Nano Banana Pro API Vollständiges Tutorial zum API-Aufruf: 44 % günstiger als KIE.ai, schnelle Integration im nativen Google-Format

Anmerkung des Autors: Detaillierte Erläuterung der Nano Banana Pro API-Aufrufmethode unter Verwendung des nativen Google Gemini-Formats. Über die APIYI-Plattform kostet ein Aufruf nur $0,05, was 44 % günstiger ist als bei KIE.ai. Unterstützt die Bildgenerierung in den Auflösungen 1K, 2K und 4K.

Beim Aufruf der Nano Banana Pro API entscheiden sich viele Entwickler zunächst für KIE.ai, aber es gibt tatsächlich günstigere und stabilere Alternativen. In diesem Artikel wird erklärt, wie Sie Nano Banana Pro im nativen Google Gemini API-Format aufrufen und über die APIYI-Plattform die Kosten pro Aufruf auf $0,05 senken – das sind 44 % weniger als bei KIE.ai.

Kernwert: Nach der Lektüre dieses Artikels werden Sie die Standard-Aufrufmethode für die Nano Banana Pro API beherrschen, die Preisunterschiede zwischen den Plattformen verstehen und in der Lage sein, professionelle 4K-Bilder zu minimalen Kosten zu generieren.

Nano Banana Pro API 核心参数一览

为什么 Nano Banana Pro 要用谷歌原生格式？

Nano Banana Pro（模型名 gemini-3-pro-image-preview）是 Google DeepMind 推出的专业级图像生成模型，其 API 设计基于 Gemini 原生协议，与 OpenAI 格式存在本质差异：

• 响应模态参数：需在 generationConfig 中声明 responseModalities: ["IMAGE"]，而非 OpenAI 的 response_format
• 分辨率控制：通过 resolution 字段指定 1K/2K/4K，而非像素尺寸
• 宽高比：使用 aspectRatio 字符串（如 "16:9"），而非宽高数值

如果你尝试用 OpenAI SDK 格式调用，会遇到参数解析错误。正确做法是使用 Google Generative AI SDK 或者直接发送 HTTP 请求到兼容端点。

Nano Banana Pro 能生成什么？

这款模型在以下场景表现尤为突出，远超同类竞品：

• 多语言文字渲染：支持中文、英文、日文等多语言文字精准嵌入图像，字体清晰无乱码
• 信息图与数据可视化：可生成包含图表、表格、数据标注的专业信息图
• 营销素材：海报、产品图、广告横幅，支持文字精准排版
• 产品展示：精确的物理光照、材质细节、投影效果
• 演示文稿配图：符合专业审美的幻灯片插图

Nano Banana Pro API: Preisvergleich der Plattformen

Bevor Sie sich für eine Plattform entscheiden, sollten Sie die tatsächlichen Kostenunterschiede der verschiedenen Anbieter genau prüfen:

💰 Kostenvergleich: Bei einer täglichen Generierung von 100 4K-Bildern belaufen sich die monatlichen Kosten bei Google offiziell auf ca. 720 $, bei KIE.ai auf ca. 360 $, während Sie über APIYI (apiyi.com) nur 150 $ zahlen. Das entspricht einer monatlichen Ersparnis von über 570 $.

Die Kernvorteile von APIYI gegenüber KIE.ai:

1. Günstigerer Preis: 0,05 $/Aufruf vs. 0,09 $/Aufruf bei KIE.ai – eine Ersparnis von 44 %.
2. Format-Kompatibilität: Unterstützt direkt das native Google Gemini API-Format, keine Formatkonvertierung erforderlich.
3. Höhere Geschwindigkeit: Optimierte Beschleunigungsleitungen für eine stabilere Reaktionszeit in der Praxis.
4. Einheitliche Schnittstelle: Unterstützt gleichzeitig gängige Modelle wie GPT, Claude und Gemini, was den Wechsel zwischen Modellen erleichtert.

Nano Banana Pro API – Schnelleinstieg

Methode 1: Google Generative AI SDK verwenden (empfohlen)

SDK installieren:

pip install google-generativeai

Einfaches Beispiel für Text-to-Image (10 Zeilen Code):

import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(
    api_key="IHR_API_KEY",
    # Verwendet den APIYI-Endpunkt, Preis nur 0,05 $/Aufruf
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")
response = model.generate_content(
    "Eine orangefarbene Katze, die in einem Sonnenblumenfeld sitzt, strahlender Sonnenschein, realistischer Stil, 4K HD",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# Bild speichern
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("Bild gespeichert: output.png")

