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Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Markdown · JSON

Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et retouche des images à partir de texte et d’images. Utilisez son processus conversationnel pour composer une scène, modifier un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails à préserver.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Gemini 2.5 Flash Image, également connu sous le nom de Nano Banana, est le modèle texte-image de Google pour la création visuelle et la retouche conversationnelle d’images. Il accepte une instruction accompagnée, au besoin, d’images de référence et peut renvoyer des images avec du texte d’accompagnement. Cette édition précise de 2.5 Flash Image est distincte de Nano Banana 2, de Nano Banana Pro et des modèles d’images Lite ultérieurs. Son résultat utile est un élément visuel généré ou révisé, et non la réponse du modèle textuel général Gemini 2.5.

La fiche de ce modèle précis répertorie 65 536 tokens d’entrée et 32 768 tokens de sortie. Les images et les instructions font partie de l’entrée, et l’image ou le texte renvoyés font partie du résultat. Le tableau de résolution du guide indique une sortie 1:1 à 1024×1024, 3:4 à 864×1184 et 16:9 à 1344×768, parmi les rapports largeur/hauteur pris en charge. Choisissez le format d’affichage prévu avant de concevoir la scène. Les options haute résolution d’une édition d’images Gemini ultérieure ne doivent pas être considérées comme des réglages documentés pour ce modèle précis.

Pour la création d’images à partir de texte, précisez le sujet, l’action, l’environnement, le style, l’éclairage et le point de vue. Une illustration de produit peut utiliser une identité visuelle fournie et demander qu’un détail de matière soit clairement visible dans un cadre approprié. Expliquez l’objectif de l’image afin que le modèle puisse répartir l’espace entre le sujet et le texte éventuel. Des descriptions photographiques telles qu’une vue rapprochée, une composition en plongée ou une perspective en contre-plongée définissent le cadrage plus clairement qu’une liste de termes stylistiques sans rapport entre eux.

Pour la retouche, fournissez l’image d’origine et identifiez la partie à modifier. Le guide du fabricant décrit l’ajout ou la suppression d’éléments, le masquage sémantique, le transfert de style et la composition à partir de références. Une demande utile nomme à la fois la modification et les conditions à préserver : par exemple, changer l’arrière-plan tout en conservant la forme, la surface et l’étiquette du produit. Précisez le rôle de chaque entrée lorsque vous combinez des références, par exemple l’apparence du sujet, le décor ou le style. Le guide indique que cette édition fonctionne le mieux avec trois images d’entrée au maximum ; il s’agit d’un conseil pratique, et non d’une raison de combiner un ensemble illimité de références contradictoires.

L’affinement conversationnel peut conserver le même sujet tout en modifiant un choix visuel précis. Demandez une révision cohérente à la fois et conservez l’image source ainsi que le résultat accepté utilisés pour cet échange. Décrivez ce qui doit rester constant et ce qui peut varier. Pour une série de visuels, identifiez explicitement le sujet commun, les couleurs et les règles visuelles, plutôt que de supposer qu’un nouveau prompt isolé les retrouvera. Comparez l’image révisée à la référence avant de considérer qu’une instruction de préservation a bien été respectée.

Pour le texte intégré à l’image, arrêtez d’abord la formulation exacte, puis demandez l’image contenant ce texte, comme le recommande le guide. Précisez la langue, l’ordre de lecture, le placement et l’importance relative des libellés. Une demande d’infographie doit identifier la relation expliquée par chaque libellé et les éléments visuels qui l’étayent. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et les associations visuelles à la taille d’affichage réelle ; un libellé généré qui semble lisible peut tout de même modifier un nom, un nombre ou le sens voulu.

La fiche du modèle ne répertorie pas la réflexion, l’ancrage par recherche, les appels de fonctions, l’exécution de code ou la sortie structurée contrainte pour cette édition. Elle n’annonce pas non plus de génération audio ou de prise en charge de Live API. Son entrée documentée est constituée de texte et d’images ; les fonctions de traitement audio, vidéo et documentaire d’autres modèles Gemini ne doivent donc pas être attribuées à ce profil. Une application doit traiter explicitement les parties du contenu renvoyé, au lieu de supposer qu’une réponse rédigée ordinaire contient l’élément visuel achevé.

