Source: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/ Language: fr # Google: Nano Banana 2.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/facts.json) ## [Google: Nano Banana 2.1](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/) Gemini Nano Banana 2.1 génère et retouche des images par conversation à partir de texte et d’éléments visuels. Il améliore le rendu du texte, la mise en page d’infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec une sortie de 1K à 4K et jusqu’à 14 images de référence pour des instructions visuelles précises. - [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-nano-banana-2-1/#method-2) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Gemini Nano Banana 2.1 est le modèle de Google pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Il met à jour Nano Banana 2 en améliorant le réalisme visuel, le suivi des instructions, le rendu du texte et la cohérence des personnages entre retouches successives. Son tableau d’entrées comprend le texte, les images, la vidéo et le PDF, tandis que la sortie est composée d’images et de texte. Il est ainsi utile pour une scène de produit, une infographie ou une série visuelle développée par plusieurs révisions précises. Le modèle propose des sorties en 1K, 2K et 4K, avec 1K par défaut. Il ne reprend pas l’option 0.5K de Nano Banana 2. Les rapports largeur/hauteur documentés comprennent 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 et 21:9, ainsi que les formats très hauts ou panoramiques 1:4, 4:1, 1:8 et 8:1. Google signale des corrections d’artefacts de mosaïque dans ces derniers formats larges et hauts en 2K et 4K. Les libellés de résolution correspondent à des paliers de taille, pas à un rectangle fixe : une image carrée en 4K mesure 4096 × 4096, tandis que la sortie 16:9 en 4K documentée mesure 5504 × 3072. Le texte occupe une place importante dans le processus visuel. Le modèle est conçu pour rendre des formulations stylisées lisibles et organiser les éléments d’infographie avec davantage de précision. Préparez le titre exact, les libellés et l’ordre de lecture, puis demandez l’image avec ce texte validé. Pour un menu, un diagramme ou un visuel pédagogique, indiquez la relation entre une légende et son élément visuel. Google recommande de créer d’abord les formulations, puis de demander l’image, afin que la composition visuelle parte d’instructions textuelles établies. La fusion d’images de référence prend en charge jusqu’à 14 images. Le profil documenté couvre la cohérence de quatre personnages au maximum et la fidélité de dix objets au maximum. Attribuez un rôle à chaque référence : le produit qui doit rester reconnaissable, l’apparence du personnage, l’arrière-plan souhaité ou le style visuel. Voici un exemple d’instructions pour un produit : « Utilise l’image A pour la forme du flacon et son étiquette. Utilise l’image B pour la surface et l’éclairage. Conserve le produit inchangé, place-le à côté d’une serviette pliée et laisse un espace dégagé au-dessus pour le titre fourni. » L’ancrage via Google Web Search et Image Search peut fournir des informations actuelles et un contexte visuel pour la génération. Image Search fournit des images récupérées sur le web comme références ; l’ancrage web standard fournit des informations sur le sujet. Cela sert à réaliser un visuel factuel ou une scène dont l’apparence dépend d’un objet réel. Le processus de recherche d’images ne permet pas de récupérer des images de personnes réelles à cette fin. Les réponses ancrées comportent des métadonnées de source et d’attribution dans le flux documenté de Google ; une application doit donc les conserver avec le résultat généré. La réflexion est configurable aux niveaux minimal, medium et high, avec medium par défaut pour ce modèle exact. Elle aide le modèle à travailler la composition et les instructions plus complexes avant la sortie finale. Le guide d’images décrit des images de composition intermédiaires au sein de ce processus ; elles sont distinctes du livrable final souhaité. Choisissez explicitement la mise en page finale requise, le rapport largeur/hauteur et la résolution, plutôt que de compter sur la seule description du prompt pour fixer tous les réglages de sortie. La retouche conversationnelle permet à une demande complémentaire de modifier une partie d’un résultat existant : ajuster la lumière, déplacer un objet ou traduire les libellés tout en préservant le reste de la composition. Transmettez l’image ou l’interaction précédente au tour suivant et précisez à la fois le changement demandé et les caractéristiques à conserver. Pour une série de personnages, gardez les références d’apparence cohérentes et utilisez une référence de pose lorsqu’un nouvel angle ou une pose complexe compte. Des instructions de révision pratiques peuvent être : « Préserve le produit, les libellés et la mise en page ; rends seulement l’arrière-plan d’un gris plus chaud. » Le tableau du modèle indique une limite d’entrée de 131 072 tokens et une limite de sortie de 32 768 tokens. La génération d’images et l’ancrage par recherche sont pris en charge, tandis que la génération audio, l’exécution de code, les appels de fonctions, les sorties structurées, le caching, la recherche dans les fichiers, URL context et Live API ne sont pas indiqués comme pris en charge pour cette édition. Une vidéo peut servir de source à une image fixe générée ; cela ne fait pas de ce modèle un générateur vidéo. Google indique aussi qu’une demande portant sur un nombre exact d’images peut ne pas produire ce nombre. Toutes les images générées comportent un filigrane SynthID. Pour de premières instructions utiles, précisez le but de l’image, le sujet, la composition, l’éclairage, le point de vue de la caméra, le texte requis et la forme de sortie. Par exemple, demandez une infographie en portrait avec trois étapes légendées, un titre lisible et une hiérarchie de couleurs définie, puis examinez les formulations et la disposition relative avant la retouche suivante. Le résultat peut devenir une illustration de produit, un visuel éditorial ou une référence de design, en conservant ensemble l’image choisie et son texte explicatif. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Refine an approved poster background Edit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image. ``` #### Résultat attendu ``` One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background. ``` #### Vérifier le résultat ``` Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast. ``` **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-nano-banana-2.1` [`google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&fmt=chat) Google /`google/gemini-nano-banana-2.1` ### Premiers pas Gemini Nano Banana 2.1 génère et retouche des images par conversation à partir de texte et d’éléments visuels. Il améliore le rendu du texte, la mise en page d’infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec une sortie de 1K à 4K et jusqu’à 14 images de référence pour des instructions visuelles précises. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Types d’entrée `text` Types de sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-nano-banana-2.1 | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | 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— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_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. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Effort de raisonnement · élevé Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé Effort de raisonnement · minimal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration 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 **$0.003** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.015** / 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 **$0.06** / 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 **$0.003** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.015** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | #### Détails du tarif de référence Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée. Google: Nano Banana 2.1 #### Prix par configuration | Configuration | Conditions de facturation | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationGoogle: Nano Banana 2.1 · Configuration par défaut | Conditions de facturationConfiguration par défaut | Coût Entrée · Tokens en entrée **0,003 USD** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **0,015 USD** / 1K tokens Sortie · Image en sortie **0,06 USD** / 1K tokens Sortie · Recherche web **0,028 USD** par recherche | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemini-nano-banana-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | 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. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/v1/images` #### ID d’appel associés [`google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-nano-banana-2.1` [`google/gemini-nano-banana-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-nano-banana-2.1&fmt=images) Google /`google/gemini-nano-banana-2.1` ### Premiers pas Gemini Nano Banana 2.1 génère et retouche des images par conversation à partir de texte et d’éléments visuels. Il améliore le rendu du texte, la mise en page d’infographies et la cohérence sur plusieurs tours, avec une sortie de 1K à 4K et jusqu’à 14 images de référence pour des instructions visuelles précises. Entrées acceptées Texte · Images Résultats Images ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Génération d’images** `POST /v1/images/generations` Types d’entrée `text`, `image` Types de sortie `image` | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-nano-banana-2.1 | Par défaut— | | Champ`prompt` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— | | Champ`resolution` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1K, 2K, 4K | Par défaut— | | Champ`aspect_ratio` | Type`string` | 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— | | Champ`n` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 1 | Par défaut— | | Champ`input_references` | Type`array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 0 Nombre maximal d’éléments: 14 | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, prompt | | Paramètre`material_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}` ### Tarifs ##### Calcul du coût final Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable. Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs estimés à des fins de comparaison #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | 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 **$0.24576** estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Génération d’images curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"