Come utilizzare Nano Banana Pro/Nano Banana 2 API — Guida passo passo per sviluppatori

Se avete cercato “Nano Banana Pro API”, la prima cosa che può creare confusione è il nome. Il nome del prodotto è Nano Banana Pro. Il nome dell’API che si utilizza effettivamente nel codice è gemini-3-pro-immagine. Una volta chiarito questo punto, il resto della configurazione risulta molto meno complicato.

Utilizza Nano Banana Pro quando l’immagine deve mantenere una certa coerenza: testo leggibile, dettagli del prodotto, riferimenti al marchio, layout localizzati o un brief visivo con molti piccoli vincoli. Se stai ancora provando dieci versioni della stessa idea, inizia prima con Nano Banana 2 e passa alla versione Pro quando la direzione scelta merita un investimento maggiore.

Se il tuo team sta ancora mettendo a punto i prompt invece di rilasciare un'app, L'area di lavoro Nano Banana Pro di GlobalGPT è uno strumento pratico per confrontare i risultati prima che uno sviluppatore integri l'API ufficiale. Si tratta di una scorciatoia creativa nel flusso di lavoro, non di un sostituto della console API di Google, della fatturazione, dei log o dei controlli aziendali.

Risposta rapida

Per utilizzare Nano Banana Pro tramite un'API, crea un progetto su Google AI Studio o Google Cloud, genera una chiave API Gemini, installa l'SDK di Google Gen AI e chiama gemini-3-pro-immagine. Inizia con una richiesta di conversione da testo a immagine. Se stai ancora verificando l'accesso prima di creare un'API, il Guida alla versione di prova gratuita di Gemini 3 Pro è una lettura complementare utile.

Che cos’è in realtà l’API Nano Banana Pro

Nano Banana Pro è il modello premium di generazione di immagini native di Google appartenente alla famiglia Gemini. Nella documentazione per gli sviluppatori, Google lo chiama Gemini 3 Pro Immagine. Ecco perché la stringa del modello appare diversa dal nome commerciale.

L'API è in grado di generare un'immagine a partire da un testo, utilizzare una o più immagini di riferimento e modificare un'immagine esistente seguendo istruzioni scritte. Ciò la rende utile per i mockup di prodotti, le varianti pubblicitarie, i diagrammi, i contenuti creativi localizzati e i flussi di lavoro relativi alle immagini in cui il testo all'interno dell'immagine deve rimanere leggibile; per l'esplorazione senza codice, l' Generatore di immagini GlobalGPT è il luogo più adatto per sperimentare inizialmente la direzione creativa.

Nano Banana Pro vs Nano Banana 2

La scelta non dipende tanto dal nome che suona più moderno, quanto piuttosto dalla fase di lavoro in cui ti trovi. "Pro" è per la revisione accurata. "Nano Banana 2" è per la fase di bozza disordinata; se hai bisogno di un percorso più veloce, leggi il Nano Banana: Guida alla prova gratuita 2 prima di progettare l'intero flusso di lavoro basandolo su Pro.

Configurare l'API con i punti di accesso effettivi

Per un prototipo, Google AI Studio rappresenta solitamente la soluzione più rapida. Per un’app aziendale, utilizza la configurazione di Google Cloud di cui il tuo team si fida già, soprattutto se hai bisogno di fatturazione condivisa, controllo degli accessi, registrazione degli eventi o governance di Vertex AI. Se la scelta dell’accesso dipende effettivamente dai livelli dei piani Google, confronta i pro e i contro nella Guida comparativa tra Google AI Plus e Pro prima di considerare la configurazione dell'API come l'unico problema.

La documentazione pubblica è il punto di partenza più chiaro. Ti permette di verificare di trovarti sulla pagina dedicata alla generazione delle immagini Nano Banana, controllare se la pagina utilizza il percorso API Interactions consigliato e passare da lì ai punti di accesso relativi alla chiave API o ad AI Studio.

1. Crea o apri un progetto Google AI Studio o Google Cloud.
2. Crea una chiave API Gemini.
3. Salvare la chiave come variabile d'ambiente lato server.
4. Installa l'SDK di Google Gen AI nel tuo progetto backend.
5. Eseguire un test a bassa risoluzione prima di aggiungere immagini di riferimento o funzionalità destinate agli utenti.

