Nano Banana 2 Lite

E2X'te Nano Banana 2 Lite Görsel Düzenleme API'si

Nano Banana 2 Lite, Google'ın gemini-3.1-flash-lite-image modeli ve düzenleme capability'si platformumuzda google/nano-banana-2-lite/edit-image adresinde yaşıyor. Düzenlenen görsel başına $0.0238 alıyoruz — aynı modelin fal.ai'deki maliyetinin yaklaşık %43 altı. Çağrı başına on dörde kadar referans görsel kabul ediyor ve 1K çözünürlükte dönüyor; tüm pazarlık tek cümlede bu.

Üzerinde çalışacak bir kaynak görseliniz yok mu? O zaman istediğiniz şey Nano Banana 2 Lite text-to-image — aynı model, aynı fiyat, yalnızca prompt.

Bu sayfa aslında tek bir okuyucu grubu için: düzenleme pipeline'ı hâlâ orijinal Nano Banana'yı, yani gemini-2.5-flash-image'ı işaret eden herkes. Google bu modeli 2 Ekim 2026'da kapatıyor ve bunu açıkça söylüyor — "Daha iyi kalite, daha yüksek hız ve daha düşük maliyet için Nano Banana 2 Lite'a geçmenizi öneriyoruz." Düzenleme tarafında gerekçe fiyatın tek başına sunduğundan güçlü. Legacy Nano Banana en fazla üç input görsel istiyor. Lite on dört alıyor. Bu, tek bir request'te bambaşka bir sınıfta kompozit demek — üstelik şu an ödediğinizden ucuza (burada $0.0238, legacy edit endpoint'inde $0.0312).

26 Ağustos 2026'da son kontrol ettiğimizde fiyatımız:

Fiyatlar ve ürün koşulları zamanla değişebilir; satın alma kararı öncesinde güncel fiyatları kontrol edin. Google Batch veya Flex fiyatlandırması, zamanlama, kapasite ve işleme koşulları farklı olduğu için standart on-demand API request'iyle birebir eşdeğer değildir ve bu tabloya dahil edilmemiştir. Bu karşılaştırma belirli bir kullanım senaryosuna aittir; E2X'in her koşulda "dünyanın en ucuzu" olduğu iddia edilmemektedir.

Ucuz katmanda on dört referans

Referans bütçesi, Lite'ta kesintiden sağ çıkmasını beklemediğimiz kısımdı. Çıktı — request başına on dört görsel, tam Nano Banana 2 ile birebir aynı. Bir kişi, bir ürün, üç ışık referansı ve bir yığın açı çekimi; hepsi tek çağrıya giriyor.

Bunun açtığı kapı: bir giysinin sekiz sahne boyunca aynı giysi kaldığı katalog işleri, bir çizgi roman panel setinde karakter tutarlılığı, nesneyi birkaç açıdan beslediğiniz ve modelin hiç göstermediğiniz bir arka yüzü uydurmayı bıraktığı ürün yerleştirme. Tam da legacy modelin üç input'ta tıkandığı işler.

Takaslar gerçek ve bunlara production'da değil, burada çarpmanızı tercih ederiz:

• 1K çıktı, nokta. Google'ın dokümanları modelin "yalnızca 1K çözünürlüğü desteklediğini" söylüyor. Bu endpoint'te resolution parametresi yok, çünkü ayarlanacak bir şey yok. Baskı kırpımından sağ çıkması gereken bir fotoğrafı mı rötuşluyorsunuz? 2K ve 4K'ya çıkan Nano Banana 2 edit-image kullanın.
• Düzenleme, üretmekten yavaş. Google'ın dört saniyelik rakamı prompt'tan üretimi anlatıyor. On dört referansı koşullandırmadan geçirmek süre ekliyor ve referans arttıkça bu süre de artıyor. Yine de hızlı — sadece dört saniye değil.
• Search grounding yok. Lite hiçbir şeye bakamaz. "Logoyu güncel marka renkleriyle eşleştir" dediğinizde elinize bir tahmin geçer.
• Kalabalık talimatlarda Nano Banana 2 kazanıyor. Tek bir şeyi ya da birbiriyle ilişkili birkaç şeyi değiştirin, Lite büyük kardeşiyle eşit gider. Ona mekânsal kısıtlarla birlikte altı eşzamanlı düzenleme verin, derin model gözle görülür şekilde öne geçer.

Görselin içindeki metin hoş sürpriz. Kafa kafaya testlerde Lite, okunaklı ve stilize metni Nano Banana 2 ile aynı seviyede render ediyor; yani bir başlığı değiştirmek ya da bir packshot üzerindeki etiketi düzeltmek bu fiyata gerçekten masada.

API request: referans göndermek

İki alan zorunlu: prompt ve image_urls. Key'inizi sunucu tarafında tutun.

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": "1. görseldeki spor ayakkabıyı 2. görseldeki stüdyo siklorama zeminine yerleştir. Gri fonu eşleştir ve taban desenini görünür tut.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/sneaker-side.jpg",
        "https://example.com/studio-set.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

Size bir job ID dönüyoruz. Durulana kadar polling yapın ya da submit body'sinde bir webhookUrl gönderip döngüyü tamamen atlayın:

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: "Kadının yüzünü, saçını ve duruşunu tam olduğu gibi koru. Kot ceketi krem rengi keten bir blazer ile değiştir.",
      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));
}

Job'lar pending → processing → completed sırasını izliyor ya da failed veya cancelled'da duruyor. Bu endpoint'te aspect_ratio varsayılanımız 1:1, dolayısıyla kaynağınız dikey ya da geniş ise onu ayarlayın — enum 21:9'dan ultra-ince 8:1 ve 1:8 şeritlerine kadar uzanıyor, auto ise kararı modele bırakıyor. Canlı schema ve fiyat makine tarafından okunabilir spec içinde duruyor.

Görsel düzenleme modellerimiz arasında seçim

Karar tablonun göründüğünden daha dar. Nano Banana 2, Lite'tan %68 pahalı ve tam olarak üç şey satın alıyor: 1K üstü çözünürlük, search grounding ve karmaşık talimatlar altında daha iyi davranış. Bunlardan hiçbiri gereksinim listenizde değilse, kullanmayacağınız bir başlık payına para ödüyorsunuz. Bunu size satmaktansa söylemeyi tercih ederiz.

Lite konusunda itiraz ettiğimiz yer: baskıya gidecek her şey ve tek bir çağrının aynı anda altı iş yapması gereken her şey. İkisi de yükseltmeye değer. Tam liste görsel düzenleme kategorisinde ve model kataloğunda.

Yerinde duran bir edit prompt'u yazmak

Bir edit prompt'u sahne betimlemesi değildir. Neyin değişeceğini söyleyin, sonra neyin değişmemesi gerektiğini.

Birden fazla gönderiyorsanız referanslarınızı etiketleyin — "1. görsel özne, 2. görsel arka plan plakası, 3–5. görseller yalnızca renk referansı." Modele hangi ekin palet olduğunu başka hiçbir şey söylemiyor. Sonra ayakta kalması gerekeni sabitleyin: yüz, duruş, etiket metni, marka rengi. Lite'ın daha sığ akıl yürütme geçişi, söylenmemiş detaylarda Nano Banana 2'den daha çok savruluyor; o yüzden söyleyin.

Metin düzenlerken hem eski string'i hem yenisini tırnak içinde yazın. Başka sözcüklerle anlatmak, yeniden yorumlamaya davettir.

Yayına almadan önce

Düzenlenen her görsel, içine gömülmüş bir SynthID watermark ile geri dönüyor. Google bunu tüm çıktıya uyguluyor, hiçbir sağlayıcı bir anahtar sunmuyor ve buna biz de dahiliz. Üzerine bir şey inşa etmeden önce müşteri sözleşmelerinizi kontrol edin.

Input boyutlarınıza dikkat edin. Bize 4K bir kaynak verebilirsiniz, ama sonuç 1K dönüyor — tek çıktı katmanı var ve input'unuzu takip etmiyor. Legacy endpoint'ten mi geçiyorsunuz? Eski limit etrafında yazdığınız üç görsellik chunking mantığını atın. Artık ölü kod.

Sık sorulan sorular

Tek bir edit request'i kaç referans görsel alabilir?

On dört. Nano Banana 2 Lite, referans sayısında tam Nano Banana 2 ile eşit — Google bunu Lite katmanı için azaltmadı. Bu, legacy Nano Banana'nın önerdiğinin dört katından fazla; o üç input görselde tavan yapıyordu.

E2X'te Nano Banana 2 Lite görsel düzenleme ne kadar tutuyor?

Düzenlenen görsel başına düz $0.0238 alıyoruz — çözünürlük katmanı yok, bir yerine on dört referans göndermenin ek ücreti yok. Bu rakam 26 Ağustos 2026 fiyat kontrolümüzden geliyor; o gün fal.ai aynı model için $0.042 listeliyordu. Bütçe bağlamadan önce canlı model sayfasından doğrulayın.

Bu modelden 2K veya 4K düzenleme alabilir miyim?

Hayır. Google'ın dokümantasyonu modelin yalnızca 1K çözünürlüğü desteklediği konusunda açık, dolayısıyla endpoint'te hiç resolution parametresi yok. Daha büyük çıktı gerektiğinde Nano Banana 2 ya da Nano Banana Pro kullanın.

Orijinal Nano Banana'dan geçmeye değer mi?

Evet ve bir son tarihiniz var — Google gemini-2.5-flash-image modelini 2 Ekim 2026'da emekliye ayırıyor. Düzenlemede üç yerine on dört referans, çalışan görsel içi metin render'ı, daha hızlı üretim ve platformumuzda daha düşük fiyat ($0.0238'e karşı $0.0312) elde ediyorsunuz.

Bir düzenleme ne kadar sürüyor?

Bir text-to-image üretiminden uzun. Google'ın "dört saniye kadar kısa sürede" iddiası yalnızca prompt'la üretimi anlatıyor; referanslara koşullanmak süre ekliyor ve bu süre kaç tane gönderdiğinizle ölçekleniyor. Yine de Nano Banana ailesinin en hızlı düzenleyicisi.

Düzenleme için Lite mı yoksa Nano Banana 2 mi kullanmalıyım?

1K üstü çıktıya, search grounding'e ya da tek çağrıda çok sayıda eşzamanlı talimatın güvenilir şekilde işlenmesine ihtiyacınız yoksa Lite kullanın. Web çözünürlüğünde arka plan değişimi, kıyafet değişikliği, nesne kaldırma ve renk işlerinde fark nadiren görünüyor ve Lite %40 daha ucuz.

Düzenlenen görseller watermark taşıyor mu?

Evet. Google'ın yapay zekâ üretimi içerik için algılanamaz işareti olan SynthID her çıktıya uygulanıyor. Hiçbir sağlayıcı bunu devre dışı bırakmanın bir yolunu sunmuyor.