Nano Banana API: модели, цены и способы вызова

​

Сравнение моделей

• Исходную модель gemini-2.5-flash-image на этом сайте называют Standard, чтобы не путать её с названием семейства. Руководство по генерации находится ниже на этой странице, а руководство по редактированию — Редактирование в Nano Banana (Standard). У каждой из четырёх новых моделей есть собственное руководство.
• Каждая модель принимает два формата запроса на https://api.laozhang.ai: OpenAI-совместимый chat completions, который возвращает изображение в Base64 внутри текста ответа, и нативный Gemini generateContent, который дополнительно позволяет задать соотношение сторон и размер вывода. См. раздел «Выбор протокола» ниже.
• Цены — публичные цены LaoZhang API на 7 октября 2026 года; актуальный список — в разделе Модели и цены.
• Одиночные запросы 2K, 16:9 с одним промптом 14 октября 2026 года заняли 25 с на Nano Banana 2.1, 21 с на Nano Banana 2 и 69 с на Nano Banana Pro; сравнение изображений — в руководстве по Nano Banana 2.1.
• Таблица после этого списка содержит 10 соотношений сторон и четыре дополнительных, которые есть у Nano Banana 2.1 и Nano Banana 2.
• В OpenAI-совместимом маршруте настройки соотношения и размера нет. По текстовому промпту Standard возвращает изображения 1024×1024, Nano Banana 2.1 — изображение 1K в кадре, который выбирает модель, а остальные модели — изображения 1:1 в 1K.
• Прочерк (—) означает, что Google не указывает эту возможность для Standard. Возможности взяты из руководства Google по генерации изображений Nano Banana.

• Они приходят по официальному каналу Google, а вам нужен только API-ключ LaoZhang API, аккаунт Google не требуется.
• Маршрут с оплатой за вызов берёт одну фиксированную цену: размер вывода, уровень рассуждения, число референсов и режим (генерация или правка) на неё не влияют, поэтому изображения 2K и 4K дешевле, чем при оплате по токенам у Google.
• Одно изображение за запрос; для нескольких изображений отправьте несколько запросов.
• На платформе нет лимита параллельности и троттлинга; 429 возникает из-за ёмкости апстрима, см. Параллельность и 429.
• Ответы апстрима не 200 (400, 429, 5xx) не тарифицируются, а HTTP 200 без изображения тарифицируется как один вызов; три семейства моделей сравнивает страница Оплата и ошибки.

​

Выбор протокола

OpenAI-совместимый:  POST https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions
Нативный Gemini:     POST https://api.laozhang.ai/v1beta/models/{model}:generateContent

• aspectRatio принимает значение из списка модели.
• imageSize принимает размер с заглавной K. Значения, которые принимает каждая модель, приведены в таблице ниже.

​

Оплата

• HTTP 200 без изображения: тарифицируется как один вызов. HTTP 200 от апстрима считается завершённым вызовом, одинаково для генерации и редактирования. LaoZhang API не проверяет промпты и результаты, поэтому не тарифицирует в зависимости от того, пришло ли изображение. См. подраздел «Как не платить за пустые ответы» ниже.
• Таймаут на клиенте: сервер всё равно может завершить изображение и списать оплату. Перед повторной отправкой проверьте журнал вызовов, чтобы не оплатить дважды.
• Ответ апстрима не 200: ответ 400, 429, 503 и подобный, не дошедший до генерации, не тарифицируется.
• Привязка к поиску Google: $0.014 за поиск сверх цены за вызов. Это соответствует $14 за 1000 поисков у Google и относится к Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 и Nano Banana Pro.
  • Сколько поисков выполнить, решает модель, и для одного и того же промпта число может отличаться. Журнал вызовов показывает число поисков и их стоимость для каждого запроса.
  • Например, запрос Nano Banana 2.1 с 2 поисками стоит $0.045 + 2 × $0.014 = $0.073.

​

Как не платить за пустые ответы

• Промпт не просит изображение. Если он только описывает желаемое, не говоря «сгенерируй изображение» или «верни отредактированное изображение», модель может порассуждать и ответить текстом или ничем.
• Фильтры безопасности апстрима блокируют содержимое. Если промпт или референсное изображение связаны с персонажами под авторским правом, чувствительными персонами или чувствительным содержимым, Google возвращает ответ без изображения и без кода ошибки. Повторная отправка того же содержимого обычно снова блокируется, и каждая попытка тарифицируется.

• сексуальное, жестокое, натуралистичное или враждебное содержимое, включая намёки на пограничное
• удаление водяного знака с изображения
• известные персонажи под авторским правом, например Disney, Marvel или Nintendo
• неприемлемое содержимое с участием несовершеннолетних
• публичные персоны: знаменитости, политики
• правка финансовых данных: скриншотов заказов, чеков, ценников
• смена одежды реальному человеку или подмена лица

1. Явно просите изображение в каждом промпте.
2. Сами проверяйте промпты и референсные изображения до отправки и убирайте содержимое, которое может сработать на фильтры безопасности.
3. Считайте ответ без candidates или без части inlineData ответом «без изображения». Если candidates есть, прочитайте finishReason и возвращённый текст, чтобы понять причину.
4. Не повторяйте пустой ответ автоматически. Сначала измените промпт или референсы. Повторы с нарастающей задержкой оставьте для ошибок 429 и 5xx.

​

Подготовка

1

Создайте API-ключ

В разделе Управление токенами откройте диалог создания токена (创建令牌), в поле Режим оплаты (计费模式) выберите «сначала по использованию» (按量优先, рекомендуется) или «оплата за вызов» (按次计费) и нажмите Создать (创建). Группа default включает все пять моделей Nano Banana.

2

Сохраните ключ в переменной окружения

export LAOZHANG_API_KEY="sk-..."  # замените на свой API-ключ LaoZhang API

3

Установите зависимости

python -m pip install openai requests

Для примеров с cURL также нужен jq, например brew install jq или sudo apt-get install jq.

​

Вспомогательный модуль на Python

"""Общие функции для моделей изображений Nano Banana в LaoZhang API."""
import base64
import json
import os
import re
import sys
from pathlib import Path

import requests
from openai import OpenAI

BASE_URL = "https://api.laozhang.ai"
INPUT_TYPES = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg", ".webp": "image/webp"}
DATA_URL = re.compile(r"data:image/[\w.+-]+;base64,([A-Za-z0-9+/=]+)")


def openai_client():
    """OpenAI-совместимый клиент; SDK отправляет ключ как Authorization: Bearer."""
    # max_retries=0: автоповтор после таймаута мог бы сгенерировать и оплатить изображение дважды
    return OpenAI(api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"], base_url=f"{BASE_URL}/v1", timeout=300, max_retries=0)


def generate_content(model, parts, image_config=None):
    """Отправляет нативный запрос Gemini generateContent и возвращает JSON-ответ."""
    generation_config = {"responseModalities": ["IMAGE"]}
    if image_config:
        generation_config["imageConfig"] = image_config
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1beta/models/{model}:generateContent",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
        json={"contents": [{"role": "user", "parts": parts}], "generationConfig": generation_config},
        timeout=300,
    )
    if response.status_code != 200:
        raise RuntimeError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:500]}")
    return response.json()


def _extension(raw):
    if raw.startswith(b"\x89PNG"):
        return "png"
    if raw.startswith(b"\xff\xd8\xff"):
        return "jpg"
    if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP":
        return "webp"
    return "bin"


def _write(encoded, stem, number):
    encoded = "".join(encoded.split())
    raw = base64.b64decode(encoded + "=" * (-len(encoded) % 4))  # допускаем отсутствие padding
    suffix = "" if number == 1 else f"-{number}"
    path = Path(f"{stem}{suffix}.{_extension(raw)}")
    path.write_bytes(raw)
    return str(path)


def save_chat_images(content, stem):
    """OpenAI-совместимый маршрут: сохраняет каждый data URL в Base64 из message.content."""
    found = DATA_URL.findall(content or "")
    if not found:
        raise RuntimeError(f"В message.content нет изображения: {(content or '')[:300]!r}")
    return [_write(data, stem, number) for number, data in enumerate(found, start=1)]


