Can Gemini 3 Pro Image generate 4K resolution images?

Yes, Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) supports native output up to 4K resolution with aspect ratios including 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, and 21:9. It also supports 1K and 2K presets via the imageConfig parameter.

Can I edit images conversationally with Gemini 3 Pro Image?

Yes, Nano Banana Pro supports multi-turn conversational editing. Simply ask for changes like 'Make the background a sunset' and the model maintains visual context through Thought Signatures between turns.

How does Nano Banana Pro handle text rendering inside images?

Nano Banana Pro features advanced in-image text rendering with clear, legible multi-language text support—from short captions to long paragraphs. This makes it ideal for posters, infographics, UI mockups, and marketing assets.

What makes Nano Banana Pro different from FLUX 2 Pro or Midjourney?

Nano Banana Pro excels at iterative self-correction, consistent character preservation across multiple edits, and tight Google ecosystem integration. It handles up to 14 reference images for complex multi-image fusion workflows.

Does Nano Banana Pro use Google Search for grounded image generation?

Yes, Nano Banana Pro can use Search grounding to verify facts before generating images. For example, it can fetch current weather data to create an accurate Tokyo weather infographic.

How many reference images can Nano Banana Pro process in one request?

Nano Banana Pro supports up to 14 input images per prompt with a maximum of 7MB per image. It maintains subject and character consistency across up to 5 characters in complex multi-image fusion scenarios.

Google

利用可能

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

Nano Banana Pro は、テキスト中心のワークフローにおける汎用支援向けのAIモデルです。制御可能な構造でコンテンツを生成・変換・分析するためのインストラクション型プロンプトに適しています。典型的な用途には、チャットアシスタント、文書要約、ナレッジQA、ワークフロー自動化が含まれます。公開されている技術的詳細は限られていますが、統合は構造化出力、検索拡張型プロンプト、ツールまたは関数呼び出しといった一般的なAIアシスタントのパターンに整合します。

最低料金

$1.60 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Nov 19, 2025

Google

Playground

実際のリクエストでNano Banana Proを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Nano Banana Proの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

基本機能

テキスト → 画像: プロンプト主導の完全生成で、高いプロンプト遵守性。
画像 → 画像（編集）: 被写体／キャラクターの一貫性を保った細やかなターゲット編集を複数回の編集にわたって実現。
最大出力解像度: 最大 4K（サンプルやサポートされる正確なピクセルサイズはアスペクト比に依存。API は 1K/2K/4K のプリセットを提供）
反復計画と自己修正: 透視、テキスト、精密な幾何などの一般的な視覚的ミスを検出・修正する内部の「多段」パイプライン。
高度な画像内テキストレンダリング: ポスター、モックアップ、インフォグラフィックに適した、明瞭で判読性の高い多言語テキスト（短いキャプションから長文まで）。
単一ワークフローでの5人のキャラクターおよび最大14個のオブジェクト／参照画像に対する忠実度。
透かし／来歴: 生成画像すべてに SynthID 透かしを付与。製品連携の一部では来歴のための C2PA メタデータを埋め込み。

Gemini 3 Pro Image のバージョンと命名

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

技術詳細

アーキテクチャ

系譜／バックボーン: Nano Banana Pro は Google の進化する Gemini 画像スタック、具体的には新しい Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 アーキテクチャ（高容量の画像＋テキストのマルチモーダル基盤）上に構築。これは Gemini 2.5 Flash Image（オリジナルの“nano-banana”）から進化し、視覚と言語の推論能力が拡張されたネイティブなマルチモーダル画像モデル。
モデル動作: ネイティブなマルチモーダル（画像＋テキスト＋世界知識）、マルチ画像融合の明示的なパイプライン、単一の静的サンプルではなく複数パスで出力を洗練する内部段階的プランナー。初期報告では幾何／光学推論（ガラス、屈折）が前バージョンより強化。
思考／内部精緻化: 構図を洗練するために内部で可視の「思考」プロセスを用い、その内部ステップは最終的な画像トークンとして課金対象外であると API に記載。
グラウンディングとツール: Search grounding をサポート（図表／インフォグラフィック生成にウェブ情報を取り込める）。より決定論的な制御のためのシステム指示にも対応。

