Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash): Guía completa del modelo de IA más rápido de Google [2026]

Nano Banana 2 (oficialmente Gemini 3.1 Flash Image Preview) es el último modelo de generación de imágenes con IA de Google, lanzado el 26 de febrero de 2026. Combina la alta calidad de Nano Banana Pro con la velocidad de Gemini Flash, soportando resoluciones desde 512px hasta 4K con precios desde $0.045 por imagen. El modelo cuenta con renderizado de texto mejorado, consistencia de hasta 5 personajes, fidelidad de 14 objetos y búsqueda web en tiempo real para garantizar la precisión factual.

Resumen rápido

• Qué es: Nano Banana 2 es el modelo de imágenes más reciente de Google que combina calidad de nivel Pro con velocidad Flash y precios drásticamente más bajos
• Precio: $0.045–$0.151 por imagen (estándar), con modo por lotes que ofrece un 50% de descuento adicional (ai.google.dev/pricing, verificado el 28 de febrero de 2026)
• Características clave: resolución 4K, renderizado de texto mejorado, consistencia de 5 personajes, 14 relaciones de aspecto, búsqueda fundamentada
• ID del modelo: gemini-3.1-flash-image-preview
• Acceso: API de Gemini, Google AI Studio, Vertex AI, aplicación Gemini y agregadores de terceros
• Conclusión: NB2 ofrece la mejor relación precio-calidad de cualquier modelo importante de generación de imágenes disponible actualmente

¿Qué es Nano Banana 2 y por qué es importante?

Si has estado siguiendo los avances de Google en generación de imágenes con IA, probablemente estés familiarizado con la confusión de nombres. Google utiliza dos sistemas de nomenclatura paralelos: nombres orientados al consumidor como "Nano Banana" e identificadores técnicos de modelo como "Gemini 3.1 Flash Image Preview". Nano Banana 2 es el nombre comercial de lo que los desarrolladores conocen como gemini-3.1-flash-image-preview, y comprender esta correspondencia es esencial para navegar la documentación, las páginas de precios y las referencias de la API sin perderse.

La evolución de los modelos de imagen de Google ayuda a explicar por qué NB2 es tan relevante. El Nano Banana original (basado en Gemini 2.5 Flash) ofrecía una calidad aceptable a bajo costo, pero carecía de soporte para alta resolución y tenía capacidades limitadas de renderizado de texto. Nano Banana Pro (basado en Gemini 3 Pro) mejoró drásticamente la calidad, pero llegó con un precio significativamente más alto: $0.134 por imagen en resolución 1K (ai.google.dev/pricing, verificado el 28 de febrero de 2026). El problema era claro: los usuarios tenían que elegir entre generación económica pero básica, o resultados de alta calidad pero costosos. Nano Banana 2 elimina esa disyuntiva por completo.

Lo que hace genuinamente significativo a NB2 es que representa un momento poco común en la IA donde un modelo más nuevo ofrece mejor calidad mientras reduce simultáneamente los costos a la mitad. Construido sobre la arquitectura Gemini Flash en lugar de la arquitectura Pro, NB2 hereda las ventajas de velocidad de Flash mientras iguala o supera la calidad de salida de Pro. Google ya ha comenzado a reemplazar Nano Banana Pro con NB2 en la aplicación Gemini, lo que indica que no se trata de un lanzamiento experimental sino de un sucesor listo para producción. El modelo actualmente ocupa el puesto número 1 tanto en Arena como en los rankings de ArtificialAnalysis, situándose por delante de DALL-E, Midjourney y FLUX en evaluaciones de calidad de terceros.

Para desarrolladores, creadores de contenido y empresas que evalúan herramientas de generación de imágenes, el lanzamiento de NB2 cambia el panorama competitivo. Un modelo que es simultáneamente el mejor clasificado en benchmarks de calidad y el más económico entre los principales competidores presenta un argumento convincente para su adopción, especialmente cuando también soporta resolución 4K, algo que antes era exclusivo de opciones mucho más costosas.

