Nano Banana 2 Lite

API de edição de imagem do Nano Banana 2 Lite na E2X

O Nano Banana 2 Lite é o gemini-3.1-flash-lite-image do Google, e sua capability de edição mora em google/nano-banana-2-lite/edit-image na nossa plataforma. Cobramos $0.0238 por imagem editada — cerca de 43% abaixo do que o mesmo modelo custa na fal.ai. Ele aceita até quatorze imagens de referência por chamada e devolve em 1K, que é a barganha inteira numa frase só.

Não tem imagem de origem para trabalhar? Então o que você quer é o Nano Banana 2 Lite text-to-image — mesmo modelo, mesmo preço, só prompt.

Esta página é mesmo para um grupo de leitores: quem tem um pipeline de edição ainda apontado para o Nano Banana original, o gemini-2.5-flash-image. O Google desliga esse modelo em 2 de outubro de 2026 e diz isso com todas as letras — "Recomendamos migrar para o Nano Banana 2 Lite para obter melhor qualidade, mais velocidade e custos menores." Para editar, o argumento é mais forte do que só o preço. O Nano Banana legado quer um máximo de três imagens de entrada. O Lite aceita quatorze. Isso é outra classe de composição num único request — e custa menos do que você paga hoje ($0.0238 aqui contra $0.0312 no endpoint de edição do legado).

Nosso preço na última checagem, em 26 de agosto de 2026:

Os preços e as condições dos produtos podem mudar. Verifique o preço atual de cada provider antes de tomar uma decisão de compra. O preço do Google Batch ou Flex não é diretamente equivalente a um request de API on-demand padrão, porque as condições de agendamento, disponibilidade e processamento são diferentes; por isso ele ficou fora desta comparação. Esta é uma comparação de escopo limitado, não uma afirmação de que a E2X é a opção mais barata do mundo em qualquer configuração.

Quatorze referências no tier barato

O orçamento de referências é a parte do Lite que não esperávamos ver sobreviver ao corte. Sobreviveu — quatorze imagens por request, idêntico ao Nano Banana 2 completo. Uma pessoa, um produto, três referências de iluminação e uma pilha de fotos de ângulo entram todas numa chamada só.

O que isso destrava: trabalho de catálogo em que uma peça de roupa continua sendo a mesma peça ao longo de oito cenas, consistência de personagem numa série de quadrinhos, product placement em que você alimenta o objeto por vários ângulos para o modelo parar de inventar um verso que você nunca mostrou. Exatamente os trabalhos em que o modelo legado engasgava com três entradas.

As contrapartidas são reais e a gente prefere que você esbarre nelas aqui, e não em produção:

• Output em 1K, ponto final. A documentação do Google diz que o modelo "só suporta resolução 1K". Não existe parâmetro resolution neste endpoint porque não há nada para definir. Retocando uma foto que precisa aguentar um corte de impressão? Use o Nano Banana 2 edit-image, que vai até 2K e 4K.
• Editar é mais devagar que gerar. O número de quatro segundos do Google descreve geração a partir de um prompt. Empurrar quatorze referências pelo condicionamento acrescenta tempo, e mais referências significa mais tempo. Ainda é rápido — só não são quatro segundos.
• Sem search grounding. O Lite não consegue consultar nada. "Faça o logo bater com as cores atuais da marca" te devolve um palpite.
• Instruções lotadas perdem para o Nano Banana 2. Mude uma coisa, ou algumas coisas relacionadas, e o Lite empata com o irmão maior. Entregue seis edições simultâneas com restrições espaciais e o modelo mais profundo abre vantagem visível.

Texto dentro da imagem é a surpresa boa. O Lite renderiza texto legível e estilizado no mesmo nível do Nano Banana 2 em teste direto, então trocar um título ou corrigir um rótulo num packshot está genuinamente em jogo por este preço.

Request de API: enviando referências

Dois campos são obrigatórios: prompt e image_urls. Mantenha sua API key no servidor.

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/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Coloque o tênis da imagem 1 sobre o ciclorama de estúdio da imagem 2. Case com o fundo cinza e mantenha o solado visível.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

Devolvemos um job ID. Faça polling até ele assentar, ou mande um webhookUrl no corpo do submit e pule o loop:

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/edit-image",
    input: {
      prompt: "Mantenha o rosto, o cabelo e a pose da mulher exatamente como estão. Substitua a jaqueta jeans por um blazer de linho creme.",
      image_urls: ["https://example.com/model.jpg"],
      aspect_ratio: "4:5",
    },
  }),
}).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 || "Edit failed");
  }
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}

Os jobs correm pending → processing → completed, ou param em failed ou cancelled. Nosso default de aspect_ratio neste endpoint é 1:1, então defina se a sua origem for retrato ou larga — o enum vai de 21:9 até as tiras ultrafinas 8:1 e 1:8, e auto deixa o modelo decidir. A spec legível por máquina carrega o schema e o preço ao vivo.