Anche la pagina delle chiavi API è pubblica, ma la creazione o la visualizzazione di una chiave dipende dal proprio account Google e dalle autorizzazioni del progetto. Il punto fondamentale è: non inserire quella chiave nel codice JavaScript del frontend. Un browser o un’app mobile dovrebbe effettuare una chiamata al proprio backend, e il backend dovrebbe a sua volta effettuare una chiamata a Gemini.

Dopo aver effettuato l'accesso, l'URL diretto di AI Studio reindirizza effettivamente a Playground con Nano Banana Pro selezionato come gemini-3-pro-immagine. In questa descrizione, AI Studio ha anche evidenziato un ostacolo pratico: Nano Banana Pro richiede un piano Google AI o una chiave API affinché Playground possa eseguirlo.

Il Ottieni il codice A questo punto vale comunque la pena controllare il pulsante. Conferma che ci si trova nel flusso di lavoro dello sviluppatore, ma se il modello è bloccato per l'account, il pannello del codice potrebbe aprirsi senza uno snippet completo ed eseguibile. Si tratta di un segnale di configurazione, non di un bug del prompt.

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Genera una prima immagine

La prima richiesta dovrebbe essere volutamente semplice. Stai verificando l'autenticazione, l'accesso al modello, la struttura della risposta e la gestione dei file. Le operazioni più complesse possono aspettare finché il sistema non sarà a posto.

from google import genai
from google.genai import types
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image",
    contents=(
 "Crea un mockup pulito di una tazza da viaggio in acciaio inossidabile "
 "su una scrivania bianca. Aggiungi l'etichetta leggibile: MORNING LAB."
    ),
    config=types.GenerateContentConfig(
 response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
 print(part.text)
    elif part.inline_data:
 with open("nano-banana-pro-output.png", "wb") as f:
 f.write(part.inline_data.data)

Questa richiesta prevede un semplice mockup di prodotto con testo leggibile. Ciò ti offre un’indicazione immediata su tre aspetti fondamentali nel lavoro reale: il realismo dell’oggetto, la composizione e la capacità del modello di mantenere nitido un testo breve. Per modellare la richiesta senza modificare le credenziali, prova lo stesso brief in L'area di lavoro Nano Banana Pro di GlobalGPT prima.

Modifica delle immagini con riferimenti

È proprio nell'editing basato su immagini di riferimento che Nano Banana Pro inizia a dimostrare il proprio valore. Anziché richiedere la creazione di una nuova immagine da zero, si fornisce al modello un'immagine e gli si indica esattamente cosa può cambiare e cosa deve rimanere invariato.

Se non sei uno sviluppatore, considera questo blocco come un esempio di flusso di lavoro piuttosto che come qualcosa che devi eseguire. Il nome del file product-reference.png significa semplicemente “l’immagine del prodotto che hai già”. Se il tuo compito principale è confrontare modelli di immagini, il concetto più ampio Test delle alternative a Gemini 3 Pro può aiutarti a decidere se vale la pena dedicare un po’ di tempo in più alla configurazione della versione Pro.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
reference = Image.open("product-reference.png")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image",
    contents=[
 reference,
 (
 "Mantieni invariati la forma della tazza, il manico e la posizione del logo. "
            "Cambia lo sfondo con un piano di lavoro da cucina chiaro, aggiungi una calda luce mattutina, "
 "e mantieni tutto il testo nitido e leggibile."
 ),
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]),
)

Una buona indicazione di modifica suona quasi come un feedback rivolto a un designer: mantieni questo, cambia quello, non spostare il logo, mantieni il testo leggibile. Istruzioni vaghe come “rendilo più esclusivo” tendono a causare sprechi di materiale, poiché lasciano al modello troppo spazio per le interpretazioni.

Prezzi e controllo dei costi

Prima di pubblicare cifre relative al budget fisso, utilizza la pagina dei prezzi di Google come fonte autorevole. Come verificato il 21 luglio 2026, Google elenca Nano Banana Pro sotto la voce Gemini 3 Pro Image e distingue il costo relativo al testo/ragionamento dal costo relativo alla produzione delle immagini.

