# Nano Banana API в Vertex AI: рабочие модели, настройка и цена

> В Vertex AI живы только GA-модели вроде gemini-3.1-flash-image и gemini-3-pro-image; клиенту нужны enterprise=True и location global. Цена — как в Gemini API.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/vertex-ai-nano-banana-api
- Published: 2026-09-24
- Updated: 2026-09-24
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about)
- Category: Руководства по API
- Tags: Nano Banana, Vertex AI, Gemini Enterprise Agent Platform, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Google Cloud

---
С 22 апреля 2026 года Vertex AI входит в Gemini Enterprise Agent Platform, но API остался на прежнем хосте `aiplatform.googleapis.com`, и Nano Banana вызывается там же. Рабочие идентификаторы сейчас только общедоступные (GA): `gemini-3.1-flash-image` (Nano Banana 2), `gemini-3-pro-image` (Nano Banana Pro), `gemini-3.1-flash-lite-image` (Nano Banana 2 Lite) и устаревающий `gemini-2.5-flash-image`. Версии с суффиксом `-preview` на платформе отключены 17 июля 2026 года, и чаще всего именно из-за них перестаёт работать код из туториалов 2025 года.

Минимальная настройка — SDK `google-genai`, переменные `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`, `GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global`, `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True` и учётные данные Google Cloud (ADC или сервисный аккаунт). Прайс совпадает с платным Gemini API: изображение Nano Banana 2 в 2K стоит около $0,10, в 4K — около $0,15, а дороже только multi-region `us`/`eu` (+10 %). Vertex оправдан, когда нужны IAM, сервисные аккаунты, VPC-SC, CMEK, резидентность данных или Provisioned Throughput; для прототипа Google сам советует обычный ключ Gemini API.

Отдельно для читателей в России: по документации Google Cloud Billing, с 10 марта 2022 года Google Cloud приостановил регистрацию новых аккаунтов для пользователей в России (формулировка источника: «has paused new account sign ups for users in Russia»), а в списке стран, где доступны Google AI Studio и Gemini API, России тоже нет. Статус аккаунтов, созданных до этой даты, там не описан. Техническая часть ниже пригодится тем, у кого уже есть законный доступ к проекту Google Cloud.

## Какие модели Nano Banana работают в Vertex AI

По страницам моделей Agent Platform (обновлены 22 сентября 2026 года) картина такая:

| Модель | ID для API | Статус на Agent Platform | Location | Разрешения |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Nano Banana 2 | `gemini-3.1-flash-image` | GA с 28 мая 2026 года, вывод из эксплуатации не раньше 28 мая 2027 года | `global`, `us`, `eu` | 512, 1K, 2K, 4K |
| Nano Banana Pro | `gemini-3-pro-image` | GA с 28 мая 2026 года, вывод не раньше 28 мая 2027 года | только `global` | 1K, 2K, 4K |
| Nano Banana 2 Lite | `gemini-3.1-flash-lite-image` | GA с 23 июня 2026 года, вывод не раньше 28 июня 2027 года | только `global` | 1K |
| Nano Banana (первая версия) | `gemini-2.5-flash-image` | устарела, отключение 15 марта 2027 года; замена — `gemini-3.1-flash-lite-image` | `global` и ряд регионов США и ЕС | 1K |
| Nano Banana 2 Preview | `gemini-3.1-flash-image-preview` | отключена 17 июля 2026 года | — | — |
| Nano Banana Pro Preview | `gemini-3-pro-image-preview` | отключена 17 июля 2026 года | — | — |

Для замены старых preview-идентификаторов в release notes от 17 июля есть опечатка (`gemini-3-flash-image`); правильный ID Nano Banana Pro — `gemini-3-pro-image`, так он записан и на странице модели, и в таблице устаревших версий.

Коротко о возможностях. Nano Banana 2 поддерживает 15 соотношений сторон, включая 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, 21:9 и 9:21. Nano Banana Pro принимает до 14 изображений в одном запросе (inline-файл до 7 МБ, из Cloud Storage до 30 МБ), умеет опираться на Google Поиск, но не поддерживает вызов функций и выполнение кода. У Lite — только 1K и 14 соотношений сторон. Дообучение (tuning) ни для одной из моделей не поддерживается.

