ملاحظة الكاتب: يغطي هذا الدليل ترحيل العمل إلى Nano Banana 2.1، بما في ذلك معرّف النموذج، ودقة 1K/2K/4K، واستخدام 14 صورة مرجعية، ومستويات التفكير، وطريقة احتساب التكلفة، مع قائمة تحقق كاملة للترحيل من gemini-3.1-flash-image.
الخلاصة أولًا: Nano Banana 2.1 هو إصدار مطوّر من Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image)، ولا يزال يستهدف سرعة وتكلفة من فئة Flash. عند الترحيل من النموذج السابق، تقتصر التغييرات الرئيسية على معرّف النموذج وبعض المعلمات، مثل الدقة وعدد الصور المرجعية ومستوى التفكير، دون الحاجة إلى إعادة بناء مسار توليد الصور بالكامل.
لن نبالغ في مدح النموذج أو نستخلص نتائج عن مدى تحسّن جودة الصور مقارنة بالجيل الثاني، إذ لا تتوفر حاليًا بيانات موثوقة من اختبارات مقارنة. نظمنا المقال بحسب ما تحتاج إلى تغييره أثناء الترحيل: معرّف النموذج، والدقة، والصور المرجعية، ومستويات التفكير، والفوترة، والتحقق من النتائج. في النهاية، ستحصل على قائمة تحقق جاهزة للتنفيذ للترحيل إلى Nano Banana 2.1، تناسب المطورين وفرق التصميم العاملين على صور التجارة الإلكترونية والملصقات واتساق الشخصيات ودمج الصور المتعددة.
أبرز مزايا Nano Banana 2.1 ومعرّف النموذج
يلخّص الجدول أهم المعلومات المتعلقة بالانتقال إلى Nano Banana 2.1. تستند جميع المعلومات إلى الأوصاف المنشورة في بطاقة النموذج الرسمية ووثائق API ووثائق APIYI، ولا تتضمن أي بيانات تقديرية.
| العنصر | في Nano Banana 2.1 | أثره على الانتقال |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | gemini-nano-banana-2.1 |
استبدال المعرّف القديم gemini-3.1-flash-image |
| تاريخ الإصدار | 6 أكتوبر 2026 | إصدار حديث؛ يُرجى الرجوع إلى أحدث الوثائق لمعرفة تفاصيل المعلمات |
| الدقة | 1K / 2K / 4K، والافتراضية 1K | تكون دقة المخرجات 1K إذا لم تُحدَّد صراحةً، لذا يلزم مراجعة الإعدادات القديمة |
| الصور المرجعية | حتى 14 صورة، تشمل 4 شخصيات و10 عناصر كحد أقصى | يلزم إعادة التخطيط لحدود دمج الصور المتعددة وسلاسل الصور |
| مستوى التفكير | minimal / medium (الافتراضي) / high |
يؤثر في زمن الاستجابة والتكلفة؛ يُنصح باختياره حسب المهمة |
| السياق والمخرجات | نافذة السياق 131,072، والحد الأقصى للمخرجات 32,768 | مساحة أوسع للموجهات الطويلة وحالات استخدام صور مرجعية متعددة |
معرّف نموذج Nano Banana 2.1 والنموذج الذي يحلّ محلّه
معرّف نموذج Nano Banana 2.1 هو gemini-nano-banana-2.1. ووفقًا للمصادر المرجعية، فهو البديل الموصى به للنموذج gemini-3.1-flash-image، الذي أُغلقت نسخته التجريبية في 25 يونيو 2026. إذا كان مشروعك لا يزال يستخدم المعرّف القديم بصورة ثابتة في الشفرة، فقد حان الوقت المناسب للتبديل.
تجدر الإشارة إلى أن أسلوب تسمية المعرّف الجديد يختلف كثيرًا عن القديم: فالمعرّف gemini-3.1-flash-image يتضمن معلومات الإصدار والسلسلة، بينما يستخدم المعرّف الجديد اسم Nano Banana مباشرةً. وتعتمد فرق كثيرة على مطابقة بادئة اسم النموذج في مركز الإعدادات ومتغيرات البيئة وقواعد البحث في السجلات. يجب تحديث هذه المواضع جميعًا عند الانتقال، وإلا فقد تتوقف لوحات المراقبة عن عرض بعض البيانات.
