4 différences fondamentales entre les appels synchrones et asynchrones de l’API Nano Banana Pro

Lors de la génération d'images avec l'API Nano Banana Pro, quelle est la différence entre un appel synchrone et un appel asynchrone ? Actuellement, APIYI et Gemini ne supportent officiellement que le mode d'appel synchrone, mais APIYI améliore considérablement l'expérience utilisateur en proposant une sortie d'image via URL OSS. Cet article analyse de manière systématique les différences fondamentales entre les appels synchrones et asynchrones, ainsi que les solutions d'optimisation de la plateforme APIYI pour les formats de sortie d'image.

Valeur clé : En lisant cet article, vous comprendrez la différence de conception entre les appels synchrones et asynchrones, les avantages des sorties URL OSS d'APIYI par rapport au codage base64, et comment choisir la meilleure méthode de récupération d'image selon vos besoins métier.

Comparaison des modes d'appel de l'API Nano Banana Pro

Fonctionnement de l'appel synchrone

L'appel synchrone (Synchronous Call) suit un modèle Requête-Attente-Réponse :

1. Le client lance la requête : Envoi de la demande de génération d'image au serveur.
2. Maintien de la connexion HTTP : Le client garde la connexion TCP ouverte en attendant que le serveur termine l'inférence.
3. Attente bloquante : Pendant les 30 à 170 secondes d'inférence, le client ne peut pas effectuer d'autres opérations.
4. Réception de la réponse complète : Le serveur renvoie les données de l'image générée (base64 ou URL).
5. Fermeture de la connexion : La connexion HTTP est fermée une fois l'opération terminée.

Caractéristique clé : L'appel synchrone est bloquant (Blocking). Le client doit attendre la réponse du serveur avant de poursuivre. Cela nécessite de configurer des délais d'expiration (timeouts) suffisamment longs (300s recommandées pour le 1K/2K, 600s pour le 4K) pour éviter une coupure avant la fin de l'inférence.

Fonctionnement de l'appel asynchrone

L'appel asynchrone (Asynchronous Call) suit un modèle Requête-Acceptation-Notification :

1. Le client soumet la tâche : Envoi de la demande de génération d'image au serveur.
2. Retour immédiat de l'ID de tâche : Le serveur accepte la requête, renvoie un ID (ex: task_abc123) et ferme immédiatement la connexion.
3. Inférence en arrière-plan : Le serveur génère l'image en tâche de fond, pendant que le client peut traiter d'autres opérations.
4. Récupération du résultat : Le client obtient le résultat via l'une des deux méthodes suivantes :
   • Polling (Sondage) : Requêtes régulières vers /tasks/task_abc123/status pour vérifier l'état.
   • Rappel Webhook : Une fois terminé, le serveur appelle activement une URL de rappel fournie par le client.
5. Téléchargement de l'image : Une fois la tâche terminée, l'image est téléchargée via l'URL fournie.

Caractéristique clé : L'appel asynchrone est non-bloquant (Non-blocking). Le client peut traiter d'autres demandes immédiatement après la soumission, sans maintenir de connexion longue. C'est idéal pour le traitement par lots et les tâches de fond.

💡 Conseil technique : La plateforme APIYI ne supporte actuellement que le mode synchrone, mais l'optimisation des timeouts et la fourniture d'URL OSS améliorent nettement l'expérience. Pour les besoins de génération massive, nous recommandons de passer par la plateforme APIYI (apiyi.com) qui offre une interface API HTTP stable, des timeouts pré-configurés et supporte une haute concurrence en mode synchrone.

