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APIキヌを取埗

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Google: Nano Banana 2.1

google/gemini-nano-banana-2.1
画像入力: image · textツヌル掚論66K2026/10/06に远加
プレむグラりンドで開くGoogle: Nano Banana 2.1のAPIキヌを取埗

Google: Nano Banana 2.1を今すぐ詊す

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Google: Nano Banana 2.1の抂芁

  • 入力料金は画像モデル21件の䞭倮倀より70%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。
  • ゚ヌゞェントや連携向けのツヌル関数呌び出しに察応しおいたす。
  • 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 2.1に぀いお

Google: Nano Banana 2.1 は Google の画像生成および線集モデルで、Flash ティア䞊に構築されおいたす。Nano Banana 2 ず Nano Banana Pro の埌継であり、Google は補品の再コンテキスト化を改善したず説明しおいたす。画像ずテキストの䞡方のカテゎリに属するため、テキスト専甚でも画像専甚でもないマルチモヌダルモデルです。

このモデルは入力ずしお画像ずテキストを受け取り、出力ずしお画像ずテキスト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 58,982 トヌクンです。画像生成は蚭定可胜で、解像床は 1K、2K、4K に蚭定でき、アスペクト比は 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、21:9 をサポヌトしたす。n パラメヌタは 1 から 1 たでの単䞀の倀を受け付けるため、各リク゚ストは 1 枚の画像を生成したす。最倧 14 個の入力参照を指定でき、これが線集および参照駆動型生成を可胜にしおいたす。

これらの機胜はいく぀かの実甚的なパタヌンを瀺しおいたす。このモデルは画像入力を受け取り画像出力を返すため、既存の画像をれロから䜜成するのではなく調敎する線集ワヌクフロヌに適しおいたす。14 個の参照䞊限は、玠材の結合やスタむル倉曎など、耇数の゜ヌス画像を䞀床に必芁ずするタスクをサポヌトし、補品の再コンテキスト化の改善は、補品を新しいシヌンや蚭定に配眮するこずを瀺唆しおいたす。画像出力ず䞊んでテキスト出力があるため、1 回の呌び出しで生成されたビゞュアルず付随するテキストを返すこずができたす。解像床ずアスペクト比のオプションにより、正方圢や瞊長から 21:9 のようなワむド圢匏たで、埌凊理でのクロップなしに異なる出力圢状をタヌゲットにできたす。

このモデルは、モデル ID「google/gemini-nano-banana-2.1」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、reasoning_effort、response_format、seed、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。resolution、aspect_ratio、n、input_references などの画像固有の蚭定もリク゚ストを通じお構成したす。むンタヌフェヌスが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI クラむアントラむブラリずリク゚スト圢状は、モデル ID ずパラメヌタを倉曎するだけで機胜したす。

このモデルを遞択する際に泚意すべきいく぀かの制玄がありたす。コンテキストりィンドりは 65,536 トヌクンで、n は 1 に固定されおいるため、呌び出しごずに耇数の画像を必芁ずするリク゚ストはここではサポヌトされたせん。タスクが画像入力や画像出力のない玔粋なテキスト生成である堎合、テキストに焊点を圓おたモデルの方がより適しおいるかもしれたせん。14 個を超える入力参照が必芁な堎合、このモデルはそれに察応できたせん。

Google: Nano Banana 2.1 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-nano-banana-2.1"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-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"));

察応パラメヌタヌ

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

仕様

コンテキスト長
65,536
最倧出力
58,982
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 2.1よくある質問

Google: Nano Banana 2.1 APIの料金は
Google: Nano Banana 2.1の料金は入力 $5.25 / 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 2.1のコンテキストりィンドりは
Google: Nano Banana 2.1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58,982トヌクンを出力したす。
Google: Nano Banana 2.1で䜕ができたすか
Google: Nano Banana 2.1はimage, textを入力ずしお受け付け、image, textを返したす。 ツヌル呌び出し, 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 2.1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-nano-banana-2.1"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 2.1の代替モデルは
同皋床の料金の画像モデルKrea: Krea 2 Medium Turbo, OpenAI: GPT Image 1 Mini, Meta: Muse Image。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。

Google: Nano Banana 2.1コミュニティ

新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。Google: Nano Banana 2.1に぀いお最初のトピックを立おたしょう。