Respuesta corta: elige por el bloqueo más caro de tu flujo
No hay evidencia reproducible suficiente para declarar un ganador universal entre GPT Image 2 y Nano Banana Pro. Sí hay diferencias documentadas que permiten decidir cuál probar primero.
- Prueba primero Nano Banana Pro si necesitas salida 4K o un flujo intensivo en referencias: Google documenta resoluciones de 1K, 2K y 4K y admite hasta 14 imágenes de referencia bajo condiciones específicas.
- Prueba primero GPT Image 2 si necesitas generación y edición mediante una API dedicada, un snapshot público fijable o un flujo conversacional de edición con Responses API.
- Si el requisito decisivo es texto exacto en español, identidad de producto, consistencia entre piezas, velocidad o tasa de aprobación, no elijas todavía: esas variables requieren salidas producidas con las mismas condiciones.
| Tu requisito obligatorio | Primer candidato razonable | Qué debes validar en la prueba |
|---|---|---|
| Generar o editar por API con versión fijable | gpt-image-2-2026-04-21 | Fidelidad, texto, latencia, bloqueos y coste de reintentos |
| Entregar directamente en 4K | gemini-3-pro-image | Calidad útil a 4K, detalle fino y coste por salida aprobada |
| Combinar muchas referencias | Nano Banana Pro | Qué tipos de referencia admite tu petición y cuánto conserva de cada una |
| Iterar sobre una imagen en conversación | Ambos entran en la prueba | Deriva entre turnos, elementos que cambian sin pedirlo y trazabilidad |
| Crear manualmente en una app | El disponible en tu cuenta | Modelo efectivo, cuota, exportación, plan y condiciones regionales |
| Minimizar coste real de producción | Ninguno por precio nominal | Intentos, reparaciones y coste por salida aceptada |
La decisión útil no es «qué marca gana», sino qué modelo exacto puede completar tu encargo con menos fallos costosos. Empieza por una definición operativa: «Necesito generar o editar esta pieza, con estas referencias, en este formato, y la rechazo si falla este criterio».
Nano Banana Pro no es Nano Banana 2
Esta aclaración evita el error más común de la comparación. Según la documentación oficial de generación de imágenes de Gemini:
- Nano Banana Pro es Gemini 3 Pro Image, con ID de API
gemini-3-pro-image. - Nano Banana 2 es Gemini 3.1 Flash Image, con ID de API
gemini-3.1-flash-image.
No son dos nombres para el mismo modelo. Una prueba, precio o reseña de Nano Banana 2 no demuestra el rendimiento de Nano Banana Pro. Si una comparación no publica el ID exacto, la fecha, el entorno y los parámetros, no sabes con certeza qué se está evaluando.
En esta guía, «Nano Banana Pro» significa exclusivamente gemini-3-pro-image. La comparación no incluye Nano Banana 2.
Diferencias verificadas entre los dos modelos
Los datos de esta sección se comprobaron el 27 de agosto de 2026. Describen capacidades publicadas por los proveedores, no resultados de un benchmark común.
GPT Image 2: API de imagen y snapshot fijable
OpenAI documenta gpt-image-2 como un modelo que acepta texto e imágenes de entrada y produce imágenes. Admite generación y edición, y tiene un snapshot fechado: gpt-image-2-2026-04-21.
La guía oficial de generación de imágenes ofrece dos rutas distintas:
- Image API para generar o editar en llamadas directas.
- Responses API para generación y edición multivuelta mediante la herramienta de imagen.
Esa separación importa. Una llamada directa facilita aislar parámetros y costes; un flujo conversacional conserva contexto, pero puede sumar uso del modelo principal que coordina la respuesta. Para repetir una prueba, registra tanto el modelo principal como la llamada de imagen efectiva.
OpenAI también reconoce límites en colocación exacta de texto, consistencia de personajes o elementos de marca y composiciones con control espacial preciso. Son motivos para diseñar criterios de aceptación; no prueban que Nano Banana Pro falle menos.
Nano Banana Pro: 4K y flujos con múltiples referencias
Google documenta gemini-3-pro-image como un modelo estable con entrada de texto e imagen, salida de texto e imagen, generación, thinking y grounding con Google Search.
