Nano Banana 经济版

POST

tasks

Nano Banana 经济版

curl --request POST \
  --url https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "aspect_ratio": "<string>",
  "resolution": "<string>",
  "n": 123,
  "google_search": true,
  "google_image_search": true
}
'

import requests

url = "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "aspect_ratio": "<string>",
    "resolution": "<string>",
    "n": 123,
    "google_search": True,
    "google_image_search": True
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    aspect_ratio: '<string>',
    resolution: '<string>',
    n: 123,
    google_search: true,
    google_image_search: true
  })
};

fetch('https://www.qingbo.dev/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"google_search\": true,\n  \"google_image_search\": true\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://www.qingbo.dev/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"google_search\": true,\n  \"google_image_search\": true\n}")
  .asString();

Nano Banana 是 Google Gemini 的图像模型线。本页覆盖四个经济版模型，它们共用同一套请求参数、同一种计费方式（按成功出图的固定张价），只在画幅、分辨率和专有参数上有区别——换档只改 model。需要按实际 token 用量结算时，用Nano Banana 官方版。

经济版不是 Google 官方 API 线路，两条线路也不会自动互相切换：模型 ID 决定走哪条线路。

快速开始

curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: nb-demo-001" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-rev",
    "action": "generate",
    "prompt": "青瓷茶杯放在原木桌面上，窗边自然光，产品摄影",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "n": 1
  }'

curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: nb-edit-001" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-rev",
    "action": "edit",
    "prompt": "保留主体，把背景换成清晨的竹林",
    "image_urls": ["https://cdn.example.com/source.png"],
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "1k",
    "n": 1
  }'

curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image-rev",
    "action": "edit",
    "prompt": "把第一张的人物放进第二张的场景，光线统一",
    "image_urls": [
      "https://cdn.example.com/person.png",
      "https://cdn.example.com/scene.png"
    ],
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'

curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-rev",
    "action": "generate",
    "prompt": "把杭州西湖十景做成一张中文信息图，标注要准确",
    "aspect_ratio": "4:5",
    "resolution": "2k",
    "google_search": true,
    "google_image_search": true
  }'

提交成功后返回 task_id。用 GET /v1/tasks/{task_id} 查询结果，也可以用 Prefer: wait 在一次调用里等待，或配置 Webhook。

请求参数

string

必填

四选一：gemini-3-pro-image-rev、gemini-3.1-flash-image-rev、gemini-3.1-flash-lite-image-rev 或 gemini-2.5-flash-image-preview-rev。

string

默认值:"generate"

generate：根据文字生成图片
edit：基于参考图改写；必须提供 image_urls

图生图、多图参考融合都走 edit，区别只在 image_urls 传几张。

string

必填

图片描述或编辑指令，中英文均可。

string[]

参考图片 URL 数组。edit 时必填，四档都最多 14 张。参考图不额外收费。

string

默认值:"1:1"

画面比例。四档共通 11 种：auto、1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9。gemini-3.1-flash-image-rev 额外支持 1:4、4:1、1:8、8:1。auto 表示由模型决定：文生图按提示词内容选，图生图跟随输入图的比例。gemini-2.5-flash-image-preview-rev 不传这个参数时，比例同样由模型决定。

string

默认值:"1k"

输出分辨率，接受这个参数的三档默认值都是 1k。各模型可用的档位见「可用模型」：旗舰档 1k、2k、4k，快速档 0.5k、1k、2k、4k，上一代档只有 1k。gemini-3.1-flash-lite-image-rev 不支持这个参数，输出固定为 1K；传了会返回 400。

integer

默认值:"1"

生成数量，取值 1。每次请求返回一张图。

boolean

默认值:"false"

生成前联网检索文本资料辅助出图。只有 gemini-3.1-flash-image-rev 接受这个参数。

boolean

默认值:"false"

