Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
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L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.\n\nLa resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.\n\nL'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. 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Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.\n\nLa tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. 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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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gemini-3-pro-image | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti url, b64_json | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Da testo a immagine · Obbligatorio: prompt
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/images/generationsAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneUltra | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.004000 / 1K token Output · Token in output $0.024000 / 1K token Input · immagine $0.004000 / 1K token Output · immagine in uscita $0.24000 / 1K token Input · audio $0.004000 / 1K token Input · cache audio in ingresso $0.0004000 / 1K token Output · ricerca web $0.028 per ricerca web Output · ragionamento interno $0.024000 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004000 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000750000 / 1K token |
set -eu\n: "${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");\nScarica ogni immagine restituita o salvane il contenuto Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Salva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Salva ogni elemento data. Decodifica ogni b64_json o recupera ogni URL firmato restituito. Scegli l'estensione del nome del file in base al MIME e ai byte effettivi.
Se il risultato di una generazione o modifica di immagini richiede una verifica, conserva operation_id/X-Client-Request-ID originale e le informazioni sul risultato restituito. Recupera i risultati esistenti che ti appartengono tramite la libreria multimediale usando i valori effettivi di task_id o asset_id. Non reinviare la richiesta di generazione/modifica e non costruire un URL di polling a partire da operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Rispostaserver_error | CondizioneLa risposta restituita indica che l'operazione o il risultato richiede una verifica | Passaggio successivoConserva l'ID originale di operazione/task restituito, gli header della richiesta e la risposta; continua a leggere l'operazione originale tramite le modalità supportate. Non reinviare la richiesta di creazione. |
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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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gemini-3-pro-image-preview | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti url, b64_json | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Da testo a immagine · Obbligatorio: prompt
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/images/generationsAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneUltra | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.004000 / 1K token Output · Token in output $0.024000 / 1K token Input · immagine $0.004000 / 1K token Output · immagine in uscita $0.24000 / 1K token Input · audio $0.004000 / 1K token Input · cache audio in ingresso $0.0004000 / 1K token Output · ricerca web $0.028 per ricerca web Output · ragionamento interno $0.024000 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004000 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000750000 / 1K token |
set -eu\n: "${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");\nScarica ogni immagine restituita o salvane il contenuto Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Salva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Salva ogni elemento data. Decodifica ogni b64_json o recupera ogni URL firmato restituito. Scegli l'estensione del nome del file in base al MIME e ai byte effettivi.
Se il risultato di una generazione o modifica di immagini richiede una verifica, conserva operation_id/X-Client-Request-ID originale e le informazioni sul risultato restituito. Recupera i risultati esistenti che ti appartengono tramite la libreria multimediale usando i valori effettivi di task_id o asset_id. Non reinviare la richiesta di generazione/modifica e non costruire un URL di polling a partire da operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Rispostaserver_error | CondizioneLa risposta restituita indica che l'operazione o il risultato richiede una verifica | Passaggio successivoConserva l'ID originale di operazione/task restituito, gli header della richiesta e la risposta; continua a leggere l'operazione originale tramite le modalità supportate. Non reinviare la richiesta di creazione. |
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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nano-banana-pro | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti url, b64_json | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Da testo a immagine · Obbligatorio: prompt
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametrooptional_controls | Contrattonull |
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.
POST /v1/images/generationsAiloot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneUltra | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.004000 / 1K token Output · Token in output $0.024000 / 1K token Input · immagine $0.004000 / 1K token Output · immagine in uscita $0.24000 / 1K token Input · audio $0.004000 / 1K token Input · cache audio in ingresso $0.0004000 / 1K token Output · ricerca web $0.028 per ricerca web Output · ragionamento interno $0.024000 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004000 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.000750000 / 1K token |
set -eu\n: "${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");\nScarica ogni immagine restituita o salvane il contenuto Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Salva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Salva ogni elemento data. Decodifica ogni b64_json o recupera ogni URL firmato restituito. Scegli l'estensione del nome del file in base al MIME e ai byte effettivi.
