{ "aboutHtml": "

Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.

Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị

Nêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.

Grounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.

Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo

Cấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.

Khi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.

Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng

Cấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.

Lưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.

", "aboutText": "Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.\n\n### Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị\n\nNêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.\n\nGrounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.\n\n### Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo\n\nCấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.\n\nKhi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.\n\n### Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng\n\nCấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.\n\nLưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.

Kết quả mong đợi

One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.

Kiểm tra kết quả

Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.

" }, "copy_sha256": "b82ee248836fdc94abc11d565e5a20a0136b49f8f9b61d63dc612f9cb6aa4e64", "copy_source": { "locale": "vi", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "source_facts_sha256": "778e9eac1ed4bb289ef94c3dda8295f52a5cb5251a17e1ab6ed76a7fb9b02bab", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "21d1c90eaf6e9685405944816575520e41f9d63e253f4dfe2787029239115190", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "

G

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Bắt đầu

Nano Banana Pro là mô hình Gemini 3 Pro Image Preview của Google dành cho tạo và chỉnh sửa ảnh. Cấu hình được tài liệu hóa hỗ trợ bố cục từ nhiều ảnh, chữ nhúng trong ảnh, thay đổi sáng tạo cục bộ, grounding bằng Search và đầu ra 2K hoặc 4K.

Đầu vào được chấp nhận: Văn bản
Kết quả: Văn bản

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.

Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị

Nêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.

Grounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.

Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo

Cấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.

Khi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.

Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng

Cấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.

Lưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Đầu vào: text
Đầu ra: text
Định dạng đầu ra: json hoặc SSE

Trường	Loại	Yêu cầu	Giá trị & giới hạn	Mặc định
Trường`model`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn google/gemini-3-pro-image-preview	Mặc định—
Trường`messages`	Loại`message[]`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1	Mặc định—
Trường`messages[].role`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`messages[].content`	Loại`string\|content_part[]\|null`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`messages[].tool_calls`	Loại`tool_call[]`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`messages[].tool_call_id`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về	Mặc định—
Trường`messages[].name`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`messages[].reasoning_content`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó	Mặc định—
Trường`messages[].reasoning_details`	Loại`object\|array`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`max_tokens`	Loại`integer`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`max_completion_tokens`	Loại`integer`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`stream`	Loại`boolean`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc địnhfalse
Trường`stream_options.include_usage`	Loại`boolean`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`temperature`	Loại`number`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`top_p`	Loại`number`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`stop`	Loại`string\|string[]`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`tools`	Loại`function_tool[]`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`tools[].type`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`tools[].function.name`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm	Mặc định—
Trường`tools[].function.description`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`tools[].function.parameters`	Loại`JSON_schema`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`tool_choice`	Loại`string\|object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`parallel_tool_calls`	Loại`boolean`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`response_format`	Loại`object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`reasoning_effort`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`reasoning`	Loại`object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`service_tier`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`instructions`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Trường tương thích	Mặc định—
Trường`functions`	Loại`function[]`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`function_call`	Loại`string\|object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`prompt_cache_options`	Loại`object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình	Mặc định—
Trường`modalities`	Loại`string[]`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn text	Mặc định—
Trường`provider`	Loại`object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này	Mặc định—
Trường`cache_control.ttl`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế	Mặc định—

Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời

Tham số	Hợp đồng
Tham số`content_type`	Hợp đồngapplication/json
Tham số`required`	Hợp đồngmodel, messages
Tham số`material_types`	Hợp đồngtext
Tham số`messages`	Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham số`file_material`	Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham số`optional_controls`	Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Tham số`control_scope`	Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp
Tham số`output_modalities`	Hợp đồngtext
Tham số`hosted_operations`	Hợp đồngfalse
Tham số`multimodal_input_binding`	Hợp đồngnull

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh: Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex: Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa: Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa
Giá lưu đệm tường minh: Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hình	Biểu mức phí	Token ngữ cảnh, lớn hơn	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm	Phí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho token	Biểu mức phíMức phí cơ bản	Token ngữ cảnh, lớn hơn—	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.024 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.00075 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token Đầu ra · Token ảnh đầu ra $0.24 / 1K token hình ảnh
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu	Biểu mức phí—	Token ngữ cảnh, lớn hơn0	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.024 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.00075 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Chi tiết giá cước tham chiếu

Biểu tham chiếu cấp mô hình không thay đổi việc chọn phương thức, báo giá hoặc khoản phí. Khoản phí đang áp dụng dùng mức phí phương thức Ailoot đã chọn.

google/gemini-3-pro-image-preview

Giá theo cấu hình

Cấu hình	Điều kiện tính phí	Phí
Cấu hìnhgoogle/gemini-3-pro-image-preview · Cấu hình mặc định	Điều kiện tính phíCấu hình mặc định	Phí Đầu vào · Đầu vào 0,004 US$ / 1K token Đầu ra · Đầu ra 0,24 US$ / 1K token

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Giá theo cấu hình

Cấu hình	Điều kiện tính phí	Phí
Cấu hìnhGoogle: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Cấu hình mặc định	Điều kiện tính phíCấu hình mặc định	Phí Đầu vào · Token đầu vào 0,004 US$ / 1K token Đầu ra · Token đầu ra 0,024 US$ / 1K token Đầu vào · Ảnh đầu vào 0,004 US$ / 1K token Đầu ra · Ảnh đầu ra 0,24 US$ / 1K token Đầu vào · Âm thanh đầu vào 0,004 US$ / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm âm thanh 0,0004 US$ / 1K token Đầu ra · Tìm kiếm trên web 0,028 US$ mỗi lượt tìm kiếm Đầu ra · Token suy luận 0,024 US$ / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm 0,0004 US$ / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm · 5 phút 0,00075 US$ / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

Trường	Loại
Trường`choices[].index`	Loạiinteger
Trường`choices[].message.content`	Loạistring\|null
Trường`choices[].message.tool_calls`	Loạitool_call[]
Trường`choices[].message.reasoning_content`	Loạistring
Trường`choices[].message.reasoning_details`	Loạiobject\|array
Trường`choices[].finish_reason`	Loạistring\|null
Trường`usage`	Loạiobject

Lỗi và bước tiếp theo

Phản hồi	Điều kiện	Bước tiếp theo
Phản hồi400 · `invalid_request_error`	Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ	Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Bí danh đường dẫn phương thức

/v1/images

ID gọi liên quan

google/gemini-3-pro-image-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemini-3-pro-image-preview", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.4, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ", "http_status": 400, "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "Văn bản UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json hoặc SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool; dùng ID thực tế được trả về" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "Có cung cấp công cụ hàm" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.", "Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.", "Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Tùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp", "file_material": "Tài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "Mảng thông điệp có cấu trúc role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Giá cơ sở cho token", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Bậc 1 theo độ dài yêu cầu", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "declared_tariff_references": [ { "client_selectable": false, "key": "dd403f513dffcdc5a75d", "label": "google/gemini-3-pro-image-preview", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "Cấu hình mặc định" }, "label": "google/gemini-3-pro-image-preview · Cấu hình mặc định", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "e6957656f069545cb1e5fe01", "label": "Input", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "tokens" }, { "amount": "0.24", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "2e51394f953e56115402542f", "label": "Output", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "tokens" } ] } ] }, { "client_selectable": false, "key": "3ba80d11c6a9d6a9a06e", "label": "Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "Cấu hình mặc định" }, "label": "Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Cấu hình mặc định", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "6da94d9d3d98173f5e6e9c66", "label": "Input tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "1a45fdb7264f6279403e9086", "label": "Output tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "bc57ce11b8664d047f995550", "label": "Input image", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_image_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "ad0457f9fab1294591cda73f", "label": "Output image", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "output_image_token" }, { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "8eb63c3adff16c514a8fb844", "label": "Audio input", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_audio_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "0b6ad5dff6255850f2934265", "label": "Audio cache read", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cached_audio_input_token" }, { "amount": "0.028", "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit", "billing_input": false, "key": "5810c5c1ff81f13134623408", "label": "Web search", "public_unit_label": "per search", "quantity": "1", "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "web_search" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "6d275a019972ae8656d9333a", "label": "Reasoning tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "internal_reasoning_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "92b31eda5cb5bd9931a89643", "label": "Cache read", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.000750000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "461b53e0807f50a40039778e", "label": "Cache write · 5 minutes", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cache_write_token" } ] } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemini-3-pro-image-preview\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 4, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 24, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Chế độ nhanh", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ nhanh" }, { "label": "Chế độ Flex", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ flex" }, { "label": "Mức độ suy luận tối đa", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa" }, { "label": "Giá lưu đệm tường minh", "value": "Chưa bật", "when": "Khi yêu cầu lưu đệm tường minh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": 0.00024, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.4, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 4, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 24, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] } }, { "html": "

G

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Bắt đầu

Nano Banana Pro là mô hình Gemini 3 Pro Image Preview của Google dành cho tạo và chỉnh sửa ảnh. Cấu hình được tài liệu hóa hỗ trợ bố cục từ nhiều ảnh, chữ nhúng trong ảnh, thay đổi sáng tạo cục bộ, grounding bằng Search và đầu ra 2K hoặc 4K.

Đầu vào được chấp nhận: Văn bản · Ảnh
Kết quả: Ảnh

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.

Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị

Nêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.

Grounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.

Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo

Cấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.

Khi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.

Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng

Cấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.

Lưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Ảnh POST /v1/images/generations

Đầu vào: text, image
Đầu ra: image

Trường	Loại	Yêu cầu	Giá trị & giới hạn	Mặc định
Trường`model`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn google/gemini-3-pro-image-preview	Mặc định—
Trường`prompt`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Độ dài tối thiểu: 1	Mặc định—
Trường`resolution`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn 1K, 2K, 4K	Mặc định—
Trường`aspect_ratio`	Loại`string`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9	Mặc định—
Trường`n`	Loại`integer`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tối đa: 1	Mặc định—
Trường`input_references`	Loại`array`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 0 Số mục tối đa: 14	Mặc định—
Trường`provider`	Loại`object`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—

Tham số phương thức và vòng đời

Tham số	Hợp đồng
Tham số`content_type`	Hợp đồngapplication/json
Tham số`required`	Hợp đồngmodel, prompt
Tham số`material_types`	Hợp đồngtext, image

Vòng đời: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · Giá trị task_id thực tế đã trả về hoặc bản ghi trong thư viện nội dung đa phương tiện

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Bảng giá

Cách tính phí cuối cùng

Các đơn giá hiển thị dùng để ước tính chi phí trước khi tạo. Khoản phí cuối cùng được tính dựa trên chi phí ghi nhận cho lượt tạo gốc. Thời lượng đầu ra đo được và số lượng dự kiến không phải là số lượng cuối cùng dùng để tính phí.

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa: Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí ước tính để so sánh

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hình	Biểu mức phí	Số lượng dự báo	Phí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho token	Biểu mức phíMức phí cơ bản	Số lượng dự báo—	Phí Đầu vào · Token đầu vào · Ước tính chỉ để so sánh — / 1K token Đầu ra · Token đầu ra · Ước tính chỉ để so sánh — / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm · Ước tính chỉ để so sánh — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm · Ước tính chỉ để so sánh — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ · Ước tính chỉ để so sánh — / 1K token
Cấu hìnhChi phí tạo ước tính	Biểu mức phí—	Số lượng dự báoước tính cho một lần tạo	Phí Đầu ra · Chi phí tạo ước tính · Ước tính chỉ để so sánh $0.98304 ước tính trước khi tạo Ước tính này không phải là khoản phí bổ sung hay mức giá cố định cho lượt tạo đã hoàn tất.

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Ảnh

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Ảnh

Tải xuống từng ảnh trả về hoặc lưu nội dung Base64 của ảnh

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

Lượt đọc nội dung khác

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.\n

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi ảnh đã hoàn tất; truy xuất từng URL trả về hoặc giải mã nội dung Base64 của ảnh.

Giữ lại toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ lại X-Client-Request-ID đã trả về để đối soát. Chỉ truy xuất theo các giá trị task_id/asset_id thực tế đã trả về hoặc từ thư viện nội dung đa phương tiện thuộc quyền sở hữu của bạn; tuyệt đối không tạo URL tác vụ từ ID thao tác và không gửi lại yêu cầu tạo.

Trường phản hồi

Trường	Loại
Trường`created`	Loại
Trường`data[].url`	Loại
Trường`data[].b64_json`	Loại
Trường`usage`	Loại

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Bí danh đường dẫn phương thức

/v1/images

ID gọi liên quan

google/gemini-3-pro-image-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|google%2Fgemini-3-pro-image-preview", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "Các đơn giá hiển thị dùng để ước tính chi phí trước khi tạo. Khoản phí cuối cùng được tính dựa trên chi phí ghi nhận cho lượt tạo gốc. Thời lượng đầu ra đo được và số lượng dự kiến không phải là số lượng cuối cùng dùng để tính phí.", "forecast_quantity_is_estimate": true, "physical_output_is_billable_quantity": false, "version": "original_invoice_usd_v1" }, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Giữ lại X-Client-Request-ID đã trả về để đối soát. Chỉ truy xuất theo các giá trị task_id/asset_id thực tế đã trả về hoặc từ thư viện nội dung đa phương tiện thuộc quyền sở hữu của bạn; tuyệt đối không tạo URL tác vụ từ ID thao tác và không gửi lại yêu cầu tạo." }, "outputs": { "all_results": "Giữ lại toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] }, "parameters": [ { "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "min_length": 1, "name": "prompt", "required": true, "type": "string" }, { "enum": [ "1K", "2K", "4K" ], "enum_known": true, "name": "resolution", "required": false, "type": "string" }, { "enum": [ "1:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9", "21:9" ], "enum_known": true, "name": "aspect_ratio", "required": false, "type": "string" }, { "maximum": 1, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maximum_items": 14, "minimum_items": 0, "name": "input_references", "required": false, "type": "array" }, { "name": "provider", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "aspect_ratio": { "enum": [ "1:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9", "21:9" ], "type": "string" }, "input_references": { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maxItems": 14, "minItems": 0, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 1, "minimum": 1, "type": "integer" }, "prompt": { "minLength": 1, "type": "string" }, "provider": { "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.", "type": "object" }, "resolution": { "enum": [ "1K", "2K", "4K" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "prompt" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": false, "body": { "model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text", "image" ], "required": [ "model", "prompt" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "Giá trị task_id thực tế đã trả về hoặc bản ghi trong thư viện nội dung đa phương tiện", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/images/generations" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "basis": "Ước tính này không phải là khoản phí bổ sung hay mức giá cố định cho lượt tạo đã hoàn tất.", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "Chi phí tạo ước tính", "units": [ { "amount": "0.98304", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "forecast_usd", "label": "Estimated generation cost", "native_amount_usd_per_unit": "0.98304", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "estimate before generation", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "request_estimate" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get(\"b64_json\")\n uri=item.get(\"url\", \"\")\n if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"G

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

Google /google/gemini-3-pro-image-preview

Bắt đầu

Nano Banana Pro là mô hình Gemini 3 Pro Image Preview của Google dành cho tạo và chỉnh sửa ảnh. Cấu hình được tài liệu hóa hỗ trợ bố cục từ nhiều ảnh, chữ nhúng trong ảnh, thay đổi sáng tạo cục bộ, grounding bằng Search và đầu ra 2K hoặc 4K.

Đầu vào được chấp nhận: Văn bản
Kết quả: json · sse

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.

Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị

Nêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.

Grounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.

Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo

Cấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.

Khi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.

Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng

Cấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.

Lưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

Đầu vào: text
Đầu ra: json, sse
Định dạng đầu ra: JSON hoặc SSE

Trường	Loại	Yêu cầu	Giá trị & giới hạn	Mặc định
Trường`model`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn google/gemini-3-pro-image-preview	Mặc định—
Trường`messages`	Loại`message[]`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`messages[].role`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn user, assistant	Mặc định—
Trường`messages[].content`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`max_tokens`	Loại`integer`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc định—
Trường`stream`	Loại`boolean`	Yêu cầuKhông bắt buộc	Giá trị & giới hạn	Mặc địnhfalse

Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF-8

Chuỗi messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời

Tham số	Hợp đồng
Tham số`content_type`	Hợp đồngapplication/json
Tham số`required`	Hợp đồngmodel, messages, max_tokens
Tham số`optional_controls`	Hợp đồngstream
Tham số`material_types`	Hợp đồngtext
Tham số`text_file_material`	Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định.

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh: Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex: Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa: Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa
Giá lưu đệm tường minh: Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hình	Biểu mức phí	Token ngữ cảnh, lớn hơn	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm	Phí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho token	Biểu mức phíMức phí cơ bản	Token ngữ cảnh, lớn hơn—	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.024 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.00075 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token Đầu ra · Token ảnh đầu ra $0.24 / 1K token hình ảnh
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu	Biểu mức phí—	Token ngữ cảnh, lớn hơn0	Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.024 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.00075 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "google/gemini-3-pro-image-preview",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

Trường	Loại
Trường`id`	Loạistring
Trường`model`	Loạistring
Trường`content[]`	Loạitext\|thinking\|tool_use\|other content block
Trường`stop_reason`	Loạistring\|null
Trường`usage`	Loạiobject

Lỗi và bước tiếp theo

Phản hồi	Điều kiện	Bước tiếp theo
Phản hồi400 · `invalid_request_error`	Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ	Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra google/gemini-3-pro-image-preview

Bí danh đường dẫn phương thức

/v1/images

ID gọi liên quan

google/gemini-3-pro-image-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|google%2Fgemini-3-pro-image-preview", "ordinal": 2, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.4, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ", "http_status": 400, "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "Chuỗi messages[].content", "required_material": "Văn bản UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON hoặc SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "Đọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Giá cơ sở cho token", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Bậc 1 theo độ dài yêu cầu", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"google/gemini-3-pro-image-preview\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 4, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 24, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Chế độ nhanh", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ nhanh" }, { "label": "Chế độ Flex", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ flex" }, { "label": "Mức độ suy luận tối đa", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa" }, { "label": "Giá lưu đệm tường minh", "value": "Chưa bật", "when": "Khi yêu cầu lưu đệm tường minh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": 0.00024, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.4, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 4, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 24, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] } } ], "model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "7b0e812cf73dff31c8734d8264fea75d5a8e2c41e5dd79abfbd12ce7743efdc0", "input_html_sha256": "5732e9fa6cf5b1e4f27898f348784189281a02cc45732441f4a673146e171c74", "private_audit_sha256": "ce9d99da327c3a9c072be0c47969099f97ba903891ec90cda893482d9b51a453", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemini-3-pro-image-preview/", "description": "Nano Banana Pro là mô hình Gemini 3 Pro Image Preview của Google dành cho tạo và chỉnh sửa ảnh. Cấu hình được tài liệu hóa hỗ trợ bố cục từ nhiều ảnh, chữ nhúng trong ảnh, thay đổi sáng tạo cục bộ, grounding bằng Search và đầu ra 2K hoặc 4K.", "locale": "vi", "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemini-3-pro-image-preview/index.md", "title": "Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemini-3-pro-image-preview/" }, "practicalHtml": "

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Create a stock comparison infographic\n\nCreate a clean landscape infographic for a warehouse noticeboard. Title: "Weekly stock". Show exactly three labelled bars: "Boxes 24", "Bags 12", "Tubes 6". Use a white background, dark text and one blue accent. Keep labels large, align the bars to a common baseline and add no extra numbers or logos.

Kết quả mong đợi

One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline.

Kiểm tra kết quả

Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.

", "practicalText": "Tác vụ thực tế Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh 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. Kết quả mong đợi One infographic image with the exact title and three proportional, labelled bars on a common baseline. Kiểm tra kết quả Inspect all lettering and confirm the bar values and relative lengths match 24, 12 and 6.", "rawModel": { "about": "Nano Banana Pro là mô hình tạo và chỉnh sửa ảnh của Google được xây dựng trên Gemini 3 Pro. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh rồi trả về hình ảnh hoặc văn bản. Cấu hình được công bố bao quát đồ họa thông tin, sơ đồ, hình ảnh sản phẩm, bảng phân cảnh và bố cục kết hợp nhiều yếu tố hoặc tham chiếu.\n\n### Bố trí hình ảnh và nội dung hiển thị\n\nNêu mục đích, chủ thể chính và mối quan hệ giữa các yếu tố. Với đồ họa thông tin, cung cấp số liệu thực tế và nhãn chính xác, sau đó mô tả thứ bậc. Với cảnh sản phẩm, xác định đối tượng, góc nhìn, bối cảnh và các chi tiết phải còn nhận ra được. Vai trò hiển thị chữ được tài liệu hóa của mô hình bao gồm câu chữ dài hơn và bố cục đa ngôn ngữ; kiểm tra chữ, số và căn chỉnh trong ảnh trả về.\n\nGrounding bằng tìm kiếm được tài liệu hóa để đưa thông tin hiện tại vào tác vụ hình ảnh. Khi giao diện cung cấp tính năng này, giữ các dữ kiện nguồn cùng bản yêu cầu và kiểm tra cách chúng xuất hiện trong đồ họa cuối cùng. Biểu đồ hoặc sơ đồ thuyết phục về mặt thị giác vẫn cần được đối chiếu với dữ liệu và nhãn mà nó dự kiến thể hiện.\n\n### Tham chiếu và chỉnh sửa sáng tạo\n\nCấu hình lưu trữ/phục vụ được công bố nhận tối đa mười bốn ảnh tham chiếu. Gán vai trò cho mỗi ảnh, chẳng hạn chủ thể, bối cảnh hoặc phong cách thị giác, thay vì để quan hệ của chúng không được giải thích. Mô tả mô hình nhấn mạnh việc giữ danh tính của tối đa năm chủ thể; đối chiếu chủ thể thực tế và các chi tiết quan trọng trong toàn bộ bố cục trả về.\n\nKhi chỉnh sửa, nêu vùng hoặc đối tượng cần thay đổi và các yếu tố cần giữ. Các điều khiển sáng tạo được tài liệu hóa gồm thay đổi cục bộ, điều chỉnh ánh sáng và tiêu điểm, thay đổi góc nhìn của máy ảnh và tỷ lệ khung hình linh hoạt. Giữ ảnh nguồn sẵn có khi kiểm tra cả thay đổi yêu cầu lẫn chi tiết phải còn nhận ra được.\n\n### Độ phân giải và sản phẩm có thể sử dụng\n\nCấu hình ghi nhận đầu ra 2K và 4K. Chọn tỷ lệ hình ảnh và quy mô đầu ra cho nơi sử dụng dự kiến, sau đó kiểm tra kích thước cùng thuộc tính tệp thực tế trả về. Ý tưởng thiết kế và yêu cầu xuất cần tiếp tục gắn với nhau khi ảnh được đưa vào bố cục lớn hơn.\n\nLưu ảnh được chọn cùng bản yêu cầu, vai trò tham chiếu và lịch sử sửa đổi. Kiểm tra câu chữ chính xác, tính liên tục của chủ thể và thứ bậc thông tin ở kích thước sử dụng tài sản. Sản phẩm hữu ích là hình ảnh đã kiểm tra hoặc văn bản đi kèm từ cấu hình mô hình này, sẵn sàng cho công việc thiết kế hoặc sản xuất tiếp theo.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Google", "available": null, "canonical_model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "capabilities": { "context_length": 65536, "manufacturer_input": [ "image", "text" ], "manufacturer_output": [ "image", "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "configuration": "OpenAI Chat", "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "configuration": "OpenAI Chat", "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.98304", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": false, "configuration": "Images", "estimate_only": true, "key": "forecast_usd", "label": "Estimated generation cost", "native_amount_usd_per_unit": "0.98304", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "estimate before generation", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "request_estimate" }, { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "configuration": "Anthropic Messages", "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "configuration": "Anthropic Messages", "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "images", "messages" ], "id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "input": [ "text", "image" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.4, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ", "http_status": 400, "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "Văn bản UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json hoặc SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool; dùng ID thực tế được trả về" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "Có cung cấp công cụ hàm" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.", "Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.", "Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Tùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp", "file_material": "Tài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "Mảng thông điệp có cấu trúc role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Giá cơ sở cho token", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Bậc 1 theo độ dài yêu cầu", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "declared_tariff_references": [ { "client_selectable": false, "key": "dd403f513dffcdc5a75d", "label": "google/gemini-3-pro-image-preview", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "Cấu hình mặc định" }, "label": "google/gemini-3-pro-image-preview · Cấu hình mặc định", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "e6957656f069545cb1e5fe01", "label": "Input", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "tokens" }, { "amount": "0.24", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "2e51394f953e56115402542f", "label": "Output", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "tokens" } ] } ] }, { "client_selectable": false, "key": "3ba80d11c6a9d6a9a06e", "label": "Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "Cấu hình mặc định" }, "label": "Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) · Cấu hình mặc định", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "6da94d9d3d98173f5e6e9c66", "label": "Input tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "1a45fdb7264f6279403e9086", "label": "Output tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "bc57ce11b8664d047f995550", "label": "Input image", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_image_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "ad0457f9fab1294591cda73f", "label": "Output image", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "output_image_token" }, { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "8eb63c3adff16c514a8fb844", "label": "Audio input", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_audio_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "0b6ad5dff6255850f2934265", "label": "Audio cache read", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cached_audio_input_token" }, { "amount": "0.028", "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit", "billing_input": false, "key": "5810c5c1ff81f13134623408", "label": "Web search", "public_unit_label": "per search", "quantity": "1", "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "web_search" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "6d275a019972ae8656d9333a", "label": "Reasoning tokens", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "out", "unit": "internal_reasoning_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "92b31eda5cb5bd9931a89643", "label": "Cache read", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.000750000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "key": "461b53e0807f50a40039778e", "label": "Cache write · 5 minutes", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "cache_write_token" } ] } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemini-3-pro-image-preview\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-pro-image-preview',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 4, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 24, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Chế độ nhanh", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ nhanh" }, { "label": "Chế độ Flex", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi chọn chế độ flex" }, { "label": "Mức độ suy luận tối đa", "value": "Mức giá tiêu chuẩn", "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa" }, { "label": "Giá lưu đệm tường minh", "value": "Chưa bật", "when": "Khi yêu cầu lưu đệm tường minh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": 0.00024, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "google/gemini-3-pro-image-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.4, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 4, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 24, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.24000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "image_output_price", "label": "Image output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00024", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "Các đơn giá hiển thị dùng để ước tính chi phí trước khi tạo. Khoản phí cuối cùng được tính dựa trên chi phí ghi nhận cho lượt tạo gốc. Thời lượng đầu ra đo được và số lượng dự kiến không phải là số lượng cuối cùng dùng để tính phí.", "forecast_quantity_is_estimate": true, "physical_output_is_billable_quantity": false, "version": "original_invoice_usd_v1" }, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Giữ lại X-Client-Request-ID đã trả về để đối soát. Chỉ truy xuất theo các giá trị task_id/asset_id thực tế đã trả về hoặc từ thư viện nội dung đa phương tiện thuộc quyền sở hữu của bạn; tuyệt đối không tạo URL tác vụ từ ID thao tác và không gửi lại yêu cầu tạo." }, "outputs": { "all_results": "Giữ lại toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] }, "parameters": [ { "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "min_length": 1, "name": "prompt", "required": true, "type": "string" }, { "enum": [ "1K", "2K", "4K" ], "enum_known": true, "name": "resolution", "required": false, "type": "string" }, { "enum": [ "1:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9", "21:9" ], "enum_known": true, "name": "aspect_ratio", "required": false, "type": "string" }, { "maximum": 1, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maximum_items": 14, "minimum_items": 0, "name": "input_references", "required": false, "type": "array" }, { "name": "provider", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "aspect_ratio": { "enum": [ "1:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9", "21:9" ], "type": "string" }, "input_references": { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maxItems": 14, "minItems": 0, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "google/gemini-3-pro-image-preview" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 1, "minimum": 1, "type": "integer" }, "prompt": { "minLength": 1, "type": "string" }, "provider": { "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.", "type": "object" }, "resolution": { "enum": [ "1K", "2K", "4K" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "prompt" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": false, "body": { "model": "google/gemini-3-pro-image-preview", "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text", "image" ], "required": [ "model", "prompt" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "Giá trị task_id thực tế đã trả về hoặc bản ghi trong thư viện nội dung đa phương tiện", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/images/generations" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "basis": "Ước tính này không phải là khoản phí bổ sung hay mức giá cố định cho lượt tạo đã hoàn tất.", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "Chi phí tạo ước tính", "units": [ { "amount": "0.98304", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "forecast_usd", "label": "Estimated generation cost", "native_amount_usd_per_unit": "0.98304", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "estimate before generation", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "request_estimate" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-3-pro-image-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get(\"b64_json\")\n uri=item.get(\"url\", \"\")\n if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"