Nano Banana 2 est le modèle Gemini 3.1 Flash Image de Google pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Cette entrée conserve l’identité Preview exacte. Une description écrite peut définir un nouveau visuel, tandis qu’une image d’entrée peut établir le sujet, l’apparence ou la composition à modifier. Le résultat peut contenir une image et du texte associé. Les éléments de lancement de Google mettent en avant les connaissances du monde, le rendu du texte et la cohérence du sujet, ainsi que la possibilité d’affiner une scène au fil de tours liés.
Pour la création visuelle ancrée dans des sources, le modèle documenté peut utiliser les informations de recherche web et d’images afin d’éclairer une génération. Cela permet des tâches comme une illustration inspirée d’un lieu ou un diagramme fondé sur des informations fournies. Définissez les faits sources à représenter et distinguez-les des choix artistiques. Une génération éclairée par la recherche ne fait pas de chaque détail de l’image finale une affirmation vérifiée. Si un produit, un monument ou un diagramme doit être exact, fournissez sa référence faisant autorité et examinez la sortie par rapport à celle-ci.
Le lancement décrit un meilleur rendu et une meilleure localisation du texte dans l’image. Pour une affiche, une infographie ou une maquette marketing, fournissez la formulation exacte, la langue et le rôle de chaque élément textuel. Fixez d’abord le texte, puis demandez le visuel qui le contient, comme le recommande le guide d’images. Expliquez l’ordre de lecture et l’importance relative afin de ne pas confondre titre, légende et libellé de diagramme. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et le lien entre un libellé et l’élément illustré avant d’utiliser l’image dans une publication.
Les réglages créatifs comprennent le rapport largeur/hauteur et la résolution. Le lancement ajoute une sortie de 512 pixels aux choix 1K, 2K et 4K, ainsi que les rapports 4:1, 1:4, 8:1 et 1:8. Le guide développeur indique minimal comme niveau de réflexion par défaut et high comme option pour les compositions plus complexes. Choisissez l’usage prévu avant la composition : une story verticale, une bannière large et un diagramme compact exigent des espaces différents pour le sujet et les éventuels textes. Ces réglages décrivent le flux de génération du fabricant pour cette gamme, pas le redimensionnement automatique d’un livrable existant terminé.
Pour la cohérence du sujet, identifiez le rôle de chaque référence : apparence du produit, identité du personnage, arrière-plan ou style visuel. Précisez les détails à préserver, puis les éléments à changer. Une tâche originale peut placer une photographie de produit fournie dans une nouvelle scène en conservant sa forme, sa matière et ses éléments de marque visibles. Pour une séquence illustrée, gardez les mêmes références et définissez les détails propres à chaque scène qui varient. Davantage de références ne remplacent pas une instruction claire sur la contribution de chaque image.
La retouche conversationnelle sert à une révision précise. Demandez d’ajuster un objet, l’arrière-plan ou l’éclairage tout en conservant la composition acceptée. Le guide du fabricant décrit le masquage sémantique, où la zone retouchée est identifiée par des mots. Pour les travaux à plusieurs tours, conservez la conversation et les métadonnées requises de contexte de raisonnement dans l’interface choisie ; le guide Gemini 3 explique que les signatures de réflexion aident à transmettre ce contexte. La description d’une zone inchangée est une instruction à vérifier par rapport à l’original, pas la garantie que chaque pixel reste identique.
Le tableau développeur Gemini 3 nomme explicitement gemini-3.1-flash-image-preview avec une allocation de 128K en entrée et de 32K en sortie. Conservez le nom de modèle Preview exact lors de l’enregistrement d’une génération. Gardez les réglages disponibles de référence, de sortie et de résolution avec les images sources et la requête afin de reproduire une révision de manière cohérente. Pour une révision, conservez les mêmes références sources et précisez le changement visuel exact en préservant le rôle accepté de chaque entrée.
