Nano Banana 2 Lite

Nano Banana 2 Lite Bildbearbeitungs-API auf E2X

Nano Banana 2 Lite ist Googles gemini-3.1-flash-lite-image, und seine Bearbeitungs-Capability liegt auf unserer Plattform unter google/nano-banana-2-lite/edit-image. Wir berechnen $0.0238 pro bearbeitetem Bild — rund 43 % unter dem, was dasselbe Modell auf fal.ai kostet. Es nimmt bis zu vierzehn Referenzbilder pro Call und liefert in 1K-Auflösung zurück, und damit ist der ganze Handel in einem Satz erzählt.

Kein Quellbild zur Hand? Dann wollen Sie Nano Banana 2 Lite text-to-image — dasselbe Modell, derselbe Preis, nur Prompt.

Diese Seite richtet sich eigentlich an eine Gruppe von Lesern: an alle, deren Edit-Pipeline noch auf das ursprüngliche Nano Banana zeigt, gemini-2.5-flash-image. Google schaltet dieses Modell am 2. Oktober 2026 ab und sagt das unverblümt — „Wir empfehlen ein Upgrade auf Nano Banana 2 Lite für bessere Qualität, höhere Geschwindigkeit und niedrigere Kosten.“ Bei der Bearbeitung ist der Fall noch stärker als der Preis allein. Legacy Nano Banana will maximal drei Eingabebilder. Lite nimmt vierzehn. Das ist eine andere Klasse von Composite in einem einzigen Request — und es kostet weniger, als Sie heute zahlen ($0.0238 hier gegenüber $0.0312 auf dem alten Edit-Endpoint).

Unser Preis bei der letzten Prüfung am 26. August 2026:

Preise und Produktbedingungen können sich ändern. Prüfen Sie vor einer Kaufentscheidung die aktuellen Preise des jeweiligen Anbieters. Die Batch- oder Flex-Preise von Google sind einem standardmäßigen On-Demand-API-Request nicht direkt gleichwertig, da Zeitplanung, Verfügbarkeit und Verarbeitungsbedingungen abweichen; sie sind deshalb von diesem Vergleich ausgenommen. Dies ist ein Vergleich mit klar umrissenem Rahmen und keine Behauptung, dass E2X in jeder Konfiguration die weltweit günstigste Option ist.

Vierzehn Referenzen in der günstigen Stufe

Das Referenz-Budget ist der Teil von Lite, von dem wir nicht erwartet hätten, dass er den Schnitt übersteht. Er hat es — vierzehn Bilder pro Request, identisch zum vollen Nano Banana 2. Eine Person, ein Produkt, drei Lichtreferenzen und ein Stapel Winkelaufnahmen gehen alle in einen Call.

Was das freischaltet: Katalogarbeit, bei der ein Kleidungsstück über acht Szenen hinweg dasselbe Kleidungsstück bleibt, Charakterkonsistenz über ein Comic-Panel-Set, Produktplatzierung, bei der Sie das Objekt aus mehreren Winkeln einspeisen, damit das Modell aufhört, eine Rückseite zu erfinden, die Sie ihm nie gezeigt haben. Genau die Jobs, an denen sich das alte Modell bei drei Inputs verschluckt hat.

Die Kompromisse sind real, und Sie sollen lieber hier auf sie stoßen als in der Produktion:

• 1K-Output, Punkt. Googles Doku sagt, das Modell „unterstützt ausschließlich 1K-Auflösung“. Es gibt auf diesem Endpoint keinen resolution-Parameter, weil es nichts einzustellen gibt. Sie retuschieren ein Foto, das einen Druckbeschnitt überstehen muss? Nehmen Sie Nano Banana 2 edit-image, das bis 2K und 4K geht.
• Bearbeiten ist langsamer als Generieren. Googles Vier-Sekunden-Angabe beschreibt die Generierung aus einem Prompt. Vierzehn Referenzen durch die Konditionierung zu schieben, kostet Zeit, und mehr Referenzen kosten mehr davon. Immer noch schnell — nur nicht vier Sekunden.
• Kein Search Grounding. Lite kann nichts nachschlagen. „Passe das Logo an die aktuellen Markenfarben an“ liefert Ihnen eine Vermutung.
• Bei überfrachteten Anweisungen verliert es gegen Nano Banana 2. Ändern Sie eine Sache oder ein paar zusammenhängende, und Lite hält mit seinem größeren Geschwister mit. Geben Sie ihm sechs gleichzeitige Edits mit räumlichen Vorgaben, und das tiefere Modell zieht spürbar davon.

