
Da testo a immagine
Crea immagini AI da prompt testuali
Editing di immagini veloce e stabile con Google Gemini 3.1 Flash API. Ideale per applicazioni in tempo reale che richiedono affidabilità e un punto di ingresso API a basso costo.
Prova ora il Generatore di Immagini AI
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
Google Nano Banana 2 Edit API (basata sul modello Gemini 3.1 Flash Image) offre editing di immagini AI conveniente e pronto per la produzione a sviluppatori e team creativi. Questa integrazione API Gemini conveniente per l'editing immagini ti aiuta a trasformare visual esistenti in output professionali tramite istruzioni in linguaggio naturale. Il modello Gemini fornisce reasoning semantico per modifiche complesse, mentre l'API offre un'integrazione stabile per workflow scalabili su Flaq AI.
Nota Assicurati che i prompt rispettino le linee guida di sicurezza di Google. Se si verifica un errore, rivedi il prompt per contenuti vietati, modificalo e riprova.
Esplora diversi strumenti di creazione AI per flussi rapidi di immagini e video nel browser, poi scala le idee migliori con le API dei modelli Flaq AI pronte per la produzione. Flaq AI fornisce un livello API unificato per tutti i modelli, rendendo facile usare e scalare i tuoi flussi.

Crea immagini AI da prompt testuali

Crea immagini AI da immagini e prompt testuali

Crea video AI da prompt testuali

Anima immagini in video AI

Crea immagini e video IA in un unico spazio di lavoro

Crea video coerenti da contenuti multimediali di riferimento

Crea flussi visivi di immagini e video IA su una tela infinita
// 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;
// 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));
}
# 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']
# 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)
# 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"
}'
# 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"