Le guide d’images avertit que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et indique le marquage SynthID des images générées. Vérifiez toutes les images renvoyées et le texte éventuellement associé plutôt que de supposer un résultat composé d’une seule image fixe. Examinez l’identité du sujet, le nombre d’objets, les formulations dans l’image, la composition et la fidélité aux références à la taille d’affichage prévue. Pour une scène complexe, précisez les composants dans un ordre logique et décrivez positivement l’apparence souhaitée. Le résultat utile est un livrable visuel vérifié, avec ses références sources et son identité de modèle exacte conservées pour la retouche suivante.
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Une génération éclairée par la recherche ne fait pas de chaque détail de l’image finale une affirmation vérifiée. Si un produit, un monument ou un diagramme doit être exact, fournissez sa référence faisant autorité et examinez la sortie par rapport à celle-ci.\n\nLe lancement décrit un meilleur rendu et une meilleure localisation du texte dans l’image. Pour une affiche, une infographie ou une maquette marketing, fournissez la formulation exacte, la langue et le rôle de chaque élément textuel. Fixez d’abord le texte, puis demandez le visuel qui le contient, comme le recommande le guide d’images. Expliquez l’ordre de lecture et l’importance relative afin de ne pas confondre titre, légende et libellé de diagramme. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et le lien entre un libellé et l’élément illustré avant d’utiliser l’image dans une publication.\n\nLes réglages créatifs comprennent le rapport largeur/hauteur et la résolution. Le lancement ajoute une sortie de 512 pixels aux choix 1K, 2K et 4K, ainsi que les rapports 4:1, 1:4, 8:1 et 1:8. Le guide développeur indique minimal comme niveau de réflexion par défaut et high comme option pour les compositions plus complexes. Choisissez l’usage prévu avant la composition : une story verticale, une bannière large et un diagramme compact exigent des espaces différents pour le sujet et les éventuels textes. Ces réglages décrivent le flux de génération du fabricant pour cette gamme, pas le redimensionnement automatique d’un livrable existant terminé.\n\nPour la cohérence du sujet, identifiez le rôle de chaque référence : apparence du produit, identité du personnage, arrière-plan ou style visuel. Précisez les détails à préserver, puis les éléments à changer. Une tâche originale peut placer une photographie de produit fournie dans une nouvelle scène en conservant sa forme, sa matière et ses éléments de marque visibles. Pour une séquence illustrée, gardez les mêmes références et définissez les détails propres à chaque scène qui varient. Davantage de références ne remplacent pas une instruction claire sur la contribution de chaque image.\n\nLa retouche conversationnelle sert à une révision précise. Demandez d’ajuster un objet, l’arrière-plan ou l’éclairage tout en conservant la composition acceptée. Le guide du fabricant décrit le masquage sémantique, où la zone retouchée est identifiée par des mots. Pour les travaux à plusieurs tours, conservez la conversation et les métadonnées requises de contexte de raisonnement dans l’interface choisie ; le guide Gemini 3 explique que les signatures de réflexion aident à transmettre ce contexte. La description d’une zone inchangée est une instruction à vérifier par rapport à l’original, pas la garantie que chaque pixel reste identique.\n\nLe tableau développeur Gemini 3 nomme explicitement gemini-3.1-flash-image-preview avec une allocation de 128K en entrée et de 32K en sortie. Conservez le nom de modèle Preview exact lors de l’enregistrement d’une génération. Gardez les réglages disponibles de référence, de sortie et de résolution avec les images sources et la requête afin de reproduire une révision de manière cohérente. Pour une révision, conservez les mêmes références sources et précisez le changement visuel exact en préservant le rôle accepté de chaque entrée.\n\nLe guide d’images avertit que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et indique le marquage SynthID des images générées. Vérifiez toutes les images renvoyées et le texte éventuellement associé plutôt que de supposer un résultat composé d’une seule image fixe. Examinez l’identité du sujet, le nombre d’objets, les formulations dans l’image, la composition et la fidélité aux références à la taille d’affichage prévue. Pour une scène complexe, précisez les composants dans un ordre logique et décrivez positivement l’apparence souhaitée. Le résultat utile est un livrable visuel vérifié, avec ses références sources et son identité de modèle exacte conservées pour la retouche suivante.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Create a four-stage growing guide\n\nCreate a friendly flat illustration for a gardening guide showing four tomato-growing stages from left to right: seed in soil, small seedling, leafy plant, mature plant with red tomatoes. Use a warm cream background, consistent pots and simple green shapes. Keep each stage clearly separated. Include no text, numbers, labels or decorative extra plants.An image with four distinct growing stages in the specified order and a consistent illustration style.Inspect the actual image for exactly four stages, the left-to-right progression and absence of text or extra plants.google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crée et retouche des images à partir de texte et de références visuelles. Ses atouts documentés comprennent la cohérence du sujet, le texte intégré aux images et sa localisation, les modifications conversationnelles et le contrôle créatif de la composition, du rapport largeur/hauteur et de la résolution.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana 2 est le modèle Gemini 3.1 Flash Image de Google pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Cette entrée conserve l’identité Preview exacte. Une description écrite peut définir un nouveau visuel, tandis qu’une image d’entrée peut établir le sujet, l’apparence ou la composition à modifier. Le résultat peut contenir une image et du texte associé. Les éléments de lancement de Google mettent en avant les connaissances du monde, le rendu du texte et la cohérence du sujet, ainsi que la possibilité d’affiner une scène au fil de tours liés.
