Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Google/nano-banana-pro-edit
nano-banana-pro-edit
Edición precisa de imágenes impulsada por Google Gemini 3.0 Pro API con salida nativa en 2K/4K. Ofrece modificaciones locales confiables y alta estabilidad a un costo asequible por solicitud.
Image to ImageMulti-Image
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Precios de Nano Banana Pro Edit
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
Ejemplos
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API Nano Banana Pro Edit rápida y asequible (integración de edición de imágenes Gemini 3.0 Pro)
La API Google Nano Banana Pro Edit (impulsada por el modelo Gemini 3.0 Pro Image) ofrece edición de imágenes con IA rentable y de nivel producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración premium de API de edición de imágenes Gemini ayuda a transformar visuales existentes en salidas de alta resolución hasta 4K 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 Pro Edit
- Edición de imágenes de alta fidelidad hasta 4K: Produce imágenes editadas 4K nítidas y listas para producción, con detalles finos, texturas realistas y bordes limpios mediante integración de API de edición de imágenes Gemini.
- Edición semántica contextual de imágenes: Edita imágenes con prompts en lenguaje natural mientras preservas relaciones entre objetos, lógica de iluminación y coherencia de escena usando el modelo Gemini 3.0 Pro Image.
- Edición de tipografía multilingüe en imagen: Añade, reemplaza y refina texto dentro de la imagen en varios idiomas con mayor claridad de fuente y renderizado consciente de la traducción.
- 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.
Cómo usar la API Nano Banana Pro Edit para edición profesional de imágenes 4K en Flaq AI
- Entrada: Imagen(es) existente(s) (JPEG/PNG) más prompts de edición en lenguaje natural
- Salida: Imágenes editadas de alta resolución hasta 4K (JPEG/PNG) mediante la integración de la API Nano Banana Pro 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 Pro Image
Mejores casos de uso para integrar la API Nano Banana Pro 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.
- Producción de contenido para redes sociales: Genera variantes de imagen de alto volumen con estilo consistente y alineación de marca para publicación multiplataforma.
- Iteración de diseño profesional: Acelera el refinamiento de conceptos con ediciones de imagen semánticas y controladas hasta 4K 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 Pro Edit frente a competidores: análisis comparativo
- Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev]
FLUX.1 [dev] se centra en flujos de generación técnica con mucho detalle. La API Nano Banana Pro 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. - Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 es un modelo de imagen creativo amplio con gran rango estilístico. La API Nano Banana Pro Edit está optimizada para ediciones dirigidas, manejo de tipografía multilingüe y control de salida predecible para equipos profesionales. - Nano Banana Pro Edit vs. Nano Banana original
Nano Banana original está optimizado para iteraciones rápidas y ligeras. Nano Banana Pro Edit prioriza edición de calidad premium con mejor razonamiento, renderizado de texto más nítido y mayor consistencia en ediciones complejas de varios pasos. - Nano Banana Pro Edit vs. Seedream
Seedream es sólido para generación visual estilizada y rápida. Nano Banana Pro Edit está ajustado para tipografía fiable, edición fotorrealista y composición mixed-media controlada en pipelines de producción. - Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509
Qwen Image funciona bien en contextos open-source y de estilo documental. La API Nano Banana Pro Edit se diferencia por su calidad de edición de alta fidelidad hasta 4K y control de diseño multilingüe robusto para operaciones de contenido global.
Usa el modelo Nano Banana Pro Edit directamente en potentes herramientas de IA
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.
Imagen a imagen
Crea imágenes con IA desde imágenes y prompts de texto
Texto a video
Crea videos con IA desde prompts de texto
Imagen a video
Anima imágenes en videos con IA
Creador multimedia con IA
Crea imágenes y vídeos con IA en un espacio de trabajo unificado
Referencia a vídeo
Crea vídeos coherentes a partir de medios de referencia
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// Step 1: Submit generation request
// width and height must be aspect-ratio integers such as 16 and 9,
// not pixel dimensions like 768 and 1280.
// Currently all width/height values are passed as ratio integers,
// and the backend does not support custom pixel dimensions for these fields.
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-pro-edit',
prompt: 'Transform this image into a watercolor painting style',
width: 16, // Aspect-ratio value, not pixel width
height: 9, // Aspect-ratio value, not pixel height
resolution: '2k', // Supported values: '1k', '2k', '4k'
image_url_list: [
'https://example.com/image1.jpg',
'https://example.com/image2.jpg'
]
})
});
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-pro-edit',
'prompt': 'Transform this image into a watercolor painting style',
'width': 16, # Aspect-ratio value, not pixel width
'height': 9, # Aspect-ratio value, not pixel height
'resolution': '2k', # Supported values: '1k', '2k', '4k'
'image_url_list': [
'https://example.com/image1.jpg',
'https://example.com/image2.jpg'
]
}
)
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-pro-edit",
"prompt": "Transform this image into a watercolor painting style",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"image_url_list": [
"https://example.com/image1.jpg",
"https://example.com/image2.jpg"
]
}'
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"