Tutorial Completo para Desenvolvedores do Nano Banana Pro

Descubra como os recursos avançados deste modelo de IA de última geração — incluindo raciocínio, fundamentação em pesquisa e saída impressionante em 4K — irão capacitá-lo a criar aplicações complexas e criativas.

Enquanto o modelo Flash (Nano Banana) trouxe velocidade e acessibilidade, a versão Pro introduz capacidades de "raciocínio", fundamentação em pesquisa e saída em 4K de alta fidelidade. É hora de soltar a criatividade em tarefas complexas!

Este guia abordará os recursos avançados do Nano Banana Pro usando a Gemini Developer API.

**Este guia cobrirá:

**1. Usando o Nano Banana Pro no Google AI Studio

1. Configuração do projeto
2. Inicializando o Cliente
3. Geração Básica (Os Clássicos)
4. O Processo de "Raciocínio"
5. Fundamentação em Pesquisa
6. Geração em 4K de Alta Resolução
7. Capacidades Multilíngues
8. Mixagem Avançada de Imagens
9. Demonstrações Exclusivas do Pro
10. Melhores Práticas e dicas de prompting

Nota

: para uma versão interativa deste post, confira o

cookbook python

ou o

Javascript Notebook

do AI Studio.

1. Usando o Nano Banana Pro no Google AI Studio

Embora os usuários finais possam acessar o Nano Banana Pro no aplicativo 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 construir com a API Gemini.

Você pode usar o Nano Banana Pro dentro do AI Studio. Para começar, vá para aistudio.google.com, faça login com sua conta do Google e selecione Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) no seletor de modelos.

Ao contrário do Nano-Banana, a versão Pro não tem um nível gratuito, o que significa que você precisa selecionar uma chave de API com faturamento habilitado (veja a seção "configuração do projeto" abaixo).

Dica

: Você também pode codificar (vibe code) aplicativos web Nano Banana 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.

Se você já é um usuário hardcore da API Gemini com tudo isso, ótimo! Apenas pule esta seção e vá para a próxima. Caso contrário, veja como começar:

Etapa A: Obtenha sua Chave de API

Ao fazer login no AI Studio pela primeira vez, um projeto do Google Cloud e uma chave de API devem ser criados automaticamente.

Abra a tela de gerenciamento de chaves de API e clique no ícone "copiar" para copiar sua chave de API.

Etapa B: Habilite o Faturamento

Como o Nano Banana Pro não tem um nível gratuito, você deve habilitar o faturamento no seu projeto do Google Cloud.

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

Quanto custa o Nano Banana Pro?

A geração de imagens com o Nano Banana Pro é mais cara do que a versão Flash, especialmente para imagens 4K. No momento em que este post foi publicado, uma imagem 1K ou 2K custa $0,134, enquanto uma imagem 4K custa $0,24 (mais o custo dos tokens de entrada e saída de texto).

Consulte a página de preços na documentação para obter os detalhes mais recentes.

Dica profissional

: Para economizar 50% nos custos de geração, você pode usar a

API em Lote (Batch API)

. Em troca, você pode ter que esperar até 24h antes de receber suas imagens.

Etapa C: Instale o SDK

Escolha o SDK para a sua linguagem preferida.

Python:

1pip install -U google-genai
2# Instale a biblioteca Pillow para manipulação de imagens
3pip install Pillow

JavaScript / TypeScript:

1npm install @google/genai

Nota

: Os exemplos a seguir usam o SDK Python para demonstração. Trechos de código equivalentes para usar o Nano Banana em JavaScript são fornecidos neste

JS Notebook

.

3. Inicializando o Cliente

Para usar o modelo Pro, você precisará usar o ID do modelo gemini-3-pro-image-preview.

1from google import genai
2from google.genai import types
3
4# Inicialize o cliente
5client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
6
7# Defina o ID do modelo
8PRO_MODEL_ID = "gemini-3-pro-image-preview"

4. Geração Básica (Os Clássicos)

Antes de entrarmos nos recursos sofisticados, vamos ver uma geração padrão. Você pode controlar a saída usando response_modalities (para obter texto e imagens ou apenas imagens) e aspect_ratio.

