Nano Banana Pro

E2X पर Nano Banana Pro इमेज एडिटिंग API

Nano Banana Pro दरअसल Google का gemini-3-pro-image है — Nano Banana फ़ैमिली का सबसे ऊपरी tier, और वही जिसकी तरफ़ हम तब हाथ बढ़ाते हैं जब किसी edit को पूरे साइज़ पर टिकना हो। हम इसकी editing capability को google/nano-banana-pro/edit-image के रूप में उपलब्ध कराते हैं, और 1K तथा 2K पर हम प्रति एडिट की गई इमेज $0.075 लेते हैं। आज fal.ai या Replicate पर वही request जितनी पड़ती है, यह उसका आधा है।

काम शुरू करने के लिए कोई सोर्स इमेज नहीं है? तब आपको Nano Banana Pro text-to-image चाहिए — वही मॉडल, वही कीमत, सिर्फ़ prompt।

26 अगस्त 2026 को जब हमने आख़िरी बार जाँचा, हमारी कीमत यहाँ खड़ी थी:

हम उस टेबल पर तारीख़ दर्ज करते हैं, क्योंकि हम उसे दोबारा जाँचते हैं और क्योंकि कीमतें बदलती रहती 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।

Pro tier अपनी कीमत कहाँ वसूल करता है

ज़्यादातर इमेज मॉडल किसी edit को एक नई generation की तरह लेते हैं जो संयोग से ओरिजिनल जैसी दिखती है। यह उसे composition की तरह लेता है, और यह फ़र्क़ आपको तीन जगह महसूस होता है।

यह एक साथ चौदह references थामता है। Google उस बजट को भूमिका के हिसाब से बाँटता है: जब किसी व्यक्ति को पहचानने लायक बना रहना हो तो 5 तक character images, high-fidelity प्रोडक्ट प्लेसमेंट के लिए 6 तक object images, और 3 तक style references। एक पूरा ad कंपोज़िट — मॉडल, प्रोडक्ट, ब्रांड पैलेट — तीन call की उस चेन के बजाय एक ही request में जाता है जिसकी आपको निगरानी करनी पड़ती।

यह पढ़ने योग्य टेक्स्ट लिखता है। किसी भी कमर्शियल काम के लिए सस्ते tiers के बजाय हम Pro की सिफ़ारिश क्यों करते हैं, उसकी सबसे बड़ी वजह यही अकेली है। यह इन्फ़ोग्राफ़िक, मेन्यू, डायग्राम और पैकेजिंग के लिए स्टाइल की हुई, पढ़ने योग्य कॉपी बनाता है, और बहुभाषी layouts संभालता है — इसे एक अंग्रेज़ी इन्फ़ोग्राफ़िक दीजिए, स्पैनिश वर्ज़न माँगिए, और बाकी आर्टवर्क अपनी जगह बना रहेगा। ज़्यादातर इमेज मॉडल आज भी body copy को सजावटी लकीरों में बदल देते हैं।

ऐसा resolution जो कहीं पहुँचता है। 1K, 2K, या 4096×4096 तक 4K। 1K और 2K की कीमत हम एक बराबर $0.075 रखते हैं; 4K उसे दोगुना कर देता है।

हमें किसी और के मुक़ाबले तौलने से पहले एक व्यवहार जान लीजिए: मॉडल composition पर reasoning करते हुए बीच के "thought images" बनाता है। Google उन्हें लौटाता नहीं और हम उनका बिल नहीं करते। इसी वजह से आपको प्रति request करीब 30 सेकंड की उम्मीद रखनी चाहिए, न कि दो-तीन सेकंड की, जो कोई flash-tier मॉडल लेता।

API request: references के साथ editing

अपने dashboard में एक key बनाइए, उसे server-side रखिए, और job हमारे submit endpoint पर POST कीजिए। हमें दो field चाहिए: prompt और image_urls।

