Google

Nano Banana Pro

nano-banana-pro

Ein qualitätsorientiertes Modell für Bildgenerierung und Bildbearbeitung auf Basis des Gemini 3 Pro Reasoning-Backbones, stark bei der Charakterkonsistenz über mehrere Bilder hinweg und bei der Textwiedergabe, unterstützt native 2K-Ausgabe und intelligente Hochskalierung auf 4K

nano-banana-pro

nano-banana-pro ausprobieren

Eingabe

Galerie

Alle Arbeiten ansehen

Ausgabe

image

Fülle die Parameter aus und generiere – die Ergebnisse erscheinen hier.

Preise

nano-banana-pro per image

Spezifikationen	Einzelpreis
1K	$0.057
2K	$0.057
4K	$0.100

Einordnung und Kurzprofil

nano-banana-pro ist ein Bildgenerierungs- und -bearbeitungsmodell von Google, das sowohl Text-zu-Bild als auch Bild-zu-Bild unterstützt. Es ist auf qualitätsorientierte kreative Aufgaben ausgerichtet, zeigt sich stabiler bei Bildkomposition, Figurenkonsistenz über mehrere Bilder hinweg und Textrendering und unterstützt Ausgaben von 1K bis 4K sowie verschiedene Seitenverhältnisse. Es eignet sich für Designer, E-Commerce- und Markeninhalte-Teams, die serielle visuelle Ergebnisse benötigen, sowie für Entwickler, die Bildgenerierungsfunktionen in Produktprozesse integrieren.

Zentrale Highlights

Ausgabe mit bis zu 4K-Auflösung – Die Ausgabauflösung lässt sich zwischen 1K, 2K und 4K wählen und deckt damit die gesamte Kette von der schnellen Vorschau bis zum hochauflösenden Endbild ab.
Eingabe von bis zu 8 Referenzbildern – Bei Bild-zu-Bild können mehrere Referenzbilder übergeben werden, um Figuren und Stil über Bilder hinweg konsistent zu halten; ideal für serielle Inhaltsproduktion.
Kontrollierbarere Komposition und Textrendering – Dank Reasoning-Fähigkeiten werden Hinweissemantik und räumliche Beziehungen interpretiert, wodurch Ergebnisse bei Layout-Aufgaben sowie Postern und Covern mit Text besser nutzbar sind.
Anpassbare Format- und Seitenverhältnis-Parameter – Unterstützt 11 Seitenverhältnisse sowie die Ausgabeformate png und jpg, sodass Materialien direkt an die Spezifikationen verschiedener Kanäle angepasst werden können.

Fähigkeiten

Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild in einem: Dasselbe Modell kann sowohl anhand von Textaufforderungen neue Bilder erzeugen als auch eingegebene Bilder gemäß Aufforderung bearbeiten und verändern, was den Wechsel zwischen mehreren Modellen reduziert.

Konsistenz mit mehreren Referenzbildern: Bis zu 8 Referenzbilder können übergeben werden, damit das Modell Figuren und visuellen Stil in Bildserien beibehält; geeignet für Inhaltsprojekte, die zusammengehörige Sets erfordern.

Kontrolle von Auflösung und Seitenverhältnis: Ausgaben sind wahlweise in 1K, 2K oder 4K möglich, dazu 11 Seitenverhältnisse von 1:1 bis 21:9 sowie die automatische Auswahl auto, sodass Materialien direkt in passenden Werbeplatz-Spezifikationen entstehen.

Semantisches und kompositorisches Reasoning: Vor der Generierung werden Objektbeziehungen und räumliche Anordnungen in der Aufforderung analysiert; die Komposition bleibt bei komplexen Beschreibungen stabiler, was wiederholte Versuche reduziert.

Anwendungsszenarien

Marken- und Social-Media-Inhalte-Teams: Kampagnentexte – Serienposter und Social-Media-Grafiken in einheitlichem Stil in großer Zahl erstellen; dank der Konsistenz mehrerer Referenzbilder bleiben Figuren und visuelle Sprache stabil.
E-Commerce- und Werbedesign: Produktbilder und kreative Briefs – Szenen und Stil per Bild-zu-Bild ersetzen, während das Produktsubjekt erhalten bleibt, und Ergebnisse erzeugen, die direkt für Detailseiten und Werbeplätze nutzbar sind.
Spiele- und Filmvorproduktion: Charakterdesign und Storyboards – Charaktermerkmale mit mehreren Referenzbildern fixieren und kamerübergreifend konsistente Konzeptbilder und Storyboards für interne Reviews und Iterationen generieren.
Verlagswesen und Grafikdesign: Cover und Poster-Textlayout – Mit Textrendering und Kompositionskontrolle Entwürfe für Cover und Poster mit Titeltext erzeugen und spätere Nacharbeit reduzieren.

