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Nano Banana Pro

入力:$1.5616/M
出力:$9.3696/M
リリース日:Nov 19, 2025

Nano Banana Pro é um modelo de IA para assistência de uso geral em fluxos de trabalho centrados em texto. É adequado para prompts no estilo de instruções para gerar, transformar e analisar conteúdo com estrutura controlável. Os usos típicos incluem assistentes de chat, resumo de documentos, QA de conhecimento e automação de fluxos de trabalho. Os detalhes técnicos públicos são limitados; a integração se alinha a padrões comuns de assistentes de IA, como saídas estruturadas, prompts com recuperação aumentada e chamada de ferramentas ou funções.

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Nano Banana ProのPlayground

Nano Banana ProのPlaygroundを探索 — モデルをテストし、リアルタイムでクエリを実行するインタラクティブな環境。プロンプトを試し、パラメータを調整し、即座に反復して開発を加速し、ユースケースを検証します。

Recursos básicos

  • Texto → Imagem: geração totalmente guiada por prompt, com forte aderência ao prompt.
  • Imagem → Imagem (edições): edições precisas e direcionadas, mantendo a consistência de sujeito/personagem ao longo de múltiplas edições.
  • Resolução máxima de saída: até 4K (os exemplos e tamanhos exatos de pixels suportados dependem da proporção; a API expõe predefinições de 1K/2K/4K)
  • Planejamento iterativo e autocorreção: um pipeline interno “multifásico” que detecta e corrige erros visuais comuns (perspectiva, texto, geometria fina).
  • Renderização avançada de texto na imagem: texto multilíngue nítido e legível (de legendas curtas a parágrafos longos) adequado para pôsteres, mockups e infográficos.
  • 5 personagens e fidelidade para até 14 objetos/imagens de referência em um único fluxo de trabalho.
  • Marca d'água / proveniência: todas as imagens geradas incluem uma marca d'água SynthID; o modelo incorpora metadados C2PA para proveniência em algumas integrações de produto.

Versões e nomenclatura do Gemini 3 Pro Image

  • gemini-3-pro-image-preview
  • gemini-3-pro-image

Detalhes técnicos

Arquitetura

  • Linagem / backbone: Nano Banana Pro é construído sobre a stack de imagens Gemini em evolução do Google — especificamente a nova arquitetura Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 (um framework multimodal imagem+texto de maior capacidade). Isso é uma evolução do Gemini 2.5 Flash Image (o “nano-banana” original) para um modelo de imagem nativamente multimodal com capacidades ampliadas de raciocínio visão‑linguagem.
  • Comportamento do modelo: multimodalidade nativa (imagem + texto + conhecimento de mundo), pipelines explícitos para fusão de múltiplas imagens e um planejador interno em estágios que refina as saídas em múltiplas passagens em vez de produzir uma única amostra estática. Relatos iniciais indicam raciocínio geométrico/óptico mais forte (vidro, refração) em comparação com versões anteriores.
  • Pensamento / refinamento interno: o modelo usa um processo de “pensamento” visível internamente para refinar a composição (a API documenta esse comportamento e observa que essas etapas internas não são cobradas como tokens de imagem finais).
  • Grounding e ferramentas: Suporta Search grounding (pode incorporar fatos da web na geração de diagramas/infográficos). Também suporta instruções de sistema para um controle mais determinístico.

Parâmetros principais da API:

  • thinking_level (low / high) para equilibrar latência vs profundidade de raciocínio;
  • media_resolution (low/medium/high) para controlar os tokens de leitura de OCR/detalhes de imagem;
  • generationConfig.imageConfig para controlar proporção/resolução nas saídas de imagem.

Limites de imagem:

  • Modalidades de entrada suportadas: texto e imagens (o modelo não aceita áudio ou vídeo como entradas para geração de imagens).
  • Máximo de imagens por prompt: 14 (para o preview do Gemini 3 Pro Image).
  • Tamanho máximo da imagem (upload): 7 MB por imagem de entrada.
  • Proporções suportadas: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9 etc.

Imagens / tokens de saída: limites altos, com suporte a 4K/4096px.

Desempenho em benchmarks

Resumo breve: benchmarks públicos/iniciais até agora são majoritariamente qualitativos/dirigidos pela comunidade, mas relatam consistentemente melhorias substanciais em resolução, redução de artefatos e fidelidade física em relação ao nano-banana original (Gemini 2.5 Flash Image). “Desafios” específicos mostraram ganhos visuais claros, mas ainda não há (publicamente) tabelas padronizadas de benchmarks numéricos do Google comparando v1 → v2 em métricas padrão de geração de imagens.

