Nano Banana 2.1 API
Google Nano Banana 2.1: el modelo de generación y edición de imágenes Nano Banana más reciente. Google informa mejoras generalizadas frente a sus modelos anteriores, con avances notables en diseño visual y consistencia del sujeto, además de una mayor fidelidad al prompt y un renderizado de texto más limpio.
Dos endpoints: google/nano-banana-2.1/text-to-image y google/nano-banana-2.1/edit con hasta 14 imágenes de referencia. Catorce relaciones de aspecto, incluidas 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1, salida en 1K / 2K / 4K, búsqueda web y de imágenes opcional y salida en PNG o JPEG, con la misma estructura de solicitud que Nano Banana 2.
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Resumen
Acerca de Nano Banana 2.1 API
Qué hace Nano Banana 2.1, cómo encaja en la gama de modelos de Google y por qué los equipos lo eligen.
Nano Banana 2.1 es un modelo de generación y edición de imágenes de Google, disponible a través de la API REST de WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1: el modelo de generación y edición de imágenes Nano Banana más reciente. Google informa mejoras generalizadas frente a sus modelos anteriores, con avances notables en diseño visual y consistencia del sujeto, además de una mayor fidelidad al prompt y un renderizado de texto más limpio.
Dos endpoints: google/nano-banana-2.1/text-to-image y google/nano-banana-2.1/edit con hasta 14 imágenes de referencia. Catorce relaciones de aspecto, incluidas 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1, salida en 1K / 2K / 4K, búsqueda web y de imágenes opcional y salida en PNG o JPEG, con la misma estructura de solicitud que Nano Banana 2.
La familia Nano Banana 2.1 en WaveSpeedAI incluye 2 endpoints REST que cubren los flujos de trabajo de Image-To-Image, Text-To-Image. Cada variante tiene su propio precio, parámetros y ejemplos de resultados: elige la que se ajuste a tu modalidad de entrada y a tus requisitos de producción, o llama a varias con la misma clave de API para componer flujos de varios pasos.
Ejecuta Nano Banana 2.1 con la misma clave de API, la misma cuenta de facturación y los mismos límites de uso que ya usas para los demás más de 1.000 modelos de IA de WaveSpeedAI. Sin configuración aparte por proveedor, sin SDK por proveedor, sin límites de uso distintos por proveedor: una sola integración lo cubre todo, desde texto a imagen y texto a vídeo hasta síntesis de audio, generación 3D, escalado y edición.
Especificaciones
Capacidades y estado de lanzamiento de Nano Banana 2.1 API
Los detalles específicos del modelo que los desarrolladores buscan antes de elegir una API: disponibilidad, duración esperada del resultado, compatibilidad con referencias y la alternativa en producción actual.
Endpoints
2 variantes
Texto a imagen y edición; la edición admite hasta 14 imágenes de referencia.
Resolución
1K / 2K / 4K
Tres niveles de salida; 1K es el valor predeterminado.
Relaciones de aspecto
14
1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1.
Salida
PNG / JPEG
Seleccionable por solicitud; búsqueda web y de imágenes opcional como base.
Endpoints
Todos los endpoints de la API de Nano Banana 2.1
2 endpoints de Nano Banana 2.1 disponibles ahora en WaveSpeedAI: elige la variante que se ajuste a tu flujo de trabajo.
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Nano Banana 2.1 Edit
Google Nano Banana 2.1 Edit is the latest Nano Banana image editing model, with gains in visual design, subject consistency and prompt adherence, up to 14 reference images and 1K to 4K output. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Nano Banana 2.1 Text To Image
Google Nano Banana 2.1 is the latest Nano Banana image generation model, with gains in visual design, subject consistency and prompt adherence, cleaner text rendering, 1K to 4K output and optional web search. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Ejemplos
Mira Nano Banana 2.1 en acción
Resultados reales generados con la API de Nano Banana 2.1. Pasa el cursor sobre cualquier vídeo para previsualizarlo y haz clic para abrir el visor a tamaño completo.
Cómo empezar
Cómo usar la API de Nano Banana 2.1
Cuatro pasos desde el registro hasta una generación terminada. Encontrarás ejemplos completos en Python, Node.js y cURL en la sección de API más abajo.
