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Google: Nano Banana 2.1

Markdown · JSON

Google: Nano Banana 2.1

Gemini Nano Banana 2.1 génère et modifie des images de façon conversationnelle à partir de texte et de contenu visuel. Il améliore le rendu du texte, la mise en page des infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec des sorties de 1K–4K et jusqu’à 14 images de référence pour une consigne visuelle définie.

À propos du modèle

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

Gemini Nano Banana 2.1 est le modèle de Google pour la génération d’images et la modification conversationnelle. Il s’agit d’une mise à jour de Nano Banana 2, avec des améliorations du réalisme visuel, du respect des instructions, du rendu du texte et de la cohérence des personnages au fil des modifications successives. Son tableau des entrées comprend le texte, les images, la vidéo et les PDF, tandis que la sortie est constituée d’images et de texte. Il est donc utile pour une scène de produit, une infographie ou une série visuelle qui évolue au fil de plusieurs révisions précises.

Le modèle offre des sorties 1K, 2K et 4K, avec 1K comme valeur par défaut. Il ne reprend pas l’option 0.5K de Nano Banana 2. Les rapports d’aspect documentés comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9, ainsi que les formats hauts ou panoramiques 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1. Google indique des correctifs aux artéfacts de mosaïque dans ces derniers formats larges et hauts en 2K et 4K. Les étiquettes de résolution sont des paliers de taille, et non un rectangle fixe : une image carrée 4K mesure 4096 × 4096, tandis que la sortie 4K 16:9 documentée mesure 5504 × 3072.

Le texte occupe une place importante dans le flux de travail visuel. Le modèle est conçu pour rendre des formulations stylisées lisibles et organiser les éléments d’infographie avec plus de précision. Préparez le titre exact, les étiquettes et l’ordre de lecture, puis demandez l’image avec ce texte approuvé. Pour un menu, un diagramme ou une illustration pédagogique, précisez la relation entre une légende et son élément visuel. Google recommande de créer la formulation d’abord, puis de demander l’image, afin que la composition visuelle parte d’une consigne textuelle arrêtée.

La fusion d’images de référence prend en charge jusqu’à 14 images. Le profil documenté permet de préserver la cohérence d’un maximum de quatre personnages et la fidélité de la représentation d’un maximum de dix objets. Attribuez un rôle à chaque référence : le produit qui doit rester reconnaissable, l’apparence du personnage, l’arrière-plan souhaité ou le style visuel. Voici un exemple de consigne pour un produit : « Utilisez l’image A pour la forme de la bouteille et son étiquette. Utilisez l’image B pour la surface et l’éclairage. Gardez le produit inchangé, placez-le à côté d’une serviette pliée et laissez un espace dégagé au-dessus pour le titre fourni. »

L’ancrage avec Google Web Search et Image Search peut fournir de l’information actuelle et du contexte visuel pour la génération. Image Search fournit des images Web récupérées comme références; l’ancrage Web standard fournit de l’information sur le sujet. Cela est utile pour une illustration factuelle ou une scène dont l’apparence dépend d’un objet réel. Le flux de recherche d’images ne permet pas de récupérer des images de personnes du monde réel à cette fin. Les réponses ancrées comportent des métadonnées de source et d’attribution dans le flux documenté de Google; une application doit donc les conserver avec le résultat généré.

La réflexion est configurable aux niveaux minimal, moyen et élevé, avec le niveau moyen par défaut pour ce modèle exact. Elle aide le modèle à travailler la composition et les instructions plus complexes avant la sortie finale. Le guide d’images décrit des images de composition intermédiaires au cours de ce processus; elles sont distinctes du livrable final souhaité. Choisissez explicitement la disposition finale, le rapport d’aspect et la résolution requis plutôt que de vous attendre à ce que la description de l’invite fixe à elle seule tous les réglages de sortie.

