Gemini image modellerini kullanın

Bu rehber, Google Gen AI SDK kullanarak CometAPI üzerinden Gemini image modellerinin nasıl kullanılacağını gösterir. Şunları kapsar:

Metinden görsel üretimi
Görselden görsele düzenleme
Çoklu görsel kompozisyonu
Üretilen görselleri kaydetme

Base URL: https://api.cometapi.com
SDK’yi yükleyin: pip install google-genai (Python) veya npm install @google/genai (Node.js)

Kurulum

İstemciyi CometAPI’nin base URL’i ile başlatın:

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

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

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

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY;

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
});

package main

import (
	"context"
	"os"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	apiKey := os.Getenv("COMETAPI_KEY")

	client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		APIKey:  apiKey,
		Backend: genai.BackendGeminiAPI,
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{
			BaseURL: "https://api.cometapi.com",
		},
	})
	// use client below...
}

Metinden görüntü oluşturma

Bir metin isteminden görüntü oluşturun ve bunu bir dosyaya kaydedin.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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-image-preview",
    contents="Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        final_image = part.as_image()

if final_image:
    final_image.save("generated_image.png")
    print("Image saved to generated_image.png")

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  contents: "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
  config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
});

let finalImagePart;
for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
  if (part.thought === true) {
    continue;
  }
  if (part.text) {
    console.log(part.text);
  }
  if (part.inlineData) {
    finalImagePart = part;
  }
}

if (finalImagePart) {
  const buffer = Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64");
  fs.writeFileSync("generated_image.png", buffer);
  console.log("Image saved to generated_image.png");
}

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'

Nihai görüntü bölümünü kaydetme: Görüntü verisi candidates[0].content.parts içindedir; burada metin ve/veya görüntü bölümleri bulunabilir. Gemini görüntü modelleri, özellikle hem metin hem de görüntü istediğinizde veya düşünme çıktısını açıkça etkinleştirdiğinizde, nihai görüntüden önce ara düşünce bölümleri de döndürebilir. İlk inlineData öğesini körü körüne kaydetmeyin; thought değeri true olan bölümleri atlayın, ardından kalan son görüntü bölümünü kaydedin. Yalnızca nihai görüntüyü içeren tipik yanıt:

{
  "candidates": [{
    "content": {
      "parts": [
        { "text": "Here is your image..." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<base64-encoded-image>"
          }
        }
      ]
    }
  }]
}

Bir metin bölümü, ara düşünce görüntüsü ve nihai görüntü içeren yanıt:

{
  "candidates": [{
    "content": {
      "role": "model",
      "parts": [
        { "text": "Here is your image..." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "<base64-encoded-intermediate-image>"
          },
          "thought": true
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "<base64-encoded-final-image>"
          },
          "thought": false,
          "thoughtSignature": "<signature>"
        }
      ]
    },
    "finishReason": "STOP"
  }]
}

Her Gemini görüntü yanıtı için bu ayrıştırma kuralını kullanın:

const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart = imageParts.at(-1);

Görüntüden görüntü üretimi

Bir giriş görüntüsü yükleyin ve bunu bir metin prompt’u ile dönüştürün.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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

# Load the source image
source_image = Image.open("source.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=["Transform this into a watercolor painting", source_image],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        final_image = part.as_image()

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

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
});

const imageData = fs.readFileSync("source.jpg").toString("base64");

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  contents: [
    { text: "Transform this into a watercolor painting" },
    { inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: imageData } },
  ],
  config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
});

const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart = imageParts.at(-1);

if (finalImagePart) {
  fs.writeFileSync("watercolor_output.png", Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64"));
}

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Transform this into a watercolor painting" },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-encoded-source-image>" } }
      ]
    }],
    "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
  }'

Python SDK, PIL.Image nesnelerini doğrudan kabul eder — manuel Base64 kodlaması gerekmez.
Ham Base64 string’leri geçirirken data:image/jpeg;base64, önekini eklemeyin.

Çoklu görüntü kompozisyonu

Birden fazla giriş görüntüsünden yeni bir görüntü oluşturun. CometAPI iki yaklaşımı destekler:

Yöntem 1: Tek kolaj görüntüsü

Birden fazla kaynak görüntüyü tek bir kolajda birleştirin, ardından istenen çıktıyı açıklayın.

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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

collage = Image.open("collage.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[
        "A model is posing and leaning against a pink BMW with a green alien keychain attached to a pink handbag, a pink parrot on her shoulder, and a pug wearing a pink collar and gold headphones",
        collage,
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.inline_data is not None:
        final_image = part.as_image()

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

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "A model is posing and leaning against a pink BMW with a green alien keychain attached to a pink handbag, a pink parrot on her shoulder, and a pug wearing a pink collar and gold headphones" },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-encoded-collage-image>" } }
      ]
    }],
    "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
  }'

Yöntem 2: Birden fazla ayrı görüntü (14’e kadar)

Birden fazla görüntüyü doğrudan iletin. Gemini 3 modelleri en fazla 14 referans görüntüsünü destekler (nesneler + karakterler):

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

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

image1 = Image.open("image1.jpg")
image2 = Image.open("image2.jpg")
image3 = Image.open("image3.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=["Merge the three images", image1, image2, image3],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.inline_data is not None:
        final_image = part.as_image()

