Introducción
Nano Banana 2.1 Edición de imagen ejecuta el modelo Nano Banana más nuevo de Google sobre imágenes que ya tienes. Acepta de una a catorce imágenes de origen, conserva el formato de origen o lo cambia a uno de catorce formatos, y genera en 1k, 2k o 4k. Google creó esta actualización pensando en la edición conversacional, con personajes más estables entre ediciones y texto más preciso.
Elige el modo según tu material de partida
| Lo que tienes | Modo |
|---|---|
| un brief escrito | Nano Banana 2.1 Texto a imagen |
| imágenes que quieres cambiar o combinar | Nano Banana 2.1 Edición de imagen |
Funciones y aspectos destacados
Hasta catorce referencias
Combina personas, prendas, productos y escenarios de hasta catorce imágenes. Google califica al modelo para hasta cuatro personajes consistentes y diez objetos en una misma fusión. En nuestra edición con tres imágenes se conservaron el rostro del hombre y los broches de latón y los bolsillos de la chaqueta.
Rostros que se mantienen en cambios grandes
Una foto diurna de un invernadero se convirtió en una noche en la ópera con un vestido nuevo, un peinado nuevo y una sala nueva, y el rostro siguió siendo el suyo.
Texto diseñado dentro de la escena
La funda en blanco de un álbum que sostenían en una foto recibió un diseño de portada completo con el título y el nombre de la banda entre comillas, sin alterar a las personas que la sostenían.
Reencuadra mientras editas
La relación de aspecto auto conserva el formato de origen; cualquiera de los catorce formatos reencuadra el resultado. Con varias imágenes de origen de distintos formatos, define tú el formato.
Parámetros de la solicitud
| Parámetro | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|
prompt | Sí | Hasta 5.000 caracteres. Di qué cambia y luego enumera qué debe seguir igual; llama a las imágenes de origen la primera imagen, la segunda imagen y así. mínimo 1 caracteres · máximo 5000 caracteres |
image_urls | Sí | De 1 a 14 imágenes de origen, en el orden al que se refiere tu prompt. mínimo 1 elementos · máximo 14 elementos |
aspect_ratio | No | auto (predeterminado) conserva el formato de la imagen de origen; con varias imágenes de origen, elige un formato de forma explícita. |
resolution | No | 1k (predeterminado), 2k o 4k. Una imagen cuadrada mide 1024, 2048 o 4096 píxeles de lado; cada nivel tiene su propio precio. |
enable_web_search | No | Desactivado de forma predeterminada. Al activarlo, el modelo consulta datos actuales antes de dibujar. Valor predeterminado: |
enable_image_search | No | Desactivado de forma predeterminada. Al activarlo, el modelo busca imágenes de referencia en la web, útil cuando la edición añade un lugar o un producto reales que no subiste. Valor predeterminado: |
output_format | No | png (predeterminado) o jpeg. Los archivos JPEG pesan varias veces menos; el precio es el mismo. |
official_fallback | No | Activado por defecto. Cada edición se ejecuta primero por la ruta económica. Valor predeterminado: |
Precios
Se cobra por imagen según el nivel de tamaño. Cada edición empieza en la ruta económica, al precio económico. Con Official fallback (activado de forma predeterminada), una edición que la ruta económica rechaza o no puede completar, o una con más de 10 imágenes de origen, pasa por la ruta oficial al precio oficial, que además suma un pequeño cargo fijo por cada imagen de origen; desactívalo para pagar solo el precio económico. Las ediciones con búsqueda web o búsqueda de imágenes pasan por la ruta oficial, y cada búsqueda suma un cargo. La cotización muestra el precio inicial y el monto máximo de la edición. Las ediciones rechazadas no se cobran. Una edición que el modelo suaviza igual devuelve una imagen y se cobra como cualquier otra.
| Especificación | Precio |
|---|---|
| $0.0217 / imagen (Con Official fallback: hasta $0.048) |
| $0.0351 / imagen (Con Official fallback: hasta $0.072) |
| $0.0626 / imagen (Con Official fallback: hasta $0.162) |
Casos de uso
Pruebas de atuendos y productos
Pon una prenda, un bolso o un producto de una foto de catálogo sobre una persona de otra foto, en el escenario que elijas.
Cambios de lugar y de hora del día
Lleva a una persona a un lugar nuevo o convierte el día en noche para una campaña, conservando el rostro.
Maquetas de empaques y letreros
Diseña etiquetas, fundas, letreros y carteles directamente sobre una foto existente, con el texto entre comillas.
Guía de prompts y consejos prácticos
Nombra cada origen por su posición
Habla de la primera imagen, la segunda imagen, la tercera imagen e indica qué aporta cada una: la persona, la prenda, la sala.
Enumera lo que debe quedarse
Después de describir el cambio, nombra lo que se conserva: el rostro, el color del cabello, los botones de la chaqueta. El modelo respeta una lista escrita.
Mantén las solicitudes dentro de la política de Google
La edición es más estricta que el texto a imagen: el cambio de vestuario de nivel Suave fue rechazado, mientras que un vestido de noche sin espalda sí pasó. Las ediciones rechazadas no se cobran.
Boceta en 1k
Prueba primero la instrucción en 1k; si el cambio se lee bien, ejecuta la misma solicitud en 2k o 4k.
Inicio rápido de la API
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "google/nano-banana-2.1/edit",
"input": {
"aspect_ratio": "auto",
"enable_image_search": false,
"enable_web_search": false,
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"output_format": "png",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Consulta la referencia de la API para autenticación, el esquema completo, sondeo y gestión de errores.









