Gemini Nano Banana 2.1 is Googles model voor beeldgeneratie en bewerking in gesprekken. Het is een update van Nano Banana 2 met verbeteringen in visueel realisme, het volgen van instructies, tekstweergave en karakterconsistentie tijdens opeenvolgende bewerkingen. De invoertabel omvat tekst, beelden, video en PDF, terwijl de uitvoer beeld en tekst is. Dat maakt het bruikbaar voor een productscène, een infographic of een visuele reeks die via meerdere specifieke revisies wordt ontwikkeld.
Het model biedt uitvoer in 1K, 2K en 4K, met 1K als standaard. Het neemt Nano Banana 2’s optie 0.5K niet over. De gedocumenteerde beeldverhoudingen omvatten 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 en 21:9, plus de hoge of panoramische formaten 1:4, 4:1, 1:8 en 8:1. Google vermeldt oplossingen voor tegelartefacten in die laatste brede en hoge formaten bij 2K en 4K. Resolutielabels zijn grootteklassen, geen vaste rechthoek: een vierkant 4K-beeld is 4096 × 4096, terwijl de gedocumenteerde 16:9-uitvoer in 4K 5504 × 3072 is.
Tekst vormt een belangrijk deel van de visuele werkstroom. Het model is ontworpen om leesbare, vormgegeven tekst weer te geven en infographic-elementen nauwkeuriger te organiseren. Bereid de exacte kop, labels en leesvolgorde voor en vraag daarna om het beeld met die goedgekeurde tekst. Benoem voor een menu, diagram of instructiegrafiek het verband tussen een bijschrift en het bijbehorende visuele element. Google raadt aan eerst de formulering te maken en vervolgens om het beeld te vragen, zodat de visuele compositie met een vastgelegde tekstbriefing begint.
Het samenvoegen van referentiebeelden ondersteunt maximaal 14 beelden. Het gedocumenteerde profiel omvat consistentie voor maximaal vier personages en getrouwheid voor maximaal tien objecten. Geef elke referentie een rol: het product dat herkenbaar moet blijven, het uiterlijk van het personage, de beoogde achtergrond of de visuele stijl. Een voorbeeldbriefing voor een product is: “Gebruik beeld A voor de flesvorm en het label. Gebruik beeld B voor het oppervlak en de belichting. Houd het product ongewijzigd, plaats het naast een opgevouwen handdoek en laat erboven vrije ruimte voor de aangeleverde kop.”
Grounding met Google Web Search en Image Search kan actuele informatie en visuele context voor generatie bieden. Image Search levert opgehaalde webbeelden als referenties; gewone webgrounding levert informatie over het onderwerp. Dit is bruikbaar voor een feitelijke grafiek of een scène waarvan het uiterlijk afhangt van een echt object. De beeldzoekwerkstroom ondersteunt hiervoor niet het ophalen van beelden van echte personen. Antwoorden met grounding bevatten bron- en toeschrijvingsmetadata in Googles gedocumenteerde werkstroom, dus een toepassing moet die samen met het gegenereerde resultaat bewaren.
Denken is instelbaar op minimal, medium en high, met medium als standaard voor dit exacte model. Het helpt het model de compositie en ingewikkeldere instructies te doorlopen vóór de uiteindelijke uitvoer. De beeldhandleiding beschrijft tussentijdse compositiebeelden binnen dat proces; die staan los van het beoogde eindresultaat. Kies de vereiste eindindeling, beeldverhouding en resolutie expliciet in plaats van te verwachten dat alleen de promptbeschrijving elke uitvoerinstelling vastlegt.
Bewerken in gesprekken laat een vervolgvraag één deel van een bestaand resultaat wijzigen: het licht aanpassen, een object verplaatsen of labels vertalen met behoud van de rest van de compositie. Neem het eerdere beeld of de interactie mee naar de volgende beurt en benoem zowel de gevraagde wijziging als de kenmerken die moeten blijven. Houd bij een personagereeks de uiterlijkreferenties consistent en gebruik een posereferentie wanneer een nieuwe hoek of complexe pose belangrijk is. Een praktische revisiebriefing kan zeggen: “Behoud het product, de labels en de indeling; maak alleen de achtergrond warmer grijs.”
