Nano Banana Pro è il modello di generazione e modifica di immagini di Google basato su Gemini 3 Pro. Accetta testo e immagini e restituisce immagini o testo. Il suo profilo pubblicato copre infografiche, diagrammi, immagini di prodotto, storyboard e composizioni che combinano più elementi o riferimenti.
Indica lo scopo, il soggetto principale e la relazione tra gli elementi. Per un'infografica, fornisci i valori effettivi e le etichette esatte, poi descrivine la gerarchia. Per una scena di prodotto, identifica l'oggetto, il punto di vista, l'ambientazione e i dettagli che devono rimanere riconoscibili. Il ruolo documentato del modello nella resa del testo comprende diciture più lunghe e impaginazioni multilingue; controlla lettere, numeri e allineamento restituiti nell'immagine.
Il grounding tramite ricerca è documentato per incorporare informazioni attuali in un compito visivo. Dove l'interfaccia lo espone, conserva i fatti sorgente insieme al brief ed esamina come compaiono nella grafica finale. Un grafico o un diagramma visivamente convincente dovrebbe comunque essere confrontato con i dati e le etichette che doveva rappresentare.
Il profilo pubblicato di erogazione accetta fino a quattordici immagini di riferimento. Assegna a ciascuna un ruolo, come soggetto, ambientazione o stile visivo, anziché lasciare inspiegata la loro relazione. La descrizione del modello enfatizza la conservazione dell'identità per un massimo di cinque soggetti; confronta i soggetti effettivi e i dettagli importanti in tutta la composizione restituita.
Per una modifica, indica la regione o l'oggetto da cambiare e gli elementi da conservare. I controlli creativi documentati comprendono modifiche localizzate, regolazioni di illuminazione e messa a fuoco, trasformazioni della fotocamera e rapporti d'aspetto flessibili. Mantieni disponibile l'immagine sorgente quando controlli sia la modifica richiesta sia i dettagli che dovrebbero restare riconoscibili.
Il profilo documenta output 2K e 4K. Scegli la proporzione visiva e la scala di output per il posizionamento previsto, poi esamina le dimensioni e le proprietà del file effettivamente restituito. Un concetto di design e un requisito di esportazione dovrebbero restare collegati quando l'immagine entra in un'impaginazione più ampia.
Conserva l'immagine selezionata con il suo brief, i ruoli dei riferimenti e la cronologia delle revisioni. Controlla diciture esatte, continuità dei soggetti e gerarchia delle informazioni alle dimensioni in cui la risorsa verrà usata. Il risultato utile è l'immagine esaminata o il testo associato di questo profilo di modello, pronto per il successivo lavoro di design o produzione.
", "aboutText": "Nano Banana Pro è il modello di generazione e modifica di immagini di Google basato su Gemini 3 Pro. Accetta testo e immagini e restituisce immagini o testo. Il suo profilo pubblicato copre infografiche, diagrammi, immagini di prodotto, storyboard e composizioni che combinano più elementi o riferimenti.\n\n### Componi l'immagine e i suoi contenuti visibili\n\nIndica lo scopo, il soggetto principale e la relazione tra gli elementi. Per un'infografica, fornisci i valori effettivi e le etichette esatte, poi descrivine la gerarchia. Per una scena di prodotto, identifica l'oggetto, il punto di vista, l'ambientazione e i dettagli che devono rimanere riconoscibili. Il ruolo documentato del modello nella resa del testo comprende diciture più lunghe e impaginazioni multilingue; controlla lettere, numeri e allineamento restituiti nell'immagine.\n\nIl grounding tramite ricerca è documentato per incorporare informazioni attuali in un compito visivo. Dove l'interfaccia lo espone, conserva i fatti sorgente insieme al brief ed esamina come compaiono nella grafica finale. Un grafico o un diagramma visivamente convincente dovrebbe comunque essere confrontato con i dati e le etichette che doveva rappresentare.\n\n### Riferimenti e modifiche creative\n\nIl profilo pubblicato di erogazione accetta fino a quattordici immagini di riferimento. Assegna a ciascuna un ruolo, come soggetto, ambientazione o stile visivo, anziché lasciare inspiegata la loro relazione. La descrizione del modello enfatizza la conservazione dell'identità per un massimo di cinque soggetti; confronta i soggetti effettivi e i dettagli importanti in tutta la composizione restituita.\n\nPer una modifica, indica la regione o l'oggetto da cambiare e gli elementi da conservare. I controlli creativi documentati comprendono modifiche localizzate, regolazioni di illuminazione e messa a fuoco, trasformazioni della fotocamera e rapporti d'aspetto flessibili. Mantieni disponibile l'immagine sorgente quando controlli sia la modifica richiesta sia i dettagli che dovrebbero restare riconoscibili.\n\n### Risoluzione e un artefatto utilizzabile\n\nIl profilo documenta output 2K e 4K. Scegli la proporzione visiva e la scala di output per il posizionamento previsto, poi esamina le dimensioni e le proprietà del file effettivamente restituito. Un concetto di design e un requisito di esportazione dovrebbero restare collegati quando l'immagine entra in un'impaginazione più ampia.\n\nConserva l'immagine selezionata con il suo brief, i ruoli dei riferimenti e la cronologia delle revisioni. Controlla diciture esatte, continuità dei soggetti e gerarchia delle informazioni alle dimensioni in cui la risorsa verrà usata. Il risultato utile è l'immagine esaminata o il testo associato di questo profilo di modello, pronto per il successivo lavoro di design o produzione.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image Preview di Google per generazione e modifica di immagini. Nel profilo documentato supporta composizione con più immagini, testo incorporato, modifiche creative localizzate, grounding tramite Search e output 2K o 4K.
