
텍스트로 이미지 생성
텍스트 프롬프트로 AI 이미지 생성
Google Nano Banana 2.1 API로 창작 기획을 제품 이미지, 광고, 소셜 아트워크로 구현하세요. 선택적인 웹 및 이미지 검색으로 시각적 창작 방향을 지정할 수 있습니다.
AI 이미지 생성기를 지금 사용해보세요
Nano Banana 2.1 API는 개발자와 크리에이티브 팀이 Best Image AI에서 Google의 고효율 이미지 생성 모델을 활용할 수 있도록 제공합니다. 자연어 프롬프트로 정교한 이미지를 만들 수 있으며, Nano Banana 2보다 프롬프트 충실도, 사실적인 디테일, 선명한 텍스트 표현이 향상되었습니다. 출력 품질과 화면 비율을 유연하게 조절할 수 있어, 이 Google 이미지 API는 빠른 콘셉트 구상부터 완성도 높은 캠페인 소재 제작까지 다양하게 활용할 수 있습니다.
참고: 프롬프트와 검색에 기반한 모든 콘텐츠는 Google의 안전 가이드라인을 준수해야 합니다.
활성화한 검색 옵션마다 생성 건당 고정 요금이 추가됩니다. 현재 요금을 확인하세요.
Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2 비교: Nano Banana 2는 여전히 성능이 뛰어난 고효율 이미지 모델입니다. Nano Banana 2.1은 이를 기반으로 효율적인 생성 워크플로를 유지하면서 시각적 품질, 프롬프트 충실도, 텍스트 렌더링을 개선하고 더 깔끔한 파노라마 결과물을 제공합니다.
Nano Banana 2.1과 Nano Banana Pro 비교: Nano Banana Pro는 요구 수준이 가장 높은 그래픽 디자인과 정밀한 창작 작업을 위해 설계되었습니다. Nano Banana 2.1은 우수한 시각적 품질과 잦은 이미지 생성이 필요한 팀에 비용 효율이 더 높은 선택지를 제공합니다.
Nano Banana 2.1과 Nano Banana 2 Lite 비교: Nano Banana 2 Lite는 대규모 제작에서 지연 시간과 비용을 최소화하는 데 중점을 둡니다. Nano Banana 2.1은 더 풍부한 디테일, 뛰어난 텍스트 렌더링, 세심한 구도가 필요한 제작 요구에 더 적합합니다.
Nano Banana 2.1과 GPT Image 비교: GPT Image는 OpenAI 생태계에서 창의적인 이미지 생성과 편집을 지원합니다. Nano Banana 2.1은 Best Image AI에서 선택적 웹 및 이미지 검색 근거 활용과 유연한 파노라마 레이아웃을 갖춘 Google 모델 선택지를 제공합니다.
Nano Banana 2.1과 FLUX.2 비교: FLUX.2는 참조 기반 제어를 통해 실무용 이미지 생성과 편집을 지원합니다. Nano Banana 2.1은 Best Image AI에서 이미지 워크플로를 구축하는 팀에 Google의 프롬프트 이해 능력과 선택적 검색 기반 생성 기능을 제공합니다.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 창작 도구를 살펴본 다음, Best Image AI의 프로덕션용 모델 API로 성공적인 아이디어를 확장하세요. Best Image AI는 모든 모델을 위한 통합 API 계층을 제공하여 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있도록 합니다.
// 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)