画像編集 API リファレンス

Image editing: edit an existing image per instructions

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces"
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
          }
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "responseModalities": [
      "IMAGE"
    ],
    "imageConfig": {
      "aspectRatio": "16:9",
      "imageSize": "1K"
    }
  }
}
'

import requests

url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent"

payload = {
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
                        "mimeType": "image/png",
                        "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
                    } }, { "inlineData": {
                        "mimeType": "image/png",
                        "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
                    } }] }],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": "16:9",
            "imageSize": "1K"
        }
    }
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        parts: [
          {
            text: 'Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces'
          },
          {inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
          {inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
        ]
      }
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ['IMAGE'],
      imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '1K'}
    }
  })
};

fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'contents' => [
        [
                'parts' => [
                                [
                                                                'text' => 'Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces'
                                ],
                                [
                                                                'inlineData' => [
                                                                                                                                'mimeType' => 'image/png',
                                                                                                                                'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
                                                                ]
                                ],
                                [
                                                                'inlineData' => [
                                                                                                                                'mimeType' => 'image/png',
                                                                                                                                'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
                                                                ]
                                ]
                ]
        ]
    ],
    'generationConfig' => [
        'responseModalities' => [
                'IMAGE'
        ],
        'imageConfig' => [
                'aspectRatio' => '16:9',
                'imageSize' => '1K'
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "image/png",
              "data": "<string>"
            }
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 10,
    "candidatesTokenCount": 258
  }
}

POST

v1beta

models

gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent

Image editing: edit an existing image per instructions

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces"
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
          }
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "responseModalities": [
      "IMAGE"
    ],
    "imageConfig": {
      "aspectRatio": "16:9",
      "imageSize": "1K"
    }
  }
}
'

import requests

url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent"

payload = {
    "contents": [{ "parts": [{ "text": "Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
                        "mimeType": "image/png",
                        "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
                    } }, { "inlineData": {
                        "mimeType": "image/png",
                        "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
                    } }] }],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {
            "aspectRatio": "16:9",
            "imageSize": "1K"
        }
    }
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        parts: [
          {
            text: 'Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces'
          },
          {inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
          {inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
        ]
      }
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ['IMAGE'],
      imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '1K'}
    }
  })
};

fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'contents' => [
        [
                'parts' => [
                                [
                                                                'text' => 'Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces'
                                ],
                                [
                                                                'inlineData' => [
                                                                                                                                'mimeType' => 'image/png',
                                                                                                                                'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
                                                                ]
                                ],
                                [
                                                                'inlineData' => [
                                                                                                                                'mimeType' => 'image/png',
                                                                                                                                'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
                                                                ]
                                ]
                ]
        ]
    ],
    'generationConfig' => [
        'responseModalities' => [
                'IMAGE'
        ],
        'imageConfig' => [
                'aspectRatio' => '16:9',
                'imageSize' => '1K'
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"contents\": [\n    {\n      \"parts\": [\n        {\n          \"text\": \"Composite the people from these two images into the same office scene, making funny faces\"\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n          }\n        },\n        {\n          \"inlineData\": {\n            \"mimeType\": \"image/png\",\n            \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ],\n  \"generationConfig\": {\n    \"responseModalities\": [\n      \"IMAGE\"\n    ],\n    \"imageConfig\": {\n      \"aspectRatio\": \"16:9\",\n      \"imageSize\": \"1K\"\n    }\n  }\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "image/png",
              "data": "<string>"
            }
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 10,
    "candidatesTokenCount": 258
  }
}

右側のインタラクティブなプレイグラウンドでは、パラメータをドロップダウンで選択できます。Authorization フィールドに API Key を入力し（形式: Bearer sk-xxx）、ワンクリックでテストリクエストを送信してください。

対象: このページは 画像編集 用です。編集指示とあわせて、入力画像（base64エンコード）を指定する必要があります。テキストだけで新しい画像を生成する場合は、Text-to-Image エンドポイントを使用してください。

