Nano Banana 2 è il modello Gemini 3.1 Flash Image di Google per generazione di immagini e modifica conversazionale. Questa voce conserva l'esatta identità Preview. Una descrizione scritta può definire una nuova immagine, mentre un'immagine di input può stabilire il soggetto, l'aspetto o la composizione da modificare. Il risultato può contenere un'immagine e testo associato. Il materiale di lancio di Google enfatizza conoscenza del mondo, resa del testo e coerenza del soggetto, insieme alla capacità di rifinire una scena attraverso turni correlati.
Per la creazione visiva con grounding, il modello documentato può usare informazioni provenienti da ricerca web e di immagini per orientare la generazione. Questo supporta compiti come un'illustrazione ispirata a un luogo o un diagramma basato su informazioni fornite. Definisci i fatti sorgente da rappresentare e distinguili dalle scelte artistiche. La generazione informata dalla ricerca non rende ogni dettaglio dell'immagine finale un'affermazione verificata. Se un prodotto, un monumento o un diagramma devono essere accurati, fornisci il loro riferimento autorevole e controlla l'output rispetto a esso.
Il lancio descrive miglioramenti nella resa del testo all'interno delle immagini e nella localizzazione. Per un poster, un'infografica o un mockup di marketing, fornisci le diciture esatte, la lingua e il ruolo di ciascun elemento testuale. Definisci prima i testi, poi chiedi l'immagine che li contenga, come consigliato dalla guida alle immagini. Spiega l'ordine di lettura e l'enfasi relativa, affinché un titolo, una didascalia e un'etichetta del diagramma non vengano confusi. Controlla ortografia, punteggiatura e collegamento tra un'etichetta e l'elemento illustrato prima di usare l'immagine in una pubblicazione.
I controlli creativi comprendono rapporto d'aspetto e risoluzione. Il lancio aggiunge output a 512 pixel accanto alle opzioni 1K, 2K e 4K e aggiunge i rapporti d'aspetto 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. La guida per sviluppatori identifica il thinking minimal come predefinito e il thinking high come opzione per composizioni più impegnative. Scegli l'uso previsto prima della composizione: una storia verticale, un banner largo e un diagramma compatto richiedono spazi diversi per il soggetto e le eventuali scritte. Queste impostazioni descrivono il flusso di generazione del produttore per questa linea, non un ridimensionamento automatico di una risorsa esistente già completata.
Per la coerenza del soggetto, etichetta il ruolo di ogni riferimento: aspetto del prodotto, identità del personaggio, sfondo o stile visivo. Specifica i dettagli da conservare, poi indica gli elementi da cambiare. Un compito originale potrebbe collocare una fotografia di prodotto fornita in una nuova scena conservandone forma, materiale e marchio visibile. Per una sequenza illustrata, mantieni gli stessi riferimenti e definisci quali dettagli specifici della scena variano. Un maggior numero di riferimenti non sostituisce un'istruzione chiara su ciò che ogni immagine apporta.
La modifica conversazionale è utile per una revisione specifica. Chiedi di regolare un oggetto, uno sfondo o l'illuminazione conservando la composizione accettata. La guida del produttore descrive il mascheramento semantico, in cui l'area modificata viene identificata a parole. Per il lavoro su più turni, conserva la conversazione e i metadati richiesti del contesto di ragionamento nell'interfaccia scelta; la guida Gemini 3 spiega che le thought signatures aiutano a trasportare quel contesto. La descrizione di una regione invariata è un'istruzione da verificare rispetto all'originale, non una garanzia che ogni pixel rimanga identico.
La tabella per sviluppatori Gemini 3 nomina esplicitamente gemini-3.1-flash-image-preview con una capacità di input di 128K e output di 32K. Conserva il nome esatto del modello Preview quando registri una generazione. Le impostazioni disponibili per riferimenti, output e risoluzione dovrebbero essere conservate insieme alle immagini sorgente e alla richiesta, affinché una revisione possa essere riprodotta coerentemente. Per una revisione, mantieni gli stessi riferimenti sorgente e specifica la modifica visiva esatta, conservando il ruolo accettato di ogni input.
