Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

Google : Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) est un modèle de génération et d'édition d'images de Google, identifié sur api14 comme google/gemini-3.1-flash-image. Il se situe dans la catégorie image avec le texte comme catégorie secondaire, et il succède au précédent modèle d'image Nano Banana de Google. La date de publication par le fournisseur est le 2026-06-18. Google le présente comme offrant une qualité visuelle de niveau Pro à la vitesse de Flash, ce qui indique l'intention : une qualité de sortie élevée sans les délais plus lents habituellement associés aux modèles d'image plus volumineux.

Le modèle accepte des entrées image et texte et peut renvoyer des sorties image et texte, il gère donc à la fois la génération à partir d'un prompt et l'édition des images que vous fournissez. Sa fenêtre de contexte est de 131 072 tokens, et la sortie maximale est de 32 768 tokens. La génération d'images est configurable : la résolution peut être réglée sur 512, 1K, 2K ou 4K, et le rapport d'aspect prend en charge 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9 et 21:9. Le paramètre n accepte un minimum de 1 et un maximum de 1, donc chaque requête produit une seule image. Les références d'entrée acceptent de 0 à 14 images, ce qui rend pratiques l'édition et la composition multi-images.

Ces capacités ouvrent sur un ensemble d'usages assez large. La génération texte vers image couvre l'illustration, l'art conceptuel, les maquettes de produits et les supports marketing, la liste des rapports d'aspect gérant tout, des publications carrées pour les réseaux sociaux aux bannières larges et aux formats mobiles verticaux. Comme le modèle prend une entrée image en plus du texte, il convient aussi aux flux d'édition : retouche, changement de style, modification d'arrière-plan et combinaison d'éléments provenant de plusieurs images sources, puisque jusqu'à 14 références peuvent être transmises. L'option de résolution 4K convient aux travaux qui doivent tenir à l'impression ou à un affichage grand format, tandis que 512 permet d'itérer à moindre coût sur les brouillons. Le volet sortie texte signifie que le modèle peut renvoyer des explications ou des descriptions en accompagnement de l'image qu'il produit.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle google/gemini-3.1-flash-image, donc les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent en changeant seulement l'URL de base et le nom du modèle. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature et top_p. Seed est utile lorsque vous voulez une sortie d'image reproductible d'une exécution à l'autre, et temperature et top_p contrôlent le degré de variation entre les générations. Les paramètres liés au raisonnement vous permettent d'échanger de la latence contre un traitement plus réfléchi des prompts complexes.

Quelques contraintes méritent d'être connues avant de vous engager. Le paramètre n est fixé à 1, vous ne pouvez donc pas demander plusieurs images en un seul appel ; si vous avez besoin de variantes, émettez des requêtes séparées, éventuellement avec des seeds différentes. Les références d'entrée sont plafonnées à 14, donc les ensembles de références très volumineux doivent d'abord être réduits. Si votre tâche est purement de la génération de texte sans composante image, un modèle de texte dédié conviendra généralement mieux, et si vous avez besoin d'un raisonnement plus lourd sur de longs documents, l'orientation image ici n'est pas le sujet. Pour la génération et l'édition d'images dans ces limites, il couvre directement les cas courants.