Nano Banana 2.1 API
Google Nano Banana 2.1 — le tout dernier modèle Nano Banana de génération et de retouche d'images. Selon Google, il progresse sur tous les plans par rapport à ses modèles précédents, avec des améliorations notables en design visuel et en cohérence des sujets, ainsi qu'un meilleur respect du prompt et un rendu du texte plus net.
Deux endpoints : google/nano-banana-2.1/text-to-image et google/nano-banana-2.1/edit avec jusqu'à 14 images de référence. Quatorze formats d'image, dont 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1, sortie en 1K / 2K / 4K, recherche web et d'images optionnelle et sortie PNG ou JPEG — avec la même structure de requête que Nano Banana 2.
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Présentation
À propos de Nano Banana 2.1 API
Ce que fait Nano Banana 2.1, sa place dans la gamme de modèles Google, et pourquoi les équipes l’adoptent.
Nano Banana 2.1 est un modèle de génération et édition d’images proposé par Google, disponible via l’API REST de WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1 — le tout dernier modèle Nano Banana de génération et de retouche d'images. Selon Google, il progresse sur tous les plans par rapport à ses modèles précédents, avec des améliorations notables en design visuel et en cohérence des sujets, ainsi qu'un meilleur respect du prompt et un rendu du texte plus net.
Deux endpoints : google/nano-banana-2.1/text-to-image et google/nano-banana-2.1/edit avec jusqu'à 14 images de référence. Quatorze formats d'image, dont 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1, sortie en 1K / 2K / 4K, recherche web et d'images optionnelle et sortie PNG ou JPEG — avec la même structure de requête que Nano Banana 2.
La famille Nano Banana 2.1 sur WaveSpeedAI propose 2 points d’accès REST couvrant les workflows Image-To-Image, Text-To-Image. Chaque variante a ses propres tarifs, paramètres et exemples de résultats — choisissez celle qui correspond à votre type d’entrée et à vos contraintes de production, ou appelez-en plusieurs avec la même clé API pour composer des pipelines en plusieurs étapes.
Exécutez Nano Banana 2.1 avec la même clé API, le même compte de facturation et les mêmes limites de débit que pour les plus de 1 000 autres modèles IA de WaveSpeedAI. Pas de configuration fournisseur distincte, pas de SDK par fournisseur, pas de limites de débit par fournisseur — une seule intégration couvre tout, du texte vers image et du texte vers vidéo à la synthèse audio, la génération 3D, l’agrandissement et l’édition.
Caractéristiques
Capacités de Nano Banana 2.1 API et état de sortie
Les détails propres au modèle que les développeurs recherchent avant de choisir une API : disponibilité, durée de sortie attendue, prise en charge des références et alternative active actuelle.
Endpoints
2 variantes
Texte vers image et retouche ; la retouche accepte jusqu'à 14 images de référence.
Résolution
1K / 2K / 4K
Trois niveaux de sortie ; 1K par défaut.
Formats d'image
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.
Sortie
PNG / JPEG
Au choix pour chaque requête ; ancrage optionnel par recherche web et d'images.
Points d’accès
Tous les points d’accès de l’API Nano Banana 2.1
2 points d’accès Nano Banana 2.1 disponibles dès maintenant sur WaveSpeedAI — choisissez la variante qui correspond à votre workflow.
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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.
Exemples
Nano Banana 2.1 en action
De vrais résultats générés par l’API Nano Banana 2.1. Survolez une vidéo pour la prévisualiser, cliquez pour ouvrir la visionneuse en taille réelle.
Mode d’emploi
Comment utiliser l’API Nano Banana 2.1
Quatre étapes de l’inscription à une génération terminée. Des exemples complets en Python, Node.js et cURL se trouvent dans la section API ci-dessous.
- 01
Obtenez une clé API
Créez un compte WaveSpeedAI et copiez votre clé API depuis le tableau de bord. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits de démarrage gratuits — de quoi utiliser le playground quelques dizaines de fois avant le début de la facturation.
- 02
Soumettez une prédiction
Envoyez votre entrée en JSON par POST à https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image. Le point d’accès renvoie immédiatement un identifiant de prédiction — les générations sont asynchrones, vous ne gardez donc pas de connexion ouverte pendant l’inférence.
