Nano Banana Pro API

POST

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
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, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-image

image-editing

輸入與輸出

輸入

text

輸出

image

正式環境資訊

供應商: Google
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Nano Banana Pro 用於符合其 image 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

產品視覺與行銷素材創作

概念圖與快速視覺探索

圖像編輯、變化與素材產製

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0，其升級版的 AI 圖像生成與編輯模型

GPT Image 2

GPT Image 2 是 OpenAI 最先進的圖像生成模型，用於快速、高品質的圖像生成與編輯。它支援彈性的圖像尺寸與高保真圖像輸入。

探索 Gen4-image API。

探索 Gen4-image-turbo API。

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model 是影像生成產品家族中的效率專家，專為超低延遲且具成本效益的影像生成與修改而設計。

GPT Image 2.5(sunburst)

探索 GPT Image 2.5(sunburst) API。

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

服務可用性

在正式上線前,查看即時心跳資料、端點可用性與實測回應時間。

版本

在鎖定正式環境整合版本前,先查看可用的模型識別碼。

模型 ID	描述	可用性	請求
nano-banana-pro-all	所使用的技術為非官方，生成不穩定等，Chat 格式	✅	Chat 格式
gemini-3-pro-image	推薦，指向最新模型	✅	Gemini 生成圖像
gemini-3-pro-image-preview	官方預覽	✅	Gemini 生成圖像

更新

持續追蹤 Nano Banana Pro 重要的可用性、價格與功能變動，同時保留穩定的模型頁面。

模型變更記錄

一個隨時間日益完善的頁面。

發布說明、價格變動、基準測試更新與遷移指南都會在此累積，而標準 URL 維持不變。

Nov 19, 2025

API 可用性已確認

Nano Banana Pro 可透過 CometAPI 模型目錄和 API 文件使用。

目前

即時資料

價格與限制已從目錄同步

價格、上下文、可用性和限制會被視為動態屬性，而不是嵌入頁面標題或模型識別中。

Nov 24, 2025

已建立永久模型實體

供應商與模型 slug 構成持久的規範 URL；未來的內容和資料更新將保留在此頁面。

持續探索

比較模型,繼續你的研究

Google

可使用熱門

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

起始價格

$1.60 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

可使用

正式環境端點

回應時間

支援非同步

實測 API 回應時間

發布時間

Nov 19, 2025

Google

互動測試

透過實際請求試用 Nano Banana Pro,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.0112

預估 CometAPI 使用成本

十次請求

$0.1120

預估 CometAPI 使用成本

十五次請求

$0.1680

預估 CometAPI 使用成本

⇌

積分換算

1,000 積分 = $1

積分使代幣、請求和執行時間計費的預算具有可比性。結算時以美元金額為準。

✓當前模型的積分

輸入

1,600

積分 / 100 萬代幣

輸出

9,600

積分 / 100 萬代幣

最低收費透明度此原型不假設隱藏的每次請求最低費用。如果適用生產計費下限或最低充值，則必須在購買前顯示並包含在每個預算估算中。

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
gemini-3-pro-image (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)	≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)	≈ $0.19200
nano-banana-pro-all	$0.09600

模型簡介

穩定的模型身分可供搜尋與評估使用，搭配可能變動的即時目錄資料，無需重寫頁面的核心 SEO 結構。

穩定識別

Nano Banana Pro 是什麼？

即使價格與限制有所變動，標準模型身分仍保持穩定。

即時模型資料

目前目錄快照

可用性

可用

起始價格

$1.60 / 100 萬輸入 tokens

上下文

查看功能

目錄日期

Nov 19, 2025

概覽

Nano Banana Pro 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

基本功能

文字 → 圖像：完全由提示驅動的生成，對提示高度遵從。
圖像 → 圖像（編輯）：細緻、精準的定向編輯，並在多次編輯中保持主體/角色的一致性。
**最大輸出解析度：**最高可達 4K（範例與支援的精確像素尺寸取決於長寬比；API 提供 1K/2K/4K 預設）
迭代規劃與自我校正：內部採用「多階段」流程，能檢測並修正常見視覺錯誤（透視、文字、精細幾何）。
進階圖中文字渲染：清晰易讀的多語文字（從短註解到長段落），適用於海報、模型稿與資訊圖表。
在單一流程中可處理 5 個角色，並對最多 14 個物件/參考圖像保持高保真。
**浮水印/來源溯源：**所有生成圖像均包含 SynthID 浮水印；模型在部分產品整合中嵌入 C2PA 中繼資料以標示來源。

Gemini 3 Pro Image 版本與命名

gemini-3-pro-image-preview
gemini-3-pro-image

技術細節

架構

譜系/骨幹：Nano Banana Pro 建立於 Google 不斷演進的 Gemini 圖像技術堆疊之上 — 具體而言是全新的 Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 架構（更高容量的圖像+文字多模態框架）。它由 Gemini 2.5 Flash Image（最初的「nano-banana」）演進而來，成為原生多模態且具備增強視覺-語言推理能力的圖像模型。
模型行為：原生多模態（圖像 + 文字 + 世界知識），具備多圖融合的明確管線，並採用內部分階段規劃器，通過多次迭代精修輸出，而非一次產出靜態樣本。早期回報顯示，相較於先前版本，在幾何/光學推理（玻璃、折射）方面更強。
思考/內部精修：模型在內部使用可見的「思考」過程來優化構圖（API 有記載此行為，並說明這些內部步驟不會計入最終圖像代幣計費）。
對齊/工具：支援 Search grounding（可將網路事實納入圖表/資訊圖產生）。亦支援系統指令以獲得更具決定性的控制。