🚀 Schnellstart: Nach der Registrierung bei APIYI (apiyi.com) erhalten Sie Ihren API-Key und ein kostenloses Testguthaben. Kopieren Sie einfach den obigen Code, ersetzen Sie IHR_API_KEY und legen Sie ohne weitere Konfiguration los.

import google.generativeai as genai
import base64
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, List


def setup_client(api_key: str):
    """Initialisiert den Nano Banana Pro API-Client"""
    genai.configure(
        api_key=api_key,
        # Aufruf über APIYI, Preis 0,05 $/Aufruf, 79 % günstiger als offiziell
        client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
    )
    return genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def text_to_image(
    model,
    prompt: str,
    resolution: str = "2K",       # 1K / 2K / 4K
    aspect_ratio: str = "1:1",    # 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4
    output_path: str = "output.png"
) -> str:
    """
    Text-to-Image: Erzeugt ein Bild basierend auf einer Textbeschreibung

    Args:
        model: Initialisierte Modell-Instanz
        prompt: Bildbeschreibung (Eingabeaufforderung)
        resolution: Ausgabeauflösung 1K/2K/4K
        aspect_ratio: Seitenverhältnis
        output_path: Speicherpfad

    Returns:
        Pfad der gespeicherten Datei
    """
    response = model.generate_content(
        prompt,
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution,
            aspect_ratio=aspect_ratio
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("API hat keine Bilddaten zurückgegeben. Bitte prüfen Sie, ob der Prompt einen Inhaltsfilter ausgelöst hat.")


def image_to_image(
    model,
    prompt: str,
    reference_image_path: str,
    resolution: str = "2K",
    output_path: str = "edited_output.png"
) -> str:
    """
    Image-to-Image: Bearbeitung oder Stilumwandlung basierend auf einem Referenzbild

    Args:
        model: Initialisierte Modell-Instanz
        prompt: Bearbeitungsanweisung (z. B. "Hintergrund in Nacht ändern")
        reference_image_path: Pfad zum Referenzbild
        resolution: Ausgabeauflösung
        output_path: Speicherpfad

    Returns:
        Pfad der gespeicherten Datei
    """
    # Referenzbild lesen
    with open(reference_image_path, "rb") as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # Bildformat erkennen
    ext = Path(reference_image_path).suffix.lower()
    mime_map = {".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg",
                ".png": "image/png", ".webp": "image/webp"}
    mime_type = mime_map.get(ext, "image/png")

    response = model.generate_content(
        [
            {"inline_data": {"mime_type": mime_type, "data": image_data}},
            prompt
        ],
        generation_config=genai.GenerationConfig(
            response_modalities=["IMAGE"],
            resolution=resolution
        )
    )

    for part in response.candidates[0].content.parts:
        if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
            return output_path

    raise ValueError("Image-to-Image Verarbeitung fehlgeschlagen. Bitte stellen Sie sicher, dass das Format des Referenzbildes korrekt ist.")


def batch_generate(
    model,
    prompts: List[str],
    resolution: str = "2K",
    output_dir: str = "batch_output"
) -> List[str]:
    """
    Stapelverarbeitung zur Bildgenerierung

    Args:
        model: Modell-Instanz
        prompts: Liste von Eingabeaufforderungen
        resolution: Auflösung
        output_dir: Ausgabeverzeichnis

    Returns:
        Liste der Pfade der generierten Dateien
    """
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    results = []

    for i, prompt in enumerate(prompts):
        output_path = f"{output_dir}/image_{i+1:03d}.png"
        try:
            path = text_to_image(model, prompt, resolution, output_path=output_path)
            results.append(path)
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] Erfolgreich generiert: {path}")
        except Exception as e:
            print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] Generierung fehlgeschlagen: {e}")
            results.append(None)

    return results


# Anwendungsbeispiel
if __name__ == "__main__":
    # Client initialisieren - Aufruf über APIYI (apiyi.com), 0,05 $/Aufruf
    model = setup_client("IHR_APIYI_API_KEY")

    # Beispiel Text-to-Image
    path = text_to_image(
        model,
        prompt="Produktpräsentation im modernen, minimalistischen Stil, weißer Hintergrund, professionelle Studiobeleuchtung, geeignet für E-Commerce",
        resolution="4K",
        aspect_ratio="1:1",
        output_path="produkt_4k.png"
    )
    print(f"4K Produktbild generiert: {path}")

    # Beispiel Image-to-Image (Vorhandenes Bild ändern)
    edited = image_to_image(
        model,
        prompt="Ändere den Hintergrund in eine natürliche Außenszene, behalte das Hauptobjekt unverändert bei",
        reference_image_path="produkt_4k.png",
        resolution="4K",
        output_path="produkt_outdoor.png"
    )
    print(f"Bearbeitetes Bild: {edited}")

