Nano Banana 2.1: precios, prueba a fondo y cómo usarlo en Gemini

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Nano Banana es la familia de modelos de Google para la generación y edición de imágenes integrada en Gemini. Desde el 6 de octubre de 2026, la versión más reciente es Nano Banana 2.1: en su API cuesta la mitad que Nano Banana 2 (unos 0,0300 EUR / 0,0336 USD por imagen 1K según el tipo de cambio de referencia del BCE del 12/10/2026 de 1 EUR = 1,1181 USD), mejora la edición de fragmentos específicos y admite formatos panorámicos de hasta 8:1. En la aplicación de Gemini se mantiene gratis, sujeto a un límite diario.

La guía previa abordaba Nano Banana 2. He conservado los conceptos vigentes (acceso gratuito, pautas de prompts y marcas de agua) y añadido la evaluación exhaustiva de la versión 2.1. Puedes consultar los anuncios del lanzamiento en Nano Banana 2.1: novedades oficiales de Google.

Qué es Nano Banana

Nano Banana nació como el nombre en clave provisional con el que un modelo de Google se imponía de incógnito en las tablas de clasificación de generación de imágenes. Actualmente da nombre a la familia oficial de modelos visuales de Gemini. Permite crear composiciones desde cero y modificar imágenes ya existentes preservando rasgos faciales, vestimenta y la estructura general del entorno.

Estructura de la gama a fecha de octubre de 2026:

• Nano Banana 2.1: evolución directa de Nano Banana 2, optimizada para ofrecer menor latencia y coste reducido, con mejoras sustanciales en edición por áreas y coherencia de personajes. Disponible desde el 6/10/2026.
• Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): la generación anterior, marcada oficialmente para retirada.
• Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image): variante de mayor coste y razonamiento profundo, idónea para textos diminutos y diagramas minuciosos.
• Nano Banana 2 Lite: la opción más económica del catálogo, analizada en la prueba de Nano Banana 2 Lite.

Qué novedades introduce Nano Banana 2.1

El registro de cambios oficial de la API destaca avances clave en calidad visual, fidelidad a las instrucciones, consistencia interaccional de personajes en turnos sucesivos, procesado tipográfico y soporte de proporciones ultrapanorámicas. Google resume el salto en cuatro áreas: diseño estético, edición por zonas con máscara, consistencia de sujetos y texturas más realistas.

• Reducción de coste al 50%: la generación de salida pasa a unos 26,83 EUR (30 USD) por cada millón de tokens, frente a los 53,66 EUR (60 USD) anteriores (estimación BCE 12/10/2026).
• Formatos panorámicos: nuevas relaciones de aspecto 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1 en resoluciones de 1K, 2K y 4K.
• Hasta 14 imágenes de referencia: mantiene la identidad de hasta 4 personajes y 10 elementos en un solo proyecto.
• Tres niveles de razonamiento (thinking): mínimo, medio (por defecto) y alto.
• Capacidad de contexto: procesa texto, imágenes, vídeo y documentos PDF hasta 131 072 tokens; integra la búsqueda de Google para contrastar hechos y referencias visuales.
• Edición con máscara: opera de forma semántica; la API no emplea un canal binario estricto, sino que delimitas el cambio mediante instrucciones detalladas o adjuntando una segunda imagen con el área señalada.

Cómo empezar paso a paso

1. Entra en gemini.google.com o descarga la app de Gemini en tu móvil e inicia sesión con una cuenta de Google (requiere al menos 18 años).
2. Pulsa sobre la función de creación visual (icono de plátano o la opción para generar imágenes) o sube una fotografía describiendo los cambios exactos que deseas realizar.
3. Escribe tu indicación con precisión: detalla qué partes deben quedar inalteradas, cuáles se sustituyen y el formato deseado. Expresiones como «únicamente» o «no modifiques nada más» evitan alteraciones indeseadas.
4. Si requieres resoluciones 4K o formatos panorámicos, accede a Google AI Studio, donde puedes definir el modelo, el encuadre y la resolución a mano.
5. Para desarrollo e integraciones externas, genera una clave de API (consulta la guía cómo obtener la clave de API de Gemini) o intégralo mediante plataformas como OpenRouter bajo el identificador google/gemini-nano-banana-2.1.

