توليد صور عالي الدقة عبر Google Gemini 3.0 Pro API مع دقة دلالية قوية وإخراج 2K/4K أصلي. أداء مستقر بأسعار تنافسية للتوسع على مستوى المؤسسات.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
تقدم Google Nano Banana Pro API (المدعومة بنموذج Gemini 3.0 Pro Image) توليد صور AI اقتصادي وجاهز للإنتاج للمطورين. يتيح لك تكامل Gemini image API الميسور هذا تحويل الرؤى الإبداعية المعقدة إلى مخرجات عالية الدقة عبر توليد text-to-image بديهي. وبفضل اعتماده على أبحاث Google المتقدمة في الرؤية الحاسوبية، فهو يجمع بين reasoning دلالي عميق وتكامل API مرن لمخرجات بمستوى احترافي.
ملاحظة يرجى التأكد من امتثال مطالباتك لإرشادات السلامة من Google. إذا حدث خطأ، فراجع المطالبة بحثا عن محتوى مقيد، وعدلها، ثم حاول مرة أخرى.
Nano Banana Pro مقابل FLUX.1 [dev]
بينما يؤكد FLUX.1 [dev] على أقصى تحكم بالدقة وحفظ التفاصيل الدقيقة لسير العمل التقني، يركز Nano Banana Pro على الفهم الدلالي والإنشاء المدرك للتخطيط. وبقوة reasoning من Gemini 3، يقدم توليد text-to-image اقتصاديا مثاليا للسرد البصري المعقد الموجه بالنص.
Nano Banana Pro مقابل GPT-Image-1 (OpenAI)
يبرز GPT-Image-1 كمولد إبداعي عام الاستخدام مع تنوع واسع في الأساليب. في المقابل، يؤكد Nano Banana Pro على التحكم الدقيق بالتخطيط، والنص متعدد اللغات داخل الصور، والمخرجات الموجهة بإحكام، مما يجعله الخيار الأفضل للتصميم والتسويق الاحترافيين والميسورين والجاهزين للإنتاج.
Nano Banana Pro مقابل Original Nano Banana
يبقى Original Nano Banana الخيار المفضل للتكرارات السريعة منخفضة الكمون. يبدل Nano Banana Pro السرعة الخالصة بجودة ممتازة، مقدما reasoning أفضل بكثير، ونصا أوضح، واتساقا محسنا للشخصيات، وعناصر تحكم أغنى بأسلوب الكاميرا عبر تكامل Gemini 3 Pro Image اقتصادي.
Nano Banana Pro مقابل Seedream
يتفوق Seedream في التوليد السريع المصمم بأسلوب محدد مع جمالية anime والرسوم التوضيحية. تم ضبط Nano Banana Pro خصيصا للطباعة الموثوقة، والواقعية الفوتوغرافية، والتخطيطات الاحترافية متعددة الوسائط بجودة مخرجات 4K.
Nano Banana Pro مقابل Qwen Image 2509
يعد Qwen Image منافسا قويا في منظومات open-source والعرض الشبيه بالمستندات. يتميز Nano Banana Pro بالتركيز على مخرجات 4K عالية الدقة وتحكم تصميم متعدد اللغات ومتطور للإنتاج العالمي عبر تكامل Gemini API بمستوى الإنتاج.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'nano-banana-pro',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'nano-banana-pro',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "nano-banana-pro",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k"
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)