Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
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Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.\n\nTextdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.\n\nDie Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.\n\nGoogle Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.\n\nDenken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.\n\nDie Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.\n\nDie aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.\n\nEin praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. 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Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/images/generationstextimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-3-pro-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 $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Bild $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe $0.24000 / 1K Tokens Eingabe · Audio $0.004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache für Audioeingaben $0.0004000 / 1K Tokens Ausgabe · Websuche $0.028 pro Websuche Ausgabe · Interne Denkprozesse $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.000750000 / 1K Tokens |
set -eu\n: "${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-pro-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-pro-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-pro-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. |
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Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
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gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/images/generationstextimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-3-pro-image-preview | 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 $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Bild $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe $0.24000 / 1K Tokens Eingabe · Audio $0.004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache für Audioeingaben $0.0004000 / 1K Tokens Ausgabe · Websuche $0.028 pro Websuche Ausgabe · Interne Denkprozesse $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.000750000 / 1K Tokens |
set -eu\n: "${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-pro-image-preview", "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-pro-image-preview', '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-pro-image-preview", "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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
nano-banana-proNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/images/generationstextimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nano-banana-pro | 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 $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Bild $0.004000 / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe $0.24000 / 1K Tokens Eingabe · Audio $0.004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache für Audioeingaben $0.0004000 / 1K Tokens Ausgabe · Websuche $0.028 pro Websuche Ausgabe · Interne Denkprozesse $0.024000 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004000 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.000750000 / 1K Tokens |
set -eu\n: "${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": "nano-banana-pro", "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': 'nano-banana-pro', '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": "nano-banana-pro", "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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3-pro-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 $0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe-Tokens $0.24 / 1K Bild-Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 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 Pro (Gemini 3 Pro Image) · Standardkonfiguration | AbrechnungsbedingungenStandardkonfiguration | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $ 0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $ 0.024 / 1K Tokens Eingabe · Eingabebild $ 0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabebild $ 0.24 / 1K Tokens Eingabe · Audioeingabe $ 0.004 / 1K Tokens Eingabe · Lesen aus dem Audio-Cache $ 0.0004 / 1K Tokens Ausgabe · Websuche $ 0.028 pro Suche Ausgabe · Tokens für Denkprozesse $ 0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $ 0.0004 / 1K Tokens Eingabe · Schreiben in den Cache · 5 Minuten $ 0.00075 / 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 →
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-pro-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-pro-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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3-pro-image | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldresolution | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1K, 2K, 4K | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 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 $0.98304 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist Googles denkgestütztes Bildmodell für komplexes Design, Produktentwürfe und sachbezogene Visualisierungen. Es verarbeitet Text und Bildreferenzen und erzeugt Bilder mit Text, mit Ausgaben in 1K–4K und detaillierter kreativer Steuerung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Nano Banana Pro ist Googles Modell Gemini 3 Pro Image für denkgestützte Bilderzeugung und Bearbeitung. Der Hersteller stellt komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produktentwürfe und sachbezogene Datenvisualisierung in den Mittelpunkt der vorgesehenen Nutzung. Es verarbeitet Text und Bilder und erzeugt Bild und Text. Diese benannte Pro-Bildedition basiert auf Gemini 3 Pro und behält dabei ihr eigenes Eingabe- und Fähigkeitsprofil für Bildaufgaben.
Das Modell unterstützt Bilder in 1K, 2K und 4K. Dokumentierte Formen umfassen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 und 21:9. Ein quadratisches Bild in 4K misst 4’096 × 4’096; ein Bild in 16:9 bei 4K misst 5’504 × 3’072. Wählen Sie Auflösung und Seitenverhältnis für das benötigte Ergebnis, etwa ein hochformatiges Plakat, eine Produktszene oder eine breite Erklärungsgrafik. Die Option 0.5K und die zusätzlichen extremen Seitenverhältnisse von Gemini 3.1 Flash Image gehören nicht zu dieser Pro-Tabelle.
Textdarstellung unterstützt klare Beschriftung in Plakaten, Diagrammen und anderen gestalteten Materialien. Stellen Sie für eine komplexe Infografik die zugrunde liegenden Fakten, den genauen Wortlaut, eine Lesereihenfolge und die Beziehung zwischen Beschriftungen und visuellen Elementen bereit. Trennen Sie die zu vermittelnden Informationen vom gewünschten künstlerischen Stil. Google empfiehlt, zuerst den Text vorzubereiten und anschliessend das Bild mit diesem Text zu erzeugen. Dies ist besonders hilfreich, wenn eine Komposition eine Überschrift, ein Diagramm und mehrere kurze Bildunterschriften verbindet.
