Nano Banana 2.1 API
Google Nano Banana 2.1 — en yeni Nano Banana görsel üretim ve düzenleme modeli. Google, önceki modellerine göre her alanda ilerleme kaydettiğini; görsel tasarım ve özne tutarlılığında belirgin iyileştirmelerin yanı sıra prompt'a daha sıkı bağlılık ve daha temiz metin işleme sunduğunu belirtiyor.
İki uç nokta: google/nano-banana-2.1/text-to-image ve en fazla 14 referans görselle google/nano-banana-2.1/edit. 1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1 dahil on dört en-boy oranı, 1K / 2K / 4K çıktı, isteğe bağlı web ve görsel araması ve PNG veya JPEG çıktı — Nano Banana 2 ile aynı istek yapısıyla.
/filters:quality(82)/examples/48cc1e621e734eeba0ddda5004aa805d/b94abaf6-4369-4f65-bf93-e4da93382a36-96022c930e6b.webp)
Genel Bakış
Nano Banana 2.1 API Hakkında
Nano Banana 2.1 ne yapar, Google model yelpazesindeki yeri nedir ve ekipler neden onu tercih eder.
Nano Banana 2.1, Google tarafından geliştirilen bir görsel üretimi ve düzenleme modelidir ve WaveSpeedAI REST API'si üzerinden kullanılabilir. Google Nano Banana 2.1 — en yeni Nano Banana görsel üretim ve düzenleme modeli. Google, önceki modellerine göre her alanda ilerleme kaydettiğini; görsel tasarım ve özne tutarlılığında belirgin iyileştirmelerin yanı sıra prompt'a daha sıkı bağlılık ve daha temiz metin işleme sunduğunu belirtiyor.
İki uç nokta: google/nano-banana-2.1/text-to-image ve en fazla 14 referans görselle google/nano-banana-2.1/edit. 1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1 dahil on dört en-boy oranı, 1K / 2K / 4K çıktı, isteğe bağlı web ve görsel araması ve PNG veya JPEG çıktı — Nano Banana 2 ile aynı istek yapısıyla.
WaveSpeedAI'daki Nano Banana 2.1 ailesi, Image-To-Image, Text-To-Image iş akışını kapsayan 2 REST uç noktası sunar. Her varyantın kendi fiyatı, parametre seçenekleri ve örnek çıktıları vardır — girdi türünüze ve üretim gereksinimlerinize uyanı seçin ya da çok adımlı işlem hatları kurmak için aynı API anahtarıyla birkaçını birlikte çağırın.
Nano Banana 2.1 modelini, WaveSpeedAI'daki diğer 1.000+ AI modeli için kullandığınız aynı API anahtarı, faturalandırma hesabı ve hız sınırı çerçevesi üzerinden çalıştırın. Ayrı bir sağlayıcı kurulumu, sağlayıcıya özel SDK'lar veya sağlayıcıya özel hız sınırları yok — tek bir entegrasyon, metinden görsele ve metinden videoya, ses sentezi, 3D üretimi, büyütme ve düzenlemeye kadar her şeyi kapsar.
Özellikler
Nano Banana 2.1 API özellikleri ve yayın durumu
Geliştiricilerin bir API seçmeden önce araştırdığı modele özgü ayrıntılar: erişilebilirlik, beklenen çıktı uzunluğu, referans desteği ve şu anda kullanılabilen canlı alternatif.
Uç noktalar
2 varyant
Metinden görsele ve düzenleme; düzenleme en fazla 14 referans görsel alır.
Çözünürlük
1K / 2K / 4K
Üç çıktı seviyesi; varsayılan 1K.
En-boy oranları
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.
Çıktı
PNG / JPEG
Her istekte seçilebilir; isteğe bağlı web ve görsel araması desteği.
Uç Noktalar
Tüm Nano Banana 2.1 API uç noktaları
WaveSpeedAI'da şu anda 2 Nano Banana 2.1 uç noktası kullanılabilir — iş akışınıza uyan varyantı seçin.
/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.
Örnekler
Nano Banana 2.1 iş başında
Nano Banana 2.1 API'siyle üretilmiş gerçek çıktılar. Önizlemek için bir videonun üzerine gelin, tam boyutlu görüntüleyiciyi açmak için tıklayın.
Nasıl Kullanılır
Nano Banana 2.1 API'si nasıl kullanılır
Kayıttan tamamlanmış bir üretime dört adım. Python, Node.js ve cURL örneklerinin tamamı aşağıdaki API bölümünde.
- 01
API anahtarı alın
Bir WaveSpeedAI hesabı oluşturun ve API anahtarınızı kontrol panelinden kopyalayın. Yeni hesaplar ücretsiz başlangıç kredisiyle gelir — faturalandırma başlamadan önce playground'u birkaç düzine kez çalıştırmaya yeter.
- 02
Tahmin gönderin
Girdinizi JSON olarak https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image adresine POST edin. Uç nokta hemen bir tahmin kimliği döndürür — üretimler asenkrondur, bu yüzden çıkarım sırasında açık bir bağlantı tutmanız gerekmez.