La guida alle immagini avverte che il numero di immagini richiesto potrebbe non essere sempre rispettato e indica la marcatura SynthID per le immagini generate. Controlla tutte le immagini restituite e il testo eventualmente associato, anziché presumere che il risultato sia un'unica immagine fissa. Esamina identità del soggetto, numero di oggetti, diciture nell'immagine, composizione e fedeltà ai riferimenti alle dimensioni di visualizzazione previste. Per una scena complessa, specifica i componenti in ordine logico e descrivi positivamente l'aspetto desiderato. Il risultato utile è una risorsa visiva verificata con i riferimenti sorgente e l'identità esatta del modello conservati per la modifica successiva.
", "aboutText": "Nano Banana 2 è il modello Gemini 3.1 Flash Image di Google per generazione di immagini e modifica conversazionale. Questa voce conserva l'esatta identità Preview. Una descrizione scritta può definire una nuova immagine, mentre un'immagine di input può stabilire il soggetto, l'aspetto o la composizione da modificare. Il risultato può contenere un'immagine e testo associato. Il materiale di lancio di Google enfatizza conoscenza del mondo, resa del testo e coerenza del soggetto, insieme alla capacità di rifinire una scena attraverso turni correlati.\n\nPer la creazione visiva con grounding, il modello documentato può usare informazioni provenienti da ricerca web e di immagini per orientare la generazione. Questo supporta compiti come un'illustrazione ispirata a un luogo o un diagramma basato su informazioni fornite. Definisci i fatti sorgente da rappresentare e distinguili dalle scelte artistiche. La generazione informata dalla ricerca non rende ogni dettaglio dell'immagine finale un'affermazione verificata. Se un prodotto, un monumento o un diagramma devono essere accurati, fornisci il loro riferimento autorevole e controlla l'output rispetto a esso.\n\nIl lancio descrive miglioramenti nella resa del testo all'interno delle immagini e nella localizzazione. Per un poster, un'infografica o un mockup di marketing, fornisci le diciture esatte, la lingua e il ruolo di ciascun elemento testuale. Definisci prima i testi, poi chiedi l'immagine che li contenga, come consigliato dalla guida alle immagini. Spiega l'ordine di lettura e l'enfasi relativa, affinché un titolo, una didascalia e un'etichetta del diagramma non vengano confusi. Controlla ortografia, punteggiatura e collegamento tra un'etichetta e l'elemento illustrato prima di usare l'immagine in una pubblicazione.\n\nI controlli creativi comprendono rapporto d'aspetto e risoluzione. Il lancio aggiunge output a 512 pixel accanto alle opzioni 1K, 2K e 4K e aggiunge i rapporti d'aspetto 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. La guida per sviluppatori identifica il thinking minimal come predefinito e il thinking high come opzione per composizioni più impegnative. Scegli l'uso previsto prima della composizione: una storia verticale, un banner largo e un diagramma compatto richiedono spazi diversi per il soggetto e le eventuali scritte. Queste impostazioni descrivono il flusso di generazione del produttore per questa linea, non un ridimensionamento automatico di una risorsa esistente già completata.\n\nPer la coerenza del soggetto, etichetta il ruolo di ogni riferimento: aspetto del prodotto, identità del personaggio, sfondo o stile visivo. Specifica i dettagli da conservare, poi indica gli elementi da cambiare. Un compito originale potrebbe collocare una fotografia di prodotto fornita in una nuova scena conservandone forma, materiale e marchio visibile. Per una sequenza illustrata, mantieni gli stessi riferimenti e definisci quali dettagli specifici della scena variano. Un maggior numero di riferimenti non sostituisce un'istruzione chiara su ciò che ogni immagine apporta.