Características clave que distinguen a Nano Banana 2

La característica principal de Nano Banana 2 es su rango de resolución. Mientras la mayoría de los modelos competidores producen imágenes a una única resolución fija (típicamente 1024x1024), NB2 soporta cuatro niveles de resolución distintos: 512px, 1024px, 2048px y 4096px. Esta flexibilidad no solo tiene que ver con el tamaño de la imagen — impacta directamente en el costo y la optimización para cada caso de uso. Una miniatura para redes sociales no necesita resolución 4K, y poder generar una imagen perfectamente aceptable de 512px a $0.045 en lugar de pagar $0.151 por resolución innecesaria es una ventaja de costo significativa que ningún otro modelo importante ofrece actualmente.

El renderizado de texto ha sido una de las debilidades más persistentes en la generación de imágenes con IA. Modelos como DALL-E y Midjourney históricamente han tenido dificultades para generar texto legible dentro de las imágenes — escribiendo mal las palabras, distorsionando las formas de las letras y produciendo caracteres sin sentido. NB2 aborda esto con lo que Google describe como "renderizado de texto mejorado", y las pruebas iniciales confirman que el modelo maneja cadenas de texto cortas (nombres de productos, letreros, etiquetas) con una precisión significativamente mayor que sus predecesores. Esta mejora abre casos de uso prácticos que antes eran poco fiables: generar maquetas de etiquetas de productos, crear gráficos para redes sociales con texto superpuesto y producir imágenes con señalización o marca visible.

La consistencia de sujetos es otra área donde NB2 amplía los límites de lo que los modelos de generación de imágenes pueden hacer. El modelo soporta mantener la consistencia visual para hasta 5 personajes y 14 objetos dentro de un mismo flujo de trabajo. En términos prácticos, esto significa que puedes generar una serie de imágenes con el mismo personaje en diferentes escenas mientras preservas su apariencia — una capacidad esencial para crear narrativas visuales coherentes, contenido basado en personajes y materiales de marketing con marca consistente. Los modelos anteriores requerían ingeniería de prompts extensiva y a menudo producían resultados inconsistentes entre generaciones.

Quizás la característica más única es la búsqueda fundamentada. NB2 puede integrar resultados de búsqueda web en tiempo real para garantizar la precisión factual en las imágenes generadas. Cuando se genera una imagen que involucra ubicaciones reconocibles, productos reales o eventos actuales, el modelo puede consultar datos de Google Search para producir representaciones visuales más precisas. Google proporciona 5,000 consultas de búsqueda fundamentada gratuitas por mes, después de lo cual cada consulta adicional cuesta $0.014 (ai.google.dev/pricing, verificado el 28 de febrero de 2026). En la práctica, la búsqueda fundamentada transforma a NB2 de una herramienta puramente generativa a algo más cercano a un asistente visual informado. Si le pides que genere una imagen de un restaurante específico en Tokio, puede consultar datos de búsqueda para obtener detalles arquitectónicos correctos en lugar de inventarlos. Para casos de uso en comercio electrónico, la búsqueda fundamentada ayuda a generar imágenes de productos que se alinean con las expectativas del mundo real — generar un "MacBook Pro 2026" referenciará imágenes reales del producto en lugar de inventar diseños de portátiles al azar.

La función de modo de pensamiento mejora aún más la calidad de salida al permitir a los usuarios elegir entre niveles de pensamiento "mínimo" y "alto". En el nivel "mínimo", NB2 genera imágenes rápidamente con calidad estándar, adecuado para prototipado rápido y pruebas iterativas de prompts. En el nivel "alto", el modelo toma más tiempo para planificar y refinar la composición de la imagen, resultando en una iluminación, precisión de perspectiva y consistencia de detalles notablemente mejores. La compensación es el tiempo de generación: el modo de pensamiento alto típicamente toma 2-3 veces más que el modo mínimo. Para flujos de trabajo de producción, el enfoque recomendado es usar pensamiento mínimo durante la fase de refinamiento de prompts y luego cambiar a pensamiento alto para la generación final. Este enfoque de dos fases optimiza tanto la velocidad de desarrollo como la calidad de salida sin impactar significativamente los costos, ya que el modo de pensamiento no cambia el precio por imagen.

Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro — ¿Qué cambió?

