Nano Banana Pro est le modèle de génération et de modification d’images de Google basé sur Gemini 3 Pro. Il accepte le texte et les images et renvoie des images ou du texte. Son profil publié couvre les infographies, les diagrammes, les visuels de produits, les scénarimages et les compositions combinant plusieurs éléments ou références.
Nommez la finalité, le sujet principal et la relation entre les éléments. Pour une infographie, fournissez les chiffres réels et les étiquettes exactes, puis décrivez leur hiérarchie. Pour une scène de produit, identifiez l’objet, le point de vue, le cadre et les détails qui doivent rester reconnaissables. Le rôle documenté de rendu du texte du modèle comprend les formulations plus longues et les mises en page multilingues; vérifiez les lettres, les nombres et l’alignement renvoyés dans l’image.
L’ancrage avec Search est documenté pour intégrer de l’information actuelle à une tâche visuelle. Là où l’interface l’expose, gardez les faits sources avec la consigne et examinez leur représentation dans le visuel final. Un graphique ou un diagramme visuellement convaincant doit quand même être comparé aux données et aux étiquettes qu’il devait représenter.
Le profil d’hébergement publié accepte jusqu’à quatorze images de référence. Attribuez à chacune un rôle, comme le sujet, le cadre ou le style visuel, plutôt que de laisser leur relation inexpliquée. La description du modèle souligne la préservation de l’identité d’un maximum de cinq sujets; comparez les sujets réels et les détails importants dans toute la composition renvoyée.
Pour une modification, nommez la zone ou l’objet à changer et les éléments à conserver. Les contrôles créatifs documentés comprennent les changements localisés, les ajustements d’éclairage et de mise au point, les transformations de caméra et les rapports d’aspect flexibles. Gardez l’image source disponible lorsque vous vérifiez à la fois la modification demandée et les détails qui doivent rester reconnaissables.
Le profil documente les sorties 2K et 4K. Choisissez la proportion visuelle et l’échelle de sortie pour le placement prévu, puis examinez les dimensions et les propriétés de fichier réellement renvoyées. Un concept de conception et une exigence d’exportation doivent rester liés lorsque l’image entre dans une mise en page plus vaste.
Conservez l’image sélectionnée avec sa consigne, les rôles des références et l’historique des révisions. Vérifiez la formulation exacte, la continuité du sujet et la hiérarchie de l’information à la taille où la ressource sera utilisée. Le livrable utile est le visuel examiné ou le texte d’accompagnement de ce profil de modèle, prêt pour le travail de conception ou de production ultérieur.
", "aboutText": "Nano Banana Pro est le modèle de génération et de modification d’images de Google basé sur Gemini 3 Pro. Il accepte le texte et les images et renvoie des images ou du texte. Son profil publié couvre les infographies, les diagrammes, les visuels de produits, les scénarimages et les compositions combinant plusieurs éléments ou références.\n\n### Composez l’image et son contenu visible\n\nNommez la finalité, le sujet principal et la relation entre les éléments. Pour une infographie, fournissez les chiffres réels et les étiquettes exactes, puis décrivez leur hiérarchie. Pour une scène de produit, identifiez l’objet, le point de vue, le cadre et les détails qui doivent rester reconnaissables. Le rôle documenté de rendu du texte du modèle comprend les formulations plus longues et les mises en page multilingues; vérifiez les lettres, les nombres et l’alignement renvoyés dans l’image.\n\nL’ancrage avec Search est documenté pour intégrer de l’information actuelle à une tâche visuelle. Là où l’interface l’expose, gardez les faits sources avec la consigne et examinez leur représentation dans le visuel final. Un graphique ou un diagramme visuellement convaincant doit quand même être comparé aux données et aux étiquettes qu’il devait représenter.\n\n### Références et modifications créatives\n\nLe profil d’hébergement publié accepte jusqu’à quatorze images de référence. Attribuez à chacune un rôle, comme le sujet, le cadre ou le style visuel, plutôt que de laisser leur relation inexpliquée. La description du modèle souligne la préservation de l’identité d’un maximum de cinq sujets; comparez les sujets réels et les détails importants dans toute la composition renvoyée.\n\nPour une modification, nommez la zone ou l’objet à changer et les éléments à conserver. Les contrôles créatifs documentés comprennent les changements localisés, les ajustements d’éclairage et de mise au point, les transformations de caméra et les rapports d’aspect flexibles. Gardez l’image source disponible lorsque vous vérifiez à la fois la modification demandée et les détails qui doivent rester reconnaissables.\n\n### Résolution et livrable utilisable\n\nLe profil documente les sorties 2K et 4K. Choisissez la proportion visuelle et l’échelle de sortie pour le placement prévu, puis examinez les dimensions et les propriétés de fichier réellement renvoyées. Un concept de conception et une exigence d’exportation doivent rester liés lorsque l’image entre dans une mise en page plus vaste.\n\nConservez l’image sélectionnée avec sa consigne, les rôles des références et l’historique des révisions. Vérifiez la formulation exacte, la continuité du sujet et la hiérarchie de l’information à la taille où la ressource sera utilisée. Le livrable utile est le visuel examiné ou le texte d’accompagnement de ce profil de modèle, prêt pour le travail de conception ou de production ultérieur.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro est le modèle Gemini 3 Pro Image Preview de Google pour la génération et la modification d’images. Il prend en charge la composition à plusieurs images, le texte intégré, les changements créatifs localisés, l’ancrage avec Search et les sorties 2K ou 4K dans le profil documenté.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana Pro est le modèle de génération et de modification d’images de Google basé sur Gemini 3 Pro. Il accepte le texte et les images et renvoie des images ou du texte. Son profil publié couvre les infographies, les diagrammes, les visuels de produits, les scénarimages et les compositions combinant plusieurs éléments ou références.