Différence clé 1 : Durée de maintien de la connexion et configuration des délais (timeouts)

Exigences de maintien de la connexion pour les appels synchrones

L'appel synchrone exige que le client maintienne la connexion HTTP ouverte pendant tout le processus de génération d'image, ce qui entraîne les défis techniques suivants :

Exemple d'appel synchrone en Python :

import requests
import time

def generate_image_sync(prompt: str, size: str = "4096x4096") -> dict:
    """
    Appel synchrone à l'API Nano Banana Pro pour générer une image

    Args:
        prompt: invite d'image
        size: taille de l'image

    Returns:
        Résultat de la réponse API
    """
    start_time = time.time()

    # Appel synchrone : maintenir la connexion jusqu'à la fin de la génération
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations",
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url"  # APIYI prend en charge la sortie par URL
        },
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
        timeout=(10, 600)  # Timeout de connexion de 10s, timeout de lecture de 600s
    )

    elapsed = time.time() - start_time
    print(f"⏱️ Temps écoulé (appel synchrone) : {elapsed:.2f} secondes")
    print(f"🔗 État de la connexion : maintenue ouverte pendant {elapsed:.2f} secondes")

    return response.json()


# Exemple d'utilisation
result = generate_image_sync(
    prompt="A futuristic cityscape at sunset",
    size="4096x4096"
)

print(f"✅ URL de l'image : {result['data'][0]['url']}")

Observations clés :

• Le client est totalement bloqué pendant les 100 à 170 secondes de l'inférence.
• La connexion HTTP reste ouverte en permanence, consommant des ressources système.
• Si le timeout est mal configuré (ex: 60s), la connexion se coupera avant la fin de l'inférence.

Avantages des connexions courtes pour les appels asynchrones

L'appel asynchrone n'établit des connexions courtes que lors de la soumission de la tâche et de la consultation du statut, réduisant ainsi considérablement le temps de maintien de la connexion :

Exemple d'appel asynchrone en Python (simulation d'une future version d'APIYI) :

import requests
import time

def generate_image_async(prompt: str, size: str = "4096x4096") -> str:
    """
    Appel asynchrone à l'API Nano Banana Pro pour générer une image (fonctionnalité future)

    Args:
        prompt: invite d'image
        size: taille de l'image

    Returns:
        ID de la tâche
    """
    # Étape 1 : Soumission de la tâche (connexion courte)
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations/async",  # Interface future
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url"
        },
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
        timeout=(10, 30)  # Le timeout de soumission n'a besoin que de 30s
    )

    task_data = response.json()
    task_id = task_data["task_id"]
    print(f"✅ Tâche soumise : {task_id}")
    print(f"🔓 Connexion fermée, vous pouvez traiter d'autres tâches")

    return task_id


def poll_task_status(task_id: str, max_wait: int = 300) -> dict:
    """
    Sondage (polling) du statut de la tâche jusqu'à complétion

    Args:
        task_id: ID de la tâche
        max_wait: Temps d'attente maximum (secondes)

    Returns:
        Résultat de génération
    """
    start_time = time.time()
    poll_interval = 5  # Sondage toutes les 5 secondes

    while time.time() - start_time < max_wait:
        # Consultation du statut (connexion courte)
        response = requests.get(
            f"http://api.apiyi.com:16888/v1/tasks/{task_id}",  # Interface future
            headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
            timeout=(10, 10)  # Le timeout de consultation n'a besoin que de 10s
        )

        status_data = response.json()
        status = status_data["status"]

        if status == "completed":
            elapsed = time.time() - start_time
            print(f"✅ Tâche terminée ! Temps total : {elapsed:.2f} secondes")
            return status_data["result"]

        elif status == "failed":
            raise Exception(f"Échec de la tâche : {status_data.get('error')}")

        else:
            print(f"⏳ Statut de la tâche : {status}, attente de {poll_interval}s avant de réessayer...")
            time.sleep(poll_interval)

    raise TimeoutError(f"Délai de la tâche dépassé : {task_id}")


# Exemple d'utilisation
task_id = generate_image_async(
    prompt="A serene mountain landscape",
    size="4096x4096"
)

# Pendant le sondage, on peut traiter d'autres tâches
print("🚀 On peut traiter d'autres requêtes en parallèle...")

# Sondage du statut de la tâche
result = poll_task_status(task_id, max_wait=600)
print(f"✅ URL de l'image : {result['data'][0]['url']}")

from flask import Flask, request, jsonify
import requests

app = Flask(__name__)

