Nano Banana Pro to model Google do generowania i edycji obrazów oparty na Gemini 3 Pro. Przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca obrazy lub tekst. Opublikowany profil obejmuje infografiki, diagramy, wizualizacje produktów, storyboardy i kompozycje łączące kilka elementów lub referencji.
Nazwij cel, główny obiekt lub postać i relacje między elementami. Dla infografiki podaj rzeczywiste liczby i dokładne etykiety, a następnie opisz ich hierarchię. Dla sceny produktowej wskaż obiekt, punkt widzenia, otoczenie i szczegóły, które muszą pozostać rozpoznawalne. Udokumentowana rola modelu w renderowaniu tekstu obejmuje dłuższe sformułowania i układy wielojęzyczne; sprawdzaj zwrócone litery, liczby i wyrównanie w obrazie.
Ugruntowanie przez wyszukiwanie jest udokumentowane do włączania aktualnych informacji do zadania wizualnego. Tam, gdzie udostępnia je interfejs, zachowuj fakty źródłowe z opisem i sprawdzaj sposób ich przedstawienia na końcowej grafice. Przekonujący wizualnie wykres lub diagram nadal należy porównać z danymi i etykietami, które miał reprezentować.
Opublikowany profil hostowania przyjmuje do czternastu obrazów referencyjnych. Przypisz każdemu rolę, taką jak przedstawiany obiekt lub postać, otoczenie lub styl wizualny, zamiast pozostawiać ich relację niewyjaśnioną. Opis modelu podkreśla zachowanie tożsamości do pięciu przedstawianych postaci lub obiektów; porównuj rzeczywiście przedstawione postacie lub obiekty i ważne szczegóły w całej zwróconej kompozycji.
Dla edycji nazwij obszar lub obiekt do zmiany i elementy do zachowania. Udokumentowane ustawienia kreatywne obejmują lokalne zmiany, korekty oświetlenia i ostrości, przekształcenia kamery oraz elastyczne proporcje obrazu. Zachowuj obraz źródłowy podczas sprawdzania zarówno żądanej edycji, jak i szczegółów, które powinny pozostać rozpoznawalne.
Profil dokumentuje wyjście 2K i 4K. Wybierz proporcje wizualne i skalę wyjścia do zamierzonego umieszczenia, a następnie sprawdź rzeczywiście zwrócone wymiary i właściwości pliku. Koncepcja projektu i wymaganie eksportu powinny pozostać powiązane, gdy obraz trafia do większego układu.
Zachowaj wybrany obraz wraz z opisem, rolami referencji i historią poprawek. Sprawdzaj dokładne sformułowania, spójność przedstawianych postaci i obiektów i hierarchię informacji w rozmiarze, w którym zasób będzie używany. Przydatnym rezultatem jest sprawdzona wizualizacja lub tekst towarzyszący z tego profilu modelu, gotowe do dalszej pracy projektowej lub produkcyjnej.
", "aboutText": "Nano Banana Pro to model Google do generowania i edycji obrazów oparty na Gemini 3 Pro. Przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca obrazy lub tekst. Opublikowany profil obejmuje infografiki, diagramy, wizualizacje produktów, storyboardy i kompozycje łączące kilka elementów lub referencji.\n\n### Skomponuj obraz i jego widoczną treść\n\nNazwij cel, główny obiekt lub postać i relacje między elementami. Dla infografiki podaj rzeczywiste liczby i dokładne etykiety, a następnie opisz ich hierarchię. Dla sceny produktowej wskaż obiekt, punkt widzenia, otoczenie i szczegóły, które muszą pozostać rozpoznawalne. Udokumentowana rola modelu w renderowaniu tekstu obejmuje dłuższe sformułowania i układy wielojęzyczne; sprawdzaj zwrócone litery, liczby i wyrównanie w obrazie.\n\nUgruntowanie przez wyszukiwanie jest udokumentowane do włączania aktualnych informacji do zadania wizualnego. Tam, gdzie udostępnia je interfejs, zachowuj fakty źródłowe z opisem i sprawdzaj sposób ich przedstawienia na końcowej grafice. Przekonujący wizualnie wykres lub diagram nadal należy porównać z danymi i etykietami, które miał reprezentować.