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Nano Banana

gemini-nano-banana-2.1

Orientado a la generación de imágenes impulsada por lenguaje natural y la edición conversacional de múltiples turnos, mantiene una buena consistencia de personajes y sujetos durante la edición, y abarca generación, edición y mejora

gemini-nano-banana-2.1 nano-banana

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image

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gemini-nano-banana-2.1 per image

Especificaciones	Precio unitario
1K	$0.022
2K	$0.036
4K	$0.058

Descripción general

gemini-nano-banana-2.1 es un modelo orientado a escenarios de generación y edición de imágenes, que admite tanto la generación de imágenes a partir de texto como la generación de imágenes a partir de imágenes. Los desarrolladores pueden pasar indicaciones (prompts) a través de la interfaz unificada de HiAPI.ai para completar la generación de imágenes, o subir hasta 10 imágenes de referencia para realizar modificaciones locales, fusión de múltiples imágenes y edición continua con consistencia del sujeto. La salida permite seleccionar resoluciones de 1K a 4K y diversas relaciones de aspecto, lo que resulta adecuado para equipos que necesitan producir rápidamente materiales visuales comerciales, realizar iteraciones creativas o completar mejoras de imágenes.

Características principales

Generación y edición cubiertas en una misma vía: el mismo modelo admite tanto la generación a partir de texto puro como la modificación y fusión basadas en imágenes de referencia, lo que reduce el coste de cambiar de modelo entre distintas tareas.
La edición multironda mantiene la consistencia del sujeto: en las modificaciones continuas de tipo conversacional, la conservación de las personas y del sujeto es buena, lo que resulta adecuado para iteraciones creativas que necesitan mantener el mismo personaje a lo largo de varias rondas.
Fusión de hasta 10 imágenes de referencia: se pueden pasar varias imágenes a la vez para tareas como la composición de escenas o la combinación de esquemas de color, lo que reduce el trabajo de preprocesamiento para combinar múltiples materiales.
Resolución y formato controlables con precisión: admite tres niveles de nitidez (1K, 2K y 4K) y más de diez relaciones de aspecto, de modo que la salida puede ajustarse directamente a las especificaciones del canal de publicación.

Descripción de capacidades

Generación de imágenes a partir de texto en lenguaje natural: basta con describir la escena con un prompt para generar la imagen; el modelo comprende bien instrucciones complejas, lo que permite obtener borradores visuales utilizables directamente a partir de una descripción conceptual.

Edición de imágenes guiada por imágenes de referencia: al subir imágenes de referencia junto con los requisitos de modificación, se pueden realizar operaciones como sustitución de fondos, adición o eliminación de objetos, ajuste de texturas e iluminación, y retoques locales precisos.

Fusión de múltiples imágenes y composición de escenas: se pueden pasar hasta 10 imágenes de referencia a la vez para colocar objetos en una escena determinada o combinar esquemas de color, lo que resulta adecuado para crear imágenes de producto en contexto y materiales compuestos.

Especificaciones de salida a medida: se puede elegir una resolución de 1K a 4K, quince relaciones de aspecto y formato JPG o PNG, de modo que la salida cumpla directamente los requisitos del canal y se reduzca el posprocesamiento.

Casos de uso

Creación de materiales de marketing y redes sociales: introducir el tema de la campaña y la descripción de los elementos de marca para generar imágenes promocionales adaptadas a distintas relaciones de aspecto, destinadas a la publicación en redes sociales y a la producción rápida de materiales publicitarios.
Iteración creativa continua con personajes consistentes: usar imágenes de referencia de personas junto con instrucciones de edición en varias rondas para producir storyboards y hojas de diseño de personajes, destinados a la previsualización de animaciones o a la producción de contenido seriado.
Imágenes de producto en contexto y sustitución de fondos: subir imágenes de producto y describir la escena objetivo para sintetizar imágenes de presentación del producto con luz y sombras del entorno, destinadas a páginas de detalle de comercio electrónico y materiales de catálogo.
Restauración y coloreado de fotos antiguas: introducir la foto que se va a restaurar y especificar las necesidades de mejora para obtener una imagen más nítida o coloreada, destinada a la organización de archivos y a la conservación de imágenes familiares.
Prototipos conceptuales e ilustraciones de esquemas: generar imágenes conceptuales a partir de descripciones textuales o esquemas estructurales, destinadas a la revisión de diseño, materiales didácticos y explicaciones visuales en propuestas.

