Nano Banana 2.1 API
Google の Nano Banana 2.1 は、Nano Banana シリーズ最新の画像生成・編集モデルです。Google によると、従来モデルからあらゆる面で向上しており、特にビジュアルデザインと被写体の一貫性が大きく改善されたほか、プロンプトへの忠実度が高まり、文字描画もよりきれいになりました。
エンドポイントは google/nano-banana-2.1/text-to-image と、最大14枚の参照画像に対応する google/nano-banana-2.1/edit の2つ。1:4、4:1、1:8、8:1 を含む14種類のアスペクト比、1K / 2K / 4K 出力、任意のウェブ検索・画像検索、PNG または JPEG 出力に対応し、リクエスト形式は Nano Banana 2 と同じです。
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概要
Nano Banana 2.1 APIについて
Nano Banana 2.1でできること、Googleのモデルラインナップにおける位置づけ、そして多くのチームに選ばれる理由。
Nano Banana 2.1はGoogleの画像生成・編集モデルで、WaveSpeedAIのREST APIから利用できます。Google の Nano Banana 2.1 は、Nano Banana シリーズ最新の画像生成・編集モデルです。Google によると、従来モデルからあらゆる面で向上しており、特にビジュアルデザインと被写体の一貫性が大きく改善されたほか、プロンプトへの忠実度が高まり、文字描画もよりきれいになりました。
エンドポイントは google/nano-banana-2.1/text-to-image と、最大14枚の参照画像に対応する google/nano-banana-2.1/edit の2つ。1:4、4:1、1:8、8:1 を含む14種類のアスペクト比、1K / 2K / 4K 出力、任意のウェブ検索・画像検索、PNG または JPEG 出力に対応し、リクエスト形式は Nano Banana 2 と同じです。
WaveSpeedAIのNano Banana 2.1ファミリーには、Image-To-Image, Text-To-Imageのワークフローをカバーする2個のRESTエンドポイントがあります。各バリアントには、それぞれ独自の料金、パラメーター、作例があります。入力の種類と本番環境の制約に合うものを選ぶか、同じAPIキーで複数を呼び出して、多段階のパイプラインを組み立ててください。
WaveSpeedAIの他の1,000以上のAIモデルと同じAPIキー、請求アカウント、レート制限の枠組みでNano Banana 2.1を実行できます。ベンダーごとの設定も、プロバイダーごとのSDKも、ベンダーごとのレート制限も不要です。1つの連携で、テキストから画像、テキストから動画から、音声合成、3D生成、高画質化、編集まで、すべてカバーできます。
仕様
Nano Banana 2.1 APIの機能とリリース状況
APIを選ぶ前に開発者が調べる、モデル固有の詳細情報:提供状況、想定される出力の長さ、参照入力への対応、そして現在利用できる代替エンドポイント。
エンドポイント
2種類
テキストからの画像生成と編集。編集は最大14枚の参照画像に対応。
解像度
1K / 2K / 4K
3段階の出力。デフォルトは 1K。
アスペクト比
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。
出力
PNG / JPEG
リクエストごとに選択可能。任意でウェブ検索・画像検索によるグラウンディング。
エンドポイント
Nano Banana 2.1のAPIエンドポイント一覧
WaveSpeedAIで現在利用可能なNano Banana 2.1のエンドポイントは2個です。ワークフローに合ったバリアントを選んでください。
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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.
