Google

Nano Banana

gemini-nano-banana-2.1

Pour la génération d'images pilotée en langage naturel et la retouche conversationnelle multi-tours, avec une bonne préservation de la cohérence des personnages et des sujets lors de l'édition, couvrant la génération, l'édition et l'amélioration

gemini-nano-banana-2.1 nano-banana

Essayer gemini-nano-banana-2.1

Entrée

Créations

Voir toutes les créations

Sortie

image

Renseignez les paramètres et générez : les résultats s'afficheront ici.

Tarifs

gemini-nano-banana-2.1 per image

Spécifications	Prix unitaire
1K	$0.022
2K	$0.036
4K	$0.058

Positionnement

gemini-nano-banana-2.1 est un modèle destiné à la génération et à l'édition d'images, prenant en charge à la fois la génération à partir de texte et la génération à partir d'images. Les développeurs peuvent générer une image en transmettant un prompt via l'interface unifiée de HiAPI.ai, ou téléverser jusqu'à 10 images de référence pour effectuer des retouches locales, des fusions multi-images et des éditions continues avec cohérence du sujet. La sortie propose des résolutions de 1K à 4K et divers formats d'image, ce qui convient aux équipes ayant besoin de produire rapidement des visuels commerciaux, d'itérer sur des idées créatives ou de réaliser des améliorations d'images.

Points forts

Génération et édition couvertes par une seule voie — le même modèle prend en charge la génération à partir de texte pur ainsi que les modifications et fusions basées sur des images de référence, réduisant les coûts de changement de modèle entre les tâches.
Cohérence du sujet maintenue lors d'éditions multi-tours — lors de modifications conversationnelles successives, la conservation des personnages et du sujet est bonne, ce qui convient aux itérations créatives nécessitant de faire perdurer un même personnage sur plusieurs tours.
Fusion de jusqu'à 10 images de référence — plusieurs images peuvent être transmises en une fois pour des tâches de composition de scène, de fusion de palettes de couleurs, etc., réduisant le travail de prétraitement lié à l'assemblage de multiples sources.
Contrôle fin de la résolution et du format — prise en charge de trois niveaux de netteté (1K, 2K, 4K) et de plus de dix formats d'image, permettant d'ajuster directement les spécifications de sortie au canal de diffusion.

Description des capacités

Génération d'images à partir de texte en langage naturel : il suffit de décrire la scène avec un prompt pour générer une image ; le modèle comprend bien les instructions complexes, ce qui convient pour obtenir directement un visuel exploitable à partir d'une description conceptuelle.

Édition d'images guidée par des images de référence : en téléversant une image de référence accompagnée d'une demande de modification, il est possible de remplacer un arrière-plan, ajouter ou supprimer des objets, ajuster les textures et l'éclairage, ou encore retoucher localement.

Fusion multi-images et composition de scènes : jusqu'à 10 images de référence peuvent être transmises en une fois pour placer un objet dans une scène donnée ou fusionner des palettes de couleurs, ce qui convient à la création de visuels de produits en situation et de matériaux composites.

Spécifications de sortie personnalisables : il est possible de choisir une résolution de 1K à 4K, quinze formats d'image et le format JPG ou PNG ; la sortie répond directement aux exigences du canal, réduisant les retraitements.

Cas d'usage

Création de visuels marketing et pour les réseaux sociaux — saisir le thème de la campagne et la description des éléments de marque pour générer des visuels adaptés à différents formats, destinés à la diffusion sur les réseaux sociaux et à la production rapide de créations publicitaires.
Itération créative continue avec cohérence des personnages — utiliser une image de référence de personnage avec des instructions d'édition multi-tours pour produire des storyboards et des fiches de personnage, destinés au prévisualisation d'animation ou à la production de contenus en série.
Visuels de produits en situation et remplacement d'arrière-plan — téléverser une image de produit et décrire la scène cible pour composer un visuel de présentation avec éclairage et ombres environnementaux, destiné aux pages de détail e-commerce et aux supports de catalogue.
Restauration et colorisation de photos anciennes — fournir une photo à restaurer et préciser les besoins d'amélioration pour obtenir une image nette ou colorisée, destinée à l'archivage et à la conservation de souvenirs familiaux.
Prototypes conceptuels et illustrations de schémas — générer des visuels conceptuels à partir de descriptions textuelles ou de schémas structurels, destinés aux revues de conception, aux supports pédagogiques et aux illustrations visuelles dans les propositions.