Methode 2: Direkter HTTP-Request (für jede Programmiersprache geeignet)

Wenn Sie kein SDK installieren möchten, können Sie auch direkt einen HTTP-POST-Request senden:

import requests
import base64
import json

API_KEY = "IHR_APIYI_API_KEY"
# APIYI-Endpunkt, kompatibel mit dem nativen Google-Format
BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

payload = {
    "contents": [
        {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "text": "Ein futuristischer Rechenzentrumsraum mit blauem Neon-Effekt, 4K Ultra HD, Kino-Qualität"
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "resolution": "4K",
        "aspectRatio": "16:9"
    }
}

response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
data = response.json()

# Bild extrahieren und speichern
image_data = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("rechenzentrum_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))
print("Bildgenerierung abgeschlossen!")

Hinweis: Der obige Code verwendet den kompatiblen Endpunkt von APIYI (apiyi.com). Er ist vollständig kompatibel mit dem nativen Google Gemini API-Format, erfordert keine Formatkonvertierung und kostet lediglich 0,05 $/Aufruf.

Detaillierte Kernparameter von Nano Banana Pro

Vollständige Tabelle für Auflösung und Seitenverhältnis

Unterstützte Seitenverhältnisse (aspectRatio Parameterwerte):

Horizontal: "16:9"  "4:3"  "3:2"  "21:9"
Quadratisch: "1:1"
Vertikal: "9:16"  "3:4"  "2:3"  "9:21"
Benutzerdefiniert: "4:5" (Instagram-Empfehlung)

Best Practices für Eingabeaufforderungen

Nano Banana Pro reagiert sehr sensibel auf die Qualität der Eingabeaufforderungen. Hier sind bewährte Strukturmuster:

Struktur für hochwertige Eingabeaufforderungen: Hauptbeschreibung + Stil-Definition + Lichteffekt/Textur + Auflösung/Qualitätsbegriffe

✅ Empfohlene Schreibweise:
"Eine junge Frau in traditionellem Hanfu steht in einem klassischen Garten,
 Gongbi-Malstil, weiches natürliches Licht, detailreich, 4K Ultra-HD,
 hochrealistisch"

❌ Zu vermeidende Schreibweise:
"Zeichne ein Mädchen" (zu vage)

Spezielle Eingabeaufforderungen für Text-Rendering (der Kernvorteil von Nano Banana Pro):

"Ein Veranstaltungsplakat, Titeltext '2026 AI Summit',
 zweisprachig Chinesisch-Englisch, moderner Designstil, dunkelblauer Hintergrund,
 weiße Titelschrift, Text klar und lesbar"

Nano Banana Pro API Praxis-Szenarien

Szenario 1: Stapelgenerierung von E-Commerce-Produktbildern

# Stapelgenerierung von Produktbildern für den E-Commerce
product_prompts = [
    "Kabellose Bluetooth-Kopfhörer, reinweißer Hintergrund, professionelle Produktfotografie, Frontansicht, 4K",
    "Kabellose Bluetooth-Kopfhörer, dunkelgrauer Hintergrund, 45-Grad-Seitenansicht, zeigt Kopfhörerdetails, 4K",
    "Kabellose Bluetooth-Kopfhörer, Lifestyle-Szene, Tragebeispiel, Sonnenlicht im Freien, 4K"
]

results = batch_generate(
    model,
    product_prompts,
    resolution="4K",
    output_dir="product_images"
)
# 3 Bilder, APIYI Gesamtkosten: $0,15 (KIE.ai würde $0,36 kosten)

Szenario 2: Textdesign für Marketing-Poster

Eine der herausragendsten Fähigkeiten von Nano Banana Pro ist das präzise Rendern von Text in Bildern, was für vergleichbare Modelle oft schwierig ist:

poster_prompt = """
Entwirf ein Werbeplakat für den Singles' Day (11.11.):
- Titel: Großer Sale zum 11.11.
- Untertitel: Bis zu 50% Rabatt auf alles
- Hintergrund: Roter Farbverlauf, festlicher Stil
- Textfarbe: Goldgelb, große auffällige Schrift
- Unten: Aktionszeitraum 11.11. - 13.11.2026
Anforderung: Chinesischer Text klar lesbar, professionelles Layout
"""

path = text_to_image(model, poster_prompt, resolution="4K", aspect_ratio="9:16")
# Vertikales Handy-Poster, $0,05/Bild

💡 Szenario-Empfehlung: Für Szenarien, die eine Massengenerierung von Bildern erfordern (wie E-Commerce-Produktbilder oder Marketingmaterialien), wird der Aufruf über die Plattform APIYI (apiyi.com) empfohlen. Dies bietet nicht nur den niedrigsten Preis, sondern auch detaillierte Aufrufprotokolle und Nutzungsstatistiken zur besseren Kostenkontrolle.

