Google lanzó Nano Banana 2.1 el 6 de octubre como modelo de imágenes de disponibilidad general. Los desarrolladores ya cuentan con un ID de modelo estable, controles de salida y precios de API publicados. Las comparaciones de calidad siguen siendo pruebas de Google.

Las notas de lanzamiento de Gemini API del 6 de octubre indican que Nano Banana 2.1 ya está disponible de forma general y nombran gemini-nano-banana-2.1 como su ID estable para la API. La empresa lo recomienda para nuevos proyectos en lugar de Nano Banana 2, gemini-3.1-flash-image, que ha retirado sin anunciar una fecha de cierre. Para quien decide si usar el nuevo modelo, el cambio práctico es disponer de un proceso documentado que va de una entrada de texto o imagen de referencia a una imagen de 1K, 2K o 4K, con precio publicado y límites explícitos.

El gran cambio

Qué ha cambiado: Google lanzó Nano Banana 2.1 el 6 de octubre de 2026 como modelo de generación de imágenes y edición conversacional de disponibilidad general. Su ficha del modelo indica que se basa en Gemini 3.6 Flash y enumera la aplicación Gemini, AI Studio, Gemini API, Search AI Mode, Ads, Flow y Stitch como canales de distribución.

Cómo funciona para quien lo usa: En la API, un desarrollador elige gemini-nano-banana-2.1, proporciona texto y, de forma opcional, una imagen, y recibe contenido de imagen y texto. La Guía de generación de imágenes documenta hasta 14 imágenes de referencia, controles de tamaño de salida y relación de aspecto, fundamentación opcional mediante búsquedas y tres niveles de razonamiento. Un creador también puede probar el modelo en Google AI Studio u otro producto de Google de la lista; la lista de canales de la ficha no demuestra que todas las cuentas tengan el mismo acceso o controles.

Por qué importa: El precio de pago de la API para una imagen estándar de salida 1K es de 0,0336 dólares, frente a 0,067 dólares para Nano Banana 2 según la página de precios de Google. Es una comparación de precios para la salida especificada de la API, no una comparación medida de la calidad de imagen o la latencia. BIG CHANGE revisó la documentación, pero no ejecutó el modelo.

Elige una interfaz y luego revisa el resultado

Para crear o revisar una imagen sin desarrollar una integración, la ficha del modelo de Google menciona la aplicación Gemini y Flow entre sus canales, mientras que la página del modelo para desarrolladores enlaza directamente con Google AI Studio. Antes de comprometerse con un flujo de trabajo, conviene comprobar la disponibilidad y los controles en la cuenta que se usará.

Para una aplicación, los ejemplos actuales de la guía de API usan la API Interactions con el ID estable del modelo. Una instrucción de texto puede devolver datos de imagen; una solicitud de edición añade datos de imagen e instrucciones. La página del modelo enumera texto, imágenes, vídeo y PDF como entradas compatibles, e imágenes y texto como salidas. No admite entrada de audio. La guía indica que la respuesta predeterminada incluye imagen y texto, mientras que response_format puede solicitar solo imágenes o definir una relación de aspecto y un tamaño. El tamaño de imagen predeterminado es 1K; también están disponibles 2K y 4K. La página del modelo para desarrolladores fija límites de 131.072 tokens de entrada y 32.768 de salida. Su tabla no admite almacenamiento en caché, llamadas a funciones, salidas estructuradas ni Live API.

Las imágenes de referencia pueden ayudar a editar y componer. Google afirma que el modelo admite hasta 14 referencias en un flujo de trabajo, con semejanza de personajes para un máximo de cuatro y fidelidad para hasta diez objetos. Esas cifras describen entradas compatibles y objetivos de diseño, no garantizan que cada elemento permanezca intacto. Google también ofrece ajustes de razonamiento minimal, medium y high, con medium como valor predeterminado. La guía muestra la fundamentación mediante Google Web Search y un tipo opcional de Image Search; una aplicación debe configurar la herramienta de búsqueda para solicitarlo. Google indica que esta vía de generación no permite usar imágenes web de personas reales.

Antes de adoptarlo, comprueba que la cuenta prevista tenga la interfaz, utiliza el ID de modelo y el tipo de entrada documentados, y revisa la imagen devuelta en el tamaño en que se mostrará. BIG CHANGE no generó imágenes con el modelo; este artículo resume la documentación de Google.

