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Nano Banana 2.1-Workflows

Nano Banana 2.1 über die Bild-API von Google Cloud ausführen

Ein lokales Skript kann eine direkte Anfrage an Google Cloud senden. Halten Sie Authentifizierung, Modellauswahl, Bildeinstellungen und Verarbeitung des Ergebnisses klar fest, damit eine fehlgeschlagene Bildantwort nicht stillschweigend als erfolgreicher Export durchgeht.

Was Sie erstellen werden

Eine direkte SDK-Anfrage und eine Prüfliste für ein von Ihnen verwaltetes Projekt in Google Cloud. Dies ermöglicht keinen Zugriff auf eine öffentliche API von LlamaGen.

Mit Nano Banana 2.1 erstellen

Nano Banana 2.1 erfordert einen kostenpflichtigen LlamaGen-Plan. Prüfen Sie vor der Generierung die aktuellen Kreditkosten und Exportoptionen. Die direkte Abrechnung über die Google Cloud API erfolgt separat. Pläne und Credits

Eine fertige KI-generierte Grafik in einem alltäglichen kreativen Umfeld.
KI-Präsentationskonzept: eine fertige Grafik in Anwendung. Diese Szene ist vom direkten Modellausgang unten getrennt.

Das Hero-Bild ist ein KI-generiertes Präsentationskonzept, das ein fertiges Ergebnis im Kontext zeigt. Es handelt sich weder um ein Kundenfoto noch um einen App-Screenshot oder einen separaten Leistungstest des Modells.

LlamaGen-Redaktionsressourcen

Inhalt geprüft:

Ein generiertes Beispiel prüfen

Das folgende Beispiel ist eine direkte Modellausgabe aus unserem dokumentierten Generierungs-Workflow. Prüfen Sie das tatsächliche Bild, statt einfach davon auszugehen, dass das Modell jede Anweisung befolgt hat.

Im Generierungs-Workflow verwendete Referenzbilder

Dabei handelt es sich um eigens erstellte, fiktive Referenz-Assets. Ihre Verwendung garantiert keine exakte Identität oder Produktdetails im Ergebnis.

Direkte Bildgenerierungsausgabe von Nano Banana 2.1 für den auf dieser Seite beschriebenen Workflow.
Eine direkte Ausgabe von Nano Banana 2.1 aus dem dokumentierten Workflow. Prüfen Sie das Bild anhand der in dieser Anleitung beschriebenen Kriterien.

Ihren eigenen Zugriff auf Google Cloud vorbereiten

Die aktuelle Google-Dokumentation nennt die Plattform Gemini Enterprise Agent Platform; viele Entwickler suchen weiterhin unter dem früheren Namen Vertex AI. Das hier gezeigte Beispiel folgt @google/genai 1.45.0, der in unserem lokalen Generierungs-Workflow installierten Version, mit vertexai: true. Neuere SDK-Versionen können Optionen umbenennen; orientieren Sie sich an der Dokumentation Ihrer installierten Version.

Verwenden Sie ein Projekt mit aktiver Abrechnung, aktiviertem erforderlichen Dienst und für die Anfrage autorisierten Zugangsdaten. Bewahren Sie Service-Account-Dateien und Zugriffstoken außerhalb von Quellcode, Seiteninhalt und Bild-Prompts auf. Die Kosten der Cloud API sind unabhängig von jedem LlamaGen-Plan.

  • Verwenden Sie die exakte Modell-ID gemini-nano-banana-2.1.
  • Verwenden Sie die für dieses Modell dokumentierte globale Region.
  • Befolgen Sie für Ihre Umgebung die Google-Anweisungen zu Authentifizierung und Projekteinrichtung.

Unterstützte Einstellungen an diesen Endpunkt senden

Für dieses Cloud-Modell sind die dokumentierten Ausgabengrößen 1K, 2K und 4K. Die aktuelle Cloud-Modellseite nennt maximal 14 Eingabebilder pro Prompt und ein Limit von 7 MB pro Datei für Inline-Bilddaten; für Cloud-Storage-Eingaben gilt ein anderes Limit. Das sind endpunktspezifische Grenzen, keine Garantie dafür, dass jede Kombination ein gutes kreatives Briefing ergibt.

Die Cloud-Dokumentation sagt ausdrücklich, dass seed, temperature, topP, topK und logprobs für Nano Banana 2.1 nicht unterstützt werden. Übernehmen Sie diese Einstellungen nicht aus einem Textgenerierungsbeispiel und beschreiben Sie seed nicht als Reproduzierbarkeitssteuerung für dieses Modell.

  • Halten Sie den Prompt und einen kleinen, passenden Referenzsatz leicht prüfbar.
  • Verwenden Sie den MIME-Typ, der zu den tatsächlichen Eingabebytes passt.
  • Dokumentieren Sie Modell, Ausgabeeinstellungen und Referenz-Hashes zusammen mit Ihrem Ergebnis.

Auf ein tatsächlich zurückgegebenes Bild prüfen

Prüfen Sie die Antwortteile auf Inline-Bilddaten, bevor Sie eine Ausgabedatei schreiben. Eine Textantwort, ein gefiltertes Ergebnis oder eine Antwort ohne Bild sollten als zu prüfendes Ergebnis behandelt werden, nicht als abgeschlossene Generierung.

Wiederholen Sie nicht blind. Speichern Sie nicht sensible Anfragemetadaten und den Antwortstatus, prüfen Sie die dokumentierten Limits und untersuchen Sie den zurückgegebenen Grund. Wenn Sie einen unklaren Fehler erneut versuchen, verstehen Sie zuerst das aktuelle Abrechnungsverhalten Ihres Anbieters.

