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Livello premium di Nano Banana basato su gemini-3-pro-image: testo-immagine e modifica, con testo leggibile nell'immagine e output fino a 4K.
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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-pro/edit-image',
'input': {}
}
)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)Nano Banana Pro è il gemini-3-pro-image di Google — il tier più alto della famiglia Nano Banana, e quello a cui ricorriamo quando una modifica deve reggere a dimensione piena. Esponiamo la sua capability di editing come google/nano-banana-pro/edit-image, e applichiamo una tariffa di $0.075 per immagine modificata a 1K e 2K. È la metà di quanto la stessa request costa oggi su fal.ai o Replicate.
Nessuna immagine sorgente da cui partire? Allora Le serve Nano Banana Pro text-to-image — stesso modello, stesso prezzo, solo prompt.
Ecco dove si collocava il nostro prezzo all'ultima verifica del 26 agosto 2026:
| Provider API | Prezzo (1K/2K) | Prezzo (4K) | vs. E2X |
|---|---|---|---|
| E2X | $0.075 | $0.15 | — |
| fal.ai | $0.15 | $0.30 | siamo il 50% più bassi |
| Replicate | $0.15 | $0.30 | siamo il 50% più bassi |
| Google Gemini API | $0.134 | $0.24 | siamo il 44% più bassi |
Datiamo quella tabella perché la ricontrolliamo, e perché i prezzi si muovono.
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.
La maggior parte dei modelli di immagini tratta una modifica come una nuova generazione che per caso assomiglia all'originale. Questo la tratta come composizione, e la differenza si sente in tre punti.
Regge quattordici reference in una volta. Google divide quel budget per ruolo: fino a 5 immagini di personaggio quando una persona deve restare riconoscibile, fino a 6 immagini di oggetto per il product placement ad alta fedeltà, fino a 3 reference di stile. Un composite pubblicitario completo — modella, prodotto, palette del brand — entra come una sola request invece di una catena di tre chiamate da sorvegliare.
Scrive testo leggibile. È la ragione più grossa per cui raccomandiamo Pro rispetto ai tier più economici per qualsiasi lavoro commerciale. Rende copy stilizzato e leggibile per infografiche, menu, diagrammi e packaging, e gestisce layout multilingue — gli dia un'infografica in inglese, chieda la versione spagnola, e il resto dell'artwork resta al suo posto. La maggior parte dei modelli di immagini trasforma ancora il testo corrente in ghirigori decorativi.
Risoluzione che porta da qualche parte. 1K, 2K, o 4K fino a 4096×4096. Tariffiamo 1K e 2K allo stesso modo, a $0.075; il 4K raddoppia.
Un comportamento da conoscere prima di confrontarci con chiunque altro: il modello genera "thought image" intermedie mentre ragiona sulla composizione. Google non le restituisce e noi non le fatturiamo. È anche il motivo per cui deve aspettarsi circa 30 secondi per request invece dei due o tre di un modello di fascia flash.
Crei una API key nella dashboard, la tenga lato server e invii il job al nostro endpoint di submit. Richiediamo due campi: prompt e 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": "Metti la bottiglia su ardesia bagnata sotto una luce diurna morbida e coperta. Mantieni nitida e invariata la scritta sulla bottiglia.",
"image_urls": [
"https://example.com/product.jpg",
"https://example.com/mood.jpg"
],
"aspect_ratio": "4:5",
"resolution": "2k"
}
}'
Le restituiamo un job ID. Faccia polling finché lo status non si stabilizza:
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "google/nano-banana-pro/edit-image",
input: {
prompt: "Sostituisci lo sfondo con un cortile milanese assolato. Mantieni identici il viso e i vestiti del soggetto.",
image_urls: ["https://example.com/portrait.jpg"],
aspect_ratio: "16:9",
resolution: "1k",
},
}),
}).then((r) => r.json());
const jobId = submitted.data.jobId;
while (true) {
const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${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));
}
Lo status passa da pending → processing → completed, oppure si ferma su failed o cancelled. Non vuole fare polling? Invii un webhookUrl nel body di submit e La chiameremo noi quando è pronto.
Due dettagli dello schema che fanno male: il nostro default di aspect ratio è 9:16, non 1:1, quindi lo imposti esplicitamente a meno che non voglia il verticale — e i valori di resolution sono in minuscolo (1k, 2k, 4k). La specifica leggibile dalle macchine aggiornata porta sempre lo schema e il prezzo correnti.