Nommez la finalité, le sujet principal et la relation entre les éléments. Pour une infographie, fournissez les chiffres réels et les étiquettes exactes, puis décrivez leur hiérarchie. Pour une scène de produit, identifiez l’objet, le point de vue, le cadre et les détails qui doivent rester reconnaissables. Le rôle documenté de rendu du texte du modèle comprend les formulations plus longues et les mises en page multilingues; vérifiez les lettres, les nombres et l’alignement renvoyés dans l’image.
L’ancrage avec Search est documenté pour intégrer de l’information actuelle à une tâche visuelle. Là où l’interface l’expose, gardez les faits sources avec la consigne et examinez leur représentation dans le visuel final. Un graphique ou un diagramme visuellement convaincant doit quand même être comparé aux données et aux étiquettes qu’il devait représenter.
Le profil d’hébergement publié accepte jusqu’à quatorze images de référence. Attribuez à chacune un rôle, comme le sujet, le cadre ou le style visuel, plutôt que de laisser leur relation inexpliquée. La description du modèle souligne la préservation de l’identité d’un maximum de cinq sujets; comparez les sujets réels et les détails importants dans toute la composition renvoyée.
Pour une modification, nommez la zone ou l’objet à changer et les éléments à conserver. Les contrôles créatifs documentés comprennent les changements localisés, les ajustements d’éclairage et de mise au point, les transformations de caméra et les rapports d’aspect flexibles. Gardez l’image source disponible lorsque vous vérifiez à la fois la modification demandée et les détails qui doivent rester reconnaissables.
Le profil documente les sorties 2K et 4K. Choisissez la proportion visuelle et l’échelle de sortie pour le placement prévu, puis examinez les dimensions et les propriétés de fichier réellement renvoyées. Un concept de conception et une exigence d’exportation doivent rester liés lorsque l’image entre dans une mise en page plus vaste.
Conservez l’image sélectionnée avec sa consigne, les rôles des références et l’historique des révisions. Vérifiez la formulation exacte, la continuité du sujet et la hiérarchie de l’information à la taille où la ressource sera utilisée. Le livrable utile est le visuel examiné ou le texte d’accompagnement de ce profil de modèle, prêt pour le travail de conception ou de production ultérieur.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-image-preview | 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 $0.004 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons Sortie · Jetons d’image en sortie $0.24 / 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 $0.004 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-3-pro-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,004 USD / 1K jetons Sortie · Sortie 0,24 USD / 1K jetons |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Jetons en entrée 0,004 USD / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie 0,024 USD / 1K jetons Entrée · Image d’entrée 0,004 USD / 1K jetons Sortie · Image de sortie 0,24 USD / 1K jetons Entrée · Audio en entrée 0,004 USD / 1K jetons Entrée · Lecture du cache audio 0,0004 USD / 1K jetons Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche Sortie · Jetons de raisonnement 0,024 USD / 1K jetons Entrée · Lecture du cache 0,0004 USD / 1K jetons Entrée · Écriture en cache · 5 minutes 0,00075 USD / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',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-3-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro est le modèle Gemini 3 Pro Image Preview de Google pour la génération et la modification d’images. Il prend en charge la composition à plusieurs images, le texte intégré, les changements créatifs localisés, l’ancrage avec Search et les sorties 2K ou 4K dans le profil documenté.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana Pro est le modèle de génération et de modification d’images de Google basé sur Gemini 3 Pro. Il accepte le texte et les images et renvoie des images ou du texte. Son profil publié couvre les infographies, les diagrammes, les visuels de produits, les scénarimages et les compositions combinant plusieurs éléments ou références.
Nommez la finalité, le sujet principal et la relation entre les éléments. Pour une infographie, fournissez les chiffres réels et les étiquettes exactes, puis décrivez leur hiérarchie. Pour une scène de produit, identifiez l’objet, le point de vue, le cadre et les détails qui doivent rester reconnaissables. Le rôle documenté de rendu du texte du modèle comprend les formulations plus longues et les mises en page multilingues; vérifiez les lettres, les nombres et l’alignement renvoyés dans l’image.