  • Testes qualitativos da comunidade: bordas mais limpas, microdetalhes mais nítidos, cores mais fiéis e maior aderência ao prompt (menos objetos alucinados, personagens mais consistentes). Testes informais populares incluem o chamado “Wine Glass Test” e o “Glass Burger Challenge”, nos quais o GEMPIX2 (Nano Banana Pro) lida com transparência e refração substancialmente melhor do que versões anteriores.
  • Manipulação de texto: o Nano Banana Pro mostra tipografia e posicionamento de texto visivelmente melhores dentro das imagens (uma fraqueza persistente em muitos modelos de imagem). Comparações da comunidade indicam menos glifos renderizados embaralhados.
  • Throughput / UX: velocidade de iteração mais alta e uma UX que realiza refinamento em múltiplas etapas no back-end, de modo que os usuários veem resultados mais confiáveis já no primeiro passe (reduzindo rerolls manuais).

Limitações e riscos

  • Filtros de conteúdo e detecção: Plataformas que integram o modelo (por exemplo, Whisk/apps de terceiros) podem habilitar detecção rigorosa de celebridades ou semelhanças e bloquear certas saídas, o que afeta fluxos criativos que dependem de semelhanças realistas de celebridades.
  • Alucinação / casos-limite de raciocínio: embora melhorado, o modelo ainda pode produzir artefatos fisicamente irreais, especialmente com texto simbólico denso dentro das imagens ou diagramas altamente técnicos — embora o NB2 pareça reduzir esses erros em relação a versões anteriores.
  • Segurança e uso indevido: modelos generativos de imagem podem ser usados para criar conteúdo problemático ou prejudicial. O Google aplica restrições, filtros de conteúdo e a marca d'água SynthID para ajudar na proveniência; ainda assim, já ocorreram usos indevidos (polêmica de alto perfil ligada a uma imagem gerada pelo Nano Banana em um contexto politicamente sensível).

Como o Nano Banana Pro se compara a outros modelos

  • Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — forte integração móvel, fusão de múltiplas imagens, autocorreção iterativa, 2K nativo/upsampling para 4K, integração estreita nos apps do Google (Search, Photos, Workspace/Gemini). Ideal para fluxos que exigem edições confiáveis, continuidade e integração com serviços do Google.
  • Midjourney — excelente em saídas artísticas estilizadas e engenharia de prompt orientada pela comunidade; normalmente não é voltado para fusão multi-imagem foto-realista ou pipelines de edição multimodal profunda.
  • Stable Diffusion / pesos abertos — totalmente aberto, altamente personalizável e hospedável localmente; ecossistema de checkpoints e fine-tuning é uma vantagem decisiva para pesquisa e uso offline. Menos integração móvel “one‑click” e menos coerência de edição multi-imagem pronta para uso do que o Nano Banana Pro.
  • Seedream 4.0 (ByteDance) — recentemente posicionada explicitamente como um concorrente do Nano Banana, enfatizando renderização ultrarrápida, saída 2K e suporte a muitas imagens de referência (até seis). Posicionada como uma alternativa para profissionais/criadores.

(Estas comparações são de alto nível; escolha a melhor opção alinhando a ferramenta ao seu fluxo de trabalho: abertura/personalização → Stable Diffusion; arte estilizada → Midjourney; edição móvel integrada e consistente com iteração agressiva → família Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image.)

Casos de uso no mundo real

  • Edição de fotos móvel e filtros criativos (integrações com o Google Photos — mudança de estilo, fusão de plano de fundo, recomposição de retratos).
  • Ativos de marketing e anúncios — geração rápida de conceitos, personagens de marca consistentes em múltiplos quadros/ângulos.
  • Concept art e storyboard — a fusão de múltiplas imagens ajuda a manter a continuidade dos personagens entre os painéis.
  • E-commerce / mockups de produto — gere fotos de produto consistentes em diferentes contextos/condições de iluminação.
  • Prototipagem rápida para ativos de AR/VR — saídas 2K/4K de alta qualidade que podem ser ampliadas para usos imersivos.
  • Como acessar a API gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro)

Etapas necessárias

  • Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
  • Obtenha a chave de API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
  • Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/

Método de uso

  1. Selecione o endpoint “gemini-3-pro-image” para enviar a solicitação à API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também oferece teste no Apifox para sua conveniência.
  2. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave real da CometAPI, obtida na sua conta.
  3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá.
  4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para migração sem atritos. Detalhes principais :

よくある質問

Nano Banana Proの料金

Nano Banana Proの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Nano Banana Proがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。

nano-banana-pro（image）

variant / aliasPrice
gemini-3-pro-image (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)≈ $0.19200
nano-banana-pro-all$0.09600

Nano Banana ProのサンプルコードとAPI

Nano Banana Proの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでNano Banana Proの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

Nano Banana Proのバージョン

Nano Banana Proに複数のスナップショットが存在する理由としては、アップデート後の出力変動により旧版スナップショットの一貫性維持が必要な場合、開発者に適応・移行期間を提供するため、グローバル/リージョナルエンドポイントに対応する異なるスナップショットによるユーザー体験最適化などが考えられます。各バージョンの詳細な差異については、公式ドキュメントをご参照ください。

Model iddescriptionAvailabilityRequest
nano-banana-pro-allThe technology used is unofficial and the generation is unstable etc，Chat format✅Chat format
gemini-3-pro-imageRecommend, Pointing to the latest model✅Gemini generates image
gemini-3-pro-image-previewOfficial Preview✅Gemini generates image