modeller

Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Markdown · JSON

Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) genererer og redigerer bilder ut fra tekst og bilder. Bruk den samtalebaserte arbeidsflyten til å komponere en scene, endre et valgt element, kombinere visuelle referanser eller forbedre et produktbilde, samtidig som du angir hvilke detaljer som skal beholdes.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Gemini 2.5 Flash Image, også kjent som Nano Banana, er Googles tekst- og bildemodell for visuell skapelse og samtalebasert bilderedigering. Den tar imot en instruksjon med valgfrie bildereferanser og kan returnere bilder med tilhørende tekst. Denne konkrete 2.5 Flash Image-utgaven er forskjellig fra Nano Banana 2, Nano Banana Pro og senere Lite-bildemodeller. Det nyttige resultatet er en generert eller revidert visuell ressurs, ikke svaret fra den generelle tekstmodellen Gemini 2.5.

Modellkortet for denne utgaven oppgir 65,536 inndatatokener og 32,768 utdatatokener. Bilder og instruksjoner inngår i inndataene, og det returnerte bildet eller teksten inngår i resultatet. Veiledningens oppløsningstabell oppgir utdata i 1:1 med 1024×1024, 3:4 med 864×1184 og 16:9 med 1344×768, blant de støttede sideforholdene. Velg den tiltenkte visningsformen før du utformer scenen. Alternativene for høy oppløsning i en senere Gemini-bildeutgave bør ikke behandles som dokumenterte innstillinger for denne konkrete modellen.

Ved tekst-til-bilde-generering bør du angi motivet, handlingen, miljøet, stilen, belysningen og synsvinkelen. En produktillustrasjon kan bruke en innsendt visuell identitet og be om en tydelig synlig materialdetalj i en passende setting. Forklar formålet med bildet slik at modellen kan sette av plass til motivet og eventuell tekst. Fotografiske beskrivelser som et nærbilde, en komposisjon sett ovenfra eller et perspektiv fra lav vinkel definerer utsnittet tydeligere enn en liste med urelaterte stilord.

Ved redigering bør du sende inn originalbildet og angi delen som skal endres. Produsentens veiledning beskriver tillegging eller fjerning av elementer, semantisk maskering, stiloverføring og komposisjon med referanser. En nyttig forespørsel angir både endringen og betingelsene som skal beholdes, for eksempel å endre bakgrunnen mens produktets form, overflate og etikett bevares. Merk rollen til hver inndatakilde når referanser kombineres, som motivets utseende, omgivelser eller stil. Veiledningen sier at denne utgaven fungerer best med opptil tre inndatabilder; dette er praktisk veiledning, ikke en grunn til å kombinere et ubegrenset antall motstridende referanser.

Samtalebasert forbedring kan beholde det samme motivet mens et bestemt visuelt valg endres. Be om én sammenhengende endring om gangen, og behold kildebildet og det godkjente resultatet som ble brukt i den runden. Beskriv hva som skal være konsekvent og hva som kan variere. For en serie ressurser bør du angi det felles motivet, fargene og de visuelle reglene uttrykkelig, i stedet for å anta at en ny, isolert ledetekst vil gjenskape dem. Sammenlign det reviderte bildet med referansen før du anser en instruksjon om bevaring som vellykket fulgt.

For tekst i bildet bør du først fastsette den eksakte ordlyden og deretter be om et bilde som inneholder denne teksten, slik veiledningen anbefaler. Oppgi språk, leserekkefølge, plassering og relativ fremheving av etikettene. En infografikkforespørsel bør angi sammenhengen hver etikett forklarer og de visuelle elementene som underbygger den. Kontroller rettskriving, tegnsetting og visuell tilknytning i den faktiske visningsstørrelsen; en generert etikett som ser lesbar ut, kan likevel endre et navn, et tall eller den tilsiktede betydningen.

Modellkortet oppgir ikke tenking, søkeforankring, funksjonskall, kodekjøring eller skjemabegrensede strukturerte utdata for denne utgaven. Det oppgir heller ikke lydgenerering eller Live API. De dokumenterte inndataene er tekst og bilder, så egenskaper for lyd-, video- og dokumentbehandling fra andre Gemini-modeller bør ikke tilskrives denne profilen. En applikasjon bør håndtere de returnerte innholdsdelene uttrykkelig i stedet for å anta at et vanlig prosasvar inneholder den ferdige bilderessursen.

Veiledningen bemerker at det forespurte antallet bilder ikke alltid blir fulgt, og at genererte bilder har SynthID-merking. Undersøk hvert returnerte bilde for komposisjon, trofasthet mot motivet, antall objekter og eksakt ordlyd. Hvis scenen har flere komponenter, bør du beskrive den tilsiktede plasseringen i en tydelig rekkefølge og uttrykke det ønskede utseendet positivt. Bevar den eksakte modellidentiteten, ledeteksten og referansene sammen med resultatet. Dette gjør den visuelle genererings- eller redigeringsoppgaven mulig å gjennomgå og gir en senere revisjon et konkret utgangspunkt.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Change a product photo background

Using the supplied product photograph, preserve the ceramic mug's shape, handle, glaze and existing logo exactly. Replace only the background with a pale stone tabletop and soft morning side light. Keep the camera angle and mug position. Remove unrelated background clutter and add no new lettering, props or decorative marks.

Forventet resultat

An edited image retaining the reference mug while changing its setting and light as requested.

Kontroller resultatet

Compare the result with the reference for mug geometry, logo fidelity, camera angle and removal of clutter.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Start

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) genererer og redigerer bilder ut fra tekst og bilder. Bruk den samtalebaserte arbeidsflyten til å komponere en scene, endre et valgt element, kombinere visuelle referanser eller forbedre et produktbilde, samtidig som du angir hvilke detaljer som skal beholdes.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
google/gemini-2.5-flash-image
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt.
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Send eksakt modell-ID sammen med messages.

Kontekstlengde er ikke en outputgrense.

En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Priser for eksplisitt mellomlagring
Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0006 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.005 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00006 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0001666666666666666 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
Utdata · Utdatatokener for bilder $0.06 / 1K bildetokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0006 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.005 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00006 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0001666666666666666 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

google/gemini-2.5-flash-image

Priser etter konfigurasjon

KonfigurasjonFaktureringsvilkårKostnad
Konfigurasjongoogle/gemini-2.5-flash-image · StandardkonfigurasjonFaktureringsvilkårStandardkonfigurasjonKostnad
Inndata · Inndata 0,0006 USD / 1K tokener
Utdata · Utdata 0,06 USD / 1K tokener
Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Priser etter konfigurasjon

KonfigurasjonFaktureringsvilkårKostnad
KonfigurasjonGoogle: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) · StandardkonfigurasjonFaktureringsvilkårStandardkonfigurasjonKostnad
Inndata · Inngående tokener 0,0006 USD / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener 0,005 USD / 1K tokener
Inndata · Inndatabilde 0,0006 USD / 1K tokener
Utdata · Utdatabilde 0,06 USD / 1K tokener
Inndata · Lydinndata 0,002 USD / 1K tokener
Inndata · Lesing fra lydhurtigbuffer 0,0002 USD / 1K tokener
Utdata · Nettsøk 0,028 USD per søk
Utdata · Resonneringstokener 0,005 USD / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer 0,00006 USD / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer · 5 minutter ≈0,000167 USD / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-flash-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

google/gemini-2.5-flash-image

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Start

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) genererer og redigerer bilder ut fra tekst og bilder. Bruk den samtalebaserte arbeidsflyten til å komponere en scene, endre et valgt element, kombinere visuelle referanser eller forbedre et produktbilde, samtidig som du angir hvilke detaljer som skal beholdes.

Godkjente inndata
Tekst · Bilder
Resultater
Bilder

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Inndatatyper
text, image
Utdatatyper
image
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
google/gemini-2.5-flash-image
Standard—
FeltpromptTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Minste lengde: 1
Standard—
Feltaspect_ratioTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
Standard—
FeltnTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Maksimum: 1
Standard—
Feltinput_referencesTypearrayKravValgfrittVerdier & grenser
Minste antall elementer: 0
Maksimalt antall elementer: 3
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, prompt
Parametermaterial_typesAvtaletext, image

Livssyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Priser

Slik beregnes det endelige beløpet

De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Estimerte satser for sammenligning

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanForventet mengdeKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsForventet mengde—Kostnad
Inndata · Inngående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time · Estimat kun for sammenligning — / 1K tokener
KonfigurasjonAnslått genereringskostnadPrisplan—Forventet mengdeestimat for én genereringKostnad
Utdata · Anslått genereringskostnad · Estimat kun for sammenligning $0.24576 estimat før generering

Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen.

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Bilder

curl
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Bilder

Last ned hvert returnerte bilde eller lagre Base64-innholdet

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Andre innholdslesinger
Les eksisterende ressurser som tilhører deg
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Behold alle ferdige resultater

Lagre hvert ferdige bilde; hent hver returnerte URL eller dekod Base64-innholdet.

Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt.

Svarfelter
FeltType
FeltcreatedType
Feltdata[].urlType
Feltdata[].b64_jsonType
FeltusageType

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

google/gemini-2.5-flash-image

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-2.5-flash-image

google/gemini-2.5-flash-image

Google /google/gemini-2.5-flash-image

Start

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) genererer og redigerer bilder ut fra tekst og bilder. Bruk den samtalebaserte arbeidsflyten til å komponere en scene, endre et valgt element, kombinere visuelle referanser eller forbedre et produktbilde, samtidig som du angir hvilke detaljer som skal beholdes.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
google/gemini-2.5-flash-image
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen.

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Priser for eksplisitt mellomlagring
Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0006 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.005 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00006 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0001666666666666666 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
Utdata · Utdatatokener for bilder $0.06 / 1K bildetokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0006 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.005 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00006 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0.0001666666666666666 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "google/gemini-2.5-flash-image",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-image

Aliaser for metodestier

/v1/images

Tilknyttede anroper-ID-er

google/gemini-2.5-flash-image

FAQ · Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: text → text

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: text, image → image

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-flash-image: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: model, prompt, aspect_ratio, n, input_references, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-flash-image: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-flash-image: messages.min_items: 1

POST /v1/images/generations · google/gemini-2.5-flash-image: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Flere detaljer

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement
Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.
Kampanjekode opptil 50%
Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.
Kostnader i historikken
Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

Velg abonnement · Se modellpriser

Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon
Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.
Forhandlerlisens
Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.
Dokumenter på nettstedet
Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

Be om forhandlerlisens · Offentlig tilbud og lisensavtale