關鍵 API 參數：

thinking_level（low / high）：在延遲與推理深度之間取捨；
media_resolution（low/medium/high）：控制圖像 OCR/細節讀取的代幣用量；
generationConfig.imageConfig：控制輸出圖像的長寬比/解析度。

圖像限制：

**支援的輸入模態：**文字與圖像（模型不接受音訊或影片作為圖像生成的輸入）。
**每次提示的最大圖像數：**14（適用於 Gemini 3 Pro Image 預覽）。
**最大圖像大小（上傳）：**每張輸入圖像 7 MB。
**支援的長寬比：**1:1、3:2、16:9、9:16、21:9 等。

**輸出圖像/代幣：**上限較高，支援 4K/4096px。

基準表現

**簡短總結：**目前公開/早期基準多為質化、由社群推動，但一致指出相較於原始 nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image），在解析度、偽影減少與物理真實度方面有顯著提升。若干具名「挑戰」測試顯示了明確的視覺增益，但 Google 尚未（公開）提供在標準圖像生成指標上對 v1 → v2 的標準化數值對照表。

質化社群測試：邊緣更乾淨、微觀細節更銳利、色彩更準確，且對提示的遵從度更高（更少臆造道具、角色一致性更佳）。常見的非正式測試包括所謂的「Wine Glass Test」與「Glass Burger Challenge」，其中 GEMPIX2（Nano Banana Pro）在處理透明度與折射方面明顯優於早期版本。
文字處理：Nano Banana Pro 在圖中排版與文本布局上有顯著改進（這一直是許多圖像模型的弱項）。社群對比顯示，渲染字形的錯亂情況更少。
吞吐/使用體驗：迭代速度更快，且後端執行多階段精修，讓使用者在首輪即看到更可靠的結果（減少手動重試）。

限制與風險

內容過濾與偵測：整合此模型的平台（如 Whisk/第三方應用）可能啟用嚴格的名人或肖像相似度偵測並阻擋特定輸出，影響依賴真實名人肖像的創作流程。
幻覺/推理邊界情形：儘管已有改進，模型仍可能產生物理上不合理的偽影，特別是在圖中含密集符號文本或高度技術性的圖表時——不過相較早期版本，NB2 似乎已降低此類錯誤。
**安全與濫用：**生成式圖像模型可能被用來製作具爭議或有害內容。Google 施加限制、內容過濾與 SynthID 浮水印以協助來源追溯；然而，濫用情況仍曾發生（曾有 Nano Banana 生成圖像在政治敏感情境中引發高關注爭議）。

Nano Banana Pro 與其他模型的比較

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — 行動端整合強、多圖融合、迭代式自我校正、原生 2K/4K 放大，與 Google 應用（Search、Photos、Workspace/Gemini）緊密整合。適用於需要可靠編輯、連貫性與 Google 服務整合的工作流程。
Midjourney — 擅長風格化藝術輸出與社群驅動的提示工程；通常不以照片級多圖融合或深度多模態編輯管線為目標。
Stable Diffusion / 開源權重 — 完全開放、高度可自訂，且可在本地部署；豐富的檢查點與微調生態對研究與離線使用是決定性優勢。相較 Nano Banana Pro，開箱即用的一鍵行動整合較弱，多圖編輯的一致性也較低。
Seedream 4.0 (ByteDance) — 近期明確定位為 Nano Banana 的競品，強調極速渲染、2K 輸出與多參考圖支援（最多六張）。定位為專業/創作者的替代方案。

真實世界使用情境

行動相片編輯與創意濾鏡（Google Photos 整合 — 風格重塑、背景融合、人像重構）。
行銷與廣告素材 — 快速概念生成，於多個畫面/角度維持一致的品牌角色。
概念藝術與分鏡 — 多圖融合有助於在多個畫面中保持角色連貫性。
電商/產品模型稿 — 在不同情境/光照條件下生成一致的產品照片。
AR/VR 素材快速原型 — 高品質 2K/4K 輸出，可進一步放大用於沉浸式體驗。
如何存取 gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）API

必要步驟

登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者，請先註冊
取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 項下點擊「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。
取得本網站的 URL：https://api.cometapi.com/

使用方法

選擇「gemini-3-pro-image」端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們網站的 API 文件取得。我們亦提供 Apifox 測試以利使用。
將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
將您的問題或請求填入 content 欄位—模型將對此做出回應。
處理 API 回應以取得生成的答案。

CometAPI 提供完全相容的 REST API — 以便無縫遷移。關鍵細節：

基底 URL：https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
模型名稱：gemini-3-pro-image
驗證： Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY 標頭
Content-Type：application/json。

常見問題

API

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

Nano Banana Pro 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Nano Banana Pro 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Nano Banana Pro 的潛力。

POST

POST

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
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, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-image

image-editing

輸入與輸出

輸入

text

輸出

image

正式環境資訊

供應商: Google
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Nano Banana Pro 用於符合其 image 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

產品視覺與行銷素材創作

概念圖與快速視覺探索

圖像編輯、變化與素材產製

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

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Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0，其升級版的 AI 圖像生成與編輯模型

GPT Image 2

GPT Image 2 是 OpenAI 最先進的圖像生成模型，用於快速、高品質的圖像生成與編輯。它支援彈性的圖像尺寸與高保真圖像輸入。

探索 Gen4-image API。

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Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model 是影像生成產品家族中的效率專家，專為超低延遲且具成本效益的影像生成與修改而設計。

GPT Image 2.5(sunburst)

探索 GPT Image 2.5(sunburst) API。