Gemini 3 Pro Image
Gemini-3-Pro-Image (Nano Banana Pro) создаёт и редактирует изображения на основе Gemini 3 Pro. Поддерживает поиск актуальных сведений, отображение текста, объединение изображений, сохранение персонажей и точечное управление светом, фокусом и ракурсом.
- Вход
- 253,20 ₽
- Выход
- 1 519,20 ₽
- Кэш
- 253,20 ₽
- Доступность
- 77,3%
google/gemini-3-pro-imageДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 253,20 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 1 519,20 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 253,20 ₽ / 1 млн токенов
- Генерация изображений · вход
- 253,20 ₽ / 1 млн токенов
- Генерация изображений · выход
- 1 519,20 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Gemini-3-Pro-Image (Nano Banana Pro) создаёт и редактирует изображения на основе Gemini 3 Pro. Поддерживает поиск актуальных сведений, отображение текста, объединение изображений, сохранение персонажей и точечное управление светом, фокусом и ракурсом. Разработчик: google. Вход: текст, изображения. Выход: текст, изображения.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 56,9%56,9%7 октября
- 8 октября: 74,9%74,9%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Изображения
- Вход модели
- Текст, Изображения
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст, Изображения
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Операции
- Текстовый диалог, Понимание изображений, Генерация изображений
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения, Генерация изображений
Контрольные показатели
Для этой версии модели оценок пока нет.
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "google/gemini-3-pro-image",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





