Nano Banana Pro is Google's meest geavanceerde model voor beeldgeneratie en -bewerking, gebouwd op Gemini 3 Pro. Het breidt de originele Nano Banana uit met aanzienlijk verbeterde multimodale redenering, real-world grounding, en...
Dit model is een preview-release van Google van een aankomende Gemini 3 Pro-variant die gericht is op beeldbegrip. Het accepteert afbeeldings- en tekstinvoer en genereert tekstuitvoer. De naam "Nano…
Het model kan de inhoud van afbeeldingen gedetailleerd beschrijven, vragen beantwoorden over objecten, scènes, kleuren en tekst die zichtbaar is in de afbeelding (bijv. het lezen van borden of labels). Het ondersteunt visuele redeneertaken zoals het vergelijken van twee afbeeldingen, het identificeren van verschillen of het extrapoleren op basis van visuele aanwijzingen. Het kan ook diagrammen en grafieken analyseren, hoewel de nauwkeurigheid bij complexe wetenschappelijke figuren kan variëren.
Sterke use cases zijn onder andere: 1) Real‑time beeldonderschriften voor toegankelijkheidshulpmiddelen; 2) Visueel zoeken en productclassificatie in e‑commerce; 3) Documentverwerking (formulieren, bonnen, facturen) met handgeschreven of getypte tekst; 4) Educatieve hulpmiddelen die diagrammen of foto's uitleggen. Het model presteert het beste met duidelijke, goed belichte afbeeldingen en specifieke, gedetailleerde aanwijzingen.
Als uw taak geen afbeeldingen omvat (bijv. pure tekstgeneratie, samenvatting, vertaling), is een tekst-only model (zoals standaard Gemini- of Llama-varianten) kosteneffectiever. Voor eenvoudige beeldclassificatie die geen natuurlijke taalredenering vereist, kan een speciaal vision model met lagere latentie beter zijn. Ook als u lagere latentie nodig hebt voor grote aantallen verzoeken, kan een kleiner multimodaal model de voorkeur hebben.
Als preview wordt ondersteuning voor functieaanroepen niet bevestigd voor dit model. De API van OrcaRouter ondersteunt dezelfde tooldefinities als OpenAI, maar het onderliggende model kan functieaanroepen mogelijk niet betrouwbaar uitvoeren. Test grondig voordat u op toolgebruik vertrouwt. Gestructureerde uitvoer (JSON-modus) wordt ondersteund via het OpenAI-compatibele formaat, maar de uitvoerkwaliteit varieert.
Benchmarkscores voor Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) zijn niet openbaar gemaakt. Als previewmodel wordt het mogelijk niet geëvalueerd op standaard benchmarks zoals MMLU, VQAv2 of COCO Captions. Ontwikkelaars moeten hun eigen evaluatie uitvoeren op representatieve gegevens om de prestaties te beoordelen. Verwacht verbeteringen in de uiteindelijke Gemini 3 Pro-release.
Latency is afhankelijk van de afbeeldingsgrootte, invoerlengte en de huidige belasting van OrcaRouter. Beeldverwerking voegt overhead toe in vergelijking met alleen-tekstmodellen. Gemiddeld kan een verzoek met één afbeelding van gemiddelde resolutie en 100 teksttokens enkele seconden duren voor de eerste token en vervolgens de rest streamen. Er is geen gepubliceerd tokens-per-seconde cijfer voor deze preview. Gebruik kleinere afbeeldingen en batchverzoeken om de latentie te minimaliseren.
Het model blinkt uit in het identificeren van objecten, personen en tekst in afbeeldingen. Het kan redeneren over ruimtelijke relaties en vragen beantwoorden die visuele en tekstuele informatie combineren. Vroege feedback wijst op goede prestaties bij op foto's gebaseerde vragen en documentbegrip. Het grote contextvenster maakt gesprekken met meerdere afbeeldingen mogelijk.
Als preview kan het model onverwachte outputs produceren of hallucineren over details van afbeeldingen (bijv. beweren dat objecten aanwezig zijn die er niet zijn). Het kan moeite hebben met afbeeldingen met een lage resolutie, wazige of zeer abstracte afbeeldingen. Complexe meerstaps visuele redenering (bijv. wiskundige vergelijkingen uit handschrift) kan onbetrouwbaar zijn. Het model ondersteunt geen audio- of video-invoer. Er is geen fine-tuning optie voor deze preview.
Prijzen worden vastgesteld door OrcaRouter op basis van per-token kosten voor de google provider. Invoertokens zijn doorgaans goedkoper dan uitvoertokens. Afbeeldingstokens verbruiken aanzienlijk meer invoertokens dan tekst—elke afbeelding wordt in tegels verdeeld en verwerkt. Raadpleeg de officiële prijspagina van OrcaRouter voor actuele tarieven. Er is geen gratis laag voor dit model; u betaalt per verzoek.
Omdat beeldverwerking token‑intensief is, kunnen de kosten snel oplopen als je veel afbeeldingen met hoge resolutie verstuurt. Om de kosten te beheersen: verlaag de beeldresolutie, beperk het aantal afbeeldingen per verzoek en gebruik korte promptteksten. Overweeg voor taken waarbij afbeeldingen niet essentieel zijn, een tekst‑only model. OrcaRouter biedt mogelijk caching voor herhaalde afbeeldingsembeddings (raadpleeg de documentatie voor details).
