Nano Banana 2 Lite

E2X पर Nano Banana 2 Lite Image Editing API

Nano Banana 2 Lite दरअसल Google का gemini-3.1-flash-lite-image है, और हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर इसकी editing capability google/nano-banana-2-lite/edit-image पर रहती है। हम प्रति एडिटेड इमेज $0.0238 लेते हैं — यही मॉडल fal.ai पर जितने का पड़ता है, उससे करीब 43% कम। यह हर कॉल में चौदह reference इमेज तक लेता है और 1K resolution पर लौटाता है; पूरा सौदा इसी एक वाक्य में है।

कोई सोर्स इमेज है ही नहीं? तब आपको Nano Banana 2 Lite text-to-image चाहिए — वही मॉडल, वही कीमत, सिर्फ़ prompt।

यह पेज असल में पाठकों के एक ही समूह के लिए है: उन सबके लिए जिनकी एडिट pipeline अब भी मूल Nano Banana, यानी gemini-2.5-flash-image की तरफ़ इशारा करती है। Google उस मॉडल को 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है और साफ़ कहता है — "बेहतर क्वालिटी, तेज़ रफ़्तार और कम लागत के लिए हम Nano Banana 2 Lite पर अपग्रेड करने की सलाह देते हैं।" एडिटिंग के मामले में दलील सिर्फ़ कीमत से कहीं ज़्यादा मज़बूत है। legacy Nano Banana अधिकतम तीन input इमेज चाहता है। Lite चौदह लेता है। एक ही request में यह कंपोज़िट का बिल्कुल दूसरा दर्जा है — और आप अभी जो चुका रहे हैं, उससे सस्ता भी ($0.0238 यहाँ, बनाम legacy एडिट endpoint पर $0.0312)।

26 अगस्त 2026 को आख़िरी बार जाँचने पर हमारी कीमत:

कीमतें और प्रोडक्ट की शर्तें समय के साथ बदल सकती हैं; खरीद का फ़ैसला लेने से पहले हर provider की मौजूदा कीमत जाँच लें। Google Batch या Flex प्राइसिंग किसी स्टैंडर्ड on-demand API request के सीधे बराबर नहीं है, क्योंकि उसमें scheduling, उपलब्धता और प्रोसेसिंग की शर्तें अलग होती हैं; इसलिए उसे इस तुलना में शामिल नहीं किया गया है। यह एक सीमित दायरे की तुलना है — यह दावा नहीं किया जा रहा कि E2X हर कॉन्फ़िगरेशन में दुनिया का सबसे सस्ता विकल्प है।

सस्ते टियर पर चौदह references

reference का बजट Lite का वह हिस्सा है जिसके कटौती से बच निकलने की हमें उम्मीद नहीं थी। वह बच गया — प्रति request चौदह इमेज, पूरे Nano Banana 2 जितनी ही। एक व्यक्ति, एक प्रोडक्ट, तीन लाइटिंग references और अलग-अलग एंगल के शॉट्स का ढेर, सब एक ही कॉल में।

इससे क्या खुलता है: वह कैटलॉग वाला काम जहाँ आठ सीन में एक ही परिधान वही परिधान बना रहे, कॉमिक पैनल के पूरे सेट में किरदार की कंसिस्टेंसी, और प्रोडक्ट प्लेसमेंट जहाँ आप वस्तु को कई एंगल से देते हैं ताकि मॉडल ऐसा पिछला हिस्सा गढ़ना बंद कर दे जो आपने कभी दिखाया ही नहीं। ठीक वही काम, जिन पर तीन input की सीमा वाला legacy मॉडल अटक जाता था।

समझौते असली हैं, और हम चाहेंगे कि आप उनसे प्रोडक्शन के बजाय यहीं टकरा लें:

• 1K output, बस इतना ही। Google के डॉक्स कहते हैं कि मॉडल "सिर्फ़ 1K resolution सपोर्ट करता है"। इस endpoint पर resolution पैरामीटर है ही नहीं, क्योंकि सेट करने को कुछ है ही नहीं। ऐसी फ़ोटो रीटच कर रहे हैं जिसे प्रिंट क्रॉप झेलना है? Nano Banana 2 edit-image इस्तेमाल कीजिए, जो 2K और 4K तक जाता है।
• एडिटिंग, जनरेशन से धीमी है। Google का चार-सेकंड वाला आँकड़ा prompt से जनरेशन का है। चौदह references को conditioning से गुज़ारने में वक़्त लगता है, और जितने ज़्यादा references, उतना ज़्यादा। फिर भी तेज़ — बस चार सेकंड नहीं।
• कोई search grounding नहीं। Lite कुछ भी देखकर नहीं बता सकता। "लोगो को मौजूदा ब्रांड रंगों से मिला दो" कहने पर आपको एक अंदाज़ा मिलेगा।
• भीड़ भरे निर्देशों में Nano Banana 2 जीतता है। एक चीज़ बदलिए, या कुछ आपस में जुड़ी चीज़ें, तो Lite अपने बड़े भाई की बराबरी करता है। स्थानिक शर्तों के साथ छह एक-साथ के एडिट थमाइए, और गहरा मॉडल साफ़ आगे निकल जाता है।

इमेज के भीतर का टेक्स्ट सुखद आश्चर्य है। आमने-सामने की टेस्टिंग में Lite पढ़े जा सकने वाला, स्टाइल किया हुआ टेक्स्ट Nano Banana 2 जितने ही स्तर पर रेंडर करता है, इसलिए किसी हेडलाइन को बदलना या पैकशॉट पर लेबल ठीक करना इस कीमत पर वाक़ई मुमकिन है।

API request: references भेजना

दो फ़ील्ड ज़रूरी हैं: prompt और image_urls। अपनी key सर्वर-साइड रखिए।

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": "इमेज 1 वाले स्नीकर को इमेज 2 वाले स्टूडियो साइक्लोरामा पर रखें। स्लेटी बैकड्रॉप से मेल कराएँ और तलवे का ट्रेड दिखता रहने दें।",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

हम एक job ID लौटाते हैं। जब तक वह ठहर न जाए उसे poll कीजिए, या submit body में webhookUrl भेजकर पूरा loop ही छोड़ दीजिए:

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: "महिला का चेहरा, बाल और मुद्रा बिल्कुल वैसे ही रखें। डेनिम जैकेट की जगह क्रीम रंग का लिनन ब्लेज़र लगाएँ।",
      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));
}

Job इस क्रम में चलते हैं: pending → processing → completed, या फिर failed या cancelled पर रुक जाते हैं। इस endpoint पर हमारा aspect_ratio डिफ़ॉल्ट 1:1 है, इसलिए अगर आपका सोर्स portrait या चौड़ा है तो इसे सेट कीजिए — enum 21:9 से लेकर बेहद पतली 8:1 और 1:8 पट्टियों तक जाता है, और auto मॉडल को ख़ुद तय करने देता है। machine-readable spec में लाइव schema और कीमत रहती है।

हमारे इमेज एडिटिंग मॉडल्स में से चुनना

फ़ैसला टेबल से कहीं ज़्यादा सँकरा है। Nano Banana 2, Lite से 68% महँगा है और बदले में ठीक तीन चीज़ें देता है: 1K से ऊपर का resolution, search grounding, और पेचीदा निर्देशों के तहत बेहतर बर्ताव। अगर इनमें से कोई भी आपकी ज़रूरतों की सूची में नहीं है, तो आप ऐसी गुंजाइश के पैसे दे रहे हैं जो आप इस्तेमाल नहीं करेंगे। हम इसे बेचने के बजाय आपको यह बता देना बेहतर समझते हैं।

Lite पर हम कहाँ रोकते हैं: कोई भी चीज़ जो प्रिंट के लिए है, और कोई भी ऐसा काम जहाँ एक ही कॉल को छह काम एक साथ करने हों। दोनों में अपग्रेड की कीमत वसूल है। पूरा सेट इमेज एडिटिंग कैटेगरी और मॉडल कैटलॉग में है।

ऐसा edit prompt लिखिए जो चिपका रहे

edit prompt कोई सीन का वर्णन नहीं है। पहले कहिए क्या बदलेगा, फिर कहिए क्या नहीं बदलना चाहिए।

एक से ज़्यादा reference भेज रहे हों तो उन्हें लेबल कीजिए — "इमेज 1 सब्जेक्ट है, इमेज 2 बैकग्राउंड प्लेट है, इमेज 3–5 सिर्फ़ रंग reference हैं।" मॉडल को यह और कुछ नहीं बताता कि कौन-सा अटैचमेंट सिर्फ़ पैलेट था। फिर जो बचा रहना चाहिए उसे बाँध दीजिए: चेहरा, मुद्रा, लेबल का टेक्स्ट, ब्रांड का रंग। Lite का छिछला रीज़निंग पास बिना कहे गए ब्योरों पर Nano Banana 2 से ज़्यादा भटकता है, इसलिए उन्हें कह दीजिए।