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 di generazione e modifica di immagini di Google basato su Gemini 3 Pro. Accetta testo e immagini e restituisce immagini o testo. Il suo profilo pubblicato copre infografiche, diagrammi, immagini di prodotto, storyboard e composizioni che combinano più elementi o riferimenti.
Indica lo scopo, il soggetto principale e la relazione tra gli elementi. Per un'infografica, fornisci i valori effettivi e le etichette esatte, poi descrivine la gerarchia. Per una scena di prodotto, identifica l'oggetto, il punto di vista, l'ambientazione e i dettagli che devono rimanere riconoscibili. Il ruolo documentato del modello nella resa del testo comprende diciture più lunghe e impaginazioni multilingue; controlla lettere, numeri e allineamento restituiti nell'immagine.
Il grounding tramite ricerca è documentato per incorporare informazioni attuali in un compito visivo. Dove l'interfaccia lo espone, conserva i fatti sorgente insieme al brief ed esamina come compaiono nella grafica finale. Un grafico o un diagramma visivamente convincente dovrebbe comunque essere confrontato con i dati e le etichette che doveva rappresentare.
Il profilo pubblicato di erogazione accetta fino a quattordici immagini di riferimento. Assegna a ciascuna un ruolo, come soggetto, ambientazione o stile visivo, anziché lasciare inspiegata la loro relazione. La descrizione del modello enfatizza la conservazione dell'identità per un massimo di cinque soggetti; confronta i soggetti effettivi e i dettagli importanti in tutta la composizione restituita.
Per una modifica, indica la regione o l'oggetto da cambiare e gli elementi da conservare. I controlli creativi documentati comprendono modifiche localizzate, regolazioni di illuminazione e messa a fuoco, trasformazioni della fotocamera e rapporti d'aspetto flessibili. Mantieni disponibile l'immagine sorgente quando controlli sia la modifica richiesta sia i dettagli che dovrebbero restare riconoscibili.
Il profilo documenta output 2K e 4K. Scegli la proporzione visiva e la scala di output per il posizionamento previsto, poi esamina le dimensioni e le proprietà del file effettivamente restituito. Un concetto di design e un requisito di esportazione dovrebbero restare collegati quando l'immagine entra in un'impaginazione più ampia.
Conserva l'immagine selezionata con il suo brief, i ruoli dei riferimenti e la cronologia delle revisioni. Controlla diciture esatte, continuità dei soggetti e gerarchia delle informazioni alle dimensioni in cui la risorsa verrà usata. Il risultato utile è l'immagine esaminata o il testo associato di questo profilo di modello, pronto per il successivo lavoro di design o produzione.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-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 $0.004 / 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 $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| Configurazionegoogle/gemini-3-pro-image-preview · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Input 0,004 USD / 1K token Output · Output 0,24 USD / 1K token |
| Configurazione | Condizioni di fatturazione | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Configurazione predefinita | Condizioni di fatturazioneConfigurazione predefinita | Costo Input · Token in input 0,004 USD / 1K token Output · Token in output 0,024 USD / 1K token Input · Immagine in ingresso 0,004 USD / 1K token Output · Immagine in uscita 0,24 USD / 1K token Input · Audio in ingresso 0,004 USD / 1K token Input · Lettura dalla cache audio 0,0004 USD / 1K token Output · Ricerca web 0,028 USD per ricerca Output · Token di ragionamento 0,024 USD / 1K token Input · Lettura dalla cache 0,0004 USD / 1K token Input · Scrittura nella cache · 5 minuti 0,00075 USD / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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-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-pro-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-pro-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-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image Preview di Google per generazione e modifica di immagini. Nel profilo documentato supporta composizione con più immagini, testo incorporato, modifiche creative localizzate, grounding tramite Search e output 2K o 4K.
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 di generazione e modifica di immagini di Google basato su Gemini 3 Pro. Accetta testo e immagini e restituisce immagini o testo. Il suo profilo pubblicato copre infografiche, diagrammi, immagini di prodotto, storyboard e composizioni che combinano più elementi o riferimenti.
Indica lo scopo, il soggetto principale e la relazione tra gli elementi. Per un'infografica, fornisci i valori effettivi e le etichette esatte, poi descrivine la gerarchia. Per una scena di prodotto, identifica l'oggetto, il punto di vista, l'ambientazione e i dettagli che devono rimanere riconoscibili. Il ruolo documentato del modello nella resa del testo comprende diciture più lunghe e impaginazioni multilingue; controlla lettere, numeri e allineamento restituiti nell'immagine.
