Nano Banana

E2X पर Nano Banana Text-to-Image — और 2 अक्टूबर से पहले कहाँ जाएँ

Nano Banana असल में Google का gemini-2.5-flash-image है — वही मॉडल जिसने इस नाम को पहचान दिलाई। हम इसे google/nano-banana/text-to-image के रूप में उपलब्ध कराते हैं और प्रति इमेज $0.0312 लेते हैं, यानी fal.ai के $0.039 से 20% कम। फिर वह आँकड़ा आता है जो कीमत से भी ज़्यादा मायने रखता है: Google इस मॉडल को 2 अक्टूबर 2026 को बंद कर रहा है — जिस दिन हमने यह पेज लिखा, उससे सैंतीस दिन बाद।

यही एक तथ्य बाक़ी पूरे पेज का क्रम बदल देता है। endpoint हम अब भी चला रहे हैं, कीमत पर अब भी क़ायम हैं, और इस हफ़्ते आप जो batch queue करेंगे वह बिना दिक़्क़त पूरा होगा। हम बस यह नहीं करेंगे — पाँच हफ़्ते की मियाद बचे मॉडल पर आपसे नया integration शुरू करवाना।

हमने आख़िरी बार 26 अगस्त 2026 को जाँचा था; तब हमारी कीमत यहाँ खड़ी थी:

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।

इस मॉडल पर ख़ुद Google का फ़ैसला

वेंडर यहाँ कुछ छिपा नहीं रहा। सीधे image generation docs से:

"Nano Banana सीरीज़ का legacy अग्रदूत। यह एक भरोसेमंद workhorse रहा है, फिर भी हम अपने ग्राहकों को ज़ोरदार सलाह देते हैं कि बेहतर क्वालिटी, तेज़ generation speed और कम API pricing के लिए वे Nano Banana 2 Lite पर चले जाएँ।"

देखिए यह लिखा किसने है। कोई प्रतिद्वंद्वी नहीं, हम नहीं — ख़ुद Google, अपने ही मॉडल के बारे में, उस deprecation टेबल के ठीक बगल में जिसमें gemini-2.5-flash-image की shutdown तारीख़ 2 अक्टूबर 2026 दर्ज है। "ज़ोरदार सलाह" के साथ एक पक्की तारीख़ — model card की भाषा में यह लगभग मकान ख़ाली करने का नोटिस है।

आपके पास पहले से कोई इमेज है जिसे आप बदलना चाहते हैं, नए सिरे से बनाना नहीं? Nano Banana edit-image ख़ाली कैनवस की जगह reference लेता है — वही मॉडल, वही $0.0312, वही समाप्ति तारीख़।

ओरिजिनल मॉडल अब भी क्या अच्छा करता है

जिसका श्रेय बनता है, वह दे देना चाहिए। इस मॉडल ने अपनी साख कमाई है, और आने वाले कुछ हफ़्तों तक यह एक तेज़, सस्ता generator बना रहेगा।

यह तेज़ है। OpenRouter की स्वतंत्र माप के मुताबिक़ AI Studio पर median क़रीब 1.94 सेकंड और Vertex पर 4.48 सेकंड है। हमारी अपनी job pipeline end-to-end लगभग 30 सेकंड का बजट रखती है, जिसमें हमारी तरफ़ की queueing और delivery भी शामिल है।

यह दस aspect ratio कवर करता है — 21:9, 16:9, 4:3, 3:2, 1:1, 9:16, 3:4, 2:3, 5:4, 4:5। एक ही prompt template से एक banner सेट और एक story crop, दोनों निकालने के लिए काफ़ी चौड़ा।

यह सिर्फ़ एक resolution लिखता है: 1K। न 2K, न 4K, न कोई upscale रास्ता। अगर क्लाइंट ने प्रिंट माँगा था, तो यह मॉडल कभी उसके लिए था ही नहीं।

