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Nano Banana 2 Liteは、GoogleのGemini 3.1 Flash Lite Imageモデルです。迅速なビジュアル探索とテキストからの画像生成を担います。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像とテキストを返すことができるため、文章による指示と視覚資料を同じ制作リクエストに含められます。

ビジュアル結果のための明確な指示

画像の被写体、構図、表現媒体、使用先を説明してください。商品イラストでは、物体、視点、背景、周囲のレイアウトに必要な空間を指定できます。シーンでは、舞台、主な動作、雰囲気を形作る詳細を特定できます。装飾的な詳細を足す前に、画像を定義する少数の重要な関係を明確にします。

見える文言が重要な場合は、正確な言葉とその階層を提供します。どの行を主役にし、主な被写体とどう関係するかを示してください。返された画像のつづり、ラベル、余白を、実際に使うサイズで確認します。ビジュアルコンセプトは、その内容を指示と照合できて初めて役立ちます。

入力画像の役割を特定する

渡した画像が依頼に何を提供するのかをモデルに伝えます。被写体、目に見える配置、新しいビジュアルが考慮すべき素材などを示す場合があります。参照画像が説明のない指示の一部にならないよう、重要な詳細を明示してください。要求した変更やビジュアルの方向性を比較する際は、元画像を返された結果と一緒に保持します。

選んだ画像を次の段階に引き継ぐ

実際の成果物で、意図した被写体、フレーミング、重要な文字、要素間の関係を検査します。うまくいった指示、参照画像、選んだ結果を一緒に保存してください。シリーズでは、後の依頼にも繰り返し登場する被写体と視覚表現の用語を残し、完成レイアウトに組み合わせる前に画像同士の連続性を比べます。

有用な成果物は、この正確なLiteモデルから返された画像や付随するテキストです。書き出し寸法、ファイル形式、受け付ける制御は、使用する画像インターフェースに従います。配置や追加編集の準備では、成果物の実際の特性を一緒に保持してください。

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実用タスク

英語の技術例

Explore a product illustration\n\nCreate a clean editorial illustration of a reusable steel lunchbox, lid open at a three-quarter angle, with two compartments visible. Use soft daylight, a warm off-white background and restrained sage accents. Place the lunchbox in the lower-right area with generous empty space at upper left for a website heading. Include no lettering or logos.

期待される結果

An image concept showing the open two-compartment lunchbox, warm background and clear upper-left layout space.

結果の確認

Inspect the actual image for two visible compartments, the requested placement and absence of lettering or logos.

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G

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Google /gemini-3.1-flash-lite-image

はじめに

Nano Banana 2 Liteは、Gemini 3.1 Flash Lite Imageとも呼ばれる、迅速なビジュアル探索に向けたGoogleの画像モデルです。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像またはテキストを返します。視覚的な参照資料を含む画像制作の指示に対応します。

対応する入力: テキスト
結果: 画像

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Nano Banana 2 Liteは、GoogleのGemini 3.1 Flash Lite Imageモデルです。迅速なビジュアル探索とテキストからの画像生成を担います。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像とテキストを返すことができるため、文章による指示と視覚資料を同じ制作リクエストに含められます。

ビジュアル結果のための明確な指示

画像の被写体、構図、表現媒体、使用先を説明してください。商品イラストでは、物体、視点、背景、周囲のレイアウトに必要な空間を指定できます。シーンでは、舞台、主な動作、雰囲気を形作る詳細を特定できます。装飾的な詳細を足す前に、画像を定義する少数の重要な関係を明確にします。

見える文言が重要な場合は、正確な言葉とその階層を提供します。どの行を主役にし、主な被写体とどう関係するかを示してください。返された画像のつづり、ラベル、余白を、実際に使うサイズで確認します。ビジュアルコンセプトは、その内容を指示と照合できて初めて役立ちます。

入力画像の役割を特定する

渡した画像が依頼に何を提供するのかをモデルに伝えます。被写体、目に見える配置、新しいビジュアルが考慮すべき素材などを示す場合があります。参照画像が説明のない指示の一部にならないよう、重要な詳細を明示してください。要求した変更やビジュアルの方向性を比較する際は、元画像を返された結果と一緒に保持します。

選んだ画像を次の段階に引き継ぐ

実際の成果物で、意図した被写体、フレーミング、重要な文字、要素間の関係を検査します。うまくいった指示、参照画像、選んだ結果を一緒に保存してください。シリーズでは、後の依頼にも繰り返し登場する被写体と視覚表現の用語を残し、完成レイアウトに組み合わせる前に画像同士の連続性を比べます。

