Nano Banana 2

API редактирования изображений Nano Banana 2 на E2X

Nano Banana 2 — это gemini-3.1-flash-image от Google, и её capability редактирования — рабочая лошадка нашего каталога изображений. Мы отдаём её как google/nano-banana-2/edit-image, берём $0.04 за отредактированное изображение при 1K по умолчанию, и один request может нести до четырнадцати исходных изображений. fal.ai выставляет ту же модель за $0.08.

Нет исходного изображения, с которым работать? Тогда вам нужен Nano Banana 2 text-to-image — та же модель, та же цена, только prompt.

Стоит сказать прямо, потому что каталоги провайдеров это запутали: это не Nano Banana Pro. Pro — это gemini-3-pro-image, примерно вдвое дороже у источника. Если в таблице на другом сайте написано «Nano Banana 2», а характеристики от Pro, проверьте ID модели Gemini под этим названием.

Наши цены по состоянию на 26 августа 2026 года:

Цены и условия продуктов со временем меняются; проверьте актуальные цены каждого провайдера, прежде чем принимать решение о покупке. Цены Google Batch или Flex не эквивалентны напрямую стандартному on-demand API request, поскольку планирование, доступность и условия обработки отличаются; поэтому они исключены из этого сравнения. Это ограниченное по охвату сравнение, а не утверждение, что E2X — самый дешёвый вариант в мире при любой конфигурации.

Двигает эту цифру разрешение, фиксированными шагами:

Обратите внимание, куда это приводит: правка в 4K у нас стоит столько же, сколько fal.ai берёт за 1K. Машиночитаемая спецификация повторяет эти значения.

Что на самом деле даёт половина цены Pro

Google оценивает gemini-3.1-flash-image ровно в половину gemini-3-pro-image, а разница в возможностях куда меньше разницы в цене. При редактировании эта асимметрия становится ещё выгоднее: вы преобразуете изображение, которое уже выглядит правильно, так что модели меньше приходится выдумывать.

Части, которые важны в пайплайне:

• Четырнадцать исходных изображений в одном вызове. Соберите объект, продукт и фоновый референс без цепочки из трёх requests и нянченья промежуточных результатов. Принудительного разделения ролей нет — вы решаете, для чего каждое вложение, и говорите это в prompt.
• Вывод вплоть до 4K. Это решающий разрыв с более дешёвым тарифом Lite, у которого параметра resolution нет вообще — он отдаёт только 1K. Если отредактированный материал должен уйти в печать или на retina-обложку, Lite выбывает из гонки.
• Thinking mode до начала отрисовки. Модель рассуждает о том, что вы попросили изменить. Поэтому хорошо очерченная правка удерживает нетронутые области, а не переписывает их втихую.
• Search grounding, включая поиск по картинкам. Полезно, когда правка должна совпасть с чем-то реальным — конкретным зданием за вашим объектом, настоящей вариацией продукта.

Медианная задержка держится около 8,4 секунды. Function calling не поддерживается, так что агентный цикл должен управлять этой моделью снаружи.

API request: редактирование с референсами

Обязательных полей два: prompt и image_urls. Ключ держите на сервере и отправляйте job.

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/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Изображение 1 — кроссовок, изображение 2 — референс поверхности. Поставь кроссовок на мокрый бетон с изображения 2, подогнав отражения. Сам ботинок и его логотип не меняй.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker.png",
        "https://example.com/concrete.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

Отправка возвращает job ID. Опрашивайте, пока он не устаканится:

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/edit-image",
    input: {
      prompt: "Смени сезон за окном на глубокую зиму. Комнату, мебель и человека оставь ровно такими, как они есть.",
      image_urls: ["https://example.com/interior.jpg"],
      aspect_ratio: "3:2",
      resolution: "1k",
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const jobId = submitted.data.jobId;

for (;;) {
  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));
}

Статусы идут pending → processing → completed либо приходят к failed / cancelled. Передайте webhookUrl в теле submit, и мы позвоним вам сами.

Детали схемы, которые стоит закрепить: image_urls — массив даже для одного источника, значение aspect_ratio по умолчанию у нас 9:16, а не собственная пропорция исходника, и значения resolution — в нижнем регистре. Именно это значение по умолчанию людей и удивляет: подайте горизонтальное фото, не задав его, — вернётся вертикальный кроп.