और एक बात पर हम बहाना नहीं बनाएँगे: इमेज के अंदर टेक्स्ट यहाँ कमज़ोर है। Google एडवांस्ड टेक्स्ट रेंडरिंग का श्रेय Gemini 3 पीढ़ी को देता है, इस वाली को नहीं। पोस्टर की एक हेडलाइन माँगिए, और आपको ऐसे अक्षर मिलेंगे जो thumbnail साइज़ पर सही दिखते हैं और पूरे साइज़ पर बिखर जाते हैं। जिस भी पेज ने आपसे इसका उल्टा कहा, वह अंदाज़ा लगा रहा था।

API request: prompt अंदर, इमेज बाहर

अपने dashboard में एक key बनाइए, उसे अपने server पर ही रखिए, और job भेज दीजिए। 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/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "एक वर्कशॉप बेंच पर रखा पीतल का डाइविंग हेलमेट, धूल भरी खिड़की से आती सुबह की रोशनी, हल्की depth of field",
      "aspect_ratio": "3:2"
    }
  }'

आपको वापस एक job ID मिलती है। status के स्थिर होने 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/text-to-image",
    input: {
      prompt: "शाम के धुँधलके में टेराकोटा छतें, नीची drone perspective, गर्म धुंध, कोई इंसान नहीं",
      aspect_ratio: "16:9",
    },
  }),
}).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, 2000));
}

Status pending → processing → completed तक बढ़ता है, या failed अथवा cancelled पर रुक जाता है। अगर आप चाहते हैं कि हम आपको call करें, तो body में webhookUrl भेजिए।

schema की एक बात लोगों को चौंकाती है: हमारा aspect_ratio default 9:16 है, 1:1 नहीं। जब तक आप कुछ और न कहें, portrait ही मिलेगा। मौजूदा schema और कीमत हमेशा machine-readable spec में रहती है।

जिस मॉडल को आपको असल में call करना चाहिए

नीचे हमारी पूरी text-to-image लाइन-अप है। बाक़ी सब से पहले दूसरी पंक्ति देखिए।

Nano Banana 2 Lite इस पेज के मॉडल से 24% सस्ता है, और एक पूरी पीढ़ी नया भी। यह जोड़ी असामान्य है, और यह उस इकलौती दलील को ख़त्म कर देती है जो कोई भी पुराने weights पर टिके रहने के लिए देता है। यहाँ तौलने लायक़ कोई बजट trade-off है ही नहीं: आप कम चुकाते हैं, बेहतर output पाते हैं, और आपका integration पाँच हफ़्ते में एक्सपायर होना बंद हो जाता है। migration पहली ही request में अपनी लागत निकाल लेता है।

वही JSON contract, वही polling loop, वही aspect ratio। model string बदलिए और ship कर दीजिए। अगर आपके काम में आर्टवर्क के भीतर पढ़े जाने लायक़ शब्द चाहिए, तो Lite छोड़िए और सीधे Nano Banana Pro पर जाइए — टेक्स्ट रेंडरिंग Google ने उसी tier में रखी है। बाक़ी जो कुछ हम चलाते हैं वह text-to-image कैटेगरी और पूरे मॉडल कैटलॉग में मिलेगा।

जून 2025 की याददाश्त वाले मॉडल के लिए prompt लिखना

knowledge cutoff जून 2025 है, इसलिए उसके बाद जो कुछ हुआ वह weights के भीतर मौजूद ही नहीं है। किसी 2026 के प्रोडक्ट या हाल की सार्वजनिक घटना का नाम लेने पर आपको एक गढ़ी हुई चीज़ मिलेगी — पूरे आत्मविश्वास के साथ रेंडर की हुई।

विशेषणों के बजाय optics का वर्णन कीजिए। "85mm, f/1.8, backlit, हल्का lens flare" "beautiful cinematic shot" से कहीं ज़्यादा काम करता है — दूसरा वाक्यांश training data में इतना आम है कि वह औसत की तरफ़ ढह जाता है। negative space भी बताइए: यह मॉडल ख़ाली कोने को ख़ुशी-ख़ुशी कबाड़ से भर देता है, जब तक आप मना न करें।

prompt एक पैराग्राफ़ से छोटे रखिए। context window 65,536 token इनपुट और 32,768 आउटपुट है, यानी लंबाई कभी अड़चन नहीं है — attention है। यहाँ लंबे prompt निखारते नहीं, पतला कर देते हैं।