1prompt = "Crie uma imagem fotorrealista de um gato siamês com um olho esquerdo verde e um direito azul"
2aspect_ratio = "16:9" # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9" ou "21:9"
3
4response = client.models.generate_content(
5    model=PRO_MODEL_ID,
6    contents=prompt,
7    config=types.GenerateContentConfig(
8        response_modalities=['Text', 'Image'], # Ou apenas ['Image']
9        image_config=types.ImageConfig(
10            aspect_ratio=aspect_ratio,
11        )
12    )
13)
14
15# Exiba a imagem
16for part in response.parts:
17    if image:= part.as_image():
18        image.save("gato.png")

O modo de chat também é uma opção (é o que eu realmente recomendaria para edição em múltiplas etapas). Veja o 8º exemplo, "Banana Poliglota", para uma demonstração.

5. O Processo de "Raciocínio"

O Nano Banana Pro não está apenas desenhando; ele está raciocinando. Isso significa que ele pode pensar em seus prompts mais complexos e intrincados antes de gerar uma imagem. E a melhor parte? Você pode espiar dentro do cérebro dele!

Para habilitar isso, defina include_thoughts=True no thinking_config.

1prompt = "Crie uma imagem incomum, mas realista, que possa viralizar"
2aspect_ratio = "16:9"
3
4response = client.models.generate_content(
5    model=PRO_MODEL_ID,
6    contents=prompt,
7    config=types.GenerateContentConfig(
8        response_modalities=['Text', 'Image'],
9        image_config=types.ImageConfig(
10            aspect_ratio=aspect_ratio,
11        ),
12        thinking_config=types.ThinkingConfig(
13            include_thoughts=True # Habilita os pensamentos
14        )
15    )
16)
17
18# Exiba a imagem e os pensamentos
19for part in response.parts:
20  if part.thought:
21    print(f"Pensamento: {part.text}")
22  elif image:= part.as_image():
23    image.save("viral.png")

E você deve obter algo como:

1## Imaginando Lhamas Passageiras
2
3Estou focando nas lhamas agora. O objetivo é capturá-las como
4passageiras diárias em um ônibus movimentado em La Paz, Bolívia. Meu plano
5envolve um ônibus antigo abarrotado de passageiros divertidos. A imagem
6destacará detalhes como uma lhama olhando pela janela,
7outra interagindo com um passageiro, enquanto pessoas tiram
8fotos.
9
10[IMAGEM]
11
12## Visualizando o Conceito
13
14Agora estou totalmente imerso no cenário solicitado. Meu foco
15principal está nos aspectos "incomuns, mas realistas". A cena está
16começando a tomar forma com os elementos principais estabelecidos.

Essa transparência ajuda você a entender como o modelo interpretou seu pedido. É como ter uma conversa com seu artista!

6. Fundamentação em Pesquisa (Magia em tempo real)

Um dos recursos mais inovadores é a Fundamentação em Pesquisa (Search Grounding). O Nano Banana Pro não está preso no passado; ele pode acessar dados em tempo real da Pesquisa Google para gerar imagens precisas e atualizadas. Quer o clima? É só pedir.

Por exemplo, você pode pedir para ele visualizar a previsão do tempo atual:

1prompt = "Visualize a previsão do tempo atual para os próximos 5 dias em Tóquio como um gráfico de clima limpo e moderno. Adicione um visual sobre o que devo vestir a cada dia"
2
3response = client.models.generate_content(
4    model=PRO_MODEL_ID,
5    contents=prompt,
6    config=types.GenerateContentConfig(
7        response_modalities=['Text', 'Image'],
8        image_config=types.ImageConfig(
9            aspect_ratio="16:9",
10        ),
11        tools=[{"google_search": {}}] # Habilita a Pesquisa Google
12    )
13)
14
15# Salve a imagem
16for part in response.parts:
17    if image:= part.as_image():
18        image.save("clima.png")
19
20# Exiba as fontes (você deve sempre fazer isso)
21print(response.candidates[0].grounding_metadata.search_entry_point.rendered_content)

7. Vá Grande ou Vá para Casa: Geração 4K

Precisa de imagens com qualidade de impressão? O Nano Banana Pro suporta resolução 4K. Porque, às vezes, maior é melhor.

1prompt = "Uma foto de um carvalho experimentando todas as estações"
2resolution = "4K" # Opções: "1K", "2K", "4K", cuidado, letras minúsculas não funcionam.
3
4response = client.models.generate_content(
5    model=PRO_MODEL_ID,
6    contents=prompt,
7    config=types.GenerateContentConfig(
8        response_modalities=['Text', 'Image'],
9        image_config=types.ImageConfig(
10            aspect_ratio="1:1",
11            image_size=resolution
12        )
13    )
14)

Nota

: A geração em 4K tem um custo mais alto, então use-a com sabedoria!

8. Banana Poliglota (Capacidades Multilíngues)

O modelo pode gerar e até traduzir texto dentro de imagens em mais de uma dezena de idiomas. É basicamente um tradutor universal para seus olhos.

