Nano Banana Pro

E2X'te Nano Banana Pro Text-to-Image API

Nano Banana Pro, Google'ın gemini-3-pro-image modeline verdiği ürün adı; görsel ailesinin en üst basamağı. Üretim endpoint'ini google/nano-banana-pro/text-to-image olarak koşturuyoruz — içeri prompt'tan başka bir şey girmiyor — ve 1K ile 2K'da görsel başına $0.075 alıyoruz; 4K ise $0.15 faturalanıyor. fal.ai birebir aynı request için bunun iki katını istiyor.

Yerine yenisini koymaktansa üzerinde oynamak istediğiniz bir görsel mi var? Nano Banana Pro edit-image aynı fiyata aynı model; referanslarınız için bir image_urls alanı da var.

26 Ağustos 2026 kontrolünde rakamımızın durduğu yer:

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.

Burada tek faturalama faktörümüz resolution. 1K ve 2K aynı $0.075 — bant genişliği sizin için sorun değilse 1K'da render etmenin bir sebebi yok — ve 4K bunu ikiye katlıyor.

Pro katmanı sıfırdan başlarken ne yapıyor

Yoktan üretim, düzenlemeden daha zor bir problem. Kompozisyonu sabitleyecek bir referans yok; yani modelin doğru yaptığı her şey, cümleniz üzerine kendi akıl yürütmesinden çıkmak zorunda. Yükün büyük kısmını üç capability taşıyor.

Ayakta kalan tipografi. Pro fiyatlarını ödemenin sebebi bu. Model, kare içinde stilize ve okunabilir sözcükler render ediyor — başlıklar, fiyat listeleri, menü tabelaları, grafik etiketleri, ambalaj metinleri — birden fazla dilde ve ucuz modellerin dekoratif karalamalar ürettiği boyutlarda. Üzerinde gerçek bir slogan olan bir afiş tek bir request; request artı tasarım aracında bir saat değil.

Google Search grounding. Model kompozisyonu kurarken canlı aramaya danışabiliyor. Belirli bir bina, belirli bir üniforma, belirli bir mutfağın tabakladığı gibi tabaklanmış belirli bir yemek isteyin; kendi önyargılarından başka bakacak bir yeri olur. Bu, text-to-image'de düzenlemeye kıyasla çok daha fazla şey ifade ediyor; düzenlemede kaynak fotoğraf bir şeyin neye benzediği sorusunu zaten çözmüş oluyor.

Gerçek 4K, 4096×4096'ya kadar. Sonradan cıvatalanmış bir upscale değil. resolution enum'umuz küçük harf — 1k, 2k, 4k — ve fiyatı yalnızca 4k değiştiriyor.

Bilmeye değer dördüncü bir şey var; çünkü faturanızda değil, latency grafiklerinizde görünüyor. Model karar vermeden önce görsel olarak akıl yürütüyor ve yol boyunca ara "thought image"lar üretiyor. Google bunları döndürmüyor ve biz bunları faturalamıyoruz. Request başına 30 saniye civarına göre plan yapın; sayı şaşırtıcı olmaktan çıkar.

API request: prompt'tan bitmiş kareye

Zorunlu tek alan prompt. Dashboard'da bir key üretin, kendi backend'inizin arkasında tutun ve submit endpoint'imize POST edin.

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/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Faroe Adaları için vintage bir seyahat afişi. Serigrafi görünümü, dört düz renk, bazalt kayalıkların üzerinde yoğun sis. VISIT FAROE sözcükleri alt üçte bir boyunca sıkıştırılmış bir sans serif ile yerleştirilmiş.",
      "aspect_ratio": "2:3",
      "resolution": "2k"
    }
  }'

Size bir job ID dönüyor. Polling yapın ya da submit body'sinde bize bir webhookUrl verin, sizi biz haberdar edelim:

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const submit = (input) =>
  fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({ model: "google/nano-banana-pro/text-to-image", input }),
  }).then((r) => r.json());

const { data } = await submit({
  prompt:
    "Bir kahve tedarik zincirinin izometrik infografiği, altı etiketli aşama, soluk toprak paleti, tüm etiketler Portekizce ve küçük boyutta okunaklı.",
  aspect_ratio: "16:9",
  resolution: "4k",
});

let job;
do {
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 2500));
  job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${data.jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());
} while (job.data.status === "pending" || job.data.status === "processing");

if (job.data.status !== "completed") throw new Error(job.data.error?.message);
console.log(job.data.outputs[0].url);

İnsanları yakalayan iki schema detayı. aspect_ratio varsayılanımız 9:16, yani bu alanı atlayan bir request dikey dönüyor — her seferinde ayarlayın. Enum da geniş: 1:1 ve 4:5'ten 21:9'a kadar on oran; bu da çoğu reklam ve sosyal medya formatını sonradan kırpmaya gerek kalmadan karşılıyor. Güncel liste ve güncel fiyat makine tarafından okunabilir spec içinde duruyor.

Text-to-image modellerimiz arasında seçim

Pro, bu ailenin en pahalı üreticisi ve pek çok iş ona ihtiyaç duymuyor:

Nano Banana 2'den başlayın. Pro'nun yarısından biraz fazlasına mal oluyor, metni iyi render ediyor ve ürün çekimlerinde, thumbnail'lerde ve editoryal görsellerde dosyayı hangi katmanın ürettiğini nadiren ayırt edebilirsiniz. Görseldeki sözcükler teslim edilecek işin kendisi olduğunda — bir menü, bir infografik, iki dilli bir kampanya varlığı — ya da bir müşteri uzun kenarda 4096 piksel istediğinde Pro'ya çıkın.