Il grounding tramite ricerca è documentato per incorporare informazioni attuali in un compito visivo. Dove l'interfaccia lo espone, conserva i fatti sorgente insieme al brief ed esamina come compaiono nella grafica finale. Un grafico o un diagramma visivamente convincente dovrebbe comunque essere confrontato con i dati e le etichette che doveva rappresentare.
Il profilo pubblicato di erogazione accetta fino a quattordici immagini di riferimento. Assegna a ciascuna un ruolo, come soggetto, ambientazione o stile visivo, anziché lasciare inspiegata la loro relazione. La descrizione del modello enfatizza la conservazione dell'identità per un massimo di cinque soggetti; confronta i soggetti effettivi e i dettagli importanti in tutta la composizione restituita.
Per una modifica, indica la regione o l'oggetto da cambiare e gli elementi da conservare. I controlli creativi documentati comprendono modifiche localizzate, regolazioni di illuminazione e messa a fuoco, trasformazioni della fotocamera e rapporti d'aspetto flessibili. Mantieni disponibile l'immagine sorgente quando controlli sia la modifica richiesta sia i dettagli che dovrebbero restare riconoscibili.
Il profilo documenta output 2K e 4K. Scegli la proporzione visiva e la scala di output per il posizionamento previsto, poi esamina le dimensioni e le proprietà del file effettivamente restituito. Un concetto di design e un requisito di esportazione dovrebbero restare collegati quando l'immagine entra in un'impaginazione più ampia.
Conserva l'immagine selezionata con il suo brief, i ruoli dei riferimenti e la cronologia delle revisioni. Controlla diciture esatte, continuità dei soggetti e gerarchia delle informazioni alle dimensioni in cui la risorsa verrà usata. Il risultato utile è l'immagine esaminata o il testo associato di questo profilo di modello, pronto per il successivo lavoro di design o produzione.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-image-preview | 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-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-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro è il modello Gemini 3 Pro Image Preview di Google per generazione e modifica di immagini. Nel profilo documentato supporta composizione con più immagini, testo incorporato, modifiche creative localizzate, grounding tramite Search e output 2K o 4K.
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 di generazione e modifica di immagini di Google basato su Gemini 3 Pro. Accetta testo e immagini e restituisce immagini o testo. Il suo profilo pubblicato copre infografiche, diagrammi, immagini di prodotto, storyboard e composizioni che combinano più elementi o riferimenti.
Indica lo scopo, il soggetto principale e la relazione tra gli elementi. Per un'infografica, fornisci i valori effettivi e le etichette esatte, poi descrivine la gerarchia. Per una scena di prodotto, identifica l'oggetto, il punto di vista, l'ambientazione e i dettagli che devono rimanere riconoscibili. Il ruolo documentato del modello nella resa del testo comprende diciture più lunghe e impaginazioni multilingue; controlla lettere, numeri e allineamento restituiti nell'immagine.
Il grounding tramite ricerca è documentato per incorporare informazioni attuali in un compito visivo. Dove l'interfaccia lo espone, conserva i fatti sorgente insieme al brief ed esamina come compaiono nella grafica finale. Un grafico o un diagramma visivamente convincente dovrebbe comunque essere confrontato con i dati e le etichette che doveva rappresentare.
Il profilo pubblicato di erogazione accetta fino a quattordici immagini di riferimento. Assegna a ciascuna un ruolo, come soggetto, ambientazione o stile visivo, anziché lasciare inspiegata la loro relazione. La descrizione del modello enfatizza la conservazione dell'identità per un massimo di cinque soggetti; confronta i soggetti effettivi e i dettagli importanti in tutta la composizione restituita.
Per una modifica, indica la regione o l'oggetto da cambiare e gli elementi da conservare. I controlli creativi documentati comprendono modifiche localizzate, regolazioni di illuminazione e messa a fuoco, trasformazioni della fotocamera e rapporti d'aspetto flessibili. Mantieni disponibile l'immagine sorgente quando controlli sia la modifica richiesta sia i dettagli che dovrebbero restare riconoscibili.
Il profilo documenta output 2K e 4K. Scegli la proporzione visiva e la scala di output per il posizionamento previsto, poi esamina le dimensioni e le proprietà del file effettivamente restituito. Un concetto di design e un requisito di esportazione dovrebbero restare collegati quando l'immagine entra in un'impaginazione più ampia.
Conserva l'immagine selezionata con il suo brief, i ruoli dei riferimenti e la cronologia delle revisioni. Controlla diciture esatte, continuità dei soggetti e gerarchia delle informazioni alle dimensioni in cui la risorsa verrà usata. Il risultato utile è l'immagine esaminata o il testo associato di questo profilo di modello, pronto per il successivo lavoro di design o produzione.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-3-pro-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 $0.004 / 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 $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-pro-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-pro-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-pro-image-preview
/v1/images
Esempio tecnico in inglese
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.