Wie verwende ich die Nano Banana 2.1 API? In 5 Minuten zum ersten Bild

TL;DR

• Was ist es: Die neueste Version der Nano-Banana-Reihe von Google; Text-zu-Bild und Bearbeitung mit Referenzbildern nutzen dieselbe Modell-ID. Bei HiAPI bereits verfügbar – Modellseite öffnen, Prompt eingeben und generieren. Neue Nutzer erhalten bei der Registrierung 200 Credits, genug für etwa 4 Bilder in 1K.
• Was kostet es: Abrechnung pro Bild: 1K $0,022, 2K $0,036, 4K $0,058 – etwa 33 %–39 % günstiger als Nano Banana 2, Referenzbilder kosten keinen Aufpreis.
• Wie ruft man die API auf: POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks, als model gemini-nano-banana-2.1 angeben, nach Erhalt der taskId abfragen oder auf den Callback warten und dann data.output[0].url herunterladen.

Zum frisch veröffentlichten Nano Banana 2.1 werden am häufigsten zwei Dinge gefragt: Was kann es, und wie schnell lässt es sich ins eigene Projekt integrieren. Ersteres beantworten die folgenden 5 Punkte, Letzteres dauert nur 5 Minuten.

Was kann Nano Banana 2.1?

• 30–40 % günstiger als NB 2. Bei gleicher Auflösung ist jedes Bild etwa 33 %–39 % günstiger, 1K kostet nur $0,022, die Parameter sind identisch mit NB 2.
• Bis zu 10 Referenzbilder auf einmal. Modell, Kleidung, Szene und Produktbilder zusammen hochladen und zu einem Bild verschmelzen lassen – ideal für Outfit-Wechsel und Brand-Visual-Pitches.
• 15 Seitenverhältnisse, bis zu 1:8 und 8:1. Neben den gängigen 1:1, 4:5, 16:9, 21:9 sind auch lange Formate wie 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1 möglich – lange Detailseitenbilder und Banner in einem Durchgang.
• Drei Auflösungen: 1K, 2K, 4K. 1K zum Ausprobieren von Prompts, 2K und 4K für das fertige Ergebnis.
• Text-zu-Bild und Bearbeitung nutzen dieselbe Modell-ID. Nur ein Prompt ergibt Text-zu-Bild, mit Referenzbild wird daraus eine Bearbeitung – kein zweiter Code-Satz nötig.

Fashion-Editorial von Nano Banana 2.1, 2K / 16:9, Ausgabe 2752×1536.

Mit diesem Prompt generieren →

Zwei Wege zum Einstieg: Online-Test oder API?

Für einen ersten Eindruck den Online-Test wählen, für die Produktintegration die API. Beide Wege nutzen dasselbe Modell und dieselbe Preisstruktur.

Online-Test (ca. 1 Minute)

1. Die Nano-Banana-2.1-Modellseite öffnen oder direkt den Link unter dem obigen Bild anklicken – der Prompt wird automatisch eingefügt.
2. Registrieren oder anmelden, neue Konten erhalten 200 Credits.
3. Seitenverhältnis und Auflösung wählen, 1K kostet 44 Credits pro Bild.
4. Auf Generieren klicken und bei Gefallen herunterladen.

API-Integration (ca. 5 Minuten)

1. In der HiAPI-Konsole einen API-Key erstellen (sk-...).
2. Mit POST /v1/tasks eine Aufgabe erstellen und aus der Antwort data.taskId entnehmen.
3. Mit GET /v1/tasks/{id} abfragen oder im Request callback.url mitgeben und auf die Benachrichtigung warten.
4. Sobald data.status auf success steht, das Bild über data.output[0].url herunterladen.

1K kostet $0,022 pro Bild, mit $10 lassen sich etwa 450 Bilder erzeugen – genug, um den Prompt zufriedenstellend abzustimmen. Alle Parameter stehen in der chinesischen Dokumentation.

Das erste Bild: curl-Version

Aufgabe erstellen:

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": {
      "prompt": "A fashion editorial photograph of a model in an ivory linen blazer on a sunlit white-stucco terrace above the Mediterranean, 50mm lens, soft directional light, cinematic color grade",
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2K",
      "output_format": "png"
    }
  }'

Die zurückgegebene Task-ID steht in data.taskId:

{"code":200,"data":{"taskId":"tk-hiapi-..."},"message":"success"}

Ergebnis abfragen:

curl -s https://api.hiapi.ai/v1/tasks/YOUR_TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY"

Pflicht ist nur prompt. aspect_ratio ist standardmäßig auto, resolution standardmäßig 1K, output_format kann jpg oder png sein.