وصفان للإصدار الذي يستند إليه Nano Banana 2.1
يوجد حاليًا وصفان للنموذج الأساسي الذي يستند إليه Nano Banana 2.1، ويُستحسن ذكرهما عند إعداد الوثائق التقنية:
- بحسب بطاقة النموذج الرسمية: يستند إلى Gemini 3.6 Flash.
- بحسب وثائق API: هو إصدار مطوّر من Nano Banana 2، يحافظ على سرعة Flash وتكلفته.
ليس الوصفان متعارضين بالضرورة؛ فأحدهما يتناول النموذج الأساسي، والآخر يتناول استمرار خط المنتج. لكن عند التواصل مع الآخرين، من الأفضل عدم الاكتفاء بأحدهما، خصوصًا في المقترحات المقدّمة للعملاء أو المراجعات الداخلية. والأدق أن تذكر: «تنص بطاقة النموذج على أنه يستند إلى Gemini 3.6 Flash، بينما تصفه وثائق API بأنه إصدار مطوّر من Nano Banana 2».
إلى جانب قدراته في توليد الصور، يتميز Nano Banana 2.1 بتحسينات في عرض النصوص وتنسيق الإنفوغرافيك، ويدعم تأصيل الإجابات باستخدام Google Web/Image Search. ويقبل النصوص والصور والفيديو وملفات PDF كمدخلات، وينتج الصور والنصوص. وتوسّع هذه القدرات إمكانات استخدامه في الملصقات وصور المنتجات المصحوبة بنصوص والإنفوغرافيك وغيرها.
كيف تختار دقة Nano Banana 2.1: 1K أم 2K أم 4K؟
يدعم Nano Banana 2.1 ثلاث درجات للدقة: 1K و2K و4K، والدقة الافتراضية هي 1K. ويدعم نسب عرض إلى ارتفاع شائعة، منها 1:1 و3:2 و2:3 و3:4 و4:3 و4:5 و5:4 و9:16 و16:9 و21:9، وهي تغطي معظم احتياجات الصور الرئيسية للمتاجر الإلكترونية، والصور العمودية لمنصات التواصل، واللافتات، وأغلفة الشاشات العريضة.
يتضمن هذا الإصدار إصلاحًا مهمًا عند الانتقال إليه: تم حل مشكلة تشوهات التبليط في النسب العريضة والبانورامية (1:4 و4:1 و1:8 و8:1) عند استخدام دقتي 2K و4K. إذا كنت تتجنب الدقة العالية سابقًا في الصور الطويلة أو اللافتات أو المشاهد البانورامية بسبب هذه التشوهات، فيمكنك إعادة تقييم إعداداتك بعد الانتقال.
| الدقة | رموز الإخراج التقريبية | المضاعف مقارنةً بـ 1K | الاستخدامات المناسبة |
|---|---|---|---|
| 1K (الافتراضية) | نحو 1,120 | 1 مرة | الرسومات الأولية، والمعاينات الجماعية، وصور منصات التواصل، واختبارات A/B |
| 2K | نحو 1,680 | نحو 1.5 مرة | صور تفاصيل المنتجات، والملصقات العادية، والصور الرئيسية لصفحات الهبوط |
| 4K | نحو 3,780 | نحو 3.4 مرات | المواد المطبوعة، والإعلانات كبيرة الحجم، والصور الأصلية المعدّة للاقتصاص |
توصيات لاختيار الدقة في Nano Banana 2.1
تُعد رموز الإخراج في الجدول عاملًا أساسيًا في التسعير الرسمي القائم على عدد الرموز: كلما ارتفعت الدقة، زاد عدد رموز الإخراج المستهلكة للصورة الواحدة. وتستهلك دقة 4K نحو 3.4 مرات ما تستهلكه 1K. لذلك، عند احتساب التكلفة بحسب الرموز، فإن «استخدام 4K افتراضيًا تحسبًا للحاجة إليها» سيرفع التكلفة بشكل ملحوظ.
الطريقة العملية هي تقسيم العمل إلى مرحلتين: استخدم 1K لاستكشاف الأفكار وفرز النتائج على نطاق واسع، بحيث تولّد الصور بسرعة وتستبعد غير المناسب منها. وبعد تحديد الاتجاه، استخدم 2K أو 4K لإنتاج النسخة النهائية. أما إذا كانت منصتك تحاسب على أساس عدد الصور بالسعر نفسه لجميع الدقات من 1K إلى 4K، فسيختلف هذا المنطق، وسنتناول ذلك في قسم التسعير لاحقًا.
