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

Nano Banana 2 is Google’s latest AI image generation and editing model, built on Gemini Flash image technology to deliver fast, high-quality visual generation and precise instruction following across text and image inputs.

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

Nano Banana 2 is essentially the consumer-facing branding for Google’s Gemini 3.1 Flash Image model, combining advanced capabilities from previous Nano Banana versions with the speed of Flash models.

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

Nano Banana 2 brings faster generation speed, sharper detail, better instruction fidelity, enhanced text rendering/localized translation, and broader creative control while making many Pro-grade features available at base tier.

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

The model supports flexible output with various aspect ratios and resolutions up to 4K, suitable for social media, ads, displays, and professional content.

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Yes — it preserves consistency across multiple subjects and objects (e.g., up to five characters and 14 objects in a single prompt workflow), helping with narrative scenes and storyboard-style tasks.

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

It’s well-suited for professional-grade image creation and editing, infographics, multi-image consistency, text rendering, and localized multilingual outputs, especially when workflows need precise control and repeated iterations.

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

Nano Banana 2 incorporates real-world knowledge and image search integration to help generate more accurate subjects, infographics, and location-aware visuals.

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

Yes — it can generate and render clear text within images, but extremely small or dense multi-paragraph text sometimes remains challenging.

API Nano Banana 2 Giá Phải Chăng | text-to-image

Thông số kỹ thuật của Gemini 3.1 Flash Image Preview

Mục	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Nhà cung cấp	Google
Dòng mô hình	Gemini 3.1 (tầng Flash)
Trọng tâm chính	Tạo đa phương thức nhanh với xem trước hình ảnh
Loại đầu vào	Văn bản, Hình ảnh
Loại đầu ra	Văn bản, Hình ảnh (tạo xem trước)
Cửa sổ ngữ cảnh	Tối đa 1M token (tiêu chuẩn tầng Flash Gemini 3.x)
Tầng độ trễ	Độ trễ thấp, thông lượng cao
Hỗ trợ streaming	Có
Gọi công cụ	Có (khung công cụ Gemini API)
Phiên bản	3.1

Nano Banana 2 là gì

Nano Banana 2 là biệt danh phổ biến do báo chí và cộng đồng nhà phát triển dùng để gọi mô hình Gemini-3.1-Flash-Image mới phát hành. Google định vị đây là động cơ hình ảnh thuộc “tầng Flash” mang lại độ trung thực thị giác gần mức Pro với độ trễ và chi phí thấp hơn nhiều — phù hợp cho tạo nội dung khối lượng lớn, chỉnh sửa lặp nhanh và các quy trình sản phẩm tích hợp trong các dịch vụ của Google. Nó kế thừa khả năng suy luận đa phương thức của Gemini 3.1 và bổ sung các khả năng tập trung vào hình ảnh (chữ trong ảnh dễ đọc, phối ghép đa ảnh, hỗ trợ tỷ lệ khung hình rộng, 4K gốc).

Tính năng chính

Tạo tốc độ cao, đa độ phân giải: Tốc độ tầng Flash với tùy chọn đầu ra 0.5K / 1K / 2K / 4K và các tỷ lệ cực đoan mới (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Neo thông tin web theo thời gian thực: Tích hợp kết quả tìm kiếm văn bản và hình ảnh để neo nội dung tạo ra vào thông tin web hiện thời khi bật “Thinking” hoặc neo dựa trên tìm kiếm. Hữu ích cho tham chiếu cập nhật và đồ họa thông tin dựa trên sự thật.
Cải thiện hiển thị chữ: Kết xuất chữ ngắn và đồ họa chữ (phông, kích cỡ) tốt hơn so với các mô hình Flash trước đó; vẫn chưa hoàn hảo với đoạn dài/chữ nhỏ.
Chỉnh sửa đa đầu vào và quy trình đa lượt: Hỗ trợ mạnh việc kết hợp nhiều ảnh làm đầu vào và các lần chỉnh sửa lặp qua nhiều lượt.