def save_native_images(result, stem):
    """Нативный Gemini: сохраняет каждое изображение inlineData из candidates[].content.parts[]."""
    blobs = []
    for candidate in result.get("candidates") or []:
        for part in (candidate.get("content") or {}).get("parts") or []:
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and not part.get("thought"):
                blobs.append(blob)
    if not blobs:
        reasons = [candidate.get("finishReason") for candidate in result.get("candidates") or []]
        raise RuntimeError(f"Изображение не получено: {result.get('promptFeedback') or reasons}")
    return [_write(blob["data"], stem, number) for number, blob in enumerate(blobs, start=1)]


def _encode(path):
    mime = INPUT_TYPES.get(Path(path).suffix.lower())
    if mime is None:
        raise ValueError(f"Нужен файл PNG, JPEG или WebP: {path}")
    return mime, base64.b64encode(Path(path).read_bytes()).decode("ascii")


def to_data_url(path):
    """Локальный файл в data URL для части image_url в OpenAI-совместимом запросе."""
    mime, data = _encode(path)
    return f"data:{mime};base64,{data}"


def to_inline_part(path):
    """Локальный файл в часть inlineData нативного запроса Gemini."""
    mime, data = _encode(path)
    return {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": data}}


if __name__ == "__main__":
    # Сохранить изображения из файла ответа: python nano_banana.py response.json output-name
    body = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
    if "error" in body:
        sys.exit(f"Ошибка API: {body['error']}")
    if "choices" in body:
        saved = save_chat_images(body["choices"][0]["message"].get("content"), sys.argv[2])
    else:
        saved = save_native_images(body, sys.argv[2])
    for path in saved:
        print("Сохранено:", path)

• Первое изображение записывается как output-name.png (или .jpg, .webp).
• Остальные записываются как output-name-2, output-name-3 и так далее.

​

Nano Banana Standard

​

Генерация изображения

from nano_banana import openai_client, save_chat_images

response = openai_client().chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Сгенерируй изображение: рыжая лиса сидит на свежем снегу на рассвете, мягкий золотистый свет.",
    }],
)
for path in save_chat_images(response.choices[0].message.content, "standard-fox"):
    print("Сохранено:", path)

curl --fail-with-body --max-time 300 \
  "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-image",
    "stream": false,
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "Сгенерируй изображение: рыжая лиса сидит на свежем снегу на рассвете, мягкий золотистый свет."
    }]
  }' \
  -o standard-response.json

python nano_banana.py standard-response.json standard-fox

from nano_banana import generate_content, save_native_images

result = generate_content(
    "gemini-2.5-flash-image",
    [{"text": "Сгенерируй изображение: маяк на скалистом берегу в сумерках, широкий кинематографичный кадр."}],
    image_config={"aspectRatio": "16:9"},
)
for path in save_native_images(result, "standard-lighthouse"):
    print("Сохранено:", path)

​

Редактирование изображения

from nano_banana import openai_client, save_chat_images, to_data_url

response = openai_client().chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Замени фон на однотонную светло-серую студийную стену. Изделие не меняй."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": to_data_url("product.jpg")}},
        ],
    }],
)
for path in save_chat_images(response.choices[0].message.content, "standard-edit"):
    print("Сохранено:", path)

​

Переход на новую модель

• gemini-3.1-flash-lite-image (Nano Banana 2 Lite) сохраняет вывод 1K и те же 10 соотношений сторон.
• gemini-nano-banana-2.1 (Nano Banana 2.1) добавляет вывод от 1K до 4K, 14 соотношений сторон и до 14 референсных изображений по цене ниже, чем у Nano Banana 2.
• gemini-3.1-flash-image (Nano Banana 2) добавляет вывод от 512px до 4K, 14 соотношений сторон и до 14 референсных изображений.

from nano_banana import generate_content, save_native_images

result = generate_content(
    "gemini-3.1-flash-image",
    [{"text": "Сгенерируй изображение: маяк на скалистом берегу в сумерках, широкий кинематографичный кадр."}],
    image_config={"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"},
)
for path in save_native_images(result, "lighthouse-2k"):
    print("Сохранено:", path)