### Почему ломается код из старых туториалов

Первая причина — preview-идентификаторы. SDK их не проверяет: в `google-genai` 2.25.0 (вышла 22 сентября 2026 года) клиент с `enterprise=True` без возражений собирает адрес `.../models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent` точно так же, как для GA-модели. Ошибка появится только в ответе сервера, поэтому по локальному коду её не заметить. Такие маршруты и тексты ошибок SDK можно воспроизвести локальной сборкой клиента без обращения к Google; скорость генерации и ответы сервера так, разумеется, не проверить.

Вторая причина — одинаковые названия моделей на двух платформах живут по разным графикам. `gemini-2.5-flash-image` в Gemini API (ключ AI Studio) отключается 2 октября 2026 года, а на Agent Platform работает до 15 марта 2027 года. Preview-версия Nano Banana 2 в Gemini API ушла 25 июня 2026 года, на Agent Platform — 17 июля. Поэтому совет из форума «у меня всё работает» может относиться к другой платформе.

Третья — флаг клиента. Старые примеры пишут `vertexai=True`; в SDK 2.25.0 он по-прежнему работает как устаревший синоним, а основным стал `enterprise=True` («Gemini Enterprise Agent Platform endpoints (previously Vertex AI API)», как сказано в docstring). Если в одном клиенте указать оба флага с разными значениями, SDK откажется создавать клиент.

## Vertex или ключ Gemini API: в чём разница

Модель одна и та же, различаются доступ, управление и эксплуатация.

| | Vertex AI / Agent Platform | Ключ Gemini API (AI Studio) |
| --- | --- | --- |
| Аутентификация | ADC, сервисный аккаунт, OAuth-токен; ключ API — только в express mode | ключ API |
| Эндпоинт | `aiplatform.googleapis.com`, для `us`/`eu` — `aiplatform.us.rep.googleapis.com` / `aiplatform.eu.rep.googleapis.com` | `generativelanguage.googleapis.com` |
| Настройка SDK | `enterprise=True` + `project` + `location` | `api_key` |
| Формат запроса в документации | `generateContent` + `imageConfig` (`aspectRatio`, `imageSize`) | документация ai.google.dev теперь начинает с Interactions API (`response_format`) |
| Цена изображения | как в Gemini API на `global`; Nano Banana 2 на `us`/`eu` на 10 % дороже | базовый прайс |
| Бесплатный уровень | express mode для новых пользователей (Preview, см. ниже); кредит $300 Free Trial не исключён | для Nano Banana 2 и Pro «Not available» |
| `gemini-2.5-flash-image` | до 15 марта 2027 года | до 2 октября 2026 года |
| Управление | IAM, Data residency, CMEK, VPC-SC, AXT, Provisioned Throughput | за этим Google отправляет на Agent Platform |
| Дополнительные поля `ImageConfig` | `output_mime_type`, `output_compression_quality`, `prominent_people`, `image_output_options` | в SDK помечены как «not supported in Gemini API» |

Позиция Google в документации по миграции прямая: «Most developers should use the Gemini Developer API unless there is a need for specific enterprise controls». Отсюда простое правило.

- **Оставайтесь на ключе Gemini API**, если это прототип, небольшой сервис или личный проект и серверу достаточно хранить один ключ. Как устроен этот вариант, разобрано в материале [Nano Banana API Key Guide: официальный Gemini key, модели, цены и рабочий код](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-ai-image-generation-api).
- **Идите через Vertex**, если у компании уже есть организация и биллинг в Google Cloud, доступ нужно выдавать через IAM и сервисные аккаунты, требуются VPC-SC, CMEK, обработка данных в `us` или `eu` (для Nano Banana 2) либо гарантированная мощность через Provisioned Throughput.
- **Ещё один повод** — `gemini-2.5-flash-image` в продакшене: на Agent Platform у него есть запас до марта 2027 года, в Gemini API — нет. Но это отсрочка, а не решение: миграция на `gemini-3.1-flash-lite-image` всё равно понадобится.

