> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apimart.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Génération d'images Gemini-3.1-Flash-Lite-Image (Nano Banana Lite)

>  - Le modèle d'image le plus rapide et le moins cher de la série Gemini 3.1, conçu pour la génération d'images à grande échelle et à faible coût
- Prend en charge uniquement la résolution 1K (les valeurs 2K/4K/0.5K sont automatiquement rétrogradées en 1K, sans erreur)
- Prend en charge la génération texte-vers-image et image-vers-image, jusqu'à 14 images de référence
- Facturation basée sur les tokens d'entrée / de sortie ; connexion directe au canal officiel Gemini, génération d'images via tâches asynchrones 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
      "prompt": "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
      "size": "16:9",
      "resolution": "1K",
      "n": 1
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload = {
      "model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
      "prompt": "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
      "size": "16:9",
      "resolution": "1K",
      "n": 1
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

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

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  const payload = {
    model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
    prompt: "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
    size: "16:9",
    resolution: "1K",
    n: 1
  };

  const headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload)
  })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

      payload := map[string]interface{}{
          "model":      "gemini-3.1-flash-lite-image",
          "prompt":     "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
          "size":       "16:9",
          "resolution": "1K",
          "n":          1,
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          String payload = """
          {
            "model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
            "prompt": "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
            "size": "16:9",
            "resolution": "1K",
            "n": 1
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

  $payload = [
      "model" => "gemini-3.1-flash-lite-image",
      "prompt" => "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
      "size" => "16:9",
      "resolution" => "1K",
      "n" => 1
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")

  payload = {
    model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
    prompt: "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
    size: "16:9",
    resolution: "1K",
    n: 1
  }

  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 = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
      "prompt": "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
      "size": "16:9",
      "resolution": "1K",
      "n": 1
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

          var payload = @"{
              ""model"": ""gemini-3.1-flash-lite-image"",
              ""prompt"": ""赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁"",
              ""size"": ""16:9"",
              ""resolution"": ""1K"",
              ""n"": 1
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```

  ```c C theme={null}
  #include <stdio.h>
  #include <curl/curl.h>

  int main(void) {
      CURL *curl;
      CURLcode res;

      curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
      curl = curl_easy_init();

      if(curl) {
          const char *url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
          const char *payload = "{"
              "\"model\":\"gemini-3.1-flash-lite-image\","
              "\"prompt\":\"赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁\","
              "\"size\":\"16:9\","
              "\"resolution\":\"1K\","
              "\"n\":1"
          "}";

          struct curl_slist *headers = NULL;
          headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer <token>");
          headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");

          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, payload);
          curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

          res = curl_easy_perform(curl);

          if(res != CURLE_OK) {
              fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
                      curl_easy_strerror(res));
          }

          curl_slist_free_all(headers);
          curl_easy_cleanup(curl);
      }

      curl_global_cleanup();
      return 0;
  }
  ```

  ```objectivec Objective-C theme={null}
  #import <Foundation/Foundation.h>

  int main(int argc, const char * argv[]) {
      @autoreleasepool {
          NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"https://api.apimart.ai/v1/images/generations"];

          NSDictionary *payload = @{
              @"model": @"gemini-3.1-flash-lite-image",
              @"prompt": @"赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
              @"size": @"16:9",
              @"resolution": @"1K",
              @"n": @1
          };

          NSError *error;
          NSData *jsonData = [NSJSONSerialization dataWithJSONObject:payload
                                                            options:0
                                                              error:&error];

          NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];
          [request setHTTPMethod:@"POST"];
          [request setValue:@"Bearer <token>" forHTTPHeaderField:@"Authorization"];
          [request setValue:@"application/json" forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];
          [request setHTTPBody:jsonData];

          NSURLSessionDataTask *task = [[NSURLSession sharedSession]
              dataTaskWithRequest:request
              completionHandler:^(NSData *data, NSURLResponse *response, NSError *error) {
                  if (error) {
                      NSLog(@"Error: %@", error);
                      return;
                  }
                  NSString *result = [[NSString alloc] initWithData:data
                                                          encoding:NSUTF8StringEncoding];
                  NSLog(@"%@", result);
              }];

          [task resume];
          [[NSRunLoop mainRunLoop] run];
      }
      return 0;
  }
  ```

  ```ocaml OCaml theme={null}
  (* Requires cohttp and yojson libraries *)
  open Lwt
  open Cohttp
  open Cohttp_lwt_unix

  let url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  let payload = {|{
    "model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
    "prompt": "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
    "size": "16:9",
    "resolution": "1K",
    "n": 1
  }|}

  let () =
    let headers = Header.init ()
      |> fun h -> Header.add h "Authorization" "Bearer <token>"
      |> fun h -> Header.add h "Content-Type" "application/json"
    in
    let body = Cohttp_lwt.Body.of_string payload in

    let response = Client.post ~headers ~body (Uri.of_string url) >>= fun (resp, body) ->
      body |> Cohttp_lwt.Body.to_string >|= fun body_str ->
      print_endline body_str
    in
    Lwt_main.run response
  ```

  ```dart Dart theme={null}
  import 'dart:convert';
  import 'package:http/http.dart' as http;

  void main() async {
    final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');

    final payload = {
      'model': 'gemini-3.1-flash-lite-image',
      'prompt': '赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁',
      'size': '16:9',
      'resolution': '1K',
      'n': 1
    };

    final response = await http.post(
      url,
      headers: {
        'Authorization': 'Bearer <token>',
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: jsonEncode(payload),
    );

    print(response.body);
  }
  ```

  ```r R theme={null}
  library(httr)
  library(jsonlite)

  url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

  payload <- list(
    model = "gemini-3.1-flash-lite-image",
    prompt = "赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁",
    size = "16:9",
    resolution = "1K",
    n = 1
  )

  response <- POST(
    url,
    add_headers(
      Authorization = "Bearer <token>",
      `Content-Type` = "application/json"
    ),
    body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
    encode = "raw"
  )

  cat(content(response, "text"))
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "请求参数无效",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "身份验证失败，请检查您的API密钥",
      "type": "authentication_error"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "账户余额不足，请充值后再试",
      "type": "payment_required"
    }
  }
  ```

  ```json 403 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 403,
      "message": "访问被禁止，您没有权限访问此资源",
      "type": "permission_error"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "请求过于频繁，请稍后再试",
      "type": "rate_limit_error"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "服务器内部错误，请稍后重试",