L’ancrage avec Search est documenté pour intégrer de l’information actuelle à une tâche visuelle. Là où l’interface l’expose, gardez les faits sources avec la consigne et examinez leur représentation dans le visuel final. Un graphique ou un diagramme visuellement convaincant doit quand même être comparé aux données et aux étiquettes qu’il devait représenter.
Le profil d’hébergement publié accepte jusqu’à quatorze images de référence. Attribuez à chacune un rôle, comme le sujet, le cadre ou le style visuel, plutôt que de laisser leur relation inexpliquée. La description du modèle souligne la préservation de l’identité d’un maximum de cinq sujets; comparez les sujets réels et les détails importants dans toute la composition renvoyée.
Pour une modification, nommez la zone ou l’objet à changer et les éléments à conserver. Les contrôles créatifs documentés comprennent les changements localisés, les ajustements d’éclairage et de mise au point, les transformations de caméra et les rapports d’aspect flexibles. Gardez l’image source disponible lorsque vous vérifiez à la fois la modification demandée et les détails qui doivent rester reconnaissables.
Le profil documente les sorties 2K et 4K. Choisissez la proportion visuelle et l’échelle de sortie pour le placement prévu, puis examinez les dimensions et les propriétés de fichier réellement renvoyées. Un concept de conception et une exigence d’exportation doivent rester liés lorsque l’image entre dans une mise en page plus vaste.
Conservez l’image sélectionnée avec sa consigne, les rôles des références et l’historique des révisions. Vérifiez la formulation exacte, la continuité du sujet et la hiérarchie de l’information à la taille où la ressource sera utilisée. Le livrable utile est le visuel examiné ou le texte d’accompagnement de ce profil de modèle, prêt pour le travail de conception ou de production ultérieur.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-image-preview | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champresolution | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1K, 2K, 4K | 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: 14 | 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 $0.98304 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-3-pro-image-preview', '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-3-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro est le modèle Gemini 3 Pro Image Preview de Google pour la génération et la modification d’images. Il prend en charge la composition à plusieurs images, le texte intégré, les changements créatifs localisés, l’ancrage avec Search et les sorties 2K ou 4K dans le profil documenté.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana Pro est le modèle de génération et de modification d’images de Google basé sur Gemini 3 Pro. Il accepte le texte et les images et renvoie des images ou du texte. Son profil publié couvre les infographies, les diagrammes, les visuels de produits, les scénarimages et les compositions combinant plusieurs éléments ou références.
Nommez la finalité, le sujet principal et la relation entre les éléments. Pour une infographie, fournissez les chiffres réels et les étiquettes exactes, puis décrivez leur hiérarchie. Pour une scène de produit, identifiez l’objet, le point de vue, le cadre et les détails qui doivent rester reconnaissables. Le rôle documenté de rendu du texte du modèle comprend les formulations plus longues et les mises en page multilingues; vérifiez les lettres, les nombres et l’alignement renvoyés dans l’image.
L’ancrage avec Search est documenté pour intégrer de l’information actuelle à une tâche visuelle. Là où l’interface l’expose, gardez les faits sources avec la consigne et examinez leur représentation dans le visuel final. Un graphique ou un diagramme visuellement convaincant doit quand même être comparé aux données et aux étiquettes qu’il devait représenter.
Le profil d’hébergement publié accepte jusqu’à quatorze images de référence. Attribuez à chacune un rôle, comme le sujet, le cadre ou le style visuel, plutôt que de laisser leur relation inexpliquée. La description du modèle souligne la préservation de l’identité d’un maximum de cinq sujets; comparez les sujets réels et les détails importants dans toute la composition renvoyée.
Pour une modification, nommez la zone ou l’objet à changer et les éléments à conserver. Les contrôles créatifs documentés comprennent les changements localisés, les ajustements d’éclairage et de mise au point, les transformations de caméra et les rapports d’aspect flexibles. Gardez l’image source disponible lorsque vous vérifiez à la fois la modification demandée et les détails qui doivent rester reconnaissables.
Le profil documente les sorties 2K et 4K. Choisissez la proportion visuelle et l’échelle de sortie pour le placement prévu, puis examinez les dimensions et les propriétés de fichier réellement renvoyées. Un concept de conception et une exigence d’exportation doivent rester liés lorsque l’image entre dans une mise en page plus vaste.
Conservez l’image sélectionnée avec sa consigne, les rôles des références et l’historique des révisions. Vérifiez la formulation exacte, la continuité du sujet et la hiérarchie de l’information à la taille où la ressource sera utilisée. Le livrable utile est le visuel examiné ou le texte d’accompagnement de ce profil de modèle, prêt pour le travail de conception ou de production ultérieur.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-image-preview | 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 $0.004 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons Sortie · Jetons d’image en sortie $0.24 / 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 $0.004 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', '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-3-pro-image-preview
/v1/images
Exemple technique en anglais
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.