Nano Banana

E2X'te Nano Banana Görsel Düzenleme API'si: Üç Referans ve Bir Kapanma Tarihi

Nano Banana'nın düzenleme capability'si, Google'ın gemini-2.5-flash-image modelinin boş tuval yerine kaynak görsel alması demek. Biz onu google/nano-banana/edit-image altında düzenlenen görsel başına $0.0312'ye sunuyoruz — fal.ai'nin %20 altında — ve 1K çıktıda en fazla üç referans görsel kabul ediyor. Tek satır entegrasyon kodu yazmadan önce bir şey öne geçmeli: Google bu modeli 2 Ekim 2026'da emekliye ayırıyor.

Bu sayfanın yayına girdiği günden sayarak otuz yedi gün. Mevcut pipeline'lar o tarihe kadar çalışmaya devam eder ve fiyatımız oynamaz. Ama size beş haftalık saati işleyen bir editör satmak, yalnızca ekimde bir yeniden yazım satın almanız olurdu.

26 Ağustos 2026'da kontrol ettiğimiz haliyle fiyatımızın piyasa karşısındaki durumu:

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.

Neden sayfaya bir emeklilik duyurusuyla başlıyoruz

Çünkü Google öyle yapıyor. Şirket Nano Banana 2 Lite'ı duyururken şunu yazdı:

"Nano Banana'nın ilk sürümünü (gemini-2.5-flash-image) kullanan geliştiriciler için tavsiye ettiğimiz yedek budur; hemen fayda görmek için şimdiden değiştirebilirsiniz."

Google'ın model dokümantasyonu daha da ileri gidiyor: bu modeli serinin legacy öncüsü diye anıyor ve müşterilerin geçiş yapmasını kuvvetle tavsiye ediyor. Üreticiler hâlâ para kazandıkları bir üründen müşterilerini nadiren iterler. İttiklerinde inanın.

Üzerinde çalışacak bir kaynak görseliniz yok mu? O zaman bunun yerine Nano Banana text-to-image istiyorsunuz — aynı model, aynı fiyat, yalnızca prompt.

Üç referanslık tavan

Legacy editörü ailedeki daha yeni her şeyden ayıran sayı bu. Google'ın yönlendirmesi açık: Gemini 2.5 Flash Image ile en iyi sonuç için bir input'a en fazla üç görsel koyun.

Üç, pek çok gerçek iş için yeterli. Bir özne, bir arka plan plakası, bir renk referansı — o kompozit sığar. Sığmayan şey, bir karakterin, bir ürünün, aksesuarların ve bir marka paletinin hep birlikte tek bir call'a düştüğü reklam tarzı brief'tir. Nano Banana Pro tam bu iş için on dört referans alıyor. Burada ise call'ları zincirlersiniz, her sıçrama için ödeme yaparsınız ve her sıçrama orijinalinizden biraz daha uzaklaşır.

Bu modelin etrafında tasarım yapmadan önce önünüzde bulunmaya değer iki limit daha:

• Çıktı en fazla 1K. Bir schema alanı ne ima ederse etsin, bu kuşakta daha büyük bir katman yok.
• Ondan bir görseldeki metni düzeltmesini istemeyin. Görsel içi metin render'ı Gemini 3'ün gücü, bu modelin değil. Bir etiketteki fiyatı değiştirmek ya da bir tabelayı çevirmek, insanların en sık çarptığı başarısızlık senaryosu.
• On aspect ratio mevcut, 21:9'dan 4:5'e kadar; ve kaynak görsel sizi kendi oranına kilitlemiyor.
• Token bütçesi girişte 65.536, çıkışta 32.768 ve knowledge cutoff Haziran 2025 — yani yakın tarihli herhangi bir şeyi tarif etmektense referansını vermek daha güvenli.