Text im Bild ist die angenehme Überraschung. Lite rendert lesbaren, gestalteten Text auf demselben Niveau wie Nano Banana 2, jedenfalls im direkten Vergleich — eine Headline auszutauschen oder ein Etikett auf einem Packshot zu korrigieren ist zu diesem Preis also ernsthaft eine Option.

API-Request: Referenzen mitschicken

Zwei Felder sind Pflicht: prompt und image_urls. Halten Sie Ihren Key serverseitig.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/nano-banana-2-lite/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Setze den Sneaker aus Bild 1 auf die Studio-Hohlkehle aus Bild 2. Übernimm den grauen Hintergrund und halte das Sohlenprofil sichtbar.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

Wir geben eine Job-ID zurück. Pollen Sie sie, bis sie sich einpendelt, oder schicken Sie eine webhookUrl im Submit-Body und sparen Sie sich die Schleife:

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "google/nano-banana-2-lite/edit-image",
    input: {
      prompt: "Gesicht, Haare und Pose der Frau bleiben exakt so, wie sie sind. Ersetze die Jeansjacke durch einen cremefarbenen Leinenblazer.",
      image_urls: ["https://example.com/model.jpg"],
      aspect_ratio: "4:5",
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const jobId = submitted.data.jobId;

while (true) {
  const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());

  if (job.data.status === "completed") {
    console.log(job.data.outputs[0].url);
    break;
  }
  if (job.data.status === "failed") {
    throw new Error(job.data.error?.message || "Edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

Jobs laufen pending → processing → completed oder bleiben bei failed oder cancelled stehen. Unser Default für aspect_ratio ist auf diesem Endpoint 1:1, setzen Sie es also, wenn Ihre Quelle hochkant oder breit ist — das Enum reicht von 21:9 bis zu den ultraschmalen Streifen 8:1 und 1:8, und auto überlässt die Entscheidung dem Modell. Die maschinenlesbare Spezifikation trägt das aktuelle Schema und den aktuellen Preis.

Die Wahl zwischen unseren Bildbearbeitungsmodellen

Die Entscheidung ist enger, als die Tabelle aussehen lässt. Nano Banana 2 kostet 68 % mehr als Lite und kauft Ihnen genau drei Dinge: Auflösung über 1K, Search Grounding und besseres Verhalten bei komplizierten Anweisungen. Steht nichts davon auf Ihrer Anforderungsliste, zahlen Sie für Spielraum, den Sie nicht nutzen werden. Das sagen wir Ihnen lieber, als es Ihnen zu verkaufen.

Wo wir bei Lite widersprechen: bei allem, was in den Druck geht, und bei allem, wo ein Call sechs Dinge auf einmal erledigen muss. Beides ist das Upgrade wert. Das komplette Angebot steht in der Kategorie Bildbearbeitung und im Modellkatalog.

Einen Edit-Prompt schreiben, der sitzt

Ein Edit-Prompt ist keine Szenenbeschreibung. Sagen Sie, was sich ändert, und dann, was nicht.

Beschriften Sie Ihre Referenzen, wenn Sie mehr als eine schicken — „Bild 1 ist das Motiv, Bild 2 ist die Hintergrundplatte, Bilder 3–5 sind reine Farbreferenz“. Nichts sonst sagt dem Modell, welcher Anhang eine Palette war. Verankern Sie dann, was überleben muss: Gesicht, Pose, Etikettentext, Markenfarbe. Der flachere Reasoning-Durchlauf von Lite driftet bei unausgesprochenen Details stärker ab als Nano Banana 2, sprechen Sie sie also aus.