La transición de Nano Banana Pro a Nano Banana 2 representa más que una actualización de versión — refleja un cambio fundamental en el enfoque de Google hacia la arquitectura de generación de imágenes. NB Pro se construyó sobre la base de Gemini 3 Pro, que priorizaba la calidad por encima de todo. NB2, por el contrario, está construido sobre la arquitectura Gemini 3.1 Flash, diseñada desde cero para ofrecer alto rendimiento a menor costo computacional. El resultado es un modelo que iguala la calidad de Pro siendo a la vez más rápido y más económico. Para una comparación detallada de Nano Banana 2 vs Pro, hemos publicado un análisis dedicado.

La diferencia de precio es el cambio de impacto más inmediato. En resolución 1K, NB2 cuesta $0.067 comparado con los $0.134 de NB Pro — exactamente un 50% menos (ai.google.dev/pricing, verificado el 28 de febrero de 2026). En resolución 4K, el ahorro es aún mayor: $0.151 versus $0.240, una reducción del 37%. Cuando se tiene en cuenta el precio por lotes de NB2 (que reduce los costos otro 50%), la brecha se vuelve dramática. Un lote de 1,000 imágenes en resolución 1K cuesta solo $34 con NB2 versus $134 con NB Pro — una reducción total de costos del 75%.

Más allá del precio, NB2 añade el nivel de 512px que NB Pro nunca ofreció, proporcionando un punto de entrada ultraeconómico para casos de uso donde la máxima resolución no es necesaria. El soporte ampliado de relaciones de aspecto (14 opciones incluyendo ratios extremos como 4:1 y 1:8) da a los creadores más flexibilidad para diferentes formatos de contenido. Y la adición de búsqueda fundamentada y modos de pensamiento aporta capacidades que no tienen equivalente en NB Pro en absoluto. La decisión de Google de reemplazar NB Pro con NB2 en la aplicación Gemini es una señal clara de que consideran a NB2 como el modelo superior en todas las dimensiones significativas.

Desglose de precios — ¿Cuánto cuesta Nano Banana 2?

Comprender la estructura de precios de NB2 es fundamental para cualquiera que planee usar el modelo a escala. A diferencia de servicios basados en suscripción como Midjourney, NB2 utiliza un modelo de precios basado en tokens que se traduce en un costo por imagen dependiendo de la resolución que selecciones. Todos los datos de precios a continuación están verificados directamente de ai.google.dev/pricing el 28 de febrero de 2026.

Precios estándar de la API

El precio subyacente de tokens es de $0.25 por millón de tokens de entrada y $60.00 por millón de tokens de imagen de salida (ai.google.dev/pricing, verificado el 28 de febrero de 2026). La salida de texto del modelo tiene un precio de $1.50 por millón de tokens. Los costos por imagen anteriores se calculan a partir de estas tarifas de tokens basándose en la generación típica de imágenes.

Los precios por lotes merecen atención especial para usuarios de alto volumen. La API por lotes de NB2 cuesta exactamente la mitad de la tarifa estándar, convirtiéndola en una de las opciones de generación de imágenes más rentables disponibles. Si estás generando cientos o miles de imágenes — por ejemplo, imágenes de catálogo de productos, bibliotecas de contenido para redes sociales o lotes de materiales de marketing — el modo por lotes puede reducir tus costos drásticamente. Para más detalles sobre encontrar el acceso más económico, consulta nuestra guía sobre las opciones de API de Nano Banana 2 más económicas.

Escenarios de costos a escala

Para poner estos números en perspectiva, aquí tienes lo que diferentes niveles de uso costarían por mes con NB2 en resolución 1K:

Para desarrolladores que construyen aplicaciones que requieren generación de imágenes en alto volumen, los agregadores de API de terceros como laozhang.ai ofrecen acceso a NB2 a tarifas competitivas (aproximadamente $0.05 por imagen), a menudo con facturación simplificada y acceso unificado a múltiples modelos de IA a través de un único endpoint de API. También puedes usar nuestra calculadora de precios de Nano Banana para estimar costos según tu caso de uso específico.

