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A família de modelos de imagem rápida e econômica do Google, para gerar imagens a partir de texto e editar imagens existentes por prompt.
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Run the model to see generated results.
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/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)A capability de edição do Nano Banana é o gemini-2.5-flash-image do Google recebendo imagens de origem em vez de uma tela em branco. Servimos em google/nano-banana/edit-image por $0.0312 por imagem editada — 20% abaixo da fal.ai — e ele aceita no máximo três imagens de referência com saída em 1K. Antes de você escrever uma linha de código de integração, uma coisa precisa vir primeiro: o Google aposenta este modelo em 2 de outubro de 2026.
Trinta e sete dias, contados do dia em que esta página foi ao ar. Os pipelines existentes seguem rodando até lá e o nosso preço não se mexe. Mas te vender um editor com um cronômetro de cinco semanas só te compraria uma reescrita em outubro.
Nosso preço contra o mercado, conferido em 26 de agosto de 2026:
| Provider de API | Preço por edição | vs. E2X |
|---|---|---|
| E2X | $0.0312 | — |
| fal.ai | $0.039 | somos 20% mais baratos |
| Google Gemini API | $0.039 | somos 20% mais baratos |
| OpenRouter | $0.039 | somos 20% mais baratos |
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.
Porque o Google começa. Quando a empresa anunciou o Nano Banana 2 Lite, ela escreveu:
"É o substituto que recomendamos para quem hoje desenvolve usando a nossa primeira versão do Nano Banana (gemini-2.5-flash-image); dá para trocar agora mesmo e ter benefícios imediatos."
A documentação de modelos do Google vai além, chamando este aqui de pioneiro legado da série e recomendando fortemente que os clientes migrem. Fornecedor raramente empurra o cliente para fora de um produto que ainda está faturando. Quando faz isso, acredite.
Nenhuma imagem de origem para trabalhar? Então o que você quer é o Nano Banana text-to-image — mesmo modelo, mesmo preço, só prompt.
Este é o número que separa o editor legado de tudo o que é mais novo na família. A orientação do Google é explícita: para melhores resultados com o Gemini 2.5 Flash Image, inclua no máximo três imagens em uma entrada.
Três dá conta de muito trabalho real. Um sujeito, uma placa de fundo, uma referência de cor — essa composição cabe. O que não cabe é o briefing estilo publicidade em que personagem, produto, objetos de cena e paleta da marca caem todos em uma única chamada. O Nano Banana Pro aceita quatorze referências exatamente para esse trabalho. Aqui você encadeia chamadas, paga por cada salto, e cada salto se afasta mais do seu original.
Mais dois limites que vale ter na frente dos olhos antes de projetar em cima deste modelo:
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/edit-image",
"input": {
"prompt": "Mude a parede atrás da cadeira de branco para verde-oliva escuro. Mantenha a cadeira, o piso e as sombras exatamente como estão.",
"image_urls": [
"https://example.com/interior.jpg"
],
"aspect_ratio": "4:5"
}
}'
Enviar devolve um job ID. Faça polling até resolver:
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "google/nano-banana/edit-image",
input: {
prompt: "A imagem 1 é a bicicleta, a imagem 2 é o local. Coloque a bicicleta sobre o paralelepípedo da imagem 2, combinando com a luz nublada dela.",
image_urls: [
"https://example.com/bike.jpg",
"https://example.com/street.jpg",
],
aspect_ratio: "1:1",
},
}),
}).then((r) => r.json());
const jobId = submitted.data.jobId;
while (true) {
const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${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, 2000));
}
Os status vão de pending → processing → completed, com failed e cancelled como estados terminais. Passe um webhookUrl para pular o polling por completo. Nosso aspect_ratio padrão é 9:16 — defina ele, ou sua origem em paisagem volta em retrato. O schema ao vivo fica na spec legível por máquina deste modelo.
Todo modelo de edição que rodamos, com preço por imagem:
| Modelo | Preço / edição | Escolha quando |
|---|---|---|
| Nano Banana 2 Lite | $0.0238 | A resposta padrão — pesos mais novos, conta mais baixa |
| Nano Banana (legado) | $0.0312 | Só enquanto você termina de migrar para fora dele |
| Nano Banana 2 | $0.04 | Qualidade da geração atual acima do tier Lite |
| Nano Banana Pro | $0.075 | Quatorze referências, texto legível, 4K |
| GPT Image 2 | $0.0525 | Edição baseada em mask, ou o visual da OpenAI |
Normalmente uma migração é uma troca: modelo mais novo, conta mais alta, aprovação necessária. Esta não. O Nano Banana 2 Lite é 24% mais barato que o editor legado e está uma geração à frente dele, o que significa que a conversa com o financeiro e a conversa com a engenharia terminam do mesmo jeito. Rode mil edições por mês e você guarda cerca de $9 recebendo um resultado melhor.
