การสร้างภาพด้วย Google Nanobanana

3 ICต่อการเรียกใช้ (Nanobanana)|8 ICต่อการเรียกใช้ (Nanobanana Pro)

v1.0 ใช้งานได้ เฉพาะบัญชีที่ชำระเงิน

คุณสมบัติพิเศษ Google Nanobanana และ Nanobanana Pro สงวนสิทธิ์สำหรับบัญชีที่เคยซื้อแพ็กเกจเครดิต iApp (IC) อย่างน้อยหนึ่งครั้ง เครดิตฟรีสำหรับการสมัครสมาชิกไม่สามารถปลดล็อกได้ - ซื้อแพ็กเกจครั้งเดียวเพื่อเข้าถึง API พิเศษทั้งหมด

สร้างภาพที่สวยงาม คุณภาพสูง จากคำอธิบายข้อความ ด้วยโมเดล AI Gemini ล่าสุดของ Google เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างสื่อการตลาด อินโฟกราฟิก แผนภูมิ การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ และเนื้อหาเชิงศิลปะ

โมเดลที่มีให้เลือก

โมเดล	Endpoint	ราคา	เหมาะสำหรับ
Nanobanana (gemini-2.5-flash-image)	/v3/image/generation/google/nanobanana/generate	3 IC	การสร้างภาพที่รวดเร็ว กราฟิกอย่างง่าย ต้นแบบอย่างรวดเร็ว
Nanobanana Pro (gemini-3-pro-image-preview)	/v3/image/generation/google/nanobananapro/generate	8 IC	ผลลัพธ์คุณภาพสูง ฉากที่ซับซ้อน งานศิลปะที่มีรายละเอียด ความละเอียด 4K ข้อความภาษาไทยที่ถูกต้องในรูปภาพ

ลองใช้ Demo

ทดลองใช้ AI Demo

เข้าสู่ระบบหรือสร้างบัญชีฟรีเพื่อใช้งาน AI Demo และสำรวจ API ที่ทรงพลังของเรา

รับ 50 เครดิตฟรี (IC) เมื่อสมัครสมาชิก!

โปรโมชันหมดเขต 31 ธันวาคม 2568

สร้างบัญชีฟรีเข้าสู่ระบบ

Select Model

Example Prompts (Click to try)

API Key

Log in to use your API keys or Create an account

Endpoint URL

Reference Images (Optional, max 10)

Aspect RatioAuto1:1 (Square)9:16 (Portrait)16:9 (Landscape)3:44:33:22:35:44:521:9 (Ultra Wide)

ResolutionAuto1K (1024px)2K (2048px)4K (4096px) - Pro only

Temperature1.0

Google Search Grounding

cURL Command

Image Generation Promptสร้างอินโฟกราฟิกที่สวยงามแสดงสถานที่ท่องเที่ยว 5 อันดับแรกของประเทศไทยพร้อมไอคอนและเงาพระบรมมหาราชวัง

คุณสมบัติหลัก

การสร้างภาพจากข้อความ

เปลี่ยนคำอธิบายข้อความของคุณให้เป็นภาพที่น่าทึ่ง เพียงอธิบายสิ่งที่คุณต้องการ แล้ว AI จะสร้างให้

การแสดงผลข้อความความละเอียดสูง

สร้างข้อความที่อ่านได้ในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ - เหมาะสำหรับอินโฟกราฟิก แผนภูมิ และสื่อการตลาด

การปรับปรุงแบบหลายรอบ

ปรับปรุงและแก้ไขรูปภาพที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องผ่านการสนทนา - ขอการเปลี่ยนแปลงและ AI จะอัปเดตตามนั้น

การปรับให้เหมาะสมสำหรับบริบทภาษาไทย

ปรับให้เหมาะสมสำหรับเนื้อหาเฉพาะของไทย รวมถึงวัด อาหาร เทศกาล และองค์ประกอบทางวัฒนธรรม

กรณีการใช้งาน

การตลาดและการโฆษณา

• กราฟิกโซเชียลมีเดีย
• โฆษณาแบนเนอร์และสื่อส่งเสริมการขาย
• การแสดงภาพผลิตภัณฑ์
• ภาพแคมเปญ

การสร้างภาพธุรกิจและข้อมูล

• อินโฟกราฟิกและแผนภูมิข้อมูล
• สไลด์นำเสนอ
• ภาพประกอบรายงาน
• แผนภาพกระบวนการ

อีคอมเมิร์ซ

• ภาพจำลองผลิตภัณฑ์
• การถ่ายภาพไลฟ์สไตล์
• แบนเนอร์หมวดหมู่
• กราฟิกส่งเสริมการขาย

การสร้างเนื้อหา

• ภาพประกอบโพสต์บล็อก
• ภาพขนาดย่อของ YouTube
• หน้าปกพอดคาสต์
• หัวข้อบทความ

เริ่มต้นใช้งาน

1. ข้อกำหนดเบื้องต้น

   • คีย์ API จาก iApp Technology
   • ข้อความแจ้งเพื่ออธิบายภาพที่คุณต้องการสร้าง

2. เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

   • เลือกระหว่าง Nanobanana (รวดเร็ว, 3 IC) หรือ Nanobanana Pro (คุณภาพสูง, 8 IC)
   • ส่งคำขอ POST พร้อมข้อความแจ้งของคุณ
   • รับภาพที่เข้ารหัสแบบ base64 ในการตอบกลับ

3. แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

   • ใช้คำอธิบายที่ชัดเจน: "วัดไทยยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง" ดีกว่า "วัด"
   • ระบุสไตล์: "มินิมอล", "เหมือนจริง", "สีน้ำ" เป็นต้น
   • รวมบริบท: สี แสง การจัดองค์ประกอบ อารมณ์

จะรับ API Key ได้อย่างไร?