Szenario 3: Integration in Node.js / TypeScript Projekte

Wenn Ihr Projekt JavaScript/TypeScript verwendet, können Sie es direkt über HTTP-Anfragen integrieren:

import axios from "axios";
import * as fs from "fs";

const API_KEY = "IHR_APIYI_API_KEY";
// APIYI ist kompatibel mit dem nativen Google-Format, Preis $0,05/Aufruf
const BASE_URL = "https://vip.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent";

interface GenerateImageOptions {
  prompt: string;
  resolution?: "1K" | "2K" | "4K";
  aspectRatio?: string;
  outputPath?: string;
}

async function generateImage({
  prompt,
  resolution = "2K",
  aspectRatio = "1:1",
  outputPath = "output.png",
}: GenerateImageOptions): Promise<string> {
  const response = await axios.post(
    BASE_URL,
    {
      contents: [{ role: "user", parts: [{ text: prompt }] }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["IMAGE"],
        resolution,
        aspectRatio,
      },
    },
    {
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
      },
    }
  );

  const imageData =
    response.data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
  fs.writeFileSync(outputPath, Buffer.from(imageData, "base64"));
  return outputPath;
}

// Anwendungsbeispiel
generateImage({
  prompt: "Moderner minimalistischer App-Startbildschirm, dunkles Thema, High-Tech-Look, 4K",
  resolution: "4K",
  aspectRatio: "9:16",
  outputPath: "app_splash.png",
}).then((path) => console.log(`Generierung abgeschlossen: ${path}`));

Strategien zur Kostenoptimierung

In realen Projekten ist es wichtig, die Aufrufkosten der Nano Banana Pro API sinnvoll zu steuern:

🎯 Empfehlung: Für Startup-Teams und Einzelentwickler empfiehlt es sich, zunächst das kostenlose Kontingent auf der Plattform APIYI (apiyi.com) zum Testen zu nutzen. Sobald die Bildqualität den Anforderungen entspricht, kann die Nutzung skaliert werden. Die Plattform bietet Pay-as-you-go ohne Mindestumsatz.

Häufig gestellte Fragen

Fazit

Die wichtigsten Punkte für den API-Aufruf von Nano Banana Pro:

1. Natives Google Gemini-Format nutzen: Sie müssen das google-generativeai SDK oder native HTTP-Anfragen verwenden; das OpenAI SDK-Format ist inkompatibel.
2. Bestpreis bei APIYI: Mit $0,05 pro Aufruf ist es 44 % günstiger als bei KIE.ai ($0,09) und 79 % günstiger als direkt bei Google ($0,24).
3. 3 entscheidende Parameter: responseModalities: ["IMAGE"], resolution (1K/2K/4K) und aspectRatio.
4. Text-Rendering als Kernvorteil: Für Marketing-Poster, Infografiken und zweisprachige Inhalte ist Nano Banana Pro derzeit die beste Wahl.

Für Teams, die Batch-Aufrufe benötigen oder in einer Produktionsumgebung bereitstellen möchten, wird der Zugriff über APIYI (apiyi.com) empfohlen. Die Plattform läuft stabil und bietet detaillierte API-Logs sowie Verbrauchsmonitoring, um die Kosten für die Bilderzeugung präzise zu kontrollieren.

Referenzen

1. Google Gemini API Dokumentation zur Bildgenerierung

   • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • Beschreibung: Offizielle API-Parameterbeschreibung und Nutzungsbeschränkungen für Nano Banana Pro

2. Google Generative AI Python SDK

   • Link: github.com/google-gemini/generative-ai-python
   • Beschreibung: SDK-Installation und vollständige API-Referenz; der Code in diesem Artikel basiert auf diesem SDK

3. APIYI-Plattform: Dokumentation zur Integration von Nano Banana Pro

   • Link: docs.apiyi.com
   • Beschreibung: Kompatibilitätshinweise von APIYI zum Google-Originalformat und Preisdetails

Autor: Technik-Team
Technischer Austausch: Teilen Sie gerne Ihre mit Nano Banana Pro erstellten Werke im Kommentarbereich. Weitere Tipps zur KI-Bildgenerierung finden Sie in der APIYI-Technik-Community unter apiyi.com.