主要な API パラメータ:

thinking_level（low / high）: レイテンシと推論深度のトレードオフ
media_resolution（low/medium/high）: 画像 OCR／詳細読解トークンの制御
generationConfig.imageConfig: 画像出力のアスペクト比／解像度を制御

画像の制限:

サポートされる入力モダリティ: テキストと画像（このモデルは音声や動画を画像生成入力として受け付けない）
プロンプトあたりの最大画像数: 14（Gemini 3 Pro Image preview）
最大画像サイズ（アップロード）: 入力画像あたり 7 MB
サポートされるアスペクト比: 1:1、3:2、16:9、9:16、21:9 など

出力画像／トークン: 上限は高く、4K/4096px をサポート。

ベンチマーク性能

短い要約: 現時点の公開／初期ベンチマークは主に定性的／コミュニティ主導だが、解像感、アーティファクト低減、物理的忠実度がオリジナルの nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）に比べて一貫して大幅に改善。特定の「課題」では明確な視覚的向上が示されているが、v1 → v2 を標準指標で比較した（Google 公開の）数値テーブルはまだ存在しない。

コミュニティによる定性的テスト: エッジがクリーン、微細ディテールがシャープ、色が忠実、プロンプト遵守がより高い（不要小物の幻覚が減り、キャラクターの一貫性が向上）。俗に “Wine Glass Test” や “Glass Burger Challenge” と呼ばれる比較で、GEMPIX2（Nano Banana Pro）は透明性や屈折を以前のビルドより良好に処理。
テキスト処理: Nano Banana Pro は画像内タイポグラフィと文字配置が明確に改善（多くの画像モデルの持続的な弱点）。コミュニティ比較ではレンダリングされたグリフの崩れが減少。
スループット／UX: バックエンドで多段階リファインを実行し、初回出力の信頼性が高く再試行を減少させることで、反復速度と UX が向上。

制限とリスク

コンテンツフィルタと検出: モデルを統合するプラットフォーム（例: Whisk／サードパーティアプリ）が著名人や肖像類似性の厳格な検出を有効化し、一部の出力をブロックする場合があり、リアルな著名人の類似表現に依存する創作ワークフローに影響。
幻覚／推論のエッジケース: 改善はあるが、画像内の高密度な記号的テキストや高度に技術的なダイアグラムでは物理的に不自然なアーティファクトが発生し得る—ただし NB2 は以前よりこうした誤りを低減。
安全性と悪用: 生成画像モデルは問題ある／有害なコンテンツの作成に悪用され得る。Google は制約、コンテンツフィルタ、SynthID 透かしで来歴を支援しているが、それでも不正使用は発生している（政治的に敏感な状況における Nano Banana 生成画像を巡る注目度の高い論争など）。

Nano Banana Pro と他モデルの比較

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — 強力なモバイル統合、マルチ画像融合、反復的自己修正、ネイティブ2K／4Kアップスケーリング、Google アプリ（Search、Photos、Workspace/Gemini）への緊密統合。信頼性の高い編集、一貫性、Google サービス連携を求めるワークフローに最適。
Midjourney — スタイライズされたアート出力とコミュニティ主導のプロンプトエンジニアリングに秀でる。フォトリアルなマルチ画像融合や深いマルチモーダル編集を主目的とはしていない。
Stable Diffusion／オープン重み — 完全にオープンで高いカスタマイズ性、ローカルホスティング可能。チェックポイントと微調整のエコシステムは研究やオフライン用途で決定的な利点。一方で、モバイル統合は「ワンクリック」ではなく、箱出しのマルチ画像編集一貫性は Nano Banana Pro ほど安定しない。
Seedream 4.0 (ByteDance) — 明確に Nano Banana の競合として位置づけられ、超高速レンダリング、2K 出力、多数の参照画像（最大6）を強調。プロ／クリエイター向けの代替として位置づけ。

（これらの比較はハイレベル。勝者はワークフローに合わせて選ぶ：開放性／カスタマイズ性 → Stable Diffusion；スタイライズドアート → Midjourney；統合的で一貫したモバイル編集と積極的な反復 → Nano Banana Pro／Gemini 3 Pro Image ファミリー。）

