Nano Banana 2 Lite

API d'édition d'images Nano Banana 2 Lite sur E2X

Nano Banana 2 Lite, c'est le gemini-3.1-flash-lite-image de Google, et sa capability d'édition vit sous google/nano-banana-2-lite/edit-image sur notre plateforme. Nous facturons $0.0238 par image éditée — environ 43 % sous ce que coûte le même modèle sur fal.ai. Il accepte jusqu'à quatorze images de référence par appel et renvoie en résolution 1K, ce qui résume tout le marché en une phrase.

Aucune image source à traiter ? Alors c'est Nano Banana 2 Lite text-to-image qu'il vous faut — même modèle, même prix, prompt seul.

Cette page s'adresse en réalité à un groupe de lecteurs : tous ceux dont le pipeline d'édition pointe encore vers le Nano Banana original, gemini-2.5-flash-image. Google éteint ce modèle le 2 octobre 2026 et le dit sans ambages — « Nous recommandons de passer à Nano Banana 2 Lite pour une meilleure qualité, plus de vitesse et des coûts plus bas. » Pour l'édition, l'argument est plus fort que le seul prix. Nano Banana legacy veut au maximum trois images en entrée. Lite en prend quatorze. C'est une autre classe de composite en une seule requête — et ça coûte moins cher que ce que vous payez aujourd'hui ($0.0238 ici contre $0.0312 sur l'endpoint d'édition legacy).

Notre prix lors de notre dernière vérification, le 26 août 2026 :

Les prix et les conditions produit peuvent changer. Vérifiez les tarifs en vigueur de chaque provider avant toute décision d'achat. La tarification Google Batch ou Flex n'est pas directement équivalente à une requête API on-demand standard, car les conditions de planification, de disponibilité et de traitement diffèrent ; elle est donc exclue de cette comparaison. Il s'agit d'une comparaison délimitée, et non d'une affirmation selon laquelle E2X serait l'option la moins chère au monde dans toutes les configurations.

Quatorze références sur le palier bon marché

Le budget de références est la partie de Lite dont nous ne pensions pas qu'elle survivrait à la coupe. Elle a survécu — quatorze images par requête, identique au Nano Banana 2 complet. Une personne, un produit, trois références de lumière et une pile de prises de vue sous différents angles partent dans un seul appel.

Ce que ça débloque : du travail de catalogue où un vêtement reste le même vêtement à travers huit scènes, de la cohérence de personnage sur une série de cases de BD, du placement produit où vous donnez l'objet sous plusieurs angles pour que le modèle arrête d'inventer un dos que vous ne lui avez jamais montré. Exactement les travaux sur lesquels le modèle legacy s'étouffait à trois entrées.

Les contreparties sont réelles et nous préférons que vous les rencontriez ici plutôt qu'en production :

• Sortie 1K, point final. La doc de Google dit que le modèle « ne prend en charge que la résolution 1K ». Il n'y a aucun paramètre resolution sur cet endpoint parce qu'il n'y a rien à régler. Vous retouchez une photo qui doit survivre à un recadrage d'impression ? Utilisez Nano Banana 2 edit-image, qui monte en 2K et 4K.
• L'édition est plus lente que la génération. Le chiffre de quatre secondes de Google décrit une génération à partir d'un prompt. Faire passer quatorze références dans le conditionnement ajoute du temps, et plus il y a de références, plus il y en a. Ça reste rapide — simplement pas quatre secondes.
• Pas de search grounding. Lite ne peut rien aller vérifier. « Fais correspondre le logo aux couleurs de marque actuelles » vous vaudra une supposition.
• Les instructions encombrées perdent face à Nano Banana 2. Changez une chose, ou quelques choses liées, et Lite égale son grand frère. Donnez-lui six éditions simultanées avec des contraintes spatiales et le modèle plus profond prend une avance nette.

Le texte à l'intérieur de l'image est la bonne surprise. En test direct, Lite rend une copie lisible et stylisée au même niveau que Nano Banana 2 : remplacer un titre ou corriger une étiquette sur un packshot est donc vraiment envisageable à ce prix.

Requête API : envoyer des références

Deux champs sont obligatoires : prompt et image_urls. Gardez votre API key côté serveur.

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": "Place la basket montrée en image 1 sur le cyclorama de studio montré en image 2. Respecte le fond gris et garde la semelle bien visible.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

Nous renvoyons un job ID. Faites du polling jusqu'à stabilisation, ou envoyez un webhookUrl dans le body de soumission et sautez la boucle :

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: "Garde le visage, les cheveux et la pose de la femme exactement tels quels. Remplace la veste en jean par un blazer en lin crème.",
      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));
}

Les jobs passent par pending → processing → completed, ou s'arrêtent sur failed ou cancelled. Notre valeur par défaut d'aspect_ratio sur cet endpoint est 1:1 : réglez-la si votre source est en portrait ou en large — l'enum va de 21:9 jusqu'aux bandes ultra-fines 8:1 et 1:8, et auto laisse le modèle décider. La spécification lisible par machine porte le schema et le prix en vigueur.