عند الانتقال، تحقق أيضًا مما إذا كانت الشفرة القديمة تحدد الدقة صراحةً. فإذا كان الاستدعاء القديم يعتمد على القيمة الافتراضية، بينما يحتاج تطبيقك فعليًا إلى دقة 2K أو أعلى، فعليك تحديدها صراحةً بعد الانتقال إلى Nano Banana 2.1؛ وإلا فستحصل على الدقة الافتراضية 1K. راجع وثائق الواجهة التي تستخدمها لمعرفة أسماء حقول الدقة ونسبة العرض إلى الارتفاع.
الصور المرجعية في Nano Banana 2.1: كيف توزّع الحد الأقصى البالغ 14 صورة؟
يدعم Nano Banana 2.1 ما يصل إلى 14 صورة مرجعية، وهو تغيير مهم عند دمج صور متعددة أو إنتاج سلسلة من التصاميم المتناسقة. وضمن هذا الحد، يوجد قيدان إضافيان: اتساق الشخصيات يدعم 4 شخصيات كحد أقصى، واتساق العناصر يدعم 10 عناصر كحد أقصى.
يحدّد هذان الرقمان طريقة تنظيم الصور المرجعية. فإذا كنت تصمّم سلسلة رسوم توضيحية لعلامة تجارية تضم شخصيات متعددة، يمكنك تثبيت ما يصل إلى 4 شخصيات، وتخصيص الصور المتبقية للمشاهد أو الأدوات أو نماذج الأسلوب. أما عند إعداد سلسلة صور للمنتجات، فإن حدّ 10 عناصر يكفي لتغطية مجموعة متوسطة الحجم من وحدات حفظ المخزون (SKU).
الاستخدامات الشائعة للصور المرجعية في Nano Banana 2.1
تذكر المواد المرجعية أربع فئات رئيسية من الاستخدامات، ويمكن التخطيط لها على النحو التالي:
- تصميم الشخصيات: استخدم صورًا مرجعية من زوايا متعددة لشخصية إلى 4 شخصيات، للحفاظ على ثبات مظهر كل شخصية في المشاهد المختلفة.
- سلسلة منتجات: استخدم منتجات السلسلة نفسها كعناصر مرجعية لتوليد الصور الرئيسية وصور المشاهد والصور المجمّعة بأسلوب موحّد.
- دمج صور متعددة: اجمع مراجع المشهد والعنصر الرئيسي والخامات والإضاءة في صورة واحدة، وهو ما يناسب الملصقات والتصاميم المفاهيمية.
- الهوية البصرية للعلامة التجارية: استخدم ألوان العلامة التجارية ومواد الشعار والتصاميم المرئية الحالية كمراجع، لضمان اتساق أسلوب المواد المنتَجة على نطاق واسع.
عند الانتقال إلى النموذج، يُنصح بإضافة تحقق من عدد الصور المرجعية في طبقة الاستدعاء: إذا تجاوز العدد 14 صورة، يُمنع الطلب مباشرةً من جهة العميل ويُعرض تنبيه، بدلًا من انتظار خطأ من واجهة API. كذلك، فإن قيود عدد الشخصيات والعناصر تتعلق بمحتوى الصور، وقد لا تتمكن واجهة API من التحقق منها مباشرةً. لذلك من الأفضل تنبيه المصمّم في واجهة المنتج إلى أنه «يمكن تثبيت 4 شخصيات و10 عناصر كحد أقصى في المرة الواحدة»، لتجنب الخلط بين الشخصيات في النتائج.
كلما زاد عدد الصور المرجعية، زاد حجم معالجة المدخلات عادةً، ما قد يؤثر في زمن الاستجابة. في الحالات الحساسة للوقت، لا حاجة إلى استخدام الصور الأربع عشرة في كل مرة؛ فاختيار بضع صور تمثّل الخصائص المطلوبة بأفضل شكل يكون غالبًا أكثر كفاءة.
مستويات التفكير في Nano Banana 2.1: متى تستخدم minimal وmedium وhigh؟
يدعم Nano Banana 2.1 ثلاثة مستويات للتفكير: minimal وmedium (الافتراضي) وhigh. كلما ارتفع المستوى، زاد الاستدلال الذي يجريه النموذج قبل التوليد، وهو ما يعني عادةً وقت انتظار أطول واستهلاكًا أكبر للموارد.
