Характеристики
Контекстное окно 66K
Дата релиза 20 ноября 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Изображения
- Текст
Исходящие данные:
- Изображения
- Текст
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены. Цены зависят от размера контекста в промпте.
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
Nano Banana Pro — это самая продвинутая модель генерации и редактирования изображений от Google, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana, значительно улучшая мультимодальное рассуждение, привязку к реальному миру и высокоточное визуальное синтезирование. Модель генерирует графику, насыщенную контекстом, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может интегрировать информацию в реальном времени через привязку к поиску.
Она предлагает передовую отрисовку текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), согласованное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет тонкие творческие настройки, такие как локализованные правки, регулировка освещения и фокуса, трансформации камеры, а также поддержка вывода в 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Она предназначена для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-3-pro-image-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "Generate an image of a sunset over mountains"}
]
)
# The image will be in the response content
content = response.choices[0].message.content
print("Generated image:", content)
import requests
import json
import base64
import re
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "google/gemini-3-pro-image-preview",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Generate an image of a sunset over mountains"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
# The image will be in the response content
if result.get('choices'):
content = result['choices'][0]['message']['content']
print("Generated image:", content)
# Save image to file
# If content is a base64 string
if content.startswith('data:image'):
# Extract base64 data from data URL
base64_data = re.sub('^data:image/.+;base64,', '', content)
image_data = base64.b64decode(base64_data)
with open('generated_image.png', 'wb') as f:
f.write(image_data)
print("Image saved to generated_image.png")
elif content.startswith('http'):
# If content is a URL, download the image
img_response = requests.get(content)
with open('generated_image.png', 'wb') as f:
f.write(img_response.content)
print("Image saved to generated_image.png")
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemini-3-pro-image-preview",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Generate an image of a sunset over mountains"}
]
}'