Limitaciones y recomendaciones de selección

Este modelo se centra en la salida de imágenes y no procesa preguntas y respuestas de texto ni la generación de vídeo; la resolución máxima es 4K, por lo que, si se necesita una salida de mayor definición, habrá que ampliarla por separado. El resultado de la edición multironda y de la fusión de múltiples imágenes depende de la calidad de los prompts y de las imágenes de referencia; para composiciones complejas se recomienda validar primero con lotes pequeños. Si la tarea se centra en la generación rápida de imágenes por lotes, se puede evaluar nano-banana de la misma familia; si se necesitan flujos de trabajo complejos con contexto largo, conviene confirmar las capacidades de la versión antes de elegir. La salida puede incluir marcas de trazabilidad invisibles, por lo que es necesario evaluarlo de antemano cuando se utilice en escenarios de atribución de derechos de autor.

Preguntas frecuentes

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¿Para qué tareas es principalmente adecuado Nano Banana?

Modelo de generación de imágenes de propósito general adecuado para ilustración, fotografía, conceptos de producto y visuales para redes sociales.
¿Nano Banana admite imágenes de referencia?

La línea actual es de generación de imágenes puramente a partir de texto y no acepta imágenes de referencia.
¿Qué especificaciones de salida están disponibles?

La página actual muestra 1K y auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:4, 4:3, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 21:9; las opciones finales disponibles están sujetas a los parámetros del Playground.
¿Cómo se factura Nano Banana?

Se factura según la cantidad de imágenes generadas con éxito; si hay diferencias según la resolución o el nivel de calidad, se mostrarán en el precio en tiempo real de la página.

Crear una tarea de generación

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

Encabezados

AuthorizationstringObligatorio

Clave API de la cuenta. Obligatoria en cada solicitud. Ejemplo: Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. Obtener clave API

Content-TypestringOpcional

El cuerpo de la solicitud siempre se analiza como JSON; si se envía, solo se acepta application/json (charset opcional) — cualquier otro valor devuelve 415. Ejemplo: application/json.

Idempotency-KeystringOpcional

Clave de idempotencia, hasta 255 bytes. Los reintentos con la misma clave de la misma cuenta crean la tarea una sola vez; las repeticiones devuelven el taskId original.

Clave de idempotencia

Ante timeouts de red o reintentos automáticos del cliente, la misma clave crea la tarea una sola vez, sin doble cobro (alcance = la cuenta de la clave API). Usa un identificador de negocio único (p. ej. "order-42"); las repeticiones devuelven el taskId original y las claves caducan 24 h después de la primera solicitud. La matriz completa de escenarios está en la introducción de la API asíncrona unificada.

Cuerpo

modelstringObligatorio

Valor fijo actual: gemini-nano-banana-2.1

routestringOpcional

Valor fijo actual: default

inputobjectObligatorio

Objeto de parámetros de negocio para gemini-nano-banana-2.1 y la ruta default; consulta la tabla de parámetros a continuación.

promptstringObligatoriominLength 1maxLength 20000

Prompt que describe el contenido de la imagen a generar o las instrucciones de modificación sobre una imagen de referencia; se proporciona como cadena.

resolutionstringOpcionalPredeterminado: "1K"

Nivel de nitidez de la imagen de salida, como cadena; por defecto 1K.

Opciones:1K2K4K

image_inputarrayOpcionalmaxItems 10

Array de imágenes de referencia cuyos elementos son imágenes para edición o fusión, compatible con JPEG, PNG y WebP, con un máximo de 30 MB por imagen; sus subcampos tienen documentación independiente.

Array [ string ]

aspect_ratiostringOpcionalPredeterminado: "auto"

Relación de aspecto de la imagen, como cadena; por defecto auto, el modo automático determina la proporción según la entrada.