المبدأ الوارد في المواد المرجعية واضح: ارفع المستوى للتركيبات المعقدة وتنسيق النصوص ودمج الصور المتعددة، وخفّضه للتعديلات البسيطة لتقليل الانتظار والتكلفة. يوضح الجدول التالي كيفية تطبيق ذلك على مهام محددة.
| مستوى التفكير | المهام الموصى بها | زمن الاستجابة والتكلفة | توصيات الترحيل |
|---|---|---|---|
minimal |
تغيير الخلفية، وضبط الألوان، والتعديلات الموضعية، وتحرير الصور البسيط | الأدنى | مناسب للمعالجة الدفعية عالية التزامن |
medium (الافتراضي) |
صور المنتجات العادية، وصور وسائل التواصل الاجتماعي، والملصقات ذات العنصر الرئيسي الواحد | متوسطان | عند عدم التأكد، ابدأ بالقيمة الافتراضية لتحديد خط أساس |
high |
التركيبات المعقدة، وتنسيق النصوص الكثيفة، والرسوم المعلوماتية، ودمج الصور المتعددة | الأعلى | فعّله فقط للمهام التي تحتاج إليه فعلًا |
استراتيجية اختيار مستويات التفكير في Nano Banana 2.1
من الأخطاء الشائعة الاعتقاد بأن «الجودة العالية تعني استخدام high في كل شيء». في الواقع، تكون فائدة مستوى التفكير المرتفع محدودة عند إجراء تعديلات بسيطة على الصور، لكنه يزيد زمن الاستجابة بشكل ملموس. وتظهر هذه التكلفة بوضوح في السيناريوهات التفاعلية التي ينتظر فيها المستخدم النتيجة مباشرةً.
الأفضل هو توجيه المهام إلى المستوى المناسب بحسب نوعها. مثلًا، يمكن توجيه «ملصق يحتوي على نص طويل» و«دمج 14 صورة مرجعية» و«رسم معلوماتي» إلى high، وتوجيه «تغيير الخلفيات دفعةً واحدة» إلى minimal، وترك بقية المهام على المستوى الافتراضي medium. بهذه الطريقة تحافظ على جودة المهام المهمة وتتحكم في زمن الاستجابة الإجمالي.
إذا لم يكن النموذج القديم يتضمن إعدادًا مقابلًا لمستوى التفكير، فستكون القيمة الافتراضية بعد الترحيل هي medium. يُنصح بالإبقاء عليها في بداية الترحيل، وجمع بيانات لخط الأساس أولًا، ثم خفض المستوى أو رفعه تدريجيًا بحسب نوع المهمة. يساعد ذلك على تجنب تغيير متغيرات كثيرة دفعةً واحدة، مما يصعّب تحديد أسباب النتائج.
تسعير Nano Banana 2.1: لكل صورة ولكل token
التسعير هو الجزء الأكثر عرضة للخطأ عند تقييم الانتقال إلى Nano Banana 2.1، لوجود طريقتين للحساب. التسعير الرسمي يعتمد على عدد tokens المخرجة، ويختلف عددها بين 1K و2K و4K، فتختلف التكلفة تبعًا لذلك. أما وثائق APIYI فتذكر سعرًا لكل صورة قدره $0.045، موحدًا للدقات من 1K إلى 4K.
| طريقة التسعير | وحدة الفوترة | تأثير الدقة في التكلفة | طريقة تقدير التكلفة المناسبة | المصدر |
|---|---|---|---|---|
| التسعير الرسمي لكل token | tokens المخرجة | تستهلك 4K نحو 3.4 أضعاف عدد tokens في 1K | تقدير إجمالي tokens حسب توزيع الدقات | الوثائق الرسمية |
| التسعير لكل صورة | الصورة الواحدة | السعر موحد من 1K إلى 4K | التقدير مباشرة حسب عدد الصور المولّدة | وثائق APIYI على apiyi.com، بسعر $0.045 للصورة |
لا يمكن مقارنة طريقتي تسعير Nano Banana 2.1 مباشرةً
التسعير لكل صورة والتسعير لكل token طريقتان مختلفتان، لذا لا تكفي مقارنة «سعر الصورة» مباشرةً مع «سعر مليون token». المقارنة المفيدة هي التي تعتمد على استخدامك الفعلي: احسب نسبة كل دقة من 1K و2K و4K بين صورك، ومتوسط عدد tokens لكل صورة، ثم طبّق طريقتي التسعير كلًا على حدة.
