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Google: Nano Banana 2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

इमेजइनपुट: image · textToolsReasoning66K6 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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Google: Nano Banana 2.1 एक नज़र में

इनपुट कीमत 21 इमेज मॉडल के मीडियन से 70% कम है।
65,536 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 2.1 के बारे में

गूगल: Nano Banana 2.1, गूगल का एक इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जो Flash tier पर बनाया गया है। यह Nano Banana 2 और Nano Banana Pro का उत्तराधिकारी है, और गूगल इसे प्रोडक्ट recontextualization में सुधार के रूप में बताता है। यह इमेज और टेक्स्ट दोनों श्रेणियों में आता है, इसलिए यह एक मल्टीमॉडल मॉडल है, न कि केवल टेक्स्ट या केवल इमेज वाला सिस्टम।

यह मॉडल इनपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट लौटा सकता है। इसकी context window 65,536 tokens है, अधिकतम आउटपुट 58,982 tokens के साथ। इमेज जनरेशन कॉन्फ़िगर करने योग्य है: resolution को 1K, 2K या 4K पर सेट किया जा सकता है, और aspect ratio 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 और 21:9 का समर्थन करता है। n parameter एक ही मान स्वीकार करता है, 1 से 1 तक, इसलिए प्रत्येक request एक इमेज बनाता है। आप अधिकतम 14 input references दे सकते हैं, और यही एडिटिंग तथा reference-driven generation को संभव बनाता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। चूँकि मॉडल इमेज इनपुट लेता है और इमेज आउटपुट लौटाता है, यह उन एडिटिंग वर्कफ़्लो में फिट बैठता है जहाँ किसी मौजूदा इमेज को नए सिरे से बनाने के बजाय समायोजित किया जाता है। 14 की reference सीमा उन कार्यों का समर्थन करती है जिनमें एक साथ कई source images चाहिए, जैसे सामग्री को जोड़ना या उसका style बदलना, और प्रोडक्ट recontextualization में सुधार यह सुझाव देता है कि किसी प्रोडक्ट को नए दृश्यों या सेटिंग्स में रखा जा सकता है। इमेज आउटपुट के साथ टेक्स्ट आउटपुट का मतलब है कि एक ही call में generated visuals के साथ accompanying text भी लौटाया जा सकता है। resolution और aspect ratio के विकल्प आपको अलग-अलग आउटपुट आकारों को लक्षित करने देते हैं, square और portrait से लेकर 21:9 जैसे wide formats तक, बिना post-processing crops के।

आप इस मॉडल को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "google/gemini-nano-banana-2.1" का उपयोग करके call करते हैं। समर्थित request parameters हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। resolution, aspect_ratio, n और input_references जैसी इमेज-विशिष्ट settings भी request के माध्यम से कॉन्फ़िगर की जाती हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-compatible है, मौजूदा OpenAI client libraries और request shapes केवल model id और parameters बदलने के साथ काम करते हैं।

इस मॉडल को चुनते समय कुछ बाधाएँ ध्यान देने योग्य हैं। context window 65,536 tokens है, और n 1 पर निश्चित है, इसलिए ऐसे requests जिनमें प्रति call कई इमेज चाहिए, यहाँ समर्थित नहीं हैं। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट जनरेशन है, जिसमें कोई इमेज इनपुट या आउटपुट नहीं है, तो text-focused मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है। यदि आपको 14 से अधिक input references चाहिए, तो यह मॉडल उसकी सुविधा नहीं देगा।

Google: Nano Banana 2.1 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-nano-banana-2.1" 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-nano-banana-2.1",
  "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_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 65,536
अधिकतम आउटपुट: 58,982
इनपुट: image, text
आउटपुट: image, text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Nano Banana 2.1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Nano Banana 2.1 API की कीमत कितनी है?: Google: Nano Banana 2.1 की कीमत इनपुट $5.25 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Nano Banana 2.1 की context window कितनी है?: Google: Nano Banana 2.1 हर request में 65,536 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 58,982 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Nano Banana 2.1 क्या कर सकता है?: Google: Nano Banana 2.1 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 2.1 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-nano-banana-2.1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Nano Banana 2.1 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले इमेज मॉडल: Krea: Krea 2 Medium Turbo, OpenAI: GPT Image 1 Mini, Meta: Muse Image। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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