Nano Banana 2.1 ile referans görselle düzenleme, çoklu referans ve try-on

Kısa yanıt: referansı /v1/files ile yükleyin, file_ids ile gönderin

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. Nano Banana 2.1 ile bir görseli düzenlemek için referans görseli önce https://llmtr.com/v1/files adresine yüklersiniz, dönen id'yi file_ids alanına koyar ve google/gemini-nano-banana-2.1 modeliyle /v1/images/generations uç noktasına istek gönderirsiniz. Tek istekte toplam 8 referans görsel kullanılabilir; çoklu referans ve try-on da aynı akışla çalışır.

Google, Nano Banana 2.1'i görsel üretimi ve konuşarak düzenleme için tanımlar. LLMTR'de düzenleme için ayrı bir uç nokta yoktur: /v1/images/edits Google modellerinde açık değildir, bu modelle gönderilen istek 400 döner ve yanıt sizi /v1/images/generations akışına yönlendirir. Referansları ve neyin değişeceğini anlatan istemi aynı istekte birlikte verirsiniz.

• Google, Gemini Nano Banana 2.1 model page · 2026-10-10

Nano Banana 2.1 ile referans görsel nasıl düzenlenir?

İki adım vardır. Önce görseli multipart form olarak /v1/files adresine provider=google ve purpose=vision_reference alanlarıyla yükleyin; yanıt bir id döndürür. Ardından bu id'yi file_ids listesine koyun ve istemde neyin değişeceğini, neyin korunacağını açıkça yazın. Aşağıdaki örnek bir ürün fotoğrafını mermer bir mutfak tezgâhına taşır ve etiketi olduğu gibi bırakmasını ister.

İstemi bir düzeltme talimatı gibi yazın: hem değişecek şeyi hem korunacak şeyi belirtin, örneğin 'arka planı değiştir, ürünü ve etiketi koru'. size alanı 1K, 2K ya da 4K, aspect_ratio ise 1:1, 3:4, 4:3, 9:16 ya da 16:9 alır. n bu modelde uygulanmaz; aynı düzenlemenin birkaç varyasyonu için isteği tekrarlayın, yüklediğiniz id'yi her istekte yeniden kullanabilirsiniz.

Ürün fotoğrafını /v1/files ile yükleyen ve dönen id ile 4:3 oranında 2K bir düzenleme isteyen iki curl komutu.

curl https://llmtr.com/v1/files \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -F "provider=google" \
  -F "purpose=vision_reference" \
  -F "file=@./product.jpg"
# -> {"id": "file_product_xxx", ...}

curl https://llmtr.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
    "prompt": "Place this product on a marble kitchen counter. Keep the label, shape and colours exactly as in the reference.",
    "file_ids": ["file_product_xxx"],
    "size": "2K",
    "aspect_ratio": "4:3"
  }'

Çoklu referans: file_ids ile image_urls arasında seçim

Birden fazla referans için file_ids listesine birden çok id koyarsınız; ürün, ortam ve stil görselini aynı istekte verebilirsiniz. file_id, file_ids, image_url ve image_urls alanları birlikte kullanılabilir, aynı değer iki kez verilirse bir kez sayılır ve toplam sınır 8 görseldir. İstemde görsellere sırayla atıf yapın: 'birinci görseldeki ürün, ikinci görseldeki ortam' gibi.

Küçük ve tek seferlik bir referans için image_urls alanına base64 data URL koymak tek istekte iş görür. Büyük görsellerde ve aynı referansı birkaç kez kullanacağınız akışlarda /v1/files daha uygundur: JSON gövdesi küçük kalır ve dosya 7 gün boyunca yeniden kullanılabilir.

Try-on: kişi ve kıyafet görselini tek istekte birleştirmek

Try-on iki referansı bağlamsal olarak birleştirir: bir kişinin fotoğrafı ve ayrı çekilmiş bir kıyafet. İki görseli de /v1/files ile yükleyin ve dönen id'leri file_ids listesine kişi görseli birinci, kıyafet ikinci olacak şekilde koyun. İstemde birinci görselin pozunu, yüzünü ve ışığını, ikinci görselin desenini ve renklerini korumasını isteyin.

Aynı yaklaşım bir ürünü bir sahneye yerleştirmek ya da iki ürün fotoğrafından tek bir reklam kompozisyonu çıkarmak için de geçerlidir. Aşağıdaki Python örneği iki dosyayı yükler, try-on isteğini 3:4 oranında 2K olarak gönderir ve sonucu dosyaya yazar.