Limites et conseils de sélection

Ce modèle est centré sur la sortie d'images et ne traite ni les questions-réponses textuelles ni la génération vidéo ; la résolution maximale est de 4K, et un agrandissement supplémentaire est nécessaire pour une sortie plus nette. L'efficacité des éditions multi-tours et de la fusion multi-images dépend de la qualité des prompts et des images de référence ; pour les compositions complexes, il est conseillé de valider d'abord sur un petit lot. Si la tâche consiste principalement en une production rapide d'images en lot, on pourra évaluer nano-banana de la même famille ; si un flux de travail complexe à contexte long est requis, il convient de vérifier les capacités de la version avant de choisir. La sortie peut comporter des marqueurs de traçabilité invisibles, à évaluer au préalable en cas d'usage lié à l'attribution des droits d'auteur.

Questions fréquentes

Voir toutes les questions →

À quelles tâches Nano Banana est-il principalement adapté ?

Un modèle de génération d'images polyvalent adapté à l'illustration, à la photographie, aux concepts de produits et aux visuels pour les réseaux sociaux.
Nano Banana prend-il en charge les images de référence ?

La ligne actuelle est de la génération d'images purement textuelle, elle n'accepte pas d'images de référence.
Quelles sont les spécifications de sortie prises en charge ?

La page actuelle affiche 1K ainsi que auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:4, 4:3, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 21:9 ; les options finales disponibles sont celles des paramètres du Playground.
Comment Nano Banana est-il facturé ?

La facturation se fait en fonction du nombre d'images générées avec succès ; toute différence selon la résolution ou le niveau de qualité est indiquée en temps réel dans les tarifs de la page.

Créer une tâche de génération

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

En-têtes

AuthorizationstringRequis

Clé API du compte. Requise sur chaque requête. Exemple : Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. Obtenir une clé API

Content-TypestringOptionnel

Le corps de la requête est toujours analysé en JSON ; s'il est envoyé, seul application/json (charset facultatif) est accepté — toute autre valeur renvoie 415. Exemple : application/json.

Idempotency-KeystringOptionnel

Clé d'idempotence, jusqu'à 255 octets. Les reprises avec la même clé du même compte ne créent la tâche qu'une seule fois ; les rejeux renvoient le taskId d'origine.

Clé d'idempotence

En cas de timeout réseau ou de relance automatique du client, la même clé ne crée la tâche qu'une seule fois, sans double facturation (portée = le compte de la clé API). Utilisez un identifiant métier unique (ex. "order-42") ; les rejeux renvoient le taskId d'origine et les clés expirent 24 h après la première requête. La matrice complète des scénarios est dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.

Corps

modelstringRequis

Valeur fixe actuelle : gemini-nano-banana-2.1

routestringOptionnel

Valeur fixe actuelle : default

inputobjectRequis

Objet de paramètres métier pour gemini-nano-banana-2.1 et la route default — voir le tableau des paramètres ci-dessous.

promptstringRequisminLength 1maxLength 20000

Prompt décrivant le contenu visuel à générer, ou les modifications demandées à une image de référence ; sous forme de chaîne de caractères.

resolutionstringOptionnelDéfaut: "1K"

Niveau de netteté de l'image de sortie, sous forme de chaîne de caractères ; par défaut 1K.

