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Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

google/gemini-3-pro-image

इमेजइनपुट: image · textToolsReasoning131K18 जून 2026 को जोड़ा गया

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Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) एक नज़र में

इनपुट कीमत 21 इमेज मॉडल के मीडियन से 60% कम है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) के बारे में

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) Google का एक इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जो Gemini 3 Pro पर बना है। यह मूल Nano Banana का उत्तराधिकारी है, और Google इसे अपना सबसे उन्नत इमेज-जनरेशन और एडिटिंग मॉडल बताता है, जिसमें पिछले संस्करण की तुलना में बेहतर मल्टीमॉडल रीज़निंग और रियल-वर्ल्ड ग्राउंडिंग है। यह इमेज श्रेणी में आता है, साथ ही टेक्स्ट भी संभालता है, इसलिए यह एक मल्टीमॉडल मॉडल है, न कि शुद्ध टेक्स्ट या शुद्ध इमेज सिस्टम।

यह मॉडल इमेज और टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और इमेज तथा टेक्स्ट दोनों आउटपुट दे सकता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन है। इमेज जनरेशन कॉन्फ़िगर करने योग्य है: रेज़ोल्यूशन को 1K, 2K या 4K पर सेट किया जा सकता है, और आस्पेक्ट रेशियो को 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 या 21:9 पर सेट किया जा सकता है। n पैरामीटर 1 से 1 तक का मान स्वीकार करता है, इसलिए प्रत्येक रिक्वेस्ट एक ही इमेज लौटाती है, और input_references 0 से 14 इमेज तक स्वीकार करता है, यही चीज़ रेफ़रेंस-आधारित एडिटिंग और कंपोज़िशन को संभव बनाती है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। आप चुने गए रेज़ोल्यूशन और आस्पेक्ट रेशियो पर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट कर सकते हैं, जो स्क्वायर सोशल एसेट्स से लेकर चौड़े 21:9 बैनर या लंबे 9:16 फ़ॉर्मैट तक किसी भी चीज़ के लिए उपयुक्त है। चूँकि मॉडल टेक्स्ट के साथ इमेज इनपुट भी लेता है, आप इसे एडिटिंग और ट्रांसफ़ॉर्मेशन के काम के लिए भी उपयोग कर सकते हैं, स्टाइल, सब्जेक्ट या कंपोज़िशन को निर्देशित करने के लिए 14 तक रेफ़रेंस इमेज पास करते हुए। टेक्स्ट आउटपुट वाला पक्ष इसका मतलब है कि एक ही कॉल जनरेट की गई इमेज के साथ कमेंट्री या स्ट्रक्चर्ड कंटेंट लौटा सकती है, और रीज़निंग तथा स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पैरामीटर उन वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं जहाँ मॉडल को परिणाम देने से पहले योजना बनानी होती है।

api14 के माध्यम से आप OpenAI-संगत API का उपयोग करते हुए "google/gemini-3-pro-image" आईडी के साथ मॉडल को कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। इमेज-विशिष्ट विकल्प जैसे resolution, aspect_ratio, n और input_references इन पैरामीटर के साथ सेट किए जाते हैं। seed पैरामीटर तब उपयोगी होता है जब आप प्रतिलिपि-योग्य जनरेशन चाहते हैं, और tools तथा tool_choice आपको एजेंट लूप में इमेज जनरेशन को फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ जोड़ने देते हैं।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बाधाएँ ध्यान देने योग्य हैं। प्रत्येक रिक्वेस्ट केवल एक इमेज लौटाती है, क्योंकि n 1 और 1 के बीच निश्चित है, इसलिए बैच के लिए कई कॉल की आवश्यकता होती है। इनपुट रेफ़रेंस प्रति रिक्वेस्ट 14 इमेज तक सीमित हैं। यदि आपका काम केवल टेक्स्ट रीज़निंग या चैट है और कोई इमेज आउटपुट नहीं है, तो एक समर्पित टेक्स्ट मॉडल आमतौर पर अधिक सरल और अधिक उपयुक्त विकल्प होगा, और इस मॉडल को उस काम के लिए सुरक्षित रखना सबसे अच्छा है जहाँ इमेज जनरेशन या इमेज एडिटिंग वास्तव में आउटपुट का हिस्सा हो।

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-3-pro-image" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.images.generate({
  "model": "google/gemini-3-pro-image",
  "prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
  "n": 1,
  "aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 32,768
इनपुट: image, text
आउटपुट: image, text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

कीमत

इनपुट: $7.00 / 1M tokens₹664.31
आउटपुट: $42.00 / 1M tokens₹3,985.86
Cache read: $0.70 / 1M tokens₹66.44
Cache write: $1.31 / 1M tokens₹124.33
Reasoning: $42.00 / 1M tokens₹3,985.86
इमेज आउटपुट: $420.00 / 1M tokens₹39,858.56
ऑडियो इनपुट: $7.00 / 1M tokens₹664.31
इमेज: $0.000007 / इमेज₹0.000664
वेब सर्च: $49.00 / 1K सर्च₹4,650.17

USD कीमत · 11 मिनट पहले अपडेट हुई

लागत कैलकुलेटर

इनपुट tokensआउटपुट tokens

≈ $0.03 प्रति request

$28.00 प्रति 1,000 requests

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) के विकल्प

और इमेज जनरेशन API →

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) API की कीमत कितनी है?: Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) की context window कितनी है?: Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 32,768 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) क्या कर सकता है?: Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) image, text स्वीकार करता है और image, text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-3-pro-image" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले इमेज मॉडल: Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview), Krea: K3 Edit, Krea: Krea 2 Medium। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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