Pour la création visuelle ancrée dans des sources, le modèle documenté peut utiliser les informations de recherche web et d’images afin d’éclairer une génération. Cela permet des tâches comme une illustration inspirée d’un lieu ou un diagramme fondé sur des informations fournies. Définissez les faits sources à représenter et distinguez-les des choix artistiques. Une génération éclairée par la recherche ne fait pas de chaque détail de l’image finale une affirmation vérifiée. Si un produit, un monument ou un diagramme doit être exact, fournissez sa référence faisant autorité et examinez la sortie par rapport à celle-ci.
Le lancement décrit un meilleur rendu et une meilleure localisation du texte dans l’image. Pour une affiche, une infographie ou une maquette marketing, fournissez la formulation exacte, la langue et le rôle de chaque élément textuel. Fixez d’abord le texte, puis demandez le visuel qui le contient, comme le recommande le guide d’images. Expliquez l’ordre de lecture et l’importance relative afin de ne pas confondre titre, légende et libellé de diagramme. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et le lien entre un libellé et l’élément illustré avant d’utiliser l’image dans une publication.
Les réglages créatifs comprennent le rapport largeur/hauteur et la résolution. Le lancement ajoute une sortie de 512 pixels aux choix 1K, 2K et 4K, ainsi que les rapports 4:1, 1:4, 8:1 et 1:8. Le guide développeur indique minimal comme niveau de réflexion par défaut et high comme option pour les compositions plus complexes. Choisissez l’usage prévu avant la composition : une story verticale, une bannière large et un diagramme compact exigent des espaces différents pour le sujet et les éventuels textes. Ces réglages décrivent le flux de génération du fabricant pour cette gamme, pas le redimensionnement automatique d’un livrable existant terminé.
Pour la cohérence du sujet, identifiez le rôle de chaque référence : apparence du produit, identité du personnage, arrière-plan ou style visuel. Précisez les détails à préserver, puis les éléments à changer. Une tâche originale peut placer une photographie de produit fournie dans une nouvelle scène en conservant sa forme, sa matière et ses éléments de marque visibles. Pour une séquence illustrée, gardez les mêmes références et définissez les détails propres à chaque scène qui varient. Davantage de références ne remplacent pas une instruction claire sur la contribution de chaque image.
La retouche conversationnelle sert à une révision précise. Demandez d’ajuster un objet, l’arrière-plan ou l’éclairage tout en conservant la composition acceptée. Le guide du fabricant décrit le masquage sémantique, où la zone retouchée est identifiée par des mots. Pour les travaux à plusieurs tours, conservez la conversation et les métadonnées requises de contexte de raisonnement dans l’interface choisie ; le guide Gemini 3 explique que les signatures de réflexion aident à transmettre ce contexte. La description d’une zone inchangée est une instruction à vérifier par rapport à l’original, pas la garantie que chaque pixel reste identique.
