Source: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/ Language: ja # Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/facts.json) ## [Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/) Nano Banana Proは、画像生成と編集に向けたGoogleのGemini 3 Pro Image Previewモデルです。公開仕様では、複数画像の合成、画像内テキスト、特定部分の創作的な変更、Searchグラウンディング、2Kまたは4Kの出力に対応します。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-0) - [**Ailoot Ultra · 画像** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-2) 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 Proは、Gemini 3 Proを基にしたGoogleの画像生成・編集モデルです。テキストと画像を受け取り、画像またはテキストを返します。公開仕様は、インフォグラフィック、図、商品ビジュアル、ストーリーボード、複数の要素や参照を組み合わせた構図を対象としています。 #### 画像と見える内容を構成する 目的、主な被写体、要素同士の関係を明示します。インフォグラフィックでは、実際の数値と正確なラベルを提供し、その階層を説明してください。商品のシーンでは、物体、視点、設定、識別可能な状態を保つ必要がある詳細を特定します。公開されている文字描画の用途には、長い文言や多言語レイアウトも含まれます。返された画像の文字、数値、整列を確認してください。 Searchグラウンディングは、最新情報をビジュアル課題に取り込む機能として公開されています。インターフェースで利用できる場合は、資料上の事実を制作指示と一緒に保持し、最終グラフィックでどう表れたかを検査します。視覚的に説得力のあるグラフや図でも、表現すべきデータとラベルとの比較が必要です。 #### 参照と創作的な編集 公開されている提供仕様では、最大14枚の参照画像を受け付けます。関係を説明しないままにせず、被写体、設定、ビジュアルスタイルなど、それぞれに役割を割り当ててください。モデル説明は、最大5つの被写体の識別的特徴を保持することを重視しています。返された構図全体で、実際の被写体と重要な詳細を照合します。 編集では、変える領域や物体と、残す要素を指定します。公開されている創作上の制御には、局所的な変更、照明とピントの調整、カメラの変換、柔軟なアスペクト比があります。要求した編集と、識別可能なまま保つべき詳細の両方を確認できるよう、元画像を手元に残してください。 #### 解像度と使える成果物 仕様には2Kと4Kの出力が記載されています。目的の配置先に合わせて縦横比と出力規模を選び、実際に返された寸法とファイル特性を検査します。画像をより大きなレイアウトに組み込む際も、デザインのコンセプトと書き出し要件を結び付けたままにしてください。 選んだ画像を、制作指示、参照の役割、修正履歴と一緒に保存します。素材が使用されるサイズで、正確な文言、被写体の連続性、情報の階層を確認してください。有用な成果物は、このモデルから返され、検査済みで、その後のデザインや制作作業に進めるビジュアルまたは付随するテキストです。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Create a stock comparison infographic Create 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. ``` #### 期待される結果 ``` One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline. ``` #### 結果の確認 ``` Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3-pro-image-preview` [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) Google /`google/gemini-3-pro-image-preview` ### はじめに Nano Banana Proは、画像生成と編集に向けたGoogleのGemini 3 Pro Image Previewモデルです。公開仕様では、複数画像の合成、画像内テキスト、特定部分の創作的な変更、Searchグラウンディング、2Kまたは4Kの出力に対応します。 対応する入力 テキスト 結果 テキスト ### 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-pro-image-preview | 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 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 **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.024** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.00075** / 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 **$0.24** / 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 **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.024** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **$0.00075** / 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/gemini-3-pro-image-preview #### 設定別の価格 | 設定 | 課金条件 | 料金 | | --- | --- | --- | | 設定google/gemini-3-pro-image-preview · 標準設定 | 課金条件デフォルト設定 | 料金 入力 · 入力 **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力 **$0.24** / 1K トークン | Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) #### 設定別の価格 | 設定 | 課金条件 | 料金 | | --- | --- | --- | | 設定Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · 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 **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.024** / 1K トークン 入力 · 入力画像 **$0.004** / 1K トークン 出力 · 出力画像 **$0.24** / 1K トークン 入力 · 音声入力 **$0.004** / 1K トークン 入力 · 音声キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 出力 · ウェブ検索 **$0.028** 検索ごと 出力 · 推論トークン **$0.024** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み · 5分 **$0.00075** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット 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。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 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`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 Ultra** [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) #### 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-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) **Ailoot Ultra · 画像** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-3-pro-image-preview` [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=images) Google /`google/gemini-3-pro-image-preview` ### はじめに Nano Banana Proは、画像生成と編集に向けたGoogleのGemini 3 Pro Image Previewモデルです。公開仕様では、複数画像の合成、画像内テキスト、特定部分の創作的な変更、Searchグラウンディング、2Kまたは4Kの出力に対応します。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 画像 ### 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-pro-image-preview | 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, 2K, 4K | 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, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 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 **$0.98304** 生成前の見積もり この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。 | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · 画像 curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"