Nano Banana 2.1: Genera Immagini con l'API in 12 Passi

tech-insider.org 13 ottobre 2026

Google ha reso generalmente disponibile Gemini Nano Banana 2.1 il 7 ottobre 2026, aggiornando il modello di generazione e modifica di immagini che in pochi mesi è diventato lo standard de facto per chi lavora con contenuti visivi basati su intelligenza artificiale. Se segui ancora le istruzioni scritte per la prima versione di Nano Banana, rischi di usare un model ID superato, parametri di prezzo sbagliati o limiti di frequenza non più validi. Questa guida ti porta passo dopo passo dalla creazione della chiave API fino a un progetto Python funzionante che genera, modifica e salva immagini con Nano Banana 2.1, con tutti i dettagli tecnici aggiornati a ottobre 2026.

Cos’è Nano Banana 2.1 e perché conviene aggiornare subito

Nano Banana 2.1 (model ID gemini-nano-banana-2.1) è l’evoluzione di Nano Banana 2, il modello noto tecnicamente come gemini-3.1-flash-image e già ampiamente usato per la generazione rapida di immagini a basso costo. Google lo presenta nelle note di rilascio come un aggiornamento che mantiene la velocità e l’economicità tipiche della famiglia Flash, ma migliora qualità dell’immagine, aderenza alle istruzioni, coerenza dei personaggi nelle conversazioni multi-turno, rendering del testo e, soprattutto, il supporto a rapporti d’aspetto panoramici. L’aggiornamento arriva nelle stesse settimane in cui Google ha presentato Gemini 4 Argon per i modelli di testo, segno di un ciclo di rilascio molto serrato su tutta la famiglia Gemini.

La famiglia di modelli immagine di Google a ottobre 2026 è composta da quattro varianti, ognuna con un ruolo preciso. Capire quale usare nel tuo progetto è il primo passo prima ancora di scrivere una riga di codice.

Modello	Model ID API	Posizionamento	Caso d’uso ideale
Nano Banana 2.1	`gemini-nano-banana-2.1`	Ultimo rilascio, alta efficienza	App di produzione con alti volumi, editing conversazionale
Nano Banana 2	`gemini-3.1-flash-image`	Modello precedente, ancora stabile	Codice già in produzione, da migrare gradualmente
Nano Banana Pro	`gemini-3-pro-image`	Qualità massima, ragionamento avanzato	Branding, localizzazione, composizioni complesse
Nano Banana 2 Lite	`gemini-3.1-flash-lite-image`	Variante economica	Prototipi, volumi altissimi a basso budget

Prima di proseguire, un avviso pratico: alcune pagine della documentazione Google indicano ancora lo model ID stabile gemini-3-pro-image per Nano Banana Pro, mentre la nuova stringa gemini-nano-banana-2.1 compare nelle note di rilascio del changelog ufficiale. Prima di mettere in produzione il tuo codice, verifica sempre l’elenco modelli disponibili per il tuo progetto con una chiamata API dedicata, perché le stringhe possono differire tra endpoint legacy e Interactions API.

Una breve cronologia: come siamo arrivati a Nano Banana 2.1

Per capire perché questo aggiornamento conta, vale la pena guardare al percorso che la famiglia Nano Banana ha fatto in meno di un anno. Nano Banana 2, noto tecnicamente come gemini-3.1-flash-image, è diventato rapidamente il modello di riferimento per generazione rapida ad alto volume grazie al rapporto tra velocità e qualità. In parallelo, Google ha mantenuto Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) come opzione premium per i casi che richiedono maggiore ragionamento visivo, come la localizzazione di materiale di branding o la generazione di testo leggibile all’interno dell’immagine.

Nano Banana 2.1, uscito in disponibilità generale il 7 ottobre 2026, non sostituisce Nano Banana Pro: si inserisce come aggiornamento diretto di Nano Banana 2, mantenendo la stessa filosofia di costo contenuto e velocità, ma correggendo alcuni dei limiti più segnalati dagli sviluppatori, in particolare sulla coerenza dei personaggi durante conversazioni di editing con più turni e sul rendering di testo all’interno delle immagini generate. Le note di rilascio ufficiali del changelog includono anche miglioramenti nel supporto ai rapporti d’aspetto panoramici, una richiesta frequente della community.