Se il risultato di una generazione o modifica di immagini richiede una verifica, conserva operation_id/X-Client-Request-ID originale e le informazioni sul risultato restituito. Recupera i risultati esistenti che ti appartengono tramite la libreria multimediale usando i valori effettivi di task_id o asset_id. Non reinviare la richiesta di generazione/modifica e non costruire un URL di polling a partire da operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Rispostaserver_error | CondizioneLa risposta restituita indica che l'operazione o il risultato richiede una verifica | Passaggio successivoConserva l'ID originale di operazione/task restituito, gli header della richiesta e la risposta; continua a leggere l'operazione originale tramite le modalità supportate. Non reinviare la richiesta di creazione. |
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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-image | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.24 / 1K token immagine |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Token in input 0,004 USD / 1K token Output · Token in output 0,024 USD / 1K token Input · Immagine in ingresso 0,004 USD / 1K token Output · Immagine in uscita 0,24 USD / 1K token Input · Audio in ingresso 0,004 USD / 1K token Input · Lettura dalla cache audio 0,0004 USD / 1K token Output · Ricerca web 0,028 USD per ricerca Output · Token di ragionamento 0,024 USD / 1K token Input · Lettura dalla cache 0,0004 USD / 1K token Input · Scrittura nella cache · 5 minuti 0,00075 USD / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-image | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Camporesolution | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 1K, 2K, 4K | Predefinito— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 1 | Predefinito— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 0 Numero massimo di elementi: 14 | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, prompt |
Parametromaterial_types | Contrattotext, image |
Ciclo di vita: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Le tariffe visualizzate stimano il costo prima della generazione. L'addebito finale viene calcolato in base al costo registrato per la generazione originale. La durata misurata dell'output e le quantità previste non costituiscono la quantità finale fatturabile.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Quantità prevista | Costo |
|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Quantità prevista— | Costo Input · Token in input · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Output · Token in output · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Lettura dalla cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache · Stima solo a fini di confronto — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora · Stima solo a fini di confronto — / 1K token |
| ConfigurazioneCosto stimato della generazione | Listino delle tariffe— | Quantità previstastima per una generazione | Costo Output · Costo di generazione stimato · Stima solo a fini di confronto $0.98304 stima prima della generazione Questa stima non è un addebito aggiuntivo né una tariffa fissa per la generazione completata. |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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\nScarica ogni immagine restituita o salvane il contenuto 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.\nSalva ogni immagine completata; recupera ogni URL restituito oppure decodificane il contenuto Base64.
Conserva la risposta completa e gli header, ogni output effettivo, gli identificatori originali restituiti e tutti i campi di utilizzo. Recupera l'operazione originale senza inviare nuovamente la richiesta di creazione.
Conserva l'X-Client-Request-ID restituito per la riconciliazione. Leggi solo i valori task_id/asset_id effettivamente restituiti o la tua libreria multimediale; non costruire mai un URL del task a partire dall'ID dell'operazione e non reinviare mai la richiesta di creazione.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
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) è il modello di immagini di Google guidato dal ragionamento per design complessi, mockup di prodotto e visualizzazioni fattuali. Accetta testo e immagini di riferimento e genera immagini con testo, con output da 1K a 4K e controllo creativo dettagliato.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Nano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image di Google per generazione e modifica di immagini guidate dal ragionamento. Il produttore pone al centro dell'uso previsto progettazione grafica complessa, mockup di prodotto ad alta fedeltà e visualizzazione di dati fattuali. Accetta testo e immagini e produce immagini e testo. Questa edizione denominata Pro per immagini si basa su Gemini 3 Pro, pur mantenendo il proprio profilo di input e capacità per compiti di immagini.
Il modello supporta immagini 1K, 2K e 4K. I formati documentati comprendono 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9. Un'immagine quadrata 4K misura 4096 × 4096; un'immagine 4K in 16:9 misura 5504 × 3072. Seleziona risoluzione e rapporto d'aspetto per l'artefatto necessario, che sia un poster verticale, una scena di prodotto o una grafica esplicativa larga. L'opzione 0.5K e gli ulteriori rapporti estremi di Gemini 3.1 Flash Image non fanno parte di questa tabella Pro.