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-pro/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "बोतल को नरम बादलों वाली दिन की रोशनी में गीले स्लेट पर रखिए। लेबल का टेक्स्ट तीखा और बिना बदले रहने दीजिए।",
      "image_urls": [
        "https://example.com/product.jpg",
        "https://example.com/mood.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

हम वापस एक job ID देते हैं। status के थमने तक उसे poll कीजिए:

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-pro/edit-image",
    input: {
      prompt: "बैकग्राउंड को धूप से भरे मिलानी आँगन से बदल दीजिए। विषय का चेहरा और कपड़े हूबहू वैसे ही रखिए।",
      image_urls: ["https://example.com/portrait.jpg"],
      aspect_ratio: "16:9",
      resolution: "1k",
    },
  }),
}).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 || "Image edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000));
}

status pending → processing → completed चलता है, या failed अथवा cancelled पर रुक जाता है। poll नहीं करना चाहते? submit body में एक webhookUrl भेजिए और नतीजा आते ही हम आपको call कर लेंगे।

schema की दो बातें लोगों को काटती हैं: हमारा aspect ratio default 9:16 है, 1:1 नहीं, इसलिए जब तक आपको portrait ही न चाहिए, इसे स्पष्ट रूप से सेट कीजिए — और resolution की values lowercase हैं (1k, 2k, 4k)। live machine-readable spec में हमेशा मौजूदा schema और कीमत रहती है।

हमारे इमेज एडिटिंग मॉडलों में से चुनना

Pro हमारा सबसे महँगा इमेज एडिटर है, और बहुत सारे काम के लिए वह सचमुच ज़रूरत से ज़्यादा है। हम और क्या-क्या चलाते हैं, उसका ईमानदार नक़्शा यह रहा:

उस टेबल को दोबारा पढ़िए और legacy वाली पंक्ति पर ध्यान दीजिए। Google gemini-2.5-flash-image को 2 अक्टूबर 2026 को रिटायर कर रहा है, और Nano Banana 2 Lite उससे सस्ता भी है और नया भी — $0.0312 के मुक़ाबले $0.0238। अगर आप अब भी पुराने वाले पर हैं, तो वह migration अपनी लागत दोगुनी वसूल कर देता है। हम आपको यह बताना बेहतर समझते हैं, बजाय इसके कि आपको कोई ऐसा tier बेच दें जिसकी आपको ज़रूरत नहीं।

बाकी सब बजट का सवाल है। Pro की कीमत Lite की लगभग तीन गुनी है। अगर आपके edits सोशल-मीडिया resolution पर बैकग्राउंड बदलने और रंग बदलने भर के हैं, तो Lite वह कर देता है और फ़र्क़ की रक़म आपकी जेब में रहती है। अगर कोई क्लाइंट इमेज में पकाए गए शब्द पढ़ने वाला है, तो Pro पर लौट आइए। सब कुछ image-to-image कैटेगरी में या पूरे मॉडल कैटलॉग में देखिए।

तस्वीर नहीं, फ़र्क़ को prompt कीजिए

text-to-image से चली आई आदत पूरे सीन का वर्णन करने की होती है। किसी edit में वह निर्देश reference से लड़ता है और आपको बदलाव के बजाय एक भटकती हुई regeneration मिलती है।

डेल्टा लिखिए। बताइए कि क्या बदलेगा, फिर बताइए कि क्या नहीं बदलना चाहिए: "जैकेट को चारकोल ऊन से बदल दीजिए, pose, चेहरा और लाइटिंग हूबहू वैसे ही रखिए" लगभग हर बार पूरे सीन के वर्णन से बेहतर काम करता है। जब एक ही call में कई references जाएँ, तो उन्हें लेबल कीजिए — "image 1 व्यक्ति है, image 2 प्रोडक्ट है, image 3 सिर्फ़ colour grading है" — क्योंकि और कुछ भी मॉडल को नहीं बताता कि आपका तीसरा अटैचमेंट पैलेट था, विषय नहीं।