Cómo usar Nano Banana 2 — Guía completa de inicio rápido

Comenzar con Nano Banana 2 requiere elegir un método de acceso que se ajuste a tu nivel técnico y caso de uso. Existen cinco formas principales de usar NB2, que van desde interfaces web sin código hasta implementaciones de API de nivel empresarial. Esta sección recorre paso a paso el enfoque basado en la API para desarrolladores, y luego cubre brevemente las alternativas.

Inicio rápido con la API (Python)

La forma más rápida de comenzar a generar imágenes de manera programática es a través de la API de Gemini usando el SDK oficial de Python. La configuración completa toma aproximadamente cinco minutos si ya tienes Python instalado. Primero, necesitas una clave de API de Google AI Studio — visita aistudio.google.com, haz clic en "Get API Key" en la barra lateral izquierda y crea una clave para un proyecto de Google Cloud nuevo o existente. No se requiere tarjeta de crédito para el nivel gratuito, aunque la generación de imágenes es una función de pago. Para acceso gratuito a la API de Gemini 3.1 Flash Image, consulta nuestra guía dedicada sobre cómo maximizar el uso del nivel gratuito.

Instala el SDK y configura tu entorno:

bash
pip install google-genai
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

Genera tu primera imagen con un simple script de Python:

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64

client = genai.Client(api_key="your-api-key-here")

response = client.models.generate_images(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config=types.GenerateImagesConfig(
        number_of_images=1,
        aspect_ratio="16:9",
    ),
)


for i, image in enumerate(response.generated_images):
    with open(f"output_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image.image.image_bytes))
    print(f"Saved output_{i}.png")

Para usuarios de cURL que prefieren llamadas directas a la API REST, la solicitud equivalente se ve así:

bash
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateImages" \
  -H "x-goog-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    "config": {
      "numberOfImages": 1,
      "aspectRatio": "16:9"
    }
  }'

Métodos de acceso alternativos

Más allá de la API directa, NB2 es accesible a través de varios otros canales. Google AI Studio (aistudio.google.com) proporciona un entorno de pruebas basado en web donde puedes probar prompts y generar imágenes sin escribir código — esta es la mejor opción para prototipado rápido y experimentación. La aplicación Gemini (disponible en móvil y web) ofrece una interfaz basada en chat para generación casual de imágenes, incluida con las suscripciones Google AI Pro ($19.99/mes) o Google AI Ultra ($49.99/mes). Vertex AI proporciona acceso de nivel empresarial con integración VPC, controles IAM y funciones de cumplimiento para organizaciones con requisitos de seguridad estrictos.

Para desarrolladores que trabajan en entornos JavaScript/TypeScript, la API de Gemini también soporta Node.js a través del SDK oficial. El proceso de configuración refleja el enfoque de Python:

bash
npm install @google/genai

javascript
const { GoogleGenAI } = require("@google/genai");
const fs = require("fs");

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "your-api-key-here" });

async function generateImage() {
  const response = await ai.models.generateImages({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "A serene mountain lake at sunset with reflections",
    config: {
      numberOfImages: 1,
      aspectRatio: "16:9",
    },
  });

  const imageBytes = Buffer.from(
    response.generatedImages[0].image.imageBytes, "base64"
  );
  fs.writeFileSync("output.png", imageBytes);
  console.log("Image saved to output.png");
}

generateImage();

Una consideración importante para implementaciones en producción es el manejo de errores y la limitación de velocidad. La API de Gemini impone límites de velocidad que varían según el nivel de facturación — los usuarios del nivel gratuito están limitados a un número relativamente bajo de solicitudes por minuto, mientras que los usuarios de pago obtienen límites significativamente más altos. Tu código de producción debería implementar lógica de reintentos con retroceso exponencial y gestión de colas para escenarios de generación de alto volumen. La API devuelve códigos de error HTTP estándar (429 para limitación de velocidad, 500 para errores de servidor), lo que facilita la integración con middleware de reintentos existente.

Los agregadores de API de terceros proporcionan otra vía de acceso convincente, particularmente para desarrolladores que trabajan con múltiples modelos de IA. Servicios como laozhang.ai ofrecen acceso a NB2 junto con GPT Image, DALL-E, FLUX y otros modelos a través de un único endpoint de API unificado, simplificando la facturación y eliminando la necesidad de cuentas separadas con cada proveedor. Este enfoque es particularmente atractivo para aplicaciones que necesitan comparar o alternar entre diferentes modelos de imagen dinámicamente — por ejemplo, usar NB2 para la mayoría de las tareas de generación pero recurrir a un modelo especializado para estilos artísticos particulares.