\n\n### Referencje i poprawki kreatywne\n\nOpublikowany profil hostowania przyjmuje do czternastu obrazów referencyjnych. Przypisz każdemu rolę, taką jak przedstawiany obiekt lub postać, otoczenie lub styl wizualny, zamiast pozostawiać ich relację niewyjaśnioną. Opis modelu podkreśla zachowanie tożsamości do pięciu przedstawianych postaci lub obiektów; porównuj rzeczywiście przedstawione postacie lub obiekty i ważne szczegóły w całej zwróconej kompozycji.\n\nDla edycji nazwij obszar lub obiekt do zmiany i elementy do zachowania. Udokumentowane ustawienia kreatywne obejmują lokalne zmiany, korekty oświetlenia i ostrości, przekształcenia kamery oraz elastyczne proporcje obrazu. Zachowuj obraz źródłowy podczas sprawdzania zarówno żądanej edycji, jak i szczegółów, które powinny pozostać rozpoznawalne.\n\n### Rozdzielczość i użyteczny rezultat\n\nProfil dokumentuje wyjście 2K i 4K. Wybierz proporcje wizualne i skalę wyjścia do zamierzonego umieszczenia, a następnie sprawdź rzeczywiście zwrócone wymiary i właściwości pliku. Koncepcja projektu i wymaganie eksportu powinny pozostać powiązane, gdy obraz trafia do większego układu.\n\nZachowaj wybrany obraz wraz z opisem, rolami referencji i historią poprawek. Sprawdzaj dokładne sformułowania, spójność przedstawianych postaci i obiektów i hierarchię informacji w rozmiarze, w którym zasób będzie używany. Przydatnym rezultatem jest sprawdzona wizualizacja lub tekst towarzyszący z tego profilu modelu, gotowe do dalszej pracy projektowej lub produkcyjnej.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Przykład techniczny po angielsku
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro to model Gemini 3 Pro Image Preview firmy Google do generowania i edycji obrazów. W udokumentowanym profilu obsługuje kompozycję wielu obrazów, osadzony tekst, lokalne zmiany kreatywne, ugruntowanie Search i wyjście 2K lub 4K.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Nano Banana Pro to model Google do generowania i edycji obrazów oparty na Gemini 3 Pro. Przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca obrazy lub tekst. Opublikowany profil obejmuje infografiki, diagramy, wizualizacje produktów, storyboardy i kompozycje łączące kilka elementów lub referencji.
Nazwij cel, główny obiekt lub postać i relacje między elementami. Dla infografiki podaj rzeczywiste liczby i dokładne etykiety, a następnie opisz ich hierarchię. Dla sceny produktowej wskaż obiekt, punkt widzenia, otoczenie i szczegóły, które muszą pozostać rozpoznawalne. Udokumentowana rola modelu w renderowaniu tekstu obejmuje dłuższe sformułowania i układy wielojęzyczne; sprawdzaj zwrócone litery, liczby i wyrównanie w obrazie.
Ugruntowanie przez wyszukiwanie jest udokumentowane do włączania aktualnych informacji do zadania wizualnego. Tam, gdzie udostępnia je interfejs, zachowuj fakty źródłowe z opisem i sprawdzaj sposób ich przedstawienia na końcowej grafice. Przekonujący wizualnie wykres lub diagram nadal należy porównać z danymi i etykietami, które miał reprezentować.
Opublikowany profil hostowania przyjmuje do czternastu obrazów referencyjnych. Przypisz każdemu rolę, taką jak przedstawiany obiekt lub postać, otoczenie lub styl wizualny, zamiast pozostawiać ich relację niewyjaśnioną. Opis modelu podkreśla zachowanie tożsamości do pięciu przedstawianych postaci lub obiektów; porównuj rzeczywiście przedstawione postacie lub obiekty i ważne szczegóły w całej zwróconej kompozycji.
Dla edycji nazwij obszar lub obiekt do zmiany i elementy do zachowania. Udokumentowane ustawienia kreatywne obejmują lokalne zmiany, korekty oświetlenia i ostrości, przekształcenia kamery oraz elastyczne proporcje obrazu. Zachowuj obraz źródłowy podczas sprawdzania zarówno żądanej edycji, jak i szczegółów, które powinny pozostać rozpoznawalne.
Profil dokumentuje wyjście 2K i 4K. Wybierz proporcje wizualne i skalę wyjścia do zamierzonego umieszczenia, a następnie sprawdź rzeczywiście zwrócone wymiary i właściwości pliku. Koncepcja projektu i wymaganie eksportu powinny pozostać powiązane, gdy obraz trafia do większego układu.