API request: kaynak görseller üzerinde düzenleme

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/edit-image",
    "input": {
      "prompt": "Sandalyenin arkasındaki duvarı beyazdan koyu zeytin yeşiline çevir. Sandalyeyi, zemini ve gölgeleri olduğu gibi bırak.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/interior.jpg"
      ],
      "aspect_ratio": "4:5"
    }
  }'

Gönderim size bir job ID döner. Sonuçlanana kadar polling yapın:

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: "Görsel 1 bisiklet, görsel 2 mekân. Bisikleti görsel 2'deki arnavut kaldırımına yerleştir ve oradaki kapalı hava ışığıyla eşleştir.",
      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));
}

Status'ler pending → processing → completed şeklinde ilerler; failed ve cancelled terminal durumlardır. Polling'i tamamen atlamak için bir webhookUrl geçin. Varsayılan aspect_ratio değerimiz 9:16 — onu ayarlayın, yoksa yatay kaynağınız dikey olarak geri gelir. Canlı schema bu modelin makine tarafından okunabilir spec'inde duruyor.

Tavsiye ettiğimiz değişiklik ve size neden hiçbir şeye mal olmadığı

Çalıştırdığımız her düzenleme modeli, görsel başına fiyatıyla:

Migration genelde bir takastır: daha yeni model, daha yüksek fatura, onay gerekir. Bu öyle değil. Nano Banana 2 Lite, legacy editörden %24 daha ucuz ve ondan bir kuşak ileride; yani finans konuşması da mühendislik konuşması da aynı yerde bitiyor. Ayda bin düzenleme çalıştırın, daha iyi çıktı alırken cebinizde yaklaşık $9 kalsın.

Bunu açıkça söylemeyi, sona ereceğini bildiğimiz bir slug'da sizi tutmaya tercih ederiz. Düzenlemeleriniz okunabilir metin içeriyorsa — ambalaj çekimleri, menü panoları, yerelleştirilmiş kreatif — Lite'ın üstüne, Google'ın çok dilli metin render'ını koyduğu yere, Nano Banana Pro'ya tırmanın. Geri kalanına image-to-image kategorisinden ya da model kataloğumuzdan göz atın.

Yerine geçecek modele de taşınan düzenleme alışkanlıkları

Migration'la ilgili iyi haber: prompt disiplini olduğu gibi aktarılıyor, yani bu hafta öğrendiğiniz hiçbir şey boşa gitmiyor.

Önce değişikliği söyleyin, sonra sabitleri. "Kanepeyi pas rengi ketene boya; minderlere, halı desenine ve pencere ışığına dokunma" ifadesi, yeniden yazılmış bir sahne tarifinden çok daha iyi tutar. Tüm resmi tarif etme içgüdüsü text-to-image'den geliyor ve bir düzenlemede referansla yarışır — model ayarlamak yerine yeniden üretmeye başlayana kadar.

İki ya da üç görsel gönderdiğinizde, her birinin ne olduğunu prompt'un içinde söyleyin — ikinci ekinizin ikinci bir özne değil bir mekân olduğunu modele başka hiçbir şey söylemiyor. Üç değişikliği tek bir call'a yığma dürtüsüne de direnin. Ayırın, ilk çıktıyı ikinciye zincirleyin; aynı parayı çok daha az sapmayla harcarsınız.

Kalkış öncesi kontroller

SynthID her zaman açık. Google algılanamayan watermark'ını her çıktıya gömüyor ve hiçbir sağlayıcıda onu kaldıracak bir parametre yok. İnşaya başlamadan önce bunu müşteri sözleşmelerinizle karşılaştırıp netleştirin.

resolution alanını 1k üzerinde bırakın — bunun bedeli para. Schema'mız resolution alanını tüm Nano Banana ailesi boyunca aynı taşıyor, dolayısıyla bu endpoint sizden 2k ve 4k değerlerini hiç itiraz etmeden kabul eder. Google'ın ağırlıkları bunları karşılamaz. gemini-2.5-flash-image 1K üretir ve üstünde hiçbir şey; yani 4k ile gönderilen bir request bizim 2× çarpanımızla faturalanır — $0.0312 yerine $0.0624 — ve size yarı fiyata alacağınızın birebir aynısı olan 1K görseli geri verir. Bunu tahsil etmektense bayrak kaldırmayı tercih ederiz. Daha yeni katmanların gerçek çözünürlük merdivenleri var: Nano Banana Pro gerçekten 4096×4096'ya kadar render ediyor.