Elegir la resolución correcta — De 512px a 4K

Una de las ventajas más prácticas de NB2 sobre los modelos competidores es su sistema de resolución de cuatro niveles, que te permite ajustar la calidad de imagen a tus necesidades reales en lugar de pagar por resolución que no usas. Esta sección proporciona un marco de decisión basado en casos de uso del mundo real y las implicaciones de costo de cada elección.

El nivel de 512px ($0.045/imagen) es ideal para miniaturas, avatares, fotos de perfil en redes sociales y cualquier contexto donde las imágenes se mostrarán en tamaños pequeños. A esta resolución, estás pagando menos de cinco centavos por imagen, y con precios por lotes eso baja a solo $0.022. Si estás construyendo una aplicación que genera cientos de imágenes pequeñas — como avatares de usuario o miniaturas de productos en un catálogo — el nivel de 512px hace que los costos de generación sean casi insignificantes. La calidad a 512px es totalmente suficiente para imágenes mostradas por debajo de 300px en pantalla, lo que cubre la mayoría de los casos de uso de miniaturas y avatares.

El nivel de 1024px ($0.067/imagen) representa el mejor valor general y es la resolución que recomendamos para la mayoría de los casos de uso de propósito general. Ilustraciones de publicaciones de blog, contenido para redes sociales, elementos visuales de email marketing y gráficos de sitios web se ven excelentes en resolución 1K. Este es el punto óptimo donde la calidad se encuentra con la asequibilidad — lo suficientemente nítido para visualización a ancho completo en la mayoría de las pantallas, pero con un precio de menos de siete centavos por imagen. Para flujos de trabajo por lotes, el costo baja a $0.034 por imagen, haciendo de la generación por lotes en 1K una de las formas de creación de imágenes más rentables disponibles de cualquier proveedor.

El nivel de 2048px ($0.101/imagen) es la elección correcta cuando necesitas un detalle notablemente mayor — presentaciones que se proyectarán en pantallas grandes, maquetas de productos que necesitan mostrar detalles finos, materiales de marketing para impresión o pantallas de alta resolución, e imágenes hero de páginas de destino que necesitan verse nítidas en pantallas retina. El salto de 1K a 2K duplica el conteo de píxeles en cada dimensión (cuadruplicando el total de píxeles), lo que marca una diferencia visible en nitidez y detalle, particularmente para imágenes con texturas finas o elementos de texto pequeños.

El nivel de 4096px ($0.151/imagen) está diseñado para aplicaciones profesionales y listas para impresión. Impresiones de gran formato, obras de arte detalladas, bibliotecas de activos de alta resolución y cualquier contexto donde la imagen se verá de cerca o se ampliará sustancialmente se beneficiarán de la resolución 4K. Aunque es el nivel más costoso, $0.151 por imagen sigue siendo dramáticamente más económico que el precio 4K de NB Pro ($0.240/imagen) o precios equivalentes de modelos competidores. En modo por lotes, las imágenes 4K cuestan solo $0.076 cada una — menos de lo que NB Pro cobra por su resolución más económica.

Para equipos que construyen pipelines automatizados de generación de imágenes, una estrategia de resolución híbrida a menudo ofrece la mejor relación costo-calidad. El enfoque funciona así: genera todas las imágenes primero a 512px como una pasada de vista previa rápida, revisa o filtra algorítmicamente los resultados para identificar las mejores salidas, y luego regenera solo los ganadores seleccionados a tu resolución objetivo. Dado que NB2 produce calidad consistente a través de los niveles de resolución (el mismo prompt produce una salida estilísticamente idéntica a 512px y 4K, solo con diferentes conteos de píxeles), la vista previa a 512px predice con precisión cómo se verá la salida de mayor resolución. Este flujo de trabajo de vista previa y luego regeneración puede reducir los costos totales de generación entre un 40-60% comparado con generar todo a la resolución objetivo final, especialmente cuando tu tasa de aceptación está por debajo del 50%.