- 03
Tamamlanmayı yoklayın
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result adresine GET isteği gönderin. completed durumunda çıktıları alın; failed, cancelled, timeout veya deleted durumunda hata ile durun; diğer tüm durumlarda yoklamaya devam edin.
- 04
Çıktı URL'sini okuyun
Durum "completed" olduğunda URL'yi data.outputs[0] alanından okuyun. URL, WaveSpeedAI CDN'indeki üretilmiş medyanıza işaret eder — çağırdığınız Nano Banana 2.1 varyantına göre görsel, video, ses veya 3D dosyası.
Kullanım Alanları
Nano Banana 2.1 ile neler geliştirebilirsiniz
Geliştiricilerin ve içerik üreticilerin Nano Banana 2.1 API'sini kullandığı yaygın iş akışları.
Tasarım ağırlıklı görseller
Google, görsel tasarımı 2.1'deki en büyük kazanımlardan biri olarak öne çıkarıyor. Kompozisyon ve tipografinin özne kadar önemli olduğu posterler, sosyal medya grafikleri, ambalaj mockup'ları ve sayfa düzenleri için kullanın.
Düzenlemeler arasında tutarlı özneler
Özne tutarlılığı diğer öne çıkan iyileştirme. google/nano-banana-2.1/edit, sahneyi, kıyafeti veya stili değiştirirken kişileri, ürünleri ve karakterleri tanınabilir tutar — çağrı başına en fazla 14 referans görselle.
Karmaşık, çok parçalı prompt'lar
Prompt'a daha sıkı bağlılık sayesinde birden çok özne, konum ve stil kısıtı içeren uzun talimatlar daha doğru uygulanır. Sonraki düzenlemelere güvenmek yerine her gereksinimi açıkça yazın.
Görselde temiz metin
Etiketler, tabelalar ve başlıklar eskisinden daha net işlenir. Menüler, banner'lar ve ürün etiketleri için tam metni tırnak içinde yazın ve nereye gideceğini belirtin.
Güncel bilgilere dayalı
Modelin güncel gerçek dünya bilgilerini — yeni ürünler, yerler veya olaylar — araştırması için enable_web_search'ü, üretimden önce gerçek şeylerin nasıl göründüğünü kontrol etmesi için enable_image_search'ü etkinleştirin.
4K'ya kadar uç en-boy oranları
1:4, 4:1, 1:8 ve 8:1 dahil on dört en-boy oranı; uzun banner'ları, geniş başlıkları ve skyscraper reklamları 1K, 2K veya 4K çıktıyla karşılar.
İpuçları
Nano Banana 2.1 için istem yazma ipuçları
Nano Banana 2.1 ile daha iyi çıktı almak için pratik öneriler — üretim hatlarında görsel modelleri genelinde işe yarayan yöntemlerden derlendi.
- 01
Brief'in tamamını yazın
2.1 uzun, çok parçalı prompt'ları daha yakından izler. Ayrıntıları sonraki düzenlemelerde düzeltmek yerine özneyi, kompozisyonu, ışığı, stili ve tüm metinleri tek bir prompt'ta tanımlayın.
- 02
Tam metni tırnak içinde verin
Tabelalar, etiketler ve başlıklar için metnin birebir hâlini tırnak içinde yazın ve nerede görüneceğini belirtin (“başlık en üstte”, “fiyat etiketi sağ altta”).
- 03
Düzenlerken neyin korunacağını belirtin
google/nano-banana-2.1/edit ile önce değişikliği, ardından neyin aynı kalması gerektiğini tanımlayın — “arka planı gün batımında bir plajla değiştir, kişiyi, pozu ve ışığı koru”.
- 04
Referanslara sıralarıyla atıfta bulunun
Birden çok referans görsel gönderirken ana özneyi ilk sıraya koyun ve diğerlerine sıralarıyla atıfta bulunun (“2. görseldeki ceket”).
- 05
Taslak 1K'da, teslim 2K veya 4K'da
1K'da yineleyin, ardından seçtiğiniz prompt'u teslim çözünürlüğünde yeniden çalıştırın. Web veya görsel aramasını yalnızca prompt güncel gerçek dünya bilgilerine ya da gerçek şeylerin nasıl göründüğüne bağlı olduğunda açın.
Fiyatlandırma
Nano Banana 2.1 API fiyatlandırması
Fiyatlandırma çıktı başınadır. Nihai ücret, her varyantın playground'unda belirlediğiniz parametrelere (çözünürlük, süre, çıktı sayısı, referanslar) göre değişir.
| Uç Nokta | Tür | Başlangıç fiyatı |
|---|---|---|
| google/ | image-to-image | $0.05 |
| google/ | text-to-image | $0.05 |
API
Nano Banana 2.1 API'sini çağırın
wavespeed.ai/accesskey adresinden bir API anahtarı alın, ardından REST ile bir tahmin gönderin. Playground, girdilerin her kombinasyonu için yapıştırmaya hazır örnekler üretir.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Karşılaştır
Nano Banana 2.1 ve alternatifleri
WaveSpeedAI'daki benzer modeller yerine ne zaman Nano Banana 2.1 seçmeli.