OrcaRouter kan caching implementeren voor veelgebruikte image-embeddings, maar het cachegedrag van dit previewmodel is niet gedocumenteerd. Typisch kunnen identieke afbeeldingsinvoer op dezelfde URL aan de providerzijde worden gecachet, wat de tokencosten bij herhaalde aanvragen verlaagt. Neem contact op met de ondersteuning van OrcaRouter voor specifieke details. Caching is modelafhankelijk en niet gegarandeerd voor previewmodellen.
Tokenverbruik voor afbeeldingen is evenredig met het aantal 256×256 tegels dat nodig is om de afbeelding te bedekken (na schalen). Een 512×512 afbeelding gebruikt 4 tegels (4 invoertokens per tegel? Niet vermeld—exacte formule hangt af van model). OrcaRouter kan een tokenaantal geven in het API-response-gebruiksveld. Experimenteer met uw eigen afbeeldingen om de kosten per verzoek te schatten.
Gebruik het OpenAI‑compatibele eindpunt op https://api.orcarouter.ai/v1 met je API-sleutel. Stel het model in op "google/gemini-3-pro-image-preview". Formateer het verzoek met een messages-array die zowel tekst- als afbeeldingsonderdelen bevat. Afbeeldingen worden doorgegeven als base64 data-URLs of URLs met image_url-objecten. Voorbeeld: {"model":"google/gemini-3-pro-image-preview","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Describe this image"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/png;base64,..."}}]}]}. Streaming wordt ondersteund.
Standaard OpenAI-parameters: temperature (0–2), top_p, max_tokens (tot contextvenster minus prompttokens), stopreeksen, frequency_penalty, presence_penalty. Het model accepteert ook de "seed"-parameter voor deterministische uitvoer (niet gegarandeerd). Parameterondersteuning is modelafhankelijk; sommige parameters kunnen worden genegeerd of andere standaardwaarden hebben. Test met uw gewenste configuratie.
Wijzig je basis-URL van https://api.openai.com/v1 naar https://api.orcarouter.ai/v1, werk je API-sleutel bij naar een OrcaRouter-sleutel en verander de modelnaam naar "google/gemini-3-pro-image-preview". De berichtstructuur (content-array met tekst en image_url) is identiek. Als je bibliotheken zoals openai Python gebruikt, pas dan alleen de base_url en api_key aan. Let op: snelheidslimieten verschillen.
Authenticatie gebeurt via een API-sleutel in de Authorization-header (Bearer your_key). Snelheidslimieten gelden per sleutel en zijn afhankelijk van je abonnement. De API retourneert 429 wanneer deze wordt overschreden. Er is geen aparte authenticatie voor de modelprovider — OrcaRouter beheert de routering. Gebruik voor productie een aparte sleutel en monitor het gebruik in het OrcaRouter-dashboard.
Beide zijn multimodaal (afbeelding+tekst in, tekst uit). GPT‑4V is een volwassen productiemodel met bredere benchmarkgegevens. Nano Banana Pro is een preview; de werkelijke mogelijkheden zijn minder bekend. Contextvensters: GPT‑4V tot 128k versus 65k voor dit model. GPT‑4V ondersteunt afbeeldingen met een hogere resolutie. Dit model kan echter lagere kosten en andere redeneersterktes bieden. Directe vergelijkingen vereisen taakspecifieke evaluatie.
OrcaRouter biedt meerdere multimodale modellen (bijv. Claude 3 Vision, Llama 3.2 Vision). Deze Google preview biedt een unieke, op Gemini gebaseerde architectuur die kan uitblinken in bepaalde Google-gerichte taken (bijv. het begrijpen van Google Docs-screenshots). Het heeft de helft van het contextvenster van sommige concurrenten. Prijzen en latentie variëren; raadpleeg de vergelijkingstabellen van OrcaRouter voor tarieven per model.
Het belangrijkste voordeel is native beeldinvoer zonder dat een aparte vision-encoder nodig is. Je kunt visuele context combineren met tekst in één enkele prompt. Dit vermindert de systeemcomplexiteit in vergelijking met het aan elkaar koppelen van twee verschillende modellen. Tekst-only modellen zijn echter goedkoper en sneller voor taken die geen afbeeldingen nodig hebben. Kies op basis van of de taak visueel begrip vereist.
Gemini 2 Pro is een productiemodel met een lange staat van dienst. Deze preview geeft een voorproefje van de architectuur van Gemini 3 Pro en kan andere sterke punten hebben (bijv. betere verwerking van bepaalde afbeeldingstypen). Het is echter een preview—stabiliteit en ondersteuning zijn beperkt. Voor productie-implementaties is Gemini 2 Pro (via OrcaRouter) veiliger. Gebruik deze preview voor vroegtijdig testen en feedback.
https://api.orcarouter.aimax_tokensresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_p| Per verzoek | $0.2400 |
| Valuta | USD |
| Vast tarief per API-aanroep (modellen voor beeldgeneratie) | |
GET /api/public/models/google/gemini-3-pro-image-previewOpenen @misc{orcarouter_gemini_3_pro_image_preview,
title = {Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) API},
author = {Google},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3-pro-image-preview}
}Google. (2025). Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3-pro-image-preview