​

Большие изображения и URL

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [
      {"text": "Одень человека с первого изображения в куртку со второго изображения."},
      {"fileData": {"mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "https://cdn.example.com/person.jpg"}},
      {"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<данные изображения куртки в Base64>"}}
    ]
  }],
  "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE"]}
}

• Это прямая ссылка по HTTPS, не требующая входа, cookie или Referer и не закрытая CAPTCHA, проверкой Cloudflare или фильтром по User-Agent.
• robots.txt сайта не запрещает краулерам путь к изображению.
• Подписанный URL остаётся действительным достаточно долго для очереди и повторов; закладывайте не меньше 30 минут.
• mimeType соответствует реальному формату: image/jpeg для JPEG, image/png для PNG, image/webp для WebP.

​

Устранение неполадок

• HTTP 400 с Cannot fetch content from the provided URL. Серверу не удалось скачать изображение из fileData. Пройдитесь по условиям из раздела «Большие изображения и URL».
• HTTP 413. Тело запроса слишком большое. Передавайте крупные изображения по URL через fileData или уменьшите их, чтобы весь запрос занимал меньше 20 МБ.
• HTTP 200, но без изображения. Ответ OpenAI-совместимого маршрута содержит только текст или в нативном ответе нет части inlineData. Вызов уже тарифицирован, поэтому не отправляйте тот же запрос повторно: явно попросите изображение или уберите ограниченное содержимое, как описано в подразделе «Как не платить за пустые ответы».
  • В нативных ответах проверьте finishReason и promptFeedback, если он есть в ответе.
  • Примеры значений: IMAGE_SAFETY, IMAGE_PROHIBITED_CONTENT и NO_IMAGE.
• HTTP 401. Проверьте API-ключ и заголовок Authorization: Bearer. Используйте API-ключ модели из раздела «Управление токенами», а не AccessToken аккаунта.
• HTTP 400. Проверьте ID модели, тело JSON и то, что aspectRatio и imageSize есть в списке модели. Пишите K заглавной: некоторые модели отклоняют размеры со строчной буквой, например 2k.
• HTTP 429, 5xx или таймаут. Повторяйте с экспоненциальной задержкой. После таймаута найдите запрос в журнале вызовов, прежде чем отправлять его снова, чтобы не заплатить дважды за одно изображение.

​

Частые вопросы

​

Как получить API-ключ для Nano Banana?

​

Можно ли вызывать Nano Banana без аккаунта Google?

​

С какой модели Nano Banana начать?

​

Вернёт ли OpenAI-совместимый маршрут 16:9 или 4K?

​

Влияют ли размер вывода, референсы и правка на цену?

​

Списывается ли оплата при ошибке, таймауте или пустом ответе?

​

Может ли один запрос вернуть несколько изображений?

​

На каких языках промпты работают лучше всего?

​

Есть ли на сгенерированных изображениях водяной знак?

​

Какие форматы входных изображений можно отправлять?

​

Почему на чисто белом фоне появляются тёмные пятна или разводы?

• светло-серый: light gray background, #F5F5F5
• бежевый: beige background, #F5F0E5
• светло-голубой: light blue background, #E8F0F8

​

Источники и связанные материалы

• Google: Nano Banana image generation — названия моделей, размеры вывода, соотношения сторон, лимиты референсов, рассуждение, привязка к поиску, поддерживаемые языки и SynthID
• Google: image understanding — поддерживаемые форматы входных изображений
• Google: Gemini API pricing — цены Google на модели изображений и плата за привязку к поиску
• Google: справочник generateContent — поля imageConfig и значения imageSize
• Google: устаревание моделей Gemini API — сроки отключения моделей у вендора
• Редактирование в Nano Banana (Standard) и Редактирование в Nano Banana Pro — полные руководства по редактированию
• Модели и цены — актуальные цены и группы LaoZhang API
• Журнал вызовов — статус и списание по запросу
• Протокол Gemini и Протокол OpenAI — настройка клиента для каждого маршрута
• Сравнение API изображений — Nano Banana и GPT Image 2.5, FLUX.2, Seedream