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nano-banana-pro-edit

Google Gemini 3.0 Pro による精密画像編集 API、ネイティブ 2K/4K 出力対応。信頼性の高い局所修正と安定性を手頃な単価で提供。製品図の修正、背景差し替え、ディテール調整等の編集ニーズや自動化ワークフローに適する。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。

Image to ImageMulti-Image

Nano Banana Pro Editの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

解像度: 4k	$0.1920 / 画像	$0.2400 / 画像	80%
解像度: 2k	$0.1120 / 画像	$0.1400 / 画像	80%
解像度: 1k	$0.1120 / 画像	$0.1400 / 画像	80%

例

README

高速かつ経済的な Nano Banana Pro Edit API（Gemini 3.0 Pro 画像編集統合）

Google Nano Banana Pro Edit API（Gemini 3.0 Pro 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 画像編集を提供します。このプレミアム Gemini 画像編集 API 統合は、自然言語の指示を通じて既存のビジュアルを最大 4K の高解像度出力に変換するのに役立ちます。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 上の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 Pro Edit API の主な機能

最大 4K の高忠実度画像編集： Gemini 画像編集 API 統合により、細部、リアルなテクスチャ、クリーンなエッジを備えた鮮明なプロダクション対応の 4K 編集画像を生成します。
コンテキスト認識セマンティック画像編集： Gemini 3.0 Pro Image モデルを使用して、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。
多言語画像内タイポグラフィ編集： 改善されたフォントの鮮明さと翻訳対応レンダリングにより、複数の言語にわたって画像内のテキストを追加、置換、改善します。
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： 複数の編集画像にわたって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 で最大 4K のプロフェッショナル画像編集のための Nano Banana Pro Edit API の使用方法

入力： 既存の画像（JPEG/PNG）+ 自然言語編集プロンプト
出力： Nano Banana Pro Edit API 統合による最大 4K の高解像度編集画像（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 Pro Image モデルによる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 Pro Edit API 統合の最適なユースケース

マーケティングとブランディング： 高品質 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： 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作成します。
ソーシャルメディアコンテンツ制作： マルチプラットフォーム公開のために、一貫したスタイルとブランド整合性を持つ大量の画像バリエーションを生成します。
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最大 4K のセマンティック画像編集により、コンセプトの改善を加速します。

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 Pro Edit vs 競合他社の比較分析

Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] は詳細重視の技術的生成ワークフローに焦点を当てています。Nano Banana Pro 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ており、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 Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 は幅広いスタイル範囲を持つ包括的なクリエイティブ画像モデルです。Nano Banana Pro Edit API はターゲット編集、多言語タイポグラフィ処理、プロフェッショナルチームのための予測可能な出力制御に最適化されています。
Nano Banana Pro Edit vs. Original Nano Banana Original Nano Banana は高速で軽量な反復に最適化されています。Nano Banana Pro Edit は、より優れた推論、より鮮明なテキストレンダリング、複雑な多段階編集におけるより強力な一貫性を備えたプレミアム品質の編集を優先します。
Nano Banana Pro 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 Pro Edit はプロダクションパイプラインにおける信頼性の高いタイポグラフィ、フォトリアリスティックな編集、制御されたミックスメディア構成に調整されています。
Nano Banana Pro 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 Pro Edit API は、グローバルコンテンツ運用のための最大 4K の高忠実度編集品質と堅牢な多言語デザイン制御で差別化されています。

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

// 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;

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-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']

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-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"
    ]
  }'

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"

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