# Dictionnaire global pour stocker les résultats des tâches
task_results = {}


@app.route('/webhook/image_completed', methods=['POST'])
def handle_webhook():
    """Réception du rappel Webhook pour la complétion d'une tâche asynchrone APIYI"""
    data = request.json

    task_id = data['task_id']
    status = data['status']
    result = data.get('result')

    if status == 'completed':
        task_results[task_id] = result
        print(f"✅ Tâche {task_id} terminée : {result['data'][0]['url']}")
    else:
        print(f"❌ Tâche {task_id} échouée : {data.get('error')}")

    return jsonify({"received": True}), 200


def generate_image_with_webhook(prompt: str, size: str = "4096x4096") -> str:
    """
    Génération d'image asynchrone via le mode Webhook

    Args:
        prompt: invite d'image
        size: taille de l'image

    Returns:
        ID de la tâche
    """
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations/async",
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url",
            "webhook_url": "https://votre-domaine.com/webhook/image_completed"  # URL de rappel
        },
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
        timeout=(10, 30)
    )

    task_id = response.json()["task_id"]
    print(f"✅ Tâche soumise : {task_id}")
    print(f"📞 Le Webhook rappellera sur : https://votre-domaine.com/webhook/image_completed")

    return task_id


# Démarrage du serveur Flask pour écouter le Webhook
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

🎯 Limites actuelles : APIYI et les API officielles de Gemini ne supportent actuellement que le mode synchrone ; les fonctionnalités asynchrones sont prévues pour des versions futures. Pour les scénarios nécessitant une haute simultanéité, nous recommandons d'utiliser le multithreading ou le multiprocessing via la plateforme APIYI (apiyi.com) pour appeler les interfaces synchrones, tout en configurant des timeouts appropriés.

Différence clé 2 : Capacité de traitement concurrent et occupation des ressources

Limitations de la simultanéité en appel synchrone

L'appel synchrone pose des problèmes majeurs d'occupation des ressources dans les scénarios à haute fréquentation :

Problème de blocage en mode monothread :

import time

# ❌ ERREUR : Appel séquentiel monothread, Temps total = Temps unitaire × Nombre de tâches
def generate_multiple_images_sequential(prompts: list) -> list:
    results = []
    start_time = time.time()

    for prompt in prompts:
        result = generate_image_sync(prompt, size="4096x4096")
        results.append(result)

    elapsed = time.time() - start_time
    print(f"❌ Temps d'appel séquentiel pour {len(prompts)} images : {elapsed:.2f} secondes")
    # En supposant 120s par image, 10 images = 1200s (20 minutes !)

    return results

Optimisation par concurrence multithread :

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# ✅ CORRECT : Appel concurrent multithread, exploitant pleinement le temps d'attente I/O
def generate_multiple_images_concurrent(prompts: list, max_workers: int = 5) -> list:
    """
    Génération concurrente multithread de plusieurs images

    Args:
        prompts: Liste d'invites
        max_workers: Nombre maximal de threads concurrents

    Returns:
        Liste des résultats de génération
    """
    results = []
    start_time = time.time()

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        # Soumission de toutes les tâches
        future_to_prompt = {
            executor.submit(generate_image_sync, prompt, "4096x4096"): prompt
            for prompt in prompts
        }

        # Attente de la complétion de toutes les tâches
        for future in as_completed(future_to_prompt):
            prompt = future_to_prompt[future]
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
                print(f"✅ Terminé : {prompt[:30]}...")
            except Exception as e:
                print(f"❌ Échec : {prompt[:30]}... - {e}")

    elapsed = time.time() - start_time
    print(f"✅ Temps d'appel concurrent pour {len(prompts)} images : {elapsed:.2f} secondes")
    # En supposant 120s par image, 10 images ≈ 120-150s (2 à 2,5 minutes)

    return results


# Exemple d'utilisation
prompts = [
    "A cyberpunk city at night",
    "A serene forest landscape",
    "An abstract geometric pattern",
    "A futuristic space station",
    "A vintage car in the desert",
    # ...plus d'invites
]

results = generate_multiple_images_concurrent(prompts, max_workers=5)
print(f"🎉 {len(results)} images générées")

