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nano-banana-2-edit

Edición de imágenes rápida y estable con Google Gemini 3.1 Flash API. Ideal para aplicaciones en tiempo real que requieren confiabilidad y un punto de entrada API de bajo costo.

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Documentación

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Precios de Nano Banana 2 Edit

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Resolución: 4k	$0.1120 por imagen	$0.1400 por imagen	80%
Resolución: 2k	$0.0840 por imagen	$0.1050 por imagen	80%
Resolución: 1k	$0.0560 por imagen	$0.0700 por imagen	80%

Ejemplos

README

API Nano Banana 2 Edit rápida y asequible (integración de edición de imágenes Gemini 3.1 Flash)

La API Google Nano Banana 2 Edit (impulsada por el modelo Gemini 3.1 Flash Image) ofrece edición de imágenes con IA rentable y de nivel producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración asequible de API de edición de imágenes Gemini ayuda a transformar visuales existentes en salidas profesionales mediante instrucciones en lenguaje natural. El modelo Gemini aporta razonamiento semántico para ediciones complejas, mientras que la API ofrece integración estable para flujos escalables en Flaq AI.

Funciones clave de la API Nano Banana 2 Edit

Edición de imágenes de alta fidelidad: Produce imágenes editadas nítidas y listas para producción, con detalles finos, texturas realistas y bordes limpios mediante una integración asequible de API de edición de imágenes Gemini.
Procesamiento de imágenes a velocidad Flash: Edita imágenes a velocidad excepcional manteniendo calidad profesional con el modelo Gemini 3.1 Flash Image, lo que permite iteración rápida y ajustes creativos instantáneos para flujos con plazos ajustados.
Edición semántica de imágenes contextual: Edita imágenes con prompts en lenguaje natural mientras preservas relaciones entre objetos, lógica de iluminación y coherencia de escena mediante la comprensión avanzada del modelo Gemini.
Controles de API con estilo de cámara profesional: Ajusta perspectiva de lente, enfoque, profundidad de campo (bokeh) y gradación de color para dirección visual avanzada en pipelines de edición basados en API.
Flexibilidad completa de relación de aspecto: La API admite salidas 1:1, 4:3, 16:9, 21:9 y 9:16, adecuadas para anuncios, redes sociales, páginas de producto y diseños cinematográficos.
Renderizado consistente de personajes y marca: Mantén consistencia de identidad, elementos de marca y estilo visual en múltiples imágenes editadas mediante integración de API rentable.

Cómo usar la API Nano Banana 2 Edit para edición profesional de imágenes en Flaq AI

Entrada: Imagen(es) existente(s) (JPEG/PNG) más prompts de edición en lenguaje natural
Salida: Imágenes editadas de alta resolución (JPEG/PNG) mediante la integración de la API Nano Banana 2 Edit
Relaciones de aspecto: 11 formatos compatibles, incluidos 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 4:5, 5:4, 21:9 y 9:21.
Capacidades: Edición basada en prompts, transferencia de estilo, reiluminación inteligente, reemplazo de fondo y manipulación a nivel de objeto impulsadas por el modelo Gemini Flash Image

Mejores casos de uso para integrar la API Nano Banana 2 Edit

Marketing y branding: Localiza y renueva creatividades de campaña rápidamente con flujos de API de edición de imágenes con IA de alta calidad.
Optimización de fotografía de producto: Actualiza fondos, iluminación y composición para visuales de producto listos para catálogo sin reshoots completos mediante integración de API asequible.
Producción de contenido para redes sociales: Edita y crea variantes de imagen de alto volumen con estilo consistente y alineación de marca para publicación multiplataforma mediante Gemini API rentable.
Iteración de diseño profesional: Acelera el refinamiento de conceptos con ediciones de imagen semánticas y controladas para equipos creativos y de diseño.

Nota Asegúrate de que tus prompts cumplan las directrices de seguridad de Google. Si ocurre un error, revisa el prompt para detectar contenido restringido, ajústalo e inténtalo de nuevo.

Nano Banana 2 Edit frente a competidores: análisis comparativo

Nano Banana 2 Edit vs. FLUX.1 [dev]
FLUX.1 [dev] se centra en flujos de generación técnica con mucho detalle. La API Nano Banana 2 Edit enfatiza la edición semántica guiada por instrucciones con cambios conscientes del layout, lo que la hace más sólida para escenarios prácticos de edición en producción usando integración Gemini asequible.
Nano Banana 2 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 es un modelo de imagen creativo amplio con gran rango estilístico. La API Nano Banana 2 Edit está optimizada para ediciones dirigidas, velocidad de procesamiento rápida y control de salida predecible para equipos profesionales mediante integración de API rentable.
Nano Banana 2 Edit vs. Nano Banana original
Nano Banana original está optimizado para iteraciones rápidas y ligeras. Nano Banana 2 Edit prioriza edición a velocidad Flash con mejor razonamiento, renderizado más nítido y mayor consistencia en ediciones complejas de varios pasos usando el modelo Gemini Flash.
Nano Banana 2 Edit vs. Seedream
Seedream es sólido para generación visual estilizada y rápida. La API Nano Banana 2 Edit está ajustada para edición fiable, refinamiento fotorrealista y composición controlada en pipelines de producción con precios asequibles.
Nano Banana 2 Edit vs. Qwen Image 2509
Qwen Image funciona bien en contextos open-source y de estilo documental. La API Nano Banana 2 Edit se diferencia por su calidad de edición de alta fidelidad y control de diseño robusto para operaciones de contenido global mediante integración Gemini API.

Ejemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Ejemplo de envio

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'nano-banana-2-edit',
    prompt: 'Add flying cars and neon lights to this cityscape',
    image_url_list: ['https://example.com/input-image.jpg'],
    width: 16,
    height: 9,
    resolution: '2k'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Ejemplo de sondeo

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
    headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  });
  return res.json();
};

while (true) {
  const pollResultData = await pollResult(taskId);
  const status = pollResultData.data.task_status;

  if (status === 'succeed') {
    console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
    break;
  }

  if (status === 'failed') {
    console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
    break;
  }

  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}

Ejemplo de envio

# Step 1: Submit generation request
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'nano-banana-2-edit',
        'prompt': 'Add flying cars and neon lights to this cityscape',
        'image_url_list': ['https://example.com/input-image.jpg'],
        'width': 16,
        'height': 9,
        'resolution': '2k'
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

Ejemplo de sondeo

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"

while True:
    poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
    status = poll_result['data']['task_status']
    if status == 'succeed':
        print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

Ejemplo de envio

# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "nano-banana-2-edit",
    "prompt": "Add flying cars and neon lights to this cityscape",
    "image_url_list": ["https://example.com/input-image.jpg"],
    "width": 16,
    "height": 9,
    "resolution": "2k"
  }'

Ejemplo de sondeo

# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

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Ejemplo de sondeo

Ejemplo de envio

Ejemplo de sondeo

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