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Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Markdown · JSON

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Nano Banana Pro es el modelo Gemini 3 Pro Image Preview de Google para la generación y edición de imágenes. En el perfil documentado admite composición con varias imágenes, texto integrado, cambios creativos en zonas concretas, fundamentación con Search y salida de 2K o 4K.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Nano Banana Pro es el modelo de generación y edición de imágenes de Google basado en Gemini 3 Pro. Acepta texto e imágenes y devuelve imágenes o texto. Su perfil publicado abarca infografías, diagramas, imágenes de productos, guiones gráficos y composiciones que combinan varios elementos o referencias.

Compón la imagen y su contenido visible

Indica la finalidad, el sujeto principal y la relación entre los elementos. Para una infografía, proporciona las cifras reales y los rótulos exactos, y describe después su jerarquía. Para una escena de producto, identifica el objeto, el punto de vista, el entorno y los detalles que deben seguir siendo reconocibles. La función documentada de representación de texto del modelo incluye textos más largos y diseños multilingües; revisa las letras, los números y la alineación en la imagen devuelta.

La fundamentación mediante búsquedas está documentada para incorporar información actual a una tarea visual. Cuando la interfaz ofrezca esta función, conserva los hechos de origen con las instrucciones e inspecciona cómo aparecen en la imagen final. Un gráfico o diagrama visualmente convincente también debe compararse con los datos y los rótulos que debía representar.

Referencias y ediciones creativas

El perfil publicado del servicio que aloja el modelo acepta hasta catorce imágenes de referencia. Asigna a cada una una función, como sujeto, entorno o estilo visual, en lugar de dejar su relación sin explicar. La descripción del modelo destaca la conservación de la identidad de hasta cinco sujetos; compara los sujetos reales y los detalles importantes en toda la composición devuelta.

Para una edición, indica la región o el objeto que debe cambiar y los elementos que deben conservarse. Los controles creativos documentados incluyen cambios en zonas concretas, ajustes de iluminación y enfoque, transformaciones de cámara y relaciones de aspecto flexibles. Mantén disponible la imagen de origen al comprobar tanto la edición solicitada como los detalles que deben seguir siendo reconocibles.

Resolución y un archivo utilizable

El perfil documenta salidas de 2K y 4K. Elige la proporción visual y la escala de salida para la ubicación prevista, y comprueba después las dimensiones reales y las propiedades del archivo devuelto. El concepto de diseño y los requisitos de exportación deben mantenerse vinculados cuando la imagen se incorpore a una maquetación más amplia.

Conserva la imagen seleccionada con sus instrucciones, las funciones de las referencias y el historial de revisiones. Comprueba la redacción exacta, la continuidad del sujeto y la jerarquía de la información al tamaño en el que se utilizará el recurso. El entregable útil de este perfil de modelo es la imagen inspeccionada o el texto que la acompaña, listo para el posterior trabajo de diseño o producción.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Create a stock comparison infographic

Create a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.

Resultado esperado

One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.

Comprobar el resultado

Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-3-pro-image-preview

google/gemini-3-pro-image-preview

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Primeros pasos

Nano Banana Pro es el modelo Gemini 3 Pro Image Preview de Google para la generación y edición de imágenes. En el perfil documentado admite composición con varias imágenes, texto integrado, cambios creativos en zonas concretas, fundamentación con Search y salida de 2K o 4K.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-3-pro-image-preview
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
Salida · Tokens de salida de imagen $0.24 / 1K tokens de imagen
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Detalles de la tarifa de referencia

Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las estimaciones de coste ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.

google/gemini-3-pro-image-preview

Precios por configuración

ConfiguraciónCondiciones de facturaciónCargo
Configuracióngoogle/gemini-3-pro-image-preview · Configuración predeterminadaCondiciones de facturaciónConfiguración predeterminadaCargo
Entrada · Entrada 0,004 US$ / 1K tokens
Salida · Salida 0,24 US$ / 1K tokens
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Precios por configuración