🖥️ ブラウザ版 Playground の制約（重要）このエンドポイントは、レスポンスで base64エンコードされた画像（inlineData.data、通常は数 MB）を返します。ブラウザのレンダリング制限により、レスポンス到着後に右側のプレイグラウンドで 请求时发生错误: unable to complete request と表示される場合があります — 実際にはリクエストは成功しています。ブラウザがそれほど長い base64 文字列を描画できないだけです。推奨ワークフロー（初心者向け）:

下の Python / Node.js / cURL サンプルをコピーして、ローカルで実行してください。コードが自動的に base64.b64decodeし、画像をファイルとして書き出します。
ブラウザ内のプレイグラウンドを使う必要がある場合は、小さな参照画像（50KB 未満） を使ってレスポンスを小さくしてください。

⚠️ parts 配列の構造（重要 — 複数画像編集ではこれを読んでください）各 part は、text か inlineData のどちらか一方のみでなければなりません。両方を同時に含めることはできません。これは Google の公式 gemini-3.1-flash-lite-image 契約に一致します。正しい例: 1 つの text part（指示） + N 個の inlineData part（画像ごとに 1 つ）:

"contents": [{
  "parts": [
    {"text": "Combine the people from these two images into one office scene"},
    {"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"}},
    {"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"}}
  ]
}]

誤り（各 part に text と inlineData の両方が含まれている — 未定義の動作を引き起こします）:

"contents": [{
  "parts": [
    {"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 1"},
    {"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 2"}
  ]
}]

🖼️ inlineData.data フィールドについてこのエンドポイントは JSON 形式（multipart のファイルアップロードではありません）を使用するため、プレイグラウンドからローカルファイルを直接選択することはできません。まず画像を Base64 文字列 に変換し、それを data 入力に貼り付けてください。1 行コマンド: 変換 + クリップボードへコピー:

# macOS
base64 -i your-image.jpg | tr -d '\n' | pbcopy

# Linux
base64 -w0 your-image.jpg | xclip -selection clipboard

# Windows PowerShell
[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("your-image.jpg")) | Set-Clipboard

実行後は、Cmd+V / Ctrl+V をプレイグラウンドの data フィールドに貼り付けるだけです。あわせて、mimeType を対応する image/jpeg または image/png に設定することも忘れないでください。推奨: テストでは、長い base64 文字列によるブラウザの遅延を避けるため、小さな画像（200KB 未満）を使用してください。画像編集テストを頻繁に行う場合は、代わりに下のコード例を使ってローカルで実行してください。

コード例

Python

import requests
import base64

API_KEY = "sk-your-api-key"

# Read the image to edit
with open("input.jpg", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "contents": [{
            "parts": [
                {"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
                {"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": image_b64}}
            ]
        }],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "1K"}
        }
    },
    timeout=300
).json()

img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("edited.png", 'wb') as f:
    f.write(base64.b64decode(img_data))
print("Edited image saved to edited.png")

Node.js

import fs from "fs";

const API_KEY = "sk-your-api-key";
const imageB64 = fs.readFileSync("input.jpg").toString("base64");

const response = await fetch(
  "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{
        parts: [
          { text: "Please blur the background to highlight the person in the foreground" },
          { inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: imageB64 } }
        ]
      }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["IMAGE"],
        imageConfig: { aspectRatio: "16:9", imageSize: "1K" }
      }
    })
  }
);

const data = await response.json();
const imgBase64 = data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
fs.writeFileSync("edited.png", Buffer.from(imgBase64, "base64"));

cURL

# Note: convert image to base64 first
# IMAGE_B64=$(base64 -i input.jpg | tr -d '\n')

curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [
        {"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
        {"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": "'"$IMAGE_B64"'"}}
      ]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "1K"}
    }
  }'