Avantage de la simultanéité pour l'asynchrone

L'appel asynchrone présente un avantage significatif pour le traitement par lots :

Soumission en lot + Sondage en lot :

def generate_batch_async(prompts: list) -> list:
    """
    Génération asynchrone en lot (fonctionnalité future)

    Args:
        prompts: Liste d'invites

    Returns:
        Liste des IDs de tâches
    """
    task_ids = []

    # Étape 1 : Soumission rapide en lot de toutes les tâches (1-3s chacune)
    for prompt in prompts:
        task_id = generate_image_async(prompt, size="4096x4096")
        task_ids.append(task_id)

    print(f"✅ Soumission en lot de {len(task_ids)} tâches, durée environ {len(prompts) * 2} secondes")

    # Étape 2 : Sondage en lot du statut des tâches
    results = []
    for task_id in task_ids:
        result = poll_task_status(task_id, max_wait=600)
        results.append(result)

    return results

💰 Optimisation des coûts : L'API Google Gemini propose un mode Batch API, permettant un traitement asynchrone avec une réduction de 50 % sur le prix (prix standard 0,133 $ – 0,24 $ / image, Batch API 0,067 $ – 0,12 $ / image), à condition d'accepter un délai de livraison pouvant aller jusqu'à 24 heures. Pour les scénarios ne nécessitant pas de génération en temps réel, le mode Batch API est une excellente option pour réduire les coûts.

Différence majeure 3 : Les avantages de la sortie via URL OSS sur la plateforme APIYI

Comparaison entre l'encodage base64 et la sortie URL

L'API de Nano Banana Pro prend en charge deux formats de sortie pour les images :

Les problèmes de performance de l'encodage base64 :

1. Gonflement du corps de la réponse de 33 % : L'encodage base64 augmente le volume de données d'environ 33 %.

   • Image 4K originale : environ 6 Mo
   • Après encodage base64 : environ 8 Mo

2. Incapacité à utiliser un CDN : La chaîne base64 est intégrée dans la réponse JSON, elle ne peut donc pas être mise en cache par un CDN.

3. Pression sur la mémoire mobile : Le décodage d'une chaîne base64 nécessite des ressources mémoire et CPU supplémentaires.

Avantages de la sortie via URL OSS d'APIYI :

import requests

# ✅ Recommandé : Utiliser la sortie URL OSS d'APIYI
response = requests.post(
    "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations",
    json={
        "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
        "size": "4096x4096",
        "model": "nano-banana-pro",
        "n": 1,
        "response_format": "url"  # Spécifier la sortie URL
    },
    headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
    timeout=(10, 600)
)

result = response.json()

# Le corps de la réponse ne contient que l'URL, environ 200 octets
print(f"Taille du corps de la réponse : {len(response.content)} octets")
# Sortie : Taille du corps de la réponse : 234 octets

# Exemple d'URL OSS
image_url = result['data'][0]['url']
print(f"URL de l'image : {image_url}")
# Sortie : https://apiyi-oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/nano-banana/abc123.png

# Téléchargement ultérieur de l'image via HTTP standard, bénéficiant de l'accélération CDN
image_response = requests.get(image_url)
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(image_response.content)

Comparaison : Problèmes de performance de la sortie base64 :

# ❌ Non recommandé : Sortie encodée en base64
response = requests.post(
    "https://api.example.com/v1/images/generations",
    json={
        "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
        "size": "4096x4096",
        "model": "nano-banana-pro",
        "n": 1,
        "response_format": "b64_json"  # Encodage base64
    },
    headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
    timeout=(10, 600)
)

result = response.json()

# Le corps de la réponse contient la chaîne base64 complète, environ 8 Mo
print(f"Taille du corps de la réponse : {len(response.content)} octets")
# Sortie : Taille du corps de la réponse : 8388608 octets (8 Mo !)

