Nano Banana : édition et fusion multi-image
ID de modèle et choix de l’endpoint : voir la vue d’ensemble de Nano Banana.
L'essentielSur l’endpoint natif, l’image et le texte vont dans le même
parts ; sur l’endpoint compatible OpenAI, utilisez /v1/images/edits.Python (natif)
edit.py
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(
api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.ai/gemini"},
)
with open("apple.png", "rb") as f:
image = types.Part.from_bytes(data=f.read(), mime_type="image/png")
resp = client.models.generate_content(
model="google/gemini-3.1-flash-image",
contents=["Rends la pomme verte et laisse le reste intact", image],
config=types.GenerateContentConfig(
response_modalities=["IMAGE"],
image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="1:1", image_size="1K"),
),
)
for part in resp.candidates[0].content.parts:
if part.inline_data:
with open("apple_green.png", "wb") as f:
f.write(part.inline_data.data)- Fusion de plusieurs images : placez plusieurs
inlineDatadans le mêmepartset précisez dans le texte le rôle de chaque image, par exemple « Place la personne de la première image dans le décor de la deuxième ». - Conservation du format : lors d’une édition, passez aussi
aspectRatio, sinon le format de sortie est choisi par le modèle et peut différer de celui de l’image d’origine. - Facturation des images de référence : les images de référence sont facturées en tokens d’entrée. Nous avons mesuré 1 120 tokens pour une image de référence de 1024×1024 ; voir l’élément
IMAGEdepromptTokensDetailsdans la réponse.
En cas d’erreur, consultez le diagnostic des erreurs.
Dernière mise à jour le