Zachowaj wybrany obraz wraz z opisem, rolami referencji i historią poprawek. Sprawdzaj dokładne sformułowania, spójność przedstawianych postaci i obiektów i hierarchię informacji w rozmiarze, w którym zasób będzie używany. Przydatnym rezultatem jest sprawdzona wizualizacja lub tekst towarzyszący z tego profilu modelu, gotowe do dalszej pracy projektowej lub produkcyjnej.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-3-pro-image-preview | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.024 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.00075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.24 / 1K tokenów obrazu |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.024 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.00075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Referencyjne tabele modelu nie zmieniają wyboru metody, wyceny ani opłat. Naliczane opłaty korzystają ze stawek wybranej metody Ailoot.
| Konfiguracja | Warunki rozliczania | Opłata |
|---|---|---|
| Konfiguracjagoogle/gemini-3-pro-image-preview · Domyślna konfiguracja | Warunki rozliczaniaKonfiguracja domyślna | Opłata Wejście · Wejście 0,004 USD / 1K tokenów Wyjście · Wyjście 0,24 USD / 1K tokenów |
| Konfiguracja | Warunki rozliczania | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Domyślna konfiguracja | Warunki rozliczaniaKonfiguracja domyślna | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe 0,004 USD / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe 0,024 USD / 1K tokenów Wejście · Obraz wejściowy 0,004 USD / 1K tokenów Wyjście · Obraz wyjściowy 0,24 USD / 1K tokenów Wejście · Wejście audio 0,004 USD / 1K tokenów Wejście · Odczyt z pamięci podręcznej audio 0,0004 USD / 1K tokenów Wyjście · Wyszukiwanie w internecie 0,028 USD za wyszukiwanie Wyjście · Tokeny rozumowania 0,024 USD / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache 0,0004 USD / 1K tokenów Wejście · Zapis do pamięci podręcznej · 5 minut 0,00075 USD / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro to model Gemini 3 Pro Image Preview firmy Google do generowania i edycji obrazów. W udokumentowanym profilu obsługuje kompozycję wielu obrazów, osadzony tekst, lokalne zmiany kreatywne, ugruntowanie Search i wyjście 2K lub 4K.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Nano Banana Pro to model Google do generowania i edycji obrazów oparty na Gemini 3 Pro. Przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca obrazy lub tekst. Opublikowany profil obejmuje infografiki, diagramy, wizualizacje produktów, storyboardy i kompozycje łączące kilka elementów lub referencji.
Nazwij cel, główny obiekt lub postać i relacje między elementami. Dla infografiki podaj rzeczywiste liczby i dokładne etykiety, a następnie opisz ich hierarchię. Dla sceny produktowej wskaż obiekt, punkt widzenia, otoczenie i szczegóły, które muszą pozostać rozpoznawalne. Udokumentowana rola modelu w renderowaniu tekstu obejmuje dłuższe sformułowania i układy wielojęzyczne; sprawdzaj zwrócone litery, liczby i wyrównanie w obrazie.
Ugruntowanie przez wyszukiwanie jest udokumentowane do włączania aktualnych informacji do zadania wizualnego. Tam, gdzie udostępnia je interfejs, zachowuj fakty źródłowe z opisem i sprawdzaj sposób ich przedstawienia na końcowej grafice. Przekonujący wizualnie wykres lub diagram nadal należy porównać z danymi i etykietami, które miał reprezentować.
Opublikowany profil hostowania przyjmuje do czternastu obrazów referencyjnych. Przypisz każdemu rolę, taką jak przedstawiany obiekt lub postać, otoczenie lub styl wizualny, zamiast pozostawiać ich relację niewyjaśnioną. Opis modelu podkreśla zachowanie tożsamości do pięciu przedstawianych postaci lub obiektów; porównuj rzeczywiście przedstawione postacie lub obiekty i ważne szczegóły w całej zwróconej kompozycji.
Dla edycji nazwij obszar lub obiekt do zmiany i elementy do zachowania. Udokumentowane ustawienia kreatywne obejmują lokalne zmiany, korekty oświetlenia i ostrości, przekształcenia kamery oraz elastyczne proporcje obrazu. Zachowuj obraz źródłowy podczas sprawdzania zarówno żądanej edycji, jak i szczegółów, które powinny pozostać rozpoznawalne.
Profil dokumentuje wyjście 2K i 4K. Wybierz proporcje wizualne i skalę wyjścia do zamierzonego umieszczenia, a następnie sprawdź rzeczywiście zwrócone wymiary i właściwości pliku. Koncepcja projektu i wymaganie eksportu powinny pozostać powiązane, gdy obraz trafia do większego układu.