# Nécessite de décoder la chaîne base64
import base64
image_b64 = result['data'][0]['b64_json']
image_bytes = base64.b64decode(image_b64)

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(image_bytes)

🚀 Configuration recommandée : Lors de l'appel à l'API Nano Banana Pro sur la plateforme APIYI, utilisez toujours response_format: "url" pour obtenir une sortie via URL OSS plutôt qu'un encodage base64. Cela réduit non seulement considérablement la taille de la réponse et le temps de transfert, mais permet aussi de profiter pleinement de l'accélération CDN et du cache navigateur pour améliorer l'expérience utilisateur.

Différence majeure 4 : Scénarios d'utilisation et planification future

Meilleurs scénarios pour les appels synchrones

Scénarios recommandés :

1. Génération d'images en temps réel : Affichage immédiat de l'image générée après la soumission de l'invite par l'utilisateur.
2. Traitement par petits lots : Pour générer 1 à 10 images, des appels concurrents suffisent à répondre aux exigences de performance.
3. Intégration simple : Pas besoin d'implémenter de polling (sondage) ou de Webhooks, ce qui réduit la complexité du développement.
4. Applications interactives : Outils de dessin IA, éditeurs d'images, etc., nécessitant un retour immédiat.

Modèle de code typique :

from flask import Flask, request, jsonify
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_image():
    """Interface de génération d'images en temps réel"""
    data = request.json
    prompt = data['prompt']
    size = data.get('size', '1024x1024')

    # Appel synchrone, l'utilisateur attend la fin de la génération
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations",
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url"
        },
        headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
        # Ajustement du timeout selon la taille
        timeout=(10, 300 if size != '4096x4096' else 600)
    )

    result = response.json()
    return jsonify({
        "success": True,
        "image_url": result['data'][0]['url']
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

Scénarios d'application futurs pour les appels asynchrones

Scénarios concernés (support futur) :

1. Génération d'images en masse : Génération de plus de 100 images, comme des photos de produits pour l'e-commerce ou des bibliothèques de ressources de design.
2. Tâches planifiées en arrière-plan : Génération automatique quotidienne de types d'images spécifiques, sans besoin de réponse en temps réel.
3. Traitement à bas coût : Utilisation de l'API Google Batch pour obtenir une remise de 50 %, en acceptant un délai de livraison de 24 heures.
4. Scénarios à haute concurrence : Des centaines d'utilisateurs soumettant des requêtes simultanément, évitant ainsi l'épuisement du pool de connexions.

Modèle de code typique (Futur) :

from flask import Flask, request, jsonify
from celery import Celery
import requests

app = Flask(__name__)
celery = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@celery.task
def generate_image_task(prompt: str, size: str, user_id: str):
    """Tâche asynchrone Celery : générer une image"""
    # Soumission de la tâche asynchrone à APIYI
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations/async",  # Future interface
        json={
            "prompt": prompt,
            "size": size,
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url",
            "webhook_url": f"https://votre-domaine.com/webhook/{user_id}"
        },
        headers={"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"},
        timeout=(10, 30)
    )

    task_id = response.json()["task_id"]
    return task_id


@app.route('/generate_async', methods=['POST'])
def generate_image_async():
    """Interface de génération d'images asynchrone"""
    data = request.json
    prompt = data['prompt']
    size = data.get('size', '1024x1024')
    user_id = data['user_id']

    # Soumission de la tâche Celery et retour immédiat
    task = generate_image_task.delay(prompt, size, user_id)

    return jsonify({
        "success": True,
        "message": "Tâche soumise, notification via Webhook une fois terminée",
        "task_id": task.id
    })


@app.route('/webhook/<user_id>', methods=['POST'])
def handle_webhook(user_id: str):
    """Réception du rappel Webhook pour la fin de la tâche asynchrone APIYI"""
    data = request.json
    task_id = data['task_id']
    result = data['result']

    # Notification de l'utilisateur (email, push, etc.)
    notify_user(user_id, result['data'][0]['url'])

    return jsonify({"received": True}), 200

Planification future de la plateforme APIYI

💡 Conseil de développement : APIYI prévoit de lancer des fonctionnalités d'appel asynchrone au troisième trimestre 2026, incluant la soumission de tâches, la requête d'état et les rappels Webhook. Pour les développeurs ayant des besoins de traitement par lots dès maintenant, nous recommandons d'utiliser des appels concurrents multi-threadés sur l'interface synchrone, tout en profitant des ports HTTP stables et des configurations de timeout optimisées via la plateforme APIYI (apiyi.com).