Le guide précise que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et que les images générées incluent le marquage SynthID. Examinez chaque image renvoyée pour vérifier la composition, la fidélité du sujet, le nombre d’objets et les formulations exactes. Si la scène comporte plusieurs composants, décrivez leur disposition prévue dans un ordre clair et exprimez positivement l’apparence souhaitée. Conservez l’identité exacte du modèle, le prompt et les références avec le résultat. Cela permet d’examiner la tâche de génération ou de retouche visuelle et donne à une révision ultérieure un point de départ concret.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Change a product photo background

Using the supplied product photograph, preserve the ceramic mug's shape, handle, glaze and existing logo exactly. Replace only the background with a pale stone tabletop and soft morning side light. Keep the camera angle and mug position. Remove unrelated background clutter and add no new lettering, props or decorative marks.

Résultat attendu

An edited image retaining the reference mug while changing its setting and light as requested.

Vérifier le résultat

Compare the result with the reference for mug geometry, logo fidelity, camera angle and removal of clutter.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Premiers pas

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et retouche des images à partir de texte et d’images. Utilisez son processus conversationnel pour composer une scène, modifier un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails à préserver.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-2.5-flash-image
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 1K tokens image
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

google/gemini-2.5-flash-image

Prix par configuration

ConfigurationConditions de facturationCoût
Configurationgoogle/gemini-2.5-flash-image · Configuration par défautConditions de facturationConfiguration par défautCoût
Entrée · Entrée 0,0006 USD / 1K tokens
Sortie · Sortie 0,06 USD / 1K tokens
Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Prix par configuration

ConfigurationConditions de facturationCoût
ConfigurationGoogle: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) · Configuration par défautConditions de facturationConfiguration par défautCoût
Entrée · Tokens en entrée 0,0006 USD / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie 0,005 USD / 1K tokens
Entrée · Image d’entrée 0,0006 USD / 1K tokens
Sortie · Image de sortie 0,06 USD / 1K tokens
Entrée · Audio en entrée 0,002 USD / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache audio 0,0002 USD / 1K tokens
Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche
Sortie · Jetons de raisonnement 0,005 USD / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache 0,00006 USD / 1K tokens
Entrée · Écriture en cache · 5 minutes ≈0,000167 USD / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDKStreaming 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-2.5-flash-image", "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-2.5-flash-image',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-2.5-flash-image',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")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-2.5-flash-image

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Premiers pas

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et retouche des images à partir de texte et d’images. Utilisez son processus conversationnel pour composer une scène, modifier un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails à préserver.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Images

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations
Entrée
text, image
Sortie
image
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-2.5-flash-image
Par défaut—
ChamppromptTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Longueur minimale: 1
Par défaut—
Champaspect_ratioTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
Par défaut—
ChampnTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Maximum: 1
Par défaut—
Champinput_referencesTypearrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 0
Nombre maximal d’éléments: 3
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, prompt
Paramètrematerial_typesContrattext, image

Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarifs

Calcul du coût final

Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs estimés à des fins de comparaison

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireQuantité prévisionnelleCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseQuantité prévisionnelle—Coût
Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
ConfigurationCoût estimé de la générationBarème tarifaire—Quantité prévisionnelleEstimation pour une générationCoût
Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.24576 estimation avant génération

Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Génération d’images

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-2.5-flash-image', '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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Génération d’images

Téléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Autres lectures de contenu
Lire les ressources existantes dont vous êtes propriétaire
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.
Conserver tous les résultats terminés

Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.

Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.

Champs de la réponse
ChampType
ChampcreatedType
Champdata[].urlType
Champdata[].b64_jsonType
ChampusageType

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-2.5-flash-image

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Premiers pas

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et retouche des images à partir de texte et d’images. Utilisez son processus conversationnel pour composer une scène, modifier un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails à préserver.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-2.5-flash-image
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 1K tokens image
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "google/gemini-2.5-flash-image",
  "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-2.5-flash-image', '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-2.5-flash-image', '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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-2.5-flash-image

FAQ · Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: text → text

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: text, image → image

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-flash-image: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: model, prompt, aspect_ratio, n, input_references, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-flash-image: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: n.minimum: 1; n.maximum: 1

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