Nano Banana Pro est le modèle Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
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L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.\n\nLe rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.\n\nL’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.\n\nL’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.\n\nLe raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.\n\nLa fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.\n\nLe tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.\n\nDes instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3-pro-image | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champquality | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champbackground | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_compression | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmoderation | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinput_fidelity | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstyle | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
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 structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
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 | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationUltra | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004000 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024000 / 1K tokens Entrée · image $0.004000 / 1K tokens Sortie · image en sortie $0.24000 / 1K tokens Entrée · audio $0.004000 / 1K tokens Entrée · cache audio en entrée $0.0004000 / 1K tokens Sortie · recherche web $0.028 par recherche web Sortie · raisonnement interne $0.024000 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004000 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.000750000 / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3-pro-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3-pro-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3-pro-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\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}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3-pro-image-preview | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champquality | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champbackground | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_compression | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmoderation | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinput_fidelity | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstyle | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
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 structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
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 | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationUltra | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004000 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024000 / 1K tokens Entrée · image $0.004000 / 1K tokens Sortie · image en sortie $0.24000 / 1K tokens Entrée · audio $0.004000 / 1K tokens Entrée · cache audio en entrée $0.0004000 / 1K tokens Sortie · recherche web $0.028 par recherche web Sortie · raisonnement interne $0.024000 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004000 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.000750000 / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3-pro-image-preview", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3-pro-image-preview", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\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}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
nano-banana-proNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/images/generationstextimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites nano-banana-pro | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut1 |
Champresponse_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites url, b64_json | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champsize | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champquality | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champbackground | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_compression | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmoderation | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinput_fidelity | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstyle | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champpartial_images | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Texte vers image · Obligatoire : prompt
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
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 structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
POST /v1/images/generationsAiloot 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 →
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 | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationUltra | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004000 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024000 / 1K tokens Entrée · image $0.004000 / 1K tokens Sortie · image en sortie $0.24000 / 1K tokens Entrée · audio $0.004000 / 1K tokens Entrée · cache audio en entrée $0.0004000 / 1K tokens Sortie · recherche web $0.028 par recherche web Sortie · raisonnement interne $0.024000 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004000 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.000750000 / 1K tokens |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nano-banana-pro", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'nano-banana-pro', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "nano-banana-pro", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\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}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Enregistrez chaque élément de données. Décodez chaque b64_json ou récupérez chaque URL signée renvoyée. Choisissez l’extension du fichier à partir du type MIME et des octets réels.
Si le résultat d’une génération ou d’une retouche d’image nécessite une vérification, conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine et les informations renvoyées sur le résultat. Récupérez les résultats existants qui vous appartiennent via la bibliothèque multimédia, à l’aide des valeurs task_id ou asset_id réelles. Ne soumettez pas à nouveau la requête de génération/retouche et ne construisez pas d’URL d’interrogation du statut à partir d’operation_id.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Typeinteger |
Champdata[].url | Typestring |
Champdata[].b64_json | Typebase64 string |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Réponseserver_error | ConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérification | Étape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-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’identifiant 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: outil de fonction fourni | 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 rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.24 / 1K tokens image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée 0,004 USD / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie 0,024 USD / 1K tokens Entrée · Image en entrée 0,004 USD / 1K tokens Sortie · Image en sortie 0,24 USD / 1K tokens Entrée · Audio en entrée 0,004 USD / 1K tokens Entrée · Lecture du cache audio 0,0004 USD / 1K tokens Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche Sortie · Jetons de raisonnement 0,024 USD / 1K tokens Entrée · Lecture du cache 0,0004 USD / 1K tokens Entrée · Écriture en cache · 5 minutes 0,00075 USD / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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", "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',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',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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-image | 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 par jeton | Barème tarifaireTarif de base | Quantité prévisionnelle— | Coût Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens |
| ConfigurationCoût 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', '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 gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est le modèle d’images de Google piloté par le raisonnement pour les designs complexes, les maquettes de produit et les visualisations factuelles. Il accepte le texte et les références d’images et génère des images avec du texte, avec des sorties de 1K à 4K et un contrôle créatif détaillé.
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 Gemini 3 Pro Image de Google pour la génération et la retouche d’images pilotées par le raisonnement. Le fabricant place le design graphique complexe, les maquettes de produit haute fidélité et la visualisation de données factuelles au centre des usages prévus. Il accepte du texte et des images et produit des images et du texte. Cette édition nommée d’images Pro est fondée sur Gemini 3 Pro tout en conservant son propre profil d’entrées et de capacités pour les tâches d’images.