有用な成果物は、この正確なLiteモデルから返された画像や付随するテキストです。書き出し寸法、ファイル形式、受け付ける制御は、使用する画像インターフェースに従います。配置や追加編集の準備では、成果物の実際の特性を一緒に保持してください。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot · 画像 POST /v1/images/generations

入力の種類: text
出力の種類: image
コンテキスト: 65,536 tokens
最大出力: 4,096 tokens
出力形式: 画像ファイル

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 gemini-3.1-flash-lite-image	デフォルト—
フィールド`prompt`	種類`string`	要件必須	値と制限最小の長さ: 1	デフォルト—
フィールド`n`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1	デフォルト1
フィールド`response_format`	種類`string`	要件任意	値と制限 url, b64_json	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse
フィールド`size`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`quality`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`background`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`output_format`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`output_compression`	種類`integer`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`moderation`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`input_fidelity`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`style`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`partial_images`	種類`integer`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—

入力素材の組み合わせ

テキストから画像へ · 必須: prompt

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`required`	仕様model, prompt
パラメータ`optional_controls`	仕様null
パラメータ`content_type`	仕様application/json

ライフサイクル: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

料金

Ailootのメソッド料金

Ailoot 画像POST /v1/images/generations

入力: $0.00025 / 1K 画像トークン
出力: $0.0336 1K画像あたり

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

参考料金の詳細

モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。

モデルの参照料金表

設定別の価格

設定	料金表	料金
設定Ultra	料金表基本料金	料金入力 · 入力トークン $0.00050000 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0030000 / 1K トークン出力 · 画像出力 $0.06000 / 1K トークン出力 · ウェブ検索 $0.028 ウェブ検索あたり

リクエスト例

Ailoot · 画像

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-flash-lite-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3.1-flash-lite-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\n

import OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3.1-flash-lite-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n  const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n  if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n    const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n    encoded=uri.slice(comma+1);\n  }\n  if(encoded) {\n    if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n    raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n  } else if(uri) {\n    const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n    if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n    const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n    const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n    if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n    raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n  } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n  if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n  const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n  writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\n

結果を受け取って保存

Ailoot · 画像

返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

完了した結果をすべて保存

完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。

すべてのデータ項目を保存してください。各 b64_json をデコードするか、返された署名付き URL すべてから取得してください。実際の MIME タイプ／バイト列に応じてファイル名の拡張子を選んでください。

元のレスポンスを確認する場合

画像の生成または編集の結果に確認が必要な場合は、元の operation_id/X-Client-Request-ID と、返された結果情報を保存してください。実際の task_id または asset_id の値を使い、メディアライブラリから自分が所有する既存の結果を取得してください。生成／編集リクエストを再送したり、operation_id からポーリング URL を組み立てたりしないでください。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`created`	種類integer
フィールド`data[].url`	種類string
フィールド`data[].b64_json`	種類base64 string
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。
レスポンス`server_error`	条件返されたレスポンスは、操作または結果の確認が必要であることを示しています	次の手順最初に返された操作／タスク ID、リクエストヘッダー、レスポンスを保存し、その元の操作に対してサポートされている読み取りを継続してください。作成リクエストを再送しないでください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "gemini-3.1-flash-lite-image", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "gemini-3.1-flash-lite-image", "route_label": "Core" }, "method_key": "Core|images|/v1/images/generations|gemini-3.1-flash-lite-image", "ordinal": 0, "rawMethod": { "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Save every data item. Decode each b64_json or fetch every returned signed URL. 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Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Google /google/gemini-3.1-flash-lite-image

はじめに

Nano Banana 2 Liteは、Gemini 3.1 Flash Lite Imageとも呼ばれる、迅速なビジュアル探索に向けたGoogleの画像モデルです。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像またはテキストを返します。視覚的な参照資料を含む画像制作の指示に対応します。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Nano Banana 2 Liteは、GoogleのGemini 3.1 Flash Lite Imageモデルです。迅速なビジュアル探索とテキストからの画像生成を担います。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像とテキストを返すことができるため、文章による指示と視覚資料を同じ制作リクエストに含められます。

ビジュアル結果のための明確な指示

画像の被写体、構図、表現媒体、使用先を説明してください。商品イラストでは、物体、視点、背景、周囲のレイアウトに必要な空間を指定できます。シーンでは、舞台、主な動作、雰囲気を形作る詳細を特定できます。装飾的な詳細を足す前に、画像を定義する少数の重要な関係を明確にします。