\n\nLa modifica conversazionale è utile per una revisione specifica. Chiedi di regolare un oggetto, uno sfondo o l'illuminazione conservando la composizione accettata. La guida del produttore descrive il mascheramento semantico, in cui l'area modificata viene identificata a parole. Per il lavoro su più turni, conserva la conversazione e i metadati richiesti del contesto di ragionamento nell'interfaccia scelta; la guida Gemini 3 spiega che le thought signatures aiutano a trasportare quel contesto. La descrizione di una regione invariata è un'istruzione da verificare rispetto all'originale, non una garanzia che ogni pixel rimanga identico.\n\nLa tabella per sviluppatori Gemini 3 nomina esplicitamente gemini-3.1-flash-image-preview con una capacità di input di 128K e output di 32K. Conserva il nome esatto del modello Preview quando registri una generazione. Le impostazioni disponibili per riferimenti, output e risoluzione dovrebbero essere conservate insieme alle immagini sorgente e alla richiesta, affinché una revisione possa essere riprodotta coerentemente. Per una revisione, mantieni gli stessi riferimenti sorgente e specifica la modifica visiva esatta, conservando il ruolo accettato di ogni input.\n\nLa guida alle immagini avverte che il numero di immagini richiesto potrebbe non essere sempre rispettato e indica la marcatura SynthID per le immagini generate. Controlla tutte le immagini restituite e il testo eventualmente associato, anziché presumere che il risultato sia un'unica immagine fissa. Esamina identità del soggetto, numero di oggetti, diciture nell'immagine, composizione e fedeltà ai riferimenti alle dimensioni di visualizzazione previste. Per una scena complessa, specifica i componenti in ordine logico e descrivi positivamente l'aspetto desiderato. Il risultato utile è una risorsa visiva verificata con i riferimenti sorgente e l'identità esatta del modello conservati per la modifica successiva.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Create a four-stage growing guide\n\nCreate a friendly flat illustration for a gardening guide showing four tomato-growing stages from left to right: seed in soil, small seedling, leafy plant, mature plant with red tomatoes. Use a warm cream background, consistent pots and simple green shapes. Keep each stage clearly separated. Include no text, numbers, labels or decorative extra plants.An image with four distinct growing stages in the specified order and a consistent illustration style.Inspect the actual image for exactly four stages, the left-to-right progression and absence of text or extra plants.google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crea e modifica immagini a partire da testo e riferimenti visivi. I punti di forza documentati comprendono coerenza dei soggetti, testo all'interno delle immagini e localizzazione, modifiche conversazionali e controllo creativo su composizione, rapporto d'aspetto e risoluzione.
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 2 è il modello Gemini 3.1 Flash Image di Google per generazione di immagini e modifica conversazionale. Questa voce conserva l'esatta identità Preview. Una descrizione scritta può definire una nuova immagine, mentre un'immagine di input può stabilire il soggetto, l'aspetto o la composizione da modificare. Il risultato può contenere un'immagine e testo associato. Il materiale di lancio di Google enfatizza conoscenza del mondo, resa del testo e coerenza del soggetto, insieme alla capacità di rifinire una scena attraverso turni correlati.
Per la creazione visiva con grounding, il modello documentato può usare informazioni provenienti da ricerca web e di immagini per orientare la generazione. Questo supporta compiti come un'illustrazione ispirata a un luogo o un diagramma basato su informazioni fornite. Definisci i fatti sorgente da rappresentare e distinguili dalle scelte artistiche. La generazione informata dalla ricerca non rende ogni dettaglio dell'immagine finale un'affermazione verificata. Se un prodotto, un monumento o un diagramma devono essere accurati, fornisci il loro riferimento autorevole e controlla l'output rispetto a esso.
