Posts

How to Build Image Generation and Editing Workflows with the Nano Banana Images API

Image
If your product needs AI images, the hard part is rarely one successful prompt. The harder part is building a repeatable workflow: text-to-image when you need a fresh asset, image editing when you need to preserve existing context, and a callback path when the job takes longer than a normal request cycle. The Nano Banana Images API provides a compact interface for both generation and editing through the same endpoint. This guide walks through the practical shape of that workflow: what to send, what to store, and how to handle results without inventing a separate pipeline for each image task. What you can do The API supports two actions through POST /nano-banana/images on the base URL https://api.acedata.cloud : action: "generate" creates images from a text prompt . action: "edit" edits one or more existing images provided through image_urls , using the prompt as the editing instruction. That makes it useful for common builder workflows: creatin...

Getting Started with NanoBanana MCP in Claude Code

Image
If your image workflow keeps pulling you out of the terminal, NanoBanana MCP gives Claude Code a practical way to generate, edit, and compose images without switching tools. What you can do The NanoBanana MCP integration described in the Ace Data Cloud documentation connects Claude Code to a NanoBanana MCP server backed by Google Gemini image understanding. The useful part is not only text-to-image generation. The workflow is designed for image-aware editing, including cases where you provide multiple images and ask the model to combine or modify them in a natural way. Generate an image from a plain-language prompt using nanobanana_generate_image . Edit an existing image using nanobanana_edit_image . Use multiple image URLs as input for composition, such as placing an object from one image into the scene of another. Run the whole workflow from a Claude Code session instead of opening a separate image editor. A typical use case is a builder working on a product pag...

Как склеить два изображения в одно с пониманием контекста: Nano Banana API

Большинство text-to-image моделей умеют рисовать с нуля, но плохо справляются с задачей "возьми объект с одной картинки и естественно помести его на другую". Nano Banana — сервис на базе мультимодальной модели Gemini от Google — заточен именно под это: он реально понимает содержимое переданных изображений, а не просто накладывает пиксели друг на друга. Разберём, как подключить генерацию и редактирование изображений через REST API Ace Data Cloud. Что умеет Nano Banana Сервис решает три типовые задачи разработчика: Text-to-image — генерация изображения по текстовому описанию. Image editing — редактирование одного изображения по инструкции (убрать водяной знак, заменить фон, дорисовать деталь). Multi-image composition — если передать несколько изображений одновременно, модель понимает связи между ними и может, например, "переставить телефон с первого фото на стол со второго фото, подстроив угол и освещение". Под капотом — модель Google Gemini с сильными спосо...

Один API-ключ вместо десятка подписок: подключаем Open WebUI к 60+ моделям

Разработчики, которые пробуют несколько LLM параллельно — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek — быстро упираются в неудобство: каждая модель живёт за своим SDK, своим ключом и своим биллингом. Open WebUI решает часть проблемы на уровне интерфейса (единый чат для команды, RBAC, база знаний), но модели всё равно нужно куда-то подключить. Ace Data Cloud закрывает вторую половину: один OpenAI-совместимый endpoint и один токен для доступа к десяткам моделей сразу. Что такое Open WebUI и зачем ему прокси-эндпоинт Open WebUI (бывший Ollama WebUI) — open-source клиент для команд: многопользовательский доступ с ролями, база знаний с RAG, параллельное сравнение моделей и расширение через Pipelines. Разворачивается полностью на своей инфраструктуре. Он изначально поддерживает произвольные OpenAI-совместимые эндпоинты — этим и пользуемся: указываем базовый URL Ace Data Cloud вместо api.openai.com и получаем доступ к Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi, GLM и другим моделям без отдельной...

How to Add Claude Code to GitHub Actions for PR Reviews and Issue Automation

Image
Code review automation is useful only when it fits the way a team already works: issues, pull requests, comments, and CI logs. This guide walks through a practical setup for using Claude Code inside GitHub Actions, routed through Ace Data Cloud, so a repository can respond to @claude comments, review pull requests, and run scheduled engineering tasks without changing your normal GitHub workflow. What you can do With the GitHub Actions integration, Claude Code can become part of the repository workflow rather than a separate chat window. The documented setup supports several concrete patterns: Respond from issues or pull requests: mention @claude in an issue or PR comment and ask for implementation, review, debugging, or design help. Create implementation pull requests: describe a feature or bug in an issue, then ask Claude to turn that task into runnable code. Run automatic pull request review: configure a workflow that runs on pull_request events and sends a /re...

Подключаем Codex CLI к Ace Data Cloud: пошаговая настройка через единый API

Разработчики, работающие с несколькими AI-моделями одновременно, часто сталкиваются с одной и той же проблемой: у каждого провайдера свой формат оплаты, свой лимит и своя карта привязки, из-за чего управление расходами на GPT, Claude, Gemini и генерацию изображений или видео превращается в отдельную рутинную задачу, не связанную с самой разработкой продукта. Это системная проблема: закрыть счёт в зарубежном банке, получить виртуальную карту или найти посредника — долго и рискованно. При этом сам API технически ничем не отличается от любого другого HTTP-эндпоинта: важно только, чтобы способ оплаты был предсказуемым и не зависел от банковской инфраструктуры. Решение: оплата в USDC AceData Cloud принимает оплату в стейблкоине USDC — это токен, привязанный к курсу доллара США и работающий поверх блокчейн-сетей (Ethereum, Polygon, TRON и др.). Для разработчика это означает: не нужна международная банковская карта — оплата идёт с криптокошелька; курс предсказуем, так как USDC привя...

Отказоустойчивость AI API: как реализовать failover и A/B-тестирование между GPT, Claude и Gemini

Когда продакшн-сервис зависит от одной модели — GPT, Claude или Gemini — любой сбой провайдера превращается в простой для вашего приложения: тайм-ауты, лимиты по rate limit, временная недоступность региона. Для разработчика это означает падение конверсии, потерю пользователей и ночные алерты. Второй смежный вопрос — как выбрать лучшую модель для конкретной задачи, не переписывая код каждый раз при сравнении вариантов. Решение — построить слой отказоустойчивости (failover) поверх нескольких моделей, а также механизм A/B-тестирования, который перенаправляет часть трафика на альтернативную модель для сравнения качества и стоимости ответов. Через единый эндпоинт https://api.acedata.cloud можно обращаться к GPT, Claude и Gemini с одинаковым форматом запроса, что сильно упрощает реализацию такой логики. Как работает failover Базовая идея: если основная модель вернула ошибку (тайм-аут, 429, 5xx), запрос автоматически повторяется на резервной модели. Ниже — пример на Python с использова...