जब टेक्स्ट एडिट करें, तो पुरानी और नई दोनों स्ट्रिंग हूबहू उद्धृत कीजिए। घुमा-फिराकर कहना दोबारा व्याख्या का न्योता है।

लॉन्च से पहले

हर एडिटेड इमेज SynthID watermark के साथ ही वापस आती है। Google इसे हर output पर लगाता है, कोई provider इसका टॉगल नहीं देता, और उसमें हम भी शामिल हैं। इस पर कुछ बनाने से पहले अपने क्लाइंट कॉन्ट्रैक्ट जाँच लीजिए।

अपने input के साइज़ पर नज़र रखिए। आप हमें 4K सोर्स दे सकते हैं, पर नतीजा 1K पर ही लौटेगा — output का एक ही टियर है, और वह आपके input के पीछे नहीं चलता। legacy endpoint से माइग्रेट कर रहे हैं? पुरानी सीमा के इर्द-गिर्द लिखा तीन-इमेज वाला chunking लॉजिक हटा दीजिए। अब वह मरा हुआ कोड है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

एक एडिट request में कितनी reference इमेज जा सकती हैं?

चौदह। reference की गिनती पर Nano Banana 2 Lite पूरे Nano Banana 2 की बराबरी करता है — Google ने Lite टियर के लिए इसे घटाया नहीं। यह legacy Nano Banana की सुझाई गई सीमा से चार गुना से भी ज़्यादा है, जो तीन input इमेज पर ही रुक जाती थी।

E2X पर Nano Banana 2 Lite image editing की कीमत कितनी है?

हम प्रति एडिटेड इमेज सपाट $0.0238 लेते हैं — न कोई resolution टियर, और एक के बजाय चौदह references भेजने पर कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं। यह आँकड़ा 26 अगस्त 2026 की हमारी प्राइस जाँच से है, जब fal.ai ने उसी मॉडल के लिए $0.042 लिस्ट किया था। बजट तय करने से पहले लाइव मॉडल पेज पर पुष्टि कर लीजिए।

क्या इस मॉडल से 2K या 4K एडिट मिल सकते हैं?

नहीं। Google का डॉक्युमेंटेशन साफ़ कहता है कि मॉडल सिर्फ़ 1K resolution सपोर्ट करता है, इसलिए endpoint पर resolution पैरामीटर है ही नहीं। बड़े output की ज़रूरत हो तो Nano Banana 2 या Nano Banana Pro इस्तेमाल कीजिए।

क्या मूल Nano Banana से माइग्रेट करना फ़ायदे का है?

हाँ, और आपके पास एक डेडलाइन है — Google gemini-2.5-flash-image को 2 अक्टूबर 2026 को हटा रहा है। एडिटिंग में आपको तीन के बजाय चौदह references मिलते हैं, फ़्रेम के अंदर काम करने वाली टेक्स्ट रेंडरिंग, तेज़ जनरेशन, और हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर कम कीमत ($0.0238 बनाम $0.0312)।

एक एडिट में कितना समय लगता है?

text-to-image जनरेशन से ज़्यादा। Google का "महज़ चार सेकंड" वाला दावा सिर्फ़ prompt से जनरेशन के बारे में है; references पर conditioning समय जोड़ती है, और वह इस पर निर्भर करता है कि आप कितने भेजते हैं। फिर भी यह Nano Banana परिवार का सबसे तेज़ एडिटर है।

एडिटिंग के लिए Lite चुनूँ या Nano Banana 2?

Lite चुनिए, बशर्ते आपको 1K से ऊपर output, search grounding, या एक ही कॉल में कई एक-साथ के निर्देशों को भरोसेमंद ढंग से निभाना न चाहिए हो। वेब resolution पर बैकग्राउंड बदलने, कपड़े बदलने, ऑब्जेक्ट हटाने और रंग के काम में फ़र्क़ शायद ही दिखता है, और Lite 40% कम में पड़ता है।

क्या एडिटेड इमेज पर watermark होता है?

हाँ। SynthID, यानी AI-जनरेटेड कंटेंट के लिए Google का अदृश्य मार्कर, हर output पर लगाया जाता है। इसे बंद करने का कोई रास्ता कोई provider नहीं देता।