テキストから画像
テキストプロンプトからAI画像を作成
Google/nano-banana-2.1
nano-banana-2.1
Google Nano Banana 2.1 API で画像を作成。商品ビジュアル、広告、クリエイティブ制作に、安定した手頃なアクセスを提供します。検索情報を根拠にした生成も選べます。
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| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
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高速で手頃な Nano Banana 2.1 API（Google AI 画像生成）
Nano Banana 2.1 API は、Google の高効率な画像生成モデルを Flaq AI の開発者やクリエイティブチームに提供します。自然言語のプロンプトから精細なビジュアルを作成でき、Nano Banana 2 と比べてプロンプトへの忠実度、リアルなディテール、文字の描画の鮮明さが向上しています。出力品質とアスペクト比を柔軟に設定できるこの Google 画像 API は、素早いコンセプト作成から完成度の高いキャンペーン素材まで幅広く活用できます。
Nano Banana 2.1 API の主な特長
- 高品質なテキストからの画像生成： 描写的なプロンプトを、リアリティ、構図、視覚的な鮮明さに優れた精細な画像に変換します。
- プロンプトへの忠実度の向上： 被写体、照明、スタイル、レイアウトを自然言語で指定し、制作意図により近い画像を生成できます。
- より鮮明な文字とレイアウト： マーケティングや情報発信向けに、文字表現とインフォグラフィックの構成がより正確なビジュアルを作成できます。
- 柔軟な出力品質： 最大 4K の複数の解像度から選び、プロジェクトごとに画像の精細さとクレジット消費のバランスを調整できます。
- 多様なアスペクト比： さまざまな掲載先に合わせて、正方形、縦長、横長、パノラマの画像を生成できます。
- 検索情報に基づく生成を任意で利用： 最新情報や参考ビジュアルが役立つプロンプトでは、ウェブ検索や画像検索を利用できます。
- 効率的な制作の反復： 画像を繰り返し制作するワークフローに適した手頃な API で、プロンプトのバリエーションを試せます。
Flaq AI で Nano Banana 2.1 API を使って画像を生成する方法
- 入力： 被写体、構図、スタイル、画像に含める文字を説明する自然言語のプロンプト。
- 出力： 選択した解像度とアスペクト比で生成された画像。
- アスペクト比： SNS 投稿、広告、記事用グラフィック、バナーに使える複数の標準形式とパノラマ形式。
- 機能： テキストからの画像生成、プロンプトによる構図指定、向上した文字描画、任意のウェブ検索と画像検索、柔軟な品質設定。
Nano Banana 2.1 API の組み込みに適した活用例
- マーケティング素材： 詳細な制作指示から、柔軟なレイアウトでキャンペーンのコンセプト、ディスプレイ広告、ブランドビジュアルを生成します。
- SNS コンテンツ： 画像のアイデアを、各配信チャネルの縦長、正方形、横長の掲載形式に合わせて展開します。
- インフォグラフィックと記事用グラフィック： 視覚的なストーリー表現に、より読みやすい文字と整理されたレイアウトを組み合わせた画像コンセプトを作成します。
- 製品コンセプトの可視化： 制作前にパッケージ、日常の使用シーン、プレゼンテーション用モックアップを検討します。
- 素早いデザインの検討： 制作レビュー用にプロンプトのバリエーションを生成し、効率的な API ワークフローで有望な方向性を磨き上げます。
注意： プロンプトおよび検索情報に基づくコンテンツは、Google の安全性ガイドラインに従ってください。
有効にした検索オプションごとに、生成 1 回あたりの固定料金が追加されます。最新の料金をご確認ください。
Nano Banana 2.1 と競合モデルの比較分析
-
Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2： Nano Banana 2 は、引き続き高効率で優れた画像モデルです。Nano Banana 2.1 はその基盤を引き継ぎ、効率的な生成ワークフローを維持しながら、画質、プロンプトへの忠実度、文字描画、パノラマ出力の整合性を向上させています。
-
Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro： Nano Banana Pro は、極めて高度なグラフィックデザインや精密な制作作業を想定して設計されています。Nano Banana 2.1 は、優れた画質と頻繁な画像生成を必要とするチームにとって、より費用対効果の高い選択肢です。
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Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2 Lite： Nano Banana 2 Lite は、大規模な制作における遅延とコストの最小化を重視しています。Nano Banana 2.1 は、豊かなディテール、優れた文字描画、より緻密な構図が求められる制作指示に適しています。
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Nano Banana 2.1 と GPT Image： GPT Image は、OpenAI のエコシステムでクリエイティブな画像生成と編集をサポートしています。Nano Banana 2.1 は Flaq AI 上で利用できる Google モデルの選択肢として、任意のウェブ検索や画像検索に基づく生成と、柔軟なパノラマレイアウトを提供します。
-
Nano Banana 2.1 と FLUX.2： FLUX.2 は、参照画像に基づく制御を用いた実制作向けの画像生成と編集をサポートしています。Nano Banana 2.1 は、Flaq AI で画像ワークフローを構築するチームに、Google のプロンプト理解能力と任意の検索情報に基づく生成を提供します。
強力なAIツールでNano Banana 2.1モデルを直接利用
ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。
API 例
送信例
// 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-2.1',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
enable_web_search: true,
enable_image_search: false
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
ポーリング例
// 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));
}
送信例
# 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-2.1',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'enable_web_search': True,
'enable_image_search': False
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
ポーリング例
# 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)
送信例
# 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-2.1",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"enable_web_search": true,
"enable_image_search": false
}'
ポーリング例
# 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"