Einschränkungen und Auswahlhinweise

Das Modell ist qualitätsorientiert ausgerichtet; der Generierungsprozess enthält aufwendige Reasoning-Schritte, weshalb die Bilderzeugung langsamer ist als bei leichtgewichtigen, auf Durchsatz optimierten Modellen. Es eignet sich nicht für Szenarien, die Reaktionen im Millisekundenbereich oder schnelles massenhaftes Ausprobieren erfordern. Figurenkonsistenz und Textrendering hängen von der Aufforderung und dem konkreten Bild ab und sind keine absolute Garantie; bei komplexem Layout empfiehlt sich zunächst eine Validierung in kleinem Umfang. Das Modell übernimmt ausschließlich Bildgenerierung und -bearbeitung, keine allgemeinen Dialog- oder Textaufgaben. Steht kostengünstige, hochfrequente Iteration im Vordergrund, kann ein leichteres Modell derselben Familie in Betracht gezogen werden.

Häufige Fragen

Alle Fragen ansehen →

Für welche Aufgaben ist Nano Banana Pro hauptsächlich geeignet?

Zum Erzeugen detailreicher kommerzieller Bilder oder zum Neuzeichnen mit optionalen Referenzbildern, mit Unterstützung für vielfältige Seitenverhältnisse und Ausgabe in bis zu 4K.
Unterstützt Nano Banana Pro Referenzbilder?

Unterstützt bis zu 8 optionale Referenzbilder; ohne Upload kann es als reine Text-zu-Bild-Funktion verwendet werden.
Welche Ausgabespezifikationen werden unterstützt?

Die aktuelle Seite zeigt 1K, 2K, 4K sowie auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:4, 4:3, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 21:9; die letztendlich verfügbaren Optionen richten sich nach den Parametern im Playground.
Wie wird Nano Banana Pro abgerechnet?

Die Abrechnung erfolgt nach der Anzahl erfolgreich generierter Bilder; etwaige Unterschiede bei verschiedenen Auflösungen oder Qualitätsstufen werden im Echtzeitpreis auf der Seite angezeigt.

Generierungsaufgabe erstellen

POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks

Header

AuthorizationstringPflicht

Account-API-Schlüssel. Bei jeder Anfrage erforderlich. Beispiel: Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. API-Schlüssel holen

Content-TypestringOptional

Der Anfragekörper wird immer als JSON geparst; beim Senden ist nur application/json (optional mit charset) zulässig — andere Werte liefern 415. Beispiel: application/json.

Idempotency-KeystringOptional

Idempotenz-Schlüssel, bis 255 Bytes. Wiederholungen mit demselben Schlüssel desselben Kontos erstellen die Aufgabe nur einmal; Replays liefern die ursprüngliche taskId.

Idempotenz-Schlüssel

Bei Netzwerk-Timeouts oder Client-Wiederholungen erstellt derselbe Schlüssel die Aufgabe nur einmal — keine doppelte Abbuchung (Geltungsbereich = das Konto des API-Schlüssels). Empfohlen: geschäftsseitig eindeutige Kennung (z. B. "order-42"); Replays liefern die ursprüngliche taskId, Schlüssel laufen 24 Stunden nach der ersten Anfrage ab. Die vollständige Szenariomatrix steht in der Übersicht der Unified Async API.

Body

modelstringPflicht

Aktueller Festwert: nano-banana-pro

routestringOptional

Aktueller Festwert: default

inputobjectPflicht

Geschäftsparameter für nano-banana-pro und Route default — siehe Parametertabelle unten.

promptstringPflichtminLength 1maxLength 20000

Textbeschreibung des gewünschten Bildinhalts zum Generieren oder Bearbeiten, als Zeichenkette, maximale Länge 20000 Zeichen.

resolutionstringOptionalStandard: "1K"

Steuert die Auflösung des Ausgabebildes, als Zeichenkette, Standard 1K.

Optionen:1K2K4K

image_inputarrayOptionalmaxItems 8

Optionales Array von Referenzbild-URLs, Elemente sind Bildlinks, maximal 8 Stück, unterstützt die Formate image/jpeg, image/png, image/webp, maximale Dateigröße pro Bild 30MB.

Array [ string ]

aspect_ratiostringOptionalStandard: "auto"

Steuert das Seitenverhältnis des Ausgabebildes, als Zeichenkette, Standard auto.

Optionen:auto1:116:99:163:44:33:22:3

Alle anzeigen (3)

5:44:521:9

output_formatstringOptionalStandard: "png"

Steuert das Format des Ausgabebildes, als Zeichenkette, Standard png.