1# Gere um infográfico em espanhol
2message = "Faça um infográfico explicando a teoria da Relatividade Geral de Einstein adequado para um aluno do 6º ano em espanhol"
3
4response = chat.send_message(message,
5    config=types.GenerateContentConfig(
6        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9")
7    )
8)
9
10# Salve a imagem
11for part in response.parts:
12    if image:= part.as_image():
13        image.save("relatividade.png")

1# Traduza para o japonês
2message = "Traduza este infográfico para o japonês, mantendo todo o resto igual"
3response = chat.send_message(message)
4
5# Salve a imagem
6for part in response.parts:
7    if image:= part.as_image():
8        image.save("relatividade_JP.png")

9. Misture Tudo! (Mixagem Avançada de Imagens)

Enquanto o modelo Flash pode misturar até 3 imagens, o modelo Pro pode lidar com até 14 imagens! Isso é uma festa inteira em um único prompt. Perfeito para criar colagens complexas ou mostrar toda a sua linha de produtos.

1# Misture múltiplas imagens
2response = client.models.generate_content(
3    model=PRO_MODEL_ID,
4    contents=[
5        "Uma foto de grupo no escritório dessas pessoas, elas estão fazendo caretas.",
6        PIL.Image.open('Joao.png'),
7        PIL.Image.open('Maria.png'),
8        # ... adicione até 14 imagens
9    ],
10)
11
12# Salve a imagem
13for part in response.parts:
14    if image:= part.as_image():
15        image.save("foto_grupo.png")

Nota

: Se você quiser altíssima fidelidade para seus personagens, limite-se a 5, o que já é mais que suficiente para uma noite de festa!

10. Hora de Mostrar o Trabalho! (Demonstrações Exclusivas do Pro)

Aqui estão alguns exemplos do que é possível apenas com o Nano Banana Pro. Prepare-se para se impressionar:

Arte Pixel Personalizada (Fundamentação em Pesquisa)

Prompt

: "Pesquise na web e depois gere uma imagem em perspectiva isométrica, arte pixel detalhada que mostre a carreira de Guillaume Vernade"

Isso usa a fundamentação em pesquisa para encontrar informações específicas sobre uma pessoa e visualizá-las em um estilo específico.

Integração Complexa de Texto

Prompt

: "Mostre-me um infográfico sobre como os sonetos funcionam, usando um soneto sobre bananas escrito nele, junto com uma longa análise literária do poema. Estética vintage e boa"

O modelo pode gerar texto coerente e longo e integrá-lo perfeitamente em um layout complexo.

Mockups de Alta Fidelidade

Prompt

: "Uma foto de um programa para o show da Broadway sobre jogadores de TCG em um belo assento de teatro, é profissional e bem feito, brilhante, podemos ver a capa e uma página mostrando uma foto do palco."

Crie mockups fotorrealistas de materiais impressos com iluminação e textura precisas.

11. Melhores Práticas e dicas de prompting para Nano Banana e Nano Banana Pro

Para obter os melhores resultados com os modelos Nano Banana, siga estas diretrizes de prompting:

Seja Hiperespecífico: 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 da 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 tráfego."

Controle a Câmera: Use termos fotográficos e cinematográficos para direcionar a composição, como "foto grande angular", "macro" ou "perspectiva de ângulo baixo".

Use a fundamentação em pesquisa a seu favor: Quando você sabe que quer que o modelo use dados em tempo real ou do mundo real, seja muito preciso sobre isso. "Pesquise na web sobre o último jogo do Olympique Lyonnais e faça um infográfico" funcionará melhor do que apenas "um infográfico dos últimos jogos do OL" (que ainda deve funcionar, mas não arrisque).

Use a API em Lote (Batch API)para reduzir seus custos e obter mais cota: A API em lote é uma maneira de enviar lotes pequenos ou muito grandes de requisições juntos. Eles podem levar até 24 horas para serem processados, mas em troca você pode economizar 50% nos custos de geração. E a cota também é maior!

Para um mergulho mais profundo nas melhores práticas, consulte o guia de prompting na documentação e as melhores práticas de prompting para o Nano Banana publicadas no blog oficial.

Concluindo

O Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) abre uma nova fronteira para a geração de imagens por IA. Com sua capacidade de pensar, pesquisar e renderizar em 4K, é uma ferramenta para criadores sérios (e diversão séria).

Pronto para experimentar? Vá para o Google AI Studio, experimente ou personalize nossos Aplicativos (Apps) ou confira o cookbook.