Gemini 2.5 Flash Image, aussi connu sous le nom de Nano Banana, est le modèle de Google prenant en charge le texte et les images pour la création visuelle et la modification conversationnelle d’images. Il accepte une instruction avec des images de référence facultatives et peut renvoyer des images accompagnées de texte. Cette édition exacte 2.5 Flash Image est distincte de Nano Banana 2, de Nano Banana Pro et des modèles d’image Lite ultérieurs. Son résultat utile est une ressource visuelle générée ou révisée, et non la réponse du modèle textuel général Gemini 2.5.
La fiche du modèle exact indique 65 536 jetons d’entrée et 32 768 jetons de sortie. Les images et les instructions font partie de l’entrée, et l’image ou le texte renvoyé fait partie du résultat. Le tableau de résolution du guide donne une sortie 1:1 à 1024×1024, 3:4 à 864×1184 et 16:9 à 1344×768, parmi ses rapports d’aspect pris en charge. Choisissez la forme d’affichage prévue avant de concevoir la scène. Les options haute résolution d’une édition d’image Gemini ultérieure ne doivent pas être traitées comme des contrôles documentés pour ce modèle exact.
Pour la création texte-image, précisez le sujet, l’action, l’environnement, le style, l’éclairage et le point de vue. Une illustration de produit pourrait utiliser une identité visuelle fournie et demander un détail de matière clairement visible dans un cadre approprié. Expliquez la finalité de l’image afin que le modèle puisse répartir l’espace entre le sujet et tout texte. Des descriptions photographiques comme une vue rapprochée, une composition en plongée ou une perspective en contre-plongée aident à définir le cadrage plus clairement qu’une liste de mots de style sans rapport.
Pour la modification, fournissez l’image originale et identifiez la partie à changer. Le guide du concepteur décrit l’ajout ou le retrait d’éléments, le masquage sémantique, le transfert de style et la composition à l’aide de références. Une requête utile nomme à la fois la révision et les conditions à préserver; par exemple, changer l’arrière-plan tout en conservant la forme, la surface et l’étiquette du produit. Étiquetez le rôle de chaque entrée lorsque vous combinez des références, comme l’apparence du sujet, le cadre ou le style. Le guide indique que cette édition fonctionne le mieux avec jusqu’à trois images d’entrée; c’est une indication pratique, et non une raison de combiner un ensemble illimité de références contradictoires.
L’affinage conversationnel peut garder le même sujet tout en changeant une décision visuelle précise. Demandez une seule révision à la fois, dans la continuité du travail en cours, et conservez l’image source et le résultat accepté utilisés pour ce tour. Décrivez ce qui doit rester cohérent et ce qui peut varier. Pour une séquence de ressources, identifiez explicitement le sujet, les couleurs et les règles visuelles partagés plutôt que de supposer qu’une nouvelle invite isolée les retrouvera. Comparez l’image révisée avec la référence avant de considérer une instruction de préservation comme suivie avec succès.
Pour le texte dans 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 étiquettes. Une demande d’infographie doit identifier la relation expliquée par chaque étiquette et les éléments visuels qui l’appuient. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et l’association visuelle à la taille d’affichage réelle; une étiquette générée qui semble lisible peut encore changer un nom, un nombre ou le sens voulu.
La fiche du modèle n’indique 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 la génération audio ni Live API. Son entrée documentée est le texte et les images; les fonctions audio, vidéo et de traitement documentaire d’autres modèles Gemini ne doivent donc pas être rattachées à ce profil. Une application doit gérer explicitement les parties du contenu renvoyé plutôt que de supposer qu’une réponse de prose ordinaire contient la ressource d’image terminée.
