Google Nano Banana 2.1 API で制作指示を商品画像、広告、SNS 用ビジュアルに変換。任意のウェブ検索や画像検索で、ビジュアル制作の方向性を指定できます。
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Nano Banana 2.1 API は、Google の高効率な画像生成モデルを Best Image AI の開発者やクリエイティブチームに提供します。自然言語のプロンプトから精細なビジュアルを作成でき、Nano Banana 2 と比べてプロンプトへの忠実度、リアルなディテール、文字の描画の鮮明さが向上しています。出力品質とアスペクト比を柔軟に設定できるこの Google 画像 API は、素早いコンセプト作成から完成度の高いキャンペーン素材まで幅広く活用できます。
注意： プロンプトおよび検索情報に基づくコンテンツは、Google の安全性ガイドラインに従ってください。
有効にした検索オプションごとに、生成 1 回あたりの固定料金が追加されます。最新の料金をご確認ください。
Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2： Nano Banana 2 は、引き続き高効率で優れた画像モデルです。Nano Banana 2.1 はその基盤を引き継ぎ、効率的な生成ワークフローを維持しながら、画質、プロンプトへの忠実度、文字描画、パノラマ出力の整合性を向上させています。
Nano Banana 2.1 と Nano Banana Pro： Nano Banana Pro は、極めて高度なグラフィックデザインや精密な制作作業を想定して設計されています。Nano Banana 2.1 は、優れた画質と頻繁な画像生成を必要とするチームにとって、より費用対効果の高い選択肢です。
Nano Banana 2.1 と Nano Banana 2 Lite： Nano Banana 2 Lite は、大規模な制作における遅延とコストの最小化を重視しています。Nano Banana 2.1 は、豊かなディテール、優れた文字描画、より緻密な構図が求められる制作指示に適しています。
Nano Banana 2.1 と GPT Image： GPT Image は、OpenAI のエコシステムでクリエイティブな画像生成と編集をサポートしています。Nano Banana 2.1 は Best Image AI 上で利用できる Google モデルの選択肢として、任意のウェブ検索や画像検索に基づく生成と、柔軟なパノラマレイアウトを提供します。
Nano Banana 2.1 と FLUX.2： FLUX.2 は、参照画像に基づく制御を用いた実制作向けの画像生成と編集をサポートしています。Nano Banana 2.1 は、Best Image AI で画像ワークフローを構築するチームに、Google のプロンプト理解能力と任意の検索情報に基づく生成を提供します。
ブラウザで画像や動画をすばやく制作できる複数のAIクリエイティブツールを試し、成功したアイデアをBest Image AIの本番運用対応モデルAPIでスケールできます。Best Image AIはすべてのモデルに対応する統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できるようにします。
// 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)