Como desenvolver com Nano Banana: Tutorial completo para desenvolvedores

Do @patloeber: O Google lançou recentemente o Gemini 2.5 Flash Image, um novo modelo poderoso para geração e edição de imagens, também conhecido pelo seu codinome, Nano Banana. Este modelo apresenta capacidades de ponta para criar e manipular imagens, desbloqueando uma ampla gama de novas aplicações.

Este guia oferece um passo a passo completo para desenvolvedores que desejam integrar o Gemini 2.5 Flash Image, também conhecido como Nano Banana, em suas aplicações usando a Gemini Developer API.

Este guia abordará:

1. Como usar o Nano Banana no AI Studio
2. Configuração do projeto
3. Criação de imagens
4. Edição de imagens
5. Restauração de fotos
6. Múltiplas imagens de entrada
7. Edição de imagens por conversa
8. Melhores práticas e dicas de prompt
9. Exemplos da comunidade e inspiração
10. Recursos

Aqui está um exemplo do que você vai construir neste tutorial:

1prompt = "Restore and colorize this image from 1932"
2
3response = client.models.generate_content(
4    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
5    contents=[prompt, image],
6)

Vamos começar!

1. Usando o Nano Banana no Google AI Studio

Embora os usuários finais possam acessar o Nano Banana no app Gemini, o melhor ambiente para desenvolvedores prototiparem e testarem prompts é o Google AI Studio. O AI Studio é um playground para experimentar todos os modelos de IA disponíveis antes de escrever qualquer código, e também é o ponto de entrada para criar com a Gemini API.

Você pode usar o Nano Banana gratuitamente dentro do AI Studio. Para começar, acesse aistudio.google.com, faça login com sua conta do Google e selecione Nano Banana no seletor de modelos.

Para acesso direto, use este link para iniciar uma nova sessão com o modelo: ai.studio/banana

Dica

: Você também pode criar aplicativos web do Nano Banana por vibe coding diretamente no AI Studio em

ai.studio/apps , ou explorar o código e remixar um dos

aplicativos existentes .

2. Configuração do projeto

Para seguir este guia, você precisará do seguinte:

• Uma chave de API do Google AI Studio.
• Faturamento configurado para o seu projeto.
• O SDK Google Gen AI para Python ou JavaScript/TypeScript.

Etapa A: Gerar uma chave de API

Siga estes passos:

• No Google AI Studio, clique em Get API key no painel de navegação esquerdo.
• Na página seguinte, clique em Create API key.
• Selecione um projeto existente do Google Cloud ou crie um novo. Este projeto é usado para gerenciar o faturamento do uso da API.

Após concluir o processo, sua chave de API será exibida. Copie e armazene-a de forma segura.

Etapa B: Ativar o faturamento

Embora a prototipagem no AI Studio seja gratuita, usar o modelo via API é um serviço pago. Você deve ativar o faturamento no seu projeto do Google Cloud.

Na tela de gerenciamento de chaves de API, clique em Set up billing ao lado do seu projeto e siga as instruções na tela.

Quanto custa o Nano Banana?

A geração de imagens com o Nano Banana custa $0,039 por imagem *. Por $1, você pode gerar aproximadamente 25 imagens.

* O preço oficial é $0,30/1M tokens de entrada e $30/1M tokens de saída. Uma imagem de saída padrão de 1024x1024px consome 1290 tokens, o que equivale a $0,039 por imagem. Para detalhes, consulte a

tabela de preços do Gemini 2.5 Flash Image .

Etapa C: Instalar o SDK

Escolha o SDK para a sua linguagem preferida.

1pip install -U google-genai
2# Install the Pillow library for image manipulation
3pip install Pillow

1npm install @google/genai

Os exemplos a seguir usam o SDK Python para demonstração. Trechos de código equivalentes para

usar o Nano Banana em JavaScript

são fornecidos neste

GitHub Gist .

3. Geração de imagens a partir de texto

Use o Nano Banana para gerar uma ou mais imagens a partir de um prompt de texto descritivo. Use o ID do modelo gemini-2.5-flash-image-preview para todas as requisições à API.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5# Configure the client with your API key
6client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
7
8prompt = """Create a photorealistic image of an orange cat
9with a green eyes, sitting on a couch."""
10
11# Call the API to generate content
12response = client.models.generate_content(
13    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14    contents=prompt,
15)
16
17# The response can contain both text and image data.
18# Iterate through the parts to find and save the image.
19for part in response.candidates[0].content.parts:
20    if part.text is not None:
21        print(part.text)
22    elif part.inline_data is not None:
23        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
24        image.save("cat.png")

Saída

O modelo é multimodal, então a resposta é estruturada como uma lista de partes que podem conter dados de texto e imagem intercalados (inline_data). O código acima itera por essas partes para extrair e salvar a imagem gerada.

4. Edição de imagens com entradas de texto e imagem

Forneça uma imagem existente junto com um prompt de texto para realizar edições. O modelo é excelente em manter a consistência do personagem e do conteúdo a partir da imagem de entrada.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = """Using the image of the cat, create a photorealistic,
8street-level view of the cat walking along a sidewalk in a
9New York City neighborhood, with the blurred legs of pedestrians
10and yellow cabs passing by in the background."""
11
12image = Image.open("cat.png")
13
14# Pass both the text prompt and the image in the 'contents' list
15response = client.models.generate_content(
16    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
17    contents=[prompt, image],
18)
19
20for part in response.candidates[0].content.parts:
21    if part.text is not None:
22        print(part.text)
23    elif part.inline_data is not None:
24        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
25        image.save("cat2.png")

Entrada e Saída

5. Restauração de fotos com o Nano Banana

Uma das aplicações poderosas do modelo é a restauração de fotos. Com um prompt simples, ele pode restaurar e colorir fotografias antigas com resultados impressionantes.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Restore and colorize this image from 1932"
8
9image = Image.open("lunch.jpg")  # "Lunch atop a Skyscraper, 1932"
10
11response = client.models.generate_content(
12    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
13    contents=[prompt, image],
14)
15
16for part in response.candidates[0].content.parts:
17    if part.text is not None:
18        print(part.text)
19    elif part.inline_data is not None:
20        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
21        image.save("lunch-restored.png")

Original e Saída

6. Trabalhando com múltiplas imagens de entrada

Você pode fornecer múltiplas imagens como entrada para tarefas de edição mais complexas.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Make the girl wear this t-shirt. Leave the background unchanged."
8
9image1 = Image.open("girl.png")
10image2 = Image.open("tshirt.png")
11
12response = client.models.generate_content(
13    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14    contents=[prompt, image1, image2],
15)
16
17for part in response.candidates[0].content.parts:
18    if part.text is not None:
19        print(part.text)
20    elif part.inline_data is not None:
21        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
22        image.save("girl-with-tshirt.png")

Entradas 1 e 2 e Saída

7. Edição de imagens por conversa

Para refinamento iterativo, você pode usar uma sessão de chat para manter o contexto em várias requisições. Isso permite que você edite imagens de forma conversacional.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7# Create a chat
8chat = client.chats.create(
9    model="gemini-2.5-flash-image-preview"
10)
11
12# Make the first image edit
13response1 = chat.send_message(
14    [
15        "Change the cat to a bengal cat, leave everything else the same",
16        Image.open("cat.png"),
17    ]
18)
19# display / save image...
20
21# Continue chatting and editing
22response2 = chat.send_message("The cat should wear a funny party hat")
23# display / save image...

Entrada e Saídas 1 e 2

Dica

: Se você notar que as características da imagem começam a degradar ou "desviar" após muitas edições conversacionais, é melhor iniciar uma nova sessão com a imagem mais recente e um prompt mais detalhado e consolidado para manter a alta fidelidade.

8. Melhores práticas e dicas de prompt para o Nano Banana

Para obter os melhores resultados com o Nano Banana, siga estas diretrizes de prompt:

• Seja Hiperespecífico(a): Quanto mais detalhes você fornecer sobre assuntos, cores, iluminação e composição, mais controle terá sobre o resultado.
• Forneça Contexto e Intenção: Explique o propósito ou o clima desejado para a imagem. A compreensão do contexto pelo modelo influenciará suas escolhas criativas.
• Itere e Refine: Não espere perfeição na primeira tentativa. Use a capacidade conversacional do modelo para fazer mudanças incrementais e refinar sua imagem.
• Use Instruções Passo a Passo: Para cenas complexas, divida seu prompt em uma série de instruções claras e sequenciais.
• Use Enquadramento Positivo: Em vez de prompts negativos como "sem carros", descreva a cena desejada de forma positiva: "uma rua vazia e deserta, sem sinais de trânsito".
• Controle a Câmera: Use termos fotográficos e cinematográficos para direcionar a composição, como "ângulo grande-angular", "close-up macro" ou "perspectiva de baixo ângulo".

Para um mergulho mais profundo nas melhores práticas, consulte o post oficial do blog sobre melhores práticas de prompt e o guia de prompt na documentação.

9. Exemplos da Comunidade e Inspiração

Explore o que a comunidade está construindo com o Nano Banana:

• Mudança de perspectiva da câmera por @henrydaubrez: Post no X
• Aprendizado de poucos exemplos (few-shot) para design de personagem consistente por @multimodalart: Post no X
• "O que a seta vermelha vê?" transformações do Google Maps por @tokumin: Post no X
• Gerando imagens a partir de anotações de bonecos palito por @yachimat_manga: Post no X
• Criando modelos 3D a partir de imagens estáticas por @deedydas: Post no X
• Gerando experiências de RA baseadas em localização por @bilawalsidhu: Post no X
• Convertendo um mapa 2D em um gráfico 3D por @demishassabis: Post no X

10. Recursos e Próximos Passos

Este guia cobriu os fundamentos da construção com o Nano Banana, também conhecido como Gemini 2.5 Flash Image. Você aprendeu como configurar seu ambiente, gerar e editar imagens e aplicar técnicas avançadas. Agora você está pronto para começar a incorporar essas capacidades poderosas em seus próprios projetos.

Para leitura adicional, confira os recursos oficiais:

• Google AI Studio
• Gemini API docs
• Documentação da API Gemini para Nano Banana
• Como criar prompts para o Gemini 2.5 Flash Image Generation para obter os melhores resultados
• Guia de prompt da documentação do Nano Banana.
• Aplicativo Pixshop no AI Studio

Se você está construindo algo legal com isso, adoraria ver! Sinta-se à vontade para me enviar um DM ou me marcar no X: @patloeber.

\Post original no [Dev.to