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# Gemini image API Schnellstart: Nano Banana-Bilder mit CometAPI generieren

> Generieren Sie Bilder mit Gemini image-Modellen über CometAPI, einschließlich Nano Banana-Modellfamilien, und speichern Sie die inlineData-Ausgabe mit curl, Python oder Node.js.

## Was Sie erstellen werden

Sie rufen die Gemini image-Route `generateContent` über CometAPI auf, fordern eine Bildausgabe von Gemini image-Modellen einschließlich Nano Banana-Modellfamilien an, überspringen zwischengeschaltete `thought`-Bildteile und speichern das finale `inlineData`-Bild.

## Voraussetzungen

* Ein CometAPI API-Schlüssel, gespeichert in `COMETAPI_KEY`
* Python 3.10+ mit `requests` oder Node.js 18+
* Eine Gemini image model ID. Die gepflegte API-Referenz verwendet `gemini-3.1-flash-image-preview` als Text-zu-Bild-Beispiel.

## API-Schlüssel, Basis-URL, Authentifizierung

Verwenden Sie die Gemini image-Route über CometAPI:

```text theme={null}
https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent
```

Authentifizieren Sie sich mit `x-goog-api-key`:

```text theme={null}
x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY
```

## Codebeispiele

Verwenden Sie die folgenden Tabs für kopierbare Beispiele in cURL, Python und Node.js.

<CodeGroup>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [
        {
          "parts": [
            {
              "text": "A Monarch butterfly anatomical sketch on textured parchment"
            }
          ]
        }
      ],
      "generationConfig": {
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
        "imageConfig": {
          "aspectRatio": "1:1",
          "imageSize": "4K"
        }
      }
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import base64
  import os
  import requests

  response = requests.post(
      "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent",
      headers={
          "x-goog-api-key": os.environ["COMETAPI_KEY"],
          "Content-Type": "application/json",
      },
      json={
          "contents": [
              {
                  "parts": [
                      {
                          "text": "A Monarch butterfly anatomical sketch on textured parchment"
                      }
                  ]
              }
          ],
          "generationConfig": {
              "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
              "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"},
          },
      },
      timeout=120,
  )
  response.raise_for_status()

  parts = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"]
  for part in reversed(parts):
      if part.get("thought") is True:
          continue
      inline_data = part.get("inlineData")
      if inline_data:
          image_bytes = base64.b64decode(inline_data["data"])
          mime_type = inline_data.get("mimeType", "image/png")
          extension = "jpg" if mime_type == "image/jpeg" else "png"
          with open(f"nano-banana-result.{extension}", "wb") as file:
              file.write(image_bytes)
          break
  else:
      raise RuntimeError("No final image part found")
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import fs from "node:fs/promises";

  const response = await fetch(
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent",
    {
      method: "POST",
      headers: {
        "x-goog-api-key": process.env.COMETAPI_KEY,
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify({
        contents: [
          {
            parts: [
              {
                text: "A Monarch butterfly anatomical sketch on textured parchment",
              },
            ],
          },
        ],
        generationConfig: {
          responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
          imageConfig: { aspectRatio: "1:1", imageSize: "4K" },
        },
      }),
    },
  );

  if (!response.ok) {
    throw new Error(await response.text());
  }

  const body = await response.json();
  const parts = body.candidates[0].content.parts;
  const finalImage = [...parts]
    .reverse()
    .find((part) => part.thought !== true && part.inlineData);

  if (!finalImage) {
    throw new Error("No final image part found");
  }

  const mimeType = finalImage.inlineData.mimeType || "image/png";
  const extension = mimeType === "image/jpeg" ? "jpg" : "png";
  await fs.writeFile(
    `nano-banana-result.${extension}`,
    Buffer.from(finalImage.inlineData.data, "base64"),
  );
  ```
</CodeGroup>

## Erklärung des Ablaufs

Die Gemini image-Generierung ist auf dieser Route synchron. Die Antwort verwendet Gemini-native `candidates[].content.parts[]`. Teile können Text, generierte Bilder und zwischengeschaltete Bildteile enthalten, bei denen `thought` auf `true` gesetzt ist.

Beim Speichern des Ergebnisses iterieren Sie durch die Bildteile, ignorieren `thought: true` und speichern das zuletzt verbleibende `inlineData`-Bild.

## Häufige Parameter

| Parameter                             | Verwendung                                                                                                     |
| ------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model` path segment                  | Gemini image model ID im URL-Pfad.                                                                             |
| `contents`                            | Prompt und optionale Eingabebildteile.                                                                         |
| `generationConfig.responseModalities` | Schließen Sie `IMAGE` ein, wenn Sie eine Bildausgabe benötigen.                                                |
| `generationConfig.imageConfig`        | Bildoptionen wie Seitenverhältnis und Bildgröße, wenn sie vom ausgewählten Modell unterstützt werden.          |
| `tools`                               | Optionale Gemini-Tools. Fügen Sie sie nur hinzu, wenn die API-Referenz den ausgewählten Workflow dokumentiert. |

## Fehlerbehebung / FAQ

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Die Antwort enthält thought-Bilder">
    Speichern Sie keine Teile, bei denen `thought` den Wert `true` hat. Dies sind zwischengeschaltete Bilder, nicht die finale Ausgabe.
  </Accordion>

  <Accordion title="Die Anfrage gibt nur Text zurück">
    Prüfen Sie, dass `generationConfig.responseModalities` `IMAGE` enthält und dass das ausgewählte Modell Bildausgabe unterstützt.
  </Accordion>

  <Accordion title="Ich brauche Bild-zu-Bild">
    Verwenden Sie `inline_data`-Anfrageteile wie im Gemini image-Leitfaden gezeigt, und behalten Sie dieselbe Parsing-Logik für das finale Bild bei.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Nächste Schritte

* Lesen Sie die [Gemini image API-Referenz](/api/image/gemini/gemini-generates-image).
* Sehen Sie sich weitere Beispiele unter [Gemini image-Modelle verwenden](/api/image/gemini/generate-image-guide) an.
* Finden Sie verfügbare Bildmodelle unter [Models](/de/overview/models).
* Schätzen Sie die Kosten mit [Anfragekosten vor dem Aufruf eines Modells schätzen](/de/guides/how-to-estimate-cost-before-calling-a-model).