Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.
As dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.
A Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.
Podem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.
A fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.
Os controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.
A edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.
A tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.
Para uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.
", "aboutText": "Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.\n\nAs dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.\n\nA Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.\n\nPodem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.\n\nA fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.\n\nOs controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.\n\nA edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.\n\nA tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.\n\nPara uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Create a simple bicycle-care infographic\n\nCreate one portrait infographic teaching three bicycle checks before a short ride: tires, brakes and chain. Use three large illustrated steps in that order, a warm ivory background and dark green accents. Include only these headings: 'TIRES', 'BRAKES', 'CHAIN'. Leave generous space around each heading and keep the illustrations clearly separated.One portrait image with three ordered illustrated steps and the three exact, readable headings.Inspect the rendered image for heading spelling, order and clear separation of the three checks.gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) gera e edita imagens numa conversação. Suporta fontes textuais e visuais, saída de 0.5K–4K, composição com imagens de referência e fundamentação por pesquisa para cenas de produtos, infografias e trabalho visual iterativo.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.
As dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.
A Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.
Podem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.
A fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.
Os controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.
A edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.
A tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.
Para uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.
POST /v1/images/generationstextimage, text| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites gemini-3.1-flash-image | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites url, b64_json | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoquality | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campobackground | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campooutput_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campooutput_compression | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomoderation | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinput_fidelity | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostyle | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Texto para imagem · Obrigatório: prompt
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetrooptional_controls | Contratonull |
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As estruturas dos métodos e os ID são exatos; a capacidade do fornecedor é distinta da admissão dos pedidos.
POST /v1/images/generationsO Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoUltra | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0010000 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006000 / 1K tokens Saída · imagem de saída $0.12000 / 1K tokens Saída · pesquisa na web $0.028 por pesquisa na Web |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-flash-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'gemini-3.1-flash-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "gemini-3.1-flash-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nDescarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarde cada imagem concluída; obtenha cada URL devolvido ou descodifique o respetivo conteúdo Base64.
Guarde todos os itens de dados. Descodifique cada b64_json ou obtenha todos os URL assinados devolvidos. Escolha a extensão do ficheiro a partir do MIME/dos bytes reais.
Se o resultado de uma geração ou edição de imagem requerer verificação, guarde o operation_id/X-Client-Request-ID original e as informações do resultado devolvidas. Recupere os resultados existentes que lhe pertencem através da biblioteca de multimédia, usando valores task_id ou asset_id reais. Não volte a enviar o pedido de geração/edição nem construa um URL de consulta periódica a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Respostaserver_error | CondiçãoA resposta devolvida indica que a operação ou o resultado requer verificação | Passo seguinteGuarde o ID original da operação/tarefa devolvido, os cabeçalhos do pedido e a resposta; continue a consultar essa operação original através das consultas suportadas. Não volte a enviar o pedido de criação. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) gera e edita imagens numa conversação. Suporta fontes textuais e visuais, saída de 0.5K–4K, composição com imagens de referência e fundamentação por pesquisa para cenas de produtos, infografias e trabalho visual iterativo.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.
As dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.
A Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.
Podem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.
A fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.
Os controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.
A edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.
A tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.
Para uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-flash-image | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envie o ID exato do modelo com messages.
O comprimento do contexto não é um limite de saída.
Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens Saída · Tokens de imagem de saída $0.12 / 1K tokens de imagem |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.
| Configuração | Condições de faturação | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoGoogle: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) · Configuração predefinida | Condições de faturaçãoConfiguração predefinida | Custo Entrada · Tokens de entrada 0,001 US$ / 1K tokens Saída · Tokens de saída 0,006 US$ / 1K tokens Saída · Imagem de saída 0,12 US$ / 1K tokens Saída · Pesquisa na web 0,028 US$ por pesquisa |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-flash-image", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-flash-image',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) gera e edita imagens numa conversação. Suporta fontes textuais e visuais, saída de 0.5K–4K, composição com imagens de referência e fundamentação por pesquisa para cenas de produtos, infografias e trabalho visual iterativo.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.
As dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.
A Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.
Podem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.
A fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.
Os controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.
A edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.
A tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.
Para uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-flash-image | Predefinição— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— |
Camporesolution | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 512, 1K, 2K, 4K | Predefinição— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites 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 | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 1 | Predefinição— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores e limites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 14 | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As tarifas apresentadas permitem estimar o custo antes da geração. O montante final cobrado é calculado a partir do custo registado para a geração original. A duração medida do resultado e as quantidades previstas não correspondem à quantidade final faturável.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Quantidade prevista | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Quantidade prevista— | Custo Entrada · Tokens de entrada · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Saída · Tokens de saída · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora · Estimativa apenas para comparação — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoCusto estimado de geração | Tabela de tarifas— | Quantidade previstaestimativa para uma geração | Custo Saída · Custo estimado de geração · Estimativa apenas para comparação $0.49152 estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3.1-flash-image', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nDescarregue cada imagem devolvida ou guarde o respetivo conteúdo 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.\nGuarde cada imagem concluída; obtenha cada URL devolvido ou descodifique o respetivo conteúdo Base64.
Conserve a resposta completa e os cabeçalhos, todos os resultados efetivamente produzidos, os identificadores originais devolvidos e todos os campos de utilização. Recupere a operação original sem voltar a enviar o pedido de criação.
