Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro — это самая передовая модель Google для генерации и редактирования изображений, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana за счет значительно улучшенного мультимодального мышления, привязки к реальному миру и высококачественного визуального синтеза. Модель генерирует насыщенную контекстом графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени посредством привязки к Поиску.
Она предлагает ведущую в отрасли отрисовку текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), согласованное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет детальные творческие элементы управления, такие как локализованное редактирование, регулировка освещения и фокуса, преобразования камеры, а также поддержку вывода в 2K/4K и гибких соотношений сторон. Она разработана для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.
Провайдер для Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Поддерживаемые параметры
Другие модели от google
Google: Gemini 3.1 Flash Lite
Gemini 3.1 Flash Lite is Google’s GA high-efficiency multimodal model optimized for low-latency, high-volume workloads. It supports text, image, video, audio, and PDF inputs, and is designed for lightweight agentic workflows, simple data extraction, and applications where responsiveness and API cost are the primary constraints. Supports full thinking levels (minimal, low, medium, high) for fine-grained cost/performance trade-offs. Priced at half the cost of Gemini 3 Flash.
Google: Gemini Embedding 2 Preview
Gemini Embedding 2 Preview is Google's first multimodal embedding model. We currently support mapping text and images into a unified vector space for semantic search and retrieval-augmented generation (RAG). It supports input context up to 8,192 tokens and flexible output dimensions from 128 to 3,072 (recommended: 768, 1536, or 3,072). Designed for cross-modal similarity — you can embed a text query and retrieve the most relevant images, or vice versa — making it well-suited for multimodal search, recommendation, and document understanding pipelines.
Google: Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B IT — это модель Mixture-of-Experts (MoE) от Google DeepMind, настроенная на выполнение инструкций. Несмотря на 25,2 млрд общих параметров, только 3,8 млрд активируются на каждый токен во время вывода — обеспечивая качество, близкое к 31 млрд, при значительно меньших вычислительных затратах. Поддерживает мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео (до 60 секунд при 1 кадре в секунду). Отличается контекстным окном в 256 тысяч токенов, нативной функцией вызова, настраиваемым режимом мышления/рассуждения и поддержкой структурированного вывода. Выпущена под лицензией Apache 2.0.
Google: Gemma 4 26B A4B (free)
Gemma 4 26B A4B IT — это модель Mixture-of-Experts (MoE) от Google DeepMind, настроенная на выполнение инструкций. Несмотря на общее количество параметров в 25,2 млрд, во время инференса на каждый токен активируется только 3,8 млрд, что обеспечивает качество, близкое к 31 млрд, при...
Google: Gemma 4 31B (free)
Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30,7 миллиардами параметров, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Отличается контекстным окном на 256 тысяч токенов, настраиваемым режимом мышления/рассуждения, нативной функцией...
Google: Gemma 4 31B
Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30,7 млрд параметров, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Она имеет контекстное окно в 256 тысяч токенов, настраиваемый режим мышления/рассуждения, нативную поддержку вызова функций и многоязычную поддержку более чем на 140 языках. Модель демонстрирует высокие результаты в задачах кодирования, рассуждения и понимания документов. Лицензия Apache 2.0.