# gemini-2.5-flash-image( nano banana ) 本文介绍 `gemini-2.5-flash-image` 模型调用 API 的输入输出参数，供您使用接口时查阅字段含义。 --- 以下只展示部分使用到的字段说明，Gemini API 详细字段见[Gemini 官网文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=zh-cn) ## 请求参数 ### 请求体 | 字段名 | 类型 | 是否必须 | 默认值 | 描述 | | ----------------------------------- | ------ | -------- | ----------------- | ---------------------------------- | | contents | array | 必须 | - | 请求的内容，包含一个或多个部分。 | | contents.role | string | 必须 | "user" | 内容的角色，此处固定为 "user"。 | | contents.parts | array | 必须 | - | 内容的具体部分。 | | contents.parts.text | string | 可选 | - | 提示词文本。 | | contents.parts.inlineData | object | 可选 | - | 内联数据（如图像）。 | | contents.parts.inlineData.mimeType | string | 可选 | - | 数据的 MIME 类型。 | | contents.parts.inlineData.data | string | 可选 | - | Base64 编码的数据。 | | contents.parts.fileData | object | 可选 | - | 文件数据，支持 snake_case: file_data。 | | contents.parts.fileData.mimeType | string | 可选 | - | 文件的 MIME 类型。 | | contents.parts.fileData.fileUri | string | 可选 | - | 文件的 URI。 | | generationConfig | object | 可选 | - | 生成配置。 | | generationConfig.responseModalities | array | 可选 | ["TEXT", "IMAGE"] | 期望的响应形式，可以是文本或图像。 | ## 响应参数 | 字段名 | 类型 | 描述 | | -------------------------------------------- | --------- | ---------------------------------------- | | candidates | `array` | 返回的候选内容列表。 | | candidates.content | `object` | 候选内容。 | | candidates.content.parts | `array` | 内容的具体部分，可能包含文本和图像数据。 | | candidates.content.parts.text | `string` | 模型返回的文本描述。 | | candidates.content.parts.inlineData | `object` | 内联的图像数据。 | | candidates.content.parts.inlineData.data | `string` | Base64 编码的图像数据。 | | candidates.content.parts.inlineData.mimeType | `string` | 数据的 MIME 类型，例如 "image/png"。 | | candidates.content.role | `string` | 内容的角色，此处为 "model"。 | | candidates.finishReason | `string` | 生成结束的原因，例如 "STOP"。 | | usageMetadata | `object` | token 使用情况的元数据。 | | usageMetadata.candidatesTokenCount | `integer` | 候选内容消耗的 token 数。 | | usageMetadata.promptTokenCount | `integer` | 提示词消耗的 token 数。 | | usageMetadata.totalTokenCount | `integer` | 总共消耗的 token 数。 | | error | `Object` | 错误信息对象 | | error.code | `string` | 错误码 | | error.message | `string` | 错误提示信息 | | error.param | `string` | 请求 id | ## 示例 ### Gemini 兼容接口 我们兼容gemini的 `{xxx}/v1beat/models`接口，您可以直接使用官方SDK调用，例如 [python-genai](https://github.com/googleapis/python-genai) `POST https://api.modelverse.cn/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent` #### 图片生成（文本转图片） > ⚠️ 注意：您必须在配置中添加 responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"]。这些模型不支持仅图片输出。 #### curl ```bash curl --location 'https://api.modelverse.cn/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent' \ --header "x-goog-api-key: $MODELVERSE_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "contents": [ { "role": "user", "parts": [ { "text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme" } ] } ], "generationConfig": { "responseModalities": [ "TEXT", "IMAGE" ] } }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData and (.thought | not)) | .inlineData.data' | head -1 \ | base64 -d > modelverse_generated_image.png ``` #### python ```python from google import genai from google.genai import types from PIL import Image from io import BytesIO import os client = genai.Client( api_key=os.getenv("MODELVERSE_API_KEY", ""), # 您的API_KEY http_options=types.HttpOptions( base_url="https://api.modelverse.cn" ), ) contents = [ { "text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme.", }, ] generation_config = types.GenerationConfig( response_modalities=["text", "image"], ) response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash-image", contents=contents, config={ "response_modalities": ["text", "image"], }, ) for part in response.candidates[0].content.parts: # 跳过思考过程中的中间图片，只保留最终输出图片 if getattr(part, "thought", False): continue if part.text is not None: print(part.text) elif part.inline_data is not None: image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data)) image.save("modelverse_generated_image.png") ``` #### 图片编辑（文本和图片转图片） #### curl ```bash cat < modelverse_generated_image.png { "contents": [ { "role": "user", "parts": [ {"text": "Convert this photo to black and white, in a cartoonish style."}, { "inlineData": { "mimeType": "image/jpeg", "data": "$(curl -s https://umodelverse-inference.cn-wlcb.ufileos.com/ucloud-maxcot.jpg | base64 | tr -d '\n')" } } ] } ], "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] } } EOF ``` #### python ```python from google import genai from google.genai import types from PIL import Image from io import BytesIO import os client = genai.Client( api_key=os.getenv("MODELVERSE_API_KEY", ""), # 您的API_KEY http_options=types.HttpOptions( base_url="https://api.modelverse.cn" ), ) response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash-image", contents=[ types.Content( role="user", parts=[ types.Part( text="Convert this photo to black and white, in a cartoonish style." ), types.Part( file_data=types.FileData( mime_type="image/jpeg", file_uri="https://umodelverse-inference.cn-wlcb.ufileos.com/ucloud-maxcot.jpg", ) ), ], ) ], config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]), ) for part in response.candidates[0].content.parts: # 跳过思考过程中的中间图片，只保留最终输出图片 if getattr(part, "thought", False): continue if part.text is not None: print(part.text) elif part.inline_data is not None: image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data)) image.save("modelverse_generated_image.png") ``` ### 响应示例 ```json { "candidates": [ { "content": { "parts": [ { "text": "That sounds incredibly unique! Here's a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme:\n\n" }, { "inlineData": { "data": "xxx", "mimeType": "image/png" } } ], "role": "model" }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "candidatesTokenCount": 1315, "candidatesTokensDetails": [ { "modality": "IMAGE", "tokenCount": 1290 }, { "modality": "TEXT", "tokenCount": 25 } ], "promptTokenCount": 16, "promptTokensDetails": [ { "modality": "TEXT", "tokenCount": 16 } ], "totalTokenCount": 1331, "trafficType": "ON_DEMAND" } } ``` ```json { "error": { "message": "error_message", "type": "error_type", "param": "request_id", "code": "error_code" } } ```