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Nano Banana 2 Lite

टेक्स्ट-से-इमेज और रेफ़रेंस-आधारित एडिटिंग के लिए Nano Banana 2 का हल्का, कम खर्चीला वेरिएंट, जिसमें ज़्यादा आस्पेक्ट रेशियो उपलब्ध हैं।

टेक्स्ट से इमेज$0.024इमेज एडिटिंग$0.024
प्राइसिंग$0.024/रिक्वेस्ट
लेटेंसी~60 सेकंड औसत
रिज़ॉल्यूशनप्रति रिक्वेस्ट
सर्वश्रेष्ठ उपयोगgoogle, nano-banana-2-lite, text-to-image

पैरामीटर्स

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प्रति request बेस कॉस्ट$0.034
छूट-30%
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API उदाहरण— वर्तमान पैरामीटर

generate.py
import requests

result = requests.post(
    'https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit',
    headers={
        'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
        'Content-Type': 'application/json'
    },
    json={
  'model': 'google/nano-banana-2-lite/text-to-image',
  'input': {}
}
)

जॉब प्राप्त करें— परिणाम के लिए पोल करें

get_job.py
import time

job_id = result.json()['jobId']

while True:
    response = requests.get(
        f'https://api.e2x.ai/v1/jobs/{'{job_id}'}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {'{API_KEY}'}'}
    )
    data = response.json()['data']

    if data['status'] == 'completed':
        print('Done!', data['outputs'][0]['url'])
        break
    elif data['status'] == 'failed':
        raise Exception(f"Job failed: {'{'}data['error']['message']{'}'}")

    time.sleep(2)
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E2X पर Nano Banana 2 Lite Text-to-Image API

Nano Banana 2 Lite दरअसल Google का gemini-3.1-flash-lite-image है, यानी Nano Banana 2 पीढ़ी का स्पीड टियर। हम इसे google/nano-banana-2-lite/text-to-image के रूप में उपलब्ध कराते हैं और प्रति इमेज $0.0238 लेते हैं — इसी मॉडल के लिए fal.ai जो लेता है उससे लगभग 43% कम। यह सिर्फ़ 1K resolution पर जनरेट करता है, और वहाँ तक करीब चार सेकंड में पहुँच जाता है।

अगर आप अब भी मूल Nano Banana (gemini-2.5-flash-image) को कॉल कर रहे हैं, तो बाक़ी सब छोड़कर पहले अगले दो पैराग्राफ़ पढ़िए। Google उस मॉडल को 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है, और उसकी अपनी सलाह दो-टूक है: "बेहतर क्वालिटी, तेज़ रफ़्तार और कम लागत के लिए हम Nano Banana 2 Lite पर अपग्रेड करने की सलाह देते हैं।"

हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर इस अपग्रेड की कोई कीमत नहीं है — उलटे यह आपको पैसे लौटाता है। legacy Nano Banana यहाँ प्रति इमेज $0.0312 पड़ता है। Lite पड़ता है $0.0238। नया मॉडल, बेहतर टेक्स्ट रेंडरिंग, तेज़ जनरेशन, और बिल में लगभग एक-चौथाई की कटौती। इस सौदे का ऐसा कोई रूप नहीं है जिसमें जहाँ हैं वहीं टिके रहना जीतता हो। पहले से कोई इमेज है जिसे बदलना है, बदलवाना नहीं? Nano Banana 2 Lite edit-image इसी कीमत पर चौदह references तक लेता है।

26 अगस्त 2026 को आख़िरी बार जाँचने पर हमारी कीमत यहाँ थी:

API providerप्रति इमेज कीमत (1K)E2X से तुलना
E2X$0.0238—
fal.ai$0.042हम 43% कम हैं
WaveSpeed$0.04हम 40% कम हैं
Google Gemini API$0.0336हम 29% कम हैं

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।

Lite क्या बचाकर रखता है, और क्या छोड़ देता है

ईमानदार बात यह है: यह वही Nano Banana 2 है, जिसकी resolution की छत नीची कर दी गई है और thinking budget छाँट दिया गया है। कुछ चीज़ें इस कटौती से सही-सलामत निकल आती हैं। कुछ नहीं।

सुर्खी रफ़्तार है। Google कहता है यह "महज़ चार सेकंड में एक इमेज बना सकता है" — पूरे Nano Banana 2 से करीब 2.7× तेज़। थंबनेल ग्रिड भरनी हो, लोडिंग स्टेट के पीछे वेरिएंट बनाने हों, या ऐसा batch चलाना हो जहाँ असल लागत घड़ी का समय है? तब यह अनुपात किसी भी क्वालिटी-अंतर से ज़्यादा मायने रखता है।

फ़्रेम के अंदर का टेक्स्ट टिकता है। इसने हमें चौंकाया। आमने-सामने की टेस्टिंग में फ़्रेम के भीतर पढ़े जा सकने वाले, स्टाइल किए हुए टेक्स्ट पर Lite, Nano Banana 2 की बराबरी करता है — यह क्षमता Gemini 3 पीढ़ी को मिली थी, legacy मॉडल के पास कभी नहीं थी। प्रोडक्ट लेबल, पोस्टर की हेडलाइन, UI मॉकअप: Lite इन्हें रेंडर कर देता है।

