Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.
출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.
Google은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.
한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.
Web Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.
Gemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.
대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.
API 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.
", "aboutText": "Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.\n\n출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.\n\nGoogle은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.\n\n한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.\n\nWeb Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.\n\nGemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.\n\n대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.\n\nAPI 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.\n\n실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Create a simple bicycle-care infographic\n\nCreate one portrait infographic teaching three bicycle checks before a short ride: tires, brakes and chain. Use three large illustrated steps in that order, a warm ivory background and dark green accents. Include only these headings: 'TIRES', 'BRAKES', 'CHAIN'. Leave generous space around each heading and keep the illustrations clearly separated.One portrait image with three ordered illustrated steps and the three exact, readable headings.Inspect the rendered image for heading spelling, order and clear separation of the three checks.gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)는 대화 안에서 이미지를 생성하고 편집합니다. 텍스트와 시각 원자료, 0.5K–4K 출력, 참조 이미지 구성, 검색 그라운딩을 지원하며 제품 장면, 인포그래픽, 반복적인 시각 작업에 활용할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.
출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.
Google은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.
한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.
Web Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.
Gemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.
대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.
API 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.
POST /v1/images/generationstextimage, text| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3.1-flash-image | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드quality | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드background | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_compression | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드moderation | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드input_fidelity | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드style | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정Ultra | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0010000 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.006000 / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 $0.12000 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 $0.028 웹 검색당 |
set -eu\n: "${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-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3.1-flash-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3.1-flash-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");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)는 대화 안에서 이미지를 생성하고 편집합니다. 텍스트와 시각 원자료, 0.5K–4K 출력, 참조 이미지 구성, 검색 그라운딩을 지원하며 제품 장면, 인포그래픽, 반복적인 시각 작업에 활용할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.
출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.
Google은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.
한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.
Web Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.
Gemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.
대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.
API 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3.1-flash-image | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 토큰 $0.12 / 1K 이미지 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 과금 조건 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 토큰 US$0.001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 US$0.006 / 1K 토큰 출력 · 출력 이미지 US$0.12 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 US$0.028 검색당 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-flash-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-image',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)는 대화 안에서 이미지를 생성하고 편집합니다. 텍스트와 시각 원자료, 0.5K–4K 출력, 참조 이미지 구성, 검색 그라운딩을 지원하며 제품 장면, 인포그래픽, 반복적인 시각 작업에 활용할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.
출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.
Google은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.
한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.
Web Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.
Gemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.
대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.
API 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3.1-flash-image | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드resolution | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 512, 1K, 2K, 4K | 기본값— |
필드aspect_ratio | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 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 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 최댓값: 1 | 기본값— |
필드input_references | 유형array | 요건선택 사항 | 값과 한도 최소 항목 수: 0 최대 항목 수: 14 | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수material_types | 명세text, image |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 예측 수량 | 요금 |
|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 예측 수량— | 요금 입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 |
| 설정예상 생성 비용 | 요금표— | 예측 수량1회 생성 예상치 | 요금 출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $0.49152 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3.1-flash-image', '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\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
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.\n완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.
정산 대조를 위해 반환된 X-Client-Request-ID를 보관하세요. 실제로 반환된 task_id/asset_id 값이나 소유한 미디어 라이브러리만 조회하세요. 작업 ID로 태스크 URL을 만들거나 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형 |
필드data[].url | 유형 |
필드data[].b64_json | 유형 |
필드usage | 유형 |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)는 대화 안에서 이미지를 생성하고 편집합니다. 텍스트와 시각 원자료, 0.5K–4K 출력, 참조 이미지 구성, 검색 그라운딩을 지원하며 제품 장면, 인포그래픽, 반복적인 시각 작업에 활용할 수 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana 2는 이미지 생성을 기본 지원하며 대화형 편집을 제공하는 Google의 Gemini 3.1 Flash Image 모델입니다. 효율적인 시각 제작과 반복 수정을 강조하도록 설계되었습니다. 문서화된 API 프로필은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 입력받아 이미지와 텍스트를 반환합니다. 이는 Gemini Nano Banana 2.1과 구별되는 명명된 에디션이며 모든 후속 Nano Banana 업데이트를 가리키는 라벨이 아닙니다.
출력 크기는 0.5K, 1K, 2K, 4K이며 기본값은 1K입니다. 더 작은 0.5K 옵션은 이 프로필에 특화되어 초기 구성에 적합할 수 있고, 더 큰 등급은 선택한 출력 형태에 더 많은 픽셀을 제공합니다. 문서화된 화면비는 정사각형, 세로형, 가로형을 다루며 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9와 추가적인 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 형식을 포함합니다. 예를 들어 정사각형 출력은 0.5K의 512 × 512부터 4K의 4096 × 4096까지입니다. 작은 세부 사항을 다듬기 전에 의도한 배치에 맞는 형태를 선택하세요.
Google은 이 에디션의 업데이트로 개선된 화면비 준수, 시각적 일관성, 다국어 텍스트 렌더링을 명시합니다. 포스터, 메뉴, 인포그래픽에는 정확한 문구를 사용하고 어떤 라벨이 어느 사물에 속하는지 정의하세요. 모델 카드는 작은 텍스트나 긴 구절에서, 특히 1K에서 여전히 가독성 한계가 있다고 보고합니다. 캡션은 간결하게 하고 상대적인 크기를 명시하세요. 본문이 빽빽한 경우 이미지를 시각 레이아웃 참조로 취급하고 실제 글자를 꼼꼼히 확인하세요.
한 워크플로에서 최대 14개의 참조 이미지를 결합할 수 있습니다. 이미지 가이드는 최대 10개 사물의 충실도와 최대 4명 캐릭터의 유사성을 설명합니다. 참조에 라벨을 붙이고 각 참조가 제공하는 내용을 지정하세요. 제품 장면에서는 이미지 하나로 사물을, 다른 이미지로 환경을, 또 다른 이미지로 조명을 설정할 수 있습니다. 캐릭터 시퀀스에서는 이전 출력을 다음 프롬프트에 전달하고 시점이나 자세가 바뀌어도 유지해야 할 특징을 밝히세요.
Web Search와 Image Search 그라운딩은 최신 정보와 검색한 시각 참조를 생성에 제공할 수 있습니다. Image Search는 검색 결과에 대한 글 설명만이 아니라 시각적 맥락을 추가합니다. 제작사는 문서화된 thinking 설정 전반에서 검색 기능을 지원합니다. 이미지 검색 워크플로는 검색에서 얻는 참조에서 실제 인물 이미지를 제외하고, 그라운딩된 결과에 저작자 표시 메타데이터를 함께 반환합니다. 결과를 애플리케이션에서 사용할 때 이 메타데이터를 보존하세요.
Gemini 3.1 Flash Image에 문서화된 thinking 제어는 minimal과 high이며 기본값은 minimal입니다. 이는 3개 수준과 medium 기본값을 갖는 Nano Banana 2.1 프로필과 다릅니다. Thinking은 더 복잡한 구성과 지시 처리를 지원합니다. 모델은 Gemini 3 Flash를 기반으로 하지만 그 관계가 일반 코드 실행이나 함수 호출 모델로 만드는 것은 아닙니다. 이런 기능은 이 이미지 에디션의 표에 미지원으로 표시됩니다.
대화형 편집은 제공된 이미지를 변경하거나 이전 생성 결과를 다듬는 작업을 지원합니다. 구체적인 지시문은 다음과 같을 수 있습니다. “병의 형태, 라벨 문구, 카메라 각도는 유지하세요. 배경을 밝은 석재 표면으로 바꾸고 더 부드러운 그림자를 추가하세요.” 변경할 요소만큼 보존할 요소도 주의 깊게 설명하세요. 모델 카드는 캐릭터 일관성, 좌우 위치 지정, 낙서 기반 편집이 여전히 불완전할 수 있다고 설명하므로 시각 시퀀스를 이어가기 전에 이런 세부 사항을 특별히 비교하세요.
API 모델 표는 입력 131,072 토큰, 출력 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, 검색 그라운딩, thinking, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, Live API, URL 컨텍스트는 지원하지 않습니다. 이미지 워크플로는 오디오 입력을 받지 않습니다. 이 API 프로필에서 비디오나 PDF는 정지 이미지 과제에 정보를 제공할 수 있지만 출력은 이미지와 텍스트로 유지됩니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실용적인 인포그래픽에는 승인된 라벨, 대상 독자, 읽기 순서, 참조 자료, 목표 화면비를 제공하세요. 명확한 시각 설명 하나를 요청한 뒤 다음 턴에서 확정된 구성을 유지하면서 문구나 간격을 수정하세요. 제품 시안에는 형태, 표면, 빛, 제품을 정의하는 시각 세부 사항을 지정하세요. 유용한 결과는 통제된 순서로 확인하고 선택하고 다듬을 수 있는 이미지와 관련 텍스트입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3.1-flash-image | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 토큰 $0.12 / 1K 이미지 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.001 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
영어 기술 예제
Create a simple bicycle-care infographic\n\nCreate one portrait infographic teaching three bicycle checks before a short ride: tires, brakes and chain. Use three large illustrated steps in that order, a warm ivory background and dark green accents. Include only these headings: 'TIRES', 'BRAKES', 'CHAIN'. Leave generous space around each heading and keep the illustrations clearly separated.One portrait image with three ordered illustrated steps and the three exact, readable headings.Inspect the rendered image for heading spelling, order and clear separation of the three checks.