıcı: Google
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Nano Banana 2 modelini image yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Ürün görselleri ve kampanya kreatifleri

Konsept sanat ve hızlı görsel keşif

Görsel düzenleme, varyasyon ve varlık üretimi

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2, hızlı ve yüksek kaliteli görüntü oluşturma ve düzenleme için OpenAI'nin son teknoloji görüntü oluşturma modelidir. Esnek görüntü boyutlarını ve yüksek sadakatli görüntü girdilerini destekler.

Modeli görüntüle

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model, görüntü oluşturma ailesinde verimlilik konusunda uzmandır ve ultra düşük gecikmeli, uygun maliyetli görüntü oluşturma ve düzenleme için tasarlanmıştır.

Modeli görüntüle

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max], Black Forest Labs (BFL) tarafından geliştirilen ve üretim iş akışları için tasarlanmış üst düzey bir görsel zekâ modelidir: pazarlama, ürün fotoğrafçılığı, e-ticaret, yaratıcı iş akışları ve tutarlı karakter/ürün kimliği, doğru metin işleme ile çok megapiksel çözünürlüklerde fotogerçekçi ayrıntı gerektiren herhangi bir uygulama. Mimari, güçlü istem takibi, çoklu referans füzyonu (en fazla on girdi görseli) ve bağlama dayalı üretim (görüntü üretilirken güncel web bağlamını içeriğe katma yeteneği) için tasarlanmıştır.

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max], Black Forest Labs (BFL) tarafından sunulan FLUX.2 ailesinin amiral gemisi, en yüksek kaliteli varyantıdır. Karakterler, nesneler, aydınlatma ve renk genelinde maksimum aslına uygunluk, istemlere uyum ve düzenleme tutarlılığına odaklanan, profesyonel düzeyde bir metin→görüntü üretimi ve görüntü düzenleme modeli olarak konumlandırılır. BFL ve iş ortağı kayıtları, FLUX.2 [max]’i çoklu referanslı düzenleme ve temellendirilmiş üretim özelliklerine sahip en üst seviye FLUX.2 varyantı olarak tanımlar.

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV, araştırma, deneysel çalışmalar ve ticari olmayan uygulamalar için optimize edilmiş, geliştirici dostu bir sürümdür. Kalite ile hesaplama verimliliği arasında dengeyi korurken geliştiricilere güçlü görüntü üretim yetenekleri sunar. Prototipleme, akademik araştırma ve kişisel yaratıcı projeler için idealdir.

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX, çeşitli kullanım senaryoları ve donanım yapılandırmaları genelinde esnek dağıtım için tasarlanmış, çok yönlü ve uyarlanabilir bir modeldir. Ayarlanabilir kalite ayarlarıyla ölçeklenebilir performans sunar, bu da onu dinamik kaynak tahsisi gerektiren uygulamalar için ideal kılar. Bu model, kalite, hız ve kaynak verimliliği arasında en iyi dengeyi sağlar.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

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

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

Google

Kullanılabilir Popüler

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Başlangıç fiyatı

$0.4 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Feb 26, 2026

Google

Playground

Nano Banana 2 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Nano Banana 2 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

Gemini 3.1 Flash Image Preview’ün Teknik Özellikleri

Öğe	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Sağlayıcı	Google
Model ailesi	Gemini 3.1 (Flash katmanı)
Birincil odak	Görsel önizlemeli 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 verim
Akış desteği	Evet
Araç çağırma	Evet (Gemini API araçları çerçevesi)
Sürüm	3.1

Nano Banana 2 nedir

Ana özellikler

Yüksek hızlı, çok çözünürlüklü üretim: Flash katmanı hızında, 0.5K / 1K / 2K / 4K çıktılar ve yeni uç en-boy oranları (1:4, 4:1, 1:8, 8:1) seçenekleri.
Gerçek zamanlı web temellendirme: “Thinking” veya arama temellendirmesi etkin olduğunda, üretilen içeriği güncel web bilgisinde temellendirmek için hem metin hem görsel arama sonuçlarını entegre eder. Güncel referanslar ve olgusal infografikler için faydalıdır.
Geliştirilmiş metin oluşturma: Önceki Flash modellere kıyasla kısa metin ve grafik metin (fontlar, boyutlar) oluşturma daha iyi; uzun paragraflar/küçük metinlerde hâlâ kusursuz değil.
Çoklu girdi düzenleme ve çok turlu iş akışları: Birden çok görseli girdi olarak birleştirmede ve turlar boyunca yinelemeli düzenlemelerde güçlü destek.