La documentación de Gemini incluye generación y edición multivuelta, salidas 1K, 2K y 4K, renderizado avanzado de texto y flujos con imágenes de referencia. El máximo publicado llega a 14 referencias, pero depende de las categorías de entrada y de las condiciones de la petición. No conviene convertir «hasta 14» en una promesa para cualquier mezcla de personas, productos, estilos y escenas.
Google también publica limitaciones relacionadas con caras pequeñas, ortografía, detalles finos, exactitud factual, localización, ediciones complejas, fusión y consistencia de personajes. De nuevo, son límites del propio proveedor, no tasas comparativas de fallo.
Lo que la documentación no permite concluir
Las fichas oficiales no responden cuál de los dos:
- escribe mejor un eslogan en español;
- conserva con mayor fidelidad una persona o un producto;
- resuelve mejor una edición localizada;
- responde más rápido en tu región y horario;
- produce más imágenes aprobables en tres intentos;
- exige menos minutos de reparación.
Tampoco basta con reunir ejemplos promocionales: suelen estar seleccionados y no comparten necesariamente prompt, referencias, versión, tamaño, presupuesto de intentos ni evaluación.
Precio API: compara escenarios equivalentes
Los importes siguientes son precios de lista en USD para API, comprobados el 27 de agosto de 2026. No son precios de ChatGPT o de la app Gemini, no incluyen impuestos ni conversión a euros y no garantizan acceso para una cuenta concreta en España.
GPT Image 2
La tarifa oficial de OpenAI publica para gpt-image-2:
- entrada de imagen: USD 8 por millón de tokens;
- entrada de imagen en caché: USD 2 por millón;
- salida de imagen: USD 30 por millón;
- entrada de texto: USD 5 por millón;
- entrada de texto en caché: USD 1,25 por millón.
La guía estima una salida de 1024 × 1024 en aproximadamente USD 0,006 con calidad baja, USD 0,053 con calidad media o USD 0,211 con calidad alta. A ese importe pueden sumarse imágenes de entrada, texto, imágenes parciales, reintentos y, en Responses API, el uso del modelo principal.
Nano Banana Pro
La tarifa oficial de Gemini API publica para gemini-3-pro-image:
- entrada de texto e imagen: USD 2 por millón de tokens;
- salida de texto y thinking: USD 12 por millón;
- salida de imagen: USD 120 por millón;
- referencia aproximada por imagen: USD 0,134 para 1K o 2K y USD 0,24 para 4K.
El modelo no dispone de nivel gratuito en la API. El total puede incluir referencias de entrada, texto o thinking, grounding fuera de las franquicias aplicables, reintentos, impuestos y condiciones de cuenta.
No compares USD 0,053 de una salida media a 1024 × 1024 con USD 0,24 de una salida 4K como si fueran la misma entrega. Primero iguala resolución, uso de referencias, calidad solicitada y criterios de aprobación.
La métrica que sí ayuda a producción es:
coste por salida aceptada = (coste de todos los intentos + coste de reparación) / salidas aprobadas
Una llamada barata puede salir cara si requiere cinco intentos. Una salida más cara tampoco garantiza que pase a la primera.
Cómo ejecutar una comparación que responda a tu caso
No uses un prompt genérico si tu trabajo real es un anuncio con producto, una ilustración editorial o la edición de una fotografía. Elige una tarea representativa y prueba generación y edición por separado.
1. Fija el entorno antes de generar
Compara API con API o app con app. Mezclar una app de consumo con una API directa introduce valores por defecto, contexto, filtros e iteración humana diferentes.
Registra para cada candidato:
- fecha, región, cuenta o proyecto y entorno;
- endpoint e ID exacto del modelo o snapshot;
- prompt, imágenes de entrada, proporción, tamaño y calidad;
- máximo de intentos y tratamiento de errores o bloqueos;
- archivos completos, latencia observada, uso facturado y minutos de reparación.
No presupongas que la app de ChatGPT ejecuta siempre el snapshot público de la API ni que la app Gemini conserva las mismas cuotas y costes de Gemini Developer API. Las suscripciones, el enrutamiento efectivo y la elegibilidad regional deben comprobarse dentro de la cuenta.
