이미지 편집 API 레퍼런스

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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
  }
}

오른쪽의 대화형 플레이그라운드는 매개변수에 대한 드롭다운 선택을 지원합니다. Authorization 필드에 API 키를 입력하고(형식: Bearer sk-xxx) 한 번의 클릭으로 테스트 요청을 보냅니다.

범위: 이 페이지는 이미지 편집용입니다. 편집 지침과 함께 입력 이미지(base64로 인코딩됨)를 제공해야 합니다. 텍스트만으로 새 이미지를 생성하려면 텍스트-이미지 엔드포인트를 사용하십시오.

🖥️ 브라우저 플레이그라운드 제한(중요)이 엔드포인트는 응답에 base64로 인코딩된 이미지(inlineData.data, 일반적으로 수 MB)를 반환합니다. 브라우저 렌더링 제한 때문에 오른쪽 플레이그라운드에 응답이 도착한 뒤 请求时发生错误: unable to complete request가 표시될 수 있습니다. — 요청은 실제로 성공했습니다; 브라우저가 이렇게 긴 base64 문자열을 렌더링할 수 없을 뿐입니다.권장 워크플로(초보자 친화적):

아래의 Python / Node.js / cURL 샘플을 복사해 로컬에서 실행하십시오. 코드는 응답을 자동으로 base64.b64decodes하고 이미지를 파일에 씁니다.
반드시 브라우저 내 플레이그라운드를 사용해야 한다면, **아주 작은 참조 이미지(50KB 미만)**를 사용해 응답 크기를 줄이십시오.

⚠️ parts 배열 구조(중요 — 다중 이미지 편집 시 읽으십시오)각 part는 text 또는 inlineData 중 하나여야 하며, 둘 다일 수는 없습니다. 이는 Google의 공식 gemini-3.1-flash-lite-image 계약과 일치합니다.올바른 예: 하나의 텍스트 부분(지침) + N개의 inlineData 부분(이미지당 하나씩):

"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>"}}
  ]
}]

잘못된 예(각 부분에 text와 inlineData가 모두 포함됨 — 정의되지 않은 동작을 일으킵니다):

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

🖼️ inlineData.data 필드에 대하여이 엔드포인트는 JSON 형식(multipart 파일 업로드가 아님)을 사용하므로, 플레이그라운드에서 로컬 파일을 직접 선택할 수 없습니다. 먼저 이미지를 Base64 문자열로 변환한 다음, data 입력란에 붙여넣어야 합니다.한 줄 명령: 변환 + 클립보드에 복사:

# 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

실행한 뒤에는 Cmd+V / Ctrl+V를 복사해 플레이그라운드의 data 필드에 붙여넣으면 됩니다. 또한 mimeType를 일치하는 image/jpeg 또는 image/png로 설정하는 것도 기억하십시오.권장 사항: 브라우저가 긴 base64 문자열 때문에 느려지는 것을 피하려면 테스트에는 작은 이미지(200KB 미만)를 사용하십시오. 이미지 편집 테스트를 자주 수행한다면, 대신 아래 코드 예제를 사용해 로컬에서 실행하십시오.

코드 예제

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"}
    }
  }'

다중 이미지 편집

여러 입력 이미지를 병합하거나 비교할 때는 하나의 text 부분(지시문) 뒤에 여러 inlineData 부분(이미지당 하나씩)을 사용합니다.

Python (다중 이미지)

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))

매개변수 빠른 참조

매개변수	유형	필수	설명
`contents[].parts`	array	Yes	1 text part + N inlineData parts로 구성됩니다. 각 파트에는 `text` 또는 `inlineData` 중 하나만 포함되며 — 둘 다는 아닙니다
`contents[].parts[].text`	string	Yes	편집 지시문(첫 번째 파트에만 넣습니다)
`contents[].parts[].inlineData.mimeType`	string	Yes	`image/jpeg` 또는 `image/png`
`contents[].parts[].inlineData.data`	string	Yes	Base64로 인코딩된 이미지(다중 이미지 편집에서는 이미지마다 inlineData 파트를 하나씩 반복합니다)
`generationConfig.responseModalities`	array	Yes	일반적으로 `["IMAGE"]`
`generationConfig.imageConfig.aspectRatio`	string	No	14개의 비율, 기본값 `1:1`
`generationConfig.imageConfig.imageSize`	string	No	`1K`만 해당(Lite는 1K 캔버스에 집중됩니다)

다중 턴 대화형 편집

Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image)는 대화형 다중 턴 편집을 지원합니다. 각 턴에서 생성된 이미지를 contents에 **role: "model" inlineData**로 다시 추가한 다음, 다음 사용자 지시를 전송합니다. 모델은 전체 대화 기록을 바탕으로 편집하고 변경 사항을 누적합니다(예: 먼저 소파의 색을 바꾸고, 그다음 액세서리를 추가하면 이전 변경 사항이 유지됩니다).

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

기존 이미지에서 다중 턴을 시작합니다: 기존 사진을 편집하기 위해 첫 번째 사용자 메시지에 inlineData(본인 이미지)와 지시사항을 넣고, 이후 각 턴마다 모델 출력을 contents에 계속 다시 채워 넣습니다.

인증

Authorization

string

header

필수

API Key obtained from the APIYI console

본문

application/json

contents

object[]

필수

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

Show child attributes

generationConfig

object

필수

Show child attributes

응답

Image generated successfully

candidates

object[]

Array of generation results

Show child attributes

usageMetadata

object

Show child attributes

텍스트-이미지 API 레퍼런스 Nano Banana Lite 에이전트 스킬

기초

기본 API

이미지 API (공식)

동영상 API (공식)

멀티모달 이해 API

텍스트 API

이미지 편집 API 레퍼런스

코드 예제

Python

Node.js

cURL

다중 이미지 편집

Python (다중 이미지)

매개변수 빠른 참조

다중 턴 대화형 편집

인증

본문

응답

​코드 예제

​Python

​Node.js

​cURL

​다중 이미지 편집

​Python (다중 이미지)

​매개변수 빠른 참조

​다중 턴 대화형 편집

인증

본문

응답

코드 예제

Python

Node.js

cURL

다중 이미지 편집

Python (다중 이미지)

매개변수 빠른 참조

다중 턴 대화형 편집