Prerequisiti: cosa serve prima di iniziare

Prima di iniziare a usare Nano Banana 2.1, assicurati di avere:

Un account Google Cloud con fatturazione attiva

L’accesso all’API Gemini abilitato nel tuo progetto

Python 3.10 o superiore installato sul tuo sistema

Conoscenza base di Python e API REST

Se non hai ancora un account Google Cloud, puoi crearne uno gratuitamente sul sito ufficiale. Assicurati di abilitare l’API Gemini nel tuo progetto e di configurare correttamente la fatturazione.

Passo 1: Crea il progetto e ottieni la chiave API

Il primo passo per utilizzare Nano Banana 2.1 è creare un progetto su Google Cloud e ottenere una chiave API. Segui questi passaggi:

Accedi al Google Cloud Console.

Crea un nuovo progetto o seleziona un progetto esistente.

Abilita l’API Gemini per il tuo progetto.

Vai alla sezione "API e servizi" > "Credenziali".

Clicca su "Crea credenziali" e seleziona "Chiave API".

Copia la chiave API generata e conservala in un luogo sicuro.

Assicurati di conservare la chiave API in modo sicuro, poiché ti servirà per autenticarti con l’API Nano Banana 2.1.

Passo 2: Installa l’SDK ufficiale

Per utilizzare Nano Banana 2.1, è necessario installare l’SDK ufficiale di Google. Puoi farlo utilizzando pip:

pip install google-cloud-aiplatform

Assicurati di avere Python 3.10 o superiore installato sul tuo sistema. L’SDK ti fornirà gli strumenti necessari per interagire con l’API Nano Banana 2.1 in modo semplice ed efficiente.

Passo 3: La tua prima chiamata di generazione immagine

Ora che hai configurato il tuo progetto e installato l’SDK, puoi fare la tua prima chiamata di generazione immagine. Ecco un esempio di codice Python:

from google.cloud import aiplatform

Inizializza il client
aiplatform.init(project="tuo-progetto-id", location="us-central1")

Crea il modello
model = aiplatform.Model("gemini-nano-banana-2.1")

Crea la richiesta di generazione immagine
request = {
"prompt": {
"text": "Un paesaggio montano con un lago cristallino"
},
"generation_config": {
"image": {
"aspect_ratio": "1:1",
"quality": "high"
}
}
}

Esegui la richiesta
response = model.predict(instances=[request])

Stampa l'URL dell'immagine generata
print(response.predictions[0].image_url)

Questo codice crea una richiesta di generazione immagine con un prompt testuale e configura i parametri di generazione. L’API restituirà un URL che puoi utilizzare per visualizzare l’immagine generata.

Passo 4: Chiamare l’API via REST con curl

Se preferisci utilizzare curl per chiamare l’API Nano Banana 2.1, puoi farlo con la seguente richiesta:

curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": { "text": "Un paesaggio montano con un lago cristallino" }, "generation_config": { "image": { "aspect_ratio": "1:1", "quality": "high" } } }' \

"https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/tuo-progetto-id/locations/us-central1/models/gemini-nano-banana-2.1:predict"

Assicurati di sostituire tuo-progetto-id con l’ID del tuo progetto Google Cloud. Questa richiesta REST restituirà un JSON con l’URL dell’immagine generata.

Passo 5: Capire prezzi e token per non ricevere bollette a sorpresa

Utilizzare Nano Banana 2.1 comporta costi basati sull’uso. È importante capire come funzionano i prezzi e i token per evitare bollette a sorpresa. Ecco alcuni punti chiave:

I costi sono basati sul numero di token utilizzati per le richieste di generazione immagine.

Il prezzo per token può variare in base alla regione e al tipo di account.

Google offre un limite di frequenza (rate limit) per evitare l’uso eccessivo dell’API.

Puoi monitorare i costi e l’uso attraverso il portale di Google Cloud Billing.

Assicurati di configurare correttamente i limiti di frequenza e le quote per evitare di superare i limiti di utilizzo e ricevere bollette inaspettate.