Общий выбор платформы для Gemini, не только для изображений, подробно разобран в статье [Gemini API или Vertex AI API: какой маршрут Google Gemini выбрать](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gemini-api-vs-vertex-api).

Если корпоративные механизмы Google Cloud не нужны вовсе, существуют и сторонние API-сервисы. Например, laozhang.ai продаёт вызовы `gemini-3.1-flash-image` по $0,055, `gemini-3-pro-image` по $0,09 и `gemini-3.1-flash-lite-image` по $0,025 за запрос независимо от разрешения (по состоянию на 24 сентября 2026 года, [документация](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/nano-banana-image.md)). Это не Vertex: там нет VPC-SC, CMEK, резидентности данных, Provisioned Throughput и SLA Google, действуют условия самого сервиса, и применимость этих условий к вашей ситуации нужно проверять самостоятельно.

## Первый вызов из Python

Ниже — вариант, который повторяет официальный пример Agent Platform, с явно заданными размером и соотношением сторон.

### Через ADC и переменные окружения

```bash
pip install --upgrade google-genai pillow
gcloud auth application-default login
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True
```

```python
from io import BytesIO

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image

client = genai.Client()  # проект, location и флаг берутся из переменных окружения

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    contents="Кот-бариста за стойкой кофейни, мягкий утренний свет",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="16:9", image_size="2K"),
    ),
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        Image.open(BytesIO(part.inline_data.data)).save("result.png")
```

В SDK 2.25.0 такой конфиг превращается в `generationConfig` вида `{"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}}`, а запрос уходит на `https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/.../locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent`. Размер по умолчанию — 1K; значение `512` есть только у Nano Banana 2. Для Nano Banana Pro достаточно заменить ID на `gemini-3-pro-image` и не менять location: у Pro есть только `global`.

На сервере вместо `gcloud auth application-default login` обычно используют сервисный аккаунт с ролью на доступ к Agent Platform: SDK подхватит его через тот же механизм ADC.

### Явные параметры и express mode

Если переменные окружения неудобны, параметры передаются прямо в клиент:

```python
client = genai.Client(enterprise=True, project="your-project-id", location="global")
```

Express mode — упрощённый вход в Agent Platform для аккаунтов @gmail.com с ключом API вместо ADC:

```python
client = genai.Client(enterprise=True, api_key="EXPRESS_MODE_API_KEY")
```

В этом режиме SDK обращается к `aiplatform.googleapis.com` без проекта и location. У express mode есть оговорки: он в статусе Preview; новым пользователям Google Cloud даётся 90 дней бесплатного уровня без платёжных данных в пределах квот, а у существующих пользователей и после подключения биллинга бесплатный уровень исчезает. Таблица моделей express mode до сих пор перечисляет `gemini-3.1-flash-image-preview` и `gemini-3-pro-image-preview`, которые уже отключены, а входят ли GA-версии Nano Banana в бесплатный уровень, там не сказано. Рассчитывать на бесплатную генерацию через express mode не стоит.

### REST и консоль

Для проверки без SDK подойдёт curl с OAuth-токеном из gcloud. Официальные примеры REST используют версию `v1`:

```bash
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
  -d '{
    "contents": {"role": "USER", "parts": [{"text": "Кот-бариста за стойкой кофейни"}]},
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }' > response.json
```

Изображение приходит внутри JSON как base64 в `inlineData.data` одной из частей ответа, поэтому файл ответа бывает большим. Если запросы идут через самостоятельно развёрнутый шлюз, проверьте, что его версия умеет работать с новыми моделями и крупными inline-ответами: на linux.do в сентябре 2025 года описывали случай, когда в Vertex AI Studio генерация шла, а через шлюзы new-api и done-hub — нет, пока клиент не обновили.

