Nano Banana 2

API Nano Banana 2 Text-to-Image su E2X

Nano Banana 2 è il gemini-3.1-flash-image di Google, ed è il tier verso cui indirizziamo per primo la maggior parte delle persone. Lo esponiamo come google/nano-banana-2 — lo slug nudo, senza suffisso di capability — e applichiamo una tariffa di $0.04 per immagine generata al nostro default 1K. È la metà del prezzo di fal.ai per la stessa request, e Le compra un modello che rende leggibile il testo dentro l'immagine, accetta quattordici reference e arriva fino al 4K.

Ha già un'immagine da alterare invece che da ricreare? Nano Banana 2 edit-image sono gli stessi pesi allo stesso prezzo, con in più un campo image_urls.

Un avvertimento sui nomi prima dei numeri. Nano Banana 2 non è Nano Banana Pro. Pro è gemini-3-pro-image, un modello separato e più caro, e alcuni cataloghi — fal.ai compreso — l'hanno etichettato come "Nano Banana 2" su singole pagine. Confronti l'ID del modello Gemini, non il nome commerciale.

Ecco dove si collocava il nostro prezzo all'ultima verifica del 26 agosto 2026:

I prezzi e le condizioni dei prodotti possono cambiare nel tempo. Verifichi i prezzi aggiornati di ciascun provider prima di prendere una decisione d'acquisto. Il prezzo Google Batch o Flex non è direttamente equivalente a una request API on-demand standard, perché le condizioni di pianificazione, disponibilità ed elaborazione sono diverse; è quindi escluso da questo confronto. Si tratta di un confronto circoscritto a uno scenario d'uso specifico, non dell'affermazione che E2X sia l'opzione più economica al mondo in ogni configurazione.

resolution è l'unico fattore che incide sulla fatturazione, e la scala è fissa:

Restiamo il 50% sotto fal.ai su ogni gradino — 4K incluso. Gli stessi numeri stanno nella specifica leggibile dalle macchine insieme al resto dello schema.

L'argomento prezzo/qualità a favore di questo tier

Sono i listini di Google a raccontarlo: Nano Banana 2 costa $0.067, Nano Banana Pro costa $0.134. Esattamente il doppio. Il divario di qualità non è neanche lontanamente ×2.

Questo è lo scambio. Pro mantiene un vantaggio sui layout tipografici densi e sui composite elaborati; Lei dimezza il conto a ogni chiamata e, per la maggior parte del lavoro su prodotto, la differenza non arriva mai all'occhio di chi guarda. Quello che si tiene a questo tier conta più di quello che perde:

• Quattordici reference image per request. Nessun bucket di ruoli imposto — mescoli soggetti e mood board in una sola chiamata ed etichettili nel prompt.
• Quattro gradini di risoluzione. Google fa girare questo modello da 0,5K fino al 4K; il nostro enum resolution espone 1k, 2k e 4k. È il divario più grande rispetto al fratello Lite, che non ha alcun parametro resolution — 1K è l'unica cosa che produce.
• Thinking mode attivo. Come ogni modello Gemini 3, ragiona sulla composizione prima di dipingere. È lì che se ne va la latenza mediana di ~8,4 secondi.
• Grounding con Google Search, Image Search inclusa. Chieda un monumento reale o una divisa reale e può andare a guardare invece di allucinare una forma plausibile.

Il modello di Google supporta anche inquadrature ultra-wide che Pro non offre — 1:4, 4:1, 1:8, 8:1. Il nostro enum aspect_ratio copre attualmente i dieci rapporti standard da 1:1 fino a 21:9, quindi controlli la specifica aggiornata prima di costruire una pipeline di banner su un valore ultra-wide.

Un limite netto: il function calling non è supportato. Non progetti un loop di tool-use intorno a questo modello.

Request API: prompt dentro, immagine fuori

Crei una API key nella dashboard, la tenga sul Suo server e invii una POST al nostro endpoint di submit. prompt è l'unico campo obbligatorio.

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",
    "input": {
      "prompt": "Un menu su lavagna scritto a mano davanti a una pasticceria di Lisbona, luce calda di tardo pomeriggio, con le parole PASTEL DE NATA 1,20 EUR chiaramente leggibili",
      "aspect_ratio": "4:5",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

Restituiamo un job ID. Faccia polling, oppure ci passi un webhook e smetta di fare polling:

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",
    input: {
      prompt: "Spaccato isometrico di una piccola serra idroponica, serbatoi e tubi etichettati, stile illustrazione tecnica",
      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 ?? "Generation failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

Lo status passa da pending → processing → completed, oppure si ferma su failed o cancelled. Invii un webhookUrl se preferisce essere richiamato.

Due dettagli dello schema colgono di sorpresa. Il nostro default di aspect_ratio è 9:16, non 1:1 — verticale, perché è quello che vuole la maggior parte del nostro traffico. E i valori di resolution sono in minuscolo: 1k, 2k, 4k.