Passo 6: Configurare risoluzione e rapporti d’aspetto, incluso il nuovo formato panoramico

Nano Banana 2.1 supporta diversi rapporti d’aspetto e risoluzioni per le immagini generate. Puoi configurare questi parametri nella richiesta di generazione. Ecco alcuni esempi:

Rapporto d’aspetto 1:1 (quadrato): "aspect_ratio": "1:1"

Rapporto d’aspetto 4:3 (rettangolare): "aspect_ratio": "4:3"

Rapporto d’aspetto 16:9 (panoramico): "aspect_ratio": "16:9"

Puoi anche specificare la risoluzione desiderata per l’immagine generata. Ad esempio, per una risoluzione di 1024x1024 pixel:

"generation_config": {
"image": {
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1024x1024"
}
}

Nano Banana 2.1 supporta anche il nuovo formato panoramico, che può essere utile per immagini con un campo visivo più ampio.

Passo 7: Modifica conversazionale di un’immagine esistente

Nano Banana 2.1 supporta la modifica conversazionale di immagini esistenti. Puoi inviare un’immagine e un prompt testuale per modificare l’immagine in base alle tue esigenze. Ecco un esempio di codice Python:

from google.cloud import aiplatform

Inizializza il client
aiplatform.init(project="tuo-progetto-id", location="us-central1")

Crea il modello
model = aiplatform.Model("gemini-nano-banana-2.1")

Crea la richiesta di modifica immagine
request = {
"prompt": {
"text": "Modifica l'immagine per renderla più luminosa e colorata"
},
"image": {
"url": "URLDELLIMMAGINE"
},
"generation_config": {
"image": {
"aspect_ratio": "1:1",
"quality": "high"
}
}
}

Esegui la richiesta
response = model.predict(instances=[request])

Stampa l'URL dell'immagine modificata
print(response.predictions[0].image_url)

Assicurati di sostituire URLDELLIMMAGINE con l’URL dell’immagine che desideri modificare. Questo codice invia una richiesta di modifica immagine con un prompt testuale e configura i parametri di generazione.

Passo 8: Gestire il watermark SynthID in modo corretto

Nano Banana 2.1 applica un watermark SynthID alle immagini generate per indicare che sono state create da un modello di intelligenza artificiale. È importante gestire correttamente questo watermark per evitare problemi di copyright o di utilizzo improprio delle immagini. Ecco alcuni consigli:

Assicurati di includere il watermark SynthID in tutte le immagini generate.

Non rimuovere o modificare il watermark SynthID senza autorizzazione.

Utilizza le immagini generate solo per scopi consentiti dalle politiche di Google.

Google fornisce linee guida dettagliate sull’uso delle immagini generate con Nano Banana 2.1. Assicurati di leggerle e seguirle per evitare problemi legali.

Passo 9: Rispettare i limiti di frequenza (rate limit) e le quote

Google impone limiti di frequenza (rate limit) e quote per l’uso di Nano Banana 2.1. È importante rispettare questi limiti per evitare di superare i limiti di utilizzo e ricevere bollette inaspettate. Ecco alcuni consigli:

Monitora l’uso dell’API attraverso il portale di Google Cloud Billing.

Configura avvisi di bilancio per ricevere notifiche quando l’uso supera una certa soglia.

Utilizza tecniche di caching per ridurre il numero di richieste all’API.

Assicurati di configurare correttamente i limiti di frequenza e le quote per evitare di superare i limiti di utilizzo e ricevere bollette inaspettate.

Passo 10: Costruisci un progetto completo, una galleria di immagini generate

Ora che hai imparato a utilizzare Nano Banana 2.1, puoi costruire un progetto completo, come una galleria di immagini generate. Ecco un esempio di codice Python che genera più immagini e le salva in una cartella:

import os
from google.cloud import aiplatform

Crea una cartella per salvare le immagini
os.makedirs("immaginigenerate", existok=True)

Inizializza il client
aiplatform.init(project="tuo-progetto-id", location="us-central1")

Crea il modello
model = aiplatform.Model("gemini-nano-banana-2.1")

Lista di prompt per generare immagini
prompt_list = [
"Un paesaggio montano con un lago cristallino",
"Una città futuristica con grattacieli luminosi



        
          
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