Nano Banana 2.1 ve Nano Banana 2
Parametreler neredeyse aynı, bu yüzden geçiş yalnızca model kimliğini değiştirmekten ibaret. 2.1, daha iyi görsel tasarım, özne tutarlılığı ve prompt'a bağlılık sunan Google'ın daha yeni modeli; Nano Banana 2 ise ek olarak 0.5K seviyesi ve Fast varyantları sunar.
Nano Banana 2.1 ve Nano Banana Pro
Nano Banana Pro, Ultra ve Multi varyantlarıyla premium seviye olmaya devam ediyor. Nano Banana 2.1, Google'ın en yeni iyileştirmelerini daha hızlı ve daha düşük maliyetli Flash serisine taşıyor.
Nano Banana 2.1 ve GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 beş kalite seviyesi ve iki katman sunar. Nano Banana 2.1 ise web araması desteği, en fazla 14 referans görsel ve 1:8'e kadar uç en-boy oranlarıyla karşılık verir.
SSS
Nano Banana 2.1 API — Sıkça sorulan sorular
Fiyatlandırma, lisans, entegrasyon — Nano Banana 2.1 modelini WaveSpeedAI'da çalıştırmaya dair sık sorulan sorular.
Nano Banana 2.1 API'si nedir?
Nano Banana 2.1, WaveSpeedAI'da REST API olarak sunulan, Google tarafından geliştirilmiş bir görsel üretimi modelidir. Google Nano Banana 2.1 — en yeni Nano Banana görsel üretim ve düzenleme modeli. Google, önceki modellerine göre her alanda ilerleme kaydettiğini; görsel tasarım ve özne tutarlılığında belirgin iyileştirmelerin yanı sıra prompt'a daha sıkı bağlılık ve daha temiz metin işleme sunduğunu belirtiyor. Onu programatik olarak çağırabilir veya yukarıda bağlantısı verilen playground'dan deneyebilirsiniz.
Nano Banana 2.1 API'sini nasıl çağırırım?
Bir WaveSpeedAI hesabı oluşturun, API anahtarınızı /accesskey sayfasından kopyalayın, ardından girdinizi JSON olarak https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2.1/text-to-image adresine POST edin. Uç nokta bir tahmin kimliği döndürür. Sonuç uç noktasını yaklaşık 2 saniyede bir yoklayın, uzun süren görevlerde aralığı artırın ve herhangi bir son durumda durun. Üretime yönelik Python / Node.js / cURL örnekleri yukarıda.
Nano Banana 2.1 API'sinin maliyeti nedir?
Nano Banana 2.1 çalıştırma başına $0.05'dan başlar. Kesin maliyet, belirlediğiniz parametrelere (çözünürlük, süre, çıktı sayısı, referanslar) göre değişir. Playground'da Üret düğmesinin yanındaki canlı maliyet önizlemesi, mevcut girdiniz için kesin fiyatı gösterir.
Hangi Nano Banana 2.1 varyantları mevcut?
WaveSpeedAI, 2 canlı Nano Banana 2.1 uç noktası barındırır: google/nano-banana-2.1/edit, google/nano-banana-2.1/text-to-image. Her varyantın kendi playground sayfası ve fiyatı vardır.
Nano Banana 2.1 çıktılarını ticari amaçla kullanabilir miyim?
Ticari kullanım hakları Google model lisansına tabidir. Çoğu Google modeli çıktıların ticari kullanımına izin verir; lisans özeti için her modelin playground sayfasına, platform düzeyindeki koşullar için WaveSpeedAI Hizmet Koşulları'na bakın.
Nano Banana 2.1 modelini neden doğrudan kullanmak yerine WaveSpeedAI'da kullanmalıyım?
Nano Banana 2.1 ve diğer sağlayıcıların 1.000+ AI modeli için tek bir API anahtarı ve tek bir faturalandırma hesabı. Sağlayıcıya özel SDK kurulumu yok, ayrı hız sınırı çerçeveleri yok, her sağlayıcı için entegrasyon kodunu yeniden yazmak yok. Fiyatlar genellikle Google'ın doğrudan API'siyle aynı düzeyde veya daha düşüktür.
Sağlayıcı
Google Hakkında
WaveSpeedAI'daki Nano Banana 2.1 ve daha geniş Google model yelpazesinin arkasındaki ekip.
Google'ın yapay zeka çalışmaları esas olarak Google DeepMind ve Google Research bünyesinde yürür. Imagen, Veo ve Nano Banana (Gemini 3 Image) gibi Gemini ailesi çok modlu modeller dahil görsel ve video modelleri, daha geniş Gemini serisiyle mimari ve eğitim altyapısını paylaşır. Çıktılar, doğru metin oluşturma, geniş stil kapsamı ve ticari düzeyde lisanslama ile öne çıkar.
WaveSpeedAI'da Nano Banana 2.1 ile geliştirmeye başlayın
Kayıt olunca ücretsiz başlangıç kredisi. Google ve diğer tüm sağlayıcılardan 1.000+ AI modeli için tek API anahtarı.
/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)