सिर्फ़ 1K resolution। न 2K। न 4K। Google का डॉक्युमेंटेशन कहता है कि यह मॉडल "सिर्फ़ 1K resolution सपोर्ट करता है", और यह ऐसी सेटिंग नहीं है जिसे हम अपनी तरफ़ से बढ़ा सकें। अगर आपका output प्रिंट पर जाता है, hero बैनर में जाता है, या किसी upscaling pipeline में जिसे काम करने के लिए असली डिटेल चाहिए, तो यह ग़लत मॉडल है — Nano Banana 2 लीजिए, जो 0.5K, 1K, 2K और 4K करता है।

कोई search grounding नहीं। Lite में न Google Search जुड़ा है, न Image Search। इससे कोई असली इमारत, कोई ख़ास प्रोडक्ट या कोई ताज़ा घटना माँगिए और यह सिर्फ़ अपने weights के भरोसे जवाब देगा। Nano Banana 2 चीज़ें देखकर बता सकता है। यह नहीं।

मल्टी-ऑब्जेक्ट prompt पर ही खाई खुलती है। एक सब्जेक्ट और थोड़ा-सा टेक्स्ट? कोई फ़र्क़ नज़र नहीं आएगा। लेकिन आपस में स्थानिक रिश्ते रखने वाले छह ऑब्जेक्ट — "नोटबुक के पीछे मग, लैंप के बाईं ओर, सब खिड़की की चौखट पर" — और Nano Banana 2 का गहरा रीज़निंग पास साफ़ जीत जाता है।

API request: एक prompt, एक job

अपने dashboard में key बनाइए, उसे अपने सर्वर पर रखिए, और हमारे submit endpoint पर पोस्ट कीजिए। सिर्फ़ prompt ज़रूरी है।

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/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "हल्के ओक काउंटर पर रखा एक सेरामिक पोर-ओवर ड्रिपर, सुबह की तिरछी रोशनी, कम डेप्थ ऑफ़ फ़ील्ड।",
      "aspect_ratio": "4:5"
    }
  }'

बदले में आपको एक job ID मिलता है। उसे poll कीजिए, या हमें एक webhook दे 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/text-to-image",
    input: {
      prompt: "त्राब्ज़ोन का रेट्रो ट्रैवल पोस्टर, मोटे sans-serif में 'TRABZON' लिखा शीर्षक, फीका टील और रेतीला पैलेट।",
      aspect_ratio: "2:3",
    },
  }),
}).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 || "Generation failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

schema से जुड़ी दो बातें। यहाँ हमारा aspect_ratio डिफ़ॉल्ट 1:1 है — इसके अलावा कुछ चाहिए तो साफ़-साफ़ सेट कीजिए, और enum चौड़ा है: 21:9 से लेकर बेहद पतली 1:8 और 8:1 पट्टियों तक, साथ में auto भी। और यहाँ कोई resolution फ़ील्ड नहीं है, क्योंकि चुनने को कुछ है ही नहीं। मौजूदा schema और कीमत हमेशा machine-readable spec में रहती है।

हमारे Nano Banana मॉडल्स में से चुनना

मॉडलकीमत / इमेजकब चुनें
Nano Banana 2 Lite$0.0238ज़्यादा वॉल्यूम, 1K काफ़ी है, latency मायने रखती है
Nano Banana 2$0.042K/4K, search grounding, या भरे-पूरे मल्टी-ऑब्जेक्ट सीन चाहिए
Nano Banana Pro$0.075टाइपोग्राफ़ी वाला कमर्शियल काम, रोल-स्प्लिट references, 4K
Nano Banana (legacy)$0.0312किसी काम के लिए नहीं। यह 2 अक्टूबर 2026 को बंद हो रहा है — माइग्रेट कीजिए
GPT Image 2$0.0525आपको इसके बजाय OpenAI की रेंडरिंग स्टाइल चाहिए

हमारी सिफ़ारिश उबाऊ है, और Google की सिफ़ारिश से मेल खाती है। Lite से शुरू कीजिए। यह हमारे यहाँ चलने वाला सबसे सस्ता मौजूदा-पीढ़ी का इमेज मॉडल है, और सोशल क्रॉप, थंबनेल, प्लेसहोल्डर आर्ट और इन-ऐप जनरेशन के लिए इससे ऊपर का कुछ भी अपना दाम वसूल नहीं करता। Nano Banana 2 पर तब चढ़िए जब पहली बार कोई क्लाइंट 1024 पिक्सेल से बड़ी फ़ाइल माँगे — या पहली बार पाँच संज्ञाओं वाला कोई prompt चार लौटाकर आ जाए। वह लकीर पार करते ही आपको पता चल जाएगा।

legacy वाली पंक्ति हम इसलिए रखते हैं कि लोगों के इंटीग्रेशन चल रहे हैं, इसलिए नहीं कि वह कोई विकल्प है। बाक़ी सब text-to-image कैटेगरी या पूरे मॉडल कैटलॉग में देखिए।