Le guide note que le nombre d’images demandé n’est pas toujours respecté et que les images générées comprennent un marquage SynthID. Examinez chaque image renvoyée pour vérifier la composition, la fidélité du sujet, le nombre d’objets et la formulation exacte. Si la scène comporte plusieurs composantes, décrivez leur disposition prévue dans un ordre clair et exprimez l’apparence souhaitée de façon positive. Conservez l’identité exacte du modèle, l’invite et les références avec le résultat. Cela rend la tâche de génération ou de modification visuelle vérifiable et donne un point de départ concret à une révision ultérieure.
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Change a product photo background\n\nUsing 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.An edited image retaining the reference mug while changing its setting and light as requested.Compare the result with the reference for mug geometry, logo fidelity, camera angle and removal of clutter.google/gemini-2.5-flash-imageNano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et modifie des images à partir de texte et d’images. Utilisez son flux conversationnel pour composer une scène, changer un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails qui doivent rester.
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, aussi connu sous le nom de Nano Banana, est le modèle de Google prenant en charge le texte et les images pour la création visuelle et la modification conversationnelle d’images. Il accepte une instruction avec des images de référence facultatives et peut renvoyer des images accompagnées de texte. Cette édition exacte 2.5 Flash Image est distincte de Nano Banana 2, de Nano Banana Pro et des modèles d’image Lite ultérieurs. Son résultat utile est une ressource visuelle générée ou révisée, et non la réponse du modèle textuel général Gemini 2.5.
La fiche du modèle exact indique 65 536 jetons d’entrée et 32 768 jetons de sortie. Les images et les instructions font partie de l’entrée, et l’image ou le texte renvoyé fait partie du résultat. Le tableau de résolution du guide donne une sortie 1:1 à 1024×1024, 3:4 à 864×1184 et 16:9 à 1344×768, parmi ses rapports d’aspect pris en charge. Choisissez la forme d’affichage prévue avant de concevoir la scène. Les options haute résolution d’une édition d’image Gemini ultérieure ne doivent pas être traitées comme des contrôles documentés pour ce modèle exact.
Pour la création texte-image, précisez le sujet, l’action, l’environnement, le style, l’éclairage et le point de vue. Une illustration de produit pourrait utiliser une identité visuelle fournie et demander un détail de matière clairement visible dans un cadre approprié. Expliquez la finalité de l’image afin que le modèle puisse répartir l’espace entre le sujet et tout texte. Des descriptions photographiques comme une vue rapprochée, une composition en plongée ou une perspective en contre-plongée aident à définir le cadrage plus clairement qu’une liste de mots de style sans rapport.
Pour la modification, fournissez l’image originale et identifiez la partie à changer. Le guide du concepteur décrit l’ajout ou le retrait d’éléments, le masquage sémantique, le transfert de style et la composition à l’aide de références. Une requête utile nomme à la fois la révision et les conditions à préserver; par exemple, changer l’arrière-plan tout en conservant la forme, la surface et l’étiquette du produit. Étiquetez le rôle de chaque entrée lorsque vous combinez des références, comme l’apparence du sujet, le cadre ou le style. Le guide indique que cette édition fonctionne le mieux avec jusqu’à trois images d’entrée; c’est une indication pratique, et non une raison de combiner un ensemble illimité de références contradictoires.
L’affinage conversationnel peut garder le même sujet tout en changeant une décision visuelle précise. Demandez une seule révision à la fois, dans la continuité du travail en cours, et conservez l’image source et le résultat accepté utilisés pour ce tour. Décrivez ce qui doit rester cohérent et ce qui peut varier. Pour une séquence de ressources, identifiez explicitement le sujet, les couleurs et les règles visuelles partagés plutôt que de supposer qu’une nouvelle invite isolée les retrouvera. Comparez l’image révisée avec la référence avant de considérer une instruction de préservation comme suivie avec succès.
Pour le texte dans 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 étiquettes. Une demande d’infographie doit identifier la relation expliquée par chaque étiquette et les éléments visuels qui l’appuient. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et l’association visuelle à la taille d’affichage réelle; une étiquette générée qui semble lisible peut encore changer un nom, un nombre ou le sens voulu.