Questions Fréquentes

import requests

# 生成图像并获取 URL
result = generate_image_sync(prompt="A beautiful landscape", size="4096x4096")
temp_url = result['data'][0]['url']
print(f"临时 URL: {temp_url}")

# 下载图像到本地或自己的 OSS
image_response = requests.get(temp_url)
with open("permanent_image.png", "wb") as f:
    f.write(image_response.content)

# 或上传到自己的 OSS (以阿里云 OSS 为例)
import oss2
auth = oss2.Auth('YOUR_ACCESS_KEY', 'YOUR_SECRET_KEY')
bucket = oss2.Bucket(auth, 'oss-cn-beijing.aliyuncs.com', 'your-bucket')
bucket.put_object('images/permanent_image.png', image_response.content)

// 前端代码 (React 示例)
async function generateImage(prompt, size) {
  // 调用自己的后端接口
  const response = await fetch('https://your-backend.com/api/generate', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': 'Bearer YOUR_USER_TOKEN'  // 用户认证 token
    },
    body: JSON.stringify({ prompt, size })
  });

  const result = await response.json();
  return result.image_url;  // 返回 APIYI OSS URL
}

// 使用
const imageUrl = await generateImage("A futuristic city", "4096x4096");
document.getElementById('result-image').src = imageUrl;

# 后端代码 (Flask 示例)
from flask import Flask, request, jsonify
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate():
    # 验证用户 token
    user_token = request.headers.get('Authorization')
    if not verify_user_token(user_token):
        return jsonify({"error": "Unauthorized"}), 401

    data = request.json

    # 后端调用 APIYI API (API Key 不会暴露给前端)
    response = requests.post(
        "http://api.apiyi.com:16888/v1/images/generations",
        json={
            "prompt": data['prompt'],
            "size": data['size'],
            "model": "nano-banana-pro",
            "n": 1,
            "response_format": "url"
        },
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_APIYI_API_KEY"},  # 安全存储在后端
        timeout=(10, 600)
    )

    result = response.json()
    return jsonify({"image_url": result['data'][0]['url']})

Conclusion

Points clés sur les appels synchrones et asynchrones de l'API Nano Banana Pro :

1. Caractéristiques de l'appel synchrone : Maintient la connexion HTTP jusqu'à la fin de la génération, nécessite une attente bloquante de 30 à 170 secondes, et impose une configuration de timeout longue (300-600 secondes).
2. Avantages de l'appel asynchrone : Retourne immédiatement un ID de tâche, non bloquant, idéal pour le traitement par lots et les tâches de fond, bien qu'il ne soit pas encore supporté par APIYI ou Gemini officiellement.
3. Sortie URL OSS d'APIYI : Comparé au codage base64, la taille de la réponse est réduite de 99,998 %, supporte l'accélération CDN et le cache du navigateur, améliorant considérablement les performances.
4. Meilleures pratiques actuelles : Utiliser l'appel synchrone + multithreading concurrent + sortie URL OSS, en passant par l'interface du port HTTP d'APIYI pour bénéficier de configurations de timeout optimisées.
5. Planification future : APIYI prévoit de lancer des fonctionnalités d'appel asynchrone au T2 2026, incluant la soumission de tâches, la consultation d'état et les rappels Webhook.

Nous vous recommandons d'utiliser APIYI (apiyi.com) pour intégrer rapidement l'API Nano Banana Pro. La plateforme propose une interface optimisée via port HTTP (http://api.apiyi.com:16888/v1), une sortie d'image exclusive via URL OSS, ainsi que des configurations de timeout adaptées aux scénarios de génération en temps réel et de traitement par lots.

Auteur : Équipe technique APIYI | Pour toute question technique, n'hésitez pas à visiter APIYI apiyi.com pour découvrir plus de solutions d'intégration de grands modèles de langage.