तेज़ सोचने वाले मॉडल को prompt कैसे दें

Lite ड्रॉ करने से पहले अब भी एक रीज़निंग पास चलाता है, बस छोटा वाला। इसका व्यावहारिक नतीजा: यह उन prompts को इनाम देता है जो ज़रूरी बात शुरू में ही रख देते हैं, दबा नहीं देते।

सब्जेक्ट और शॉट से शुरुआत कीजिए। लाइटिंग और मटीरियल उसके बाद। सजावटी विशेषण सबसे आख़िर में — छिछला सोचने वाला अपना बजट उसी पर ख़र्च करता है जो उसने पहले पढ़ा। फ़्रेम में टेक्स्ट चाहिए? उसे हूबहू उद्धृत कीजिए और जगह बताइए: bold title reading "OPEN LATE" across the top third। अगर कोई prompt बार-बार गड्ड-मड्ड कंपोज़िशन लौटा रहा है, तो उसे दोबारा लिखने के बजाय बाँट दीजिए — दो Lite कॉल तब भी एक Nano Banana 2 कॉल से सस्ती पड़ती हैं।

लॉन्च से पहले

हर output पर Google का SynthID watermark होता है। यह आँख से नहीं दिखता, यह बिना किसी अपवाद के हर इमेज पर लगता है, और कोई भी provider — हम भी शामिल — इसे बंद करने का स्विच नहीं देता। अगर किसी क्लाइंट का कॉन्ट्रैक्ट watermark वाले assets मना करता है, तो पहले वह मामला सुलझा लीजिए।

आगे की पूरी चेन में 1024-पिक्सेल assets का हिसाब रखिए। Nano Banana 2 से config पोर्ट करने वाली टीमें body में resolution: "2k" छोड़ देती हैं और हफ़्तों बाद जाकर देखती हैं कि एक retina लेआउट upscale की गई 1K पर चल रहा है। पकड़ने के लिए कोई error तक नहीं आता। अपने डाइमेंशन एक बार, इंटीग्रेशन के वक़्त ही जाँच लीजिए।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Nano Banana 2 Lite क्या है?

यह Google के gemini-3.1-flash-lite-image का प्रोडक्ट नाम है, जो Nano Banana 2 पीढ़ी का सबसे तेज़ और सबसे सस्ता मॉडल है। Google इसे ज़्यादा वॉल्यूम और लगभग रियल-टाइम इमेज वर्कलोड के लिए रखता है, और मूल Nano Banana के आधिकारिक तौर पर सुझाए गए विकल्प के रूप में यही है।

E2X पर Nano Banana 2 Lite की कीमत कितनी है?

हम प्रति जनरेट की गई इमेज $0.0238 लेते हैं, और किसी resolution multiplier की चिंता नहीं करनी पड़ती। 26 अगस्त 2026 की जाँच के समय यही हमारी कीमत थी, जबकि उसी मॉडल के लिए fal.ai पर $0.042। बजट बाँधने से पहले लाइव मॉडल पेज पर पुष्टि कर लीजिए।

क्या Nano Banana 2 Lite 2K या 4K इमेज बना सकता है?

नहीं। Google का डॉक्युमेंटेशन कहता है कि यह सिर्फ़ 1K resolution सपोर्ट करता है, और यह मॉडल की सीमा है, किसी प्लान की पाबंदी नहीं। 2K या 4K output के लिए इसकी जगह Nano Banana 2 या Nano Banana Pro इस्तेमाल कीजिए।

Nano Banana 2 के मुक़ाबले यह कितना तेज़ है?

Google कहता है कि यह महज़ चार सेकंड में एक इमेज बना सकता है, यानी Nano Banana 2 से करीब 2.7× तेज़। एडिटिंग शुद्ध जनरेशन से थोड़ी धीमी चलती है। हमारी job pipeline ऊपर से queueing जोड़ती है, इसलिए किसी एक आँकड़े पर भरोसा करने के बजाय end-to-end नापिए।

क्या मुझे मूल Nano Banana से माइग्रेट करना चाहिए?

हाँ, और जल्दी — Google gemini-2.5-flash-image को 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है। E2X पर इसका विकल्प सस्ता है ($0.0238 बनाम $0.0312), फ़्रेम के अंदर का टेक्स्ट ढंग से रेंडर करता है, और तेज़ी से जनरेट करता है। आपकी request body में सिर्फ़ slug बदलता है, बस।

क्या यह Google Search grounding सपोर्ट करता है?

नहीं। Lite पर न Google Search grounding उपलब्ध है, न Image Search। अगर आपके prompts असली दुनिया के मौजूदा तथ्यों या reference लुकअप पर निर्भर हैं, तो Nano Banana 2 grounding सपोर्ट करता है और Lite नहीं करता।

क्या इमेजों पर watermark होता है?

हाँ। हर इमेज में SynthID watermark होता है, जो AI-जनरेटेड कंटेंट के लिए Google का अदृश्य provenance मार्कर है। किसी भी provider पर ऐसा कोई पैरामीटर नहीं है जो इसे हटा दे।