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。

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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

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

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

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

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", "<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

cat <<EOF | curl -X POST \
 --header "Authorization: Bearer ${MODELVERSE_API_KEY}" \
 --header "Content-Type: application/json" \
 --data @- \
 https://api.modelverse.cn/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData and (.thought | not)) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > modelverse_generated_image.png
{
 "contents": [
 {
 "role": "user",
 "parts": [
 {"text": "Convert this photo to black and white, in a cartoonish style."},
 {
 "inlineData": {
 "mimeType": "image/jpeg",
 "data": "$(curl -s https://umodelverse-inference.cn-wlcb.ufileos.com/亿恩科技-maxcot.jpg | base64 | tr -d '\n')"
 }
 }
 ]
 }
 ],
 "generationConfig": {
 "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
 }
}
EOF

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", "<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/亿恩科技-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

{
 "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"
 }
}

{
 "error": {
 "message": "error_message",
 "type": "error_type",
 "param": "request_id",
 "code": "error_code"
 }
}