見える文言が重要な場合は、正確な言葉とその階層を提供します。どの行を主役にし、主な被写体とどう関係するかを示してください。返された画像のつづり、ラベル、余白を、実際に使うサイズで確認します。ビジュアルコンセプトは、その内容を指示と照合できて初めて役立ちます。

入力画像の役割を特定する

渡した画像が依頼に何を提供するのかをモデルに伝えます。被写体、目に見える配置、新しいビジュアルが考慮すべき素材などを示す場合があります。参照画像が説明のない指示の一部にならないよう、重要な詳細を明示してください。要求した変更やビジュアルの方向性を比較する際は、元画像を返された結果と一緒に保持します。

選んだ画像を次の段階に引き継ぐ

実際の成果物で、意図した被写体、フレーミング、重要な文字、要素間の関係を検査します。うまくいった指示、参照画像、選んだ結果を一緒に保存してください。シリーズでは、後の依頼にも繰り返し登場する被写体と視覚表現の用語を残し、完成レイアウトに組み合わせる前に画像同士の連続性を比べます。

有用な成果物は、この正確なLiteモデルから返された画像や付随するテキストです。書き出し寸法、ファイル形式、受け付ける制御は、使用する画像インターフェースに従います。配置や追加編集の準備では、成果物の実際の特性を一緒に保持してください。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: jsonまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 google/gemini-3.1-flash-lite-image	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限最小項目数: 1	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。モデルによる	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string\|content_part[]\|null`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_calls`	種類`tool_call[]`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_call_id`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください	デフォルト—
フィールド`messages[].name`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_content`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_details`	種類`object\|array`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_completion_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse
フィールド`stream_options.include_usage`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`temperature`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`top_p`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`stop`	種類`string\|string[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools`	種類`function_tool[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].type`	種類`string`	要件任意	値と制限 function モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].function.name`	種類`string`	要件必須	値と制限適用条件: 関数ツールの指定あり	デフォルト—
フィールド`tools[].function.description`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tools[].function.parameters`	種類`JSON_schema`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tool_choice`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`parallel_tool_calls`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`response_format`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning_effort`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`service_tier`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`instructions`	種類`string`	要件任意	値と制限互換性用のフィールド	デフォルト—
フィールド`functions`	種類`function[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`function_call`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`prompt_cache_options`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`modalities`	種類`string[]`	要件任意	値と制限 text	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object`	要件任意	値と制限条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます	デフォルト—
フィールド`cache_control.ttl`	種類`string`	要件任意	値と制限条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます	デフォルト—

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`messages`	仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータ`file_material`	仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータ`optional_controls`	仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
パラメータ`control_scope`	仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります
パラメータ`output_modalities`	仕様text
パラメータ`hosted_operations`	仕様false
パラメータ`multimodal_input_binding`	仕様null

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
推論量 · 高: 標準料金推論量が高い場合
推論量 · 最小（minimal）: 標準料金推論量が最小（minimal）の場合
明示的キャッシュの料金: 無効明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.003 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン出力 · 出力画像トークン $0.06 / 1K 画像トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.003 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

参考料金の詳細

モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

設定別の価格

設定	課金条件	料金
設定Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) · 標準設定	課金条件デフォルト設定	料金入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.003 / 1K トークン出力 · 出力画像 $0.06 / 1K トークン出力 · ウェブ検索 $0.028 検索ごと

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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-lite-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from 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-lite-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from 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-lite-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

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Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

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リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`choices[].index`	種類integer
フィールド`choices[].message.content`	種類string\|null
フィールド`choices[].message.tool_calls`	種類tool_call[]
フィールド`choices[].message.reasoning_content`	種類string
フィールド`choices[].message.reasoning_details`	種類object\|array
フィールド`choices[].finish_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemini-3.1-flash-lite-image", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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G

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Google /google/gemini-3.1-flash-lite-image

はじめに

Nano Banana 2 Liteは、Gemini 3.1 Flash Lite Imageとも呼ばれる、迅速なビジュアル探索に向けたGoogleの画像モデルです。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像またはテキストを返します。視覚的な参照資料を含む画像制作の指示に対応します。

対応する入力: テキスト · 画像
結果: 画像

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Nano Banana 2 Liteは、GoogleのGemini 3.1 Flash Lite Imageモデルです。迅速なビジュアル探索とテキストからの画像生成を担います。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像とテキストを返すことができるため、文章による指示と視覚資料を同じ制作リクエストに含められます。