В консоли то же самое делается без кода: Agent Studio (бывшая Vertex AI Studio) → Create prompt → Switch model → в панели Outputs выберите «Image and text».

Две ловушки из официальной документации. Пример для Node.js на странице генерации изображений всё ещё использует `vertexai: true` и по умолчанию подставляет location `us-central1`, которого нет в списке для Nano Banana 2 и Pro, — задайте `GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global` явно. А код с ai.google.dev, построенный на Interactions API и `response_format`, — это другой интерфейс: для клиента Agent Platform берите `generateContent` с `imageConfig`.

## Location: global, us или eu

Location определяет и адрес запроса, и цену. Так его разрешает `google-genai` 2.25.0:

| `location` | Адрес, который собирает SDK | Какие модели Nano Banana там есть |
| --- | --- | --- |
| `global` | `https://aiplatform.googleapis.com/` | все четыре |
| `us` | `https://aiplatform.us.rep.googleapis.com/` | Nano Banana 2 (с 31 августа 2026 года) |
| `eu` | `https://aiplatform.eu.rep.googleapis.com/` | Nano Banana 2 (с 31 августа 2026 года) |
| `us-central1` и другие регионы | `https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/` и аналогичные | только `gemini-2.5-flash-image` |

Для `gemini-2.5-flash-image` список регионов такой: us-central1, us-east1, us-east4, us-east5, us-south1, us-west1, us-west4, europe-central2, europe-north1, europe-southwest1, europe-west1, europe-west4, europe-west8. Азиатских региональных эндпоинтов нет ни у одной модели Nano Banana, так что закрепить генерацию за Азией не получится.

Правило выбора простое. Если нет требования держать обработку данных в США или ЕС, берите `global`: цена ниже, Google называет глобальный эндпоинт лучшей практикой из-за большего мультирегионального пула мощности и первым советует переходить на него при ошибках 429. `us` или `eu` нужны для резидентности данных и только с Nano Banana 2, за что придётся доплатить 10 %.

## Сколько стоит одно изображение

Google тарифицирует выходные изображения токенами. Формула: **цена кадра = токены изображения × цена за 1 млн токенов / 1 000 000**. Цены за миллион выходных токенов изображения в Standard PayGo: Nano Banana 2 — $60 на `global` и $66 на `us`/`eu`, Nano Banana Pro — $120, Lite — $30, `gemini-2.5-flash-image` — $30. Flex PayGo и Batch стоят половину от Standard.

| Модель и режим | Токенов на кадр | 512 | 1K | 2K | 4K |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Nano Banana 2, Standard, `global` | 747 / 1 120 / 1 680 / 2 520 | $0,0448 | $0,0672 | $0,1008 | $0,1512 |
| Nano Banana 2, Standard, `us`/`eu` | те же | $0,0493 | $0,0739 | $0,1109 | $0,1663 |
| Nano Banana 2, Flex/Batch, `global` | те же | $0,0224 | $0,0336 | $0,0504 | $0,0756 |
| Nano Banana Pro, Standard | 1 120 / 1 120 / 2 000 | — | $0,1344 | $0,1344 | $0,24 |
| Nano Banana Pro, Flex/Batch | те же | — | $0,0672 | $0,0672 | $0,12 |
| Nano Banana 2 Lite, Standard / Flex/Batch | 1 120 | — | $0,0336 / $0,0168 | — | — |
| `gemini-2.5-flash-image`, Standard | 1 290 | — | около $0,039 | — | — |

Цены — прайс-лист Agent Platform в долларах США по состоянию на 24 сентября 2026 года. Обратите внимание на Pro: 1K и 2K расходуют одинаковые 1 120 токенов, поэтому 2K у Pro обходится не дороже 1K.

![Цена одного кадра Nano Banana 2 и Nano Banana Pro в Vertex AI по разрешениям: Standard на global, надбавка 10 % для us и eu и половинная цена в Flex и Batch](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/vertex-ai-nano-banana-api/img/image-price.webp)

Пример: 1 000 изображений Nano Banana 2 в 2K на `global` стоят 1 000 × 1 680 × $60 / 1 000 000 = $100,80 в Standard и $50,40 в Batch. Каждое референсное изображение на входе добавляет около $0,00056 у Nano Banana 2 (1 120 токенов × $0,50 за миллион) и около $0,00112 у Pro (560 токенов × $2).

В таблицу не входят текстовые токены запроса и ответа, токены размышления, неудачные и заблокированные попытки, а также опора на Google Поиск: на все модели Gemini 3 вместе бесплатно 5 000 поисковых запросов в месяц, дальше $14 за 1 000 (один запрос к модели может породить несколько поисковых). Поэтому считайте эти цифры нижней границей, а не прогнозом счёта.

Та же модель через платный Gemini API стоит столько же, сколько на `global`: Vertex не делает Nano Banana дешевле. Разница в деньгах может возникнуть только из-за кредитов. В условиях Google Cloud Free Trial сказано, что кредит $300 на 90 дней нельзя тратить на Gemini API в AI Studio, а собственные модели Gemini на Agent Platform в списке исключений не значатся; значит, пробный кредит, судя по формулировке, покрывает Nano Banana в Vertex.

## Диагностика: от ValueError до 429

Сначала отделите ошибки, которые выдаёт сам SDK до отправки запроса, от ответов сервера. Тексты ниже взяты из `google-genai` 2.25.0; в других версиях формулировки могут отличаться.

![Три этапа, на которых ломается вызов Nano Banana в Vertex AI: ошибки SDK до отправки, отказ сервера из-за ID или location и 429 с четырьмя мерами Google](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/vertex-ai-nano-banana-api/img/error-diagnosis.webp)

| Что видите | Причина | Что сделать |
| --- | --- | --- |
| `ValueError: Gemini API does not support project/location.` | переданы `project`/`location`, но клиент не переведён в режим Agent Platform | добавьте `enterprise=True` или `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True` |
| `ValueError: enterprise and vertexai flags have conflicting values, please set enterprise value only.` | одновременно заданы `enterprise=True` и `vertexai=False` | оставьте только `enterprise` |
| `ValueError: No API key was provided...` | не задано ничего: ни ключа, ни флага Agent Platform; часто переменные экспортированы в другой оболочке | проверьте, что процесс видит `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE` и `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` |
| `DefaultCredentialsError: Your default credentials were not found...` | нет ADC | `gcloud auth application-default login` локально или сервисный аккаунт на сервере |
| `Missing key inputs argument! ... provide (vertexai, project & location) arguments.` | старая версия SDK | `pip install --upgrade google-genai` |
| Предупреждение «Both GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE and GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI are set with conflicting values» | в окружении обе переменные с разными значениями | побеждает `GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE`; уберите вторую |
| Клиент создан, но сервер отвергает модель | preview-ID или модель, которой нет в выбранном location (например, Pro с `us-central1`) | сверьте ID и location с таблицами выше |

### 429 при небольшой нагрузке

На Standard PayGo ошибка 429 приходит с текстом «Resource exhausted, please try again later.», при превышении выкупленной мощности — «Too many requests. Exceeded the Provisioned Throughput.».

Опубликованного лимита для моделей изображений нет. Уровни Standard PayGo, которые растут вместе с расходами организации, на Nano Banana не распространяются: на странице Standard PayGo модели Gemini 3.1 Flash Image, 3.1 Flash-Lite Image, 3 Pro Image и 2.5 Flash Image перечислены отдельно, с пометкой «the usage tiers don't apply to these models». Фиксированной квоты у них тоже нет (на страницах моделей — «Fixed quota: Not supported»), так что запрашивать её увеличение негде. Мощность для этих моделей общая и выделяется по возможности: при высоком спросе на платформе 429 может прийти и на паре запросов, а резкие всплески в пределах секунд Google отдельно называет причиной троттлинга.

