
Text zu Bild
KI-Bilder aus Text-Prompts erstellen
Verwandeln Sie kreative Briefings mit der Google Nano Banana 2.1 API in Produktbilder, Anzeigen und Social-Media-Motive. Nutzen Sie optional Web- und Bildersuche zur visuellen Gestaltung.
Probieren Sie jetzt den KI-Bildgenerator aus
Die Nano Banana 2.1 API bringt Googles hocheffizientes Modell zur Bildgenerierung für Entwickler und Kreativteams auf Best Image AI. Erstellen Sie detailreiche Bilder aus natürlichsprachlichen Prompts – mit besserer Umsetzung der Vorgaben, realistischen Details und klarerer Textdarstellung als bei Nano Banana 2. Flexible Einstellungen für Ausgabequalität und Seitenverhältnis machen diese Bild-API von Google vielseitig einsetzbar, von schnellen Konzepten bis hin zu ausgearbeiteten Kampagnenmotiven.
Hinweis: Achten Sie darauf, dass Prompts und suchgestützte Inhalte den Sicherheitsrichtlinien von Google entsprechen.
Jede aktivierte Suchoption verursacht eine feste Zusatzgebühr pro Generierung; beachten Sie die aktuellen Preise.
Nano Banana 2.1 im Vergleich zu Nano Banana 2: Nano Banana 2 bleibt ein leistungsfähiges, hocheffizientes Bildmodell. Nano Banana 2.1 baut darauf auf und verbessert Bildqualität, Prompt-Umsetzung, Textdarstellung und die Qualität von Panoramabildern bei weiterhin effizienter Generierung.
Nano Banana 2.1 im Vergleich zu Nano Banana Pro: Nano Banana Pro ist für besonders anspruchsvolles Grafikdesign und präzise kreative Aufgaben konzipiert. Nano Banana 2.1 bietet eine kostengünstigere Wahl für Teams, die hohe Bildqualität und häufige Bildgenerierung benötigen.
Nano Banana 2.1 im Vergleich zu Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite legt den Schwerpunkt auf möglichst geringe Latenz und Kosten bei der Produktion in großem Maßstab. Nano Banana 2.1 eignet sich besser für Briefings, die reichhaltigere Details, eine stärkere Textdarstellung und eine sorgfältigere Komposition erfordern.
Nano Banana 2.1 im Vergleich zu GPT Image: GPT Image unterstützt kreative Bildgenerierung und -bearbeitung im OpenAI-Ökosystem. Nano Banana 2.1 bietet auf Best Image AI eine Modelloption von Google mit optionaler Fundierung durch Web- und Bildersuche sowie flexiblen Panoramalayouts.
Nano Banana 2.1 im Vergleich zu FLUX.2: FLUX.2 unterstützt Bildgenerierung und -bearbeitung für die Produktion mit referenzbasierter Steuerung. Nano Banana 2.1 bringt Googles Prompt-Verständnis und optionale suchgestützte Erstellung zu Teams, die Bild-Workflows auf Best Image AI aufbauen.
Entdecken Sie mehrere KI-Kreativtools für schnelle Bild- und Video-Workflows direkt im Browser und skalieren Sie erfolgreiche Ideen anschließend mit den produktionsreifen Modell-APIs von Best Image AI. Best Image AI bietet eine einheitliche API-Schicht für alle Modelle, damit Sie Ihre Workflows einfach nutzen und skalieren können.

KI-Bilder aus Text-Prompts erstellen

KI-Bilder aus Bildern und Text-Prompts erstellen

KI-Videos aus Text-Prompts erstellen

Bilder in KI-Videos animieren

KI-Bilder und -Videos in einem gemeinsamen Arbeitsbereich erstellen

Konsistente Videos aus Referenzmedien erstellen

Erstelle visuelle KI-Bild- und Videoworkflows auf einer unendlichen Arbeitsfläche
// 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-2.1',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
enable_web_search: true,
enable_image_search: false
})
});
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[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (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-2.1',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'enable_web_search': True,
'enable_image_search': False
}
)
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-2.1",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"enable_web_search": true,
"enable_image_search": false
}'
# 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)