Gemini로 이미지 생성

POST

v1beta

models

{model}

:generateContent

import os
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
    api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-lite-image",
    contents="A Monarch butterfly anatomical sketch on textured parchment",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="1:1", image_size="1K"),
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        final_image = image

if final_image:
    final_image.save("output.png")

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "<string>",
        "parts": [
          {
            "text": "<string>",
            "inlineData": {
              "mimeType": "<string>",
              "data": "<string>"
            },
            "thought": true,
            "thoughtSignature": "<string>"
          }
        ]
      },
      "index": 123,
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "<string>",
          "probability": "<string>"
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 123,
    "candidatesTokenCount": 123,
    "totalTokenCount": 123,
    "thoughtsTokenCount": 123
  }
}

단계별 예시는 Gemini 이미지 모델 사용을 참고하세요.

Google이 이미지 모델과 generateContent를 업데이트함에 따라 Gemini 이미지 생성 옵션은 변경될 수 있습니다. 최신의 전체 파라미터 목록과 provider별 동작은 Gemini 이미지 생성 문서에서 확인하세요.

gemini-2.5-flash-image는 provider에 의해 2026-10-02에 종료될 예정입니다. 새 프로젝트에는 gemini-3.1-flash-image-preview 또는 gemini-3-pro-image-preview를 사용하세요. 자세한 내용은 Google의 지원 중단 일정을 참조하세요.

Gemini 이미지 응답에는 thought가 true인 중간 이미지 파트가 포함될 수 있습니다. 이것은 최종 출력이 아닙니다. 생성된 이미지를 저장할 때는 thought: true 파트를 건너뛰고, inlineData가 존재하며 thought가 true가 아닌 마지막 이미지 파트를 사용하세요.

인증

Authorization

string

header

필수

Use your CometAPI API key.

경로 매개변수

model

string

기본값:gemini-3.1-flash-image-preview

필수

The Gemini image model to use. See the Models page for current options.

본문

application/json

contents

object[]

필수

Conversation turns. Each item has a role ("user" or "model") and parts array containing text and/or image data.

Show child attributes

generationConfig

object

Controls generation behavior — output modalities, image resolution, thinking, etc.

Show child attributes

tools

object[]

Optional tools. Pass [{"google_search": {}}] to enable Google Search grounding for real-time information in generated images.

Show child attributes

응답

200 - application/json

Success

candidates

object[]

Show child attributes

usageMetadata

object

Show child attributes

이미지 편집 생성

Gemini 이미지 모델 사용

import os
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
    api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-lite-image",
    contents="A Monarch butterfly anatomical sketch on textured parchment",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio="1:1", image_size="1K"),
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        final_image = image

if final_image:
    final_image.save("output.png")

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "<string>",
        "parts": [
          {
            "text": "<string>",
            "inlineData": {
              "mimeType": "<string>",
              "data": "<string>"
            },
            "thought": true,
            "thoughtSignature": "<string>"
          }
        ]
      },
      "index": 123,
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "<string>",
          "probability": "<string>"
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 123,
    "candidatesTokenCount": 123,
    "totalTokenCount": 123,
    "thoughtsTokenCount": 123
  }
}

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