Preferimos dizer isso com todas as letras a te manter em um slug que sabemos que vence. Se suas edições envolvem texto legível — fotos de embalagem, quadros de cardápio, criativo localizado — suba acima do Lite para o Nano Banana Pro, que é onde o Google colocou a renderização de texto multilíngue. Veja o resto na categoria image-to-image ou no nosso catálogo de modelos.
A boa notícia sobre migrar: a disciplina de prompt vai junto, intacta, então nada do que você aprender esta semana é desperdiçado.
Nomeie a mudança, depois nomeie o que fica constante. "Recolora o sofá para linho ferrugem; deixe as almofadas, o padrão do tapete e a luz da janela intocados" segura muito melhor do que uma descrição de cena reescrita. O instinto de descrever a imagem inteira vem do text-to-image e, em uma edição, ele compete com a referência até o modelo regenerar em vez de ajustar.
Quando você mandar duas ou três imagens, diga o que cada uma é dentro do prompt — nada mais informa ao modelo que o seu segundo anexo era um local e não um segundo sujeito. Resista também a empilhar três mudanças em uma chamada só. Divida, encadeie a primeira saída na segunda, e você gasta o mesmo dinheiro com muito menos desvio.
SynthID está sempre ligado. O Google embute o watermark imperceptível dele em toda saída, e não há parâmetro em provider nenhum para remover. Resolva isso contra os contratos de cliente antes de construir.
Deixe resolution em 1k — este aqui custa dinheiro. Nosso schema carrega o mesmo campo resolution em toda a família Nano Banana, então este endpoint vai aceitar 2k e 4k de você sem reclamar. Os pesos do Google não vão honrar. O gemini-2.5-flash-image entrega 1K e nada acima disso, então um request enviado em 4k é cobrado com o nosso multiplicador de 2× — $0.0624 em vez de $0.0312 — e devolve exatamente a mesma imagem 1K que você teria recebido pela metade do preço. Preferimos sinalizar isso a embolsar. Os tiers mais novos têm sim escadas de resolução reais: o Nano Banana Pro renderiza de verdade até 4096×4096.
Crie um lembrete no calendário, não um ticket no backlog. Em 2 de outubro de 2026 o modelo upstream para de responder, e qualquer coisa ainda apontada para este slug — um job de cron, um botão voltado ao cliente, um batch noturno — falha naquele dia. Mudar uma string agora é melhor do que depurar isso depois.
Três, no máximo. A orientação do próprio Google para o gemini-2.5-flash-image é incluir no máximo três imagens em uma entrada, e a qualidade degrada acima disso. Para composições mais pesadas, o Nano Banana Pro lida com até quatorze referências divididas entre papéis de personagem, objeto e estilo.
Os requests para google/nano-banana/edit-image param de dar certo, porque o Google está aposentando os pesos subjacentes em todo lugar, não só na nossa plataforma. Nenhum provider consegue continuar servindo um modelo que o fornecedor desligou. Migre para o Nano Banana 2 Lite antes dessa data.
É — $0.0238 por edição contra $0.0312 aqui, uma diferença de 24%, em pesos mais novos. O Google coloca a coisa do mesmo jeito, citando melhor qualidade, geração mais rápida e preço menor. É o raro upgrade sem nenhum trade-off de custo grudado nele.
$0.0312 por imagem editada na resolução 1k padrão, 20% abaixo dos $0.039 que registramos na fal.ai, na Gemini API do Google e na OpenRouter em 26 de agosto de 2026. Anexar uma referência ou três custa a mesma coisa, mas mandar resolution: "4k" aplica um multiplicador de 2× para uma saída que este modelo não consegue produzir de fato — deixe em 1k. Reconfira a página do modelo ao vivo antes de comprometer orçamento.
Não de forma confiável. A renderização avançada de texto pertence à geração Gemini 3, e este modelo veio antes dela, então as palavras editadas costumam voltar distorcidas ou reinterpretadas. O Nano Banana Pro é o tier construído para texto legível e multilíngue dentro da imagem.
Sim. O SynthID fica embutido em toda saída deste modelo, exatamente como na capability de text-to-image. É o marcador de proveniência do Google e nenhum provider oferece um jeito de desligar.
Mesmos pesos, mesmo preço de $0.0312, entrada diferente. O edit-image exige image_urls junto do seu prompt e muda aquilo que você entrega; o text-to-image recebe só um prompt e constrói do nada. Escolha pelo critério de já existir ou não uma imagem de origem.