Ana içeriğe geç
google avatarı

Nano Banana API

google/nano-banana

Google Gemini 2.5’in son teknoloji görsel düzenleme modeli.

düzenleme
L40S
0.039

Model girdisi

Input

The text prompt to generate an image from.

Optional URLs of images to use as input.

Min: 1 - Max: 4

The number of images to generate. Each generated image is billed.

The desired format for the output images.

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

Generated image output
Generated image output
Generated in 7.303 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Example output 1Example output 2Example output 3Example output 4

Nano Banana API

Nano Banana is a image-to-image AI model by google. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.039 per image.

POST https://queue.modelrunner.run/google/nano-banana

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/google/nano-banana \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Generate a human who holds a frisbee disc with both hands. Inside the frisbee disc it should have message to invite p…",
    "num_outputs": 2,
    "output_format": "png",
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/google/nano-banana/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/google/nano-banana/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("google/nano-banana", {
  input: {
    "prompt": "Generate a human who holds a frisbee disc with both hands. Inside the frisbee disc it should have message to invite p…",
    "num_outputs": 2,
    "output_format": "png"
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/google/nano-banana",
    headers=headers,
    json={
      "prompt": "Generate a human who holds a frisbee disc with both hands. Inside the frisbee disc it should have message to invite p…",
      "num_outputs": 2,
      "output_format": "png"
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of Nano Banana
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe text prompt to generate an image from.
image_urlsarraynoOptional URLs of images to use as input.
num_outputsintegernoThe number of images to generate. Each generated image is billed. Default: 1.
output_formatenumnoThe desired format for the output images. One of: jpg, png. Default: "png".

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use Nano Banana from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and Nano Banana becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint google/nano-banana.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run google/nano-banana on ModelRunner to generate image”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

**Gemini 2.5 (Nano Banana)**, Google’ın en yeni multimodal görsel düzenleme modelidir; yaratıcı ve pratik iş akışlarında kesin ve yüksek kaliteli sonuçlar vermek üzere geliştirildi. Text-to-image ve image-to-image üretimini tek bir sistemde birleştirir; böylece kullanıcılar doğal dil prompt’larıyla tamamen yeni görseller üretebilir ya da mevcutlarını iyileştirebilir.

Önceki modellerden farklı olarak Gemini 2.5 (Nano Banana) hem hızı hem denetimi öne çıkarır. Kullanıcı talimatlarıyla yakından örtüşen görseller üretirken ışık, doku ve kompozisyon gibi ince detaylara sadık kalır. Bu denge onu tasarım, prototipleme, içerik üretimi ve hızlı deneme için özellikle kullanışlı kılar.

Modelin görsel düzenleme yetenekleri basit üretimin ötesine geçer. Nesne değiştirme, arka plan düzenleme ya da stil değişikliği gibi incelikli dönüşümleri destekler; böylece içerik üreticileri elle düzenleme araçlarına başvurmadan hızla yineleyebilir. Sade arayüzüyle teknik olmayan kullanıcılar için eşiği düşürür, profesyonellere ise yetecek esnekliği sunar.

Google’ın Gemini ailesinin bir parçası olan Nano Banana, daha bütünleşik multimodal yapay zekâ sistemlerine doğru atılmış bir adımı temsil eder. Metin ve görsel modalitelerini birbirine bağlayarak, yaratıcı olanaklarını yapay zekâyla genişletmek isteyen herkese güçlü ama erişilebilir bir araç sunar.