Opciones:1:12:33:21:44:13:44:34:5

Mostrar todo (7)

5:41:88:19:1616:921:9auto

output_formatstringOpcionalPredeterminado: "jpg"

Formato de archivo de la imagen de salida, como cadena; por defecto jpg.

Opciones:jpgpng

callbackobjectOpcional

Configuración de notificación de estado terminal. Si se omite, no hay callback: consulta la tarea por tu cuenta.

Callbacks (Webhook)

Indica callback.url al crear y HiAPI hará POST a tu servicio en el estado terminal, sin necesidad de sondeo. El cuerpo del callback replica la estructura del detalle de la tarea; firma, reintentos e idempotencia se detallan en la introducción de la API asíncrona unificada.

urlstringObligatorio

Obligatorio si se incluye callback. Al estado terminal se envía un POST a esta URL; debe ser una URL http(s) válida.

whenstringOpcionalPredeterminado: "final"

Actualmente solo se admite final: notifica tanto en success como en fail.

Opciones:final

storagestringOpcionalPredeterminado: "temp"

Nivel de almacenamiento de artefactos: temp (por defecto, ~7 días) o persistent (largo plazo, facturado por tamaño). Saldo insuficiente o exceso de límite ⇒ degradación silenciosa a temp; el nivel efectivo se muestra en la respuesta del detalle.

Opciones:temppersistent

Ejemplos de solicitud

# Envía una tarea asíncrona; devuelve un taskId de inmediato (sin esperar la generación)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "input": {
    "prompt": "…",
    "resolution": "1K",
    "aspect_ratio": "auto",
    "output_format": "jpg"
  }
}'

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: "gemini-nano-banana-2.1",
    input: {
      "prompt": "…",
      "resolution": "1K",
      "aspect_ratio": "auto",
      "output_format": "jpg"
    }
  }),
});
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": "gemini-nano-banana-2.1",
        "input": {
          "prompt": "…",
          "resolution": "1K",
          "aspect_ratio": "auto",
          "output_format": "jpg"
        }
    },
)
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"
}

Obtener el detalle de la tarea

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

Campos de respuesta

taskIdstringObligatorio

ID de tarea, siempre con prefijo tk-hiapi-.

modelstringObligatorio

Nombre completo resuelto del modelo. Las tareas enviadas con el parámetro route devuelven base@route (p. ej. gpt-image-2/text-to-image@ext); si no, coincide con el nombre enviado.

routestringOpcional

Solo aparece si se usó el parámetro route explícito; repite el valor enviado.

statusstringObligatorio

Estado de la tarea.

Valores de estado

queued En cola, sin iniciar. handling Procesando. archiving Proceso terminado, preparando artefactos. success Terminal: completado, artefactos disponibles (se devuelve output). fail Terminal: error (se devuelve error). Tras el envío, guíate por status: success y fail son terminales; el resto, no. Sondea cada 1–3 s hasta el estado terminal. Con éxito, descarga los artefactos desde output[].url y transfiérelos antes de expireAt; para retención larga usa storage: "persistent" al crear.

creatednumberObligatorio

Hora de creación de la tarea (segundos Unix).

completednumberObligatorio

Segundos Unix al alcanzar estado terminal; 0 mientras no sea terminal.

outputarrayOpcional

Solo con status == success. Lista de artefactos — siempre un array; una tarea puede devolver varios types a la vez (p. ej. video + first_frame).

Array [ object ]

Elementos del array

urlstringObligatorio

URL del artefacto, descargable directamente.

typestringObligatorio

Valores posibles actuales: video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail; podrían ampliarse más adelante.

expireAtnumberObligatorio

Segundos Unix hasta los que el artefacto es accesible; descárgalo o transfiérelo antes.

errorobjectOpcional

Solo con status == fail.

codestringObligatorio

Código de error de negocio.

messagestringObligatorio

Descripción del error.

Ejemplos de respuesta

Éxito

{
  "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
      }
    ]
  }
}

En proceso (no terminal)

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

Fallido

{
  "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"
    }
  }
}