Optionen:pngjpg

callbackobjectOptional

Konfiguration der Endzustands-Benachrichtigung. Ohne Angabe wird kein Callback gesendet — selbst abfragen.

Callbacks (Webhook)

Beim Erstellen callback.url angeben, dann POSTet HiAPI im Endzustand an Ihren Service — kein Polling nötig. Der Callback-Body entspricht der Aufgaben-Detailstruktur; Signaturprüfung, Wiederholungen und Idempotenz sind in der Übersicht der Unified Async API beschrieben.

urlstringPflicht

Pflicht, wenn callback angegeben ist. Nach dem Endzustand wird an diese URL gepostet; muss eine gültige http(s)-URL sein.

whenstringOptionalStandard: "final"

Derzeit wird nur final unterstützt — Benachrichtigung bei success und fail.

Optionen:final

storagestringOptionalStandard: "temp"

Speicherstufe für Artefakte: temp (Standard, ca. 7 Tage) oder persistent (langfristig, nach Größe abgerechnet). Bei unzureichendem Guthaben oder Überschreitung des Speicherlimits erfolgt ein stiller Downgrade auf temp; die wirksame Stufe steht in der Aufgaben-Detailantwort.

Optionen:temppersistent

Anfragebeispiele

# Asynchrone Aufgabe senden; gibt sofort eine taskId zurück (wartet nicht auf die Generierung)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "nano-banana-pro",
  "input": {
    "prompt": "…",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "auto",
    "output_format": "png"
  }
}'

const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "nano-banana-pro",
    input: {
      "prompt": "…",
      "resolution": "1K",
      "aspect_ratio": "auto",
      "output_format": "png"
    }
  }),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } }

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "nano-banana-pro",
        "input": {
          "prompt": "…",
          "resolution": "1K",
          "aspect_ratio": "auto",
          "output_format": "png"
        }
    },
)
print(res.json())  # { code, message, data: { taskId } }

200 OK

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
  }
}

400 Bad Request

{
  "code": 400,
  "message": "invalid request",
  "data": null,
  "error_code": "INVALID_REQUEST"
}

Aufgabendetails abrufen

GET https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id

Antwortfelder

taskIdstringPflicht

Aufgaben-ID, stets mit Präfix tk-hiapi-.

modelstringPflicht

Aufgelöster vollständiger Modellname. Mit route-Parameter eingereichte Aufgaben geben base@route zurück (z. B. gpt-image-2/text-to-image@ext); sonst identisch mit dem übermittelten Namen.

routestringOptional

Erscheint nur bei explizitem route-Parameter; gibt den übermittelten Wert zurück.

statusstringPflicht

Aufgabenstatus.

Statuswerte

queued Eingereiht, noch nicht gestartet. handling In Verarbeitung. archiving Verarbeitung abgeschlossen, Artefakte werden vorbereitet. success Endzustand: abgeschlossen, Artefakte verfügbar (output wird zurückgegeben). fail Endzustand: fehlgeschlagen (error wird zurückgegeben). Nach dem Senden den status prüfen: success und fail sind Endzustände, alles andere nicht. Alle 1–3 Sekunden bis zum Endzustand pollen. Nach Erfolg Artefakte aus output[].url laden und vor expireAt übertragen; für Langzeitaufbewahrung storage: "persistent" beim Erstellen angeben.

creatednumberPflicht

Zeitpunkt der Aufgabenerstellung (Unix-Sekunden).

completednumberPflicht

Unix-Sekunden des Endzustands; vor Abschluss stets 0.

outputarrayOptional

Nur bei status == success. Artefaktliste — immer ein Array; eine Aufgabe kann mehrere Typen gleichzeitig liefern (z. B. video + first_frame).

Array [ object ]

Array-Elemente

urlstringPflicht

Artefakt-URL, direkt herunterladbar.

typestringPflicht

Aktuell mögliche Werte: video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail; später können weitere folgen.

expireAtnumberPflicht

Unix-Sekunden, bis wann das Artefakt verfügbar ist; vorher herunterladen oder übertragen.

errorobjectOptional

Nur bei status == fail.

codestringPflicht

Business-Fehlercode.

messagestringPflicht

Fehlerbeschreibung.

Antwortbeispiele

Erfolg

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "success",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "output": [
      {
        "url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
        "type": "video",
        "expireAt": 1777886899
      }
    ]
  }
}

In Bearbeitung (nicht final)

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "archiving",
    "created": 1777282033,
    "completed": 0
  }
}

Fehlgeschlagen

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "fail",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "error": {
      "code": "TASK_FAILED",
      "message": "task failed"
    }
  }
}