Come scegliere fra i nostri modelli Nano Banana

Nano Banana 2 sta al centro della nostra gamma, il che significa che per alcuni carichi di lavoro è la scelta sbagliata in entrambe le direzioni. La mappa onesta:

Parta dalla riga Lite, perché è quella che Le farà davvero risparmiare. Nano Banana 2 Lite costa circa il 40% in meno, gira all'incirca 2,7 volte più veloce e nei test testa a testa pareggia con questo modello su testo leggibile e coerenza delle reference. Quello a cui rinuncia è ristretto ma reale: solo 1K, nessun grounding di ricerca e un'aderenza alle istruzioni più debole quando un prompt gestisce diversi oggetti insieme. Soggetto singolo a risoluzione social? Prenda Lite e si tenga la differenza.

Salga a Pro quando il deliverable è un poster pieno di parole, o una campagna in cui uno stesso volto deve sopravvivere a venti immagini. Salti la riga legacy — Google stessa ora definisce gemini-2.5-flash-image legacy e raccomanda invece Nano Banana 2 Lite per qualità migliore, maggiore velocità e costo inferiore. Quella migrazione è denaro regalato. Il resto della gamma sta nella categoria text-to-image e nel catalogo modelli completo.

Ottenere di più dal prompt

Il thinking mode cambia il modo in cui conviene scrivere. Il modello ragiona prima di rendere, quindi premia l'intento dichiarato più degli aggettivi accumulati — "un poster di recruiting che deve risultare leggibile da tre metri di distanza" lo guida meglio di quindici token di stile.

Metta fra virgolette qualunque testo voglia veder reso, esattamente come deve apparire, punteggiatura e maiuscole comprese. Le istruzioni vaghe producono ghirigori decorativi a qualsiasi tier.

Quando un soggetto esiste nel mondo reale, lo nomini. Il grounding aiuta solo se il modello sa di doverci attingere. E sia esplicito sul layout: le inquadrature verticali e ultra-wide tendono a centrare il soggetto se non dice dove stanno le cose.

Prima di andare in produzione

Ogni immagine porta un watermark SynthID. È il marcatore di provenienza impercettibile di Google, applicato senza eccezioni, e nessun provider — noi compresi — ha un interruttore per disattivarlo. Se un contratto con un cliente vieta asset con watermark, risolva la questione prima di integrare.

Metta in conto una latenza intorno a ~8,4 secondi di tempo mediano di modello, non la risposta sotto il secondo di un piccolo modello di diffusione. Il ragionamento costa tempo reale. L'ETA dei nostri job è di 30 secondi, per assorbire la coda e i render 4K.

Fissi resolution esplicitamente nel codice. I default non coincidono fra provider, ed è meglio scoprirlo in un diff che su una fattura.

Domande frequenti

Che cos'è Nano Banana 2?

Nano Banana 2 è il nome commerciale del gemini-3.1-flash-image di Google, il modello attuale di fascia flash nella famiglia Nano Banana. Genera immagini da testo, accetta fino a quattordici reference, rende leggibile il testo dentro l'immagine e produce output fino al 4K.

Quanto costa Nano Banana 2 su E2X?

Applichiamo una tariffa di $0.04 per immagine generata al nostro default 1K, $0.06 a 2K e $0.08 a 4K, verificati il 26 agosto 2026. I prezzi si muovono — confermi sulla pagina del modello aggiornata prima di fare budget.

Nano Banana 2 è la stessa cosa di Nano Banana Pro?

No. Nano Banana 2 è gemini-3.1-flash-image; Pro è gemini-3-pro-image, un modello separato a circa il doppio del prezzo di listino. Alcuni cataloghi hanno etichettato erroneamente Pro come "Nano Banana 2", quindi verifichi l'ID del modello Gemini quando confronta le specifiche.

Meglio Nano Banana 2 o Nano Banana 2 Lite?

Usi Lite quando 1K basta e i Suoi prompt descrivono un soggetto singolo e chiaro — circa il 40% più economico e all'incirca 2,7 volte più veloce. Usi Nano Banana 2 per il 2K o il 4K, per prompt che devono collocare correttamente più oggetti, o quando vuole il grounding con Google Search, che a Lite manca.

Le immagini di Nano Banana 2 hanno un watermark?

Sì. Ogni output porta un watermark SynthID, il marcatore impercettibile di Google per i contenuti generati dall'IA. Non esiste alcun parametro presso alcun provider per disattivarlo, noi compresi.

Il modello supporta il function calling?

No. Nano Banana 2 non supporta il function calling, quindi non progetti un loop di tool-use intorno a esso. Supporta invece il thinking mode e il grounding con Google Search, Image Search inclusa.

Quanto tempo richiede una generazione?

La latenza mediana del modello si misura intorno agli 8,4 secondi; fissiamo l'ETA del job a 30 secondi per coprire la coda e i render più grandi. L'API è asincrona — invii un job, poi faccia polling su /v1/jobs/{id} oppure fornisca un webhookUrl.