Il lancio descrive miglioramenti nella resa del testo all'interno delle immagini e nella localizzazione. Per un poster, un'infografica o un mockup di marketing, fornisci le diciture esatte, la lingua e il ruolo di ciascun elemento testuale. Definisci prima i testi, poi chiedi l'immagine che li contenga, come consigliato dalla guida alle immagini. Spiega l'ordine di lettura e l'enfasi relativa, affinché un titolo, una didascalia e un'etichetta del diagramma non vengano confusi. Controlla ortografia, punteggiatura e collegamento tra un'etichetta e l'elemento illustrato prima di usare l'immagine in una pubblicazione.
I controlli creativi comprendono rapporto d'aspetto e risoluzione. Il lancio aggiunge output a 512 pixel accanto alle opzioni 1K, 2K e 4K e aggiunge i rapporti d'aspetto 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. La guida per sviluppatori identifica il thinking minimal come predefinito e il thinking high come opzione per composizioni più impegnative. Scegli l'uso previsto prima della composizione: una storia verticale, un banner largo e un diagramma compatto richiedono spazi diversi per il soggetto e le eventuali scritte. Queste impostazioni descrivono il flusso di generazione del produttore per questa linea, non un ridimensionamento automatico di una risorsa esistente già completata.
Per la coerenza del soggetto, etichetta il ruolo di ogni riferimento: aspetto del prodotto, identità del personaggio, sfondo o stile visivo. Specifica i dettagli da conservare, poi indica gli elementi da cambiare. Un compito originale potrebbe collocare una fotografia di prodotto fornita in una nuova scena conservandone forma, materiale e marchio visibile. Per una sequenza illustrata, mantieni gli stessi riferimenti e definisci quali dettagli specifici della scena variano. Un maggior numero di riferimenti non sostituisce un'istruzione chiara su ciò che ogni immagine apporta.
La modifica conversazionale è utile per una revisione specifica. Chiedi di regolare un oggetto, uno sfondo o l'illuminazione conservando la composizione accettata. La guida del produttore descrive il mascheramento semantico, in cui l'area modificata viene identificata a parole. Per il lavoro su più turni, conserva la conversazione e i metadati richiesti del contesto di ragionamento nell'interfaccia scelta; la guida Gemini 3 spiega che le thought signatures aiutano a trasportare quel contesto. La descrizione di una regione invariata è un'istruzione da verificare rispetto all'originale, non una garanzia che ogni pixel rimanga identico.
La tabella per sviluppatori Gemini 3 nomina esplicitamente gemini-3.1-flash-image-preview con una capacità di input di 128K e output di 32K. Conserva il nome esatto del modello Preview quando registri una generazione. Le impostazioni disponibili per riferimenti, output e risoluzione dovrebbero essere conservate insieme alle immagini sorgente e alla richiesta, affinché una revisione possa essere riprodotta coerentemente. Per una revisione, mantieni gli stessi riferimenti sorgente e specifica la modifica visiva esatta, conservando il ruolo accettato di ogni input.
La guida alle immagini avverte che il numero di immagini richiesto potrebbe non essere sempre rispettato e indica la marcatura SynthID per le immagini generate. Controlla tutte le immagini restituite e il testo eventualmente associato, anziché presumere che il risultato sia un'unica immagine fissa. Esamina identità del soggetto, numero di oggetti, diciture nell'immagine, composizione e fedeltà ai riferimenti alle dimensioni di visualizzazione previste. Per una scena complessa, specifica i componenti in ordine logico e descrivi positivamente l'aspetto desiderato. Il risultato utile è una risorsa visiva verificata con i riferimenti sorgente e l'identità esatta del modello conservati per la modifica successiva.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3.1-flash-image-preview | 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 $0.001 / 1K token Output · Token in output $0.006 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.12 / 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 $0.001 / 1K token Output · Token in output $0.006 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 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/gemini-3.1-flash-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,001 USD / 1K token Output · Output 0,12 USD / 1K token |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| Configurazionegoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,001 USD / 1K token Output · Output 0,12 USD / 1K token |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| Configurazionegoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,00 USD per chiamata Output · Output 0,16 USD per chiamata |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| Configurazionegoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,00 USD per chiamata Output · Output 0,32 USD per chiamata |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| Configurazionegoogle/gemini-3.1-flash-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,00 USD per chiamata Output · Output 0,00 USD per chiamata |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneGoogle: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Token in input 0,001 USD / 1K token Output · Token in output 0,006 USD / 1K token Output · Immagine in uscita 0,12 USD / 1K token Output · Ricerca web 0,028 USD per ricerca |
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-3.1-flash-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crea e modifica immagini a partire da testo e riferimenti visivi. I punti di forza documentati comprendono coerenza dei soggetti, testo all'interno delle immagini e localizzazione, modifiche conversazionali e controllo creativo su composizione, rapporto d'aspetto e risoluzione.
