Nano Banana 2.1 API
Google Nano Banana 2.1 — najnowszy model Nano Banana do generowania i edycji obrazów. Według Google przewyższa poprzednie modele pod każdym względem, z wyraźną poprawą projektowania wizualnego i spójności obiektów, a także dokładniejszym trzymaniem się promptu i czystszym renderowaniem tekstu.
Dwa endpointy: google/nano-banana-2.1/text-to-image oraz google/nano-banana-2.1/edit z maksymalnie 14 obrazami referencyjnymi. Czternaście proporcji obrazu, w tym 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1, wyjście 1K / 2K / 4K, opcjonalne wyszukiwanie w sieci i obrazów oraz wyjście PNG lub JPEG — z taką samą strukturą żądania jak Nano Banana 2.
/filters:quality(82)/examples/48cc1e621e734eeba0ddda5004aa805d/b94abaf6-4369-4f65-bf93-e4da93382a36-96022c930e6b.webp)
Przegląd
O modelu Nano Banana 2.1 API
Co robi Nano Banana 2.1, jakie miejsce zajmuje w linii modeli Google i dlaczego zespoły po niego sięgają.
Nano Banana 2.1 to model generowania i edycji obrazów od Google, dostępny przez REST API WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1 — najnowszy model Nano Banana do generowania i edycji obrazów. Według Google przewyższa poprzednie modele pod każdym względem, z wyraźną poprawą projektowania wizualnego i spójności obiektów, a także dokładniejszym trzymaniem się promptu i czystszym renderowaniem tekstu.
Dwa endpointy: google/nano-banana-2.1/text-to-image oraz google/nano-banana-2.1/edit z maksymalnie 14 obrazami referencyjnymi. Czternaście proporcji obrazu, w tym 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1, wyjście 1K / 2K / 4K, opcjonalne wyszukiwanie w sieci i obrazów oraz wyjście PNG lub JPEG — z taką samą strukturą żądania jak Nano Banana 2.
Rodzina Nano Banana 2.1 w WaveSpeedAI zawiera 2 endpointy REST obejmujące workflowy: Image-To-Image, Text-To-Image. Każdy wariant ma własny cennik, parametry i przykładowe wyniki — wybierz ten, który pasuje do Twoich danych wejściowych i wymagań produkcyjnych, albo wywołuj kilka z jednego klucza API, aby składać wieloetapowe pipeline'y.
Uruchamiaj Nano Banana 2.1 z tym samym kluczem API, kontem rozliczeniowym i limitami, których używasz dla ponad 1000 innych modeli AI w WaveSpeedAI. Bez osobnej konfiguracji u dostawcy, bez osobnych SDK, bez osobnych limitów — jedna integracja obejmuje wszystko: od tekstu na obraz i tekstu na wideo, przez syntezę dźwięku i generowanie 3D, po upscaling i edycję.
Specyfikacja
Możliwości i status premiery Nano Banana 2.1 API
Szczegóły modelu, których deweloperzy szukają przed wyborem API: dostępność, oczekiwana długość wyniku, obsługa referencji i aktualne rozwiązanie zastępcze.
Endpointy
2 warianty
Tekst na obraz i edycja; edycja przyjmuje do 14 obrazów referencyjnych.
Rozdzielczość
1K / 2K / 4K
Trzy poziomy wyjścia; domyślnie 1K.
Proporcje obrazu
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.
Wyjście
PNG / JPEG
Do wyboru w każdym żądaniu; opcjonalny grounding przez wyszukiwanie w sieci i obrazów.
Endpointy
Wszystkie endpointy API Nano Banana 2.1
2 endpointy Nano Banana 2.1 dostępne teraz w WaveSpeedAI — wybierz wariant pasujący do Twojego workflow.
/filters:quality(82)/media/images/1791312805430502065_dlG47iBV.webp)
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.
/filters:quality(82)/media/images/1791312803887061677_SluDNW5I.webp)
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.
Przykłady
Nano Banana 2.1 w akcji
Prawdziwe wyniki wygenerowane przez API Nano Banana 2.1. Najedź na wideo, aby zobaczyć podgląd, kliknij, aby otworzyć pełnowymiarowy podgląd.
Jak zacząć
Jak korzystać z API Nano Banana 2.1
Cztery kroki od rejestracji do gotowego wyniku. Pełne przykłady w Pythonie, Node.js i cURL znajdziesz w sekcji API poniżej.
- 01
Uzyskaj klucz API
Załóż konto WaveSpeedAI i skopiuj klucz API z panelu. Nowe konta otrzymują darmowe kredyty na start — wystarczy na kilkadziesiąt uruchomień w playground, zanim zaczną się opłaty.
- 02
Wyślij predykcję
Wyślij dane wejściowe jako JSON metodą POST na https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image. Endpoint od razu zwraca identyfikator predykcji — generowanie jest asynchroniczne, więc nie trzymasz otwartego połączenia na czas inferencji.
