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Google: Nano Banana 2.1

Markdown · JSON

Google: Nano Banana 2.1

Gemini Nano Banana 2.1 genera y edita imágenes de forma conversacional a partir de texto y material visual. Mejora la representación del texto, la composición de infografías y la coherencia entre turnos, con salidas de 1K–4K y hasta 14 imágenes de referencia para un encargo visual definido.

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.

Gemini Nano Banana 2.1 es el modelo de Google para la generación de imágenes y la edición conversacional. Es una actualización de Nano Banana 2, con mejoras en el realismo visual, el cumplimiento de las instrucciones, la representación del texto y la coherencia de los personajes a lo largo de ediciones sucesivas. Su tabla de entradas incluye texto, imágenes, vídeo y PDF, mientras que la salida es imagen y texto. Esto lo hace útil para una escena de producto, una infografía o una serie visual que evoluciona mediante varias revisiones concretas.

El modelo ofrece salidas de 1K, 2K y 4K, con 1K como opción predeterminada. No hereda la opción de 0,5K de Nano Banana 2. Las relaciones de aspecto documentadas incluyen 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 y 21:9, además de los formatos verticales o panorámicos 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1. Google señala correcciones de los artefactos de mosaico en estos últimos formatos anchos y altos a 2K y 4K. Las etiquetas de resolución son categorías de tamaño, no un único rectángulo fijo: una imagen cuadrada de 4K mide 4096 × 4096, mientras que la salida documentada de 4K en 16:9 mide 5504 × 3072.

El texto es una parte sustancial del flujo de trabajo visual. El modelo está diseñado para representar textos legibles con estilo y organizar los elementos de las infografías con mayor precisión. Prepara el titular, las etiquetas y el orden de lectura exactos y, después, solicita la imagen con ese texto aprobado. Para un menú, un diagrama o un gráfico de instrucciones, especifica la relación entre cada leyenda y su elemento visual. Google recomienda crear primero el texto y pedir después la imagen, para que la composición visual parta de un encargo textual ya definido.

La fusión de imágenes de referencia admite hasta 14 imágenes. El perfil documentado contempla coherencia para hasta cuatro personajes y fidelidad para hasta diez objetos. Asigna una función a cada referencia: el producto que debe seguir siendo reconocible, la apariencia del personaje, el fondo deseado o el estilo visual. Un ejemplo de encargo de producto sería: «Usa la imagen A para la forma de la botella y la etiqueta. Usa la imagen B para la superficie y la iluminación. Mantén el producto sin cambios, colócalo junto a una toalla doblada y deja un espacio despejado encima para el titular proporcionado».

La fundamentación con Google Web Search e Image Search puede aportar información actualizada y contexto visual para la generación. Image Search proporciona imágenes recuperadas de la web como referencias; la fundamentación web estándar aporta información sobre el tema. Esto resulta útil para un gráfico factual o una escena cuyo aspecto dependa de un objeto real. El flujo de trabajo de búsqueda de imágenes no permite recuperar imágenes de personas reales para este fin. Las respuestas fundamentadas incluyen metadatos de fuentes y atribución en el flujo de trabajo documentado de Google, por lo que la aplicación debe conservarlos junto con el resultado generado.

El razonamiento se puede configurar en los niveles mínimo, medio y alto, con medio como opción predeterminada para este modelo concreto. Ayuda al modelo a resolver la composición y las instrucciones más complejas antes de producir la salida final. La guía de imágenes describe imágenes intermedias de composición dentro de ese proceso; son distintas del entregable final previsto. Elige explícitamente la composición final, la relación de aspecto y la resolución requeridas, en lugar de esperar que la descripción del prompt determine por sí sola todos los ajustes de salida.

La edición conversacional permite modificar una parte de un resultado existente en un turno posterior: ajustar la luz, mover un objeto o traducir las etiquetas conservando el resto de la composición. Incluye la imagen o la interacción anterior en el siguiente turno e indica tanto el cambio solicitado como los rasgos que deben conservarse. Para una serie de personajes, mantén coherentes las referencias de apariencia y utiliza una referencia de pose cuando sea importante un ángulo nuevo o una postura compleja. Un encargo práctico de revisión puede decir: «Conserva el producto, las etiquetas y la composición; cambia únicamente el fondo a un gris más cálido».