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 2 è il modello Gemini 3.1 Flash Image di Google per generazione di immagini e modifica conversazionale. Questa voce conserva l'esatta identità Preview. Una descrizione scritta può definire una nuova immagine, mentre un'immagine di input può stabilire il soggetto, l'aspetto o la composizione da modificare. Il risultato può contenere un'immagine e testo associato. Il materiale di lancio di Google enfatizza conoscenza del mondo, resa del testo e coerenza del soggetto, insieme alla capacità di rifinire una scena attraverso turni correlati.
Per la creazione visiva con grounding, il modello documentato può usare informazioni provenienti da ricerca web e di immagini per orientare la generazione. Questo supporta compiti come un'illustrazione ispirata a un luogo o un diagramma basato su informazioni fornite. Definisci i fatti sorgente da rappresentare e distinguili dalle scelte artistiche. La generazione informata dalla ricerca non rende ogni dettaglio dell'immagine finale un'affermazione verificata. Se un prodotto, un monumento o un diagramma devono essere accurati, fornisci il loro riferimento autorevole e controlla l'output rispetto a esso.
Il lancio descrive miglioramenti nella resa del testo all'interno delle immagini e nella localizzazione. Per un poster, un'infografica o un mockup di marketing, fornisci le diciture esatte, la lingua e il ruolo di ciascun elemento testuale. Definisci prima i testi, poi chiedi l'immagine che li contenga, come consigliato dalla guida alle immagini. Spiega l'ordine di lettura e l'enfasi relativa, affinché un titolo, una didascalia e un'etichetta del diagramma non vengano confusi. Controlla ortografia, punteggiatura e collegamento tra un'etichetta e l'elemento illustrato prima di usare l'immagine in una pubblicazione.
I controlli creativi comprendono rapporto d'aspetto e risoluzione. Il lancio aggiunge output a 512 pixel accanto alle opzioni 1K, 2K e 4K e aggiunge i rapporti d'aspetto 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. La guida per sviluppatori identifica il thinking minimal come predefinito e il thinking high come opzione per composizioni più impegnative. Scegli l'uso previsto prima della composizione: una storia verticale, un banner largo e un diagramma compatto richiedono spazi diversi per il soggetto e le eventuali scritte. Queste impostazioni descrivono il flusso di generazione del produttore per questa linea, non un ridimensionamento automatico di una risorsa esistente già completata.
Per la coerenza del soggetto, etichetta il ruolo di ogni riferimento: aspetto del prodotto, identità del personaggio, sfondo o stile visivo. Specifica i dettagli da conservare, poi indica gli elementi da cambiare. Un compito originale potrebbe collocare una fotografia di prodotto fornita in una nuova scena conservandone forma, materiale e marchio visibile. Per una sequenza illustrata, mantieni gli stessi riferimenti e definisci quali dettagli specifici della scena variano. Un maggior numero di riferimenti non sostituisce un'istruzione chiara su ciò che ogni immagine apporta.