📊 Hiệu năng Benchmark — Tạo & Chỉnh sửa Hình ảnh (điểm Elo)

Năng lực	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
Văn bản → Ảnh — Ưu tiên tổng thể	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Văn bản → Ảnh — Chất lượng thị giác	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Văn bản → Ảnh — Đồ họa thông tin (tính xác thực)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Chỉnh sửa — Tổng quát	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Chỉnh sửa — Nhân vật	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Chỉnh sửa — Sáng tạo	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Chỉnh sửa — Đối tượng/Môi trường	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Chỉnh sửa — Đa đầu vào	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Chỉnh sửa — Phong cách hóa	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Điểm chính rút ra từ bảng benchmark này:

Trong các hạng mục tạo ảnh từ văn bản và chỉnh sửa ảnh, Gemini 3.1 Flash Image liên tục dẫn đầu hoặc ngang bằng điểm cao nhất trong nhóm tầng Flash và nhiều mô hình ảnh cạnh tranh khác.
Mô hình thể hiện đặc biệt mạnh ở các benchmark Chất lượng thị giác và Đồ họa thông tin (tính xác thực) — cho thấy nó vượt trội không chỉ về thẩm mỹ mà còn trong việc kết xuất nội dung có cấu trúc chính xác.
Ở hạng mục chỉnh sửa đa đầu vào, Nano Banana 2 cũng cho thấy khả năng khái quát mạnh mẽ, với điểm số cao hơn thế hệ Flash trước.

Các đánh giá này được thực hiện thông qua so sánh Elo song song do con người trên một bộ benchmark đa dạng, phản ánh cả mức độ ưa thích và độ trung thực trong các tác vụ tạo/chỉnh sửa ảnh thường dùng.

Nano Banana 2 so với Nano Banana và Nano Banana Pro

Mô hình	Định vị	Benchmark/ghi chú tiêu biểu
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Tầng Flash: tốc độ + chất lượng thị giác cao (2K–4K)	Ưu tiên tổng thể 1079.0 ± 7.0; chất lượng thị giác 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench nội bộ).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Bản phát hành Flash trước (độ trung thực thấp hơn)	Điểm ưu tiên/chất lượng thị giác thấp hơn một chút so với 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Tầng Pro: độ trung thực cảm nhận cao hơn cho tác vụ phức tạp, chi phí/độ trễ cao hơn	Thỏa hiệp khác nhau; một số chỉ số cho thấy xếp hạng tương đối khác trong các tác vụ chuyên biệt.
GPT-Image 1.5 / các mô hình thương mại khác	Đối thủ (mã nguồn mở/đóng)	Trong benchmark nội bộ của Google, GPT-Image và các mô hình khác có điểm thấp hơn Gemini 3.1 về chất lượng thị giác và ưu tiên tổng thể trong đánh giá được báo cáo. So sánh độc lập từ bên thứ ba có thể khác nhau.

Khi nào nên chọn Flash Image Preview:

Xem trước hình ảnh theo thời gian thực trong ứng dụng
Tạo ảnh quy mô lớn nhạy chi phí
Trợ lý thiết kế tương tác

Cách truy cập và tích hợp Nano Banana 2

Bước 1: Đăng ký khóa API

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào bảng điều khiển CometAPI. Lấy khóa API (thông tin xác thực truy cập) của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu đến API `Nano Banana 2`

Chọn endpoint “gemini-3.1-flash-image-preview8” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp Apifox để bạn thử nghiệm. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực của bạn từ tài khoản. Nơi gọi: Gemini tạo ảnh

Nano Banana 2 hỗ trợ chỉnh sửa ảnh, tạo ảnh và quy trình đa ảnh. Đối với chỉnh sửa ảnh, bạn cần tải lên URL ảnh. Với các tham số khác, vui lòng tham khảo tài liệu.

Bước 3: Nhận và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy kết quả tạo ra. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra. Bạn có thể tải trực tiếp ảnh về máy cục bộ trong playground (thường ở định dạng PNG). Một URL ảnh được tạo trong quá trình API; vui lòng tải xuống kịp thời.

Giá cả cho Nano Banana 2

Khám phá mức giá cạnh tranh cho Nano Banana 2, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách Nano Banana 2 có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

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

Mã mẫu và API cho Nano Banana 2

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho Nano Banana 2 để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của Nano Banana 2 trong các dự án của mình.

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')
"

Các phiên bản của Nano Banana 2

Lý do Nano Banana 2 có nhiều snapshot có thể bao gồm các yếu tố tiềm năng như: sự thay đổi đầu ra sau các bản cập nhật cần các snapshot cũ để đảm bảo tính nhất quán, cung cấp cho nhà phát triển thời gian chuyển tiếp để thích ứng và di chuyển, cũng như các snapshot khác nhau tương ứng với các endpoint toàn cầu hoặc khu vực nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Để biết chi tiết về sự khác biệt giữa các phiên bản, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức.

ID mô hình	Mô tả	Khả dụng	Yêu cầu
gemini-3.1-flash-image	Được khuyến nghị, trỏ đến mô hình mới nhất	✅	Gemini tạo hình ảnh
gemini-3.1-flash-image-preview	Bản xem trước chính thức	✅	Gemini tạo hình ảnh