Costi di output delle immagini API, verificati il 21 luglio 2026

Il modello di costi pratico è semplice: creare bozze a basso costo, rifinire con cura. Lascia che Nano Banana 2 gestisca le prime varianti, poi invia i prompt e i riferimenti più efficaci a Nano Banana Pro per le immagini definitive. Inoltre, limita la risoluzione in base al livello dell'utente ed evita di generare immagini ripetute quando il prompt non è cambiato; se desideri un percorso di bozza dal lato del prodotto, Nano Banana 2 in GlobalGPT è l'opzione più leggera da provare per prima.

Note di produzione

Una volta che gli utenti potranno generare immagini dal tuo prodotto, saranno necessarie delle misure di controllo. Le API per le immagini possono diventare rapidamente costose e gli errori devono poter essere spiegati senza rivelare i dettagli grezzi del fornitore. I team che stanno ancora decidendo chi debba avere accesso a servizi di IA a pagamento possono anche confrontare i flussi di lavoro basati su abbonamento nel ChatGPT Guida alla stesura del piano aziendale.

• Conservare le chiavi sul lato server: Non inviare la chiave API Gemini tramite browser o client mobile.
• Registra dati sufficienti per il debug: ID del modello, hash del prompt, dimensione dell'output, latenza, ID utente e stato del risultato.
• Imposta le quote: limitare il numero di immagini per utente, area di lavoro e periodo di fatturazione.
• Riprova con attenzione: Riprovare in caso di errori temporanei, ma non riprovare in un ciclo gli errori relativi alle politiche o alle quote.
• Stabilire le regole di archiviazione: È importante sapere per quanto tempo vengono conservate le immagini generate e i riferimenti caricati.
• Generare messaggi di errore utili: indicare all'utente se il problema riguarda l'accesso, il formato del file, la quota o le impostazioni di prompt.

Il ruolo di GlobalGPT

GlobalGPT si adatta meglio prima o accanto alla build API. Un progettista può confrontare Nano Banana Pro con Nano Banana 2, GPT Image, Flux e altri modelli di elaborazione delle immagini in un unico spazio di lavoro, per poi fornire allo sviluppatore il modello di prompt vincente.

Per le chiavi API ufficiali, la fatturazione, i log, l’accesso aziendale o l’instradamento Vertex AI, continua a utilizzare la piattaforma per sviluppatori di Google. Per un confronto più rapido delle creazioni e un numero minore di schede aperte durante lo sviluppo dei prompt, Area di lavoro del generatore di immagini di GlobalGPT può rendere i primi lavori meno goffi.

FAQ

L'API Nano Banana Pro è la stessa di Gemini 3 Pro Image?

Per quanto riguarda lo sviluppo, sì. Google descrive Nano Banana Pro come Gemini 3 Pro Image, e l'ID del modello API è gemini-3-pro-immagine.

È meglio usare Nano Banana Pro o Nano Banana 2?

Utilizza Nano Banana Pro per le immagini definitive che richiedono un controllo più rigoroso, testi leggibili, riferimenti o coerenza del marchio. Utilizza Nano Banana 2 per bozze più veloci e iterazioni più economiche.

Posso richiamare Nano Banana Pro direttamente dal JavaScript del frontend?

No. Conserva la chiave API sul lato server, instrada le richieste attraverso il tuo backend e applica le quote utente prima di inviare le richieste all'API Gemini.

GlobalGPT sostituisce l'API ufficiale di Google?

Il n. GlobalGPT è utile per eseguire test rapidi e confronti creativi tra diversi modelli, ma le chiavi API ufficiali, la fatturazione, i log e i controlli aziendali fanno parte della piattaforma per sviluppatori di Google.

Come posso stimare i costi dell'API Nano Banana Pro?

Utilizza la pagina attuale di Google dedicata ai prezzi dell’API Gemini e effettua una stima in base al modello, alla risoluzione di output e al volume delle immagini. Una strategia comune per contenere i costi consiste nel realizzare prima una bozza con il modello più economico, per poi utilizzare Nano Banana Pro per le risorse finali selezionate.