De modeltabel geeft een invoerlimiet van 131.072 tokens en een uitvoerlimiet van 32.768 tokens. Beeldgeneratie en zoekgrounding worden ondersteund, terwijl audiogeneratie, code-uitvoering, functieaanroepen, gestructureerde uitvoer, caching, zoeken in bestanden, URL-context en Live API voor deze editie niet als ondersteund zijn vermeld. Video kan als bron voor een gegenereerd stilstaand beeld dienen; dat maakt dit model geen videogenerator. Google merkt ook op dat een aanvraag voor een exact aantal beelden mogelijk niet dat aantal oplevert. Alle gegenereerde beelden bevatten een SynthID-watermerk.
Geef voor een bruikbare eerste briefing het doel, onderwerp, de compositie, belichting, camerahoek, vereiste tekst en uitvoervorm van het beeld. Vraag bijvoorbeeld om een staande infographic met drie gelabelde stappen, een leesbare kop en een gespecificeerde kleurhiërarchie en beoordeel daarna de formulering en onderlinge plaatsing vóór de volgende bewerking. Het resultaat kan een productillustratie, redactionele afbeelding of ontwerpreferentie worden, waarbij het gekozen beeld en de bijbehorende uitleg samen worden bewaard.
", "aboutText": "Gemini Nano Banana 2.1 is Googles model voor beeldgeneratie en bewerking in gesprekken. Het is een update van Nano Banana 2 met verbeteringen in visueel realisme, het volgen van instructies, tekstweergave en karakterconsistentie tijdens opeenvolgende bewerkingen. De invoertabel omvat tekst, beelden, video en PDF, terwijl de uitvoer beeld en tekst is. Dat maakt het bruikbaar voor een productscène, een infographic of een visuele reeks die via meerdere specifieke revisies wordt ontwikkeld.\n\nHet model biedt uitvoer in 1K, 2K en 4K, met 1K als standaard. Het neemt Nano Banana 2’s optie 0.5K niet over. De gedocumenteerde beeldverhoudingen omvatten 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 en 21:9, plus de hoge of panoramische formaten 1:4, 4:1, 1:8 en 8:1. Google vermeldt oplossingen voor tegelartefacten in die laatste brede en hoge formaten bij 2K en 4K. Resolutielabels zijn grootteklassen, geen vaste rechthoek: een vierkant 4K-beeld is 4096 × 4096, terwijl de gedocumenteerde 16:9-uitvoer in 4K 5504 × 3072 is.\n\nTekst vormt een belangrijk deel van de visuele werkstroom. Het model is ontworpen om leesbare, vormgegeven tekst weer te geven en infographic-elementen nauwkeuriger te organiseren. Bereid de exacte kop, labels en leesvolgorde voor en vraag daarna om het beeld met die goedgekeurde tekst. Benoem voor een menu, diagram of instructiegrafiek het verband tussen een bijschrift en het bijbehorende visuele element. Google raadt aan eerst de formulering te maken en vervolgens om het beeld te vragen, zodat de visuele compositie met een vastgelegde tekstbriefing begint.\n\nHet samenvoegen van referentiebeelden ondersteunt maximaal 14 beelden. Het gedocumenteerde profiel omvat consistentie voor maximaal vier personages en getrouwheid voor maximaal tien objecten. Geef elke referentie een rol: het product dat herkenbaar moet blijven, het uiterlijk van het personage, de beoogde achtergrond of de visuele stijl. Een voorbeeldbriefing voor een product is: “Gebruik beeld A voor de flesvorm en het label. Gebruik beeld B voor het oppervlak en de belichting. Houd het product ongewijzigd, plaats het naast een opgevouwen handdoek en laat erboven vrije ruimte voor de aangeleverde kop.”\n\nGrounding met Google Web Search en Image Search kan actuele informatie en visuele context voor generatie bieden. Image Search levert opgehaalde webbeelden als referenties; gewone webgrounding levert informatie over het onderwerp. Dit is bruikbaar voor een feitelijke grafiek of een scène waarvan het uiterlijk afhangt van een echt object. De beeldzoekwerkstroom ondersteunt hiervoor niet het ophalen van beelden van echte personen. Antwoorden met grounding bevatten bron- en toeschrijvingsmetadata in Googles gedocumenteerde werkstroom, dus een toepassing moet die samen met het gegenereerde resultaat bewaren.