Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.
Beschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.
Stellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.
Sagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.
Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.
Das hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.
", "aboutText": "Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.\n\n### Ein klarer Auftrag für das visuelle Ergebnis\n\nBeschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.\n\nStellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.\n\n### Die Rolle einer Bildeingabe bestimmen\n\nSagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.\n\n### Das gewählte Bild in den nächsten Schritt übernehmen\n\nPrüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.\n\nDas hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Explore a product illustration\n\nCreate a clean editorial illustration of a reusable steel lunchbox, lid open at a three-quarter angle, with two compartments visible. Use soft daylight, a warm off-white background and restrained sage accents. Place the lunchbox in the lower-right area with generous empty space at upper left for a website heading. Include no lettering or logos.An image concept showing the open two-compartment lunchbox, warm background and clear upper-left layout space.Inspect the actual image for two visible compartments, the requested placement and absence of lettering or logos.gemini-3.1-flash-lite-imageNano Banana 2 Lite, auch Gemini 3.1 Flash Lite Image genannt, ist Googles Bildmodell für schnelle visuelle Erkundung. Sein veröffentlichtes Profil verarbeitet Text und Bilder und gibt Bilder oder Text zurück; es unterstützt Bildaufträge mit visuellem Referenzmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.
Beschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.
Stellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.
Sagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.
Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.
Das hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.
POST /v1/images/generationstextimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-3.1-flash-lite-image | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard1 |
Feldresponse_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits url, b64_json | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldsize | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldquality | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldbackground | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldoutput_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldoutput_compression | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmoderation | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinput_fidelity | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstyle | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldpartial_images | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Text zu Bild · Erforderlich: prompt
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parameteroptional_controls | Vertragnull |
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
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}
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationUltra | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00050000 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0030000 / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe $0.06000 / 1K Tokens Ausgabe · Websuche $0.028 pro Websuche |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-flash-lite-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3.1-flash-lite-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3.1-flash-lite-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nLaden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.
Jedes Datenelement speichern. Jedes b64_json dekodieren oder jede zurückgegebene signierte URL abrufen. Die Dateiendung anhand des tatsächlichen MIME-Typs bzw. der Bytes wählen.
Wenn das Ergebnis einer Bildgenerierung oder -bearbeitung geprüft werden muss, die ursprüngliche operation_id/X-Client-Request-ID und die zurückgegebenen Ergebnisinformationen aufbewahren. Bereits vorhandene eigene Ergebnisse über die Medienbibliothek anhand tatsächlicher task_id- oder asset_id-Werte wiederherstellen. Die Generierungs-/Bearbeitungsanfrage nicht erneut senden und keine Abfrage-URL aus operation_id bilden.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typinteger |
Felddata[].url | Typstring |
Felddata[].b64_json | Typbase64 string |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Antwortserver_error | BedingungDie zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordert | Nächster SchrittDie ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image
google/gemini-3.1-flash-lite-imageNano Banana 2 Lite, auch Gemini 3.1 Flash Lite Image genannt, ist Googles Bildmodell für schnelle visuelle Erkundung. Sein veröffentlichtes Profil verarbeitet Text und Bilder und gibt Bilder oder Text zurück; es unterstützt Bildaufträge mit visuellem Referenzmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.
Beschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.
Stellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.
Sagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.
Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.
Das hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3.1-flash-lite-image | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte 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[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0005 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.003 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe-Tokens $0.06 / 1K Bild-Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0005 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.003 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
| Konfiguration | Abrechnungsbedingungen | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationGoogle: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $ 0.0005 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $ 0.003 / 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-lite-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-lite-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image
google/gemini-3.1-flash-lite-imageNano Banana 2 Lite, auch Gemini 3.1 Flash Lite Image genannt, ist Googles Bildmodell für schnelle visuelle Erkundung. Sein veröffentlichtes Profil verarbeitet Text und Bilder und gibt Bilder oder Text zurück; es unterstützt Bildaufträge mit visuellem Referenzmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.
Beschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.
Stellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.
Sagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.
Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.
