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
}
}Генерация изображений Nano Banana Lite
Справочник API для редактирования изображений
Справочник API для редактирования изображений Nano Banana 2 Lite и интерактивная песочница — предоставьте изображение + инструкцию, чтобы сгенерировать отредактированный результат
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
}
}Интерактивная песочница справа поддерживает выбор параметров из выпадающего списка. Введите свой API Key в поле Authorization (формат:
Bearer sk-xxx), чтобы отправлять тестовые запросы в один клик.Область применения: Эта страница предназначена для редактирования изображений. Вы должны предоставить входное изображение (закодированное в base64) вместе с инструкциями по редактированию. Чтобы сгенерировать новое изображение только по тексту, используйте эндпоинт Text-to-Image.
🖥️ Ограничение браузерной песочницы (важно)Этот эндпоинт возвращает изображение, закодированное в base64 (
inlineData.data, обычно несколько MB), в ответе. Из-за ограничений рендеринга в браузере песочница справа может показать 请求时发生错误: unable to complete request после получения ответа — запрос на самом деле выполнен успешно; браузер просто не может отрендерить такую длинную строку base64.Рекомендуемый рабочий процесс (подходит для новичков):- Скопируйте приведенный ниже пример на Python / Node.js / cURL и запустите его локально. Код автоматически
base64.b64decodes ответ и записывает изображение в файл. - Если вам все же нужно использовать встроенную в браузер песочницу, используйте крошечное референсное изображение (меньше 50KB), чтобы уменьшить размер ответа.
⚠️ Структура массива Неправильно (каждая часть содержит и
parts (важно — прочитайте это для правок с несколькими изображениями)Каждый part должен быть либо text, либо inlineData, но никогда не оба сразу. Это соответствует официальному контракту Google gemini-3.1-flash-lite-image.Правильно: одна текстовая часть (инструкция) + N частей inlineData (по одной на изображение):"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>"}}
]
}]
text, и inlineData — приводит к неопределенному поведению):"contents": [{
"parts": [
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 1"},
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 2"}
]
}]
🖼️ О поле После выполнения просто
inlineData.dataЭтот эндпоинт использует формат JSON (а не загрузку файлов через multipart), поэтому в Playground нельзя напрямую выбрать локальные файлы. Сначала нужно преобразовать изображение в строку Base64, а затем вставить ее в поле data.Однострочная команда: преобразовать + скопировать в буфер обмена:# 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
Cmd+V / Ctrl+V вставьте в поле data в Playground. Также не забудьте установить mimeType в соответствующий image/jpeg или image/png.Рекомендация: Для тестирования используйте небольшие изображения (меньше 200KB), чтобы избежать задержек в браузере из-за длинных строк base64. Для частых тестов редактирования изображений лучше использовать приведенные ниже примеры кода и запускать их локально.Примеры кода
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"}
}
}'
Редактирование нескольких изображений
При объединении или сравнении нескольких входных изображений используйте одну частьtext (инструкцию), за которой следуют несколько частей inlineData (по одной на каждое изображение).
Python (несколько изображений)
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))
Краткая справка по параметрам
| Параметр | Тип | Обязательно | Описание |
|---|---|---|---|
contents[].parts | массив | Да | Состоит из 1 текстового фрагмента + N фрагментов inlineData. Каждый фрагмент содержит либо text, либо inlineData — никогда оба сразу |
contents[].parts[].text | строка | Да | Инструкция по редактированию (поместите ее только в первый фрагмент) |
contents[].parts[].inlineData.mimeType | строка | Да | image/jpeg или image/png |
contents[].parts[].inlineData.data | строка | Да | Изображение в кодировке Base64 (для редактирования нескольких изображений повторяйте по одному фрагменту inlineData на каждое изображение) |
generationConfig.responseModalities | массив | Да | Обычно ["IMAGE"] |
generationConfig.imageConfig.aspectRatio | строка | Нет | 14 соотношений сторон, по умолчанию 1:1 |
generationConfig.imageConfig.imageSize | строка | Нет | Только 1K (Lite ориентирован на холст 1K) |
Многоходовое редактирование в диалоге
Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) поддерживает многоходовое редактирование в диалоге: добавляйте сгенерированное изображение каждого хода обратно в contents как role: "model" inlineData, затем отправляйте следующую инструкцию пользователя. Модель редактирует на основе полной истории разговора и накапливает изменения (например, сначала перекрасьте диван, затем добавьте аксессуар — предыдущее изменение сохраняется).
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
Начните многоходовое редактирование с существующего изображения: поместите
inlineData (ваше собственное изображение) и инструкцию в первое сообщение пользователя, чтобы отредактировать существующую фотографию, затем на каждом ходе продолжайте подставлять вывод модели в contents.Авторизации
API Key obtained from the APIYI console
Тело
application/json
Была ли эта страница полезной?
⌘I