- 01
Obtén una clave de API
Regístrate en WaveSpeedAI y copia tu clave de API desde el panel. Las cuentas nuevas incluyen créditos gratuitos para empezar: suficientes para usar el playground unas decenas de veces antes de que empiece la facturación.
- 02
Envía una predicción
Haz POST de tu entrada como JSON a https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image. El endpoint devuelve un id de predicción de inmediato: las generaciones son asíncronas, así que no mantienes una conexión abierta durante la inferencia.
- 03
Consulta hasta que termine
Haz GET a https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Devuelve los resultados con completed; detente con un error en failed, cancelled, timeout o deleted; sigue consultando con cualquier otro estado.
- 04
Lee la URL del resultado
Cuando status sea "completed", lee la URL de data.outputs[0]. La URL apunta a tu contenido generado en la CDN de WaveSpeedAI: imagen, vídeo, audio o archivo 3D según la variante de Nano Banana 2.1 que hayas llamado.
Casos de uso
Qué puedes crear con Nano Banana 2.1
Flujos de trabajo habituales para los que desarrolladores y creadores usan la API de Nano Banana 2.1.
Visuales centrados en el diseño
Google destaca el diseño visual como una de las mayores mejoras de 2.1. Úsalo para pósteres, gráficos para redes sociales, mockups de packaging y maquetaciones donde la composición y la tipografía importan tanto como el sujeto.
Sujetos consistentes entre ediciones
La consistencia del sujeto es la otra mejora principal. google/nano-banana-2.1/edit mantiene reconocibles a personas, productos y personajes mientras cambias la escena, el atuendo o el estilo, con hasta 14 imágenes de referencia por llamada.
Prompts complejos de varias partes
Gracias a una mayor fidelidad al prompt, las instrucciones largas con varios sujetos, posiciones y restricciones de estilo se siguen con más precisión. Detalla cada requisito en lugar de depender de ediciones posteriores.
Texto limpio dentro de la imagen
Etiquetas, carteles y titulares se renderizan con más nitidez que antes. Escribe el texto exacto entre comillas e indica dónde va, para menús, banners y etiquetas de producto.
Basado en información actual
Activa enable_web_search para que el modelo consulte información real y actual (productos recientes, lugares o eventos) y enable_image_search para que compruebe cómo son las cosas reales antes de generar.
Relaciones de aspecto extremas hasta 4K
Catorce relaciones de aspecto, incluidas 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1, cubren banners verticales, cabeceras anchas y anuncios rascacielos, con salida en 1K, 2K o 4K.
Consejos
Consejos para escribir prompts en Nano Banana 2.1
Consejos prácticos para obtener mejores resultados con Nano Banana 2.1, basados en los patrones que funcionan en modelos de imagen en flujos de producción.
- 01
Detalla todo el brief
2.1 sigue con más precisión los prompts largos de varias partes. Describe el sujeto, la composición, la iluminación, el estilo y cualquier texto en un solo prompt en lugar de corregir detalles en ediciones posteriores.
- 02
Cita el texto exacto
Para carteles, etiquetas y titulares, escribe el texto literal entre comillas e indica dónde debe aparecer («título en la parte superior», «etiqueta de precio abajo a la derecha»).
- 03
Indica qué conservar al editar
Con google/nano-banana-2.1/edit, describe el cambio y luego lo que debe permanecer igual: «cambia el fondo por una playa al atardecer, conserva a la persona, la pose y la iluminación».
- 04
Refiérete a las referencias por su posición
Al enviar varias imágenes de referencia, coloca primero el sujeto principal y refiérete a las demás por su orden («la chaqueta de la imagen 2»).
- 05
Borrador en 1K, entrega en 2K o 4K
Itera en 1K y luego vuelve a ejecutar el prompt elegido en la resolución de entrega. Activa la búsqueda web o de imágenes solo cuando el prompt dependa de información real y actual o del aspecto de cosas reales.
Precios
Precios de la API de Nano Banana 2.1
El precio es por resultado. El cargo final depende de los parámetros que definas en el playground de cada variante (resolución, duración, número de resultados, referencias).
| Endpoint | Tipo | Precio inicial |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Llama a la API de Nano Banana 2.1
Obtén una clave de API en wavespeed.ai/accesskey y envía una predicción por REST. El playground genera ejemplos listos para pegar con cualquier combinación de entradas.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": false,
"enable_image_search": false,
"output_format": "png"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": false,
"enable_image_search": false,
"output_format": "png"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"enable_web_search": False,
"enable_image_search": False,
"output_format": "png"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Comparar
Nano Banana 2.1 frente a las alternativas
Cuándo elegir Nano Banana 2.1 en lugar de modelos similares en WaveSpeedAI.