La fiche du modèle n’indique 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 la génération audio ni Live API. Son entrée documentée est le texte et les images; les fonctions audio, vidéo et de traitement documentaire d’autres modèles Gemini ne doivent donc pas être rattachées à ce profil. Une application doit gérer explicitement les parties du contenu renvoyé plutôt que de supposer qu’une réponse de prose ordinaire contient la ressource d’image terminée.
Le guide note que le nombre d’images demandé n’est pas toujours respecté et que les images générées comprennent un marquage SynthID. Examinez chaque image renvoyée pour vérifier la composition, la fidélité du sujet, le nombre d’objets et la formulation exacte. Si la scène comporte plusieurs composantes, décrivez leur disposition prévue dans un ordre clair et exprimez l’apparence souhaitée de façon positive. Conservez l’identité exacte du modèle, l’invite et les références avec le résultat. Cela rend la tâche de génération ou de modification visuelle vérifiable et donne un point de départ concret à une révision ultérieure.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-2.5-flash-image | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs 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[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID 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/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 1K jetons image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-2.5-flash-image · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,0006 USD / 1K jetons Sortie · Sortie 0,06 USD / 1K jetons |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationGoogle: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Jetons en entrée 0,0006 USD / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie 0,005 USD / 1K jetons Entrée · Image d’entrée 0,0006 USD / 1K jetons Sortie · Image de sortie 0,06 USD / 1K jetons Entrée · Audio en entrée 0,002 USD / 1K jetons Entrée · Lecture du cache audio 0,0002 USD / 1K jetons Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche Sortie · Jetons de raisonnement 0,005 USD / 1K jetons Entrée · Lecture du cache 0,00006 USD / 1K jetons Entrée · Écriture en cache · 5 minutes ≈0,000167 USD / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-flash-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image
/v1/images
google/gemini-2.5-flash-imageNano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et modifie des images à partir de texte et d’images. Utilisez son flux conversationnel pour composer une scène, changer un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails qui doivent rester.
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, aussi connu sous le nom de Nano Banana, est le modèle de Google prenant en charge le texte et les images pour la création visuelle et la modification conversationnelle d’images. Il accepte une instruction avec des images de référence facultatives et peut renvoyer des images accompagnées de texte. Cette édition exacte 2.5 Flash Image est distincte de Nano Banana 2, de Nano Banana Pro et des modèles d’image Lite ultérieurs. Son résultat utile est une ressource visuelle générée ou révisée, et non la réponse du modèle textuel général Gemini 2.5.
La fiche du modèle exact indique 65 536 jetons d’entrée et 32 768 jetons de sortie. Les images et les instructions font partie de l’entrée, et l’image ou le texte renvoyé fait partie du résultat. Le tableau de résolution du guide donne une sortie 1:1 à 1024×1024, 3:4 à 864×1184 et 16:9 à 1344×768, parmi ses rapports d’aspect pris en charge. Choisissez la forme d’affichage prévue avant de concevoir la scène. Les options haute résolution d’une édition d’image Gemini ultérieure ne doivent pas être traitées comme des contrôles documentés pour ce modèle exact.
Pour la création texte-image, précisez le sujet, l’action, l’environnement, le style, l’éclairage et le point de vue. Une illustration de produit pourrait utiliser une identité visuelle fournie et demander un détail de matière clairement visible dans un cadre approprié. Expliquez la finalité de l’image afin que le modèle puisse répartir l’espace entre le sujet et tout texte. Des descriptions photographiques comme une vue rapprochée, une composition en plongée ou une perspective en contre-plongée aident à définir le cadrage plus clairement qu’une liste de mots de style sans rapport.
Pour la modification, fournissez l’image originale et identifiez la partie à changer. Le guide du concepteur décrit l’ajout ou le retrait d’éléments, le masquage sémantique, le transfert de style et la composition à l’aide de références. Une requête utile nomme à la fois la révision et les conditions à préserver; par exemple, changer l’arrière-plan tout en conservant la forme, la surface et l’étiquette du produit. Étiquetez le rôle de chaque entrée lorsque vous combinez des références, comme l’apparence du sujet, le cadre ou le style. Le guide indique que cette édition fonctionne le mieux avec jusqu’à trois images d’entrée; c’est une indication pratique, et non une raison de combiner un ensemble illimité de références contradictoires.
L’affinage conversationnel peut garder le même sujet tout en changeant une décision visuelle précise. Demandez une seule révision à la fois, dans la continuité du travail en cours, et conservez l’image source et le résultat accepté utilisés pour ce tour. Décrivez ce qui doit rester cohérent et ce qui peut varier. Pour une séquence de ressources, identifiez explicitement le sujet, les couleurs et les règles visuelles partagés plutôt que de supposer qu’une nouvelle invite isolée les retrouvera. Comparez l’image révisée avec la référence avant de considérer une instruction de préservation comme suivie avec succès.
Pour le texte dans 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 étiquettes. Une demande d’infographie doit identifier la relation expliquée par chaque étiquette et les éléments visuels qui l’appuient. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et l’association visuelle à la taille d’affichage réelle; une étiquette générée qui semble lisible peut encore changer un nom, un nombre ou le sens voulu.
La fiche du modèle n’indique 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 la génération audio ni Live API. Son entrée documentée est le texte et les images; les fonctions audio, vidéo et de traitement documentaire d’autres modèles Gemini ne doivent donc pas être rattachées à ce profil. Une application doit gérer explicitement les parties du contenu renvoyé plutôt que de supposer qu’une réponse de prose ordinaire contient la ressource d’image terminée.
Le guide note que le nombre d’images demandé n’est pas toujours respecté et que les images générées comprennent un marquage SynthID. Examinez chaque image renvoyée pour vérifier la composition, la fidélité du sujet, le nombre d’objets et la formulation exacte. Si la scène comporte plusieurs composantes, décrivez leur disposition prévue dans un ordre clair et exprimez l’apparence souhaitée de façon positive. Conservez l’identité exacte du modèle, l’invite et les références avec le résultat. Cela rend la tâche de génération ou de modification visuelle vérifiable et donne un point de départ concret à une révision ultérieure.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-2.5-flash-image | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champaspect_ratio | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 1 | Par défaut— |
Champinput_references | Typearray | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 0 Nombre maximal d’éléments: 3 | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètrematerial_types | Contrattext, 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}
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.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Quantité prévisionnelle | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Quantité prévisionnelle— | Coût Entrée · Jetons en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K jetons Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K jetons |
| ConfigurationCoût de génération estimé | Barème tarifaire— | Quantité prévisionnelleestimation pour une génération | Coût Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.24576 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nEnregistrez 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.
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.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Type |
Champdata[].url | Type |
Champdata[].b64_json | Type |
Champusage | Type |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image
/v1/images
google/gemini-2.5-flash-imageNano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) génère et modifie des images à partir de texte et d’images. Utilisez son flux conversationnel pour composer une scène, changer un élément sélectionné, combiner des références visuelles ou affiner une image de produit en précisant les détails qui doivent rester.
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, aussi connu sous le nom de Nano Banana, est le modèle de Google prenant en charge le texte et les images pour la création visuelle et la modification conversationnelle d’images. Il accepte une instruction avec des images de référence facultatives et peut renvoyer des images accompagnées de texte. Cette édition exacte 2.5 Flash Image est distincte de Nano Banana 2, de Nano Banana Pro et des modèles d’image Lite ultérieurs. Son résultat utile est une ressource visuelle générée ou révisée, et non la réponse du modèle textuel général Gemini 2.5.
