Google Nano Banana Pro APIを無料体験。Gemini 3.0 Proベースで高精細2K/4K画像を生成し、正確なプロンプト理解、安定したAPI、高コスパな量産に適しています。
今すぐAI画像生成を試す
Google Nano Banana Pro API（Gemini 3.0 Pro Image を搭載）は、開発者向けにコスト効率の高い、本番環境対応の AI 画像生成を提供します。この手頃な価格の Gemini 画像 API 統合により、直感的なテキストから画像への生成を通じて、複雑な創造的ビジョンを 4K の現実に変換できます。Google の最先端のコンピュータビジョン研究に基づいて構築されており、深い意味的推論と柔軟な API 統合を組み合わせて、プロフェッショナルグレードの出力を実現します。
注意 プロンプトが Google の安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、プロンプトに制限されたコンテンツがないか確認し、調整してから再試行してください。
Nano Banana Pro vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] は、技術的なワークフローのために最大限の解像度制御と細部の保持を重視していますが、Nano Banana Pro は意味理解とレイアウト認識の作成に焦点を当てています。Gemini 3 の推論能力を搭載し、複雑なテキスト駆動型のビジュアルストーリーテリングに最適な、コスト効率の高いテキストから画像への生成を提供します。
Nano Banana Pro vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 は、幅広いスタイルバリエーションを持つ汎用的なクリエイティブジェネレーターとして優れています。対照的に、Nano Banana Pro は正確なレイアウト制御、多言語対応の画像内テキスト、厳密に指示された出力を重視しており、手頃な価格で本番環境対応のプロフェッショナルなデザインとマーケティングに最適な選択肢となっています。
Nano Banana Pro vs. オリジナル Nano Banana オリジナルの Nano Banana は、高速で低レイテンシーの反復処理に最適です。Nano Banana Pro は純粋な速度をプレミアム品質と引き換えにし、コスト効率の高い Gemini 3 Pro Image 統合を通じて、大幅に優れた推論、よりシャープなテキスト、改善されたキャラクターの一貫性、より豊かなカメラスタイルのコントロールを提供します。
Nano Banana Pro vs. Seedream Seedream は、強力なアニメとイラストの美学を持つ高速でスタイライズされた生成に優れています。Nano Banana Pro は、4K 出力品質で信頼性の高いタイポグラフィ、フォトリアリズム、プロフェッショナルなミックスメディアレイアウトに特化してチューニングされています。
Nano Banana Pro vs. Qwen Image 2509 Qwen Image は、オープンソースエコシステムとドキュメントスタイルのレンダリングにおいて強力な競合製品です。Nano Banana Pro は、本番環境対応の Gemini API 統合を通じて、グローバルプロダクション向けの高忠実度 4K 出力と洗練された多言語デザインコントロールに焦点を当てることで差別化しています。
// 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-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)