\n\nDenken is instelbaar op minimal, medium en high, met medium als standaard voor dit exacte model. Het helpt het model de compositie en ingewikkeldere instructies te doorlopen vóór de uiteindelijke uitvoer. De beeldhandleiding beschrijft tussentijdse compositiebeelden binnen dat proces; die staan los van het beoogde eindresultaat. Kies de vereiste eindindeling, beeldverhouding en resolutie expliciet in plaats van te verwachten dat alleen de promptbeschrijving elke uitvoerinstelling vastlegt.\n\nBewerken in gesprekken laat een vervolgvraag één deel van een bestaand resultaat wijzigen: het licht aanpassen, een object verplaatsen of labels vertalen met behoud van de rest van de compositie. Neem het eerdere beeld of de interactie mee naar de volgende beurt en benoem zowel de gevraagde wijziging als de kenmerken die moeten blijven. Houd bij een personagereeks de uiterlijkreferenties consistent en gebruik een posereferentie wanneer een nieuwe hoek of complexe pose belangrijk is. Een praktische revisiebriefing kan zeggen: “Behoud het product, de labels en de indeling; maak alleen de achtergrond warmer grijs.”\n\nDe modeltabel geeft een invoerlimiet van 131.072 tokens en een uitvoerlimiet van 32.768 tokens. Beeldgeneratie en zoekgrounding worden ondersteund, terwijl audiogeneratie, code-uitvoering, functieaanroepen, gestructureerde uitvoer, caching, zoeken in bestanden, URL-context en Live API voor deze editie niet als ondersteund zijn vermeld. Video kan als bron voor een gegenereerd stilstaand beeld dienen; dat maakt dit model geen videogenerator. Google merkt ook op dat een aanvraag voor een exact aantal beelden mogelijk niet dat aantal oplevert. Alle gegenereerde beelden bevatten een SynthID-watermerk.\n\nGeef voor een bruikbare eerste briefing het doel, onderwerp, de compositie, belichting, camerahoek, vereiste tekst en uitvoervorm van het beeld. Vraag bijvoorbeeld om een staande infographic met drie gelabelde stappen, een leesbare kop en een gespecificeerde kleurhiërarchie en beoordeel daarna de formulering en onderlinge plaatsing vóór de volgende bewerking. Het resultaat kan een productillustratie, redactionele afbeelding of ontwerpreferentie worden, waarbij het gekozen beeld en de bijbehorende uitleg samen worden bewaard.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Refine an approved poster background\n\nEdit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image.One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background.Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast.google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 genereert en bewerkt beelden in een gesprek op basis van tekst en visueel materiaal. Het verbetert tekstweergave, de indeling van infographics en consistentie over meerdere beurten, met uitvoer van 1K–4K en maximaal 14 referentiebeelden voor een afgebakende visuele opdracht.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini Nano Banana 2.1 is Googles model voor beeldgeneratie en bewerking in gesprekken. Het is een update van Nano Banana 2 met verbeteringen in visueel realisme, het volgen van instructies, tekstweergave en karakterconsistentie tijdens opeenvolgende bewerkingen. De invoertabel omvat tekst, beelden, video en PDF, terwijl de uitvoer beeld en tekst is. Dat maakt het bruikbaar voor een productscène, een infographic of een visuele reeks die via meerdere specifieke revisies wordt ontwikkeld.
