GPT Image 2 vs Nano Banana 2: ¿cuál elegir?

Respuesta corta: elige GPT Image 2 cuando necesites un control estricto de la calidad y tamaños de salida exactos, y elige Nano Banana 2 cuando necesites composición con varias imágenes, visuales anclados en la web o relaciones de aspecto extremas. Ambos destacan al renderizar texto dentro de las imágenes, ambos llegan hasta 4K y ambos están disponibles a través del mismo endpoint en APIMart, así que puedes probarlos en paralelo antes de decidirte.

GPT Image 2 es el modelo de imagen de OpenAI, lanzado en abril de 2026 como sucesor de GPT Image 1.5. Nano Banana 2 es el nombre que Google da a Gemini 3.1 Flash Image, el miembro rápido del nivel Flash de la familia Nano Banana. Resuelven el mismo problema desde direcciones distintas: OpenAI ofrece niveles de calidad explícitos con medición por tokens, mientras que Google cobra por resolución y añade grounding con búsqueda.

Puntos clave

• GPT Image 2 ofrece los niveles de calidad low, medium y high en su ruta oficial; a 1024x1024, el precio de lista de OpenAI va de unos $0.006 (low) a $0.211 (high) por imagen.
• Nano Banana 2 se factura por imagen según la resolución; el precio de lista de Google es de unos $0.067 a 1K, $0.101 a 2K y $0.151 a 4K.
• En APIMart, las rutas por imagen cuestan de $0.0085 a $0.021 para GPT Image 2 y de $0.015 a $0.025 para Nano Banana 2, de 1K a 4K.
• Nano Banana 2 acepta hasta 14 imágenes de referencia y admite los formatos 1:8 y 8:1; GPT Image 2 acepta hasta 15 imágenes de referencia y también admite tamaños personalizados en píxeles.
• Nano Banana 2 puede anclar las generaciones en resultados de Google Search; GPT Image 2 no tiene grounding web y su fecha de corte de conocimiento es diciembre de 2025.
• Google añade la marca de agua SynthID a cada salida de Nano Banana 2; GPT Image 2 no añade marca de agua SynthID.

GPT Image 2 vs Nano Banana 2 de un vistazo

¿En qué se diferencian GPT Image 2 y Nano Banana 2?

GPT Image 2: niveles de calidad y tamaños precisos

GPT Image 2 se basa en un proceso de generación guiado por razonamiento y te da un control directo de la calidad. La ruta oficial ofrece low, medium y high, y la diferencia de precio entre ellos es grande: a 1024x1024, el nivel high cuesta aproximadamente 35 veces más que el nivel low. Eso hace práctico crear borradores en calidad baja y renderizar el recurso final en calidad alta sin cambiar de modelo ni de endpoint.

También es el modelo más flexible cuando importa un tamaño de salida exacto. Además de 15 relaciones predefinidas, acepta dimensiones en píxeles como 1881x836, lo que ayuda cuando un diseño, un espacio de banner o una plantilla de impresión tiene medidas fijas.

Nano Banana 2: grounding, referencias y velocidad

Nano Banana 2 funciona sobre Gemini 3.1 Flash, por lo que está optimizado para la velocidad y un coste predecible más que para un control de calidad. Su mayor diferenciador es el grounding: con google_search activado puede incorporar resultados de texto actuales a la generación, y google_image_search añade imágenes de referencia encontradas en la web. Esto resulta útil para visuales que deben coincidir con productos reales, lugares emblemáticos o eventos recientes.

Google también documenta consistencia de personajes para hasta cinco personas por generación, algo importante en storyboards y series de campañas donde las mismas caras deben volver a aparecer.

Renderizado de texto en ambos modelos

El texto dentro de las imágenes es una función estrella en ambos. OpenAI destaca la ortografía y el espaciado precisos en escrituras latinas y de Asia Oriental, y Google destaca la tipografía carácter por carácter en varios idiomas. En la práctica, ambos son buenas opciones para pósteres, mockups de UI, packaging e infografías; prueba tus propios prompts en los idiomas en los que publicas, porque los resultados varían según el estilo de fuente y la densidad del texto.

Tamaños de salida, relaciones de aspecto e imágenes de referencia

Resolución y formatos

Ambos modelos alcanzan 4K. En APIMart, GPT Image 2 a 4K renderiza 16:9 a 3840x2160 y 1:1 a 2880x2880. Nano Banana 2 añade un nivel 0.5K (unos 512px) para vistas previas y miniaturas baratas, y admite formatos muy altos o anchos como 1:8 y 8:1 que GPT Image 2 no ofrece.

Edición con varias imágenes

Enviar image_urls cambia cualquiera de los dos modelos al modo image-to-image. Google recomienda hasta 10 referencias de objetos más 4 referencias de personajes para Nano Banana 2, un reparto útil cuando compones productos y personas en una misma escena.

Comparativa de precios

Los precios siguientes se obtuvieron de la API de precios de APIMart el 9 de octubre de 2026. Consulta las páginas de los modelos para ver las tarifas actuales antes de hacer tu presupuesto.