Escolhendo entre nossos modelos de edição de imagem

A decisão é mais estreita do que a tabela sugere. O Nano Banana 2 custa 68% mais que o Lite e compra exatamente três coisas: resolução acima de 1K, search grounding e comportamento melhor sob instruções complicadas. Se nenhuma dessas está na sua lista de requisitos, você está pagando por folga que não vai usar. Preferimos dizer isso a te vender.

Onde a gente empurra contra o Lite: qualquer coisa destinada à impressão, e qualquer coisa em que uma chamada tenha que fazer seis coisas ao mesmo tempo. Nos dois casos o upgrade vale. O conjunto completo está na categoria de edição de imagem e no catálogo de modelos.

Escrevendo um prompt de edição que gruda

Um prompt de edição não é a descrição de uma cena. Diga o que muda, depois diga o que não pode mudar.

Rotule suas referências quando mandar mais de uma — "a imagem 1 é o sujeito, a imagem 2 é a placa de fundo, as imagens 3–5 são só referência de cor". Nada mais diz ao modelo qual anexo era uma paleta. Depois ancore o que precisa sobreviver: rosto, pose, texto do rótulo, cor da marca. A passagem de raciocínio mais rasa do Lite deriva mais em detalhes não ditos do que a do Nano Banana 2, então diga.

Quando você editar texto, cite a string antiga e a nova. Parafrasear é um convite à reinterpretação.

Antes de colocar em produção

Toda imagem editada volta com um watermark SynthID embutido. O Google aplica em todo output, nenhum provider expõe um botão para desligar, e isso inclui a gente. Confira os contratos dos seus clientes antes de construir em cima disso.

Fique de olho no tamanho dos inputs. Você pode nos entregar uma origem em 4K, mas o resultado volta em 1K — um único tier de output, e ele não acompanha o seu input. Migrando do endpoint legado? Jogue fora a lógica de fatiar em três imagens que você escreveu em volta do limite antigo. Agora é código morto.

Perguntas frequentes

Quantas imagens de referência cabem num request de edição?

Quatorze. O Nano Banana 2 Lite empata com o Nano Banana 2 completo em contagem de referências — o Google não reduziu isso no tier Lite. É mais de quatro vezes o que o Nano Banana legado recomendava, que travava em três imagens de entrada.

Quanto custa a edição de imagem do Nano Banana 2 Lite na E2X?

Cobramos $0.0238 por imagem editada, valor único — sem tiers de resolução e sem sobretaxa por mandar quatorze referências em vez de uma. Esse número vem da nossa checagem de preço de 26 de agosto de 2026, quando a fal.ai listava $0.042 pelo mesmo modelo. Verifique na página do modelo ao vivo antes de comprometer um orçamento.

Consigo edições em 2K ou 4K neste modelo?

Não. A documentação do Google é explícita ao dizer que o modelo só suporta resolução 1K, então não existe parâmetro de resolução no endpoint, ponto. Use o Nano Banana 2 ou o Nano Banana Pro quando você precisar de output maior.

Vale a pena migrar do Nano Banana original?

Sim, e você tem prazo — o Google aposenta o gemini-2.5-flash-image em 2 de outubro de 2026. Para editar, você ganha quatorze referências em vez de três, renderização de texto dentro da imagem que funciona, geração mais rápida e um preço menor na nossa plataforma ($0.0238 contra $0.0312).

Quanto tempo leva uma edição?

Mais que uma geração text-to-image. A afirmação de "em até quatro segundos" do Google descreve geração só com prompt; condicionar em referências acrescenta tempo, e isso escala com quantas você manda. Ainda assim é o editor mais rápido da família Nano Banana.

Devo usar o Lite ou o Nano Banana 2 para editar?

Use o Lite, a menos que você precise de output acima de 1K, de search grounding ou de tratamento confiável de muitas instruções simultâneas numa chamada só. Para troca de fundo, mudança de figurino, remoção de objeto e trabalho de cor em resolução de web, a diferença raramente aparece e o Lite custa 40% menos.

As imagens editadas carregam watermark?

Sim. O SynthID, marcador imperceptível do Google para conteúdo gerado por IA, é aplicado a todo output. Nenhum provider oferece um jeito de desligar.