โปรดไปที่หน้า การจัดการ API Key เพื่อดู API Key ที่มีอยู่ของคุณ หรือขอใหม่

Endpoint ของ API

Endpoint	Method	คำอธิบาย	ราคา
/v3/image/generation/google/nanobanana/generate	POST	การสร้างภาพที่รวดเร็ว (gemini-2.5-flash-image)	3 IC ต่อการเรียกใช้
/v3/image/generation/google/nanobananapro/generate	POST	การสร้างภาพคุณภาพสูง (gemini-3-pro-image-preview)	8 IC ต่อการเรียกใช้

รูปแบบคำขอ

Headers

ชื่อ	ประเภท	คำอธิบาย
apikey	String	API Key ของ iApp ของคุณ
Content-Type	String	application/json

Request Body

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "ข้อความแจ้งเพื่อสร้างภาพของคุณที่นี่"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
  }
}

รูปแบบการตอบกลับ

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "image/png",
              "data": "ข้อมูลรูปภาพที่เข้ารหัส base64..."
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

ตัวอย่างโค้ด

cURL

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'

Python

import requests
import base64

url = "https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate"

headers = {
    "apikey": "YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "contents": [
        {
            "parts": [
                {
                    "text": "สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง"
                }
            ]
        }
    ],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()

# แยกและบันทึกรูปภาพ
if result.get("candidates"):
    for part in result["candidates"][0]["content"]["parts"]:
        if "inlineData" in part:
            image_data = base64.b64decode(part["inlineData"]["data"])
            with open("generated_image.png", "wb") as f:
                f.write(image_data)
            print("บันทึกรูปภาพเป็น generated_image.png")

JavaScript

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');

const url = 'https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate';

const payload = {
  contents: [
    {
      parts: [
        {
          text: 'สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง'
        }
      ]
    }
  ],
  generationConfig: {
    responseModalities: ['TEXT', 'IMAGE']
  }
};

axios.post(url, payload, {
  headers: {
    'apikey': 'YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  }
})
.then(response => {
  const candidates = response.data.candidates;
  if (candidates && candidates[0]) {
    for (const part of candidates[0].content.parts) {
      if (part.inlineData) {
        const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64');
        fs.writeFileSync('generated_image.png', imageBuffer);
        console.log('บันทึกรูปภาพเป็น generated_image.png');
      }
    }
  }
})
.catch(error => console.error(error));

PHP

<?php

$url = 'https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate';

$payload = json_encode([
    'contents' => [
        [
            'parts' => [
                [
                    'text' => 'สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง'
                ]
            ]
        ]
    ],
    'generationConfig' => [
        'responseModalities' => ['TEXT', 'IMAGE']
    ]
]);

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
    CURLOPT_URL => $url,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'apikey: YOUR_API_KEY',
        'Content-Type: application/json'
    ],
]);

$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);

$result = json_decode($response, true);

if (isset($result['candidates'][0]['content']['parts'])) {
    foreach ($result['candidates'][0]['content']['parts'] as $part) {
        if (isset($part['inlineData'])) {
            $imageData = base64_decode($part['inlineData']['data']);
            file_put_contents('generated_image.png', $imageData);
            echo "บันทึกรูปภาพเป็น generated_image.png\n";
        }
    }
}
?>

Swift

import Foundation

let url = URL(string: "https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate")!

var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.addValue("YOUR_API_KEY", forHTTPHeaderField: "apikey")
request.addValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")

let payload: [String: Any] = [
    "contents": [
        [
            "parts": [
                ["text": "สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง"]
            ]
        ]
    ],
    "generationConfig": [
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    ]
]

request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
    guard let data = data else { return }

    if let json = try? JSONSerialization.jsonObject(with: data) as? [String: Any],
       let candidates = json["candidates"] as? [[String: Any]],
       let content = candidates.first?["content"] as? [String: Any],
       let parts = content["parts"] as? [[String: Any]] {

        for part in parts {
            if let inlineData = part["inlineData"] as? [String: Any],
               let base64String = inlineData["data"] as? String,
               let imageData = Data(base64Encoded: base64String) {

                // บันทึกหรือใช้ข้อมูลรูปภาพ
                print("ได้รับข้อมูลรูปภาพ: \(imageData.count) ไบต์")
            }
        }
    }
}

task.resume()