Backlog kaydı değil, takvim hatırlatıcısı kurun. 2 Ekim 2026'da yukarı akıştaki model cevap vermeyi bırakıyor ve hâlâ bu slug'a bakan her şey — bir cron job, müşteriye dönük bir buton, gecelik bir batch — o gün patlıyor. Şimdi tek bir string'i değiştirmek, o gün debug etmekten iyidir.

Legacy editör hakkında bize gelen sorular

Nano Banana edit-image kaç referans görsel kabul ediyor?

En fazla üç. Google'ın gemini-2.5-flash-image için kendi yönlendirmesi bir input'a en fazla üç görsel koymak yönünde ve bunun ötesinde kalite düşüyor. Daha ağır kompozitler için Nano Banana Pro, karakter, nesne ve stil rollerine bölünmüş halde on dört referansa kadar çıkıyor.

2 Ekim 2026'da entegrasyonuma ne olacak?

google/nano-banana/edit-image endpoint'ine giden request'ler başarılı olmayı bırakır, çünkü Google alttaki ağırlıkları yalnızca bizim platformumuzda değil her yerde emekliye ayırıyor. Üreticinin kapattığı bir modeli hiçbir sağlayıcı sunmaya devam edemez. O tarihten önce Nano Banana 2 Lite'a geçin.

Nano Banana 2 Lite gerçekten legacy modelden ucuz mu?

Evet — buradaki $0.0312'ye karşılık düzenleme başına $0.0238, yani %24 fark, üstelik daha yeni ağırlıklarla. Google da aynı şekilde çerçeveliyor: daha iyi kalite, daha hızlı üretim ve daha düşük fiyat. Bu, hiçbir maliyet takası içermeyen o nadir yükseltmelerden biri.

E2X'te Nano Banana görsel düzenleme ne kadar?

Varsayılan 1k çözünürlükte düzenlenen görsel başına $0.0312; 26 Ağustos 2026'da fal.ai'de, Google'ın Gemini API'sinde ve OpenRouter'da kaydettiğimiz $0.039'un %20 altında. Bir referans eklemekle üç eklemek aynı fiyata geliyor, ama resolution: "4k" göndermek modelin gerçekte üretemediği bir çıktı için 2× çarpan uyguluyor — 1k üzerinde bırakın. Bütçeye bağlanmadan önce canlı model sayfasından yeniden kontrol edin.

Bir görselin içindeki metni düzenleyebilir veya çevirebilir mi?

Güvenle hayır. Gelişmiş metin render'ı Gemini 3 kuşağına ait, bu model ise ondan önce geldi; dolayısıyla düzenlenen kelimeler sıklıkla bozulmuş ya da yeniden yorumlanmış dönüyor. Okunaklı, çok dilli görsel içi metin için kurulmuş katman Nano Banana Pro.

Düzenlenen görsel watermark taşımaya devam ediyor mu?

Evet. SynthID, tıpkı text-to-image capability'sinde olduğu gibi bu modelin her çıktısına gömülüdür. Google'ın köken işareti bu ve hiçbir sağlayıcı onu kapatmanın bir yolunu sunmuyor.

Edit ile text-to-image capability'leri arasındaki fark ne?

Aynı ağırlıklar, aynı $0.0312 fiyat, farklı input. Edit-image prompt'unuzun yanında image_urls istiyor ve verdiğiniz şeyi değiştiriyor; text-to-image yalnızca bir prompt alıp yoktan kuruyor. Seçimi, elinizde zaten bir kaynak görsel olup olmadığına göre yapın.