Görsel Üretimi
Google’ın Gemini görsel üretim modelleri /v1/images/generations endpoint’i üzerinden text-to-image, image-to-image ve çoklu referans görsel üretimi için çağrılır. Imagen modelleri bu gateway üzerinde text-to-image olarak çalışır. OpenAI gpt-image-2 text-to-image kullanımı için Gateway görsel üretimi sayfasına bakın.
Text-to-image
Section titled “Text-to-image”curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "google/gemini-3.1-flash-image", "prompt": "A minimalist modern workspace with warm light", "size": "1K", "aspect_ratio": "16:9", "n": 1 }'Image-to-image (referans görsel)
Section titled “Image-to-image (referans görsel)”Önce Files API ile kaynak görseli yükleyin, dönen file_id değerini kullanın. Bu tekil alan geriye uyumluluk için desteklenir:
curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "google/gemini-3.1-flash-image", "prompt": "Bu ürün fotosunu reklam afişine çevir", "file_id": "file_xxx", "size": "1K", "aspect_ratio": "1:1", "n": 1 }'Çoklu referans görsel
Section titled “Çoklu referans görsel”Gemini image modellerinde birden fazla referans görsel göndermek için file_ids kullanın. Toplam referans görsel limiti file_id, file_ids, image_url ve image_urls birlikte sayıldığında 8’dir.
curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "google/gemini-3.1-flash-image", "prompt": "Bu iki ürün fotoğrafını aynı reklam kompozisyonunda birleştir", "file_ids": ["file_front", "file_back"], "size": "1K", "aspect_ratio": "16:9", "n": 1 }'Uzak veya inline görsel referansları için image_url ve image_urls alanları da desteklenir. Dosya tabanlı kullanım büyük görseller ve tekrar kullanılan referanslar için önerilir.
file_ids vs image_urls — hangisi ne zaman?
Section titled “file_ids vs image_urls — hangisi ne zaman?”| Boyut | file_ids (önce /v1/files upload) | image_urls (data URL veya https URL) |
|---|---|---|
| HTTP istek sayısı | İki istek (upload + generations) | Tek istek |
| Büyük görsel (> 1-2 MB) | Önerilir — JSON body limiti sorun olmaz | JSON body büyük; data URL’de base64 ~%33 büyür |
| Aynı referansı birden çok kez kullanma | Önerilir — bir kez yükle, 7 gün boyunca her istekte aynı file_id’yi yeniden kullan | Her istekte yeniden gönderirsiniz |
| Tek seferlik, hızlı deneme | Daha yavaş (iki istek) | Önerilir — direkt data URL veya https URL ver |
| Public bir görsele yönlendirme | İndir + yükle gerekir | Direkt https URL ver |
| Otomatik temizlik | 7 gün sonra otomatik silinir | Storage yok, istek başına geçici |
Pratik kural: try-on, image-to-image ve büyük referansları olan tekrarlanan kompozisyonlar için file_ids; tek seferlik hızlı kompozisyonlar veya doğrudan public URL referansları için image_urls kullanın. Bir istekte ikisi birden de kullanılabilir; toplam referans görsel limiti 8’dir.
Try-on: iki görseli birleştirme
Section titled “Try-on: iki görseli birleştirme”Bir kişiyi modele giydirmek, ürünü bir ortama yerleştirmek veya iki görseli bağlamsal olarak birleştirmek için file_ids ile iki ayrı referansı tek isteğe verin. Akış üç adımdır: her görseli /v1/files’a yükleyin, dönen file_id’leri toplayın, /v1/images/generations’a file_ids listesi olarak gönderin.
# 1) Model fotoğrafını yükle, file_id'yi alcurl "$LLMTR_BASE_URL/v1/files" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -F "provider=google" \ -F "purpose=vision_reference" \ -F "file=@./model.jpg"# → {"id": "file_model_xxx", ...}
# 2) Giysi fotoğrafını yükle, file_id'yi alcurl "$LLMTR_BASE_URL/v1/files" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -F "provider=google" \ -F "purpose=vision_reference" \ -F "file=@./giysi.jpg"# → {"id": "file_giysi_yyy", ...}
# 3) İki referansı tek istekte birleştircurl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "google/gemini-3.1-flash-image", "prompt": "İlk görseldeki kişiye ikinci görseldeki tişörtü doğal biçimde giydir. Aydınlatma ve gölgeleri model fotoğrafıyla tutarlı tut, deseni ve renkleri ürün fotoğrafından koru.", "file_ids": ["file_model_xxx", "file_giysi_yyy"], "n": 1 }'Try-on dahil tüm referans görselli akışlar /v1/images/generations üzerinden çalışır. /v1/images/edits LLMTR’de sadece xAI image modelleri için açıktır; Google modeliyle /v1/images/edits’e istek atarsanız yanıt sizi bu sayfadaki akışa yönlendirir. Imagen modelleri yalnızca text-to-image desteklediği için file_ids ile çağrılamaz.
Parametreler
Section titled “Parametreler”| Alan | Değerler |
|---|---|
size | 512, 1K, 2K |
aspect_ratio | 1:1, 3:4, 4:3, 9:16, 16:9 |
n | 1-4 |
file_id | Opsiyonel tek referans görsel |
file_ids | Opsiyonel çoklu referans görsel listesi |
image_url | Opsiyonel tek uzak veya inline referans görsel |
image_urls | Opsiyonel çoklu uzak veya inline referans görsel listesi |
file_id, file_ids, image_url ve image_urls birlikte kullanıldığında tekrar eden değerler tekilleştirilir. Google Imagen modellerinde referans görsel alanları desteklenmez; sadece prompt ile text-to-image istekleri gönderin.
{ "created": 1739200000, "data": [ { "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...", "revised_prompt": "A minimalist modern..." } ]}Fiyatlandırma
Section titled “Fiyatlandırma”Modelin fiyatı image başına native unit üzerinden faturalanır. Dashboard > Modeller üzerinden model kartına bakarak birim fiyatı kontrol edin.