联网检索参考图片辅助出图，须同时 google_search: true。只有 gemini-3.1-flash-image-rev 接受这个参数。

通用的 callback_url、callback_events、Prefer: wait、Idempotency-Key 和费用上限请求头见提交任务。

经济版不支持 mask_url、quality、seed。google_search 与 google_image_search 只有 gemini-3.1-flash-image-rev 接受，另外三档传了会返回 400。以上之外的参数会返回 400，不计费。需要掩码局部重绘时用 gpt-image-2。

限制

条件	限制
每次请求	每次请求返回 1 张图。
`action: "edit"`	编辑图片需要至少一张参考图
参考图张数	最多 14 张
分辨率	可用档位见「可用模型」；`gemini-3.1-flash-lite-image-rev` 不接受 `resolution`

计费

按成功出图的固定张价结算。generate 与 edit 同价，参考图不加价，画幅、提示词长度和联网检索都不影响价格——分辨率是唯一的计费维度，提交前即可确定单次费用。各模型的计价档不同：

模型 ID	计价档
`gemini-3-pro-image-rev`	`1k` 与 `2k` 同价，`4k` 单独一档
`gemini-3.1-flash-image-rev`	`0.5k` 与 `1k` 同价，`2k`、`4k` 各一档
`gemini-3.1-flash-lite-image-rev`	只有 1K 一档
`gemini-2.5-flash-image-preview-rev`	单一价

单价见 GET /v1/models 返回的 price_config，或控制台「模型市场」。price_config.image_prices 里没有单独列出的分辨率，按同级的 default 兜底价结算。单次调用的实际花费见任务响应里的 cost——整数 quota，500,000 quota = 1 USD，不是美元。只有成功出图才计费。任务失败、取消，或没有返回可用图片时，全额退款。

响应

任务完成

{
  "task_id": "taski_example",
  "model": "gemini-3-pro-image-rev",
  "action": "edit",
  "status": "completed",
  "progress": "100%",
  "created_at": 1788686741,
  "completed_at": 1788686763,
  "billing_status": "settled",
  "cost": 16875,
  "result": {
    "images": [
      {
        "expires_at": 1788992341,
        "url": ["https://cdn.example.com/result.png"]
      }
    ]
  },
  "urls": {
    "get": "https://www.qingbo.dev/v1/tasks/taski_example",
    "cancel": "https://www.qingbo.dev/v1/tasks/taski_example/cancel"
  }
}

result.images 返回生成的图片，url 是数组，expires_at 是图片链接的过期时间戳。完整字段说明见查询任务状态。

可用模型

模型 ID	档位	画幅	分辨率	专有参数
`gemini-3-pro-image-rev`	旗舰	11 种	`1k` `2k` `4k`	—
`gemini-3.1-flash-image-rev`	快速	15 种	`0.5k` `1k` `2k` `4k`	`google_search` `google_image_search`
`gemini-3.1-flash-lite-image-rev`	最轻	11 种	固定 1K	—
`gemini-2.5-flash-image-preview-rev`	上一代	11 种	`1k`	—

四档都支持文生图与参考图编辑，每次请求出 1 张。

11 种画幅（四档共通）：auto 1:1 2:3 3:2 3:4 4:3 4:5 5:4 9:16 16:9 21:9
快速档额外 4 种极端画幅：1:4 4:1 1:8 8:1，适合长条横幅与竖幅
最轻档不接受 resolution 参数，输出固定 1K
参考图最多 14 张，四档相同

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Nano Banana 经济版

curl --request POST \
  --url https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "aspect_ratio": "<string>",
  "resolution": "<string>",
  "n": 123,
  "google_search": true,
  "google_image_search": true
}
'

import requests

url = "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "aspect_ratio": "<string>",
    "resolution": "<string>",
    "n": 123,
    "google_search": True,
    "google_image_search": True
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    aspect_ratio: '<string>',
    resolution: '<string>',
    n: 123,
    google_search: true,
    google_image_search: true
  })
};

fetch('https://www.qingbo.dev/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"google_search\": true,\n  \"google_image_search\": true\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://www.qingbo.dev/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"n\": 123,\n  \"google_search\": true,\n  \"google_image_search\": true\n}")
  .asString();

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视频生成

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