Gemini 3.1 Flash Image
Red Neuronal
Gemini 3.1 Flash Image es la red neuronal de Google para generar y editar imágenes a partir de descripciones de texto.
Características
- Entrada
- texto, imágenes
- Salida
- imágenes
- Resolución
- 1K, 2K, 4K
- Relación de aspecto
- 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 16:9, 9:16, 21:9
- Funciones
- Batch API
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 3.1 Flash Image?
Gemini 3.1 Flash Image, también conocida como Nano Banana 2, es un modelo de Google para generar y editar imágenes. Combina la calidad visual de nivel Pro con la velocidad de la línea Flash: la imagen se genera rápidamente y con gran detalle. Puede trabajar tanto con descripciones de texto como con referencias, permitiendo realizar ediciones precisas en la imagen final. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos con tarjetas rusas y solo por los tokens utilizados, que no caducan. En la misma ventana hay más de 250 redes neuronales: es fácil comparar opciones y cambiar a otro modelo, y una API unificada compatible con OpenAI evita tener que reescribir la integración. Los datos se transmiten con cifrado AES-GCM y no se guardan. Para los diseñadores, el modelo ahorra horas en conceptos y variaciones de diseño; para los especialistas en marketing, en creatividades y tarjetas de producto; y para los especialistas en SMM, en portadas e ilustraciones para publicaciones. Los editores encontrarán útil la edición precisa: reemplazar el fondo, eliminar objetos innecesarios o combinar varias referencias en una sola escena. Los equipos con acceso corporativo disponen de contrato, factura y panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.1 Flash Image
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
nano-banana-2 de google-gemini crea imágenes a partir de descripciones de texto y procesa imágenes existentes mediante referencias. Es adecuada para visuales de publicaciones, banners, conceptos e ilustraciones, así como para series de imágenes similares: el modo por lotes ayuda a preparar muchas variantes en una sola ejecución.
El modelo entrega imágenes terminadas, y los parámetros de salida específicos dependen de su solicitud y configuración de generación. Nuestros datos indican un contexto de 65 536 tokens y un límite de salida de hasta 32 000 tokens, suficiente para un prompt detallado con referencia y ediciones precisas.
No se ha registrado un modo de razonamiento separado para nano-banana-2 en nuestros datos; esto no es una negación, simplemente no lo confirmamos. La principal fortaleza del modelo es la generación de imágenes. Si necesita lógica extensa y análisis de tareas, cambie a un modelo de texto en la misma ventana de BotHub.
La llamada a funciones y el JSON estructurado no están marcados en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlos. Si está creando un servicio multimodal, conecte nano-banana-2 a través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub y deje la salida estructurada a un modelo de texto; no tendrá que reescribir la integración.
Imágenes, sí: nano-banana-2 acepta una imagen como entrada y funciona en modo image-to-image, es decir, edita, completa y varía su referencia. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos, así que cuente con la combinación de texto e imagen.
No tenemos datos fiables sobre el idioma de los prompts, por lo que no prometeremos nada: la forma más honesta es describir la tarea como le resulte cómodo y comparar los resultados. El acceso al modelo en BotHub funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos.