Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/ Language: pt-pt # Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/facts.json) ## [Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/) Nano Banana Pro é o modelo Gemini 3 Pro Image Preview da Google para geração e edição de imagens. Suporta composição de várias imagens, texto incorporado, alterações criativas localizadas, fundamentação por Search e saída de 2K ou 4K no perfil documentado. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Imagens** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/google-gemini-3-pro-image-preview/#method-2) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. Nano Banana Pro é o modelo de geração e edição de imagens da Google construído sobre Gemini 3 Pro. Aceita texto e imagens e devolve imagens ou texto. O seu perfil publicado abrange infografias, diagramas, elementos visuais de produto, storyboards e composições que combinam vários elementos ou referências. #### Componha a imagem e o seu conteúdo visível Indique a finalidade, o tema principal e a relação entre os elementos. Para uma infografia, forneça os valores reais e os rótulos exatos e depois descreva a sua hierarquia. Para uma cena de produto, identifique o objeto, o ponto de vista, o cenário e os pormenores que devem continuar reconhecíveis. A função documentada de representação de texto do modelo inclui formulações mais longas e composições multilingues; reveja as letras, os números e o alinhamento devolvidos na imagem. A fundamentação por Search está documentada para incorporar informação atual numa tarefa visual. Onde a interface a disponibilizar, mantenha os factos de origem com o pedido e inspecione como aparecem no gráfico final. Um gráfico ou diagrama visualmente convincente deve continuar a ser comparado com os dados e os rótulos que devia representar. #### Referências e edições criativas O perfil de alojamento publicado aceita até catorze imagens de referência. Atribua uma função a cada uma, como elemento representado, cenário ou estilo visual, em vez de deixar a relação entre elas por explicar. A descrição do modelo destaca a preservação da identidade de até cinco elementos representados; compare esses elementos e os pormenores importantes ao longo de toda a composição devolvida. Para uma edição, indique a região ou o objeto a alterar e os elementos a manter. Os controlos criativos documentados incluem alterações localizadas, ajustes de iluminação e foco, transformações da câmara e proporções flexíveis. Mantenha a imagem de origem disponível ao verificar tanto a edição pedida como os pormenores que devem continuar reconhecíveis. #### Resolução e um artefacto utilizável O perfil documenta saída de 2K e 4K. Escolha a proporção visual e a escala de saída para o posicionamento pretendido e depois inspecione as dimensões e propriedades reais do ficheiro devolvido. Um conceito de design e um requisito de exportação devem continuar ligados quando a imagem entra numa composição maior. Preserve a imagem selecionada com o respetivo pedido, as funções das referências e o histórico de revisões. Verifique a formulação exata, a continuidade dos elementos representados e a hierarquia da informação à dimensão a que o recurso será utilizado. O artefacto útil é o elemento visual inspecionado ou o texto associado deste perfil de modelo, pronto para trabalho posterior de design ou produção. Tarefa prática ### Tarefa prática Exemplo técnico em inglês ``` Create a stock comparison infographic Create 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. ``` #### Resultado esperado ``` One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline. ``` #### Verificar o resultado ``` Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3-pro-image-preview` [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) Google /`google/gemini-3-pro-image-preview` ### Introdução Nano Banana Pro é o modelo Gemini 3 Pro Image Preview da Google para geração e edição de imagens. Suporta composição de várias imagens, texto incorporado, alterações criativas localizadas, fundamentação por Search e saída de 2K ou 4K no perfil documentado. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3-pro-image-preview | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_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. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens Saída · Tokens de imagem de saída **$0.24** / 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 **$0.004** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | #### Detalhes da tarifa de referência As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado. google/gemini-3-pro-image-preview #### Preços por configuração | Configuração | Condições de faturação | Custo | | --- | --- | --- | | Configuraçãogoogle/gemini-3-pro-image-preview · Configuração predefinida | Condições de faturaçãoConfiguração predefinida | Custo Entrada · Entrada **0,004 US$** / 1K tokens Saída · Saída **0,24 US$** / 1K tokens | Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) #### Preços por configuração | Configuração | Condições de faturação | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Configuração predefinida | Condições de faturaçãoConfiguração predefinida | Custo Entrada · Tokens de entrada **0,004 US$** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **0,024 US$** / 1K tokens Entrada · Imagem de entrada **0,004 US$** / 1K tokens Saída · Imagem de saída **0,24 US$** / 1K tokens Entrada · Entrada de áudio **0,004 US$** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache de áudio **0,0004 US$** / 1K tokens Saída · Pesquisa na web **0,028 US$** por pesquisa Saída · Tokens de raciocínio **0,024 US$** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **0,0004 US$** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache · 5 minutos **0,00075 US$** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming em Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos 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. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | 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. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/v1/images` #### IDs de chamada relacionados [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Imagens** `POST /v1/images/generations` `google/gemini-3-pro-image-preview` [`google/gemini-3-pro-image-preview`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-pro-image-preview&fmt=images) Google /`google/gemini-3-pro-image-preview` ### Introdução Nano Banana Pro é o modelo Gemini 3 Pro Image Preview da Google para geração e edição de imagens. Suporta composição de várias imagens, texto incorporado, alterações criativas localizadas, fundamentação por Search e saída de 2K ou 4K no perfil documentado. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados Imagens ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Imagens** `POST /v1/images/generations` Entrada `text`, `image` Saída `image` | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites google/gemini-3-pro-image-preview | Predefinição— | | Campo`prompt` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Comprimento mínimo: 1 | Predefinição— | | Campo`resolution` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites 1K, 2K, 4K | Predefinição— | | Campo`aspect_ratio` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 | Predefinição— | | Campo`n` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 1 | Predefinição— | | Campo`input_references` | Tipo`array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 14 | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— | Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, prompt | | Parâmetro`material_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}` ### Tarifários ##### Cálculo do custo final 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. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas estimadas para comparação #### Preços por configuração 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 **$0.98304** estimativa antes da geração Esta estimativa não é um encargo adicional nem uma tarifa fixa para a geração concluída. | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Imagens curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"