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

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Merge the three images" },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-1>" } },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-2>" } },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-3>" } }
      ]
    }],
    "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
  }'

4K görsel oluşturma

Yüksek çözünürlüklü çıktı için aspect_ratio ve image_size ile image_config belirtin:

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

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-image-preview",
    contents="Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="1:1",
            image_size="4K",
        ),
    ),
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        final_image = image

if final_image:
    final_image.save("butterfly_4k.png")

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  contents: "Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment",
  config: {
    responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
    imageConfig: { aspectRatio: "1:1", imageSize: "4K" },
  },
});

const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart = imageParts.at(-1);

if (finalImagePart) {
  fs.writeFileSync("butterfly_4k.png", Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64"));
}

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }'

Yüksek çözünürlüklü isteklerde, çıktıyı düşünce olmayan son görsel part’a göre değerlendirin. Entegrasyonunuz ilk inlineData part’ını kaydediyorsa, istenen imageSize değerinden daha düşük çözünürlüklü bir ara düşünce görselini kaydedebilir.

Çok turlu görsel düzenleme (sohbet)

Görselleri yinelemeli olarak iyileştirmek için SDK’nın chat özelliğini kullanın:

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

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

chat = client.chats.create(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
    ),
)

## First turn: Generate
response = chat.send_message(
    "Create a vibrant infographic explaining photosynthesis as a recipe, styled like a colorful kids cookbook"
)

final_image = None
for part in response.parts:
    if getattr(part, "thought", False):
        continue
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        final_image = image

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

İkinci tur: İyileştirme

response = chat.send_message(“Bu infografiği İspanyolca olacak şekilde güncelle. Başka hiçbir öğeyi değiştirme.”)

final_image = None
for part in response.parts:
if getattr(part, “thought”, False):
continue
if part.text is not None:
print(part.text)
elif image := part.as_image():
final_image = image

if final_image:
final_image.save(“photosynthesis_spanish.png”)

```javascript Node.js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
});

const chat = ai.chats.create({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
});

// First turn: generate
const response1 = await chat.sendMessage(
  "Create a vibrant infographic explaining photosynthesis as a recipe, styled like a colorful kids cookbook"
);
const imageParts1 = response1.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart1 = imageParts1.at(-1);
if (finalImagePart1) {
  fs.writeFileSync("photosynthesis.png", Buffer.from(finalImagePart1.inlineData.data, "base64"));
}

// Second turn: refine
const response2 = await chat.sendMessage(
  "Update this infographic to be in Spanish. Do not change any other elements."
);
const imageParts2 = response2.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart2 = imageParts2.at(-1);
if (finalImagePart2) {
  fs.writeFileSync("photosynthesis_spanish.png", Buffer.from(finalImagePart2.inlineData.data, "base64"));
}

İpuçları

Prompt Optimizasyonu

Stil anahtar kelimelerini (ör. “cyberpunk, film grain, low contrast”), en-boy oranını, özneyi, arka planı, aydınlatmayı ve ayrıntı seviyesini belirtin.

Base64 Formatı

Ham HTTP kullanırken data:image/png;base64, önekini eklemeyin — yalnızca ham Base64 dizesini kullanın. Python SDK bunu PIL.Image nesneleriyle otomatik olarak işler.

Görüntü çıktısını zorunlu kılma

Metin olmadan görüntü çıktısını garanti etmek için "responseModalities" değerini yalnızca ["IMAGE"] olarak ayarlayın.

Görüntüm neden bulanık veya daha düşük çözünürlüklü?

Kodunuzun ara bir thought görüntüsü kaydedip kaydetmediğini kontrol edin. Gemini görüntü yanıtları, thought değeri true olan görüntü parçaları içerebilir; bunlar nihai çıktı değildir. thought: true parçalarını atlayın ve inlineData bulunan ve thought değeri true olmayan son görüntü parçasını kaydedin. Metin çıktısına ihtiyacınız yoksa, karışık metin/görüntü yanıtı işlemeyi azaltmak için "responseModalities": ["IMAGE"] isteğinde bulunun.

Daha fazla ayrıntı için API Referansı sayfasına bakın. Resmi dokümantasyon: Nano Banana görüntü oluşturma

Gemini Image Understanding

İçerik moderasyonu

API anahtarları

Kurulum

Metinden görüntü oluşturma

Görüntüden görüntü üretimi

Çoklu görüntü kompozisyonu

Yöntem 1: Tek kolaj görüntüsü

Yöntem 2: Birden fazla ayrı görüntü (14’e kadar)

4K görsel oluşturma

Çok turlu görsel düzenleme (sohbet)

İpuçları

​Kurulum

​Metinden görüntü oluşturma

​Görüntüden görüntü üretimi

​Çoklu görüntü kompozisyonu

​Yöntem 1: Tek kolaj görüntüsü

​Yöntem 2: Birden fazla ayrı görüntü (14’e kadar)

​4K görsel oluşturma

​Çok turlu görsel düzenleme (sohbet)

​İpuçları

Kurulum

Metinden görüntü oluşturma

Görüntüden görüntü üretimi

Çoklu görüntü kompozisyonu

Yöntem 1: Tek kolaj görüntüsü

Yöntem 2: Birden fazla ayrı görüntü (14’e kadar)

4K görsel oluşturma

Çok turlu görsel düzenleme (sohbet)

İpuçları