Gerar imagens de produtos de e-commerce com Nano-Banana-2-Lite pela API hiapi

Quando você gera imagens de produtos para um catálogo de e-commerce, a economia unitária importa mais do que qualquer imagem individual. Uma imagem principal a $0.17 não é problema quando você precisa de dez; mas quando precisa gerar três imagens para cada um de 1000 SKUs, a situação muda completamente. É exatamente essa lacuna que o Nano-Banana-2-Lite preenche no hiapi: $0.033 por imagem, resolução 1K, a mesma API de tarefas assíncronas dos modelos Nano-Banana maiores, e suporte a até 10 imagens de referência — o suficiente para produzir a preço de lote o clássico trio de e-commerce: imagem principal com fundo branco, cena de lifestyle e variante premium em fundo escuro.

Este guia é o companheiro de nível econômico do nosso artigo anterior Fluxo de trabalho de e-commerce com Nano-Banana. Tudo abaixo — requisições, saídas, tempos, custos — vem de execuções reais contra a API ao vivo enquanto escrevíamos este texto.

Posicionamento do Lite na linha Nano-Banana

As informações a seguir foram verificadas na página de preços do hiapi no momento da redação:

Modelo	Preço por imagem	Resolução	Imagens de referência
Nano-Banana-2-Lite	$0.033	1K	Até 10 via image_urls
nano-banana	$0.05	Padrão	Suportado
nano-banana-2	$0.085 (1K) / $0.076 (2K) / $0.114 (4K)	Até 4K	Via image_input
nano-banana-pro	$0.17 (1K/2K) / $0.2992 (4K)	Até 4K	Via image_input

A regra de decisão para catálogos de produtos é simples:

• Listagens em marketplaces, SKUs de cauda longa, variantes A/B → Lite. Em 1K (lado curto com cerca de 1024px), a saída atende ou supera o padrão de compressão de upload da maioria dos marketplaces.
• Banners de página inicial, visuais principais de campanhas, materiais impressos → faça upgrade para o nano-banana-pro para saídas 2K/4K e renderização de texto mais forte. O Lite é para volume, o Pro é para imagens de destaque — eles se complementam, não competem.

Uma requisição que funciona

O Nano-Banana-2-Lite roda na API unificada de tarefas assíncronas do hiapi: envie a tarefa, faça polling até concluir, baixe o resultado. Há três cuidados antes do código:

1. O ID do modelo diferencia maiúsculas de minúsculas. Envie exatamente Nano-Banana-2-Lite — variantes em minúsculas retornam 400 MODEL_UNAVAILABLE.
2. aspect_ratio é um valor de enumeração, não formato livre. Valores permitidos: auto, 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1. Não há campo resolution — o Lite é fixo em 1K, e enviar resolution faz a requisição ser rejeitada.
3. As URLs de saída são links assinados e expiram. Baixe os bytes imediatamente após o sucesso da tarefa; armazene os arquivos, não as URLs.

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Nano-Banana-2-Lite",
    "input": {
      "prompt": "Professional e-commerce product photo of a minimalist matte-white wireless earbuds charging case, centered on a seamless pure white background, soft even studio lighting, gentle shadow beneath, crisp edges, catalog-ready hero shot, no text, no logo",
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

A resposta contém um taskId. Faça polling em GET /v1/tasks/{taskId} até que status seja success, então baixe data.output[0].url. Na nossa execução, uma tarefa individual levou cerca de 55–65 segundos de ponta a ponta, incluindo o tempo de polling.

Abaixo está a saída desse prompt exato — uma imagem gerada pelo Lite sem retoques:

Escrever prompts para imagens principais em nível de catálogo

Para listagens com fundo branco, o padrão de prompt que sempre funcionou para nós:

*Professional e-commerce product photo of [product, materials, colors], centered on a seamless pure white background, soft even studio lighting, subtle natural shadow, crisp focus, marketplace catalog style, no text, no logo*

Dois outros produtos com o mesmo template, alterando apenas a descrição do produto e a proporção (4:5 para categorias verticais de moda/beleza, 4:3 para calçados e eletrônicos):

Dicas práticas para geração em lote:

• Termine sempre com "no text, no logo". Como na maioria dos modelos de imagem, sem isso o Lite inventa textos de rótulo e marcas — o que é um problema de conformidade em listagens reais de produtos. Se o seu produto tem rótulos reais, componha depois ou use o caminho de imagem de referência abaixo.
• Peça sombra explicitamente ("subtle natural shadow"). Sem isso, você costuma obter um efeito de recorte flutuante que parece falso nos marketplaces.
• Coloque apenas um produto por imagem. O Lite lida de forma confiável com composições de um único sujeito; com vários produtos dispostos lado a lado, você começa a precisar de modelos maiores.

O mesmo produto, novas cenas: fluxo de trabalho com image_urls

O verdadeiro truque do e-commerce é a consistência: uma imagem padrão do produto, reposicionada em cenas de lifestyle e cenários premium, sem que o produto se deforme entre imagens. O Lite aceita até 10 imagens de referência pelo campo image_urls (atenção: os modelos maiores Nano-Banana-2 chamam esse campo de image_input — a renomeação é a principal armadilha de portabilidade, detalhada no nosso tutorial da API Lite).