Options：1K2K4K

image_inputarrayOptionnelmaxItems 10

Tableau d'images de référence, dont les éléments sont des images destinées à l'édition ou à la fusion d'images, prenant en charge JPEG, PNG et WebP, chacune ne dépassant pas 30 Mo ; ses sous-champs disposent de descriptions distinctes.

Array [ string ]

aspect_ratiostringOptionnelDéfaut: "auto"

Rapport largeur-hauteur de l'image, sous forme de chaîne de caractères ; par défaut auto, le mode automatique déterminant le rapport en fonction de l'entrée.

Options：1:12:33:21:44:13:44:34:5

Tout afficher (7)

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

output_formatstringOptionnelDéfaut: "jpg"

Format de fichier de l'image de sortie, sous forme de chaîne de caractères ; par défaut jpg.

Options：jpgpng

callbackobjectOptionnel

Configuration de notification d'état terminal. Sans elle, aucun callback — interrogez la tâche vous-même.

Rappels (Webhook)

Fournissez callback.url à la création et HiAPI envoie un POST à votre service à l'état terminal — plus besoin de polling. Le corps du rappel reprend la structure du détail de tâche ; vérification de signature, relances et idempotence sont décrits dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.

urlstringRequis

Obligatoire si callback est présent. Un POST est envoyé vers cette URL à l'état terminal ; doit être une URL http(s) valide.

whenstringOptionnelDéfaut: "final"

Seul final est pris en charge pour l'instant — notifié sur success et fail.

Options：final

storagestringOptionnelDéfaut: "temp"

Niveau de stockage des artefacts : temp (par défaut, ~7 jours) ou persistent (long terme, facturé au volume). Solde insuffisant ou dépassement de limite ⇒ rétrogradation silencieuse en temp ; le niveau effectif figure dans la réponse de détail.

Options：temppersistent

Exemples de requête

# Soumet une tâche asynchrone ; renvoie immédiatement un taskId (n'attend pas la génération)
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"
}

Obtenir le détail de la tâche

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

Champs de réponse

taskIdstringRequis

Identifiant de tâche, toujours préfixé tk-hiapi-.

modelstringRequis

Nom complet résolu du modèle. Les tâches envoyées avec le paramètre route renvoient base@route (ex. gpt-image-2/text-to-image@ext) ; sinon identique au nom fourni.

routestringOptionnel

Présent uniquement si le paramètre route explicite a été utilisé ; renvoie la valeur soumise.

statusstringRequis

Statut de la tâche.

Valeurs de statut

queued En file, pas encore démarrée. handling En cours de traitement. archiving Traitement terminé, préparation des artefacts. success Terminal : terminé, artefacts disponibles (output renvoyé). fail Terminal : échec (error renvoyé). Après soumission, suivez status : success et fail sont terminaux, le reste non terminal. Interrogez toutes les 1–3 s jusqu'à l'état terminal. En cas de succès, téléchargez les artefacts via output[].url et transférez-les avant expireAt ; pour une conservation longue durée, indiquez storage: "persistent" à la création.

creatednumberRequis

Date de création de la tâche (secondes Unix).

completednumberRequis

Secondes Unix de l'état terminal ; 0 tant que non terminal.

outputarrayOptionnel

Présent uniquement si status == success. Liste d'artefacts — toujours un tableau ; une tâche peut renvoyer plusieurs types à la fois (ex. video + first_frame).

Array [ object ]

Éléments du tableau

urlstringRequis

URL de l'artefact, téléchargeable directement.

typestringRequis

Valeurs possibles actuelles : video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail ; d'autres pourront s'ajouter.

expireAtnumberRequis

Secondes Unix de disponibilité de l'artefact ; téléchargez ou transférez avant l'expiration.

errorobjectOptionnel

Présent uniquement si status == fail.

codestringRequis

Code d'erreur métier.

messagestringRequis

Description de l'erreur.

Exemples de réponse

Succès

{
  "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 cours (non terminal)

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

Échec

{
  "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"
    }
  }
}