La modifica conversazionale è utile per una revisione specifica. Chiedi di regolare un oggetto, uno sfondo o l'illuminazione conservando la composizione accettata. La guida del produttore descrive il mascheramento semantico, in cui l'area modificata viene identificata a parole. Per il lavoro su più turni, conserva la conversazione e i metadati richiesti del contesto di ragionamento nell'interfaccia scelta; la guida Gemini 3 spiega che le thought signatures aiutano a trasportare quel contesto. La descrizione di una regione invariata è un'istruzione da verificare rispetto all'originale, non una garanzia che ogni pixel rimanga identico.
La tabella per sviluppatori Gemini 3 nomina esplicitamente gemini-3.1-flash-image-preview con una capacità di input di 128K e output di 32K. Conserva il nome esatto del modello Preview quando registri una generazione. Le impostazioni disponibili per riferimenti, output e risoluzione dovrebbero essere conservate insieme alle immagini sorgente e alla richiesta, affinché una revisione possa essere riprodotta coerentemente. Per una revisione, mantieni gli stessi riferimenti sorgente e specifica la modifica visiva esatta, conservando il ruolo accettato di ogni input.
La guida alle immagini avverte che il numero di immagini richiesto potrebbe non essere sempre rispettato e indica la marcatura SynthID per le immagini generate. Controlla tutte le immagini restituite e il testo eventualmente associato, anziché presumere che il risultato sia un'unica immagine fissa. Esamina identità del soggetto, numero di oggetti, diciture nell'immagine, composizione e fedeltà ai riferimenti alle dimensioni di visualizzazione previste. Per una scena complessa, specifica i componenti in ordine logico e descrivi positivamente l'aspetto desiderato. Il risultato utile è una risorsa visiva verificata con i riferimenti sorgente e l'identità esatta del modello conservati per la modifica successiva.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3.1-flash-image-preview | Predefinito— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Lunghezza minima: 1 | Predefinito— |
Camporesolution | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 512, 1K, 2K, 4K | Predefinito— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 | 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 $0.49152 stima prima della generazione Questa stima non è un addebito aggiuntivo né una tariffa fissa per la generazione completata. |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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-3.1-flash-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\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 Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-image-previewNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) crea e modifica immagini a partire da testo e riferimenti visivi. I punti di forza documentati comprendono coerenza dei soggetti, testo all'interno delle immagini e localizzazione, modifiche conversazionali e controllo creativo su composizione, rapporto d'aspetto e risoluzione.
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 2 è il modello Gemini 3.1 Flash Image di Google per generazione di immagini e modifica conversazionale. Questa voce conserva l'esatta identità Preview. Una descrizione scritta può definire una nuova immagine, mentre un'immagine di input può stabilire il soggetto, l'aspetto o la composizione da modificare. Il risultato può contenere un'immagine e testo associato. Il materiale di lancio di Google enfatizza conoscenza del mondo, resa del testo e coerenza del soggetto, insieme alla capacità di rifinire una scena attraverso turni correlati.
Per la creazione visiva con grounding, il modello documentato può usare informazioni provenienti da ricerca web e di immagini per orientare la generazione. Questo supporta compiti come un'illustrazione ispirata a un luogo o un diagramma basato su informazioni fornite. Definisci i fatti sorgente da rappresentare e distinguili dalle scelte artistiche. La generazione informata dalla ricerca non rende ogni dettaglio dell'immagine finale un'affermazione verificata. Se un prodotto, un monumento o un diagramma devono essere accurati, fornisci il loro riferimento autorevole e controlla l'output rispetto a esso.
Il lancio descrive miglioramenti nella resa del testo all'interno delle immagini e nella localizzazione. Per un poster, un'infografica o un mockup di marketing, fornisci le diciture esatte, la lingua e il ruolo di ciascun elemento testuale. Definisci prima i testi, poi chiedi l'immagine che li contenga, come consigliato dalla guida alle immagini. Spiega l'ordine di lettura e l'enfasi relativa, affinché un titolo, una didascalia e un'etichetta del diagramma non vengano confusi. Controlla ortografia, punteggiatura e collegamento tra un'etichetta e l'elemento illustrato prima di usare l'immagine in una pubblicazione.