इसके साथ कुछ भी ship करने से पहले

हर output पर SynthID watermark होता है। Google का अदृश्य provenance marker, बिना किसी अपवाद के लगाया जाता है, और किसी भी provider के पास — हमारे पास भी — इसे बंद करने का स्विच नहीं है।

फिर कैलेंडर। 2 अक्टूबर 2026 को अपने incident runbook में डालिए, सिर्फ़ backlog में नहीं। जिस दिन Google weights बंद करेगा, इस slug पर आने वाली request फ़ेल हो जाएँगी; यह वेंडर का shutdown है, कोई outage नहीं जिसे कोई patch कर सके। अगर आपके scheduled job, cron task या कोई customer-facing feature यहाँ इशारा कर रहे हैं, तो slug अभी बदल लीजिए — अभी यह एक लाइन का बदलाव है, बाद में यह एक पूरा रविवार होगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Nano Banana ठीक-ठीक कब बंद हो रहा है?

Google की deprecation टेबल में gemini-2.5-flash-image की shutdown तारीख़ 2 अक्टूबर 2026 दर्ज है। उस तारीख़ के बाद यह मॉडल हर provider पर request लेना बंद कर देगा, हमारे यहाँ भी, क्योंकि weights को रिटायर करना Google के हाथ में है। उसी दिन नहीं — उससे पहले migrate कीजिए।

ओरिजिनल Nano Banana की जगह मुझे क्या इस्तेमाल करना चाहिए?

Nano Banana 2 Lite, और यह कोई नज़दीकी मुक़ाबला नहीं है। हम इसकी कीमत $0.0238 रखते हैं, जबकि इस मॉडल की $0.0312 है; यह एक पूरी पीढ़ी नया है, और Google ख़ुद इसे अनुशंसित विकल्प बताता है। बस model slug बदलिए — request और response का आकार वही रहता है।

E2X पर Nano Banana text-to-image की कीमत कितनी है?

प्रति जनरेट की गई इमेज $0.0312, जो 26 अगस्त 2026 को जाँचने पर fal.ai के $0.039 से 20% कम था। उसी तारीख़ को Google का अपना API और OpenRouter, दोनों $0.039 पर थे। कीमतें बदलती रहती हैं, इसलिए बजट बनाने से पहले लाइव मॉडल पेज पर पुष्टि कर लीजिए।

क्या यह मॉडल इमेज के अंदर टेक्स्ट रेंडर कर सकता है?

भरोसे लायक़ नहीं। Google एडवांस्ड टेक्स्ट रेंडरिंग का श्रेय Gemini 3 पीढ़ी को देता है, और यह मॉडल उससे पहले का है — छोटे शब्द कभी-कभी बच जाते हैं, वाक्य आम तौर पर नहीं। पैकेजिंग, इन्फ़ोग्राफ़िक या किसी भी हेडलाइन वाले काम के लिए इसकी जगह Nano Banana Pro इस्तेमाल कीजिए।

यह किस resolution में output देता है?

1K, और सिर्फ़ 1K। इस पीढ़ी पर 2K या 4K का कोई रास्ता नहीं है। अगर आपको इससे बड़ा output चाहिए, तो Nano Banana Pro 4096×4096 तक जाता है।

क्या इमेज पर watermark होता है?

हाँ। हर इमेज में SynthID शामिल होता है — AI से बनी सामग्री के लिए Google का अदृश्य marker। कोई भी provider इसे बंद करने का parameter नहीं देता, और जो देने का दावा करे वह आपको गुमराह कर रहा होगा।

क्या API synchronous है?

नहीं। आप एक job submit करते हैं और फिर या तो उसका status poll करते हैं, या हमें एक webhookUrl दे देते हैं। पूरा हो चुका job फ़ाइल को data.outputs[0].url पर दिखाता है, और हमारी pipeline हर request के लिए लगभग 30 सेकंड का बजट रखती है।