作例
Nano Banana 2.1の実力を見る
Nano Banana 2.1 APIで実際に生成された出力です。動画にカーソルを合わせるとプレビュー、クリックすると原寸のビューアで開きます。
使い方
Nano Banana 2.1 APIの使い方
登録から生成完了まで4ステップ。Python、Node.js、cURLの完全なサンプルは、下のAPIセクションにあります。
- 01
APIキーを取得
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、ダッシュボードからAPIキーをコピーします。新規アカウントには無料のスタータークレジットが付くので、課金が始まる前にプレイグラウンドを数十回実行できます。
- 02
予測を送信
入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-imageにPOSTします。エンドポイントはすぐに予測IDを返します。生成は非同期なので、推論中に接続を開いたままにする必要はありません。
- 03
完了までポーリング
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/resultにGETします。completedなら出力を返し、failed、cancelled、timeout、deletedならエラーで停止し、それ以外のステータスの間はポーリングを続けます。
- 04
出力URLを読み取る
ステータスが"completed"になったら、data.outputs[0]からURLを読み取ります。URLは、WaveSpeedAIのCDN上にある生成されたメディアを指します。呼び出したNano Banana 2.1のバリアントに応じて、画像、動画、音声、3Dファイルのいずれかです。
活用例
Nano Banana 2.1で作れるもの
開発者やクリエイターがNano Banana 2.1 APIでよく使うワークフロー。
デザイン重視のビジュアル
Google は 2.1 の最大の進化の一つとしてビジュアルデザインを挙げています。ポスター、SNS 用グラフィック、パッケージのモックアップなど、被写体と同じくらい構図やタイポグラフィが重要なレイアウトに活用できます。
編集をまたいだ被写体の一貫性
被写体の一貫性ももう一つの大きな改善点です。google/nano-banana-2.1/edit は、シーン、衣装、スタイルを変えても人物、商品、キャラクターを見分けられる状態に保ちます。1回の呼び出しで最大14枚の参照画像を使用できます。
複雑で多要素のプロンプト
プロンプトへの忠実度が高まったことで、複数の被写体、配置、スタイルの制約を含む長い指示もより正確に反映されます。後から編集で直すのではなく、すべての要件を書き出しましょう。
画像内のきれいな文字
ラベル、看板、見出しが以前よりくっきり描画されます。メニュー、バナー、商品ラベルでは、正確な文言を引用符で囲み、配置場所を指定してください。
最新情報に基づく生成
enable_web_search を有効にするとモデルが最新の実世界の情報(新製品、場所、出来事など)を検索し、enable_image_search を有効にすると実在するものの見た目を確認してから生成します。
4K までの極端なアスペクト比
1:4、4:1、1:8、8:1 を含む14種類のアスペクト比で、縦長バナー、横長ヘッダー、スカイスクレイパー広告に対応し、1K、2K、4K で出力できます。
コツ
Nano Banana 2.1のプロンプトのコツ
Nano Banana 2.1からより良い出力を得るための実践的なアドバイス。本番のパイプラインで画像モデル全般に通用するパターンに基づいています。
- 01
ブリーフをすべて書き出す
2.1 は長く多要素のプロンプトにより忠実に従います。後の編集で細部を直すのではなく、被写体、構図、ライティング、スタイル、文字をすべて1つのプロンプトで記述しましょう。
- 02
正確な文言を引用する
看板、ラベル、見出しには、文言をそのまま引用符で囲み、表示位置を指定します(「上部にタイトル」「右下に値札」)。
- 03
編集時は残すものを明示する
google/nano-banana-2.1/edit では、変更内容に続けて、変えてはいけない部分を記述します。例:「背景を夕暮れのビーチに変更し、人物、ポーズ、ライティングはそのまま」。
- 04
参照画像は順番で指定する
複数の参照画像を送る場合は、メインの被写体を最初に置き、ほかの画像は順番で指定します(「画像2のジャケット」)。
- 05
1K で試作し、2K か 4K で納品
1K で試行錯誤し、決まったプロンプトを納品用の解像度で再実行します。ウェブ検索や画像検索は、プロンプトが最新の実世界の情報や実在するものの見た目に依存する場合にのみ有効にしましょう。
料金
Nano Banana 2.1 APIの料金
料金は出力ごとです。最終的な請求額は、各バリアントのプレイグラウンドで設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。
| エンドポイント | タイプ | 最低料金 |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Nano Banana 2.1 APIを呼び出す
wavespeed.ai/accesskeyでAPIキーに登録し、RESTで予測を送信します。プレイグラウンドでは、入力の組み合わせに応じて、そのまま貼り付けられるサンプルが生成されます。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)比較
Nano Banana 2.1と他モデルの比較
WaveSpeedAI上の類似モデルではなくNano Banana 2.1を選ぶべきケース。
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2
パラメーターはほぼ同じなので、移行はモデル ID を変えるだけです。2.1 は Google の新しいモデルで、ビジュアルデザイン、被写体の一貫性、プロンプトへの忠実度が向上しています。Nano Banana 2 は追加で 0.5K ティアと Fast バリアントを提供します。
Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro
Nano Banana Pro は引き続き Ultra と Multi のバリアントを持つプレミアムティアです。Nano Banana 2.1 は、Google の最新の改良をより高速で低コストな Flash ラインにもたらします。
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 は5段階の品質レベルと2つのティアを提供します。Nano Banana 2.1 は、ウェブ検索によるグラウンディング、最大14枚の参照画像、1:8 までの極端なアスペクト比で対抗します。
FAQ
Nano Banana 2.1 API — よくある質問
料金、ライセンス、連携など、WaveSpeedAIでNano Banana 2.1を実行する際のよくある質問。
Nano Banana 2.1 APIとは何ですか?
