텍스트를 이미지로
텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기
Google/nano-banana-2.1
nano-banana-2.1
Google Nano Banana 2.1 API로 이미지를 만드세요. 제품 비주얼, 광고, 창작 워크플로에 안정적이고 합리적인 접근을 제공하며, 검색 정보 기반 생성도 선택할 수 있습니다.
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Nano Banana 2.1 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
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빠르고 합리적인 Nano Banana 2.1 API (Google AI 이미지 생성)
Nano Banana 2.1 API는 개발자와 크리에이티브 팀이 Flaq AI에서 Google의 고효율 이미지 생성 모델을 활용할 수 있도록 제공합니다. 자연어 프롬프트로 정교한 이미지를 만들 수 있으며, Nano Banana 2보다 프롬프트 충실도, 사실적인 디테일, 선명한 텍스트 표현이 향상되었습니다. 출력 품질과 화면 비율을 유연하게 조절할 수 있어, 이 Google 이미지 API는 빠른 콘셉트 구상부터 완성도 높은 캠페인 소재 제작까지 다양하게 활용할 수 있습니다.
Nano Banana 2.1 API의 주요 기능
- 고품질 텍스트 기반 이미지 생성: 묘사형 프롬프트를 사실감, 구도, 시각적 선명도가 향상된 정교한 이미지로 변환합니다.
- 향상된 프롬프트 충실도: 피사체, 조명, 스타일, 레이아웃을 자연어로 지정하여 창작 의도에 더 가까운 이미지를 생성합니다.
- 더 선명한 텍스트와 레이아웃: 마케팅 및 정보 전달용 콘텐츠에 적합한, 타이포그래피와 인포그래픽 구성이 더 정확한 이미지를 만듭니다.
- 유연한 출력 품질: 최대 4K의 여러 해상도 중에서 선택하여 프로젝트별로 이미지 디테일과 크레딧 사용량의 균형을 맞춥니다.
- 다양한 화면 비율: 여러 게재 위치에 맞는 정사각형, 세로형, 가로형, 파노라마 이미지를 제작합니다.
- 선택적 검색 기반 생성: 프롬프트에 최신 정보나 시각적 참고 자료가 도움이 될 때 웹 검색 또는 이미지 검색을 활용합니다.
- 효율적인 반복 제작: 반복적인 이미지 제작 워크플로에 적합한 합리적인 가격의 API로 프롬프트의 여러 변형을 탐색합니다.
Flaq AI에서 Nano Banana 2.1 API로 이미지를 생성하는 방법
- 입력: 피사체, 구도, 스타일, 포함할 텍스트를 설명하는 자연어 프롬프트.
- 출력: 선택한 해상도와 화면 비율로 생성된 이미지.
- 화면 비율: 소셜 게시물, 광고, 기사용 그래픽, 배너에 적합한 다양한 표준 및 파노라마 형식.
- 기능: 텍스트 기반 이미지 생성, 프롬프트 기반 구도 지정, 향상된 텍스트 렌더링, 선택적 웹 및 이미지 검색, 유연한 품질 제어.
Nano Banana 2.1 API 통합의 주요 활용 사례
- 마케팅 소재: 상세한 제작 지침을 바탕으로 유연한 레이아웃의 캠페인 콘셉트, 디스플레이 광고, 브랜드 이미지를 생성합니다.
- 소셜 미디어 콘텐츠: 이미지 아이디어를 여러 게시 채널의 세로형, 정사각형, 가로형 게재 형식에 맞게 조정합니다.
- 인포그래픽 및 기사용 그래픽: 시각적 스토리텔링에 읽기 쉬운 텍스트와 체계적인 레이아웃을 결합한 이미지 콘셉트를 만듭니다.
- 제품 콘셉트 시각화: 제작에 앞서 패키징, 생활 속 사용 장면, 프레젠테이션 목업을 탐색합니다.
- 빠른 디자인 탐색: 크리에이티브 검토를 위한 프롬프트 변형을 생성하고 효율적인 API 워크플로로 유망한 방향을 구체화합니다.
참고: 프롬프트와 검색에 기반한 모든 콘텐츠는 Google의 안전 가이드라인을 준수해야 합니다.
활성화한 검색 옵션마다 생성 건당 고정 요금이 추가됩니다. 현재 요금을 확인하세요.
Nano Banana 2.1과 경쟁 모델 비교 분석
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Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2 비교: Nano Banana 2는 여전히 성능이 뛰어난 고효율 이미지 모델입니다. Nano Banana 2.1은 이를 기반으로 효율적인 생성 워크플로를 유지하면서 시각적 품질, 프롬프트 충실도, 텍스트 렌더링을 개선하고 더 깔끔한 파노라마 결과물을 제공합니다.
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Nano Banana 2.1과 Nano Banana Pro 비교: Nano Banana Pro는 요구 수준이 가장 높은 그래픽 디자인과 정밀한 창작 작업을 위해 설계되었습니다. Nano Banana 2.1은 우수한 시각적 품질과 잦은 이미지 생성이 필요한 팀에 비용 효율이 더 높은 선택지를 제공합니다.
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Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2 Lite 비교: Nano Banana 2 Lite는 대규모 제작에서 지연 시간과 비용을 최소화하는 데 중점을 둡니다. Nano Banana 2.1은 더 풍부한 디테일, 뛰어난 텍스트 렌더링, 세심한 구도가 필요한 제작 요구에 더 적합합니다.
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Nano Banana 2.1과 GPT Image 비교: GPT Image는 OpenAI 생태계에서 창의적인 이미지 생성과 편집을 지원합니다. Nano Banana 2.1은 Flaq AI에서 선택적 웹 및 이미지 검색 근거 활용과 유연한 파노라마 레이아웃을 갖춘 Google 모델 선택지를 제공합니다.
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Nano Banana 2.1과 FLUX.2 비교: FLUX.2는 참조 기반 제어를 통해 실무용 이미지 생성과 편집을 지원합니다. Nano Banana 2.1은 Flaq AI에서 이미지 워크플로를 구축하는 팀에 Google의 프롬프트 이해 능력과 선택적 검색 기반 생성 기능을 제공합니다.
강력한 AI 도구에서 Nano Banana 2.1 모델을 직접 사용하세요
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.
API 예제
제출 예제
// 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;
폴링 예제
// 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));
}
제출 예제
# 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']
폴링 예제
# 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)
제출 예제
# 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
}'
폴링 예제
# 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"