実際のユースケース

モバイルの写真編集とクリエイティブフィルター（Google Photos 連携—リスタイリング、背景合成、ポートレート再構図）
マーケティング／広告アセット — 高速コンセプト生成、複数フレーム／アングルにわたる一貫したブランドキャラクター
コンセプトアートとストーリーボーディング — マルチ画像融合がパネル間のキャラクターの一貫性を維持
Eコマース／商品モックアップ — さまざまな文脈／照明で一貫した商品ショットを生成
AR/VR アセットの迅速なプロトタイピング — 高品質 2K/4K 出力を、没入用途向けにアップスケール可能
gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）API へのアクセス方法

必要な手順

cometapi.com にログイン。未ユーザーの場合は先に登録してください
インターフェースのアクセス認証 API キーを取得。個人センターの API token で「Add Token」をクリックし、トークンキー sk-xxxxx を取得して送信
サイトの URL を取得: https://api.cometapi.com/

使用方法

“gemini-3-pro-image” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントをご参照ください。Apifox テストもご利用いただけます。
コンテンツの <YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。
content フィールドにあなたの質問やリクエストを挿入します—モデルはその内容に応答します。
. API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

CometAPI は完全互換の REST API を提供しており、シームレスな移行が可能です。主な詳細 :

Base URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
Model Names: gemini-3-pro-image
Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY ヘッダー
Content-Type: application/json

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

$0.0112

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

$0.112

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

$0.168

CometAPI利用料金の見積もり

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 / alias	Price
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

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

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。

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# 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

# 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();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-image

image-editing

入力と出力

入力

text

出力

image

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

imageの機能に合った本番ワークフローにNano Banana Proを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

商品ビジュアルやキャンペーン素材の制作

コンセプトアートと素早いビジュアル探索

画像編集・バリエーション生成・素材制作

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

OpenAI

GPT Image 2

OpenAIで最も高性能な画像生成モデルで、多言語にわたるほぼ完璧なテキストレンダリング、最大4K解像度、推論駆動のThinking Modeを備えています。精度と速度、そしてブランドに即したビジュアル出力を求めるプロダクションワークフロー向けに設計されています。

モデルを見る

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model は、画像生成ファミリーにおける効率のエキスパートで、超低レイテンシかつ費用対効果の高い画像の生成および編集のために設計されています。

モデルを見る

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

GPT Image 2.5(sunburst) APIを見る。

モデルを見る

OpenAI

GPT Image 1.5

GPT-Image-1.5 is OpenAI’s image model in the GPT Image family . It is a natively multimodal GPT model designed to generate images from text prompts and to perform high-fidelity edits of input images while following user instructions closely.

モデルを見る

OpenAI

GPT Image 1 mini

GPT Image 1 のコスト最適化版。テキストと画像の両方の入力を受け付け、画像を出力するネイティブなマルチモーダル言語モデルです。

モデルを見る

Google

Nano Banana 2

Core Capabilities Overview: Resolution: Up to 4K (4096×4096), on par with Pro. Reference Image Consistency: Up to 14 reference images (10 objects + 4 characters), maintaining style/character consistency. Extreme Aspect Ratios: New 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ratios added, suitable for long images, posters, and banners. Text Rendering: Advanced text generation, suitable for infographics and marketing poster layouts. Search Enhancement: Integrated Google Search + Image Search. Grounding: Built-in thinking process; complex prompts are reasoned before generation.

モデルを見る

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

Model id	description	Availability	Request
nano-banana-pro-all	The technology used is unofficial and the generation is unstable etc，Chat format	✅	Chat format
gemini-3-pro-image	Recommend, Pointing to the latest model	✅	Gemini generates image
gemini-3-pro-image-preview	Official Preview	✅	Gemini generates image

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Nano Banana Pro API

Nano Banana Proの料金

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
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

# 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

# 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();

Model id

description

Availability

Request

nano-banana-pro-all

The technology used is unofficial and the generation is unstable etc，Chat format

✅

Chat format

gemini-3-pro-image

Recommend, Pointing to the latest model

✅

Gemini generates image

gemini-3-pro-image-preview

Official Preview

✅

Gemini generates image