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Google: Nano Banana 2.1

Markdown · JSON

Google: Nano Banana 2.1

Gemini Nano Banana 2.1 erzeugt und bearbeitet Bilder im Gespräch anhand von Text und visuellem Material. Es verbessert Textdarstellung, Infografiklayouts und Konsistenz über mehrere Schritte, mit Ausgaben von 1K–4K und bis zu 14 Referenzbildern für einen definierten Bildauftrag.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Gemini Nano Banana 2.1 ist Googles Modell für Bilderzeugung und Bearbeitung im Gespräch. Es ist ein Update von Nano Banana 2 mit Verbesserungen bei visuellem Realismus, Anweisungsbefolgung, Textdarstellung und Figurenkonsistenz über aufeinanderfolgende Bearbeitungen. Seine Eingabetabelle nennt Text, Bilder, Video und PDF; die Ausgabe ist Bild und Text. Damit eignet es sich für eine Produktszene, eine Infografik oder eine visuelle Serie, die sich durch mehrere konkrete Überarbeitungen entwickelt.

Das Modell bietet Ausgaben in 1K, 2K und 4K mit 1K als Standard. Es übernimmt nicht die Option 0.5K von Nano Banana 2. Zu den dokumentierten Seitenverhältnissen gehören 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9 sowie die hohen oder panoramischen Formate 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1. Google nennt Korrekturen an Kachelartefakten in diesen breiten und hohen Formaten bei 2K und 4K. Auflösungsbezeichnungen sind Größenstufen und kein einzelnes festes Rechteck: Ein quadratisches Bild in 4K ist 4.096 × 4.096 groß, während die dokumentierte Ausgabe in 16:9 bei 4K 5.504 × 3.072 umfasst.

Text ist ein wesentlicher Teil des Bildablaufs. Das Modell soll lesbare gestaltete Wörter darstellen und Infografikelemente genauer anordnen. Bereiten Sie den genauen Titel, die Beschriftungen und die Lesereihenfolge vor und verlangen Sie dann das Bild mit diesem freigegebenen Text. Benennen Sie bei einem Menü, Diagramm oder einer Anweisungsgrafik die Beziehung zwischen einer Beschriftung und ihrem Bildelement. Google empfiehlt, zuerst den Wortlaut zu erstellen und anschließend das Bild anzufordern, damit die Komposition mit einem festgelegten Textauftrag beginnt.

Die Zusammenführung von Referenzbildern unterstützt bis zu 14 Bilder. Das dokumentierte Profil umfasst Konsistenz für bis zu vier Figuren und Wiedergabetreue für bis zu zehn Objekte. Weisen Sie jeder Referenz eine Rolle zu: das erkennbar zu erhaltende Produkt, das Aussehen einer Figur, den gewünschten Hintergrund oder den Bildstil. Ein beispielhafter Produktauftrag lautet: „Verwenden Sie Bild A für Flaschenform und Etikett. Verwenden Sie Bild B für Oberfläche und Beleuchtung. Erhalten Sie das Produkt unverändert, platzieren Sie es neben einem gefalteten Handtuch und lassen Sie darüber freien Platz für den bereitgestellten Titel.“

Grounding mit Google Web Search und Image Search kann aktuelle Informationen und visuellen Kontext für die Erzeugung liefern. Image Search liefert abgerufene Webbilder als Referenzen; gewöhnliches Web-Grounding liefert Informationen zum Motiv. Dies ist für eine sachbezogene Grafik oder eine Szene hilfreich, deren Aussehen von einem realen Objekt abhängt. Der Bildsuchablauf unterstützt zu diesem Zweck keinen Abruf realer Bilder von Personen. Antworten mit Grounding enthalten im dokumentierten Ablauf von Google Quellen- und Zuordnungsmetadaten. Eine Anwendung sollte diese zusammen mit dem erzeugten Ergebnis aufbewahren.

Der Denkaufwand ist auf minimal, medium und high einstellbar, mit medium als Standard für genau dieses Modell. Dies hilft dem Modell, vor der endgültigen Ausgabe Komposition und komplexere Anweisungen durchzuarbeiten. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Kompositionsbilder innerhalb dieses Prozesses; sie sind vom beabsichtigten fertigen Ergebnis getrennt. Wählen Sie finales Layout, Seitenverhältnis und Auflösung ausdrücklich, statt von der Promptbeschreibung allein die Festlegung jeder Ausgabeeinstellung zu erwarten.

