Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
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Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.gemini-3-pro-imageNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3-pro-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 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 이미지 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 $0.24000 / 1K 토큰 입력 · 오디오 $0.004000 / 1K 토큰 입력 · 입력 오디오 캐시 $0.0004000 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 $0.028 웹 검색당 출력 · 내부 추론 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.000750000 / 1K 토큰 |
set -eu\n: "${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-pro-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-pro-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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3-pro-image-preview | 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 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 이미지 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 $0.24000 / 1K 토큰 입력 · 오디오 $0.004000 / 1K 토큰 입력 · 입력 오디오 캐시 $0.0004000 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 $0.028 웹 검색당 출력 · 내부 추론 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.000750000 / 1K 토큰 |
set -eu\n: "${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-pro-image-preview", "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-pro-image-preview', '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-pro-image-preview", "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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
nano-banana-proNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 nano-banana-pro | 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 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 이미지 $0.004000 / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 $0.24000 / 1K 토큰 입력 · 오디오 $0.004000 / 1K 토큰 입력 · 입력 오디오 캐시 $0.0004000 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 $0.028 웹 검색당 출력 · 내부 추론 $0.024000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004000 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.000750000 / 1K 토큰 |
set -eu\n: "${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": "nano-banana-pro", "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': 'nano-banana-pro', '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": "nano-banana-pro", "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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3-pro-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 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 이미지 출력 토큰 $0.24 / 1K 이미지 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 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 Pro (Gemini 3 Pro Image) · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 토큰 US$0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 US$0.024 / 1K 토큰 입력 · 입력 이미지 US$0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 이미지 US$0.24 / 1K 토큰 입력 · 오디오 입력 US$0.004 / 1K 토큰 입력 · 오디오 캐시 읽기 US$0.0004 / 1K 토큰 출력 · 웹 검색 US$0.028 검색당 출력 · 추론 토큰 US$0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 US$0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 5분 US$0.00075 / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image',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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3-pro-image | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드resolution | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 1K, 2K, 4K | 기본값— |
필드aspect_ratio | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 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 $0.98304 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image
/v1/images
google/gemini-3-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro, gemini-3-pro-image
google/gemini-3-pro-imageNano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)는 복잡한 디자인, 제품 시안, 사실 기반 시각화를 위한 Google의 추론 기반 이미지 모델입니다. 텍스트와 이미지 참조를 입력받아 텍스트를 포함한 이미지를 생성하며, 1K–4K 출력과 세밀한 창작 제어를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nano Banana Pro는 추론을 바탕으로 이미지 생성과 편집을 수행하는 Google의 Gemini 3 Pro Image 모델입니다. 제작사는 복잡한 그래픽 디자인, 충실도 높은 제품 시안, 사실 기반 데이터 시각화를 핵심 용도로 제시합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 이미지와 텍스트를 생성합니다. 명명된 이 Pro 이미지 에디션은 Gemini 3 Pro를 기반으로 하지만 이미지 과제용 입력 및 기능 프로필을 따로 유지합니다.
모델은 1K, 2K, 4K 이미지를 지원합니다. 문서화된 형태에는 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9가 포함됩니다. 정사각형 4K 이미지는 4096 × 4096이고 16:9 4K 이미지는 5504 × 3072입니다. 세로형 포스터, 제품 장면, 넓은 설명 그래픽 등 필요한 결과물에 맞춰 해상도와 화면비를 선택하세요. Gemini 3.1 Flash Image의 0.5K 옵션과 추가 극단적 비율은 이 Pro 표에 포함되지 않습니다.
텍스트 렌더링은 포스터, 도표, 기타 디자인 자산에서 선명한 글자를 지원합니다. 복잡한 인포그래픽에는 기반 사실, 정확한 문구, 읽기 순서, 라벨과 시각 요소의 관계를 제공하세요. 전달할 정보와 원하는 예술적 스타일을 구분하세요. Google은 먼저 텍스트를 준비한 다음 이를 포함하는 이미지를 생성할 것을 권장합니다. 이는 제목, 도표, 여러 짧은 캡션이 결합된 구성에 특히 유용합니다.
다중 이미지 입력은 최대 14개 참조를 지원합니다. Google의 기능 표는 충실도를 위한 최대 6개 사물 참조, 일관성을 위한 최대 5개 캐릭터 참조, 최대 3개 스타일 참조를 설명합니다. 이런 역할은 합성 시각물을 준비하는 데 도움이 됩니다. 제품 사진이 외형을 정의하고 별도 사진이 배경을 설정하며 스타일 이미지가 표현 방식에 정보를 제공합니다. 눈에 보이는 모든 특징을 무차별적으로 결합하도록 요청하기보다 어느 세부 사항이 기준이고 어느 참조가 영감만 제공하는지 모델에 알려 주세요.
Google Search 그라운딩은 사실 기반 시각화나 현재 상황을 반영한 장면을 위한 현실 정보를 제공할 수 있습니다. Pro 이미지 워크플로는 웹 그라운딩을 문서화하며 Image Search 확장은 특별히 Nano Banana 2.1과 Gemini 3.1 Flash Image에 대해 문서화되어 있습니다. 데이터 그래픽에는 표시할 값을 제공하거나 제작사 워크플로에서 그라운딩된 정보를 요청한 뒤 관계, 라벨, 레이아웃을 명시하세요. 검색 정보에 기반한 생성도 검토할 이미지를 만드는 것이며, 묘사한 사실을 확인하는 일을 대체하지 않습니다.
추론은 최종 렌더링 전에 복잡한 프롬프트의 구성을 지원합니다. 이미지 가이드는 구성과 논리를 시험하는 데 사용하는 중간 이미지를 설명하며 이는 최종 결과물과 구별됩니다. Nano Banana 2의 minimal/high 제어 표나 Nano Banana 2.1의 medium 기본값 표를 이 Pro 에디션에 옮겨 적용하지 마세요. 난도가 높은 디자인에는 시각 위계, 필요한 사물 관계, 후속 편집에서도 유지되어야 할 요소를 포함한 완전한 기획을 제공하세요.
모델 카드는 상당한 한계가 여전히 남아 있다고 설명합니다. 매우 작은 텍스트와 긴 구절은 잘 렌더링되지 않을 수 있고, 캐릭터 외형은 참조와 결과 사이에서 바뀔 수 있으며, 마스크나 낙서 편집은 지시를 일부만 따르거나 흔적을 남길 수 있습니다. 좌우를 혼동하거나 원본 요소를 새 구성으로 복사할 수도 있습니다. 제품 수정에서는 보존할 형태와 라벨을 명시하고 편집 영역을 확인하세요. 도표에서는 화살표 방향과 사물의 상대 위치를 비교하세요.
현재 API 표는 입력 한도 65,536 토큰, 출력 한도 32,768 토큰을 제공합니다. 이미지 생성, thinking, 검색 그라운딩, 배치 처리를 지원하지만 오디오 생성, 함수 호출, 코드 실행, 캐싱, 구조화된 출력, 파일 검색, URL 컨텍스트, Live API는 지원하지 않습니다. 이 프로필의 이미지 과제는 오디오나 비디오 입력을 받지 않습니다. 생성 이미지에는 SynthID가 포함되며 요청한 출력 이미지 수가 항상 정확히 지켜지지는 않습니다.
실무 제품 기획은 제품 이미지, 조명 참조, 정확한 제목을 결합할 수 있습니다. “제품의 비율과 글자를 보존하고, 부드러운 측면 조명이 비치는 옅은 석재 표면 위에 보여 주며, 제공한 제목을 넣도록 상단 3분의 1은 비워 두세요.” 사실 기반 도표에는 각 개체와 연결을 식별하고 승인된 라벨을 제공하세요. 변경 하나와 보존할 특징을 명시하면서 대화로 결과를 다듬고, 선택한 이미지와 설명 텍스트를 디자인 결과물로 함께 보관하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3-pro-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 |
|---|---|---|---|---|
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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-pro-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-pro-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-pro-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-pro-image, gemini-3-pro-image-preview, nano-banana-pro
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영어 기술 예제
Visualize a supplied packaging cycle\n\nCreate one landscape explanatory graphic showing this packaging return cycle: customer returns an empty jar, store inspects it, accepted jars are washed, clean jars are refilled. Use four large illustrated stages connected clockwise. Add only these exact labels: 'RETURN', 'INSPECT', 'WASH', 'REFILL'. Make the arrow direction and stage order unmistakable.One landscape image with four labeled stages and arrows matching the supplied cycle.Inspect that arrows connect RETURN to INSPECT to WASH to REFILL in that order, with exact labels.