Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)

Google : Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) est un modèle de génération et d'édition d'images de Google, identifié sur api14 comme google/gemini-3.1-flash-image-preview. Il se situe dans la catégorie image avec le texte comme catégorie secondaire, et c'est le modèle derrière le nom Nano Banana 2. Il s'agit d'une version preview de Google plutôt que d'un modèle finalisé et généralement disponible, donc à traiter comme un modèle à évaluer sur votre propre charge de travail avant de vous y fier en production.

Le modèle accepte des entrées image et texte et peut renvoyer à la fois des sorties image et texte, ainsi un seul appel peut générer une image et produire du contenu écrit en parallèle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 65 536 tokens et d'une sortie maximale de 58 982 tokens. La génération d'images est configurable : la résolution peut être définie sur 512, 1K, 2K ou 4K, et le ratio d'aspect peut être défini sur 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 ou 21:9. Le paramètre n accepte une valeur de 1 à 1, donc chaque requête renvoie une image, et input_references accepte de 0 à 14 images, ce qui rend possibles l'édition guidée par référence et la génération guidée.

Ces capacités correspondent à un ensemble d'usages assez précis. La génération texte vers image couvre l'art conceptuel, les maquettes produit, les illustrations et les visuels pour réseaux sociaux à la résolution et au ratio d'aspect requis par la destination. Comme le modèle accepte jusqu'à 14 images de référence, il convient aussi aux travaux d'édition et de transformation : restyler une photo existante, combiner des éléments de plusieurs références, ou garder un sujet cohérent sur une série de sorties. Le volet sortie texte signifie qu'il peut légender, décrire ou raisonner sur des images dans la même réponse, ce qui est utile pour les pipelines d'assets qui ont besoin à la fois de l'image et de ses métadonnées. La large plage de ratios d'aspect, de 1:8 et 8:1 jusqu'à 21:9, le rend pratique pour les bannières, les formats mobiles verticaux et les cadres cinématographiques larges sans recadrage après coup.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle google/gemini-3.1-flash-image-preview, donc les SDK et clients OpenAI existants fonctionnent avec un changement d'URL de base et de nom de 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 mérite d'être défini lorsque vous avez besoin de sorties reproductibles, et temperature et top_p contrôlent l'échantillonnage. Les options spécifiques à l'image (résolution, ratio d'aspect, n et input_references) sont transmises dans la requête aux côtés de ces paramètres.

Quelques contraintes méritent d'être connues avant de vous engager. La fenêtre de contexte de 65 536 tokens est modeste comparée aux modèles texte à long contexte, donc des documents très volumineux ou de longs historiques multi tours peuvent nécessiter un élagage ou un autre modèle. Chaque requête renvoie une seule image, donc la génération par lots implique plusieurs appels. C'est aussi un modèle preview, ce qui est une raison de garder une solution de repli en tête pour tout ce qui est exposé aux utilisateurs. Si votre tâche est uniquement textuelle, ou nécessite un contexte beaucoup plus grand, un modèle texte dédié sur api14 sera généralement le meilleur choix.