Kotlin

import okhttp3.*
import okhttp3.MediaType.Companion.toMediaType
import okhttp3.RequestBody.Companion.toRequestBody
import org.json.JSONObject
import java.io.File
import java.util.Base64

val client = OkHttpClient()

val payload = JSONObject().apply {
    put("contents", org.json.JSONArray().apply {
        put(JSONObject().apply {
            put("parts", org.json.JSONArray().apply {
                put(JSONObject().apply {
                    put("text", "สร้างวัดไทยที่สวยงามยามพระอาทิตย์ตกพร้อมยอดสีทอง")
                })
            })
        })
    })
    put("generationConfig", JSONObject().apply {
        put("responseModalities", org.json.JSONArray().apply {
            put("TEXT")
            put("IMAGE")
        })
    })
}

val request = Request.Builder()
    .url("https://api.iapp.co.th/v3/image/generation/google/nanobanana/generate")
    .addHeader("apikey", "YOUR_API_KEY")
    .addHeader("Content-Type", "application/json")
    .post(payload.toString().toRequestBody("application/json".toMediaType()))
    .build()

client.newCall(request).execute().use { response ->
    val json = JSONObject(response.body?.string() ?: "")
    val candidates = json.getJSONArray("candidates")
    if (candidates.length() > 0) {
        val parts = candidates.getJSONObject(0)
            .getJSONObject("content")
            .getJSONArray("parts")

        for (i in 0 until parts.length()) {
            val part = parts.getJSONObject(i)
            if (part.has("inlineData")) {
                val base64Data = part.getJSONObject("inlineData").getString("data")
                val imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Data)
                File("generated_image.png").writeBytes(imageBytes)
                println("บันทึกรูปภาพเป็น generated_image.png")
            }
        }
    }
}

เคล็ดลับ Prompt

ใช้คำอธิบายที่ชัดเจน

แทนที่จะ: "แมว" ลอง: "แมวส้มลายเสือขนฟูนั่งอยู่บนธรณีประตู แสงแดดอบอุ่นในยามบ่าย การตกแต่งภายในบ้านที่อบอุ่น"

ระบุสไตล์

• "เหมือนจริง" - สำหรับรูปภาพที่เหมือนจริง
• "ภาพวาดสีน้ำ" - สำหรับสไตล์ศิลปะ
• "การออกแบบแบนเรียบแบบมินิมอล" - สำหรับกราฟิกที่สะอาดตา
• "เรนเดอร์ 3 มิติ" - สำหรับรูปลักษณ์ที่มีมิติ
• "สไตล์โปสเตอร์วินเทจ" - สำหรับความสวยงามแบบย้อนยุค

รวมบริบท

• แสง: "ช่วงเวลาสีทอง", "แสงสตูดิโอ", "แสงนีออน"
• การจัดองค์ประกอบ: "ภาพระยะใกล้", "มุมกว้าง", "มุมมองจากมุมสูง"
• อารมณ์: "สงบ", "มีพลัง", "น่าทึ่ง"
• สี: "โทนสีน้ำเงินและทอง", "สีพาสเทล", "ความคมชัดสูง"

Prompt เฉพาะสำหรับประเทศไทย

• อ้างอิงสถานที่สำคัญของไทย: วัดอรุณ, พระบรมมหาราชวัง, เกาะพีพี
• รวมองค์ประกอบไทย: ดอกบัว, ช้าง, ลวดลายไทย
• กล่าวถึงเทศกาลไทย: ลอยกระทง, สงกรานต์, ปีใหม่ไทย
• ใช้อาหารไทย: ต้มยำ, ผัดไทย, ข้าวเหนียวมะม่วง

ราคา

โมเดล	ราคา	เหมาะสำหรับ
Nanobanana	3 IC ต่อการเรียกใช้	ต้นแบบอย่างรวดเร็ว, กราฟิกอย่างง่าย, ปริมาณมาก
Nanobanana Pro	8 IC ต่อการเรียกใช้	ผลลัพธ์คุณภาพสูง, ฉากที่ซับซ้อน, การใช้งานระดับมืออาชีพ, ข้อความภาษาไทยที่ถูกต้องในรูปภาพ

ข้อจำกัด

• ความยาว Prompt สูงสุด: 32,000 อักขระ
• เวลาตอบสนอง: 5-30 วินาที ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน
• รูปแบบผลลัพธ์: PNG หรือ JPEG (เข้ารหัส base64)
• นโยบายเนื้อหา: ห้ามเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ ความรุนแรง หรือวัสดุที่มีลิขสิทธิ์

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

• เป็นไปตาม GDPR และ PDPA
• ไม่มีการเก็บข้อมูลหลังจากประมวลผล
• การใส่ลายน้ำ SynthID บนรูปภาพที่สร้างขึ้นทั้งหมด
• การกรองเนื้อหาสำหรับคำขอที่ไม่เหมาะสม

API ที่เกี่ยวข้อง

• ลบพื้นหลัง - ลบพื้นหลังจากรูปภาพ
• การตรวจจับใบหน้า - ตรวจจับใบหน้าในรูปภาพ
• OCR เอกสารไทย - ดึงข้อความจากรูปภาพ