عندما يكون السعر موحدًا للصورة من 1K إلى 4K، لا تعود التكلفة الإضافية للدقة العالية مرتبطة بزيادة عدد tokens. وقد يغيّر ذلك المفاضلة السابقة بين «استخدام 1K للاستكشاف ورفع الدقة للنسخة النهائية» في مجالات التجارة الإلكترونية والطباعة التي تحتاج إلى عدد كبير من النسخ النهائية بدقة 2K أو 4K. مع ذلك، يظل توليد الصور بدقة 1K أسرع عادةً، لذا لا يزال استخدامها في مرحلة الاستكشاف مفيدًا لتوفير الوقت.
💰 ملاحظة عن التسعير: تذكر وثائق APIYI على apiyi.com أن سعر Nano Banana 2.1 هو $0.045 للصورة، موحدًا للدقات من 1K إلى 4K. لكن الأسعار قد تتغير، لذا يُرجى الرجوع إلى السعر المعروض في لوحة التحكم والوثائق. وبالمثل، يُرجى التحقق من لوحة التحكم لمعرفة ما إذا كانت المنصة تدعم جميع المعلمات، مثل كل نسبة عرض إلى ارتفاع ومستوى تفكير.
6 خطوات للانتقال من gemini-3.1-flash-image إلى Nano Banana 2.1
بعد استعراض المعلمات، نجمعها في مسار عملي للانتقال. وفقًا للمراجع، تتضمن العملية ست خطوات رئيسية:
- استبدال معرّف النموذج: استبدل
gemini-3.1-flash-imageبـgemini-nano-banana-2.1، وحدّث مركز الإعدادات ومتغيرات البيئة وقواعد البحث في السجلات والمراقبة. - التحقق من الأبعاد ونسبة العرض إلى الارتفاع: تأكد مما إذا كانت الاستدعاءات القديمة تعتمد على الدقة الافتراضية. حدّد 2K أو 4K صراحةً للتطبيقات التي تحتاج إليها، وأعد تقييم الحاجة إلى الدقة العالية للصور العريضة والبانورامية.
- التحقق من الحد الأقصى للصور المرجعية: تحقّق من أن العدد لا يتجاوز 14 صورة على جانب العميل، ونبّه المستخدم في واجهة المنتج إلى أن الحد الأقصى هو 4 شخصيات و10 عناصر.
- تقييم مستوى التفكير: ابدأ بالمستوى الافتراضي
mediumلإنشاء خط أساس، ثم وجّه المهام إلىminimalأوhighحسب نوعها، مع مراقبة التغيّرات في زمن الاستجابة والتكلفة. - مقارنة جودة النتائج والتكلفة: شغّل النموذجين القديم والجديد باستخدام المجموعة نفسها من الموجهات والصور المرجعية، ثم قارن جودة الصور وعرض النصوص وتكلفة الصورة الواحدة.
- الإبقاء على خيار التراجع: احتفظ بخيار في الإعدادات للعودة إلى النموذج القديم بسرعة إذا تراجعت الجودة أو ظهرت تكاليف غير متوقعة.
الوصول إلى Nano Banana 2.1 عبر APIYI
إذا كنت تستخدم واجهة متوافقة مع OpenAI، فما عليك سوى ضبط base_url في العميل على https://api.apiyi.com/v1، وإدخال مفتاح API الخاص بـ APIYI، ثم تغيير معامل model إلى gemini-nano-banana-2.1. ويمكنك استخدام مفتاح API واحد لاستدعاء نماذج Gemini وOpenAI وClaude وغيرها، وكذلك مقارنة مخرجات النموذجين القديم والجديد خلال الانتقال باستخدام طريقة الاتصال نفسها.
قبل الانتقال، يُنصح بالتحقق من توفر gemini-nano-banana-2.1 وطريقة احتساب تكلفته في قائمة النماذج بلوحة تحكم APIYI. وتحقق أيضًا من دعم المعاملات في لوحة التحكم والوثائق، مثل نسبة أبعاد معينة أو مستوى التفكير high، ولا تفترض أن جميع المعاملات الرسمية متاحة.