La tabla del modelo indica un límite de entrada de 131 072 tokens y un límite de salida de 32 768 tokens. Se admiten la generación de imágenes y la fundamentación mediante búsquedas, mientras que la generación de audio, la ejecución de código, las llamadas a funciones, las salidas estructuradas, el almacenamiento en caché, la búsqueda de archivos, el contexto de URL y Live API no figuran como compatibles con esta edición. Un vídeo puede servir de información para generar una imagen fija; eso no convierte al modelo en un generador de vídeo. Google también señala que solicitar un número exacto de imágenes puede no producir esa cantidad. Todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID.

Para un primer encargo útil, indica la finalidad de la imagen, el sujeto, la composición, la iluminación, la vista de cámara, el texto obligatorio y el formato de salida. Por ejemplo, solicita una infografía vertical con tres pasos etiquetados, un encabezado legible y una jerarquía de colores especificada; después, revisa el texto y la posición relativa de los elementos antes de la siguiente edición. El resultado puede convertirse en una ilustración de producto, un gráfico editorial o una referencia de diseño, conservando juntos la imagen elegida y su texto explicativo.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Refine an approved poster background

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

Resultado esperado

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

Comprobar el resultado

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

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Primeros pasos

Gemini Nano Banana 2.1 genera y edita imágenes de forma conversacional a partir de texto y material visual. Mejora la representación del texto, la composición de infografías y la coherencia entre turnos, con salidas de 1K–4K y hasta 14 imágenes de referencia para un encargo visual definido.

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-nano-banana-2.1
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)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · mínimo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo
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 $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.015 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
Salida · Tokens de salida de imagen $0.06 / 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 $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.015 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 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: Nano Banana 2.1

Precios por configuración

ConfiguraciónCondiciones de facturaciónCargo
ConfiguraciónGoogle: Nano Banana 2.1 · Configuración predeterminadaCondiciones de facturaciónConfiguración predeterminadaCargo
Entrada · Tokens de entrada 0,003 US$ / 1K tokens
Salida · Tokens de salida 0,015 US$ / 1K tokens
Salida · Imagen de salida 0,06 US$ / 1K tokens
Salida · Búsqueda web 0,028 US$ por búsqueda

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-nano-banana-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

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

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

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

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

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

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

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-nano-banana-2.1

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-nano-banana-2.1

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

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Primeros pasos

Gemini Nano Banana 2.1 genera y edita imágenes de forma conversacional a partir de texto y material visual. Mejora la representación del texto, la composición de infografías y la coherencia entre turnos, con salidas de 1K–4K y hasta 14 imágenes de referencia para un encargo visual definido.

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-nano-banana-2.1
Predeterminado—
CampopromptTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Longitud mínima: 1
Predeterminado—
CamporesolutionTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
1K, 2K, 4K
Predeterminado—
Campoaspect_ratioTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9
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 $0.24576 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-nano-banana-2.1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

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

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

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-nano-banana-2.1

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-nano-banana-2.1

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

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Primeros pasos

Gemini Nano Banana 2.1 genera y edita imágenes de forma conversacional a partir de texto y material visual. Mejora la representación del texto, la composición de infografías y la coherencia entre turnos, con salidas de 1K–4K y hasta 14 imágenes de referencia para un encargo visual definido.

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-nano-banana-2.1
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)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · mínimo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo
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 $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.015 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
Salida · Tokens de salida de imagen $0.06 / 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 $0.003 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.015 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 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-nano-banana-2.1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

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-nano-banana-2.1

Alias de rutas de métodos

/v1/images

ID de modelo relacionados

google/gemini-nano-banana-2.1

FAQ · Google: Nano Banana 2.1
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

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

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

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

¿Qué campos utiliza la solicitud?

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

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

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

¿Qué límites se aplican?

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

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

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