Precios: uso gratuito, suscripciones y API

En el entorno de usuario de Gemini, Nano Banana se encuentra disponible sin coste bajo una cuota diaria dinámica. Si necesitas mayor capacidad, Google ofrece en España planes de suscripción mensual observados el 12/10/2026 en su página oficial (https://one.google.com/intl/es_es/about/google-ai-plans/): Google One AI Premium (Pro) por 21,99 EUR/mes (con planes Plus desde 4,99 EUR/mes y niveles Ultra de 99,99 EUR o 219,99 EUR). Estos importes corresponden al servicio de consumo y no a la facturación de la API. En el acceso para desarrolladores no existe tramo gratuito; se factura individualmente cada imagen generada:

Equivalencias calculadas a título informativo según el tipo de cambio oficial del BCE del 12/10/2026 (1 EUR = 1,1181 USD: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml).

En la modalidad por lotes (Batch, con entrega en un máximo de 24 horas), las tarifas se reducen a la mitad. Durante mis pruebas en OpenRouter, contabilizando los tokens de razonamiento, los costes reales oscilaron entre 0,035 y 0,048 USD (~0,031-0,043 EUR) por imagen 1K, unos 0,054 USD (~0,048 EUR) en 2K y 0,117 USD (~0,105 EUR) en 4K. El coste de los tokens de entrada textual sube en la versión 2.1 a 1,50 USD por millón (frente a 0,50 USD en la anterior), una diferencia apreciable si encadenas prompts muy extensos o múltiples imágenes de referencia.

Rendimiento con grafías y caracteres especiales

El sistema asimila instrucciones en múltiples idiomas sin necesidad de traducción previa. En pruebas exhaustivas de renderizado tipográfico complejo que ejecutamos originalmente en polaco (usando caracteres con diacríticos difíciles en cuatro tipos de diseños: un cartel, la carta de un restaurante típico, la portada de un libro y un envase de comida congelada), Nano Banana 2.1 reprodujo con éxito 13 de las 13 palabras evaluadas. La única licencia que se tomó consistió en escribir en minúsculas un rótulo monetario en lugar de usar mayúsculas, comportamiento idéntico al de Nano Banana 2 y GPT Image 2.5. Además, añadió en el paquete de comida los lemas complementarios «Babuni» y «Ultracongelado», sin errores ortográficos pero sin haber sido solicitados.

Resultados de las pruebas en 8 tareas

Someto cada modelo a un protocolo fijo de cuatro pruebas objetivas para volcarlas en la Arena de generadores visuales de IA. Evalué Nano Banana 2.1 el día de su lanzamiento mediante la API de OpenRouter con la intensidad de razonamiento estándar.

Puntos destacados de la comparativa:

• Tipografía: mantiene el nivel de referencia de su predecesor, en lo más alto del sector.
• Distribución espacial por cajas: resultado moderado. En la escena de una cocina falló claramente (IoU medio de 0,19), mientras que en un anuncio de agua mineral obtuvo 0,67. Si necesitas una composición milimétrica en coordenadas, FLUX 3 sigue siendo el referente, tal como detallo en el análisis de composición geométrica con FLUX 3.
• Ediciones encadenadas: ejecutó todas las modificaciones pedidas (puerta verde, pegatina de horario «ABIERTO 7-22», patinete, rótulo «PANADERÍA ZOFIA», lavanda, abrigo amarillo, gato; traducidas aquí del banco original probado en polaco), pero la imagen fue adquiriendo un tinte rosáceo y desplazando ligeramente los píxeles. Al octavo paso, la variación cromática media ΔE se disparó a 18,9 frente al 15,5 de Nano Banana 2.
• Nitidez en 4K: el archivo de salida mide 5504 × 3072 px, pero el nivel de detalle perceptible equivale a unos 4,2 megapíxeles, en línea con Nano Banana 2 y Pro. Se trata de un reescalado procesado, no de resolución nativa pura.

Edición guiada por máscara

Tomando la fotografía de la panadería, solicité tres modificaciones: pasteles en el escaparate en lugar de barras de pan, un banco donde había una bicicleta y una placa con la dirección «calle Jozefinska 12» en la fachada (instrucción traducida de la prueba original en polaco). Primero aportando una máscara en blanco y negro como archivo adjunto, y luego solo mediante texto descriptivo. La evaluación la realizó el modelo Gemini 3.8 Flash. Con máscara, Nano Banana 2.1 promedió un 9,0/10 frente al 7,3/10 de Nano Banana 2. Al depender únicamente de texto cayó a 7,7/10, demostrando la utilidad del apoyo visual. Conviene tener en cuenta que la máscara actúa como sugerencia y no como límite estricto: la placa fue situada ligeramente por encima del recuadro marcado y el resto de la toma se volvió a sintetizar (el índice SSIM fuera de la zona modificada rondó el 0,80 en ambos).

Consistencia del sujeto

Generé una imagen base de un personaje («Hanka»: pelo corto pelirrojo, pecas, gafas redondas verdes y un único pendiente de plata) y solicité cuatro entornos distintos: dentro de un tranvía urbano, cocinando empanadillas tradicionales, bajo la lluvia en una gran avenida y en una ruta de montaña. Obtuvo una puntuación de reconocimiento de 9,25/10 y 15 de 16 rasgos preservados, idéntico registro al de Nano Banana 2. La ventaja reside en la factura: cada escena costó 0,038 USD en lugar de 0,068 USD (~0,034 EUR frente a ~0,061 EUR). Puedes profundizar en esta métrica en la comparativa de consistencia de personajes en 10 modelos de IA.

Para ver el enfrentamiento directo frente al número uno actual, consulta Nano Banana 2.1 frente a GPT Image 2.5, o descarga ejemplos prácticos en la galería de 15 prompts preparados para Nano Banana 2.1.

Infografías con datos reales y cómic secuencial

El 7 de octubre incorporé dos baterías de pruebas inéditas: la generación de un gráfico de barras con cifras empíricas reales (cuotas de mercado de software e índices geográficos), midiendo el tamaño de cada barra píxel a píxel, y un cómic de 4 viñetas analizado carácter a carácter en sus diálogos. Probamos 3 casos por categoría en los tres modelos en disputa mediante prompts formulados en polaco.

Todos los diagramas milimetrados y las tiras cómicas completas están desglosados en el artículo técnico Nano Banana 2.1: dos pruebas inéditas.

Madurez del modelo: el semáforo del plátano

Sintetizo los hallazgos en tres fases de desarrollo: la zona verde identifica capacidades aún inmaduras; la amarilla, funciones plenamente operativas; y la manchada, áreas donde el modelo sufre fatiga o degradación tras un uso prolongado.

Comparativa con modelos rivales

Si quieres profundizar en las alternativas, revisa nuestros análisis sobre GPT Image, Ideogram, FLUX y Qwen-Image-2.1, o visita la clasificación completa de generadores de imágenes por IA.

A quién va dirigido Nano Banana 2.1

• Para quien edita fotos en Gemini: sin coste añadido, en español u otros idiomas y con un gran respeto por las facciones del rostro.
• Para comercio electrónico y marketing: maquetación de piezas publicitarias con texto nítido, fotografía de producto y variaciones de campaña; a gran escala, la API reduce la factura a la mitad.
• Para ilustradores y creadores de cómic: coherencia facial idéntica a Nano Banana 2 pero con un coste de procesamiento muy inferior.
• Desaconsejado para: cadenas de retoque acumulativo sobre un mismo archivo (por la deriva cromática) y gran formato impreso (el 4K carece de detalle nativo). En estos supuestos, Ideogram 4.5 y FLUX 3 son alternativas superiores.

Tres prompts para empezar

Para transformar una fotografía propia: «Mantén el rostro, la fisonomía y la ropa de la persona de la imagen sin alteraciones. Modifica únicamente el fondo situándolo en el interior de una cafetería durante una mañana soleada, con iluminación entrando por la ventana izquierda, tonos neutros naturales y sin aplicar filtros suavizantes sobre la piel».

Para generar una imagen desde cero: «Póster con relación de aspecto 3:4 para una noche de juegos de mesa, mostrando un peón de papel en el centro sobre fondo crema, el título NOCHE DE JUEGOS centrado en la parte superior y la fecha abajo, sin incluir textos adicionales».

Para modificar un área concreta: «En esta fotografía, cambia únicamente el color de la chaqueta por un tono verde oscuro. No modifiques ningún otro elemento». En la versión 2.1 puedes acompañar la orden con una segunda imagen (una máscara en blanco y negro con la zona a editar en color blanco) añadiendo la instrucción: «aplica los cambios solo en la zona blanca de la máscara».

Descubre más fórmulas listas para usar en 10 prompts efectivos para Nano Banana, diseño de logotipos conceptuales, creación de miniaturas para YouTube y cómo lograr rótulos tipográficos legibles.