Choisir parmi nos modèles d'édition d'images

La décision est plus étroite que le tableau n'en a l'air. Nano Banana 2 coûte 68 % de plus que Lite et vous achète exactement trois choses : une résolution au-dessus de la 1K, le search grounding, et un meilleur comportement face à des instructions compliquées. Si aucune des trois n'est dans votre cahier des charges, vous payez une marge de manœuvre que vous n'utiliserez pas. Nous préférons le dire plutôt que de vous la vendre.

Là où nous refusons Lite : tout ce qui est destiné à l'impression, et tout ce où un seul appel doit faire six choses à la fois. Les deux valent la montée de version. L'ensemble complet vit dans la catégorie édition d'images et dans le catalogue de modèles.

Écrire un prompt d'édition qui tient

Un prompt d'édition n'est pas une description de scène. Dites ce qui change, puis dites ce qui ne doit pas changer.

Étiquetez vos références quand vous en envoyez plus d'une — « image 1 est le sujet, image 2 est le plan de fond, images 3 à 5 sont uniquement des références de couleur ». Rien d'autre n'indique au modèle quelle pièce jointe était une palette. Ancrez ensuite ce qui doit survivre : visage, pose, texte d'étiquette, couleur de marque. La passe de raisonnement moins profonde de Lite dérive plus que celle de Nano Banana 2 sur les détails non dits : dites-les.

Quand vous éditez du texte, citez l'ancienne chaîne et la nouvelle. Paraphraser, c'est une invitation à réinterpréter.

Avant de mettre en production

Chaque image éditée revient avec un watermark SynthID intégré. Google l'applique à toutes les sorties, aucun provider n'expose d'interrupteur, et cela nous inclut. Vérifiez vos contrats clients avant de construire dessus.

Surveillez la taille de vos entrées. Vous pouvez nous donner une source 4K, mais le résultat revient en 1K — un seul palier de sortie, et il ne suit pas votre entrée. Vous migrez depuis l'endpoint legacy ? Supprimez la logique de découpage par trois images que vous aviez écrite autour de l'ancienne limite. C'est du code mort désormais.

Questions fréquentes

Combien d'images de référence une requête d'édition peut-elle porter ?

Quatorze. Nano Banana 2 Lite égale le Nano Banana 2 complet sur le nombre de références — Google ne l'a pas réduit pour le palier Lite. C'est plus de quatre fois ce que recommandait le Nano Banana legacy, qui plafonnait à trois images en entrée.

Combien coûte l'édition d'images Nano Banana 2 Lite sur E2X ?

Nous facturons $0.0238 par image éditée, forfaitairement — pas de paliers de résolution, et pas de surcoût pour envoyer quatorze références au lieu d'une. Ce chiffre vient de notre vérification de prix du 26 août 2026, quand fal.ai affichait $0.042 pour le même modèle. Vérifiez sur la page modèle en direct avant d'engager un budget.

Puis-je obtenir des éditions en 2K ou 4K avec ce modèle ?

Non. La documentation de Google est explicite : le modèle ne supporte que la résolution 1K, il n'y a donc aucun paramètre de résolution sur l'endpoint. Utilisez Nano Banana 2 ou Nano Banana Pro quand il vous faut une sortie plus grande.

Cela vaut-il le coup de migrer depuis le Nano Banana original ?

Oui, et vous avez une échéance — Google retire gemini-2.5-flash-image le 2 octobre 2026. Pour l'édition, vous gagnez quatorze références au lieu de trois, un rendu de texte dans l'image qui fonctionne, une génération plus rapide, et un prix plus bas sur notre plateforme ($0.0238 contre $0.0312).

Combien de temps prend une édition ?

Plus longtemps qu'une génération text-to-image. L'affirmation « seulement quatre secondes » de Google décrit une génération à partir du seul prompt ; conditionner sur des références ajoute du temps, et cela croît avec le nombre que vous envoyez. Ça reste l'éditeur le plus rapide de la famille Nano Banana.

Dois-je utiliser Lite ou Nano Banana 2 pour éditer ?

Prenez Lite, sauf s'il vous faut une sortie au-dessus de la 1K, le search grounding, ou une gestion fiable de nombreuses instructions simultanées dans un seul appel. Pour des remplacements de fond, des changements de tenue, des suppressions d'objets et du travail colorimétrique en résolution web, la différence se voit rarement et Lite coûte 40 % de moins.

Les images éditées portent-elles un watermark ?

Oui. SynthID, le marqueur imperceptible de Google pour les contenus générés par IA, est appliqué à chaque sortie. Aucun provider n'offre le moyen de le désactiver.