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nano-banana-2-edit
Google Gemini 3.1 Flash 高速安定画像編集 API。迅速な編集応答、高並行対応。低コストで背景差し替え・色調調整等の軽量編集に適し、リアルタイムアプリ、インタラクティブ編集ツール、高頻度編集シーンに最適。開発者やチームが画像、動画、またはマルチモーダル生成フローへ接続しやすいモデルです。まず生成効果を試し、デザイン、広告素材、バッチ制作、自動化されたコンテンツワークフローに活用できます。
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Nano Banana 2 Editの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
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高速かつ手頃な価格の Nano Banana 2 Edit API（Gemini 3.1 Flash 画像編集統合）
Google Nano Banana 2 Edit API（Gemini 3.1 Flash Image モデル搭載）は、開発者とクリエイティブチームに費用対効果の高いプロダクショングレードの AI 画像編集機能を提供します。この手頃な価格の Gemini 画像編集 API 統合により、自然言語の指示を通じて既存のビジュアルをプロフェッショナルな出力に変換できます。Gemini モデルは複雑な編集のためのセマンティック推論を提供し、API は Flaq AI 上でスケーラブルなワークフローのための安定した統合を提供します。
Nano Banana 2 Edit API の主な機能
- 高忠実度画像編集： 手頃な価格の Gemini 画像編集 API 統合により、細部のディテール、リアルなテクスチャ、クリーンなエッジを備えた鮮明でプロダクション対応の編集画像を生成します。
- フラッシュスピード画像処理： Gemini 3.1 Flash Image モデルを使用して、プロフェッショナルな品質を維持しながら驚異的な速度で画像を編集し、時間に敏感なワークフローのための迅速な反復と即座のクリエイティブ調整を可能にします。
- コンテキスト認識セマンティック画像編集： Gemini モデルの高度な理解力を使用して、オブジェクトの関係、照明ロジック、シーンの一貫性を保ちながら、自然言語プロンプトで画像を編集します。
- プロフェッショナルカメラスタイル API コントロール： API ベースの編集パイプラインで、レンズパースペクティブ、フォーカス、被写界深度（ボケ）、カラーグレーディングを調整し、高度なビジュアルディレクションを実現します。
- 完全なアスペクト比の柔軟性： API は 1:1、4:3、16:9、21:9、9:16 の出力をサポートし、広告、ソーシャルメディア、製品ページ、シネマティックレイアウトに適しています。
- 一貫したキャラクターとブランドレンダリング： 費用対効果の高い API 統合により、複数の編集画像全体でアイデンティティの一貫性、ブランド要素、ビジュアルスタイルを維持します。
Flaq AI でプロフェッショナル画像編集のために Nano Banana 2 Edit API を使用する方法
- 入力： 既存の画像（JPEG/PNG）と自然言語編集プロンプト
- 出力： Nano Banana 2 Edit API 統合による高解像度編集画像（JPEG/PNG）
- サイズ： 1:1、4:3、16:9、21:9、9:16、カスタムクロップに対応する柔軟な API サポート
- 機能： Gemini Flash Image モデルを搭載したプロンプトベースの編集、スタイル転送、スマートリライティング、背景置換、オブジェクトレベルの操作
Nano Banana 2 Edit API 統合の最適な使用例
- マーケティングとブランディング： 高品質な AI 画像編集 API ワークフローにより、キャンペーンクリエイティブを迅速にローカライズおよび更新します。
- 製品写真の最適化： 手頃な価格の API 統合を使用して、完全な再撮影なしで背景、照明、構図を更新し、カタログ対応の製品ビジュアルを取得します。
- ソーシャルメディアコンテンツ制作： 費用対効果の高い Gemini API を通じて、一貫したスタイルとブランドアライメントを維持しながら大量の画像バリエーションを編集および作成し、マルチプラットフォーム公開に活用します。
- プロフェッショナルデザインイテレーション： クリエイティブおよびデザインチームのための制御されたセマンティック画像編集により、コンセプトの洗練を加速します。
注意 プロンプトが Google の安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、プロンプトに制限されたコンテンツがないか確認し、調整してから再試行してください。
Nano Banana 2 Edit vs 競合他社：比較分析
- Nano Banana 2 Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] は、ディテールの多い技術的な生成ワークフローに焦点を当てています。Nano Banana 2 Edit API は、セマンティックで指示駆動型の編集とレイアウト認識の変更を強調し、手頃な価格の Gemini 統合により実際のプロダクション編集シナリオでより強力です。
- Nano Banana 2 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 は、幅広いスタイル範囲を持つ汎用クリエイティブ画像モデルです。Nano Banana 2 Edit API は、費用対効果の高い API 統合により、プロフェッショナルチーム向けのターゲット編集、高速処理速度、予測可能な出力制御に最適化されています。
- Nano Banana 2 Edit vs. オリジナル Nano Banana オリジナル Nano Banana は、迅速で軽量な反復に最適化されています。Nano Banana 2 Edit は、Gemini Flash モデルを使用してフラッシュスピード編集を優先し、複雑な多段階編集においてより優れた推論、よりシャープなレンダリング、より強力な一貫性を提供します。
- Nano Banana 2 Edit vs. Seedream Seedream は、スタイライズされた高速ビジュアル生成に強みがあります。Nano Banana 2 Edit API は、手頃な価格でプロダクションパイプラインにおける信頼性の高い編集、フォトリアリスティックな改善、制御された構図に調整されています。
- Nano Banana 2 Edit vs. Qwen Image 2509 Qwen Image は、オープンソースおよびドキュメントスタイルのコンテキストで優れたパフォーマンスを発揮します。Nano Banana 2 Edit API は、Gemini API 統合により、グローバルコンテンツ運用のための高忠実度編集品質と堅牢なデザイン制御で差別化されています。
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-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;
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-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']
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-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"
}'
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"