Marcas de agua y limitaciones

Toda imagen creada mediante Nano Banana lleva incrustada la marca de agua imperceptible SynthID y los metadatos de procedencia C2PA; explicamos su funcionamiento en la guía sobre SynthID y C2PA. El sistema bloquea de raíz solicitudes comprometedoras sobre figuras públicas o contenido no apto para todos los públicos. La propia Google admite que el modelo 2.1 puede tropezar con bloques de texto excesivamente largos y deslices ocasionales en la identidad del personaje, tal como evidenció el pendiente cambiado de oreja durante nuestro análisis.

Lectura recomendada: Guía de Gemini: suscripciones, precios de API y casos de uso

Preguntas frecuentes

¿Nano Banana 2.1 es gratuito?

Sí, en la aplicación de Gemini puedes utilizarlo sin pagar nada, supeditado a un límite de peticiones diarias según la demanda de los servidores. En la API comercial no existe capa gratuita: cada imagen 1K cuesta 0,0336 USD (~0,0300 EUR), en 2K sube a 0,0504 USD (~0,0451 EUR) y en 4K a 0,113 USD (~0,1011 EUR), según la tasa BCE de referencia (1 EUR = 1,1181 USD).

¿Cómo se activa Nano Banana 2.1 dentro de Gemini?

No requiere ninguna acción manual. Google actualiza el motor de forma gradual en la aplicación y las funciones de síntesis gráfica ya enlazan con el nuevo modelo. En Google AI Studio puedes seleccionarlo de forma explícita en el listado de variantes disponibles.

¿Cuáles son las diferencias entre Nano Banana 2.1 y la versión 2?

La versión 2.1 recorta el coste de API a la mitad, añade formatos panorámicos hasta 8:1, incorpora tres velocidades de razonamiento y perfecciona la edición orientada por máscara (con una nota de 9,0 frente a 7,3 en nuestras pruebas). La consistencia de rostros y la resolución tipográfica se mantienen en niveles excelentes, aunque tolera peor las cadenas extensas de modificaciones sucesivas.

¿Qué modelo es mejor: Nano Banana 2.1 o GPT Image 2.5?

GPT Image 2.5 Sunburst conserva el liderazgo en la clasificación Arena (1425 puntos frente a 1328) y respeta mejor la geometría de las instrucciones espaciales. Nano Banana 2.1 destaca por su precio más competitivo y su accesibilidad dentro del ecosistema Gemini. Analizamos ambos con idénticos prompts en la comparativa Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5.

¿Qué identificador tiene Nano Banana 2.1 en la API?

En el servicio oficial de Google Gemini: gemini-nano-banana-2.1. En OpenRouter: google/gemini-nano-banana-2.1. En fal.ai: google/nano-banana-2.1 y google/nano-banana-2.1/edit.

¿Genera Nano Banana 2.1 imágenes en 4K real nativo?

Aunque genera un archivo de 5504 × 3072 píxeles, nuestras mediciones muestran una resolución espacial efectiva cercana a los 4,2 megapíxeles reales. Resulta idóneo para su consumo en pantallas digitales, pero insuficiente para impresiones físicas de gran formato.

¿Se pueden explotar comercialmente las imágenes?

Las condiciones de uso de Google lo autorizan, pero la responsabilidad jurídica sobre los elementos generados (derechos de imagen de personas, propiedad industrial y uso de imágenes protegidas como referencia) recae en el usuario. La huella digital SynthID se conserva siempre en el archivo resultante.

¿Cuándo se desactivará Nano Banana 2?

En el registro de cambios de la API, el modelo gemini-3.1-flash-image está catalogado en estado de retirada. Diversas fuentes del sector señalan el 29 de octubre de 2026 como fecha probable; no obstante, la documentación técnica oficial a fecha de 7 de octubre no especificaba un día exacto. Si tienes integraciones en marcha con Nano Banana 2, conviene migrarlas a 2.1 lo antes posible.

Fuentes consultadas

• Información contrastada a 7 de octubre de 2026 en: el registro de cambios de la API de Gemini
• la tabla oficial de tarifas de Gemini
• la ficha técnica de gemini-nano-banana-2.1
• la publicación oficial de @NanoBanana del 6 de octubre
• la clasificación de la Arena text-to-image
• los paneles de modelos de OpenRouter y fal.ai
• y mis pruebas experimentales directas mediante OpenRouter.

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