La fiche du modèle exact indique 65 536 jetons d’entrée et 32 768 jetons de sortie. Les images et les instructions font partie de l’entrée, et l’image ou le texte renvoyé fait partie du résultat. Le tableau de résolution du guide donne une sortie 1:1 à 1024×1024, 3:4 à 864×1184 et 16:9 à 1344×768, parmi ses rapports d’aspect pris en charge. Choisissez la forme d’affichage prévue avant de concevoir la scène. Les options haute résolution d’une édition d’image Gemini ultérieure ne doivent pas être traitées comme des contrôles documentés pour ce modèle exact.
Pour la création texte-image, précisez le sujet, l’action, l’environnement, le style, l’éclairage et le point de vue. Une illustration de produit pourrait utiliser une identité visuelle fournie et demander un détail de matière clairement visible dans un cadre approprié. Expliquez la finalité de l’image afin que le modèle puisse répartir l’espace entre le sujet et tout texte. Des descriptions photographiques comme une vue rapprochée, une composition en plongée ou une perspective en contre-plongée aident à définir le cadrage plus clairement qu’une liste de mots de style sans rapport.
Pour la modification, fournissez l’image originale et identifiez la partie à changer. Le guide du concepteur décrit l’ajout ou le retrait d’éléments, le masquage sémantique, le transfert de style et la composition à l’aide de références. Une requête utile nomme à la fois la révision et les conditions à préserver; par exemple, changer l’arrière-plan tout en conservant la forme, la surface et l’étiquette du produit. Étiquetez le rôle de chaque entrée lorsque vous combinez des références, comme l’apparence du sujet, le cadre ou le style. Le guide indique que cette édition fonctionne le mieux avec jusqu’à trois images d’entrée; c’est une indication pratique, et non une raison de combiner un ensemble illimité de références contradictoires.
L’affinage conversationnel peut garder le même sujet tout en changeant une décision visuelle précise. Demandez une seule révision à la fois, dans la continuité du travail en cours, et conservez l’image source et le résultat accepté utilisés pour ce tour. Décrivez ce qui doit rester cohérent et ce qui peut varier. Pour une séquence de ressources, identifiez explicitement le sujet, les couleurs et les règles visuelles partagés plutôt que de supposer qu’une nouvelle invite isolée les retrouvera. Comparez l’image révisée avec la référence avant de considérer une instruction de préservation comme suivie avec succès.
Pour le texte dans 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 étiquettes. Une demande d’infographie doit identifier la relation expliquée par chaque étiquette et les éléments visuels qui l’appuient. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et l’association visuelle à la taille d’affichage réelle; une étiquette générée qui semble lisible peut encore changer un nom, un nombre ou le sens voulu.
La fiche du modèle n’indique 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 la génération audio ni Live API. Son entrée documentée est le texte et les images; les fonctions audio, vidéo et de traitement documentaire d’autres modèles Gemini ne doivent donc pas être rattachées à ce profil. Une application doit gérer explicitement les parties du contenu renvoyé plutôt que de supposer qu’une réponse de prose ordinaire contient la ressource d’image terminée.
Le guide note que le nombre d’images demandé n’est pas toujours respecté et que les images générées comprennent un marquage SynthID. Examinez chaque image renvoyée pour vérifier la composition, la fidélité du sujet, le nombre d’objets et la formulation exacte. Si la scène comporte plusieurs composantes, décrivez leur disposition prévue dans un ordre clair et exprimez l’apparence souhaitée de façon positive. Conservez l’identité exacte du modèle, l’invite et les références avec le résultat. Cela rend la tâche de génération ou de modification visuelle vérifiable et donne un point de départ concret à une révision ultérieure.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-2.5-flash-image | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez 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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons Sortie · Jetons d’image en sortie $0.06 / 1K jetons image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image
/v1/images
Exemple technique en anglais
Change a product photo background\n\nUsing 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.An edited image retaining the reference mug while changing its setting and light as requested.Compare the result with the reference for mug geometry, logo fidelity, camera angle and removal of clutter.