      "type": "server_error"
    }
  }
  ```

  ```json 502 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 502,
      "message": "网关错误，服务器暂时不可用",
      "type": "bad_gateway"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Autorisations

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  Tous les points de terminaison de l'API nécessitent une authentification Bearer Token

  Obtenir votre clé API :

  Rendez-vous sur la [page de gestion des clés API](https://apimart.ai/keys) pour obtenir votre clé API

  Ajoutez-la à l'en-tête de la requête :

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

## Body

<ParamField body="model" type="string" default="gemini-3.1-flash-lite-image" required>
  Nom du modèle de génération d'images

  Les noms de modèle suivants sont pris en charge :

  * `gemini-3.1-flash-lite-image` (Nano Banana Lite)
  * `gemini-3.1-flash-lite-image-ext`

  <Note>
    Les deux ont les mêmes paramètres et contraintes (uniquement 1K, `google_search` / `official_fallback` non pris en charge, jusqu'à 14 images de référence). Aucun des deux n'a de variante `-official` ni ne prend en charge le paramètre de repli `official_fallback`. La facturation dépend de la configuration back-office de chaque canal respectif.
  </Note>
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required>
  Description textuelle pour la génération d'images
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string">
  Ratio d'aspect de l'image

  Ratios pris en charge :

  * `auto` — Choix automatique du ratio d'aspect
  * `1:1` — Carré, avatars, réseaux sociaux
  * `3:2` / `2:3` — Photos standard
  * `4:3` / `3:4` — Ratio d'affichage traditionnel
  * `16:9` / `9:16` — Écran large / couvertures vidéo verticales
  * `5:4` / `4:5` — Images Instagram
  * `21:9` — Bannière ultra-large

  <Warning>
    Pour la génération texte-vers-image, lorsque `size` vaut `auto`, la valeur par défaut est `1:1` ou `16:9` ; pour la génération image-vers-image, le ratio d'aspect suit la réponse de la source en amont. Nous vous recommandons de spécifier explicitement un ratio d'aspect.
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="resolution" type="string" default="1K">
  Résolution de l'image de sortie

  Valeurs prises en charge :

  * `1K` — \~1024px, résolution standard (**Lite ne prend en charge que ce niveau**)

  <Warning>
    **Lite ne prend en charge que la 1K**. Les valeurs `2K` / `4K` / `0.5K` sont **silencieusement rétrogradées en 1K**, sans erreur et sans réellement produire une haute résolution. L'interface utilisateur front-end n'a pas besoin d'exposer d'option de résolution.
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Nombre d'images à générer

  Plage : 1 \~ 4, par défaut `1`

  Lorsque `n>1`, le back-end envoie plusieurs requêtes simultanées à la source en amont et facture selon le **nombre réel d'images générées avec succès**. **Il est recommandé que le front-end envoie toujours 1** (affichage de la progression image par image, facturation plus intuitive).

  **⚠️ Note :** Doit être un nombre brut (par exemple `1`), sans guillemets, sinon une erreur sera renvoyée
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="array">
  Liste des URL d'images de référence pour la génération image-vers-image

  Deux formats sont pris en charge :

  **1. URL d'image complète**

  * URL d'image accessible publiquement (http\:// ou https\://)
  * Exemple : `https://example.com/image.jpg`

  **2. Format encodé en Base64**

  * **Le format Data URI complet doit être utilisé**
  * Format : `data:image/{format};base64,{base64data}`
  * Formats d'image pris en charge : jpeg, png, webp
  * Exemple : `data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABg...`
  * ⚠️ Note : Le préfixe `data:image/jpeg;base64,` doit être inclus

  **Limitations :**

  * Maximum **14** images de référence (recommandé : jusqu'à 10 références d'objets + 4 références de personnages)
  * Taille d'une image : ne dépassant pas 10 Mo
  * Formats pris en charge : jpeg, png, webp
</ParamField>

<ParamField body="webhook" type="string">
  Adresse de rappel de la tâche (base)

  En cas de succès / échec de la tâche, la plateforme appelle `webhook + /callback` (sans transmettre à la source en amont). Fournir ce paramètre réduit considérablement le polling ; il reste toutefois recommandé de conserver le polling comme solution de repli.
</ParamField>

<Note>
  **Points clés d'utilisation de Lite**

  * **Ne prend pas en charge `google_search` / `google_image_search`** : Lite utilise le point de terminaison `interactions` de la Developer API, la source en amont n'a pas activé l'outil Search (renvoie "Search as tool is not enabled for this model"), et l'adaptateur de la plateforme ne transmet pas ce paramètre. **Le fournir ne provoque pas d'erreur et l'image est générée normalement, mais sans aucun effet d'amélioration par la recherche**. Pour une amélioration par la recherche, utilisez plutôt `gemini-3.1-flash-image-preview`.
  * Ne prend pas en charge la retouche locale via `mask_url` (la série Gemini utilise le ratio d'aspect + images de référence, et non les masques).
  * **Facturation basée sur les tokens** (à la différence du prix fixe par image de flash/pro) : entrée environ 0,25 $/million de tokens, sortie d'image environ 30 $/million de tokens, une image 1K ≈ 1120 tokens de sortie ≈ **0,0336 \$/image**. Le prix réel dépend de la configuration du multiplicateur dans le back-office.
  * Toutes les images générées contiennent le filigrane invisible **SynthID** de Google (comportement en amont, impossible à désactiver).
</Note>

## Response

<ResponseField name="code" type="integer">
  Code de statut de la réponse
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array">
  Tableau de données de réponse

  <Expandable title="Propriétés">
    <ResponseField name="status" type="string">
      Statut de la tâche

      * `submitted` — Soumise
    </ResponseField>

    <ResponseField name="task_id" type="string">
      Identifiant unique de la tâche
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>