📊 Kıyaslama Performansı — Görsel Oluşturma 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
Enfografikler (Gerçeklik)	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 — Yaratıcı	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 kıyaslama tablosundan öne çıkanlar:

Metinden görsele üretim ve görsel düzenleme kategorilerinde, Gemini 3.1 Flash Image, Flash katmanı ve birçok rakip görsel model arasında tutarlı şekilde en yüksek puanlara ulaşıyor veya onları yakalıyor.
Model, Görsel Kalite ve Enfografikler (Gerçeklik) ölçütlerinde özellikle güçlü sonuçlar gösteriyor—yalnızca estetik kalitede değil, yapısal olarak doğru içerik oluşturmada da başarılı olduğunu gösteriyor.
Çoklu girdi düzenleme alanında, Nano Banana 2 önceki Flash nesline kıyasla daha yüksek puanlarla sağlam bir genelleme sergiliyor.

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)	Daha önceki Flash sürüm (daha düşük doğruluk)	3.1’e kıyasla biraz daha düşük tercih/görsel puanlar.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Pro katmanı: karmaşık görevlerde daha yüksek algılanan doğruluk, daha yüksek maliyet/gecikme	Farklı dengeler; bazı ölçütler özel görevlerde farklı göreceli sıralamalar gösterir.
GPT-Image 1.5 / diğer ticari modeller	Rakipler (açık/kapalı)	Google’ın dahili kıyaslamalarında GPT-Image ve diğerleri, raporlanan değerlendirmede görsel kalite ve genel tercihte Gemini 3.1’in altında puan aldı. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmalar değişkenlik gösterir.

Flash Image Preview’i ne zaman seçmeli:

Uygulamalarda gerçek zamanlı görsel önizleme
Maliyet hassas, büyük ölçekli görsel üretimi
Etkileşimli tasarım asistanları

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

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

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.0028

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.028

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.042

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

Nano Banana 2 için Fiyatlandırma

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

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Nano Banana 2 için örnek kod ve API

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}`);
    }
  }
}

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-image

image-editing

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

image

Üretim profili

Sağlayıcı: Google
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Nano Banana 2 modelini image yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Ürün görselleri ve kampanya kreatifleri

Konsept sanat ve hızlı görsel keşif

Görsel düzenleme, varyasyon ve varlık üretimi

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Modeli görüntüle

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

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

Keşfetmeye devam edin

Nano Banana 2 API

Playground

Genel Bakış

Gemini 3.1 Flash Image Preview’ün Teknik Özellikleri

Nano Banana 2 nedir

Ana özellikler

📊 Kıyaslama Performansı — Görsel Oluşturma ve Düzenleme (Elo puanları)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

Adım 2: Nano Banana 2 API’sine İstek Gönderin

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

SSS

Nano Banana 2 tam olarak nedir ve ne işe yarar?

Nano Banana 2, Gemini 3.1 Flash Image ile nasıl ilişkilidir?

Nano Banana 2, karmaşık kompozisyonlarda tutarlılığı koruyabilir mi?

Nano Banana 2 gerçek zamanlı bilgi veya dünya bilgisini kullanıyor mu?

Nano Banana 2 hangi tür görselleri ve çözünürlükleri üretebilir?

Nano Banana 2, önceki Nano Banana modellerine göre hangi iyileştirmeleri sunuyor?

Gemini 3.1 Flash Image hangi görsel üretim kullanım senaryoları için en uygundur?

Gemini 3.1 Flash Image, görsellerin veya diyagramların içinde ayrıntılı metin üretebilir mi?

Fiyatlandırma

Nano Banana 2 için Fiyatlandırma

nano-banana-2（image）

API

Tek API, üretime hazır model erişimi

Nano Banana 2 için örnek kod ve API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Yetenekler

Kullanım senaryoları

Diğer modeller

Uptime

Sürümler

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

Nano Banana 2 API

Playground

Genel Bakış

Gemini 3.1 Flash Image Preview’ün Teknik Özellikleri

Nano Banana 2 nedir

Ana özellikler

📊 Kıyaslama Performansı — Görsel Oluşturma ve Düzenleme (Elo puanları)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Nano Banana 2’ye nasıl erişilir ve entegre edilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

Adım 2: Nano Banana 2 API’sine İstek Gönderin

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

SSS

Nano Banana 2 tam olarak nedir ve ne işe yarar?

Nano Banana 2, Gemini 3.1 Flash Image ile nasıl ilişkilidir?

Nano Banana 2, karmaşık kompozisyonlarda tutarlılığı koruyabilir mi?

Nano Banana 2 gerçek zamanlı bilgi veya dünya bilgisini kullanıyor mu?

Nano Banana 2 hangi tür görselleri ve çözünürlükleri üretebilir?

Nano Banana 2, önceki Nano Banana modellerine göre hangi iyileştirmeleri sunuyor?

Gemini 3.1 Flash Image hangi görsel üretim kullanım senaryoları için en uygundur?

Gemini 3.1 Flash Image, görsellerin veya diyagramların içinde ayrıntılı metin üretebilir mi?

Fiyatlandırma

Nano Banana 2 için Fiyatlandırma

nano-banana-2（image）

API

Tek API, üretime hazır model erişimi

Nano Banana 2 için örnek kod ve API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Yetenekler

Kullanım senaryoları

Diğer modeller

Uptime

Sürümler

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

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

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