Что делать, по рекомендациям Google:

1. Перейти с регионального эндпоинта на `global`: он открывает доступ к большему мультирегиональному пулу мощности.
2. Повторять запросы с усечённой экспоненциальной задержкой (truncated exponential backoff). В `google-genai` 2.25.0 повторы по умолчанию выключены: без `retry_options` клиент делает одну попытку. С `HttpRetryOptions` SDK повторяет ответы 408, 429, 500, 502, 503 и 504, по умолчанию до 5 попыток с учётом первой, с экспоненциально растущей паузой от 1 до 60 секунд.
3. Сглаживать трафик внутри минуты и наращивать нагрузку постепенно, а не пачками параллельных запросов.
4. Для задач, где троттлинг недопустим, покупать Provisioned Throughput — это выделенная и гарантированная мощность.

```python
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    enterprise=True,
    project="your-project-id",
    location="global",
    http_options=types.HttpOptions(
        retry_options=types.HttpRetryOptions(attempts=5, initial_delay=2.0, max_delay=60.0),
    ),
)
```

Жалобы на постоянный `429 RESOURCE_EXHAUSTED` при редких запросах к Nano Banana Pro через Vertex есть на форуме Google AI Developers: ветка открыта 2 января 2026 года, сотрудник Google написал, что исправление выкачено 8 января, отдельные сообщения продолжались в феврале и марте. Всё это относится ко времени preview-моделей, так что о надёжности нынешних GA-версий эти истории не говорят ни в ту, ни в другую сторону.

Если ошибки начались внезапно, без изменений в коде и настройках, полезно проверить, не общий ли это сбой: [как отличить сбой Nano Banana 2 от проблемы на своей стороне](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/is-nano-banana-2-down). Лимиты варианта с ключом устроены иначе, про них — в статье [Лимиты Nano Banana 2: сколько изображений в день в Gemini и API](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-2-limits-daily-quotas-guide).

## Частые вопросы

### Можно ли пользоваться Nano Banana в Vertex AI бесплатно?

Гарантированно — нет. В Gemini API бесплатного уровня для Nano Banana 2 и Pro нет. В express mode новые пользователи получают 90 дней бесплатного уровня, но таблица моделей этого режима перечисляет только отключённые preview-версии, и доступность GA-моделей там не подтверждена. Реальный вариант — кредит $300 Google Cloud Free Trial: исключение в условиях касается Gemini API в AI Studio, а не Agent Platform. Для пользователей в России новые аккаунты Google Cloud недоступны с 10 марта 2022 года.

### Ставит ли Vertex водяной знак на изображения?

Видимого логотипа на картинке, полученной через API, нет, но это не значит «без водяного знака». В документации Gemini API сказано, что все сгенерированные изображения содержат невидимый водяной знак SynthID; в блоге Google Cloud встроенный SynthID упоминается и для Nano Banana на Vertex, а для Nano Banana 2 — вместе с Content Credentials (C2PA). Страницы моделей на Agent Platform тоже отмечают поддержку C2PA. Так что происхождение изображения от ИИ можно определить, даже если на глаз ничего не видно.

### Можно ли дообучить Nano Banana Pro на своих данных в Vertex?

Нет. На страницах моделей Agent Platform для Nano Banana 2, Pro и Lite в строке Tuning указано «Not supported». Инструкции о дообучении Nano Banana на Cloud TPU с этим расходятся, и полагаться на них не стоит. Стиль и персонажей удерживают референсными изображениями: Pro и Nano Banana 2 принимают до 14 штук в запросе. Как собрать такой запрос в Gemini API, показано в разборе [Nano Banana Pro API: официальный JSON, YAML, PDF и разбор ошибок](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-api-guide); на Vertex структура `contents` та же, отличается только настройка клиента.

### Что делать с кодом на gemini-2.5-flash-image?

Если он работает через ключ Gemini API, у вас время до 2 октября 2026 года. На Agent Platform та же модель доступна до 15 марта 2027 года, и Google рекомендует мигрировать на `gemini-3.1-flash-lite-image`: цена за кадр 1K у Lite ниже ($0,0336 против примерно $0,039), но и разрешение ограничено 1K. Если нужны 2K или 4K, смотрите на `gemini-3.1-flash-image`.