Le modèle prend en charge les images en 1K, 2K et 4K. Les formes documentées comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9. Une image carrée 4K mesure 4096 × 4096 ; une image 16:9 en 4K mesure 5504 × 3072. Sélectionnez la résolution et le rapport largeur/hauteur pour le livrable requis, qu’il s’agisse d’une affiche en portrait, d’une scène de produit ou d’un visuel explicatif large. L’option 0.5K et les rapports extrêmes supplémentaires de Gemini 3.1 Flash Image ne font pas partie de ce tableau Pro.
Le rendu du texte permet des lettres claires dans les affiches, les diagrammes et les autres livrables graphiques. Pour une infographie complexe, fournissez les faits sous-jacents, les formulations exactes, un ordre de lecture et la relation entre les libellés et les éléments visuels. Séparez les informations à communiquer du style artistique souhaité. Google recommande de préparer d’abord le texte, puis de générer l’image qui le contient. C’est particulièrement utile lorsqu’une composition combine un titre, un diagramme et plusieurs légendes courtes.
L’entrée à plusieurs images prend en charge jusqu’à 14 références. Le tableau de fonctions de Google décrit jusqu’à six références d’objets pour la fidélité, jusqu’à cinq références de personnages pour la cohérence et jusqu’à trois références de style. Ces rôles aident à préparer un visuel composite : une photographie de produit définit l’apparence, une image séparée établit le décor et une image de style oriente le traitement. Précisez au modèle quels détails font autorité et quelles références servent d’inspiration, plutôt que de lui demander de combiner indistinctement toutes les caractéristiques visibles.
L’ancrage Google Search peut fournir des informations du monde réel pour une visualisation factuelle ou une scène éclairée par les conditions actuelles. Le flux d’images Pro documente l’ancrage web ; l’extension Image Search est documentée spécifiquement pour Nano Banana 2.1 et Gemini 3.1 Flash Image. Pour un graphique de données, fournissez les valeurs à montrer ou demandez des informations ancrées dans le flux du fabricant, puis explicitez la relation, les libellés et la mise en page. La génération éclairée par la recherche produit toujours une image à vérifier, pas un substitut à la vérification des faits représentés.
Le raisonnement aide à composer un prompt complexe avant le rendu final. Le guide d’images décrit des images intermédiaires servant à tester la composition et la logique, distinctes du livrable final. Ne transférez pas le tableau de réglages minimal/high de Nano Banana 2 ni le tableau de Nano Banana 2.1 avec medium par défaut à cette édition Pro. Pour un design exigeant, fournissez des instructions complètes avec la hiérarchie visuelle, les relations requises entre les objets et les éléments qui doivent survivre aux retouches ultérieures.
La fiche du modèle décrit des limites persistantes importantes : les très petits textes et les longs passages peuvent mal s’afficher, l’apparence des personnages peut changer entre une référence et un résultat, et les retouches masquées ou à partir de croquis peuvent ne suivre qu’une partie des instructions ou laisser des marques. Il peut aussi confondre la gauche et la droite ou copier un élément source dans la nouvelle composition. Pour une révision de produit, précisez explicitement la géométrie et les libellés à conserver et inspectez la zone retouchée ; pour un diagramme, comparez le sens des flèches et les positions relatives des objets.
Le tableau API actuel indique une limite d’entrée de 65 536 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images, la réflexion, l’ancrage par recherche et le traitement par lots sont pris en charge ; la génération audio, les appels de fonctions, l’exécution de code, le caching, les sorties structurées, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne le sont pas. La tâche d’images n’accepte ni entrée audio ni entrée vidéo dans ce profil. Les images générées incluent SynthID, et le nombre d’images de sortie demandé n’est pas toujours respecté exactement.
Des instructions pratiques de produit peuvent combiner une image du produit, une référence d’éclairage et le titre exact : « Préserve les proportions et les lettres du produit, montre-le sur une surface en pierre claire sous une douce lumière latérale et laisse le tiers supérieur libre pour le titre fourni. » Pour un diagramme factuel, identifiez chaque entité et chaque connexion et fournissez les libellés validés. Affinez le résultat dans une conversation en nommant un changement et les caractéristiques à préserver, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif comme livrable de design.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-pro-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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.24 / 1K tokens image |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3-pro-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-3-pro-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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
Exemple technique en anglais
Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.