🚀 نصيحة للانتقال: بعد التحقق من طريقة احتساب تكلفة Nano Banana 2.1 في قائمة النماذج لدى APIYI على apiyi.com، استخدم رصيد الاختبار المجاني للمستخدمين الجدد لتجربة مجموعة صغيرة من العينات، وقارن مخرجات النموذجين قبل اتخاذ قرار الانتقال الكامل.
التحقق من انتقال Nano Banana 2.1 باستخدام سجلات الاستخدام
لا يقتصر التحقق من الانتقال على جودة الصور؛ بل يشمل التكلفة أيضًا. يوفر APIYI سجلات استخدام تتيح لك الاطلاع على النموذج وعدد الاستدعاءات والتكلفة حسب الطلب. وخلال الأسبوع الأول من الانتقال، يُنصح بمقارنة حجم الاستدعاءات والتكاليف للنموذجين القديم والجديد يوميًا، للتأكد من أن طريقة احتساب التكلفة تتوافق مع توقعاتك، مع الانتباه خصوصًا إلى ما إذا كانت بعض الطلبات لا تزال تستخدم معرّف النموذج القديم.
أما للتحقق من الجودة، فيُنصح بإعداد مجموعة تقييم ثابتة تغطي احتياجات عملك الأساسية: الصور الرئيسية للمنتجات، والملصقات التي تتضمن نصوصًا، وسلاسل الصور التي تتطلب اتساق الشخصيات، ودمج صور متعددة. اختر لكل فئة عدة مجموعات من الموجهات والصور المرجعية، وشغّلها قبل الانتقال وبعده، ثم اطلب من المصممين تقييم النتائج دون معرفة النموذج المستخدم. وإلى أن تتوفر لديك بيانات تقييم خاصة بك، لا تأخذ أي ادعاء بوجود «تحسن شامل» على علاته.
الأسئلة الشائعة حول Nano Banana 2.1
Q1: ما العلاقة بين Nano Banana 2.1 وgemini-3.1-flash-image؟
Nano Banana 2.1 (`gemini-nano-banana-2.1`) إصدار مطوّر من Nano Banana 2 (`gemini-3.1-flash-image`)، وهو البديل الموصى به له، مع الحفاظ على سرعة Flash وتكلفته. أما عن الإصدار الأساسي، فتذكر بطاقة النموذج الرسمية أنه يستند إلى Gemini 3.6 Flash، بينما تصفه وثائق API بأنه إصدار مطوّر من Nano Banana 2. لذا يُنصح بذكر الوصفين معًا.
Q2: هل يتطلب الانتقال إلى Nano Banana 2.1 تغيير منطق الشفرة؟
في معظم الحالات، لا تحتاج إلى إعادة هيكلة المنطق؛ يكفي تعديل معرّف النموذج والمعلمات، مثل الدقة وعدد الصور المرجعية ومستوى التفكير. إذا كان الاستدعاء السابق يعتمد على الدقة الافتراضية، بينما يتطلب تطبيقك دقة 2K أو 4K، فعليك تحديدها صراحةً. وعند الاستدعاء عبر واجهة APIYI على apiyi.com المتوافقة مع OpenAI، يكفي تعديل المعلمة `model` لتغيير النموذج.
Q3: هل يعني تساوي سعر 1K و4K أن استخدام 4K أوفر دائمًا؟
عند احتساب التكلفة لكل عملية وتساوي سعر 1K و4K، لن تزيد دقة 4K تكلفة الصورة الواحدة، لكن توليدها ونقلها قد يستغرقان وقتًا أطول، كما أن تكلفة تخزينها أعلى. لا يزال من الأفضل استخدام 1K في مرحلتي الاستكشاف والفرز الجماعي، ثم استخدام 2K أو 4K للنسخة النهائية. يُرجى الرجوع إلى السعر لكل عملية المعروض في لوحة تحكم APIYI على apiyi.com.
Q4: ما القيود المعروفة في Nano Banana 2.1؟
يمكن استخدام 14 صورة مرجعية كحد أقصى، مع الحفاظ على اتساق 4 شخصيات و10 عناصر كحد أقصى. إذا تجاوزت هذه الحدود، فستحتاج إلى تقسيم المهمة. يزيد مستوى التفكير `high` زمن الاستجابة والتكلفة. ولا تتوفر حاليًا مقارنات منشورة وموثوقة لجودة الصور بناءً على اختبارات فعلية، لذا ينبغي التحقق من نتائج الانتقال باستخدام مجموعة التقييم الخاصة بك.