Precios por imagen en APIMart

La ruta oficial de Nano Banana 2 se factura un 20% por debajo del precio de lista de Google ($0.067, $0.101 y $0.151). La ruta oficial de GPT Image 2 sigue la medición por tokens de OpenAI, también un 20% por debajo del precio de lista:

Los niveles de membresía superiores de APIMart aumentan el descuento al 24% o al 28%.

Cuánto cuestan 1.000 imágenes

El patrón es sencillo: la ruta por imagen de GPT Image 2 es la forma más barata de generar volumen, mientras que su nivel high oficial es la opción más cara de esta comparativa. Nano Banana 2 cuesta más por imagen que GPT Image 2 en las rutas baratas, pero su precio no cambia con un ajuste de calidad, lo que mantiene el presupuesto predecible.

Cómo usar ambos modelos en APIMart

Ambos modelos usan el mismo endpoint, POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations, así que cambiar de modelo es modificar una sola línea en model.

Solicitud de GPT Image 2

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2k"
  }'

Solicitud de Nano Banana 2

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "A product poster for a ceramic coffee mug with the headline MORNING RITUAL",
    "n": 1,
    "size": "4:5",
    "resolution": "2K"
  }'

Obtener el resultado

Ambas llamadas son asíncronas y devuelven un task_id con estado submitted. Consulta GET https://api.apimart.ai/v1/tasks/{task_id} hasta que el estado sea completed y, después, lee la URL de la imagen en result.images. Las URLs de los resultados caducan, así que descarga las imágenes que quieras conservar.

¿Cuál deberías usar?

Elige GPT Image 2 si

• Quieres crear borradores baratos en calidad baja y terminar en calidad alta con el mismo modelo.
• Tu diseño necesita dimensiones exactas en píxeles en lugar de relaciones predefinidas.
• Generas grandes volúmenes y quieres el precio por imagen más bajo.
• Necesitas salidas sin marca de agua SynthID.

Elige Nano Banana 2 si

• Tus imágenes deben coincidir con productos, lugares o eventos recientes del mundo real, usando grounding con búsqueda.
• Compones muchas referencias, como productos junto con personajes recurrentes.
• Necesitas formatos extremos como banners 1:8 o tiras 8:1, o vistas previas a 0.5K.
• Prefieres un precio fijo por imagen que no dependa de un ajuste de calidad.

O usa ambos

Muchos equipos reparten según la tarea: GPT Image 2 para recursos de marketing con mucho texto y ubicaciones de tamaño fijo, Nano Banana 2 para escenas con grounding o con muchas referencias. Como ambos comparten un endpoint y una clave de API en APIMart, hacer pruebas A/B con el mismo prompt solo cuesta las imágenes que generes. Para saber más sobre el modelo de OpenAI, consulta el análisis en profundidad de GPT Image 2.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la principal diferencia entre GPT Image 2 y Nano Banana 2?

GPT Image 2 te ofrece niveles de calidad explícitos y tamaños personalizados en píxeles, facturados con medición por tokens en su ruta oficial. Nano Banana 2 tiene precio por imagen según la resolución y añade grounding con Google Search, relaciones de aspecto más extremas y un nivel de vista previa 0.5K.

¿Qué modelo es más barato?

En las rutas por imagen de APIMart, GPT Image 2 es más barato en todas las resoluciones: $0.0085 frente a $0.015 a 1K y $0.021 frente a $0.025 a 4K. En las rutas oficiales, GPT Image 2 es más barato en calidad baja y mucho más caro en calidad alta.

¿Qué modelo renderiza mejor el texto?

Ambos son sólidos. OpenAI pone el foco en la ortografía y el espaciado en escrituras latinas y de Asia Oriental, mientras que Google lo pone en la tipografía carácter por carácter en varios idiomas. Prueba tus propias fuentes e idiomas, porque el texto denso o estilizado todavía varía entre ejecuciones.

¿Cuántas imágenes de referencia puedo usar?

GPT Image 2 acepta hasta 15 imágenes de referencia por solicitud (20MB cada una, 256MB en total). Nano Banana 2 acepta hasta 14 (10MB cada una), y Google recomienda hasta 10 referencias de objetos y 4 referencias de personajes.

¿Puede Nano Banana 2 usar información de la web en tiempo real?

Sí. Establece google_search en true para anclar la generación en resultados de búsqueda y añade google_image_search para incorporar imágenes de referencia de la web. GPT Image 2 no tiene grounding web y se basa en conocimientos hasta diciembre de 2025.

¿Las salidas llevan marca de agua?

Google aplica una marca de agua SynthID invisible a cada imagen de Nano Banana 2. GPT Image 2 no añade marca de agua SynthID. Ambos modelos permiten el uso comercial según los términos de sus proveedores.

Qué vigilar a continuación

Ambas familias avanzan rápido: ya se ha informado de una actualización Nano Banana 2.1 centrada en la edición basada en máscaras, y el propio GPT Image 2 sustituyó a GPT Image 1.5 este año. Vuelve a ejecutar tus prompts de comparación cada vez que alguno de los modelos se actualice y revisa de nuevo los precios por imagen en las páginas de los modelos antes de escalar una carga de trabajo.