Редактирование изображений через Nano Banana API (Standard)

​

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). У моделей Nano Banana есть только цена за вызов: ключ с режимом «сначала по использованию» вызывает и их, и модели с оплатой по использованию, а ключ с режимом «оплата за вызов» — только модели с оплатой за вызов. Группа default включает gemini-2.5-flash-image.

2

Задайте ключ и установите зависимости

export LAOZHANG_API_KEY="sk-..."  # замените на свой API-ключ LaoZhang API
python -m pip install openai requests

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

3

Сохраните модуль для обработки ответа

Сохраните этот модуль как nano_banana_save.py. Примеры на Python импортируют его, а после запроса через cURL его запускают на сохранённом ответе. Модуль находит все изображения в ответе chat completions или generateContent, восстанавливает выравнивание Base64 и называет каждый файл по его настоящему формату:

"""Сохранение изображений из ответа Nano Banana (chat completions или generateContent)."""
import base64
import json
import re
import sys
from pathlib import Path

DATA_URL = re.compile(r"data:image/[\w.+-]+;base64,([A-Za-z0-9+/=]+)")


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 save_images(body, stem):
    """Записывает каждое изображение из тела ответа в stem.png, stem-2.png и так далее."""
    if body.get("error"):
        raise RuntimeError(f"Ошибка API: {body['error']}")
    if "choices" in body:  # chat completions: data URL внутри message.content
        text = body["choices"][0]["message"].get("content") or ""
        found = DATA_URL.findall(text)
        detail = text[:300]
    else:  # generateContent: части inlineData; части thought не являются итоговым результатом
        parts = [
            part
            for candidate in body.get("candidates") or []
            for part in (candidate.get("content") or {}).get("parts") or []
            if not part.get("thought")
        ]
        blobs = [part.get("inlineData") or part.get("inline_data") for part in parts]
        found = [blob["data"] for blob in blobs if blob]
        detail = body.get("promptFeedback") or [c.get("finishReason") for c in body.get("candidates") or []]
    if not found:
        raise RuntimeError(f"Изображение не получено: {detail!r}")
    saved = []
    for number, encoded in enumerate(found, start=1):
        encoded = "".join(encoded.split())
        raw = base64.b64decode(encoded + "=" * (-len(encoded) % 4))
        suffix = "" if number == 1 else f"-{number}"
        path = Path(f"{stem}{suffix}.{_extension(raw)}")
        path.write_bytes(raw)
        saved.append(path)
    return saved


if __name__ == "__main__":
    # После запроса через cURL: python nano_banana_save.py response.json имя-файла
    response_body = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
    for saved_path in save_images(response_body, sys.argv[2]):
        print("Сохранено:", saved_path)

​

Редактирование изображения

"""Редактирование и объединение изображений через Nano Banana Standard (gemini-2.5-flash-image)."""
import argparse
import base64
import os
import sys
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

from nano_banana_save import save_images

MIME_TYPES = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg", ".webp": "image/webp"}

parser = argparse.ArgumentParser(description="Отредактировать одно изображение или объединить до трёх.")
parser.add_argument("prompt", help="инструкция для правки")
parser.add_argument("images", nargs="+", help="локальные файлы PNG, JPEG или WebP либо публичные HTTPS-адреса")
parser.add_argument("--out", default="nano-banana-edit", help="имя выходного файла без расширения")
args = parser.parse_args()
if len(args.images) > 3:
    sys.exit("gemini-2.5-flash-image лучше всего работает не более чем с 3 входными изображениями.")

content = [{"type": "text", "text": args.prompt}]
for source in args.images:
    if source.startswith("https://"):
        url = source  # публичный URL изображения отправляется как есть
    else:
        mime = MIME_TYPES.get(Path(source).suffix.lower())
        if mime is None:
            sys.exit(f"Нужен файл PNG, JPEG или WebP: {source}")
        url = f"data:{mime};base64," + base64.b64encode(Path(source).read_bytes()).decode("ascii")
    content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": url}})

# max_retries=0: автоповтор после таймаута мог бы сгенерировать и оплатить изображение дважды
client = OpenAI(api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"], base_url="https://api.laozhang.ai/v1", timeout=300, max_retries=0)
reply = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": content}],
)
for path in save_images(reply.model_dump(), args.out):
    print("Сохранено:", path)

python nano_banana_edit.py "Замени фон на однотонную светло-серую студийную стену. Товар, его этикетку и тень оставь без изменений." product.jpg --out product-studio

base64 < product.jpg | tr -d '\n' > product.b64
jq -n --rawfile image product.b64 '{
  model: "gemini-2.5-flash-image",
  stream: false,
  messages: [{
    role: "user",
    content: [
      {type: "text", text: "Замени фон на однотонную светло-серую студийную стену. Товар, его этикетку и тень оставь без изменений."},
      {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/jpeg;base64," + $image)}}
    ]
  }]
}' > edit-request.json

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" \
  --data-binary @edit-request.json \
  -o edit-response.json

python nano_banana_save.py edit-response.json product-studio

​

Объединение двух или трёх изображений

python nano_banana_edit.py "Посади кошку с первого изображения на диван со второго изображения. Согласуй её с освещением комнаты, диван не меняй." cat.png sofa.jpg --out cat-on-sofa

​

Передача изображения по URL

python nano_banana_edit.py "Добавь радугу над холмами. Всё остальное оставь без изменений." https://example.com/images/hills.jpg --out hills-rainbow

​

Выбор соотношения сторон

• При любом соотношении Standard выдаёт изображение примерно 1K, поэтому imageSize не передавайте.
• Без aspectRatio, согласно документации Google, размер результата повторяет размер входного изображения.

base64 < street.jpg | tr -d '\n' > street.b64
jq -n --rawfile image street.b64 '{
  contents: [{
    role: "user",
    parts: [
      {text: "Преврати эту дневную уличную фотографию в дождливую ночь с неоновыми отражениями. Здания не меняй."},
      {inlineData: {mimeType: "image/jpeg", data: $image}}
    ]
  }],
  generationConfig: {
    responseModalities: ["IMAGE"],
    imageConfig: {aspectRatio: "16:9"}
  }
}' > native-edit-request.json

curl --fail-with-body --max-time 300 \
  "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @native-edit-request.json \
  -o native-edit-response.json

python nano_banana_save.py native-edit-response.json street-night

"""Правка изображения через Nano Banana Standard в нативном маршруте Gemini с выбором соотношения сторон."""
import base64
import os
import sys
from pathlib import Path

import requests

from nano_banana_save import save_images

image = base64.b64encode(Path("street.jpg").read_bytes()).decode("ascii")
response = requests.post(
    "https://api.laozhang.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
    json={
        "contents": [{
            "role": "user",
            "parts": [
                {"text": "Преврати эту дневную уличную фотографию в дождливую ночь с неоновыми отражениями. "
                         "Здания не меняй."},
                {"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": image}},
            ],
        }],
        "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9"}},
    },
    timeout=300,
)
if response.status_code != 200:
    sys.exit(f"HTTP {response.status_code}: {response.text[:500]}")
for path in save_images(response.json(), "street-night"):
    print("Сохранено:", path)

​

Обработка ответа

• Chat completions: изображение находится в тексте choices[0].message.content, обычно как изображение Markdown вида ![image](data:image/png;base64,iVBORw0...). Берите формат из data URL, а не считайте его PNG по умолчанию, перед декодированием уберите префикс data:image/...;base64,, а если длина не кратна 4, добавьте выравнивание =.
• generateContent: каждое изображение — это часть inlineData в candidates[].content.parts[] с mimeType и данными data в Base64.
  • Часть с пометкой thought: true не является итоговым результатом, пропускайте её.
• Нет изображения: ответ содержит только текст или ни в одной части нет inlineData.
  • В нативных ответах проверьте finishReason каждого кандидата и promptFeedback, если он есть.
  • Возможные значения: IMAGE_SAFETY, IMAGE_PROHIBITED_CONTENT, NO_IMAGE.

​

Как писать инструкции для правки

• Назовите, что нужно изменить и что должно остаться прежним, например: «Замени только синий диван на коричневый кожаный. Подушки, остальную комнату и освещение не меняй». Параметра маски нет; Google называет такой подход семантической маской.
• В композиции ссылайтесь на каждое изображение по порядку и роли: «платье с первого изображения», «женщина со второго изображения».
• Чтобы защитить лицо или логотип, подробно опишите его и прямо скажите, что его нельзя менять.
• Описывайте нужный стиль, освещение или расположение, а не пишите «лучше» или «красивее».
• Если важна точность, вносите одно изменение за запрос. Для многошаговой правки отправляйте сохранённый результат на вход следующего запроса.

​

Ошибки и оплата

• HTTP 401: проверьте API-ключ и заголовок Authorization: Bearer. Нужен API-ключ из раздела «Управление токенами», а не AccessToken аккаунта.
• HTTP 400: проверьте ID модели, JSON тела запроса и значение aspectRatio. Не передавайте imageSize в Standard.
• HTTP 429, 5xx или таймаут: повторите запрос с экспоненциальной задержкой. После таймаута сначала найдите запрос в журнале вызовов, чтобы не заплатить дважды за одну и ту же правку.
• Большие фотографии: Base64 увеличивает файл примерно на треть, поэтому очень крупные изображения уменьшайте перед кодированием.

​

Переход на Nano Banana 2

- "model": "gemini-2.5-flash-image"
+ "model": "gemini-3.1-flash-image"

• Каждый вызов стоит $0.055 (публичные цены на 24 сентября 2026 года).
• Правка может использовать до 14 референсов: не больше 10 изображений объектов и 4 изображений персонажей.
• В нативном маршруте Gemini доступны 14 соотношений сторон и параметр imageSize с одним из значений:
  • 512, 1K, 2K или 4K
• Результат для одного и того же промпта может отличаться, поэтому прогоните выборку своих обычных правок, прежде чем переводить рабочий трафик.

​

Частые вопросы

​

Можно ли вызывать gemini-2.5-flash-image после 2 октября 2026 года?

• LaoZhang API не гарантирует, как долго модель останется доступной; она может перестать работать в любой момент.
• После отключения запросы будут завершаться ошибкой. В отличие от ID с суффиксом -preview, эта модель не сопоставлена другой, поэтому запросы не перейдут на новую модель сами.

​

Может ли правка Standard вернуть 2K или 4K?

​

Можно ли ещё использовать gemini-2.5-flash-image-preview?

​

Связанные материалы и источники

• Обзор Nano Banana — сравнение пяти моделей, двух форматов запроса и правил оплаты
• Nano Banana 2 — модель для перехода: до 14 референсов и вывод от 512px до 4K
• Nano Banana 2 Lite — недорогая генерация 1K и правка одного изображения
• Редактирование Pro — правка нескольких изображений: до 14 референсов и вывод 4K
• Журнал вызовов — статус и списание по запросу
• Google: Nano Banana image generation — промпты для правки, лимиты входа и выбор модели
• Google: устаревшие модели Gemini API — дата отключения gemini-2.5-flash-image
• Google: справочник generateContent — поля imageConfig