Nano Banana 2.1は、Googleの画像生成モデルで、WaveSpeedAI上でREST APIとして提供されています。Google の Nano Banana 2.1 は、Nano Banana シリーズ最新の画像生成・編集モデルです。Google によると、従来モデルからあらゆる面で向上しており、特にビジュアルデザインと被写体の一貫性が大きく改善されたほか、プロンプトへの忠実度が高まり、文字描画もよりきれいになりました。プログラムから呼び出すことも、上にリンクされたプレイグラウンドで試すこともできます。
Nano Banana 2.1 APIはどう呼び出しますか?
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、/accesskeyからAPIキーをコピーして、入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-imageにPOSTします。エンドポイントは予測IDを返します。結果のエンドポイントを約2秒ごとにポーリングし、長時間かかるタスクでは間隔を広げ、終端ステータスになったら停止してください。本番運用向けのPython / Node.js / cURLのサンプルは上にあります。
Nano Banana 2.1 APIの料金はいくらですか?
Nano Banana 2.1は1回あたり$0.05からです。実際の料金は、設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。プレイグラウンドの「生成」ボタンの横に表示されるリアルタイムの料金プレビューで、現在の入力での正確な料金を確認できます。
Nano Banana 2.1にはどのバリアントがありますか?
WaveSpeedAIでは、2個のNano Banana 2.1エンドポイントが利用可能です:google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image。各バリアントには、専用のプレイグラウンドページと料金があります。
Nano Banana 2.1の出力を商用利用できますか?
商用利用の権利は、Googleのモデルライセンスに従います。Googleのほとんどのモデルは出力の商用利用を認めています。具体的なライセンスの概要は各モデルのプレイグラウンドページで、プラットフォーム全体の条件はWaveSpeedAIの利用規約でご確認ください。
なぜ直接ではなくWaveSpeedAIでNano Banana 2.1を使うのですか?
Nano Banana 2.1と、他のプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキー、1つの請求アカウントで利用できます。ベンダーごとのSDK設定も、個別のレート制限も、ベンダーごとの連携コードの書き直しも不要です。料金は、通常Googleの直接のAPIと同等かそれ以下です。
提供元
Googleについて
WaveSpeedAIにおけるNano Banana 2.1と、Googleのモデルラインナップ全体を手がけるチーム。
Google のAI研究は、主に Google DeepMind と Google Research で行われています。画像・動画モデルである Imagen、Veo、そして Nano Banana(Gemini 3 Image)のような Gemini 系のマルチモーダルモデルは、より広い Gemini ラインナップとアーキテクチャや学習基盤を共有しています。出力は、正確な文字描画、幅広いスタイルへの対応、商用利用に適したライセンスで知られています。
WaveSpeedAIでNano Banana 2.1を使った開発を始めよう
登録時に無料のスタータークレジットを進呈。Googleをはじめ、あらゆるプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキーで。
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