Le tableau développeur Gemini 3 nomme explicitement gemini-3.1-flash-image-preview avec une allocation de 128K en entrée et de 32K en sortie. Conservez le nom de modèle Preview exact lors de l’enregistrement d’une génération. Gardez les réglages disponibles de référence, de sortie et de résolution avec les images sources et la requête afin de reproduire une révision de manière cohérente. Pour une révision, conservez les mêmes références sources et précisez le changement visuel exact en préservant le rôle accepté de chaque entrée.
Le guide d’images avertit que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et indique le marquage SynthID des images générées. Vérifiez toutes les images renvoyées et le texte éventuellement associé plutôt que de supposer un résultat composé d’une seule image fixe. Examinez l’identité du sujet, le nombre d’objets, les formulations dans l’image, la composition et la fidélité aux références à la taille d’affichage prévue. Pour une scène complexe, précisez les composants dans un ordre logique et décrivez positivement l’apparence souhaitée. Le résultat utile est un livrable visuel vérifié, avec ses références sources et son identité de modèle exacte conservées pour la retouche suivante.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3.1-flash-image-preview | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’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 $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.12 / 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 $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 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/gemini-3.1-flash-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,001 USD / 1K tokens Sortie · Sortie 0,12 USD / 1K tokens |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,001 USD / 1K tokens Sortie · Sortie 0,12 USD / 1K tokens |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,16 USD par appel |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,32 USD par appel |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| Configurationgoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Entrée 0,00 USD par appel Sortie · Sortie 0,00 USD par appel |
| Configuration | Conditions de facturation | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationGoogle: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée 0,001 USD / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie 0,006 USD / 1K tokens Sortie · Image en sortie 0,12 USD / 1K tokens Sortie · Recherche web 0,028 USD par recherche |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
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-3.1-flash-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, 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 Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crée et retouche des images à partir de texte et de références visuelles. Ses atouts documentés comprennent la cohérence du sujet, le texte intégré aux images et sa localisation, les modifications conversationnelles et le contrôle créatif de la composition, du rapport largeur/hauteur et de la résolution.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana 2 est le modèle Gemini 3.1 Flash Image de Google pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Cette entrée conserve l’identité Preview exacte. Une description écrite peut définir un nouveau visuel, tandis qu’une image d’entrée peut établir le sujet, l’apparence ou la composition à modifier. Le résultat peut contenir une image et du texte associé. Les éléments de lancement de Google mettent en avant les connaissances du monde, le rendu du texte et la cohérence du sujet, ainsi que la possibilité d’affiner une scène au fil de tours liés.
Pour la création visuelle ancrée dans des sources, le modèle documenté peut utiliser les informations de recherche web et d’images afin d’éclairer une génération. Cela permet des tâches comme une illustration inspirée d’un lieu ou un diagramme fondé sur des informations fournies. Définissez les faits sources à représenter et distinguez-les des choix artistiques. Une génération éclairée par la recherche ne fait pas de chaque détail de l’image finale une affirmation vérifiée. Si un produit, un monument ou un diagramme doit être exact, fournissez sa référence faisant autorité et examinez la sortie par rapport à celle-ci.
Le lancement décrit un meilleur rendu et une meilleure localisation du texte dans l’image. Pour une affiche, une infographie ou une maquette marketing, fournissez la formulation exacte, la langue et le rôle de chaque élément textuel. Fixez d’abord le texte, puis demandez le visuel qui le contient, comme le recommande le guide d’images. Expliquez l’ordre de lecture et l’importance relative afin de ne pas confondre titre, légende et libellé de diagramme. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et le lien entre un libellé et l’élément illustré avant d’utiliser l’image dans une publication.
Les réglages créatifs comprennent le rapport largeur/hauteur et la résolution. Le lancement ajoute une sortie de 512 pixels aux choix 1K, 2K et 4K, ainsi que les rapports 4:1, 1:4, 8:1 et 1:8. Le guide développeur indique minimal comme niveau de réflexion par défaut et high comme option pour les compositions plus complexes. Choisissez l’usage prévu avant la composition : une story verticale, une bannière large et un diagramme compact exigent des espaces différents pour le sujet et les éventuels textes. Ces réglages décrivent le flux de génération du fabricant pour cette gamme, pas le redimensionnement automatique d’un livrable existant terminé.
