curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gemini-nano-banana-2.1",
    "prompt": "Рыжий кот на деревянном столе рядом с чашкой кофе, мягкий утренний свет, реалистичная фотография",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2K",
    "n": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer <token>"},
    json={
        "model": "gemini-nano-banana-2.1",
        "prompt": "Рыжий кот на деревянном столе рядом с чашкой кофе, мягкий утренний свет, реалистичная фотография",
        "size": "16:9",
        "resolution": "2K",
        "n": 1
    }
)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-nano-banana-2.1",
    prompt: "Рыжий кот на деревянном столе рядом с чашкой кофе, мягкий утренний свет, реалистичная фотография",
    size: "16:9",
    resolution: "2K",
    n: 1
  })
});
console.log(await response.json());

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01K..."
    }
  ]
}