I controlli creativi comprendono rapporto d'aspetto e risoluzione. Il lancio aggiunge output a 512 pixel accanto alle opzioni 1K, 2K e 4K e aggiunge i rapporti d'aspetto 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. La guida per sviluppatori identifica il thinking minimal come predefinito e il thinking high come opzione per composizioni più impegnative. Scegli l'uso previsto prima della composizione: una storia verticale, un banner largo e un diagramma compatto richiedono spazi diversi per il soggetto e le eventuali scritte. Queste impostazioni descrivono il flusso di generazione del produttore per questa linea, non un ridimensionamento automatico di una risorsa esistente già completata.
Per la coerenza del soggetto, etichetta il ruolo di ogni riferimento: aspetto del prodotto, identità del personaggio, sfondo o stile visivo. Specifica i dettagli da conservare, poi indica gli elementi da cambiare. Un compito originale potrebbe collocare una fotografia di prodotto fornita in una nuova scena conservandone forma, materiale e marchio visibile. Per una sequenza illustrata, mantieni gli stessi riferimenti e definisci quali dettagli specifici della scena variano. Un maggior numero di riferimenti non sostituisce un'istruzione chiara su ciò che ogni immagine apporta.
La modifica conversazionale è utile per una revisione specifica. Chiedi di regolare un oggetto, uno sfondo o l'illuminazione conservando la composizione accettata. La guida del produttore descrive il mascheramento semantico, in cui l'area modificata viene identificata a parole. Per il lavoro su più turni, conserva la conversazione e i metadati richiesti del contesto di ragionamento nell'interfaccia scelta; la guida Gemini 3 spiega che le thought signatures aiutano a trasportare quel contesto. La descrizione di una regione invariata è un'istruzione da verificare rispetto all'originale, non una garanzia che ogni pixel rimanga identico.
La tabella per sviluppatori Gemini 3 nomina esplicitamente gemini-3.1-flash-image-preview con una capacità di input di 128K e output di 32K. Conserva il nome esatto del modello Preview quando registri una generazione. Le impostazioni disponibili per riferimenti, output e risoluzione dovrebbero essere conservate insieme alle immagini sorgente e alla richiesta, affinché una revisione possa essere riprodotta coerentemente. Per una revisione, mantieni gli stessi riferimenti sorgente e specifica la modifica visiva esatta, conservando il ruolo accettato di ogni input.
La guida alle immagini avverte che il numero di immagini richiesto potrebbe non essere sempre rispettato e indica la marcatura SynthID per le immagini generate. Controlla tutte le immagini restituite e il testo eventualmente associato, anziché presumere che il risultato sia un'unica immagine fissa. Esamina identità del soggetto, numero di oggetti, diciture nell'immagine, composizione e fedeltà ai riferimenti alle dimensioni di visualizzazione previste. Per una scena complessa, specifica i componenti in ordine logico e descrivi positivamente l'aspetto desiderato. Il risultato utile è una risorsa visiva verificata con i riferimenti sorgente e l'identità esatta del modello conservati per la modifica successiva.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3.1-flash-image-preview | 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 $0.001 / 1K token Output · Token in output $0.006 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token Output · Token immagine in uscita $0.12 / 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 $0.001 / 1K token Output · Token in output $0.006 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-image-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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 Ultra google/gemini-3.1-flash-image-preview
/v1/images
Esempio tecnico in inglese
Create a four-stage growing guide\n\nCreate a friendly flat illustration for a gardening guide showing four tomato-growing stages from left to right: seed in soil, small seedling, leafy plant, mature plant with red tomatoes. Use a warm cream background, consistent pots and simple green shapes. Keep each stage clearly separated. Include no text, numbers, labels or decorative extra plants.An image with four distinct growing stages in the specified order and a consistent illustration style.Inspect the actual image for exactly four stages, the left-to-right progression and absence of text or extra plants.