El principio de optimización clave es simple: siempre comienza con la resolución más baja que cumpla tus requisitos de calidad, y solo sube cuando tengas una razón específica para hacerlo. Para pipelines automatizados que generan grandes volúmenes de imágenes, la diferencia entre 512px ($0.022 por lotes) y 4K ($0.076 por lotes) escala significativamente — un lote de 10,000 imágenes cuesta $220 a 512px versus $760 a 4K. Otra consideración práctica es el almacenamiento y el ancho de banda: un PNG de 4K típicamente pesa 8-15MB comparado con 200-500KB para una imagen de 512px, lo cual se acumula rápidamente en costos de almacenamiento en la nube y ancho de banda de CDN al servir imágenes a los usuarios finales.

NB2 vs la competencia — Comparación con DALL-E, Midjourney y FLUX

Elegir un modelo de generación de imágenes en 2026 significa evaluar NB2 frente a varios competidores fuertes. Cada modelo tiene fortalezas, estructuras de precios y especializaciones de caso de uso distintas. Esta comparación integral cubre los factores de decisión clave basados en datos de precios y capacidades disponibles públicamente. Para un desglose detallado cara a cara, consulta nuestra comparación en profundidad de Nano Banana 2 vs Midjourney.

En precio puro, NB2 es el claro ganador. A $0.067 por imagen 1K (o $0.034 en modo por lotes), cuesta aproximadamente la mitad de lo que cobra GPT Image 1.5 y es un 33% más económico que el costo estimado por imagen de Midjourney. La ventaja de precio se vuelve aún más pronunciada con el procesamiento por lotes, que ningún competidor ofrece actualmente como un nivel de precios formal.

Midjourney sigue siendo el competidor más fuerte para la generación de imágenes artísticas y estilísticas. Su modelo v7 produce imágenes con una calidad estética distintiva que muchos diseñadores y artistas prefieren, y su comunidad basada en Discord proporciona inspiración y técnicas de prompts compartidas. Sin embargo, el modelo de precios de Midjourney (basado en suscripción a $10-$120/mes) y su acceso limitado a la API lo hacen menos adecuado para integración programática o generación de alto volumen.

GPT Image 1.5 (usado en ChatGPT y a través de la API de OpenAI) ofrece una comprensión sólida de prompts y buena calidad general, pero es significativamente más costoso que NB2 y carece de características como resolución 4K, precios por lotes y búsqueda fundamentada. FLUX.2 Max ofrece calidad competitiva, particularmente para generación fotorrealista, pero sus precios a través de proveedores como Replicate y Together AI tienden a ser más altos que los precios directos de NB2.

Para casos de uso de producción de alto volumen, el panorama competitivo se vuelve aún más favorable para NB2. Considera un pipeline típico de creación de contenido que genera 5,000 imágenes por mes en resolución 1K. Con los precios por lotes de NB2, eso cuesta $170/mes. El volumen equivalente con GPT Image 1.5 a ~$0.133/imagen costaría $665/mes — casi cuatro veces más. Con el plan "Mega" de Midjourney a $120/mes, obtienes generaciones relajadas ilimitadas pero generaciones rápidas limitadas, y la falta de una API REST adecuada significa que construir pipelines automatizados requiere integraciones no oficiales de Discord que pueden dejar de funcionar sin previo aviso.

Las comparaciones de calidad entre estos modelos revelan compensaciones interesantes que van más allá de las puntuaciones de benchmarks. NB2 sobresale en generación fotorrealista, visualización arquitectónica y cualquier prompt que se beneficie de la precisión factual a través de la búsqueda fundamentada. Midjourney produce imágenes con una calidad más artística y estilizada que es difícil de replicar con otros modelos — sus imágenes tienden a tener iluminación y gradación de color distintivas que muchos profesionales creativos prefieren. GPT Image 1.5 tiene la comprensión de prompts más fuerte, entendiendo instrucciones matizadas y relaciones espaciales complejas mejor que sus competidores, aunque ocasionalmente sobreprocesa las imágenes con detalle excesivo. FLUX.2 Max ofrece quizás las salidas fotorrealistas más consistentes, convirtiéndolo en la elección preferida para fotografía de productos e imágenes comerciales donde el realismo es primordial.