2. Define una tarea con fallos observables
Para una pieza publicitaria cuadrada, por ejemplo, el encargo podría exigir:
- producto reconocible y sin cambios en el envase;
- eslogan exacto en español, sin letras añadidas;
- espacio libre para precio y llamada a la acción;
- relación 1:1 y resolución mínima acordada;
- ausencia de logotipos inventados, manos deformes o elementos prohibidos.
Haz que cada criterio sea binario siempre que puedas: cumple o no cumple. Puntuar «belleza» del 1 al 10 sin una rúbrica compartida produce un número, pero no una decisión reproducible.
3. Separa generación y edición
En generación, usa el mismo prompt y las mismas referencias cuando ambos entornos lo permitan. Si un modelo no admite una entrada obligatoria, queda descartado para ese flujo; no adaptes silenciosamente el encargo para mantenerlo en la prueba.
En edición, entrega la misma imagen base y pide una transformación medible: «sustituye el fondo por una cocina luminosa sin alterar el producto, el logotipo, el texto ni sus proporciones». Una generación nueva no debe compensar una mala edición ni al revés.
4. Conserva todos los intentos
No selecciones la mejor imagen de diez para un modelo y la primera del otro. Asigna el mismo presupuesto de intentos y conserva también errores, rechazos y resultados deficientes. La tasa de aprobación necesita un denominador visible.
Utiliza una tabla como esta para cerrar la decisión:
| Candidato exacto | Intentos | Aprobadas | Tiempo observado | Uso facturado | Reparación | Coste por aprobada |
|---|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2-2026-04-21 | ||||||
gemini-3-pro-image |
Añade una columna por cada criterio obligatorio: texto exacto, identidad, composición, fondo, formato o cumplimiento de marca. Si una salida falla un requisito crítico, no la declares aprobada por ser visualmente atractiva.
Qué modelo elegir en cuatro escenarios habituales
Necesitas una campaña a 4K
Nano Banana Pro es el primer candidato porque Google documenta salida 4K y publica una referencia de precio específica. La elección sigue abierta hasta comprobar detalle fino, texto, fidelidad y coste de reparaciones en tu pieza real.
Necesitas una integración reproducible con snapshot fechado
GPT Image 2 ofrece el snapshot público gpt-image-2-2026-04-21, útil para registrar exactamente qué versión probaste. Aun así, debes conservar parámetros, entradas y respuestas: fijar el snapshot no elimina variación ni convierte una sola salida en benchmark.
Necesitas combinar numerosas referencias
Nano Banana Pro merece la primera prueba por sus flujos documentados de hasta 14 imágenes. Antes de diseñar la integración, verifica cuántas referencias de cada categoría acepta tu petición y si conserva los rasgos que realmente importan.
Necesitas texto en español o consistencia de marca
Prueba ambos. OpenAI reconoce límites de colocación exacta y consistencia; Google reconoce posibles fallos de ortografía, localización, detalles y personajes. Ninguna de esas declaraciones establece cuál falla menos. Tu lote emparejado debe medir texto carácter por carácter e identidad contra una lista de rasgos obligatorios.
Veredicto: documenta una elección limitada, no un campeón
Elige Nano Banana Pro primero cuando 4K o muchas referencias sean requisitos estructurales. Elige GPT Image 2 primero cuando priorices una API de generación y edición con snapshot fechado o un flujo integrado con Responses API. Si ambos cumplen los filtros, la documentación ya no puede decidir por ti.
Una conclusión defendible tiene esta forma: «En este lote, con estos modelos, entradas, parámetros y un máximo de tres intentos, X produjo más salidas que cumplieron nuestros criterios y tuvo un coste aceptado menor». Esa conclusión pertenece a tu flujo y a esa fecha.
Guarda proveedor + entorno + endpoint + modelo o snapshot + parámetros + región + intentos + coste observado + criterios de aceptación. Así podrás repetir la decisión cuando cambien los modelos, los precios o el acceso, sin confundir una demostración atractiva con una ventaja de producción.