Pour la cohérence du sujet, identifiez le rôle de chaque référence : apparence du produit, identité du personnage, arrière-plan ou style visuel. Précisez les détails à préserver, puis les éléments à changer. Une tâche originale peut placer une photographie de produit fournie dans une nouvelle scène en conservant sa forme, sa matière et ses éléments de marque visibles. Pour une séquence illustrée, gardez les mêmes références et définissez les détails propres à chaque scène qui varient. Davantage de références ne remplacent pas une instruction claire sur la contribution de chaque image.
La retouche conversationnelle sert à une révision précise. Demandez d’ajuster un objet, l’arrière-plan ou l’éclairage tout en conservant la composition acceptée. Le guide du fabricant décrit le masquage sémantique, où la zone retouchée est identifiée par des mots. Pour les travaux à plusieurs tours, conservez la conversation et les métadonnées requises de contexte de raisonnement dans l’interface choisie ; le guide Gemini 3 explique que les signatures de réflexion aident à transmettre ce contexte. La description d’une zone inchangée est une instruction à vérifier par rapport à l’original, pas la garantie que chaque pixel reste identique.
Le tableau développeur Gemini 3 nomme explicitement gemini-3.1-flash-image-preview avec une allocation de 128K en entrée et de 32K en sortie. Conservez le nom de modèle Preview exact lors de l’enregistrement d’une génération. Gardez les réglages disponibles de référence, de sortie et de résolution avec les images sources et la requête afin de reproduire une révision de manière cohérente. Pour une révision, conservez les mêmes références sources et précisez le changement visuel exact en préservant le rôle accepté de chaque entrée.
Le guide d’images avertit que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et indique le marquage SynthID des images générées. Vérifiez toutes les images renvoyées et le texte éventuellement associé plutôt que de supposer un résultat composé d’une seule image fixe. Examinez l’identité du sujet, le nombre d’objets, les formulations dans l’image, la composition et la fidélité aux références à la taille d’affichage prévue. Pour une scène complexe, précisez les composants dans un ordre logique et décrivez positivement l’apparence souhaitée. Le résultat utile est un livrable visuel vérifié, avec ses références sources et son identité de modèle exacte conservées pour la retouche suivante.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3.1-flash-image-preview | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champresolution | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 512, 1K, 2K, 4K | Par défaut— |
Champaspect_ratio | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 | Par défaut— |
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 $0.49152 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-3.1-flash-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nEnregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.
Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Type |
Champdata[].url | Type |
Champdata[].b64_json | Type |
Champusage | Type |
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crée et retouche des images à partir de texte et de références visuelles. Ses atouts documentés comprennent la cohérence du sujet, le texte intégré aux images et sa localisation, les modifications conversationnelles et le contrôle créatif de la composition, du rapport largeur/hauteur et de la résolution.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Nano Banana 2 est le modèle Gemini 3.1 Flash Image de Google pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Cette entrée conserve l’identité Preview exacte. Une description écrite peut définir un nouveau visuel, tandis qu’une image d’entrée peut établir le sujet, l’apparence ou la composition à modifier. Le résultat peut contenir une image et du texte associé. Les éléments de lancement de Google mettent en avant les connaissances du monde, le rendu du texte et la cohérence du sujet, ainsi que la possibilité d’affiner une scène au fil de tours liés.
Pour la création visuelle ancrée dans des sources, le modèle documenté peut utiliser les informations de recherche web et d’images afin d’éclairer une génération. Cela permet des tâches comme une illustration inspirée d’un lieu ou un diagramme fondé sur des informations fournies. Définissez les faits sources à représenter et distinguez-les des choix artistiques. Une génération éclairée par la recherche ne fait pas de chaque détail de l’image finale une affirmation vérifiée. Si un produit, un monument ou un diagramme doit être exact, fournissez sa référence faisant autorité et examinez la sortie par rapport à celle-ci.