ConfiguraciónCondiciones de facturaciónCargo
ConfiguraciónGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Configuración predeterminadaCondiciones de facturaciónConfiguración predeterminadaCargo
Entrada · Tokens de entrada 0,004 US$ / 1K tokens
Salida · Tokens de salida 0,024 US$ / 1K tokens
Entrada · Imagen de entrada 0,004 US$ / 1K tokens
Salida · Imagen de salida 0,24 US$ / 1K tokens
Entrada · Entrada de audio 0,004 US$ / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché de audio 0,0004 US$ / 1K tokens
Salida · Búsqueda web 0,028 US$ por búsqueda
Salida · Tokens de razonamiento 0,024 US$ / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché 0,0004 US$ / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché · 5 minutos 0,00075 US$ / 1K tokens

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-3-pro-image-preview

Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations google/gemini-3-pro-image-preview

google/gemini-3-pro-image-preview

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Primeros pasos

Nano Banana Pro es el modelo Gemini 3 Pro Image Preview de Google para la generación y edición de imágenes. En el perfil documentado admite composición con varias imágenes, texto integrado, cambios creativos en zonas concretas, fundamentación con Search y salida de 2K o 4K.

Entradas aceptadas
Texto · Imágenes
Resultados
Imágenes

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations
Tipos de entrada
text, image
Tipos de salida
image
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-3-pro-image-preview
Predeterminado—
CampopromptTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Longitud mínima: 1
Predeterminado—
CamporesolutionTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
1K, 2K, 4K
Predeterminado—
Campoaspect_ratioTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
Predeterminado—
CamponTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Máximo: 1
Predeterminado—
Campoinput_referencesTipoarrayRequisitoOpcionalValores y límites
Número mínimo de elementos: 0
Número máximo de elementos: 14
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, prompt
Parámetromaterial_typesContratotext, image

Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id real devuelto o registro de la biblioteca multimedia

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Planes

Cómo se calcula el cargo definitivo

Las tarifas mostradas estiman el coste antes de la generación. El cargo final se calcula a partir del coste registrado para la generación original. La duración medida del resultado y las cantidades previstas no constituyen la cantidad facturable final.

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas estimadas para comparar

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasCantidad previstaCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCantidad prevista—Cargo
Entrada · Tokens de entrada · Estimación solo para comparar — / 1K tokens
Salida · Tokens de salida · Estimación solo para comparar — / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora · Estimación solo para comparar — / 1K tokens
ConfiguraciónCoste estimado de generaciónTabla de tarifas—Cantidad previstaestimación para una generaciónCargo
Salida · Coste estimado de generación · Estimación solo para comparar $0.98304 estimación previa a la generación

Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija para la generación completada.

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Imágenes

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

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

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

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Imágenes

Descarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Otras consultas de contenido
Consultar los archivos existentes que te pertenecen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Conserva todos los resultados completados

Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.

Conserva la respuesta completa y las cabeceras, todas las salidas reales, los identificadores originales devueltos y todos los campos de uso. Recupera la operación original sin volver a enviar la solicitud de creación.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva el X-Client-Request-ID devuelto para la conciliación. Consulta únicamente los valores task_id/asset_id realmente devueltos o la biblioteca multimedia propia; nunca construyas una URL de tarea a partir del ID de la operación ni vuelvas a enviar la solicitud de creación.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampocreatedTipo
Campodata[].urlTipo
Campodata[].b64_jsonTipo
CampousageTipo

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-3-pro-image-preview

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-3-pro-image-preview

google/gemini-3-pro-image-preview

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Primeros pasos

Nano Banana Pro es el modelo Gemini 3 Pro Image Preview de Google para la generación y edición de imágenes. En el perfil documentado admite composición con varias imágenes, texto integrado, cambios creativos en zonas concretas, fundamentación con Search y salida de 2K o 4K.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-3-pro-image-preview
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
Salida · Tokens de salida de imagen $0.24 / 1K tokens de imagen
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "google/gemini-3-pro-image-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-3-pro-image-preview

FAQ · Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3-pro-image-preview: text → text

POST /v1/images/generations · google/gemini-3-pro-image-preview: text, image → image

POST /v1/messages · google/gemini-3-pro-image-preview: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3-pro-image-preview: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · google/gemini-3-pro-image-preview: model, prompt, resolution, aspect_ratio, n, input_references, provider

POST /v1/messages · google/gemini-3-pro-image-preview: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3-pro-image-preview: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · google/gemini-3-pro-image-preview: n.minimum: 1; n.maximum: 1

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