Das erste Bild: Python-Version

Erstellen, Abfragen und Herunterladen in einem Durchgang – kopieren, eigenen Key einsetzen und loslegen:

import requests, time

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer sk-YOUR_KEY"}

payload = {
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": {
        "prompt": "A fashion editorial photograph of a model in an ivory linen blazer on a sunlit white-stucco terrace above the Mediterranean, 50mm lens, soft directional light, cinematic color grade",
        "aspect_ratio": "4:5",
        "resolution": "2K",
        "output_format": "png",
    },
}

resp = requests.post(API, headers=HEADERS, json=payload, timeout=30)
task_id = resp.json()["data"]["taskId"]

while True:
    status = requests.get(f"{API}/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()["data"]
    if status["status"] in ("success", "fail"):
        break
    time.sleep(2)

if status["status"] == "success":
    image_url = status["output"][0]["url"]
    with open("nano-banana-2-1.png", "wb") as f:
        f.write(requests.get(image_url, timeout=60).content)
else:
    print(status.get("error"))

Bearbeitung mit Referenzbildern: ein zusätzliches Feld genügt

Fügt man in input image_input hinzu, wird aus derselben Anfrage eine Bearbeitung. Im Folgenden dient das obige Fashion-Editorial direkt als Referenzbild, nur die Farbe der Jacke wird geändert:

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "input": {
      "prompt": "Change the model'\''s blazer to deep burgundy silk while keeping her pose, the terrace, and the lighting unchanged",
      "image_input": ["https://static.hiapi.ai/model-examples/gemini-nano-banana-2.1/2026/10/08/1791466473082-3e77d5c2a1ef0ef6-coastal-fashion-2k.webp"],
      "resolution": "2K"
    }
  }'

image_input fasst bis zu 10 öffentliche URLs, unterstützt JPEG, PNG und WebP, pro Bild maximal 30 MB. Im Prompt sollte man „was geändert wird" und „was erhalten bleibt" getrennt formulieren – je konkreter die zu erhaltenden Punkte, desto stabiler bleibt das Originalbild.

3 Dinge, die vor dem Go-live zu beachten sind

1. Serverseitig Callback verwenden. Im Request-Body "callback": {"url": "https://yourapp.com/webhook", "when": "final"} ergänzen – die Benachrichtigung erfolgt automatisch nach Abschluss der Aufgabe und erspart das Polling.
2. Bei Timeout nicht erneut POSTen. Jedes POST /v1/tasks erstellt eine neue Aufgabe und wird separat abgerechnet. Erst taskId speichern, vor einem Retry im eigenen System deduplizieren.
3. In jeder Anfrage resolution explizit angeben. Die Auflösung bestimmt direkt den Stückpreis – fest im Request verankert bleibt die Abrechnung planbar.

Häufige Fehler, einer pro Zeile

• 400 additional properties '<field>' not allowed → Feldname falsch geschrieben oder Feld eines anderen Modells verwendet (z. B. image_urls) → laut Dokumentation auf den korrekten Feldnamen wie image_input ändern.
• 400, Meldung zu ungültigem aspect_ratio-Wert → ein nicht gelistetes Seitenverhältnis übergeben → eines der 15 in der Fehlermeldung aufgeführten gültigen Werte wählen.
• 401 permission_denied → Key fehlt, ist falsch geschrieben oder wurde widerrufen → Header Authorization: Bearer sk-... prüfen, bei Bedarf den Key in der Konsole neu erstellen.
• Erstellung erfolgreich, Aufgabe aber fail / INVALID_REQUEST → Referenzbild-URL nicht erreichbar oder kein Bild → durch ein öffentlich direkt zugängliches JPEG, PNG oder WebP ersetzen.
• Bildlink nach einigen Tagen nicht mehr erreichbar → Ausgabelinks haben eine begrenzte Gültigkeit → das Ergebnis sofort nach Erhalt herunterladen und die Datei selbst speichern.

Der vorab einbehaltene Betrag fehlgeschlagener Aufgaben wird automatisch vollständig erstattet.

Häufige Fragen

Kann Nano Banana 2.1 NB 2 direkt ersetzen? Ja. Die Parameternamen sind identisch, einfach model auf gemini-nano-banana-2.1 ändern – bei gleicher Auflösung ist jedes Bild etwa 33 %–39 % günstiger. Einziger Punkt zu beachten: 2.1 gibt standardmäßig JPG aus, für PNG explizit "output_format": "png" angeben.

Kosten Referenzbilder extra? Nein. Der Preis richtet sich nur nach der Ausgabeauflösung – ob 1 oder 10 Referenzbilder übergeben werden, ist egal.

Ist ein transparenter Hintergrund möglich? Die Ausgabeformate sind jpg oder png; für Material mit transparentem Hintergrund GPT Image 2.5 wählen, das in 1K background: transparent unterstützt.

Wie viele Bilder pro Aufruf? Eine Aufgabe erzeugt ein Bild. Für mehrere Bilder mehrere Aufgaben parallel erstellen, die Abrechnung erfolgt pro Bild.

Artikelreihe zu Nano Banana 2.1

• Nano-Banana-2.1-Modellseite: online generieren, 200 Credits bei Registrierung
• Was kostet die Nano Banana 2.1 API: Stückpreise für 1K/2K/4K und Monatsbudget
• Nano Banana 2.1 vs. GPT Image 2.5: Auswahl nach Budget und Einsatzszenario
• Nano-Banana-2.1-Prompt-Sammlung: 5 Szenarien zum direkten Kopieren
• Nano-Banana-2.1-Integrationsdokumentation (Chinesisch): alle Parameter und Fehlercodes

Jetzt ausprobieren: Unter dem obigen Fashion-Editorial auf Mit diesem Prompt generieren → klicken – der Prompt ist bereits eingefügt, 2K und 16:9 wählen, ein Klick liefert dasselbe Ergebnis.