  • Protokollieren Sie keine Zugangsdaten und keine vollständigen privaten Eingabebilder.
  • Bewahren Sie beim Wählen der Dateiendung den zurückgegebenen Bild-MIME-Typ.
  • Behandeln Sie ein zurückgegebenes Bild als Kandidat, der noch visuell geprüft werden muss.

Die einzelnen Bestandteile trennen

Diese Prüfungen beschreiben den direkten Zugriff auf Google Cloud. Sie gewähren keinen API-Zugriff und ersetzen auch nicht die aktuelle Einrichtungsdokumentation von Google.

Teil der AnfrageVerwenden oder prüfenNicht annehmen
AuthentifizierungIhr eigenes autorisiertes Projekt in Google Cloud und Ihre ZugangsdatenDass ein LlamaGen-Abonnement eine Cloud-API-Anfrage authentifiziert
Modell und Regiongemini-nano-banana-2.1 in globalDass ein ähnlicher Modell-Alias dasselbe Modell auswählt
BildeinstellungenUnterstütztes Seitenverhältnis, Ausgabegröße und ReferenzformatDass seed oder Sampling-Parameter von Textmodellen unterstützt werden
AntwortTatsächliche Bildbytes, MIME-Typ und ein prüfbares ErgebnisDass jede erfolgreiche HTTP-Antwort ein veröffentlichbares Bild enthält

Ein praxistauglicher Workflow

Von einer kleinen Anfrage zu einer prüfbaren Datei

Beginnen Sie mit einer einfachen, ursprünglichen Bildanfrage. Das folgende Beispiel folgt der direkten SDK-Struktur aus unserem lokalen Generierungs-Workflow; ersetzen Sie die Projektumgebung und authentifizieren Sie sich über Ihr eigenes freigegebenes Setup.

Ein Start-Prompt zum Anpassen

Erstellen Sie einen originellen illustrierten Kurier, der in einer regnerischen Straße eine Laterne trägt. Verwenden Sie eine klare Silhouette und eine gut lesbare Szene. Fügen Sie keinen Text und keine Logos hinzu.

Dieses Briefing ist ein anpassbares Rezept, nicht das wortgetreue Anforderungsprotokoll für das gezeigte Ergebnis. Es verspricht weder identische Resultate noch eine erfolgreiche erste Generierung. Der Generierungsverlauf bewahrt die ursprüngliche Anfrage.

Workflow testen

  1. Bereiten Sie Zugangsdaten und Ihr Projekt außerhalb der Quelldatei vor.
  2. Führen Sie eine kleine Anfrage mit unterstützten Bildeinstellungen aus.
  3. Prüfen Sie die zurückgegebenen Bildteile, speichern Sie sie mit dem korrekten MIME-Typ und sehen Sie sich die tatsächliche Datei an.

Worauf Sie achten sollten

  • Wurde tatsächlich ein Bildteil zurückgegeben?
  • Lässt sich die gespeicherte Datei korrekt öffnen?
  • Entspricht das Bild dem Briefing so gut, dass Sie es behalten können?

Direktes SDK-Beispiel für Google Cloud

Dies ist eine direkte Anfrage an Google Cloud mit Ihrem eigenen Projekt und Ihren eigenen Zugangsdaten. Es handelt sich nicht um einen öffentlichen API-Endpunkt von LlamaGen. Fügen Sie keine privaten Schlüssel in einen Prompt oder auf eine öffentliche Seite ein.

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import { writeFile } from "node:fs/promises";

// @google/genai 1.45.0, matching the documented local workflow.
// Authenticate outside this file using Google Cloud credentials.
const ai = new GoogleGenAI({
  vertexai: true,
  project: process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location: "global",
  httpOptions: { apiVersion: "v1" },
});
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-nano-banana-2.1",
  contents: [{ role: "user", parts: [{
    text: "Create an original illustrated courier carrying a lantern in a rainy street. No text or logos.",
  }] }],
  config: {
    responseModalities: ["IMAGE"],
    candidateCount: 1,
    imageConfig: { aspectRatio: "3:2", imageSize: "2K" },
    thinkingConfig: { thinkingLevel: "HIGH" },
  },
});
const image = response.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(
  (part) => part.inlineData?.data,
)?.inlineData;
if (!image?.data) throw new Error("No image returned; inspect the response before retrying.");
const extensions = { "image/png": "png", "image/jpeg": "jpg", "image/webp": "webp" };
const extension = extensions[image.mimeType];
if (!extension) throw new Error("Inspect the returned MIME type before saving.");
await writeFile(`nano-banana-2-1.${extension}`, Buffer.from(image.data, "base64"));

Fragen vor dem Start

Ist das eine öffentliche LlamaGen-API?

Nein. Der Code verwendet Googles SDK, um Google Cloud direkt mit Ihrem eigenen Projekt und Ihren eigenen Zugangsdaten anzusprechen. Die LlamaGen-Modellseite ist ein separater Produkteintrag.

Kann ich seed oder temperature setzen?

Die aktuelle Cloud-Modell-Dokumentation sagt, dass seed, temperature, topP, topK und logprobs für Nano Banana 2.1 nicht unterstützt werden. Prüfen Sie die spezifische Endpunktdokumentation, bevor Sie Anfrageparameter hinzufügen.

Bedeutet eine Antwort ohne Bild, dass ich sofort erneut versuchen sollte?

Prüfen Sie zuerst die Antwort und die aktuellen Hinweise des Anbieters. Filter, Limits und vorübergehende Fehler können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Diese Anleitung verspricht nicht, dass ein erneuter Versuch erfolgreich oder kostenlos sein wird.