ビジュアル結果のための明確な指示

画像の被写体、構図、表現媒体、使用先を説明してください。商品イラストでは、物体、視点、背景、周囲のレイアウトに必要な空間を指定できます。シーンでは、舞台、主な動作、雰囲気を形作る詳細を特定できます。装飾的な詳細を足す前に、画像を定義する少数の重要な関係を明確にします。

見える文言が重要な場合は、正確な言葉とその階層を提供します。どの行を主役にし、主な被写体とどう関係するかを示してください。返された画像のつづり、ラベル、余白を、実際に使うサイズで確認します。ビジュアルコンセプトは、その内容を指示と照合できて初めて役立ちます。

入力画像の役割を特定する

渡した画像が依頼に何を提供するのかをモデルに伝えます。被写体、目に見える配置、新しいビジュアルが考慮すべき素材などを示す場合があります。参照画像が説明のない指示の一部にならないよう、重要な詳細を明示してください。要求した変更やビジュアルの方向性を比較する際は、元画像を返された結果と一緒に保持します。

選んだ画像を次の段階に引き継ぐ

実際の成果物で、意図した被写体、フレーミング、重要な文字、要素間の関係を検査します。うまくいった指示、参照画像、選んだ結果を一緒に保存してください。シリーズでは、後の依頼にも繰り返し登場する被写体と視覚表現の用語を残し、完成レイアウトに組み合わせる前に画像同士の連続性を比べます。

有用な成果物は、この正確なLiteモデルから返された画像や付随するテキストです。書き出し寸法、ファイル形式、受け付ける制御は、使用する画像インターフェースに従います。配置や追加編集の準備では、成果物の実際の特性を一緒に保持してください。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 画像 POST /v1/images/generations

入力の種類: text, image
出力の種類: image

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 google/gemini-3.1-flash-lite-image	デフォルト—
フィールド`prompt`	種類`string`	要件必須	値と制限最小の長さ: 1	デフォルト—
フィールド`resolution`	種類`string`	要件任意	値と制限 1K	デフォルト—
フィールド`aspect_ratio`	種類`string`	要件任意	値と制限 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	デフォルト—
フィールド`n`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 最大値: 1	デフォルト—
フィールド`input_references`	種類`array`	要件任意	値と制限最小項目数: 0 最大項目数: 14	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object`	要件任意	値と制限	デフォルト—

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, prompt
パラメータ`material_types`	仕様text, image

ライフサイクル: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

料金

最終料金の計算方法

表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 未指定高速モードが選択されている場合
Flex モード: 未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 未指定推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

比較用の推定料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	予測数量	料金
設定基本トークン料金	料金表基本料金	予測数量—	料金入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
設定生成費用の見積もり	料金表—	予測数量生成1回分の概算	料金出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.24576 生成前の見積もりこの見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 画像

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-lite-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 画像

返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

その他のコンテンツ取得

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.\n

完了した結果をすべて保存

完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。

レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。

元のレスポンスを確認する場合

照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`created`	種類
フィールド`data[].url`	種類
フィールド`data[].b64_json`	種類
フィールド`usage`	種類

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|google%2Fgemini-3.1-flash-lite-image", "ordinal": 2, "rawMethod": { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。", "forecast_quantity_is_estimate": true, "physical_output_is_billable_quantity": false, "version": "original_invoice_usd_v1" }, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。" }, "outputs": { "all_results": "レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] }, "parameters": [ { "enum": [ "google/gemini-3.1-flash-lite-image" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "min_length": 1, "name": "prompt", "required": true, "type": "string" }, { "enum": [ "1K" ], "enum_known": true, "name": "resolution", "required": false, "type": "string" }, { "enum": [ "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" ], "enum_known": true, "name": "aspect_ratio", "required": false, "type": "string" }, { "maximum": 1, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maximum_items": 14, "minimum_items": 0, "name": "input_references", "required": false, "type": "array" }, { "name": "provider", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "aspect_ratio": { "enum": [ "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" ], "type": "string" }, "input_references": { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maxItems": 14, "minItems": 0, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "google/gemini-3.1-flash-lite-image" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 1, "minimum": 1, "type": "integer" }, "prompt": { "minLength": 1, "type": "string" }, "provider": { "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.", "type": "object" }, "resolution": { "enum": [ "1K" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "prompt" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": false, "body": { "model": "google/gemini-3.1-flash-lite-image", "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text", "image" ], "required": [ "model", "prompt" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/images/generations" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "basis": "この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "生成費用の見積もり", "units": [ { "amount": "0.24576", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "forecast_usd", "label": "Estimated generation cost", "native_amount_usd_per_unit": "0.24576", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "estimate before generation", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "request_estimate" } ] } ], "examples": [ { "code": "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-lite-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get(\"b64_json\")\n uri=item.get(\"url\", \"\")\n if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"G