Bearbeitung im Gespräch lässt eine Folgeanfrage einen Teil des bestehenden Ergebnisses ändern: das Licht anpassen, ein Objekt verschieben oder Beschriftungen übersetzen und dabei die übrige Komposition erhalten. Übernehmen Sie das frühere Bild oder die Interaktion in den nächsten Schritt und benennen Sie die verlangte Änderung sowie zu erhaltende Merkmale. Halten Sie bei einer Figurenserie Aussehensreferenzen einheitlich und nutzen Sie eine Posenreferenz, wenn ein neuer Blickwinkel oder eine komplexe Pose wichtig ist. Ein praktischer Überarbeitungsauftrag kann lauten: „Erhalten Sie Produkt, Beschriftungen und Layout; machen Sie nur den Hintergrund zu einem wärmeren Grau.“

Die Modelltabelle nennt eine Eingabegrenze von 131.072 Token und eine Ausgabegrenze von 32.768 Token. Bilderzeugung und Such-Grounding werden unterstützt. Audiogenerierung, Codeausführung, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben, Caching, Dateisuche, URL-Kontext und Live API sind für diese Edition nicht als unterstützt aufgeführt. Video kann in ein erzeugtes Standbild einfließen; dadurch wird dieses Modell nicht zu einem Videogenerator. Google weist außerdem darauf hin, dass eine Anfrage nach einer genauen Bildanzahl diese Anzahl möglicherweise nicht erzeugt. Alle erzeugten Bilder enthalten ein SynthID-Wasserzeichen.

Nennen Sie für einen hilfreichen ersten Auftrag Zweck, Motiv, Komposition, Beleuchtung, Kamerablick, erforderlichen Text und Ausgabeform des Bilds. Verlangen Sie beispielsweise eine hochformatige Infografik mit drei beschrifteten Schritten, einem lesbaren Titel und einer festgelegten Farbhierarchie. Prüfen Sie dann Wortlaut und relative Anordnung vor der nächsten Bearbeitung. Das Ergebnis kann eine Produktillustration, redaktionelle Grafik oder Designreferenz werden, wobei das gewählte Bild und sein erläuternder Text gemeinsam aufbewahrt werden.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Refine an approved poster background

Edit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image.

Erwartetes Ergebnis

One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background.

Ergebnis prüfen

Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-nano-banana-2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Einstieg

Gemini Nano Banana 2.1 erzeugt und bearbeitet Bilder im Gespräch anhand von Text und visuellem Material. Es verbessert Textdarstellung, Infografiklayouts und Konsistenz über mehrere Schritte, mit Ausgaben von 1K–4K und bis zu 14 Referenzbildern für einen definierten Bildauftrag.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-nano-banana-2.1
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · minimal
Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.06 / 1K Bild-Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Google: Nano Banana 2.1

Preise nach Konfiguration

KonfigurationAbrechnungsbedingungenGebühr
KonfigurationGoogle: Nano Banana 2.1 · StandardkonfigurationAbrechnungsbedingungenStandardkonfigurationGebühr
Eingabe · Eingabetoken $ 0,003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $ 0,015 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabebild $ 0,06 / 1K Tokens
Ausgabe · Websuche $ 0,028 pro Suche

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-nano-banana-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-nano-banana-2.1

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations google/gemini-nano-banana-2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Einstieg

Gemini Nano Banana 2.1 erzeugt und bearbeitet Bilder im Gespräch anhand von Text und visuellem Material. Es verbessert Textdarstellung, Infografiklayouts und Konsistenz über mehrere Schritte, mit Ausgaben von 1K–4K und bis zu 14 Referenzbildern für einen definierten Bildauftrag.

Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Eingabe
text, image
Ausgabe
image
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-nano-banana-2.1
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestlänge: 1
Standard—
FeldresolutionTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
1K, 2K, 4K
Standard—
Feldaspect_ratioTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9
Standard—
FeldnTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Maximum: 1
Standard—
Feldinput_referencesTyparrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 0
Maximale Anzahl Elemente: 14
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
Parametermaterial_typesVertragtext, image

Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarife

So wird die endgültige Gebühr berechnet

Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Geschätzte Tarife zum Vergleich

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeGebühr
KonfigurationBasistarife für TokensTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte Menge—Gebühr
Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
KonfigurationGeschätzte GenerierungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungGebühr
Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.24576 Schätzung vor der Generierung

Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Bilder

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Bilder

Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Abrufe anderer Inhalte
Vorhandene eigene Dateien abrufen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.

Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldcreatedTyp
Felddata[].urlTyp
Felddata[].b64_jsonTyp
FeldusageTyp

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-nano-banana-2.1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-nano-banana-2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Einstieg

Gemini Nano Banana 2.1 erzeugt und bearbeitet Bilder im Gespräch anhand von Text und visuellem Material. Es verbessert Textdarstellung, Infografiklayouts und Konsistenz über mehrere Schritte, mit Ausgaben von 1K–4K und bis zu 14 Referenzbildern für einen definierten Bildauftrag.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-nano-banana-2.1
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · minimal
Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
Ausgabe · Bildausgabetoken $0.06 / 1K Bild-Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-nano-banana-2.1

FAQ · Google: Nano Banana 2.1
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-nano-banana-2.1: text → text

POST /v1/images/generations · google/gemini-nano-banana-2.1: text, image → image

POST /v1/messages · google/gemini-nano-banana-2.1: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-nano-banana-2.1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · google/gemini-nano-banana-2.1: model, prompt, resolution, aspect_ratio, n, input_references, provider

POST /v1/messages · google/gemini-nano-banana-2.1: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-nano-banana-2.1: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · google/gemini-nano-banana-2.1: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Weitere Details

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

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