Guarde o X-Client-Request-ID devolvido para reconciliação. Consulte apenas os valores task_id/asset_id efetivamente devolvidos ou a sua biblioteca de multimédia; nunca construa um URL de tarefa a partir do ID da operação e nunca volte a enviar o pedido de criação.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
google/gemini-3.1-flash-imageNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) gera e edita imagens numa conversação. Suporta fontes textuais e visuais, saída de 0.5K–4K, composição com imagens de referência e fundamentação por pesquisa para cenas de produtos, infografias e trabalho visual iterativo.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Nano Banana 2 é o modelo Gemini 3.1 Flash Image da Google para geração nativa de imagens e edição conversacional. O seu design destaca a criação visual eficiente e as revisões repetidas. O perfil documentado da API aceita texto, imagens, vídeo e PDF e devolve imagem e texto. É uma edição distinta e identificada face a Gemini Nano Banana 2.1, e não um rótulo para todas as atualizações posteriores do Nano Banana.
As dimensões de saída incluem 0.5K, 1K, 2K e 4K, sendo 1K a predefinição. A opção menor de 0.5K é específica deste perfil e pode adequar-se a uma composição inicial; os escalões maiores fornecem mais píxeis para a forma de saída selecionada. As proporções documentadas abrangem formatos quadrados, verticais e horizontais, incluindo 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 e 21:9, com formatos adicionais 1:4, 4:1, 1:8 e 8:1. Por exemplo, as saídas quadradas variam entre 512 × 512 a 0.5K e 4096 × 4096 a 4K. Escolha a forma para o posicionamento pretendido antes de aperfeiçoar os pequenos pormenores.
A Google identifica melhorias no cumprimento da proporção, na consistência visual e na representação de texto multilingue entre as atualizações desta edição. Utilize a formulação exata para um cartaz, menu ou infografia e defina que rótulo pertence a que objeto. Para texto pequeno ou uma passagem longa, a ficha do modelo indica limitações de legibilidade que subsistem, sobretudo a 1K. Mantenha as legendas concisas e torne explícita a sua dimensão relativa; para texto corrido denso, trate a imagem como referência de composição visual e verifique cuidadosamente as letras efetivas.
Podem ser combinadas até 14 imagens de referência num fluxo de trabalho. O guia de imagens descreve fidelidade para até dez objetos e semelhança para até quatro personagens. Identifique as referências e especifique o contributo de cada uma. Para uma cena de produto, uma imagem pode estabelecer o objeto, outra o ambiente e outra a iluminação. Para uma sequência de personagens, transporte as saídas anteriores para o prompt seguinte e indique as características que devem persistir através de uma mudança de vista ou pose.
A fundamentação por Web Search e Image Search pode apoiar a geração com informação atual e referências visuais recuperadas. Image Search acrescenta contexto visual, em vez de apenas uma descrição escrita do resultado da pesquisa. O fabricante suporta a funcionalidade de pesquisa nas definições de pensamento documentadas. O seu fluxo de pesquisa de imagens exclui imagens de pessoas reais como referências provenientes da pesquisa e devolve metadados de atribuição com resultados fundamentados; preserve esses metadados ao utilizar o resultado numa aplicação.
Os controlos de pensamento documentados para Gemini 3.1 Flash Image são minimal e high, sendo minimal a predefinição. Isto difere do perfil de três níveis com predefinição medium do Nano Banana 2.1. O pensamento suporta composição mais complexa e tratamento de instruções. O modelo baseia-se no Gemini 3 Flash, mas essa relação não o torna um modelo geral de execução de código ou chamadas de funções: essas capacidades estão assinaladas como não suportadas na tabela desta edição de imagens.
A edição conversacional suporta a alteração de uma imagem fornecida ou o aperfeiçoamento de uma geração anterior. Um pedido concreto pode dizer: «Mantenha a forma do frasco, o texto do rótulo e o ângulo da câmara. Substitua o fundo por uma superfície de pedra clara e acrescente sombras mais suaves.» Descreva os elementos preservados com tanto cuidado como os alterados. A ficha do modelo observa que a consistência de personagens, a localização esquerda/direita e as edições baseadas em esboços podem continuar imperfeitas; compare, por isso, esses pormenores específicos antes de continuar uma sequência visual.
A tabela do modelo da API indica 131 072 tokens de entrada e 32 768 tokens de saída. Suporta geração de imagens, fundamentação por pesquisa, pensamento e processamento em lote, enquanto geração de áudio, cache, saídas estruturadas, pesquisa em ficheiros, Live API e contexto de URL não são suportados. O fluxo de imagens não aceita entrada áudio. Vídeo ou PDF podem fornecer informação para uma tarefa de imagem estática neste perfil da API; a saída continua a ser imagem e texto. As imagens geradas incluem SynthID, e a quantidade pedida de imagens nem sempre é respeitada exatamente.
Para uma infografia prática, forneça rótulos aprovados, o público pretendido, a ordem de leitura, material de referência e uma proporção de destino. Peça uma explicação visual clara e depois utilize o turno seguinte para corrigir a formulação ou o espaçamento, preservando a composição estabelecida. Para uma maqueta de produto, especifique a geometria, a superfície, a luz e os pormenores visuais que definem o produto. O resultado útil é uma imagem com o texto associado que possa ser inspecionada, selecionada e aperfeiçoada numa sequência controlada.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3.1-flash-image | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens Saída · Tokens de imagem de saída $0.12 / 1K tokens de imagem |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-image",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-flash-image', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot gemini-3.1-flash-image
Ailoot Ultra google/gemini-3.1-flash-image
/v1/images
Exemplo técnico em inglês
Create a simple bicycle-care infographic\n\nCreate one portrait infographic teaching three bicycle checks before a short ride: tires, brakes and chain. Use three large illustrated steps in that order, a warm ivory background and dark green accents. Include only these headings: 'TIRES', 'BRAKES', 'CHAIN'. Leave generous space around each heading and keep the illustrations clearly separated.One portrait image with three ordered illustrated steps and the three exact, readable headings.Inspect the rendered image for heading spelling, order and clear separation of the three checks.