Bir satır ikinci bir bakışı hak ediyor: Nano Banana 2 Lite, legacy Nano Banana'dan hem daha ucuz hem daha yeni. Google'ın kendisi orijinali legacy modeli olarak adlandırıyor ve yerine Lite'ı öneriyor. Hâlâ eski slug'ı çağırıyorsanız, masada duran bedava para var.

Tipografide tek gerçek rakip GPT Image 2 ve farklı bir görünümle geliyor — daha soğuk, daha birebir ve hiçbir Gemini görsel modelinin yapmadığı şeyi yapıp şeffaf arka plan döndürebiliyor. Kalan seçenekler text-to-image kategorisinde, koşturduğumuz her şey ise model kataloğu sayfasında.

Karedeki sözcükleri doğru çıkarmak

İstediğiniz string'i tırnak içine alın. Tırnak işaretleri arasına koyun, harfi harfine yazın ve nereye gideceğini söyleyin — "üstte 'HALF PRICE TUESDAY' sözcükleri, sıkıştırılmış sans, kırmızı üzerine beyaz." Metni tarif ederseniz model yorumlar; tırnak içine alırsanız model kopyalar.

Yazıyı sahneden önce yerleştirin. Layout ve tipografiyle açılıp sonra çevresindeki görselliği anlatan prompt'lar, metni son cümleciğe gömen prompt'lardan metnini daha iyi tutuyor.

Sonra bırakın çalışsın. Bu model boyamadan önce akıl yürüttüğü için, gerçek yapısal kısıtlar taşıyan bir prompt — öğeleri sayın, paleti adlandırın, okuma sırasını sabitleyin — gerçekten kullanılıyor. Belirsiz sıfatlar ortalamaya vuruluyor.

Yayına almadan önce

Her görsel, Google'ın algılanamaz köken sinyali olan bir SynthID watermark taşıyor. Bunu kapatacak bir parametre hiçbir yerde yok, burada da yok. Aşağı akıştaki tespit araçları onu görecek; yani bir sözleşme watermark'lı teslimatları yasaklıyorsa, önce onu halledin.

Başka bir sağlayıcıdan config taşıyorsanız aspect ratio varsayımlarınızı kontrol edin. Varsayılanımız kare değil, dikey; 1:1 varsayan bir pipeline birisi fark edene kadar sessizce 9:16 dosyalar üretir.

Sık sorulan sorular

Nano Banana Pro hangi Google modeli?

gemini-3-pro-image; Google'ın Nano Banana ailesinin premium katmanı. Bu katman, mümkün olan en hızlı dönüş için değil, zorlu görsel işler için kurulmuş — okunaklı görsel içi tipografi, search ile temellendirilmiş detay, 4096×4096'ya kadar çıktı.

E2X'te Nano Banana Pro text-to-image ne kadar tutuyor?

1K ve 2K'da görsel başına $0.075, 4K'da $0.15. 26 Ağustos 2026 kontrolümüz itibarıyla bu, fal.ai'nin oranının yarısı ve Google'ın kendi API'sinin %44 altı. Fiyatlar oynuyor, o yüzden üzerine bütçe kurmadan önce canlı model sayfasından doğrulayın.

Okunabilir metin içeren görseller üretebiliyor mu?

Evet ve bu katmanı seçmenin başlıca sebebi bu. Görselin içine stilize başlıklar, etiketler ve gövde metni render ediyor; birden fazla dilde ve çoğu görsel modelin başarısız olduğu boyutlarda. Metni prompt'unuzda başka sözcüklerle anlatmak yerine tırnak içine koyun.

Text-to-image ve edit-image endpoint'leri arasındaki fark nedir?

Aynı model, aynı $0.075, farklı input. Text-to-image yalnızca prompt alıyor. Edit-image ek olarak referanslardan oluşan bir image_urls dizisi alıyor; mevcut bir görselin yeniden üretilmesi değil değiştirilmesi gerektiğinde isteyeceğiniz şey bu.

Bir üretim ne kadar sürüyor?

30 saniye civarı. Model kompozisyon üzerine akıl yürütürken ara "thought image"lar üretiyor — Google bunları döndürmüyor, biz de faturalamıyoruz, ama zaman oraya gidiyor. Latency sizin için kalitenin önünde geliyorsa Flash katmanı modeller birkaç kat hızlı.

Nano Banana Pro görselleri watermark'lı mı?

Evet. Her çıktı, Google'ın yapay zekâ üretimi içerik için görünmez işareti olan SynthID watermark'ını içeriyor. Hiçbir sağlayıcı bunu devre dışı bırakmanın bir yolunu sunmuyor, biz de dahil.

Nano Banana Pro, Nano Banana 2'ye kıyasla buna değer mi?

Yalnızca bazen. Nano Banana 2 $0.075'e karşı $0.04 ve çoğu fotografik ve illüstratif işte gayet iyi tutuyor. Görsel, birinin gerçekten okuyacağı bir metin içerdiğinde, search ile temellendirilmiş doğruluk gerektiğinde ya da çıktının 4K olması gerektiğinde Pro'ya para verin.

Hangi aspect ratio'lar destekleniyor?

On tanesi: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 ve 21:9. Varsayılanımız 9:16, dolayısıyla dikey çıktı istemiyorsanız alanı açıkça ayarlayın.