Zachowaj wybrany obraz wraz z opisem, rolami referencji i historią poprawek. Sprawdzaj dokładne sformułowania, spójność przedstawianych postaci i obiektów i hierarchię informacji w rozmiarze, w którym zasób będzie używany. Przydatnym rezultatem jest sprawdzona wizualizacja lub tekst towarzyszący z tego profilu modelu, gotowe do dalszej pracy projektowej lub produkcyjnej.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-3-pro-image-preview | Domyślnie— |
Poleprompt | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna długość: 1 | Domyślnie— |
Poleresolution | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 1K, 2K, 4K | Domyślnie— |
Poleaspect_ratio | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 | Domyślnie— |
Polen | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 1 | Domyślnie— |
Poleinput_references | Typarray | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 0 Maksymalna liczba elementów: 14 | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, prompt |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Cykl życia: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Przewidywana ilość | Opłata |
|---|---|---|---|
| KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Przewidywana ilość— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaSzacowany koszt generowania | Tabela stawek— | Przewidywana ilośćszacunek dla jednego generowania | Opłata Wyjście · Szacowany koszt generowania · Szacunek tylko do porównania $0.98304 szacunek przed generowaniem Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie. |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', '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\nPobierz każdy zwrócony obraz lub zapisz jego zawartość Base64
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.\nZapisz każdy ukończony obraz; pobierz każdy zwrócony URL lub zdekoduj zawartość Base64.
Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.
Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polecreated | Typ |
Poledata[].url | Typ |
Poledata[].b64_json | Typ |
Poleusage | Typ |
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview
/v1/images
google/gemini-3-pro-image-previewNano Banana Pro to model Gemini 3 Pro Image Preview firmy Google do generowania i edycji obrazów. W udokumentowanym profilu obsługuje kompozycję wielu obrazów, osadzony tekst, lokalne zmiany kreatywne, ugruntowanie Search i wyjście 2K lub 4K.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Nano Banana Pro to model Google do generowania i edycji obrazów oparty na Gemini 3 Pro. Przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca obrazy lub tekst. Opublikowany profil obejmuje infografiki, diagramy, wizualizacje produktów, storyboardy i kompozycje łączące kilka elementów lub referencji.
Nazwij cel, główny obiekt lub postać i relacje między elementami. Dla infografiki podaj rzeczywiste liczby i dokładne etykiety, a następnie opisz ich hierarchię. Dla sceny produktowej wskaż obiekt, punkt widzenia, otoczenie i szczegóły, które muszą pozostać rozpoznawalne. Udokumentowana rola modelu w renderowaniu tekstu obejmuje dłuższe sformułowania i układy wielojęzyczne; sprawdzaj zwrócone litery, liczby i wyrównanie w obrazie.
Ugruntowanie przez wyszukiwanie jest udokumentowane do włączania aktualnych informacji do zadania wizualnego. Tam, gdzie udostępnia je interfejs, zachowuj fakty źródłowe z opisem i sprawdzaj sposób ich przedstawienia na końcowej grafice. Przekonujący wizualnie wykres lub diagram nadal należy porównać z danymi i etykietami, które miał reprezentować.
Opublikowany profil hostowania przyjmuje do czternastu obrazów referencyjnych. Przypisz każdemu rolę, taką jak przedstawiany obiekt lub postać, otoczenie lub styl wizualny, zamiast pozostawiać ich relację niewyjaśnioną. Opis modelu podkreśla zachowanie tożsamości do pięciu przedstawianych postaci lub obiektów; porównuj rzeczywiście przedstawione postacie lub obiekty i ważne szczegóły w całej zwróconej kompozycji.
Dla edycji nazwij obszar lub obiekt do zmiany i elementy do zachowania. Udokumentowane ustawienia kreatywne obejmują lokalne zmiany, korekty oświetlenia i ostrości, przekształcenia kamery oraz elastyczne proporcje obrazu. Zachowuj obraz źródłowy podczas sprawdzania zarówno żądanej edycji, jak i szczegółów, które powinny pozostać rozpoznawalne.
Profil dokumentuje wyjście 2K i 4K. Wybierz proporcje wizualne i skalę wyjścia do zamierzonego umieszczenia, a następnie sprawdź rzeczywiście zwrócone wymiary i właściwości pliku. Koncepcja projektu i wymaganie eksportu powinny pozostać powiązane, gdy obraz trafia do większego układu.
Zachowaj wybrany obraz wraz z opisem, rolami referencji i historią poprawek. Sprawdzaj dokładne sformułowania, spójność przedstawianych postaci i obiektów i hierarchię informacji w rozmiarze, w którym zasób będzie używany. Przydatnym rezultatem jest sprawdzona wizualizacja lub tekst towarzyszący z tego profilu modelu, gotowe do dalszej pracy projektowej lub produkcyjnej.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-3-pro-image-preview | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.024 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.00075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów Wyjście · Tokeny obrazu wyjściowego $0.24 / 1K tokenów obrazu |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.024 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0.00075 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "google/gemini-3-pro-image-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', '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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview
/v1/images
Przykład techniczny po angielsku
Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.