Het model biedt uitvoer in 1K, 2K en 4K, met 1K als standaard. Het neemt Nano Banana 2’s optie 0.5K niet over. De gedocumenteerde beeldverhoudingen omvatten 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 en 21:9, plus de hoge of panoramische formaten 1:4, 4:1, 1:8 en 8:1. Google vermeldt oplossingen voor tegelartefacten in die laatste brede en hoge formaten bij 2K en 4K. Resolutielabels zijn grootteklassen, geen vaste rechthoek: een vierkant 4K-beeld is 4096 × 4096, terwijl de gedocumenteerde 16:9-uitvoer in 4K 5504 × 3072 is.
Tekst vormt een belangrijk deel van de visuele werkstroom. Het model is ontworpen om leesbare, vormgegeven tekst weer te geven en infographic-elementen nauwkeuriger te organiseren. Bereid de exacte kop, labels en leesvolgorde voor en vraag daarna om het beeld met die goedgekeurde tekst. Benoem voor een menu, diagram of instructiegrafiek het verband tussen een bijschrift en het bijbehorende visuele element. Google raadt aan eerst de formulering te maken en vervolgens om het beeld te vragen, zodat de visuele compositie met een vastgelegde tekstbriefing begint.
Het samenvoegen van referentiebeelden ondersteunt maximaal 14 beelden. Het gedocumenteerde profiel omvat consistentie voor maximaal vier personages en getrouwheid voor maximaal tien objecten. Geef elke referentie een rol: het product dat herkenbaar moet blijven, het uiterlijk van het personage, de beoogde achtergrond of de visuele stijl. Een voorbeeldbriefing voor een product is: “Gebruik beeld A voor de flesvorm en het label. Gebruik beeld B voor het oppervlak en de belichting. Houd het product ongewijzigd, plaats het naast een opgevouwen handdoek en laat erboven vrije ruimte voor de aangeleverde kop.”
Grounding met Google Web Search en Image Search kan actuele informatie en visuele context voor generatie bieden. Image Search levert opgehaalde webbeelden als referenties; gewone webgrounding levert informatie over het onderwerp. Dit is bruikbaar voor een feitelijke grafiek of een scène waarvan het uiterlijk afhangt van een echt object. De beeldzoekwerkstroom ondersteunt hiervoor niet het ophalen van beelden van echte personen. Antwoorden met grounding bevatten bron- en toeschrijvingsmetadata in Googles gedocumenteerde werkstroom, dus een toepassing moet die samen met het gegenereerde resultaat bewaren.
Denken is instelbaar op minimal, medium en high, met medium als standaard voor dit exacte model. Het helpt het model de compositie en ingewikkeldere instructies te doorlopen vóór de uiteindelijke uitvoer. De beeldhandleiding beschrijft tussentijdse compositiebeelden binnen dat proces; die staan los van het beoogde eindresultaat. Kies de vereiste eindindeling, beeldverhouding en resolutie expliciet in plaats van te verwachten dat alleen de promptbeschrijving elke uitvoerinstelling vastlegt.
Bewerken in gesprekken laat een vervolgvraag één deel van een bestaand resultaat wijzigen: het licht aanpassen, een object verplaatsen of labels vertalen met behoud van de rest van de compositie. Neem het eerdere beeld of de interactie mee naar de volgende beurt en benoem zowel de gevraagde wijziging als de kenmerken die moeten blijven. Houd bij een personagereeks de uiterlijkreferenties consistent en gebruik een posereferentie wanneer een nieuwe hoek of complexe pose belangrijk is. Een praktische revisiebriefing kan zeggen: “Behoud het product, de labels en de indeling; maak alleen de achtergrond warmer grijs.”
De modeltabel geeft een invoerlimiet van 131.072 tokens en een uitvoerlimiet van 32.768 tokens. Beeldgeneratie en zoekgrounding worden ondersteund, terwijl audiogeneratie, code-uitvoering, functieaanroepen, gestructureerde uitvoer, caching, zoeken in bestanden, URL-context en Live API voor deze editie niet als ondersteund zijn vermeld. Video kan als bron voor een gegenereerd stilstaand beeld dienen; dat maakt dit model geen videogenerator. Google merkt ook op dat een aanvraag voor een exact aantal beelden mogelijk niet dat aantal oplevert. Alle gegenereerde beelden bevatten een SynthID-watermerk.
Geef voor een bruikbare eerste briefing het doel, onderwerp, de compositie, belichting, camerahoek, vereiste tekst en uitvoervorm van het beeld. Vraag bijvoorbeeld om een staande infographic met drie gelabelde stappen, een leesbare kop en een gespecificeerde kleurhiërarchie en beoordeel daarna de formulering en onderlinge plaatsing vóór de volgende bewerking. Het resultaat kan een productillustratie, redactionele afbeelding of ontwerpreferentie worden, waarbij het gekozen beeld en de bijbehorende uitleg samen worden bewaard.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-nano-banana-2.1 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens Uitvoer · Tokens voor afbeeldingsuitvoer $0.06 / 1K afbeeldingstokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Referentiestaffels op modelniveau veranderen de methodeselectie, kostenramingen of afschrijvingen niet. Voor de actieve kostenberekening gelden de tarieven van de geselecteerde Ailoot-methode.
| Configuratie | Factureringsvoorwaarden | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieGoogle: Nano Banana 2.1 · Standaardconfiguratie | FactureringsvoorwaardenStandaardconfiguratie | Kosten Invoer · Invoertokens US$ 0,003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens US$ 0,015 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoerafbeelding US$ 0,06 / 1K tokens Uitvoer · Zoeken op het web US$ 0,028 per zoekopdracht |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
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-nano-banana-2.1", "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-nano-banana-2.1',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-nano-banana-2.1',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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 genereert en bewerkt beelden in een gesprek op basis van tekst en visueel materiaal. Het verbetert tekstweergave, de indeling van infographics en consistentie over meerdere beurten, met uitvoer van 1K–4K en maximaal 14 referentiebeelden voor een afgebakende visuele opdracht.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini Nano Banana 2.1 is Googles model voor beeldgeneratie en bewerking in gesprekken. Het is een update van Nano Banana 2 met verbeteringen in visueel realisme, het volgen van instructies, tekstweergave en karakterconsistentie tijdens opeenvolgende bewerkingen. De invoertabel omvat tekst, beelden, video en PDF, terwijl de uitvoer beeld en tekst is. Dat maakt het bruikbaar voor een productscène, een infographic of een visuele reeks die via meerdere specifieke revisies wordt ontwikkeld.
Het model biedt uitvoer in 1K, 2K en 4K, met 1K als standaard. Het neemt Nano Banana 2’s optie 0.5K niet over. De gedocumenteerde beeldverhoudingen omvatten 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 en 21:9, plus de hoge of panoramische formaten 1:4, 4:1, 1:8 en 8:1. Google vermeldt oplossingen voor tegelartefacten in die laatste brede en hoge formaten bij 2K en 4K. Resolutielabels zijn grootteklassen, geen vaste rechthoek: een vierkant 4K-beeld is 4096 × 4096, terwijl de gedocumenteerde 16:9-uitvoer in 4K 5504 × 3072 is.
Tekst vormt een belangrijk deel van de visuele werkstroom. Het model is ontworpen om leesbare, vormgegeven tekst weer te geven en infographic-elementen nauwkeuriger te organiseren. Bereid de exacte kop, labels en leesvolgorde voor en vraag daarna om het beeld met die goedgekeurde tekst. Benoem voor een menu, diagram of instructiegrafiek het verband tussen een bijschrift en het bijbehorende visuele element. Google raadt aan eerst de formulering te maken en vervolgens om het beeld te vragen, zodat de visuele compositie met een vastgelegde tekstbriefing begint.