Kişi ve ceket görselini yükleyen, file_ids ile try-on isteği gönderen ve sonucu try-on.png dosyasına yazan Python örneği.

import base64
import os

import requests

BASE_URL = "https://llmtr.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["LLMTR_API_KEY"]}


def upload(path):
    with open(path, "rb") as image_file:
        response = requests.post(
            BASE_URL + "/files",
            headers=HEADERS,
            data={"provider": "google", "purpose": "vision_reference"},
            files={"file": image_file},
            timeout=60,
        )
    response.raise_for_status()
    return response.json()["id"]


person_id = upload("person.jpg")
garment_id = upload("garment.jpg")

response = requests.post(
    BASE_URL + "/images/generations",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
        "prompt": (
            "Dress the person in the first image with the jacket from the second image. "
            "Keep the pose, face and lighting of the first image and the pattern and colours of the jacket."
        ),
        "file_ids": [person_id, garment_id],
        "size": "2K",
        "aspect_ratio": "3:4",
    },
    timeout=120,
)
response.raise_for_status()
with open("try-on.png", "wb") as output:
    output.write(base64.b64decode(response.json()["data"][0]["b64_json"]))

Referanslı istekler nasıl faturalanır?

Referans görseller girdi token'ı olarak sayılır ve metin istemiyle aynı fiyattan, 1 milyon token başına 1,50 $ ile faturalanır. Çıktı görseli boyutuna göre ücretlendirilir; Google'ın görsel başına karşılıkları 1K için 0,0336 $, 2K için 0,0504 $, 4K için 0,113 $'dır. Model düzenlemeden önce düşünürse bu token'lar 1 milyon token başına 7,50 $ ile metin çıktısı olarak faturalanır.

Referans sayısı arttıkça girdi payı büyür: sekiz referanslı bir istek, tek referanslı bir istekten daha fazla girdi token'ı taşır. Aynı girdinin tekrarında bir kısmı önbellekten okunabilir ve 0,15 $'dan faturalanır, ancak bu bir garanti değildir. Gerçek tutarı Dashboard'daki kullanım sayfasında anahtar bazında görebilirsiniz.

• Google, Gemini API pricing · 2026-10-10

Başlamak ve sık yapılan hatalar

Adım 1: llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin. Adım 2: Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturup LLMTR_API_KEY ortam değişkenine yazın. Adım 3: referans görseli /v1/files ile yükleyin ve dönen id ile /v1/images/generations isteğini gönderin. Aynı anahtar katalogdaki her modelde çalışır.

Sık yapılan hatalar: düzenleme isteğini /v1/images/edits adresine göndermek (Google modellerinde 400 döner); 7 günden eski bir id kullanmak (dosya silinmiştir, yeniden yükleyin); 8'den fazla referans eklemek; birden çok görsel için n göndermek (uygulanmaz, isteği tekrarlayın).

Nano Banana 2.1 ile referans görsel düzenleme

API anahtarı oluşturun, referans görseli /v1/files ile yükleyin ve google/gemini-nano-banana-2.1 ile file_ids taşıyan bir /v1/images/generations isteği gönderin.

1. API anahtarı. llmtr.com'da hesap açın, kredi yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun.
2. Referans yükleme. Görseli provider=google ve purpose=vision_reference alanlarıyla https://llmtr.com/v1/files adresine yükleyin ve dönen id'yi saklayın.
3. Düzenleme isteği. https://llmtr.com/v1/images/generations adresine model, istem, file_ids, size ve aspect_ratio ile istek gönderin; b64_json alanını çözerek sonucu kaydedin.

Sık sorulan sorular

Nano Banana 2.1 ile kaç referans görsel gönderebilirim?

Tek istekte file_id, file_ids, image_url ve image_urls alanlarının toplamı en fazla 8 görseldir. Aynı değer iki kez verilirse bir kez sayılır.

Nano Banana 2.1 /v1/images/edits ile çalışır mı?

Hayır. /v1/images/edits Google modellerinde açık değildir ve 400 döner. Düzenleme, referans görselleri file_ids ile vererek /v1/images/generations üzerinden yapılır.

Yüklediğim referans görseller ne kadar saklanır?

/v1/files ile yüklenen dosyalar 7 gün sonra kendiliğinden silinir. Bu süre içinde aynı id'yi birden çok istekte kullanabilirsiniz.

İlgili yazılar

• Gemini Nano Banana 2.1 API: 1K, 2K ve 4K görsel fiyatı ve kullanımı
• Nano Banana 2.1 mi, Nano Banana 2 mi? Görsel başına fiyat ve farklar

• Gemini Nano Banana 2.1 model sayfası
• Google görsel üretimi dokümantasyonu
• Files API dokümantasyonu