- 03
Sprawdzaj ukończenie
Wywołaj GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Przy statusie completed odbierz wyniki; przy failed, cancelled, timeout lub deleted zakończ z błędem; przy każdym innym statusie odpytuj dalej.
- 04
Odczytaj adres wyniku
Gdy status to "completed", odczytaj adres URL z data.outputs[0]. Wskazuje on wygenerowane media w CDN WaveSpeedAI — obraz, wideo, dźwięk lub plik 3D, zależnie od wywołanego wariantu Nano Banana 2.1.
Zastosowania
Co możesz zbudować z Nano Banana 2.1
Typowe workflowy, do których deweloperzy i twórcy używają API Nano Banana 2.1.
Grafiki nastawione na design
Google wskazuje projektowanie wizualne jako jedną z największych zmian w 2.1. Używaj go do plakatów, grafik do mediów społecznościowych, makiet opakowań i layoutów, w których kompozycja i typografia liczą się tak samo jak obiekt.
Spójne obiekty między edycjami
Spójność obiektów to druga kluczowa poprawa. google/nano-banana-2.1/edit zachowuje rozpoznawalność ludzi, produktów i postaci, gdy zmieniasz scenę, strój lub styl — z maksymalnie 14 obrazami referencyjnymi na wywołanie.
Złożone, wieloczęściowe prompty
Dzięki dokładniejszemu trzymaniu się promptu długie instrukcje z wieloma obiektami, pozycjami i ograniczeniami stylu są realizowane wierniej. Opisz każde wymaganie, zamiast polegać na późniejszych poprawkach.
Czysty tekst na obrazie
Etykiety, szyldy i nagłówki są renderowane ostrzej niż wcześniej. Wpisz dokładny tekst w cudzysłowie i określ, gdzie ma się znaleźć — w menu, banerach i etykietach produktów.
Oparte na aktualnych informacjach
Włącz enable_web_search, aby model sprawdził aktualne informacje ze świata rzeczywistego — nowe produkty, miejsca lub wydarzenia — oraz enable_image_search, aby przed generowaniem sprawdził, jak wyglądają prawdziwe rzeczy.
Ekstremalne proporcje do 4K
Czternaście proporcji obrazu, w tym 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1, obejmuje wysokie banery, szerokie nagłówki i reklamy typu skyscraper, z wyjściem 1K, 2K lub 4K.
Wskazówki
Wskazówki do promptów dla Nano Banana 2.1
Praktyczne rady, jak uzyskiwać lepsze wyniki z Nano Banana 2.1 — oparte na wzorcach, które sprawdzają się w produkcyjnych pipeline'ach dla modeli obrazu.
- 01
Opisz cały brief
2.1 dokładniej wykonuje długie, wieloczęściowe prompty. Opisz obiekt, kompozycję, oświetlenie, styl i ewentualny tekst w jednym prompcie, zamiast poprawiać szczegóły w późniejszych edycjach.
- 02
Cytuj dokładny tekst
W przypadku szyldów, etykiet i nagłówków wpisz dosłowny tekst w cudzysłowie i określ, gdzie ma się pojawić („tytuł u góry”, „metka z ceną w prawym dolnym rogu”).
- 03
Przy edycji określ, co zachować
W google/nano-banana-2.1/edit opisz zmianę, a następnie to, co musi pozostać bez zmian — „zamień tło na plażę o zmierzchu, zachowaj osobę, pozę i oświetlenie”.
- 04
Odwołuj się do referencji według pozycji
Wysyłając kilka obrazów referencyjnych, umieść główny obiekt jako pierwszy, a do pozostałych odwołuj się według kolejności („kurtka z obrazu 2”).
- 05
Szkic w 1K, finał w 2K lub 4K
Iteruj w 1K, a następnie uruchom wybrany prompt ponownie w docelowej rozdzielczości. Włączaj wyszukiwanie w sieci lub obrazów tylko wtedy, gdy prompt zależy od aktualnych informacji ze świata rzeczywistego lub od tego, jak wyglądają prawdziwe rzeczy.
Cennik
Cennik API Nano Banana 2.1
Cena jest naliczana za wynik. Końcowa opłata zależy od parametrów ustawionych w playground każdego wariantu (rozdzielczość, czas trwania, liczba wyników, referencje).
| Endpoint | Typ | Cena początkowa |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Wywołaj API Nano Banana 2.1
Uzyskaj klucz API na wavespeed.ai/accesskey, a następnie wyślij predykcję przez REST. Playground generuje gotowe do wklejenia przykłady dla dowolnej kombinacji danych wejściowych.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Porównanie
Nano Banana 2.1 a alternatywy
Kiedy wybrać Nano Banana 2.1 zamiast podobnych modeli w WaveSpeedAI.
Nano Banana 2.1 a Nano Banana 2
Niemal identyczne parametry, więc przejście to tylko zmiana ID modelu. 2.1 to nowszy model Google z lepszym projektowaniem wizualnym, spójnością obiektów i trzymaniem się promptu; Nano Banana 2 dodatkowo oferuje poziom 0.5K i warianty Fast.
Nano Banana 2.1 a Nano Banana Pro
Nano Banana Pro pozostaje poziomem premium z wariantami Ultra i Multi. Nano Banana 2.1 wprowadza najnowsze ulepszenia Google do szybszej i tańszej linii Flash.
Nano Banana 2.1 a GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 oferuje pięć poziomów jakości i dwa tiery. Nano Banana 2.1 odpowiada groundingiem opartym na wyszukiwaniu w sieci, maksymalnie 14 obrazami referencyjnymi i ekstremalnymi proporcjami aż do 1:8.
FAQ
Nano Banana 2.1 API — najczęściej zadawane pytania
Cennik, licencja, integracja — typowe pytania o uruchamianie Nano Banana 2.1 w WaveSpeedAI.
Czym jest API Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1 to model generowania obrazów od Google, udostępniony jako REST API w WaveSpeedAI. Google Nano Banana 2.1 — najnowszy model Nano Banana do generowania i edycji obrazów. Według Google przewyższa poprzednie modele pod każdym względem, z wyraźną poprawą projektowania wizualnego i spójności obiektów, a także dokładniejszym trzymaniem się promptu i czystszym renderowaniem tekstu. Możesz wywoływać go programowo lub wypróbować w playground, do którego prowadzi link powyżej.
Jak wywołać API Nano Banana 2.1?
Załóż konto WaveSpeedAI, skopiuj klucz API z /accesskey, a następnie wyślij POST na https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image z danymi wejściowymi w JSON. Endpoint zwraca identyfikator predykcji. Odpytuj endpoint wyniku mniej więcej co 2 sekundy, wydłużaj odstęp przy długich zadaniach i zatrzymaj się przy dowolnym statusie końcowym. Produkcyjne przykłady w Pythonie / Node.js / cURL znajdziesz powyżej.
Ile kosztuje API Nano Banana 2.1?
Nano Banana 2.1 zaczyna się od $0.05 za uruchomienie. Dokładny koszt zależy od ustawionych parametrów (rozdzielczość, czas trwania, liczba wyników, referencje). Podgląd kosztu na żywo obok przycisku Generuj w playground pokazuje dokładną cenę dla bieżących danych.
Jakie warianty Nano Banana 2.1 są dostępne?
WaveSpeedAI udostępnia 2 aktywnych endpointów Nano Banana 2.1: google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image. Każdy wariant ma własną stronę playground i cennik.
Czy mogę używać wyników Nano Banana 2.1 komercyjnie?
Prawa do komercyjnego użycia wynikają z licencji modelu Google. Większość modeli Google zezwala na komercyjne wykorzystanie wyników; skrót licencji znajdziesz na stronie playground każdego modelu, a warunki na poziomie platformy w Warunkach świadczenia usług WaveSpeedAI.
Dlaczego korzystać z Nano Banana 2.1 w WaveSpeedAI zamiast bezpośrednio?
Jeden klucz API i jedno konto rozliczeniowe dla Nano Banana 2.1 ORAZ ponad 1000 innych modeli AI od innych dostawców. Bez osobnej konfiguracji SDK, bez osobnych limitów, bez przepisywania kodu integracji pod każdego dostawcę. Ceny są zazwyczaj na poziomie bezpośredniego API Google lub niższe.
Dostawca
O Google
Zespół stojący za Nano Banana 2.1 i szerszą linią modeli Google w WaveSpeedAI.
Prace Google nad AI toczą się głównie w Google DeepMind i Google Research. Jego modele obrazu i wideo — Imagen, Veo oraz multimodalne modele z rodziny Gemini, takie jak Nano Banana (Gemini 3 Image) — dzielą architekturę i infrastrukturę treningową z szerszą linią Gemini. Wyniki wyróżniają się dokładnym renderowaniem tekstu, szerokim zakresem stylów i licencjonowaniem klasy komercyjnej.
Zacznij budować z Nano Banana 2.1 w WaveSpeedAI
Darmowe kredyty na start po rejestracji. Jeden klucz API do ponad 1000 modeli AI od Google i wszystkich innych dostawców.
/filters:quality(82)/examples/c8d18eb9a94844e7ad929e6f2329e1c9/1aeb9d76-f6ad-467f-afa6-ad09693e5911-65bcec8e8edd.webp)
/filters:quality(82)/examples/2652743d9a2d40df8488300aa282872a/b3569273-299c-4046-b247-04f2735ee0b7-9f888ceafb9b.webp)
/filters:quality(82)/examples/28b41000bf134255a3840b68bac9d5e9/1a29ca9c-d88d-493f-a386-f0a0ba3fa37b-2a450c14afd4.webp)
/filters:quality(82)/examples/99da63b333b1471187f3edf2a74c16fe/5bc79c97-2253-49e3-a0c0-a49679986dcf-1ea4d9e65faf.webp)