टेक्स्ट edit कर रहे हैं? हूबहू string quote कीजिए। घुमा-फिराकर कहना दोबारा व्याख्या को न्योता देता है।

शिप करने से पहले

हर output पर एक SynthID watermark होता है। यह Google का अगोचर provenance मार्कर है, यह बिना किसी अपवाद के लगता है, और न हम और न कोई दूसरा provider इसे बंद करने का कोई स्विच दे सकता है। अगर आपकी pipeline आगे detection चलाती है, या किसी क्लाइंट का कॉन्ट्रैक्ट watermark वाली ऐसेट पर रोक लगाता है, तो integrate करने से पहले वह बात तय कर लीजिए।

अगर आप कोई config पोर्ट कर रहे हैं तो resolution के defaults पर नज़र रखिए। हमारा default 1K है और fal.ai का भी; Replicate का default 2K है। यहाँ इन tiers की कीमत एक ही है, लेकिन आपके output के dimensions आपकी धारणा से मेल नहीं खाएँगे।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Nano Banana Pro क्या है?

Nano Banana Pro, Google के gemini-3-pro-image का प्रोडक्ट नाम है, यानी Nano Banana फ़ैमिली का प्रीमियम tier। यह जटिल visual काम को निशाना बनाता है — multi-reference composition, कैरेक्टर की निरंतरता, इमेज के अंदर पढ़ने योग्य टेक्स्ट, 4K तक output — न कि सबसे तेज़ मुमकिन generation को।

E2X पर Nano Banana Pro इमेज एडिटिंग की कीमत कितनी है?

1K और 2K resolution पर हम प्रति एडिट की गई इमेज $0.075 लेते हैं, और 4K की बिलिंग दोगुनी होती है। 26 अगस्त 2026 की जाँच पर हमारी कीमत यही थी। प्राइसिंग हिलती रहती है, इसलिए उस पर बजट बाँधने से पहले live मॉडल पेज पर पुष्टि कर लीजिए।

एक request में कितनी reference images जा सकती हैं?

कुल चौदह। Google भूमिका के हिसाब से मिश्रण की सीमा तय करता है: निरंतरता के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 5 character images, high-fidelity शामिल करने के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 6 object images, और ज़्यादा से ज़्यादा 3 style references।

क्या इस मॉडल के लिए E2X, fal.ai और Replicate से सस्ता है?

उस तारीख़ को हमने जिन तुलनीय on-demand कीमतों को जाँचा, उनके हिसाब से हाँ — हमारे यहाँ $0.075, जबकि दोनों पर $0.15। एक जैसी request पर यह 50% की बचत है। अलग plans, batch प्रोडक्ट या प्रमोशनल प्राइसिंग उस तुलना का हिस्सा नहीं हैं।

क्या बनी हुई इमेज पर watermark होता है?

हाँ। Nano Banana Pro से आने वाली हर इमेज में SynthID watermark शामिल होता है, जो AI-जनित कंटेंट के लिए Google का अगोचर मार्कर है। इसे बंद करने का कोई parameter कोई provider नहीं देता, हम भी नहीं।

मुझे Pro इस्तेमाल करना चाहिए या कोई सस्ता tier?

Pro तब इस्तेमाल कीजिए जब इमेज में पढ़ने योग्य टेक्स्ट हो, जब आप कई references जोड़ रहे हों, या जब आपको 4K चाहिए। सोशल resolution पर बैकग्राउंड बदलने और साधारण रीटचिंग के लिए Nano Banana 2 Lite एक-तिहाई कीमत लेता है और फ़र्क़ शायद ही कभी दिखता है।

क्या यह API synchronous है?

नहीं। आप एक job submit करते हैं, फिर या तो उसका status poll करते हैं या हमें एक webhookUrl देते हैं। पूरी हो चुकी job नतीजा data.outputs[0].url पर दिखाती है। करीब 30 सेकंड की प्रोसेसिंग की उम्मीद रखिए।