Pro è il nostro editor di immagini più costoso, ed è sinceramente sovradimensionato per molto lavoro. Ecco la mappa onesta di cos'altro facciamo girare:
| Modello | Prezzo / immagine | Da scegliere quando |
|---|---|---|
| Nano Banana Pro | $0.075 | Testo dentro l'immagine, molte reference, output 4K |
| Nano Banana 2 | $0.04 | Qualità della generazione attuale, nessun requisito 4K |
| Nano Banana 2 Lite | $0.0238 | Volumi alti, modifiche semplici, budget stretto |
| Nano Banana (legacy) | $0.0312 | Nulla. Google lo spegne il 2 ottobre 2026 |
| GPT Image 2 | $0.0525 a qualità high | Editing basato su mask, o la resa del testo di OpenAI |
Rilegga quella tabella e noti la riga legacy. Google ritira gemini-2.5-flash-image il 2 ottobre 2026, e Nano Banana 2 Lite è insieme più economico e più recente — $0.0238 contro $0.0312. Se è ancora sul vecchio, quella migrazione si ripaga due volte. Preferiamo dirglielo piuttosto che venderLe un tier che non Le serve.
Il resto è una questione di budget. Pro costa circa il triplo di Lite. Se le Sue modifiche sono sostituzioni di sfondo e cambi di colore a risoluzione da social media, Lite lo fa e Lei si tiene la differenza. Se un cliente leggerà le parole impresse nell'immagine, torni a Pro. Sfogli tutto nella categoria image-to-image o nel catalogo modelli completo.
L'abitudine ereditata dal text-to-image è quella di descrivere l'intera scena. In una modifica quell'istruzione combatte contro la reference e ottiene una rigenerazione alla deriva invece di un cambiamento.
Scriva il delta. Nomini ciò che si muove, poi nomini ciò che non deve muoversi: "sostituisci la giacca con lana antracite, mantieni identici posa, viso e illuminazione" batte una descrizione completa della scena quasi ogni volta. Quando in una sola chiamata entrano più reference, le etichetti — "l'immagine 1 è la persona, l'immagine 2 è il prodotto, l'immagine 3 è solo color grading" — perché nient'altro comunica al modello che il Suo terzo allegato era una palette e non un soggetto.
Sta modificando del testo? Citi la stringa esatta. Parafrasare è un invito alla reinterpretazione.
Ogni output porta un watermark SynthID. È il marcatore di provenienza impercettibile di Google, si applica senza eccezioni, e né noi né alcun altro provider può esporre un interruttore per disattivarlo. Se la Sua pipeline esegue rilevamenti a valle, o se un contratto con un cliente vieta asset con watermark, chiarisca la questione prima di integrare.
Tenga d'occhio i default di risoluzione se sta portando una configurazione. Il nostro default è 1K, e lo stesso vale per fal.ai; Replicate va di default su 2K. Qui il prezzo è identico su quei tier, ma le Sue dimensioni di output non corrisponderanno a quello che aveva dato per scontato.
Nano Banana Pro è il nome commerciale del gemini-3-pro-image di Google, il tier premium della famiglia Nano Banana. Punta al lavoro visivo complesso — composizione multi-reference, coerenza dei personaggi, testo leggibile dentro l'immagine, output fino al 4K — più che alla generazione più rapida possibile.
Applichiamo una tariffa di $0.075 per immagine modificata a risoluzione 1K e 2K, con il 4K fatturato al doppio. Era il nostro prezzo alla verifica del 26 agosto 2026. I prezzi si muovono, quindi confermi sulla pagina del modello aggiornata prima di fare budget.
Quattordici in totale. Google limita il mix per ruolo: al massimo 5 immagini di personaggio per la coerenza, al massimo 6 immagini di oggetto per l'inclusione ad alta fedeltà e al massimo 3 reference di stile.
Per i prezzi on-demand confrontabili che abbiamo verificato in quella data, sì — $0.075 da noi contro $0.15 su entrambi. È un risparmio del 50% su una request equivalente. Piani diversi, prodotti batch o prezzi promozionali non fanno parte di quel confronto.
Sì. Ogni immagine di Nano Banana Pro include un watermark SynthID, il marcatore impercettibile di Google per i contenuti generati dall'IA. Nessun provider offre un parametro per spegnerlo, noi compresi.
Usi Pro quando l'immagine contiene testo leggibile, quando sta combinando più reference o quando Le serve il 4K. Per sostituzioni di sfondo e ritocchi semplici a risoluzione social, Nano Banana 2 Lite costa un terzo e la differenza si vede raramente.
No. Invia un job, poi fa polling sul suo status oppure ci fornisce un webhookUrl. Un job completato espone il risultato su data.outputs[0].url. Metta in conto circa 30 secondi di elaborazione.