Nano Banana Pro Edit Ultra

Обзор

Nano Banana Pro Edit Ultra — Ultra-вариант image-to-image endpoint семейства Nano Banana Pro от Google, представленного в ноябре 2025 года как Gemini 3 Pro Image. Официальный анонс опубликован 20 ноября 2025. Эта разновидность предназначена для редактирования изображений по текстовой инструкции с поддержкой высокого разрешения на выходе: 4K или 8K. В отличие от базового edit-варианта Ultra добавляет опцию 8K и рассчитан на сценарии, где важна максимальная детализация финального результата, а не скорость итерации. До 14 изображений можно подать одновременно — как объекты редактирования, так и визуальные референсы. Среди sibling-моделей линейки: nano-banana-pro/edit охватывает профессиональные правки без требования к 8K-выходу; nano-banana-pro/ultra-text-to-image создаёт изображения с нуля. Ultra-edit занимает нишу финальных высококачественных правок существующих материалов: ретушь продуктовых фото, коррекция макетов в типографском качестве, сложный композитинг по нескольким референсам. Как и другие варианты Nano Banana Pro, Ultra-edit лучше работает при конкретных промптах с явным указанием, что менять и что сохранять.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Назначай роль каждому входному изображению. Для edit/multi-image задачи явно подпиши, что брать из каждого референса: объект, позу, стиль, фон, логотип, и отдельно что сохранить. Это снижает смешивание референсов при композитинге и редактировании до 14 изображений.
• Фиксируй критичные детали персонажа, товара или логотипа в самом промпте. Одного изображения-референса часто недостаточно: повтори неизменяемые признаки, материалы, цвета, форму, выражение лица и допустимую область правки. Это особенно важно для фона, одежды, бренд-носителей и серийных кадров.
• Для текста в изображении задавай точную строку, место и стиль, а результат проверяй вручную. Модель заметно сильна в вывесках, постерах и локализации, но мелкий текст, орфография, факты и нюансы перевода всё еще могут ошибаться. Чем точнее указаны шрифт, размер, положение и сохраняемые элементы, тем меньше правок после генерации.
• Не превращай одну правку в длинную цепочку перегенераций. Многоходовое редактирование накапливает шум, размытие и дрейф деталей; лучше вернуться к лучшей версии или исходнику и сделать следующую правку от неё. Для важного результата держи число итераций минимальным и не используй ухудшенный кадр как новый источник.
• Не рассчитывай, что фраза «ничего не менять» полностью заблокирует объект. При замене фона, света или окружения модель может слегка изменить геометрию, отражения, материалы или лицо даже при строгом запрете. Для задач с высокой точностью формулируй допустимую область правки максимально узко и проверяй неизменяемые детали после результата.

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/ultra-edit с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/ultra-edit" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "images": [
    "https://uploads.flixa.io/media/2781cb6b6d5de9835fa4004b20316b92e0b70a8cb0056b54e79ce0b0c7dba312.jpg"
  ],
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда.",
  "resolution": "4k",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "output_format": "jpeg"
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/ultra-edit"
payload = json.loads({"aspect_ratio": "16:9", "images": ["https://uploads.flixa.io/media/2781cb6b6d5de9835fa4004b20316b92e0b70a8cb0056b54e79ce0b0c7dba312.jpg"], "output_format": "jpeg", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "4k"})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/ultra-edit",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"aspect_ratio": "16:9", "images": ["https://uploads.flixa.io/media/2781cb6b6d5de9835fa4004b20316b92e0b70a8cb0056b54e79ce0b0c7dba312.jpg"], "output_format": "jpeg", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "4k"}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"