- 03
Interrogez jusqu’à la fin
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Retournez les outputs sur completed ; arrêtez avec une erreur sur failed, cancelled, timeout ou deleted ; continuez d’interroger pour tout autre statut.
- 04
Lisez l’URL du résultat
Une fois le statut "completed", lisez l’URL dans data.outputs[0]. Elle pointe vers votre média généré sur le CDN de WaveSpeedAI — fichier image, vidéo, audio ou 3D selon la variante Nano Banana 2.1 appelée.
Cas d’usage
Ce que vous pouvez créer avec Nano Banana 2.1
Les workflows courants pour lesquels développeurs et créateurs utilisent l’API Nano Banana 2.1.
Visuels axés sur le design
Google cite le design visuel parmi les plus grands progrès de la 2.1. Utilisez-le pour des affiches, des visuels pour les réseaux sociaux, des maquettes d'emballage et des mises en page où la composition et la typographie comptent autant que le sujet.
Des sujets cohérents d'une retouche à l'autre
La cohérence des sujets est l'autre amélioration phare. google/nano-banana-2.1/edit garde les personnes, produits et personnages reconnaissables pendant que vous changez la scène, la tenue ou le style — avec jusqu'à 14 images de référence par appel.
Prompts complexes en plusieurs parties
Grâce à un meilleur respect du prompt, les longues instructions comportant plusieurs sujets, positions et contraintes de style sont suivies plus fidèlement. Détaillez chaque exigence au lieu de compter sur des retouches ultérieures.
Texte net dans l'image
Étiquettes, panneaux et titres sont rendus plus nettement qu'auparavant. Mettez le texte exact entre guillemets et indiquez son emplacement pour les menus, bannières et étiquettes de produits.
Ancré dans l'information actuelle
Activez enable_web_search pour que le modèle consulte des informations réelles et à jour — produits récents, lieux ou événements — et enable_image_search pour qu'il vérifie à quoi ressemblent les choses réelles avant de générer.
Formats extrêmes jusqu'en 4K
Quatorze formats d'image, dont 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1, couvrent les bannières verticales, les en-têtes larges et les annonces skyscraper, en sortie 1K, 2K ou 4K.
Conseils
Conseils pour rédiger vos prompts avec Nano Banana 2.1
Des conseils pratiques pour obtenir de meilleurs résultats avec Nano Banana 2.1 — tirés des pratiques qui fonctionnent sur les modèles image dans les pipelines de production.
- 01
Détaillez tout le brief
La 2.1 suit plus fidèlement les prompts longs en plusieurs parties. Décrivez le sujet, la composition, l'éclairage, le style et tout texte dans un seul prompt plutôt que de corriger les détails lors de retouches ultérieures.
- 02
Citez le texte exact
Pour les panneaux, étiquettes et titres, écrivez le texte littéral entre guillemets et indiquez où il doit apparaître (« titre en haut », « étiquette de prix en bas à droite »).
- 03
Précisez ce qu'il faut conserver lors d'une retouche
Avec google/nano-banana-2.1/edit, décrivez la modification puis ce qui doit rester identique — « remplace l'arrière-plan par une plage au crépuscule, garde la personne, la pose et l'éclairage ».
- 04
Désignez les références par leur position
Lorsque vous envoyez plusieurs images de référence, placez le sujet principal en premier et désignez les autres par leur ordre (« la veste de l'image 2 »).
- 05
Brouillon en 1K, livraison en 2K ou 4K
Itérez en 1K, puis relancez le prompt retenu à la résolution de livraison. N'activez la recherche web ou d'images que si le prompt dépend d'informations réelles et à jour ou de l'apparence de choses réelles.
Tarifs
Tarifs de l’API Nano Banana 2.1
La tarification se fait par résultat. Le montant final dépend des paramètres définis dans le playground de chaque variante (résolution, durée, nombre de résultats, références).
| Point d’accès | Type | Prix de départ |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Appelez l’API Nano Banana 2.1
Obtenez une clé API sur wavespeed.ai/accesskey, puis soumettez une prédiction via REST. Le playground génère des exemples prêts à copier pour toute combinaison d’entrées.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Comparer
Nano Banana 2.1 face aux alternatives
Quand choisir Nano Banana 2.1 plutôt que des modèles similaires sur WaveSpeedAI.