La conclusión es que NB2 actualmente ofrece la mejor combinación de calidad, características y precio entre los principales modelos de generación de imágenes. Si tus requisitos principales son la eficiencia de costos, el acceso a la API y la flexibilidad de resolución, NB2 es la elección más sólida. Si priorizas el estilo artístico y la comunidad, Midjourney sigue mereciendo consideración. Y si ya estás invertido en el ecosistema de OpenAI, GPT Image 1.5 proporciona una alternativa fluida pero más costosa.

Preguntas frecuentes sobre Nano Banana 2

¿Nano Banana 2 es lo mismo que Gemini 3.1 Flash Image Preview?

Sí, son el mismo modelo. "Nano Banana 2" es el nombre comercial de Google orientado al consumidor, mientras que "Gemini 3.1 Flash Image Preview" es el identificador técnico del modelo usado en llamadas de API. El ID del modelo que usas en el código es gemini-3.1-flash-image-preview. Esta doble nomenclatura puede ser confusa, pero ambos nombres se refieren exactamente al mismo modelo y capacidades subyacentes.

¿Puedo usar Nano Banana 2 gratis?

Existe acceso gratuito limitado a través de Google AI Studio para pruebas y prototipado, pero la generación de imágenes es principalmente una función de pago. La API de Gemini requiere como mínimo una cuenta de facturación Tier 1 para operaciones por lotes de NB2. El acceso de consumidor a través de la aplicación Gemini está incluido con las suscripciones Google AI Pro ($19.99/mes) o Google AI Ultra ($49.99/mes). Para el acceso API más económico, el modo por lotes a $0.022 por imagen de 512px ofrece precios cercanos al nivel gratuito para uso de bajo volumen.

¿Debería desarrollar sobre un modelo "preview"?

La designación "preview" indica que el modelo puede recibir actualizaciones y mejoras, pero Google tiene un sólido historial de transición de modelos preview a versiones estables sin cambios disruptivos. Google ya está usando NB2 como el modelo principal de generación de imágenes en la aplicación Gemini, lo que señala alta confianza en la estabilidad del modelo. Para la mayoría de los casos de uso, desarrollar sobre NB2 es una decisión razonable, pero deberías fijar una versión específica del modelo en código de producción y probar contra las actualizaciones cuando se publiquen.

¿NB2 soporta edición de imágenes o solo generación?

NB2 soporta tanto la generación de imágenes a partir de prompts de texto como flujos de trabajo de edición de imágenes. Puedes proporcionar una imagen de entrada junto con instrucciones de edición para modificar aspectos específicos de una imagen existente. El modelo también soporta conversaciones de múltiples turnos donde puedes refinar iterativamente una imagen a través de prompts sucesivos — por ejemplo, generar una imagen inicial y luego pedir al modelo que cambie el fondo, añada elementos o ajuste los colores.

¿Qué pasa con mis imágenes y prompts?

Todas las imágenes generadas a través de la API de Gemini incluyen una marca de agua SynthID — una marca de agua digital invisible incrustada en los datos de la imagen que la identifica como generada por IA. Tus prompts e imágenes generadas están sujetos a las políticas de manejo de datos de Google, que varían dependiendo de si usas la aplicación Gemini para consumidores o la API para desarrolladores. El uso de la API a través de Google AI Studio y Vertex AI proporciona garantías de privacidad de datos más sólidas, incluyendo opciones de residencia de datos y controles de retención.

¿Cómo se compara NB2 con NB Pro para usuarios existentes?

NB2 es estrictamente superior a NB Pro en todas las dimensiones medidas: precios más bajos, más opciones de resolución, mejor renderizado de texto, consistencia de sujetos más fuerte, características adicionales (búsqueda fundamentada, modo de pensamiento) y rankings de benchmark más altos. Google está migrando activamente a los usuarios de NB Pro hacia NB2 en la aplicación Gemini. Si actualmente usas NB Pro vía API, cambiar a NB2 requiere modificar el ID del modelo de gemini-3-pro-image-preview a gemini-3.1-flash-image-preview y actualizar cualquier configuración específica de resolución.

