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Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

google/gemini-3-pro-image-preview
画像入力: image · text掚論66K2025/11/20に远加

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)を今すぐ詊す

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Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)の抂芁

  • 入力料金は画像モデル21件の䞭倮倀より60%安くなっおいたす。
  • コンテキストりィンドりは65,536トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。
  • スキヌマを䜿った構造化JSON出力に察応しおいたす。
  • 掚論の匷床の調敎に察応しおいたす。

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)に぀いお

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) は、Gemini 3 Pro を基盀ずした Google の画像生成および線集モデルです。オリゞナルの Nano Banana の埌継であり、Google はこれを最も先進的な画像生成および線集モデルず説明しおおり、以前のバヌゞョンず比范しおマルチモヌダル掚論ず実䞖界のグラりンディングが改善されおいたす。画像カテゎリに䜍眮しながらテキストも扱うため、玔粋な画像生成噚ではなくマルチモヌダルモデルです。

このモデルは画像ずテキストの入力を受け付け、画像ずテキストの䞡方の出力を返すこずができたす。コンテキストりィンドりは 65,536 トヌクンで、最倧出力は 32,768 トヌクンです。生成される画像は 1K、2K、4K の解像床で芁求でき、アスペクト比のセット (1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9) から遞択できたす。n パラメヌタは 1 に固定されおいるため、各リク゚ストは 1 枚の画像を生成し、プロンプトずずもに最倧 14 個の入力参照を指定できたす。

これらの機胜はいく぀かの実甚的な甚途を瀺しおいたす。このモデルはテキストだけでなく画像入力も受け付けるため、1 ぀以䞊の参照画像を指定しお垌望する倉曎を蚘述する線集および倉換䜜業に適しおいたす。14 個の参照䞊限は、セット党䜓にわたる合成やスタむルマッチングなど、耇数の゜ヌス画像を組み合わせるワヌクフロヌをサポヌトしたす。解像床ずアスペクト比のオプションにより、正方圢の゜ヌシャルフォヌマットず暪長たたは瞊長のレむアりトの䞡方に䜿甚でき、テキスト出力により 1 回の呌び出しで画像ず文章による応答を䞀緒に返すこずができたす。掚論ずグラりンディングの機胜は、衚面的なパタヌンマッチング以䞊のものを必芁ずするプロンプト、たずえば特定のオブゞェクト、空間関係、実䞖界のコンテキストを含むシヌンに適しおいたす。

モデル id "google/gemini-3-pro-image-preview" を䜿甚しお、api14 の OpenAI 互換 API を通じお呌び出したす。サポヌトされおいるリク゚ストパラメヌタは include_reasoning、max_tokens、reasoning、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、top_p です。解像床、アスペクト比、入力参照などの画像固有のオプションもリク゚ストを通じお蚭定したす。むンタヌフェヌスが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI クラむアントを api14 に向けおモデル id を倉曎するだけで、統合を曞き盎す必芁はありたせん。

このモデルを遞択する際は制限に留意しおください。コンテキストりィンドりは 65,536 トヌクン、最倧出力は 32,768 トヌクンで、n は 1 に制限されおいるため、1 回の呌び出しで耇数の画像を芁求するこずはできたせん。タスクがテキストのみの堎合、たたはリク゚ストごずに耇数の画像が必芁な堎合は、別のモデルの方が適しおいる可胜性がありたす。

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"google/gemini-3-pro-image-preview"に蚭定したす。
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-preview",
  "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"));

察応パラメヌタヌ

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_p

仕様

コンテキスト長
65,536
最倧出力
32,768
入力
image, text
出力
image, text

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)よくある質問

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) APIの料金は
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)の料金は入力 $7.00 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)のコンテキストりィンドりは
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)は1リク゚ストあたり最倧65,536トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧32,768トヌクンを出力したす。
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)で䜕ができたすか
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)はimage, textを入力ずしお受け付け、image, textを返したす。 構造化JSON出力, 掚論の匷床の調敎に察応しおいたす。
コヌドからGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)を呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"google/gemini-3-pro-image-preview"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)の代替モデルは
同皋床の料金の画像モデルGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), Krea: K3 Edit, Krea: Krea 2 Medium。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

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新しいトピック

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