Nano Banana 2.1 frente a Nano Banana 2
Parámetros casi idénticos, así que cambiar es solo cuestión de modificar el ID del modelo. 2.1 es el modelo más nuevo de Google, con mejor diseño visual, consistencia del sujeto y fidelidad al prompt; Nano Banana 2 ofrece además un nivel 0.5K y las variantes Fast.
Nano Banana 2.1 frente a Nano Banana Pro
Nano Banana Pro sigue siendo el nivel premium, con variantes Ultra y Multi. Nano Banana 2.1 lleva las últimas mejoras de Google a la línea Flash, más rápida y de menor coste.
Nano Banana 2.1 frente a GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 ofrece cinco niveles de calidad y dos tiers. Nano Banana 2.1 responde con búsqueda web como base, hasta 14 imágenes de referencia y relaciones de aspecto extremas de hasta 1:8.
Preguntas frecuentes
Nano Banana 2.1 API — Preguntas frecuentes
Precios, licencia, integración: preguntas habituales sobre cómo ejecutar Nano Banana 2.1 en WaveSpeedAI.
¿Qué es la API de Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1 es un modelo de generación de imágenes de Google expuesto como API REST en WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1: el modelo de generación y edición de imágenes Nano Banana más reciente. Google informa mejoras generalizadas frente a sus modelos anteriores, con avances notables en diseño visual y consistencia del sujeto, además de una mayor fidelidad al prompt y un renderizado de texto más limpio. Puedes llamarlo por programación o probarlo desde el playground enlazado arriba.
¿Cómo llamo a la API de Nano Banana 2.1?
Regístrate en WaveSpeedAI, copia tu clave de API desde /accesskey y haz POST a https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image con tu entrada como JSON. El endpoint devuelve un id de predicción. Consulta el endpoint de resultados aproximadamente cada 2 segundos, aumenta el intervalo en las tareas largas y detente ante cualquier estado final. Arriba tienes ejemplos en Python / Node.js / cURL orientados a producción.
¿Cuánto cuesta la API de Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1 empieza en $0.05 por ejecución. El coste exacto depende de los parámetros que definas (resolución, duración, número de resultados, referencias). La vista previa del coste en tiempo real junto al botón Generar del playground muestra el precio exacto de tu entrada actual.
¿Qué variantes de Nano Banana 2.1 hay disponibles?
WaveSpeedAI aloja 2 endpoints de Nano Banana 2.1 en producción: google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image. Cada variante tiene su propia página de playground y sus propios precios.
¿Puedo usar comercialmente los resultados de Nano Banana 2.1?
Los derechos de uso comercial dependen de la licencia del modelo de Google. La mayoría de los modelos de Google permiten el uso comercial de los resultados; consulta la página del playground de cada modelo para ver el resumen de su licencia y los Términos del servicio de WaveSpeedAI para las condiciones de la plataforma.
¿Por qué usar Nano Banana 2.1 en WaveSpeedAI en lugar de ir directamente al proveedor?
Una sola clave de API y una sola cuenta de facturación para Nano Banana 2.1 Y más de 1.000 modelos de IA de otros proveedores. Sin configurar un SDK por proveedor, sin límites de uso aparte y sin reescribir el código de integración para cada proveedor. Los precios suelen ser iguales o inferiores a los de la API directa de Google.
Proveedor
Acerca de Google
El equipo detrás de Nano Banana 2.1 y de la gama más amplia de modelos de Google en WaveSpeedAI.
El trabajo de IA de Google se desarrolla principalmente en Google DeepMind y Google Research. Sus modelos de imagen y vídeo (Imagen, Veo y modelos multimodales de la familia Gemini como Nano Banana, Gemini 3 Image) comparten arquitectura e infraestructura de entrenamiento con el resto de la línea Gemini. Sus resultados destacan por el renderizado preciso de texto, la amplia cobertura de estilos y una licencia de calidad comercial.
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Créditos gratuitos al registrarte. Una sola clave de API para más de 1.000 modelos de IA de Google y de todos los demás proveedores.
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