¿Cuáles son los límites de velocidad para Nano Banana 2?

Los límites de velocidad para NB2 varían según el nivel de facturación y el método de acceso. Los usuarios del nivel gratuito en Google AI Studio tienen límites relativamente restrictivos adecuados para pruebas y prototipado. Los usuarios de pago obtienen asignaciones de solicitudes por minuto (RPM) y tokens por minuto (TPM) significativamente más altas. Para la API por lotes, Google procesa las solicitudes de forma asíncrona con una ventana de finalización de 24 horas, lo que significa que los límites de velocidad son menos preocupantes para la generación de alto volumen — envías lotes grandes y recuperas los resultados cuando estén listos. Si necesitas generación en tiempo real a alto rendimiento, los clientes empresariales pueden negociar límites de velocidad personalizados a través de Vertex AI. Para los límites actuales específicos, consulta la sección de límites de velocidad de la documentación de la API de Gemini (ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits), ya que Google ajusta periódicamente estos números.

¿Puede NB2 generar imágenes con logotipos de marca específicos o personajes con derechos de autor?

NB2 incluye filtros de seguridad que restringen la generación de reproducciones exactas de logotipos de marca registrada, personajes con marca registrada y propiedad intelectual reconocible. Esta es una decisión de diseño deliberada por parte de Google para minimizar la responsabilidad legal. El modelo típicamente producirá versiones "inspiradas en" que evocan el estilo general sin reproducción exacta. Para trabajo legítimo de marca donde eres el propietario de la propiedad intelectual, el enfoque recomendado es usar NB2 para la generación conceptual inicial y luego refinar con herramientas de diseño dedicadas. La función de búsqueda fundamentada puede ayudar con la precisión para escenas y ubicaciones del mundo real, pero no elude los filtros de seguridad de derechos de autor para contenido de marca.

Veredicto final — ¿Vale la pena usar Nano Banana 2?

Nano Banana 2 representa uno de esos lanzamientos poco frecuentes donde un nuevo modelo mejora a su predecesor en todas las dimensiones significativas simultáneamente. Es más rápido que Nano Banana Pro, produce resultados de mayor calidad, cuesta un 50% menos y añade capacidades completamente nuevas como búsqueda fundamentada y modos de pensamiento. El hecho de que también ocupe el puesto número 1 en benchmarks independientes de calidad — superando a DALL-E, Midjourney y FLUX — mientras es la opción más económica entre los principales competidores hace que la propuesta de valor sea esencialmente inequívoca.

Para desarrolladores y empresas que evalúan herramientas de generación de imágenes, NB2 debería estar en la parte superior de tu lista de consideración. La combinación de niveles de resolución flexibles (512px a 4K), precios por lotes agresivos (tan bajo como $0.022 por imagen), soporte de API integral en múltiples lenguajes y plataformas, y el respaldo de la infraestructura de Google lo convierte en una elección lista para producción para todo, desde pequeños proyectos creativos hasta pipelines de imágenes a escala empresarial.

La recomendación práctica depende de tu situación específica. Si estás comenzando desde cero con la generación de imágenes con IA, NB2 a través de la API de Gemini es la recomendación predeterminada — ofrece la mejor relación precio-calidad disponible hoy. Si actualmente usas Nano Banana Pro, cambiar a NB2 es una actualización sencilla que reducirá costos mientras mejora la calidad. Si estás usando un competidor como Midjourney o DALL-E, vale la pena probar NB2 contra tu flujo de trabajo actual para ver si los ahorros justifican la migración.

Aquí tienes tu plan de acción para comenzar con Nano Banana 2 hoy:

1. Prueba rápida: Visita Google AI Studio (aistudio.google.com) y prueba NB2 con algunos prompts — no se necesita código ni tarjeta de crédito
2. Configuración de API: Obtén una clave de API, instala el SDK de Python (pip install google-genai) y ejecuta el código de inicio rápido de esta guía
3. Optimiza costos: Comienza con resolución 1K para uso general, usa 512px para miniaturas y habilita el modo por lotes para generación de alto volumen
4. Escala: Para flujos de trabajo con múltiples modelos, considera agregadores de API como laozhang.ai para acceso unificado a NB2 junto con otros modelos