Как выбрать между нашими моделями редактирования

Nano Banana 2 — наша рекомендация по умолчанию для редактирования, но она не верный ответ для каждой задачи. Вот что ещё у нас работает:

Если ваши правки — это замены фона и цветокоррекция в 1K, переходите на Nano Banana 2 Lite: примерно на 40% дешевле, вровень по тексту и консистентности референсов, а на объёме этот разрыв и есть вся маржа. Две причины не переходить: Lite навсегда упирается в 1K и становится менее надёжным, когда prompt просит правильно расставить несколько объектов. Второй провал неочевиден, поэтому протестируйте собственный худший prompt, а не доверяйтесь бенчмарку.

Поднимайтесь к Nano Banana Pro, когда результат работы — читаемые слова внутри кадра. Строку legacy игнорируйте, если только вы на ней не застряли: Google теперь относит gemini-2.5-flash-image к legacy и вместо неё рекомендует Nano Banana 2 Lite — новее и дешевле разом. Остальное лежит в категории редактирования изображений и в более широком каталоге моделей.

Как писать prompt для правок, чтобы они держались

Инстинкт, перенесённый из генерации, — описать готовую картинку. В правке это конкурирует с исходником, и вы получаете уплывающий пере-рендер вместо изменения, о котором просили.

Скажите, что меняется, потом скажите, что меняться не должно. Назвать защищённые области — не опция: модель удерживает лицо, логотип или этикетку куда лучше, когда вы говорите, что они под запретом.

Пронумеруйте вложения в prompt. «Изображение 1 — объект, изображение 2 — только референс освещения» — это единственный сигнал модели о намерении; без него третье вложение становится ещё одним объектом, который надо включить.

Цепочки правок — то место, где качество тихо утекает. Каждый проход перекодирует, и мелкий дрейф идентичности накапливается за четыре-пять раундов. Схлопните последовательность в один request со всеми приложенными референсами — те же $0.04 в любом случае, а результат за один проход обычно чище.

Перед выкаткой

Каждый отредактированный результат несёт водяной знак SynthID. Google накладывает его безусловно, и ни один провайдер — включая нас — не даёт флага, чтобы его отключить. Если договор запрещает материалы, сгенерированные ИИ, решите этот вопрос до написания интеграции.

Следите за качеством входа. Мягкий, пережатый исходник ограничивает результат при любом запрошенном resolution; просить 4K из JPEG шириной 600 пикселей — значит купить дорогой апскейл чужих дефектов.

При каждой миграции перепроверяйте aspect_ratio. У нас по умолчанию портрет, у провайдеров всё по-разному, и молча перекадрированный batch — это тот баг, который замечают после публикации.

Частые вопросы

Что такое редактирование изображений Nano Banana 2?

Это capability редактирования модели gemini-3.1-flash-image от Google, открытая в нашем API как google/nano-banana-2/edit-image. Вы отправляете одно или несколько исходных изображений плюс инструкцию, а она возвращает изменённое изображение вплоть до 4K.

Сколько стоит одна правка на E2X?

Наше значение 1K по умолчанию — $0.04 за отредактированное изображение; 2K — $0.06, 4K — $0.08. Такими были цены на момент проверки 26 августа 2026 года. Цены меняются, поэтому перед фиксацией бюджета сверьтесь на живой странице модели.

Сколько исходных изображений вмещает один request?

До четырнадцати в одном вызове. Принудительного разделения ролей между ними нет — вы сами говорите модели в prompt, какое вложение объект, какое фон, а какое только референс стиля.

Может ли Nano Banana 2 выдавать правки в 4K?

Да — наш enum resolution принимает 1k, 2k и 4k, а правка в 4K стоит $0.08. Это главная причина выбрать её вместо Nano Banana 2 Lite, у которой параметра resolution нет и которая всегда возвращает только 1K.

E2X дешевле fal.ai для этой модели?

Для сопоставимых on-demand цен, которые мы проверяли в тот день, — да: $0.04 у нас против $0.08 у fal.ai, экономия 50% на равнозначном request в 1K. Batch-продукты, промо-тарифы и другие планы в это сравнение не входят.

Несут ли отредактированные изображения водяной знак?

Да. В каждый результат зашит водяной знак SynthID — незаметная метка Google для контента, сгенерированного ИИ. Ни один провайдер не даёт параметра, чтобы его убрать.

Почему моё горизонтальное фото вернулось вертикальным?

Потому что значение aspect_ratio по умолчанию у нас — 9:16, а не пропорция исходного изображения. Задавайте aspect_ratio явно в каждом request: это самый частый сюрприз, когда пайплайн редактирования переносят к нам.

API редактирования синхронный?

Нет. Вы отправляете job и либо опрашиваете /v1/jobs/{id}, либо передаёте webhookUrl для обратного вызова. Завершённые job отдают результат по адресу data.outputs[0].url; медианная задержка модели — около 8,4 секунды.