Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

Google

Gemini 3.1 Flash Image Preview

Gemini Flash Image для генерации изображений по тексту и визуальным материалам.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Изображения на выходеИзображения на выходеМодель возвращает изображения. Создание, редактирование и изменение области могут иметь разные параметры и доступность.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
60,00 ₽
Выход
360,00 ₽
Кэш
60,00 ₽
за 1 млн токенов
Посмотреть пример APIОткрыть в студии
API ID
google/gemini-3.1-flash-image-preview

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
60,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
360,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
60,00 ₽ / 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 3.1 Flash Image Preview, также известная как Nano Banana 2, создаёт изображения на основе текста и изображений. В характеристиках этой записи указаны изображение и текст на выходе.

Характеристики

ДоступностьНет данныхНет данных за 24 часа: AIHubMix не публикует статистику успешных запросов для этой модели
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, 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

Пример API-запроса подготовлен для этой операции. 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-3.1-flash-image-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