Het samenvoegen van referentiebeelden ondersteunt maximaal 14 beelden. Het gedocumenteerde profiel omvat consistentie voor maximaal vier personages en getrouwheid voor maximaal tien objecten. Geef elke referentie een rol: het product dat herkenbaar moet blijven, het uiterlijk van het personage, de beoogde achtergrond of de visuele stijl. Een voorbeeldbriefing voor een product is: “Gebruik beeld A voor de flesvorm en het label. Gebruik beeld B voor het oppervlak en de belichting. Houd het product ongewijzigd, plaats het naast een opgevouwen handdoek en laat erboven vrije ruimte voor de aangeleverde kop.”
Grounding met Google Web Search en Image Search kan actuele informatie en visuele context voor generatie bieden. Image Search levert opgehaalde webbeelden als referenties; gewone webgrounding levert informatie over het onderwerp. Dit is bruikbaar voor een feitelijke grafiek of een scène waarvan het uiterlijk afhangt van een echt object. De beeldzoekwerkstroom ondersteunt hiervoor niet het ophalen van beelden van echte personen. Antwoorden met grounding bevatten bron- en toeschrijvingsmetadata in Googles gedocumenteerde werkstroom, dus een toepassing moet die samen met het gegenereerde resultaat bewaren.
Denken is instelbaar op minimal, medium en high, met medium als standaard voor dit exacte model. Het helpt het model de compositie en ingewikkeldere instructies te doorlopen vóór de uiteindelijke uitvoer. De beeldhandleiding beschrijft tussentijdse compositiebeelden binnen dat proces; die staan los van het beoogde eindresultaat. Kies de vereiste eindindeling, beeldverhouding en resolutie expliciet in plaats van te verwachten dat alleen de promptbeschrijving elke uitvoerinstelling vastlegt.
Bewerken in gesprekken laat een vervolgvraag één deel van een bestaand resultaat wijzigen: het licht aanpassen, een object verplaatsen of labels vertalen met behoud van de rest van de compositie. Neem het eerdere beeld of de interactie mee naar de volgende beurt en benoem zowel de gevraagde wijziging als de kenmerken die moeten blijven. Houd bij een personagereeks de uiterlijkreferenties consistent en gebruik een posereferentie wanneer een nieuwe hoek of complexe pose belangrijk is. Een praktische revisiebriefing kan zeggen: “Behoud het product, de labels en de indeling; maak alleen de achtergrond warmer grijs.”
De modeltabel geeft een invoerlimiet van 131.072 tokens en een uitvoerlimiet van 32.768 tokens. Beeldgeneratie en zoekgrounding worden ondersteund, terwijl audiogeneratie, code-uitvoering, functieaanroepen, gestructureerde uitvoer, caching, zoeken in bestanden, URL-context en Live API voor deze editie niet als ondersteund zijn vermeld. Video kan als bron voor een gegenereerd stilstaand beeld dienen; dat maakt dit model geen videogenerator. Google merkt ook op dat een aanvraag voor een exact aantal beelden mogelijk niet dat aantal oplevert. Alle gegenereerde beelden bevatten een SynthID-watermerk.
