Руководство по тестированию слияния нескольких изображений

​

Почему стоит проверить это самостоятельно

1. Действительно ли вызов проходит успешно? При добавлении 14 изображений размер тела запроса заметно увеличивается — не будет ли он отклонен из-за слишком большого объема?
2. Результат слияния выглядит разумно? При таком количестве входных изображений модель не пропускает часть из них, не смешивает ли элементы и не размещает ли их неправильно?

​

Метод 1: Тест объективных маркеров (Сделайте это сначала)

• Для каждой карточки задайте совершенно разные цветовые схемы и стили материала (неоновая трубка, матовый металл, меловая надпись, пиксель-арт, резное дерево…), чтобы в объединенном результате каждое число можно было отследить до исходной карточки только по цвету и стилю;
• После объединения просто оцените на глаз: есть ли все 14 чисел, без дубликатов и пропусков? Не нужно судить, «красиво ли это выглядит» — только «полно ли и правильно ли это».

​

Метод 2: Тест декомпозиции реального сценария

​

Формат запроса: как уместить 14 изображений в один запрос

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()

# Up to 14 reference images
image_paths = ["01.png", "02.png", "03.png", "..."]  # max 14
parts = [{"text": "Fuse the elements from these images into a single coherent scene, keeping the style consistent and the composition balanced"}]
for path in image_paths:
    parts.append({"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": to_b64(path)}})

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "contents": [{"parts": parts}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "2K"}
        }
    },
    timeout=600  # more images and a larger request body — allow a generous timeout
).json()

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

​

Вопрос, который больше всего волнует клиентов: будет ли отклонён большой запрос?

​

Если изображение не возвращается, сначала проверьте наличие блокировки по соображениям безопасности

​

Краткая справка

• Официальный лимит Google — 14 reference images на запрос; APIYI подтвердил полную поддержку — вызовы проходят, а результаты fusion получаются согласованными.
• При самостоятельном тестировании запускайте оба метода: тест с числовыми карточками проверяет полноту, а тест декомпозиции в реальном сценарии — качество fusion.
• 14 исходных изображений в 2K — это примерно 40 МБ в сумме, что с запасом укладывается в лимит запроса APIYI в 100 МБ и лимит Google в 7 МБ на изображение, так что запрос не будет отклонен. Сжатие по-прежнему рекомендуется для более быстрой обработки.
• Структура запроса с несколькими изображениями: 1 text part + N inlineData parts — никогда не объединяйте оба в одном part.
• Если в ответе с IMAGE_SAFETY вы получаете пустое изображение, сначала повторите запрос еще один-два раза — часто это срабатывает, а заблокированные изображения не попадают в тарификацию.

​

Связанные документы

• Руководство разработчика серии Nano Banana
• Сжатие изображений и выходное разрешение
• Руководство по обработке ошибок Gemini Image API
• Как получать изображения, которые вас устраивают