Google: Nano Banana 2.1

Google: Nano Banana 2.1, Google tarafından sunulan ve Flash katmanı üzerine kurulu bir görsel üretme ve düzenleme modelidir. Nano Banana 2 ve Nano Banana Pro'nun ardılıdır ve Google bunu ürün yeniden bağlamlandırmayı iyileştirdiği şeklinde tanımlar. Hem görsel hem de metin kategorilerinde yer alır, yani yalnızca metin veya yalnızca görsel bir sistem değil, çok kipli bir modeldir.

Model girdi olarak görsel ve metin kabul eder, çıktı olarak görsel ve metin döndürebilir. Bağlam penceresi 65.536 token, maksimum çıktısı 58.982 token'dır. Görsel üretimi yapılandırılabilir: çözünürlük 1K, 2K veya 4K olarak ayarlanabilir ve en boy oranı 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 ve 21:9 değerlerini destekler. n parametresi 1 ile 1 arasında tek bir değer kabul eder, yani her istek bir görsel üretir. En fazla 14 girdi referansı sağlayabilirsiniz; düzenleme ve referans odaklı üretimi mümkün kılan da budur.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanım örüntüsüne işaret eder. Model görsel girdi alıp görsel çıktı döndürdüğü için, mevcut bir görselin sıfırdan oluşturulmak yerine uyarlandığı düzenleme iş akışlarına uygundur. 14'lük referans sınırı, malzemeyi birleştirme veya yeniden biçimlendirme gibi aynı anda birkaç kaynak görsel gerektiren görevleri destekler ve ürün yeniden bağlamlandırma iyileştirmesi bir ürünü yeni sahnelere veya ortamlara yerleştirmeyi önerir. Görsel çıktının yanında metin çıktısı, tek bir çağrının üretilen görselleri ve eşlik eden metni döndürebileceği anlamına gelir. Çözünürlük ve en boy oranı seçenekleri, kare ve dikey formatlardan 21:9 gibi geniş formatlara kadar farklı çıktı biçimlerini, sonradan kırpma işlemi yapmadan hedeflemenizi sağlar.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "google/gemini-nano-banana-2.1" model kimliğiyle çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools ve top_p'dir. resolution, aspect_ratio, n ve input_references gibi görsele özgü ayarlar da istek üzerinden yapılandırılır. Arayüz OpenAI uyumlu olduğu için, mevcut OpenAI istemci kütüphaneleri ve istek yapıları yalnızca model kimliği ve parametreler değiştirilerek çalışır.

Bu modeli seçerken birkaç kısıtı göz önünde bulundurmak gerekir. Bağlam penceresi 65.536 token'dır ve n 1 olarak sabittir, dolayısıyla çağrı başına birden fazla görsel gerektiren istekler burada desteklenmez. Göreviniz görsel girdi veya çıktı olmadan yalnızca metin üretimiyse, metne odaklı bir model daha basit bir uyum sağlayabilir. 14'ten fazla girdi referansına ihtiyacınız varsa, bu model bunu karşılamaz.