ملخص الانتقال إلى Nano Banana 2.1 وقائمة التحقق
أبرز النقاط حول Nano Banana 2.1
- موقع الإصدار: ترقية لـ Nano Banana 2 تحل محل
gemini-3.1-flash-image، مع الحفاظ على سرعة Flash وتكلفته. - الأساس التقني: تشير بطاقة النموذج إلى أنه مبني على Gemini 3.6 Flash، بينما تصفه وثائق API بأنه ترقية لـ Nano Banana 2؛ لذا ينبغي توضيح الوصفين.
- الدقة: يدعم 1K و2K و4K، مع اعتماد 1K افتراضيًا. وقد أُصلحت عيوب التبليط في الصور العريضة والبانورامية بدقتي 2K و4K.
- الصور المرجعية: حتى 14 صورة، تضم 4 شخصيات و10 أشياء كحد أقصى، ما يناسب سلاسل الصور ودمج عدة صور.
- مستوى التفكير: المستوى الافتراضي هو
medium؛ استخدمhighللتكوينات المعقدة وتنسيق النصوص، وminimalلتعديلات الصور البسيطة. - طريقة الفوترة: تعتمد الفوترة الرسمية على الرموز، بينما تشير وثائق APIYI إلى سعر موحد لكل صورة. لا يمكن مقارنة الطريقتين مباشرة، وتُعتمد الأسعار المعروضة في لوحة التحكم.
قائمة التحقق للانتقال إلى Nano Banana 2.1
| عنصر التحقق | الإجراء | معيار الإكمال |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | استبدال gemini-3.1-flash-image بالكامل بـ gemini-nano-banana-2.1 |
عدم ظهور استدعاءات بالمعرّف القديم في سجلات الاستخدام |
| الدقة | التحقق من أن دقة 1K الافتراضية تلبي احتياجات العمل، وتحديد 2K أو 4K صراحةً عند الحاجة | توافق أبعاد المخرجات مع احتياجات العمل |
| نسبة العرض إلى الارتفاع | إعادة تقييم دقتي 2K و4K للصور العريضة والبانورامية | خلو الصور الطويلة واللافتات من عيوب التبليط |
| الصور المرجعية | التحقق في تطبيق العميل من حد 14 صورة، والتنبيه إلى حد 4 شخصيات و10 أشياء | منع الطلبات التي تتجاوز الحدود في تطبيق العميل |
| مستوى التفكير | تشغيل الاختبار الأساسي بمستوى medium الافتراضي، ثم توجيه المهام بحسب احتياجاتها |
بقاء زمن الاستجابة والتكلفة ضمن الحدود المقبولة |
| تنسيق المخرجات | التأكد من توافق منطق تحليل مخرجات الصور والنصوص | عمل التخزين والعرض في الأنظمة اللاحقة بشكل طبيعي |
| التحقق من الفوترة | تقدير التكلفة بحسب توزيع الدقات المستخدمة، والتحقق من الأسعار في لوحة التحكم | تطابق التكاليف الفعلية مع التقديرات |
| تقييم الجودة | استخدام مجموعة تقييم ثابتة وإجراء مقارنة عمياء بين النموذجين القديم والجديد | عدم تراجع الجودة في الاستخدامات الأساسية |
| خيار التراجع | الإبقاء على إمكانية العودة إلى النموذج القديم في طبقة الإعدادات | إمكانية العودة خلال دقائق |
الانتقال إلى Nano Banana 2.1 هو في جوهره مهمة هندسية تتضمن تغيير المعرّف، وضبط المعلمات، والتحقق من النتائج. اضبط الدقة والصور المرجعية ومستوى التفكير بحسب احتياجات العمل، ثم تحقق من النتائج باستخدام مجموعة التقييم وسجلات الاستخدام لإتمام الانتقال بسلاسة.
يُنصح باستخدام APIYI عبر apiyi.com لاستدعاء النموذجين القديم والجديد بالتوازي باستخدام مفتاح API واحد ومقارنة النتائج، مع مراجعة سجلات الاستخدام للتحقق من الفوترة لكل عملية، قبل الانتقال الكامل.
الكاتب: الفريق التقني في APIYI
التواصل التقني: يسعدنا تواصلكم معنا عبر الصفحة الرئيسية لموقع APIYI. ولمزيد من معلومات التكامل، يمكنكم زيارة مركز الوثائق على docs.apiyi.com
