Google/nano-banana-pro-edit

nano-banana-pro-edit

Точное редактирование изображений на базе Google Gemini 3.0 Pro API с нативным выводом 2K/4K. Обеспечивает надежные локальные изменения и высокую стабильность по доступной цене за запрос.

Image to ImageMulti-Image

Связанные модели Nano Banana Pro

nano-banana-protext-to-image

nano-banana-pro-editimage-to-image

Документация

Попробуйте сейчас AI генератор изображений

Цены на Nano Banana Pro Edit

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Разрешение: 4k	$0.1920 за изображение	$0.2400 за изображение	80%
Разрешение: 2k	$0.1120 за изображение	$0.1400 за изображение	80%
Разрешение: 1k	$0.1120 за изображение	$0.1400 за изображение	80%

Примеры

README

Быстрый и доступный API Nano Banana Pro Edit (интеграция редактирования изображений Gemini 3.0 Pro)

API Google Nano Banana Pro Edit (на базе модели Gemini 3.0 Pro Image) предоставляет разработчикам и творческим командам экономичное AI-редактирование изображений production-grade. Эта премиальная интеграция Gemini image editing API помогает превращать существующие визуалы в высокоразрешенные результаты до 4K через инструкции на естественном языке. Модель Gemini обеспечивает семантическое reasoning для сложных правок, а API дает стабильную интеграцию для масштабируемых workflows на Flaq AI.

Ключевые возможности API Nano Banana Pro Edit

Высокоточное редактирование изображений до 4K: Создавайте четкие, production-ready 4K отредактированные изображения с тонкими деталями, реалистичными текстурами и чистыми краями через интеграцию Gemini image editing API.
Context-Aware семантическое редактирование изображений: Редактируйте изображения с natural-language prompts, сохраняя связи объектов, логику освещения и целостность сцены с моделью Gemini 3.0 Pro Image.
Многоязычное редактирование типографики на изображениях: Добавляйте, заменяйте и улучшайте текст на изображениях на разных языках с повышенной четкостью шрифтов и translation-aware рендерингом.
Профессиональные camera-style API controls: Настраивайте перспективу объектива, фокус, глубину резкости (bokeh) и color grading для продвинутой визуальной режиссуры в API-based editing pipelines.
Полная гибкость соотношений сторон: API поддерживает вывод 1:1, 4:3, 16:9, 21:9 и 9:16, подходящий для рекламы, социальных сетей, продуктовых страниц и кинематографичных макетов.
Согласованная передача персонажей и бренда: Поддерживайте идентичность, брендовые элементы и визуальный стиль в нескольких отредактированных изображениях.

Как использовать API Nano Banana Pro Edit для профессионального 4K-редактирования изображений на Flaq AI

Ввод: Существующие изображения (JPEG/PNG) плюс natural-language editing prompts
Вывод: Отредактированные изображения высокого разрешения до 4K (JPEG/PNG) через интеграцию API Nano Banana Pro Edit
Соотношения сторон: 11 поддерживаемых форматов, включая 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 4:5, 5:4, 21:9 и 9:21.
Возможности: Prompt-based editing, перенос стиля, умное переосвещение, замена фона и манипуляции на уровне объектов на базе модели Gemini Pro Image

Лучшие сценарии использования интеграции API Nano Banana Pro Edit

Маркетинг и брендинг: Быстро локализуйте и обновляйте креативы кампаний с помощью качественных AI image editing API workflows.
Оптимизация продуктовой фотографии: Обновляйте фоны, освещение и композицию для каталоговых продуктовых визуалов без полноценных пересъемок.
Производство контента для социальных сетей: Генерируйте большие объемы вариантов изображений с согласованным стилем и брендом для мультиплатформенной публикации.
Профессиональные дизайн-итерации: Ускоряйте уточнение концепций с контролируемыми семантическими правками изображений до 4K для креативных и дизайнерских команд.

Примечание Убедитесь, что ваши prompt соответствуют правилам безопасности Google. Если возникает ошибка, проверьте prompt на наличие ограниченного контента, скорректируйте его и повторите попытку.

Nano Banana Pro Edit и конкуренты: сравнительный анализ

Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev]
FLUX.1 [dev] фокусируется на технических generation workflows с большим количеством деталей. API Nano Banana Pro Edit делает акцент на семантическом, управляемом инструкциями редактировании с layout-aware изменениями, что делает его сильнее для практических production-сценариев редактирования.
Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 — широкая креативная модель изображений с большим стилевым диапазоном. API Nano Banana Pro Edit оптимизирован для целевых правок, работы с многоязычной типографикой и предсказуемого контроля вывода для профессиональных команд.
Nano Banana Pro Edit vs. Original Nano Banana
Original Nano Banana оптимизирован для быстрых, легких итераций. Nano Banana Pro Edit делает акцент на премиальном качестве редактирования с лучшим reasoning, более четким рендерингом текста и более сильной согласованностью в сложных многошаговых правках.
Nano Banana Pro Edit vs. Seedream
Seedream силен в стилизованной и быстрой визуальной генерации. Nano Banana Pro Edit настроен на надежную типографику, фотореалистичное редактирование и контролируемую mixed-media композицию в production pipelines.
Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509
Qwen Image хорошо работает в open-source и document-style контекстах. API Nano Banana Pro Edit отличается качеством высокоточного редактирования до 4K и надежным многоязычным design control для глобальных контентных операций.

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

// 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;

Пример опроса

// 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));
}

Пример отправки

# 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']

Пример опроса

# 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)

Пример отправки

# 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"
    ]
  }'

Пример опроса

# 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"

Больше статей о Nano Banana Pro Edit

2026-04-10

Руководство по API Nano Banana 2: как использовать Flaq AI для быстрых рабочих процессов с изображениями

Узнайте, как использовать Nano Banana 2 в Flaq AI для быстрой генерации изображений, тестирования промптов и удобного доступа к API в одном рабочем процессе.

Nano Banana 2 API
Google Nano Banana API
Nano Banana Pro API
API генератора AI‑изображений
API генерации изображений