Wenn Sie Text bearbeiten, zitieren Sie den alten und den neuen String. Umschreiben ist eine Einladung zur Neuinterpretation.

Bevor Sie ausliefern

Jedes bearbeitete Bild kommt mit eingebranntem SynthID-Watermark zurück. Google wendet es auf jeden Output an, kein Anbieter stellt einen Schalter bereit, und das schließt uns ein. Prüfen Sie Ihre Kundenverträge, bevor Sie darauf aufbauen.

Achten Sie auf Ihre Eingabegrößen. Sie können uns eine 4K-Quelle geben, das Ergebnis kommt trotzdem in 1K zurück — eine einzige Output-Stufe, und sie richtet sich nicht nach Ihrem Input. Sie migrieren vom alten Endpoint? Werfen Sie die Drei-Bilder-Chunking-Logik weg, die Sie um das alte Limit herumgebaut haben. Toter Code.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Referenzbilder nimmt ein Edit-Request?

Vierzehn. Nano Banana 2 Lite zieht bei der Referenzanzahl mit dem vollen Nano Banana 2 gleich — Google hat sie für die Lite-Stufe nicht reduziert. Das ist mehr als das Vierfache dessen, was das alte Nano Banana empfohlen hat, das bei drei Eingabebildern gedeckelt war.

Wie viel kostet die Bildbearbeitung mit Nano Banana 2 Lite auf E2X?

Wir berechnen $0.0238 pro bearbeitetem Bild, pauschal — keine Auflösungsstufen und kein Aufschlag dafür, dass Sie vierzehn statt einer Referenz schicken. Diese Zahl stammt aus unserer Preisprüfung vom 26. August 2026, als fal.ai $0.042 für dasselbe Modell auswies. Prüfen Sie sie auf der Live-Modellseite, bevor Sie ein Budget festzurren.

Bekomme ich von diesem Modell Bearbeitungen in 2K oder 4K?

Nein. Googles Dokumentation ist eindeutig, dass das Modell ausschließlich 1K-Auflösung unterstützt, deshalb gibt es auf dem Endpoint überhaupt keinen resolution-Parameter. Nehmen Sie Nano Banana 2 oder Nano Banana Pro, wenn Sie größeren Output brauchen.

Lohnt sich die Migration vom ursprünglichen Nano Banana?

Ja, und Sie haben eine Frist — Google kündigt gemini-2.5-flash-image zum 2. Oktober 2026 ab. Für die Bearbeitung bekommen Sie vierzehn statt drei Referenzen, funktionierende Textdarstellung im Bild, schnellere Generierung und auf unserer Plattform einen niedrigeren Preis ($0.0238 gegenüber $0.0312).

Wie lange dauert eine Bearbeitung?

Länger als eine Text-to-Image-Generierung. Googles Aussage „in nur vier Sekunden“ beschreibt die Generierung allein aus einem Prompt; die Konditionierung auf Referenzen kostet Zeit, und sie skaliert mit deren Anzahl. Es ist trotzdem der schnellste Editor der Nano-Banana-Familie.

Sollte ich zum Bearbeiten Lite oder Nano Banana 2 nehmen?

Nehmen Sie Lite, sofern Sie nicht Output über 1K, Search Grounding oder verlässliche Verarbeitung vieler gleichzeitiger Anweisungen in einem Call brauchen. Bei Hintergrundwechseln, Garderobenänderungen, Objektentfernung und Farbarbeit in Web-Auflösung zeigt sich der Unterschied selten, und Lite kostet 40 % weniger.

Tragen bearbeitete Bilder ein Watermark?

Ja. SynthID, Googles nicht wahrnehmbarer Marker für KI-generierte Inhalte, wird auf jeden Output angewandt. Kein Anbieter bietet eine Möglichkeit, es abzuschalten.