Usamos a imagem principal acima como referência e pedimos dois reposicionamentos:

{
  "model": "Nano-Banana-2-Lite",
  "input": {
    "prompt": "Place this exact product on a warm oak wooden desk next to a laptop keyboard and a small green potted plant, soft morning window light from the left, shallow depth of field, cozy home-office lifestyle e-commerce scene, keep the product design, colors and proportions unchanged",
    "aspect_ratio": "4:3",
    "image_urls": ["https://your-cdn.example.com/hero-earbuds.jpg"]
  }
}

As duas variantes retornaram com as proporções do estojo, a junta da tampa e o LED indicador intactos. A frase "keep the product design, colors and proportions unchanged" faz muita diferença aqui — inclua-a em todo prompt com imagem de referência. As URLs de referência precisam ser publicamente acessíveis (links privados assinados que expiram no meio da tarefa fazem a tarefa falhar).

Pipeline de lote em Python

As tarefas são independentes, então a vazão em lote vem de submeter todas de uma vez e fazer polling como um grupo — na nossa execução, cinco tarefas concorrentes levaram aproximadamente o mesmo tempo de parede que uma tarefa. Um pipeline mínimo:

import json
import subprocess
import time

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
TOKEN = "sk-..."  # your hiapi API key

def _curl(args):
    out = subprocess.run(["curl", "-s", *args], capture_output=True, text=True, timeout=90)
    return json.loads(out.stdout)

def submit(prompt, aspect_ratio="1:1", image_urls=None):
    inp = {"prompt": prompt, "aspect_ratio": aspect_ratio}
    if image_urls:
        inp["image_urls"] = image_urls
    data = _curl(["-X", "POST", API,
                  "-H", f"Authorization: Bearer {TOKEN}",
                  "-H", "Content-Type: application/json",
                  "-d", json.dumps({"model": "Nano-Banana-2-Lite", "input": inp})])
    return data["data"]["taskId"]

def wait(task_id, timeout_s=600):
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        task = _curl([f"{API}/{task_id}", "-H", f"Authorization: Bearer {TOKEN}"])["data"]
        if task["status"] == "success":
            return task["output"][0]["url"]
        if task["status"] == "fail":
            raise RuntimeError(f"{task_id}: {task.get('error')}")
        time.sleep(5)
    raise TimeoutError(task_id)

HERO_TMPL = ("Professional e-commerce product photo of {product}, centered on a "
             "seamless pure white background, soft even studio lighting, subtle "
             "natural shadow, crisp focus, marketplace catalog style, no text, no logo")

skus = [
    {"id": "SKU-001", "product": "a matte-white wireless earbuds charging case"},
    {"id": "SKU-002", "product": "an amber glass serum bottle with black dropper cap"},
    {"id": "SKU-003", "product": "a white minimalist running sneaker with light gray sole"},
]

# 1) submit everything up front
tasks = {sku["id"]: submit(HERO_TMPL.format(product=sku["product"])) for sku in skus}

# 2) collect results and persist bytes immediately — output URLs expire
for sku_id, task_id in tasks.items():
    url = wait(task_id)
    subprocess.run(["curl", "-s", "-o", f"{sku_id}.jpg", url], timeout=120)
    print(f"{sku_id} done")

Para volume de produção, vale implementar duas melhorias: usar callback via webhook em vez de polling (passe callback.url e when: "final" ao criar a tarefa) e persistir cada taskId junto com os registros dos seus SKUs, para que um worker que falhou possa retomar em vez de gastar novamente. Ambos estão descritos no tutorial da API de tarefas e na documentação do hiapi.

Custo real de um catálogo de produtos

A $0.033 por imagem, com o tratamento padrão de três imagens (principal + lifestyle + variante escura/detalhe):

Tamanho do catálogo	Número de imagens (×3)	Nano-Banana-2-Lite	Mesmo trabalho com nano-banana-pro
100 SKUs	300	$9.90	$51.00
500 SKUs	1,500	$49.50	$255.00
1,000 SKUs	3,000	$99.00	$510.00

Uma combinação razoável: passe o catálogo inteiro pelo Lite e depois refaça apenas os 20 SKUs de maior receita no nano-banana-pro em 2K/4K, para a página inicial e veiculação em campanhas. Para o exemplo de 100 SKUs, isso dá $9.90 + cerca de $10 em imagens Pro — ainda uma fração do custo de um dia de estúdio fotográfico.

Reserve uma margem de 5–10% para retentativas de prompts que precisam de uma segunda tentativa (normalmente texto extra nos rótulos) e lembre-se de que tarefas com falha são reportadas com fail e um objeto de erro — apenas gerações bem-sucedidas merecem entrar no seu critério de qualidade.

Conclusão

O Nano-Banana-2-Lite não substitui seu pipeline de visuais principais de ponta — para isso existe o nível Pro. Mas para a cauda longa de um catálogo, em que cada SKU precisa de imagens apresentáveis e consistentes e o orçamento é medido por milhares de imagens, $0.033 em resolução 1K com suporte a imagens de referência é difícil de contestar.

Obtenha uma chave de API e comece pela página do modelo Nano-Banana-2-Lite — a requisição acima funciona diretamente após substituir seu token, e o script de lote pode escalá-la de um SKU para mil.