La resa del testo supporta scritte chiare in poster, diagrammi e altre risorse progettate. Per un'infografica complessa, fornisci i fatti sottostanti, le diciture esatte, una sequenza di lettura e la relazione tra etichette ed elementi visivi. Separa le informazioni da comunicare dallo stile artistico desiderato. Google consiglia di preparare prima il testo e poi generare l'immagine che lo contiene. Questo è particolarmente utile quando una composizione combina un titolo, un diagramma e diverse brevi didascalie.
L'input con più immagini supporta fino a 14 riferimenti. La tabella delle funzionalità di Google descrive fino a sei riferimenti di oggetti per la fedeltà, fino a cinque riferimenti di personaggi per la coerenza e fino a tre riferimenti di stile. Questi ruoli aiutano a preparare un'immagine composita: una fotografia di prodotto definisce l'aspetto, un'immagine separata stabilisce l'ambientazione e un'immagine di stile orienta il trattamento visivo. Spiega al modello quali dettagli sono autorevoli e quali riferimenti forniscono ispirazione, anziché chiedergli di combinare indiscriminatamente ogni caratteristica visibile.
Il grounding tramite Google Search può fornire informazioni del mondo reale per una visualizzazione fattuale o una scena informata da condizioni attuali. Il flusso di immagini Pro documenta il grounding web; l'estensione Image Search è documentata specificamente per Nano Banana 2.1 e Gemini 3.1 Flash Image. Per una grafica di dati, fornisci i valori che vuoi mostrare o richiedi informazioni con grounding nel flusso del produttore, poi rendi espliciti relazione, etichette e impaginazione. La generazione informata dalla ricerca produce comunque un'immagine da controllare, non un sostituto della verifica dei fatti rappresentati.
Il ragionamento supporta la composizione di un prompt complesso prima della resa finale. La guida alle immagini descrive immagini intermedie usate per verificare composizione e logica, distinte dall'artefatto finale. Non trasferire la tabella di controllo minimal/high di Nano Banana 2 o la tabella con medium predefinito di Nano Banana 2.1 a questa edizione Pro. Per un design impegnativo, fornisci un brief completo con gerarchia visiva, relazioni richieste tra gli oggetti ed elementi che devono sopravvivere alle modifiche successive.
La scheda del modello descrive limiti residui sostanziali: testo molto piccolo e brani lunghi possono essere resi male, l'aspetto dei personaggi può cambiare tra un riferimento e un risultato, e modifiche con maschere o schizzi possono seguire l'istruzione solo in parte o lasciare segni. Può anche confondere sinistra e destra o copiare un elemento sorgente nella nuova composizione. Per una revisione di prodotto, specifica esplicitamente geometria ed etichette da conservare ed esamina l'area modificata; per un diagramma, confronta direzione delle frecce e posizioni relative degli oggetti.
La tabella API attuale indica un limite di input di 65,536 token e un limite di output di 32,768 token. Sono supportati generazione di immagini, thinking, grounding tramite ricerca ed elaborazione batch; non sono supportati generazione audio, chiamate di funzione, esecuzione di codice, caching, output strutturati, ricerca nei file, contesto URL e Live API. In questo profilo il compito di immagini non accetta input né audio né video. Le immagini generate includono SynthID e il numero richiesto di immagini di output non viene sempre rispettato esattamente.
Un brief pratico di prodotto può combinare un'immagine del prodotto, un riferimento di illuminazione e il titolo esatto: «Conserva le proporzioni e le scritte del prodotto, mostralo su una superficie di pietra chiara sotto una luce laterale morbida e lascia libero il terzo superiore per il titolo fornito». Per un diagramma fattuale, identifica ogni entità e connessione e fornisci le etichette approvate. Rifinisci il risultato in una conversazione indicando una modifica e le caratteristiche da conservare, mantenendo insieme l'immagine selezionata e il suo testo esplicativo come artefatto di design.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-image | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.24 / 1K token immagine |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.0004 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
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Esempio tecnico in inglese
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.