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Google /google/gemini-3.1-flash-lite-image

はじめに

Nano Banana 2 Liteは、Gemini 3.1 Flash Lite Imageとも呼ばれる、迅速なビジュアル探索に向けたGoogleの画像モデルです。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像またはテキストを返します。視覚的な参照資料を含む画像制作の指示に対応します。

対応する入力: テキスト
結果: json · sse

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Nano Banana 2 Liteは、GoogleのGemini 3.1 Flash Lite Imageモデルです。迅速なビジュアル探索とテキストからの画像生成を担います。公開仕様ではテキストと画像を入力し、画像とテキストを返すことができるため、文章による指示と視覚資料を同じ制作リクエストに含められます。

ビジュアル結果のための明確な指示

画像の被写体、構図、表現媒体、使用先を説明してください。商品イラストでは、物体、視点、背景、周囲のレイアウトに必要な空間を指定できます。シーンでは、舞台、主な動作、雰囲気を形作る詳細を特定できます。装飾的な詳細を足す前に、画像を定義する少数の重要な関係を明確にします。

見える文言が重要な場合は、正確な言葉とその階層を提供します。どの行を主役にし、主な被写体とどう関係するかを示してください。返された画像のつづり、ラベル、余白を、実際に使うサイズで確認します。ビジュアルコンセプトは、その内容を指示と照合できて初めて役立ちます。

入力画像の役割を特定する

渡した画像が依頼に何を提供するのかをモデルに伝えます。被写体、目に見える配置、新しいビジュアルが考慮すべき素材などを示す場合があります。参照画像が説明のない指示の一部にならないよう、重要な詳細を明示してください。要求した変更やビジュアルの方向性を比較する際は、元画像を返された結果と一緒に保持します。

選んだ画像を次の段階に引き継ぐ

実際の成果物で、意図した被写体、フレーミング、重要な文字、要素間の関係を検査します。うまくいった指示、参照画像、選んだ結果を一緒に保存してください。シリーズでは、後の依頼にも繰り返し登場する被写体と視覚表現の用語を残し、完成レイアウトに組み合わせる前に画像同士の連続性を比べます。

有用な成果物は、この正確なLiteモデルから返された画像や付随するテキストです。書き出し寸法、ファイル形式、受け付ける制御は、使用する画像インターフェースに従います。配置や追加編集の準備では、成果物の実際の特性を一緒に保持してください。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages

入力の種類: text
出力の種類: json, sse
出力形式: JSONまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 google/gemini-3.1-flash-lite-image	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限 user, assistant	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages, max_tokens
パラメータ`optional_controls`	仕様stream
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`text_file_material`	仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
推論量 · 高: 標準料金推論量が高い場合
推論量 · 最小（minimal）: 標準料金推論量が最小（minimal）の場合
明示的キャッシュの料金: 無効明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.003 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン出力 · 出力画像トークン $0.06 / 1K 画像トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.003 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "google/gemini-3.1-flash-lite-image",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-lite-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import 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-lite-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`content[]`	種類text\|thinking\|tool_use\|other content block
フィールド`stop_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot gemini-3.1-flash-lite-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-lite-image

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

google/gemini-3.1-flash-lite-image, gemini-3.1-flash-lite-image

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実用タスク

英語の技術例

Explore a product illustration\n\nCreate a clean editorial illustration of a reusable steel lunchbox, lid open at a three-quarter angle, with two compartments visible. Use soft daylight, a warm off-white background and restrained sage accents. Place the lunchbox in the lower-right area with generous empty space at upper left for a website heading. Include no lettering or logos.

期待される結果

An image concept showing the open two-compartment lunchbox, warm background and clear upper-left layout space.

結果の確認

Inspect the actual image for two visible compartments, the requested placement and absence of lettering or logos.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Explore a product illustration Create a clean editorial illustration of a reusable steel lunchbox, lid open at a three-quarter angle, with two compartments visible. Use soft daylight, a warm off-white background and restrained sage accents. Place the lunchbox in the lower-right area with generous empty space at upper left for a website heading. 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