Le lancement décrit un meilleur rendu et une meilleure localisation du texte dans l’image. Pour une affiche, une infographie ou une maquette marketing, fournissez la formulation exacte, la langue et le rôle de chaque élément textuel. Fixez d’abord le texte, puis demandez le visuel qui le contient, comme le recommande le guide d’images. Expliquez l’ordre de lecture et l’importance relative afin de ne pas confondre titre, légende et libellé de diagramme. Vérifiez l’orthographe, la ponctuation et le lien entre un libellé et l’élément illustré avant d’utiliser l’image dans une publication.
Les réglages créatifs comprennent le rapport largeur/hauteur et la résolution. Le lancement ajoute une sortie de 512 pixels aux choix 1K, 2K et 4K, ainsi que les rapports 4:1, 1:4, 8:1 et 1:8. Le guide développeur indique minimal comme niveau de réflexion par défaut et high comme option pour les compositions plus complexes. Choisissez l’usage prévu avant la composition : une story verticale, une bannière large et un diagramme compact exigent des espaces différents pour le sujet et les éventuels textes. Ces réglages décrivent le flux de génération du fabricant pour cette gamme, pas le redimensionnement automatique d’un livrable existant terminé.
Pour la cohérence du sujet, identifiez le rôle de chaque référence : apparence du produit, identité du personnage, arrière-plan ou style visuel. Précisez les détails à préserver, puis les éléments à changer. Une tâche originale peut placer une photographie de produit fournie dans une nouvelle scène en conservant sa forme, sa matière et ses éléments de marque visibles. Pour une séquence illustrée, gardez les mêmes références et définissez les détails propres à chaque scène qui varient. Davantage de références ne remplacent pas une instruction claire sur la contribution de chaque image.
La retouche conversationnelle sert à une révision précise. Demandez d’ajuster un objet, l’arrière-plan ou l’éclairage tout en conservant la composition acceptée. Le guide du fabricant décrit le masquage sémantique, où la zone retouchée est identifiée par des mots. Pour les travaux à plusieurs tours, conservez la conversation et les métadonnées requises de contexte de raisonnement dans l’interface choisie ; le guide Gemini 3 explique que les signatures de réflexion aident à transmettre ce contexte. La description d’une zone inchangée est une instruction à vérifier par rapport à l’original, pas la garantie que chaque pixel reste identique.
Le tableau développeur Gemini 3 nomme explicitement gemini-3.1-flash-image-preview avec une allocation de 128K en entrée et de 32K en sortie. Conservez le nom de modèle Preview exact lors de l’enregistrement d’une génération. Gardez les réglages disponibles de référence, de sortie et de résolution avec les images sources et la requête afin de reproduire une révision de manière cohérente. Pour une révision, conservez les mêmes références sources et précisez le changement visuel exact en préservant le rôle accepté de chaque entrée.
Le guide d’images avertit que le nombre d’images demandé peut ne pas toujours être respecté et indique le marquage SynthID des images générées. Vérifiez toutes les images renvoyées et le texte éventuellement associé plutôt que de supposer un résultat composé d’une seule image fixe. Examinez l’identité du sujet, le nombre d’objets, les formulations dans l’image, la composition et la fidélité aux références à la taille d’affichage prévue. Pour une scène complexe, précisez les composants dans un ordre logique et décrivez positivement l’apparence souhaitée. Le résultat utile est un livrable visuel vérifié, avec ses références sources et son identité de modèle exacte conservées pour la retouche suivante.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3.1-flash-image-preview | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | 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 $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens Sortie · Jetons d’image en sortie $0.12 / 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 $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-image-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les 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 Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
Exemple technique en anglais
Create a four-stage growing guide\n\nCreate a friendly flat illustration for a gardening guide showing four tomato-growing stages from left to right: seed in soil, small seedling, leafy plant, mature plant with red tomatoes. Use a warm cream background, consistent pots and simple green shapes. Keep each stage clearly separated. Include no text, numbers, labels or decorative extra plants.An image with four distinct growing stages in the specified order and a consistent illustration style.Inspect the actual image for exactly four stages, the left-to-right progression and absence of text or extra plants.