マルチ画像編集

複数の入力画像を結合または比較する場合は、単一のtextパート（指示）に続けて、複数のinlineDataパート（画像ごとに1つ）を使用します。

Python（マルチ画像）

import requests
import base64

API_KEY = "sk-your-api-key"

def to_b64(path):
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

# Prepare multiple images (2 here as an example)
images = ["person1.png", "person2.png"]
parts = [{"text": "Combine the people from these images into one office scene, making funny faces"}]
for path in images:
    parts.append({"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": to_b64(path)}})

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "contents": [{"parts": parts}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "5:4", "imageSize": "1K"}
        }
    },
    timeout=300
).json()

img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("merged.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_data))

パラメータのクイックリファレンス

パラメータ	型	必須	説明
`contents[].parts`	array	Yes	1つのテキスト部分 + N個の inlineData 部分で構成されます。各部分には `text` または `inlineData` のどちらか一方のみが含まれます。両方が同時に含まれることはありません
`contents[].parts[].text`	string	Yes	編集指示（最初の部分にのみ入れてください）
`contents[].parts[].inlineData.mimeType`	string	Yes	`image/jpeg` または `image/png`
`contents[].parts[].inlineData.data`	string	Yes	Base64エンコードされた画像（複数画像の編集では、画像ごとに inlineData 部分を1つずつ繰り返します）
`generationConfig.responseModalities`	array	Yes	通常は `["IMAGE"]`
`generationConfig.imageConfig.aspectRatio`	string	No	14種類の比率、デフォルトは `1:1`
`generationConfig.imageConfig.imageSize`	string	No	`1K` のみ（Lite は 1K キャンバスに重点を置いています）

マルチターンの対話編集

Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) は 対話型マルチターン編集 をサポートします: 各ターンで生成された画像を contents に role: "model" inlineData として追加し、次のユーザー指示を送ります。モデルは 会話履歴全体 に基づいて編集し、変更を積み重ねます（例: まずソファの色を変え、次にアクセサリーを追加する — 前の変更は保持されます）。

import requests, base64

API_KEY = "sk-your-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-lite-image:generateContent"
H = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
CFG = {"responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "1K"}}

contents = []  # keep one running conversation history

def turn(instruction, save_to):
    contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": instruction}]})
    data = requests.post(URL, headers=H,
                         json={"contents": contents, "generationConfig": CFG}, timeout=300).json()
    part = next(p for p in data["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
    contents.append({"role": "model", "parts": [part]})   # key: backfill the output image into history
    with open(save_to, "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(part["inlineData"]["data"]))
    return part

turn("Generate an orange cat sitting on a blue sofa, simple line-art style", "step1.png")
turn("Make the sofa red; keep the cat and composition unchanged", "step2.png")   # edits the previous image
turn("Put a small yellow hat on the cat; keep everything else the same", "step3.png")  # accumulates; red sofa kept

既存画像からマルチターンを開始する: 最初のユーザーメッセージで、既存の写真を編集するための inlineData（ご自身の画像）と指示を入れ、その後は各ターンでモデルの出力を contents に追記し続けます。

承認

Authorization

string

header

必須

API Key obtained from the APIYI console

ボディ

application/json

contents

object[]

必須

Content array containing the edit instruction and the image(s) to edit

Show child attributes

generationConfig

object

必須

Show child attributes

レスポンス

Image generated successfully

candidates

object[]

Array of generation results

Show child attributes

usageMetadata

object

Show child attributes

Text-to-Image API リファレンス Nano Banana Lite エージェントスキル

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキストAPI

画像編集 API リファレンス

コード例

Python

Node.js

cURL

マルチ画像編集

Python（マルチ画像）

パラメータのクイックリファレンス

マルチターンの対話編集

承認

ボディ

レスポンス

​コード例

​Python

​Node.js

​cURL

​マルチ画像編集

​Python（マルチ画像）

​パラメータのクイックリファレンス

​マルチターンの対話編集

承認

ボディ

レスポンス

コード例

Python

Node.js

cURL

マルチ画像編集

Python（マルチ画像）

パラメータのクイックリファレンス

マルチターンの対話編集