Das hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3.1-flash-lite-image | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldresolution | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1K | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte 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— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1 | Standard— |
Feldinput_references | Typarray | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 14 | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Vertragtext, 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}
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.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationGeschätzte Erzeugungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.24576 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLaden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpeichern 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.
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.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image
google/gemini-3.1-flash-lite-imageNano Banana 2 Lite, auch Gemini 3.1 Flash Lite Image genannt, ist Googles Bildmodell für schnelle visuelle Erkundung. Sein veröffentlichtes Profil verarbeitet Text und Bilder und gibt Bilder oder Text zurück; es unterstützt Bildaufträge mit visuellem Referenzmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana 2 Lite ist Googles Modell Gemini 3.1 Flash Lite Image. Seine Rolle ist die schnelle visuelle Erkundung und Text-zu-Bild-Arbeit. Das veröffentlichte Profil verarbeitet Text- und Bildeingaben und kann Bilder und Text zurückgeben, sodass ein schriftlicher Auftrag und visuelles Ausgangsmaterial Teil derselben kreativen Anfrage werden.
Beschreiben Sie Motiv, Komposition, Medium und Verwendungsziel des Bilds. Eine Produktillustration kann Objekt, Blickwinkel, Hintergrund und benötigten Freiraum für das umgebende Layout festlegen. Eine Szene kann Umgebung, Haupthandlung und die Details benennen, die ihre Stimmung bestimmen. Halten Sie die wenigen Beziehungen, die das Bild prägen, klar, bevor Sie dekorative Details hinzufügen.
Stellen Sie bei wichtigem sichtbarem Text die genauen Wörter und ihre Hierarchie bereit. Geben Sie an, welche Zeile führen soll und wie sie mit dem Hauptmotiv zusammenhängt. Prüfen Sie Rechtschreibung, Beschriftungen und Abstände im zurückgegebenen Bild in seiner späteren Nutzungsgrösse. Ein visuelles Konzept wird hilfreich, wenn sein Inhalt anhand des Auftrags geprüft werden kann.
Sagen Sie dem Modell, was ein bereitgestelltes Bild zur Anfrage beiträgt. Es kann das Motiv, eine sichtbare Anordnung oder Material festlegen, das die neue Darstellung berücksichtigen soll. Benennen Sie die wichtigen Details, damit die Referenz kein unerklärter Teil des Auftrags bleibt. Bewahren Sie das Quellbild zusammen mit dem zurückgegebenen Ergebnis auf, wenn Sie die verlangte Änderung oder visuelle Richtung vergleichen.
Prüfen Sie das tatsächliche Ergebnis auf gewünschtes Motiv, Bildausschnitt, wichtigen Text und die Beziehung zwischen Elementen. Bewahren Sie den erfolgreichen Auftrag, Referenzen und das gewählte Ergebnis gemeinsam auf. Erhalten Sie bei einer Serie wiederkehrendes Motiv und visuelle Begriffe in späteren Anfragen und vergleichen Sie die entstandenen Bilder auf Kontinuität, bevor Sie sie in einem fertigen Layout zusammenführen.
Das hilfreiche Ergebnis ist die zurückgegebene Darstellung oder der Begleittext genau dieses Lite-Profils. Exportabmessungen, Dateiformat und akzeptierte Steuerungen richten sich nach der verwendeten Bildschnittstelle; bewahren Sie die tatsächlichen Eigenschaften zusammen mit dem Ergebnis auf, wenn Sie seine Platzierung oder weitere Bearbeitung vorbereiten.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3.1-flash-lite-image | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0005 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.003 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe-Tokens $0.06 / 1K Bild-Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0005 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.003 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-lite-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image
Technisches Beispiel auf Englisch
Explore a product illustration\n\nCreate a clean editorial illustration of a reusable steel lunchbox, lid open at a three-quarter angle, with two compartments visible. Use soft daylight, a warm off-white background and restrained sage accents. Place the lunchbox in the lower-right area with generous empty space at upper left for a website heading. Include no lettering or logos.An image concept showing the open two-compartment lunchbox, warm background and clear upper-left layout space.Inspect the actual image for two visible compartments, the requested placement and absence of lettering or logos.