La modification conversationnelle permet à une demande de suivi de changer une partie d’un résultat existant : ajuster la lumière, déplacer un objet ou traduire les étiquettes tout en préservant le reste de la composition. Reprenez l’image ou l’interaction antérieure au tour suivant et indiquez à la fois le changement demandé et les caractéristiques à conserver. Pour une série de personnages, gardez des références d’apparence cohérentes et utilisez une référence de pose lorsqu’un nouvel angle ou une pose complexe est important. Une consigne de révision pratique peut être : « Préservez le produit, les étiquettes et la disposition; donnez seulement à l’arrière-plan un gris plus chaud. »

Le tableau du modèle indique une limite d’entrée de 131 072 jetons et une limite de sortie de 32 768 jetons. La génération d’images et l’ancrage par recherche sont pris en charge, tandis que la génération audio, l’exécution de code, les appels de fonctions, les sorties structurées, la mise en cache, la recherche de fichiers, le contexte URL et Live API ne sont pas indiqués comme pris en charge dans cette édition. Une vidéo peut éclairer la génération d’une image fixe; elle ne fait pas de ce modèle un générateur vidéo. Google note aussi qu’une demande portant sur un nombre exact d’images peut ne pas produire ce nombre. Toutes les images générées comportent un filigrane SynthID.

Pour une première consigne utile, précisez la finalité de l’image, le sujet, la composition, l’éclairage, le point de vue de la caméra, le texte requis et la forme de sortie. Par exemple, demandez une infographie en portrait avec trois étapes étiquetées, un titre lisible et une hiérarchie de couleurs définie, puis examinez la formulation et le placement relatif avant la prochaine modification. Le résultat peut devenir une illustration de produit, un visuel éditorial ou une référence de conception, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Refine an approved poster background

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

Résultat attendu

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

Vérifier le résultat

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

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Pour commencer

Gemini Nano Banana 2.1 génère et modifie des images de façon conversationnelle à partir de texte et de contenu visuel. Il améliore le rendu du texte, la mise en page des infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec des sorties de 1K–4K et jusqu’à 14 images de référence pour une consigne visuelle définie.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-nano-banana-2.1
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

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

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’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.

Tarifs

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

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · minimal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsque la mise en cache explicite est demandée

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.015 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 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 requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.015 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Détails du tarif de référence

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

Google: Nano Banana 2.1

Prix par configuration

ConfigurationConditions de facturationCoût
ConfigurationGoogle: Nano Banana 2.1 · Configuration par défautConditions de facturationConfiguration par défautCoût
Entrée · Jetons en entrée 0,003 USD / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie 0,015 USD / 1K jetons
Sortie · Image de sortie 0,06 USD / 1K jetons
Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche

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

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-nano-banana-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

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

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

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

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

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

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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

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

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

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

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

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-nano-banana-2.1

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations google/gemini-nano-banana-2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Pour commencer

Gemini Nano Banana 2.1 génère et modifie des images de façon conversationnelle à partir de texte et de contenu visuel. Il améliore le rendu du texte, la mise en page des infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec des sorties de 1K–4K et jusqu’à 14 images de référence pour une consigne visuelle définie.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Images

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations
Entrée
text, image
Sortie
image
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-nano-banana-2.1
Par défaut—
ChamppromptTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Longueur minimale: 1
Par défaut—
ChampresolutionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
1K, 2K, 4K
Par défaut—
Champaspect_ratioTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9
Par défaut—
ChampnTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Maximum: 1
Par défaut—
Champinput_referencesTypearrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 0
Nombre maximal d’éléments: 14
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, prompt
Paramètrematerial_typesContrattext, image

Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library

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

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarifs

Calcul du coût final

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

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

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

Tarifs estimés à des fins de comparaison

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireQuantité prévisionnelleCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseQuantité prévisionnelle—Coût
Entrée · 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 estiméBarème tarifaire—Quantité prévisionnelleestimation pour une générationCoût
Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.24576 estimation avant génération

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

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

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Génération d’images

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

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

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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Génération d’images

Téléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Autres lectures de contenu
Lire les ressources existantes dont vous êtes propriétaire
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Conserver tous les résultats terminés

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

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

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

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

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

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-nano-banana-2.1

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

google/gemini-nano-banana-2.1

Google /google/gemini-nano-banana-2.1

Pour commencer

Gemini Nano Banana 2.1 génère et modifie des images de façon conversationnelle à partir de texte et de contenu visuel. Il améliore le rendu du texte, la mise en page des infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec des sorties de 1K–4K et jusqu’à 14 images de référence pour une consigne visuelle définie.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-nano-banana-2.1
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

Chaîne messages[].content

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

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

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

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · minimal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsque la mise en cache explicite est demandée

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.015 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 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 requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.015 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 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 →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

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

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

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

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

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

google/gemini-nano-banana-2.1

FAQ · Google: Nano Banana 2.1
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

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

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

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

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

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

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

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

Quelles limites s’appliquent ?

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

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

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