Die Eingabe mehrerer Bilder unterstützt bis zu 14 Referenzen. Googles Funktionstabelle beschreibt bis zu sechs Objektreferenzen für Wiedergabetreue, bis zu fünf Figurenreferenzen für Konsistenz und bis zu drei Stilreferenzen. Diese Rollen helfen bei der Vorbereitung einer zusammengesetzten Darstellung: Eine Produktfotografie definiert das Aussehen, ein separates Bild bestimmt die Umgebung, und ein Stilbild fliesst in die Gestaltung ein. Sagen Sie dem Modell, welche Details massgeblich sind und welche Referenzen der Inspiration dienen, statt eine wahllose Kombination aller sichtbaren Merkmale zu verlangen.
Google Search Grounding kann reale Informationen für eine sachbezogene Visualisierung oder eine von aktuellen Bedingungen geprägte Szene liefern. Der Pro-Bildablauf dokumentiert Web-Grounding; die Erweiterung Image Search ist speziell für Nano Banana 2.1 und Gemini 3.1 Flash Image dokumentiert. Stellen Sie für eine Datengrafik die darzustellenden Werte bereit oder verlangen Sie quellenbasierte Informationen im Herstellerablauf und bestimmen Sie danach Beziehung, Beschriftungen und Layout ausdrücklich. Suchgestützte Generierung erzeugt weiterhin ein zu prüfendes Bild und ersetzt nicht die Prüfung der dargestellten Fakten.
Denken unterstützt die Komposition eines komplexen Prompts vor der endgültigen Darstellung. Der Bildleitfaden beschreibt vorläufige Bilder zur Prüfung von Komposition und Logik, getrennt vom Endergebnis. Übertragen Sie weder die Steuerungstabelle minimal/high von Nano Banana 2 noch die Tabelle mit medium als Standard von Nano Banana 2.1 auf diese Pro-Edition. Stellen Sie für ein anspruchsvolles Design einen vollständigen Auftrag mit visueller Hierarchie, erforderlichen Objektbeziehungen und den Elementen bereit, die spätere Bearbeitungen überstehen müssen.
Die Modellkarte beschreibt wesentliche verbleibende Grenzen: Sehr kleiner Text und lange Passagen können schlecht dargestellt werden, das Aussehen einer Figur kann sich zwischen Referenz und Ergebnis ändern, und Bearbeitungen mit Masken oder Skizzen können Anweisungen nur teilweise befolgen oder Spuren hinterlassen. Das Modell kann auch links und rechts verwechseln oder ein Quellelement in die neue Komposition kopieren. Nennen Sie bei einer Produktüberarbeitung die zu erhaltende Geometrie und Beschriftungen ausdrücklich und prüfen Sie den bearbeiteten Bereich; vergleichen Sie bei einem Diagramm Pfeilrichtungen und relative Objektpositionen.
Die aktuelle API-Tabelle nennt eine Eingabegrenze von 65’536 Token und eine Ausgabegrenze von 32’768 Token. Bilderzeugung, Denken, Such-Grounding und Stapelverarbeitung werden unterstützt; Audioerzeugung, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Caching, strukturierte Ausgaben, Dateisuche, URL-Kontext und Live API werden nicht unterstützt. Die Bildaufgabe akzeptiert in diesem Profil weder Audio- noch Videoeingaben. Erzeugte Bilder enthalten SynthID, und eine verlangte Anzahl von Ausgabebildern wird nicht immer genau eingehalten.
Ein praktischer Produktauftrag kann ein Produktbild, eine Beleuchtungsreferenz und die genaue Überschrift verbinden: «Erhalten Sie die Proportionen und Beschriftung des Produkts, zeigen Sie es auf einer hellen Steinoberfläche unter weichem Seitenlicht und lassen Sie das obere Drittel für die bereitgestellte Überschrift frei.» Bestimmen Sie für ein sachbezogenes Diagramm jede Entität und Verbindung und stellen Sie die freigegebenen Beschriftungen bereit. Verfeinern Sie das Ergebnis im Gespräch, indem Sie eine Änderung und die zu erhaltenden Merkmale benennen, und bewahren Sie das gewählte Bild mit seinem erläuternden Text als Designergebnis auf.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3-pro-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 $0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens Ausgabe · Bildausgabe-Tokens $0.24 / 1K Bild-Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0004 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-pro-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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
Technisches Beispiel auf Englisch
Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.