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2
Des paramètres presque identiques : changer de modèle revient à modifier l'ID du modèle. La 2.1 est le modèle le plus récent de Google, avec un meilleur design visuel, une meilleure cohérence des sujets et un meilleur respect du prompt ; Nano Banana 2 propose en plus un niveau 0.5K et les variantes Fast.
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro
Nano Banana Pro reste le niveau premium, avec les variantes Ultra et Multi. Nano Banana 2.1 apporte les dernières améliorations de Google à la gamme Flash, plus rapide et moins coûteuse.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 propose cinq niveaux de qualité et deux tiers. Nano Banana 2.1 répond avec l'ancrage par recherche web, jusqu'à 14 images de référence et des formats extrêmes jusqu'à 1:8.
FAQ
Nano Banana 2.1 API — Questions fréquentes
Tarifs, licence, intégration — les questions courantes sur l’utilisation de Nano Banana 2.1 sur WaveSpeedAI.
Qu’est-ce que l’API Nano Banana 2.1 ?
Nano Banana 2.1 est un modèle Google de génération d’images exposé sous forme d’API REST sur WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1 — le tout dernier modèle Nano Banana de génération et de retouche d'images. Selon Google, il progresse sur tous les plans par rapport à ses modèles précédents, avec des améliorations notables en design visuel et en cohérence des sujets, ainsi qu'un meilleur respect du prompt et un rendu du texte plus net. Vous pouvez l’appeler par programmation ou l’essayer depuis le playground indiqué ci-dessus.
Comment appeler l’API Nano Banana 2.1 ?
Créez un compte WaveSpeedAI, copiez votre clé API depuis /accesskey, puis envoyez votre entrée en JSON par POST à https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image. Le point d’accès renvoie un identifiant de prédiction. Interrogez le point d’accès de résultat environ toutes les 2 secondes, augmentez l’intervalle pour les tâches longues et arrêtez-vous à tout statut final. Des exemples Python / Node.js / cURL orientés production figurent ci-dessus.
Combien coûte l’API Nano Banana 2.1 ?
Nano Banana 2.1 démarre à $0.05 par exécution. Le coût exact dépend des paramètres définis (résolution, durée, nombre de résultats, références). L’estimation en direct à côté du bouton Générer dans le playground affiche le prix exact pour votre saisie actuelle.
Quelles variantes de Nano Banana 2.1 sont disponibles ?
WaveSpeedAI héberge 2 points d’accès Nano Banana 2.1 actifs : google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image. Chaque variante a sa propre page playground et ses propres tarifs.
Puis-je utiliser commercialement les résultats de Nano Banana 2.1 ?
Les droits d’usage commercial suivent la licence du modèle Google. La plupart des modèles Google autorisent l’usage commercial des résultats ; consultez la page playground de chaque modèle pour le résumé de sa licence, et les Conditions d’utilisation de WaveSpeedAI pour les conditions au niveau de la plateforme.
Pourquoi utiliser Nano Banana 2.1 sur WaveSpeedAI plutôt qu’en direct ?
Une seule clé API et un seul compte de facturation pour Nano Banana 2.1 ET plus de 1 000 autres modèles IA d’autres fournisseurs. Pas de configuration de SDK par fournisseur, pas de limites de débit distinctes, pas de code d’intégration à réécrire pour chaque fournisseur. Les tarifs sont généralement au niveau de l’API directe de Google, ou en dessous.
Fournisseur
À propos de Google
L’équipe derrière Nano Banana 2.1 et la gamme plus large de modèles Google sur WaveSpeedAI.
Le travail de Google sur l'IA se fait principalement chez Google DeepMind et Google Research. Ses modèles d'image et de vidéo — Imagen, Veo et les modèles multimodaux de la famille Gemini comme Nano Banana (Gemini 3 Image) — partagent leur architecture et leur infrastructure d'entraînement avec l'ensemble de la gamme Gemini. Leurs résultats sont reconnus pour un rendu précis du texte, une large couverture stylistique et des licences de qualité commerciale.
Commencez à créer avec Nano Banana 2.1 sur WaveSpeedAI
Crédits de démarrage gratuits à l’inscription. Une seule clé API pour plus de 1 000 modèles IA de Google et de tous les autres fournisseurs.
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