Geef voor een bruikbare eerste briefing het doel, onderwerp, de compositie, belichting, camerahoek, vereiste tekst en uitvoervorm van het beeld. Vraag bijvoorbeeld om een staande infographic met drie gelabelde stappen, een leesbare kop en een gespecificeerde kleurhiërarchie en beoordeel daarna de formulering en onderlinge plaatsing vóór de volgende bewerking. Het resultaat kan een productillustratie, redactionele afbeelding of ontwerpreferentie worden, waarbij het gekozen beeld en de bijbehorende uitleg samen worden bewaard.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-nano-banana-2.1 | Standaard— |
Veldprompt | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumlengte: 1 | Standaard— |
Veldresolution | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 1K, 2K, 4K | Standaard— |
Veldaspect_ratio | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 | Standaard— |
Veldn | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 1 | Standaard— |
Veldinput_references | Typearray | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimumaantal items: 0 Maximumaantal items: 14 | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Levenscyclus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · daadwerkelijk teruggegeven task_id of record in de mediabibliotheek
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
De getoonde tarieven ramen de kosten vóór de generatie. De definitieve kosten worden berekend op basis van de kosten die voor de oorspronkelijke generatie zijn geregistreerd. De gemeten duur van het gegenereerde resultaat en de geraamde hoeveelheden vormen niet de definitieve factureerbare hoeveelheid.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Verwachte hoeveelheid | Kosten |
|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Verwachte hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens · Schatting uitsluitend ter vergelijking — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens · Schatting uitsluitend ter vergelijking — / 1K tokens Invoer · Cache lezen · Schatting uitsluitend ter vergelijking — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven · Schatting uitsluitend ter vergelijking — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur · Schatting uitsluitend ter vergelijking — / 1K tokens |
| ConfiguratieGeschatte generatiekosten | Tariefstaffel— | Verwachte hoeveelheidschatting voor één generatie | Kosten Uitvoer · Geschatte generatiekosten · Schatting uitsluitend ter vergelijking $0.24576 schatting vóór generatie Deze raming is geen extra kost of vast tarief voor de voltooide generatie. |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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-nano-banana-2.1', '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\nDownload elke teruggegeven afbeelding of sla de Base64-inhoud ervan op
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.\nSla elke voltooide afbeelding op; haal elke teruggegeven URL op of decodeer de bijbehorende Base64-inhoud.
Bewaar de volledige respons en headers, iedere daadwerkelijke uitvoer, de oorspronkelijk teruggegeven identificatoren en alle verbruiksvelden. Herstel de oorspronkelijke bewerking zonder de aanmaakaanvraag opnieuw in te dienen.
Bewaar de teruggegeven X-Client-Request-ID voor de reconciliatie. Lees uitsluitend daadwerkelijk teruggegeven task_id/asset_id-waarden of de eigen mediabibliotheek uit; bouw nooit een taak-URL op basis van de bewerkings-ID en dien de aanmaakaanvraag nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldcreated | Type |
Velddata[].url | Type |
Velddata[].b64_json | Type |
Veldusage | Type |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 genereert en bewerkt beelden in een gesprek op basis van tekst en visueel materiaal. Het verbetert tekstweergave, de indeling van infographics en consistentie over meerdere beurten, met uitvoer van 1K–4K en maximaal 14 referentiebeelden voor een afgebakende visuele opdracht.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gemini Nano Banana 2.1 is Googles model voor beeldgeneratie en bewerking in gesprekken. Het is een update van Nano Banana 2 met verbeteringen in visueel realisme, het volgen van instructies, tekstweergave en karakterconsistentie tijdens opeenvolgende bewerkingen. De invoertabel omvat tekst, beelden, video en PDF, terwijl de uitvoer beeld en tekst is. Dat maakt het bruikbaar voor een productscène, een infographic of een visuele reeks die via meerdere specifieke revisies wordt ontwikkeld.
Het model biedt uitvoer in 1K, 2K en 4K, met 1K als standaard. Het neemt Nano Banana 2’s optie 0.5K niet over. De gedocumenteerde beeldverhoudingen omvatten 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 en 21:9, plus de hoge of panoramische formaten 1:4, 4:1, 1:8 en 8:1. Google vermeldt oplossingen voor tegelartefacten in die laatste brede en hoge formaten bij 2K en 4K. Resolutielabels zijn grootteklassen, geen vaste rechthoek: een vierkant 4K-beeld is 4096 × 4096, terwijl de gedocumenteerde 16:9-uitvoer in 4K 5504 × 3072 is.
Tekst vormt een belangrijk deel van de visuele werkstroom. Het model is ontworpen om leesbare, vormgegeven tekst weer te geven en infographic-elementen nauwkeuriger te organiseren. Bereid de exacte kop, labels en leesvolgorde voor en vraag daarna om het beeld met die goedgekeurde tekst. Benoem voor een menu, diagram of instructiegrafiek het verband tussen een bijschrift en het bijbehorende visuele element. Google raadt aan eerst de formulering te maken en vervolgens om het beeld te vragen, zodat de visuele compositie met een vastgelegde tekstbriefing begint.