Calcula el precio de la solicitud concreta

La tabla de precios de Google no ofrece un nivel gratuito de API para este modelo. Las tarifas estándar de pago son 1,50 dólares por millón de tokens de entrada de texto, imagen o vídeo; 7,50 dólares por millón de tokens de salida de texto y razonamiento; y 30 dólares por millón de tokens de salida de imagen. Google equipara esta última tarifa a 0,0336 dólares por imagen 1K, 0,0504 por 2K y 0,113 por 4K. Las tarifas Batch son la mitad de las tasas por token correspondientes, con equivalentes de imagen de 0,0168, 0,0252 y 0,0567 dólares. La fundamentación con búsquedas comparte una cuota de 5.000 solicitudes al mes entre los modelos Gemini 3.x; después cuesta 14 dólares por cada 1.000 solicitudes. Google advierte que una sola solicitud del usuario puede activar varias consultas de búsqueda facturables. Antes de desplegar un flujo de gran volumen, consulta los precios vigentes y la facturación de la cuenta.

Los resultados de Google y las cuestiones pendientes

Google afirma que el diseño visual, la edición, la representación del texto y la coherencia de los sujetos mejoran frente a modelos anteriores. En su ficha del modelo de octubre de 2026, la empresa describe evaluaciones humanas de preferencia lado a lado y una calificación automatizada de factualidad de una sola muestra, combinando referencias públicas con conjuntos internos. En esa tabla, la puntuación de factualidad de infografías de Nano Banana 2.1 con razonamiento es 0,521, frente a 0,179 de Nano Banana 2 con razonamiento. Son resultados de las evaluaciones de Google bajo las condiciones que seleccionó. La cobertura del lanzamiento de Decrypt también señaló que al lanzarse no había pruebas independientes; no verifica esas puntuaciones.

La propia ficha enumera texto pequeño borroso, coherencia imperfecta de personajes, seguimiento parcial de instrucciones en ediciones con máscara, confusión entre izquierda y derecha y limitaciones pendientes en factualidad y razonamiento espacial. También advierte de alucinaciones y de solicitudes que pueden tardar o agotar el tiempo de espera. Por eso, una imagen fundamentada en búsquedas todavía requiere verificar los datos, y una imagen de producción debe revisarse en el tamaño previsto para mostrarla. Según la guía de API, todas las imágenes generadas incluyen la marca de agua SynthID de Google.

Hay una discrepancia documental que conviene atender durante la integración: la ficha del modelo describe una ventana de contexto de hasta un millón de tokens y una salida de texto mayor, mientras que la página del modelo para API indica 131.072 tokens de entrada y 32.768 de salida. La página del modelo es la especificación explícita de la API utilizada aquí. Google debería aclarar las cifras; para dimensionar las solicitudes, los desarrolladores deben consultar la documentación vigente del endpoint y los límites de su cuenta.

Fuentes y lecturas adicionales

  • Google DeepMind: ficha del modelo Nano Banana 2.1(publicada en octubre de 2026; índice de fichas actualizado el 6 de octubre). Describe la base del modelo, su distribución, el método de evaluación de Google y las limitaciones conocidas. Sus cifras de tokens difieren de las de la página para desarrolladores.
  • Google AI for Developers: página del modelo Nano Banana 2.1(actualizada el 6 de octubre de 2026). Incluye el ID estable de API, las modalidades compatibles, los límites de tokens, los valores predeterminados y las funciones no compatibles.
  • Google AI for Developers: guía de generación de imágenes(consultada el 7 de octubre de 2026). Documenta ejemplos actuales de Interactions API, imágenes de referencia, fundamentación, controles de salida y limitaciones. Los ejemplos describen una interfaz; BIG CHANGE no los ejecutó.
  • Google AI for Developers: notas de lanzamiento(entrada del 6 de octubre de 2026). Establece la fecha de disponibilidad general y la retirada de Nano Banana 2 sin fecha anunciada de cierre.
  • Google AI for Developers: precios(consultada el 7 de octubre de 2026). Enumera las tarifas estándar y Batch, equivalentes de imagen y cargos de fundamentación con búsquedas. Los precios pueden cambiar.
  • Decrypt: cobertura del lanzamiento(6 de octubre de 2026). Información independiente sobre el lanzamiento que señala la falta de pruebas independientes en ese momento; el análisis de rendimiento se basa en los resultados de Google.