Het samenvoegen van referentiebeelden ondersteunt maximaal 14 beelden. Het gedocumenteerde profiel omvat consistentie voor maximaal vier personages en getrouwheid voor maximaal tien objecten. Geef elke referentie een rol: het product dat herkenbaar moet blijven, het uiterlijk van het personage, de beoogde achtergrond of de visuele stijl. Een voorbeeldbriefing voor een product is: “Gebruik beeld A voor de flesvorm en het label. Gebruik beeld B voor het oppervlak en de belichting. Houd het product ongewijzigd, plaats het naast een opgevouwen handdoek en laat erboven vrije ruimte voor de aangeleverde kop.”
Grounding met Google Web Search en Image Search kan actuele informatie en visuele context voor generatie bieden. Image Search levert opgehaalde webbeelden als referenties; gewone webgrounding levert informatie over het onderwerp. Dit is bruikbaar voor een feitelijke grafiek of een scène waarvan het uiterlijk afhangt van een echt object. De beeldzoekwerkstroom ondersteunt hiervoor niet het ophalen van beelden van echte personen. Antwoorden met grounding bevatten bron- en toeschrijvingsmetadata in Googles gedocumenteerde werkstroom, dus een toepassing moet die samen met het gegenereerde resultaat bewaren.
Denken is instelbaar op minimal, medium en high, met medium als standaard voor dit exacte model. Het helpt het model de compositie en ingewikkeldere instructies te doorlopen vóór de uiteindelijke uitvoer. De beeldhandleiding beschrijft tussentijdse compositiebeelden binnen dat proces; die staan los van het beoogde eindresultaat. Kies de vereiste eindindeling, beeldverhouding en resolutie expliciet in plaats van te verwachten dat alleen de promptbeschrijving elke uitvoerinstelling vastlegt.
Bewerken in gesprekken laat een vervolgvraag één deel van een bestaand resultaat wijzigen: het licht aanpassen, een object verplaatsen of labels vertalen met behoud van de rest van de compositie. Neem het eerdere beeld of de interactie mee naar de volgende beurt en benoem zowel de gevraagde wijziging als de kenmerken die moeten blijven. Houd bij een personagereeks de uiterlijkreferenties consistent en gebruik een posereferentie wanneer een nieuwe hoek of complexe pose belangrijk is. Een praktische revisiebriefing kan zeggen: “Behoud het product, de labels en de indeling; maak alleen de achtergrond warmer grijs.”
De modeltabel geeft een invoerlimiet van 131.072 tokens en een uitvoerlimiet van 32.768 tokens. Beeldgeneratie en zoekgrounding worden ondersteund, terwijl audiogeneratie, code-uitvoering, functieaanroepen, gestructureerde uitvoer, caching, zoeken in bestanden, URL-context en Live API voor deze editie niet als ondersteund zijn vermeld. Video kan als bron voor een gegenereerd stilstaand beeld dienen; dat maakt dit model geen videogenerator. Google merkt ook op dat een aanvraag voor een exact aantal beelden mogelijk niet dat aantal oplevert. Alle gegenereerde beelden bevatten een SynthID-watermerk.
Geef voor een bruikbare eerste briefing het doel, onderwerp, de compositie, belichting, camerahoek, vereiste tekst en uitvoervorm van het beeld. Vraag bijvoorbeeld om een staande infographic met drie gelabelde stappen, een leesbare kop en een gespecificeerde kleurhiërarchie en beoordeel daarna de formulering en onderlinge plaatsing vóór de volgende bewerking. Het resultaat kan een productillustratie, redactionele afbeelding of ontwerpreferentie worden, waarbij het gekozen beeld en de bijbehorende uitleg samen worden bewaard.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten google/gemini-nano-banana-2.1 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens Uitvoer · Tokens voor afbeeldingsuitvoer $0.06 / 1K afbeeldingstokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-nano-banana-2.1', '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-nano-banana-2.1', '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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
Technisch voorbeeld in het Engels
Refine an approved poster background\n\nEdit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image.One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background.Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast.