Nano Banana 2.1vsNano Banana Pro

Con las tarifas 1K de GPTProto listadas, Nano Banana 2.1 cuesta $0.02016 por imagen y Nano Banana Pro cuesta $0.0804 — unas cuatro veces más por el mismo tamaño de salida 1K. Para 1,000 imágenes 1K logradas, esas tarifas base mostradas implican unos $20.16 frente a $80.40 antes de reintentos u otros cargos. Esa comparación cambia si cambias la resolución, usas otra ruta o necesitas varias generaciones para conseguir un asset aprobado.

El mismo descuento del catálogo se aplica en tamaños mayores. Nano Banana 2.1 cuesta $0.03024 en 2K y $0.0678 en 4K. Nano Banana Pro cuesta $0.0804 en 2K (el mismo precio de lista que en 1K) y $0.144 en 4K. No compares un borrador 1K de un modelo con un final 4K del otro. Fija primero la resolución, la relación de aspecto, el prompt y los criterios de aceptación; luego cuenta cuántos intentos necesita cada modelo para entregar una imagen usable.

Revisa el precio de Nano Banana 2.1 y el precio de Nano Banana Pro en vivo para los ajustes que piensas usar.

Las dos páginas de modelo incluyen una ruta de texto a imagen y una ruta aparte de edición de imagen. Google documenta hasta 14 imágenes de referencia para Nano Banana 2.1 — hasta 10 referencias de objetos y cuatro personajes — y describe edición multirreferencia para Pro. Las dos páginas de GPTProto listan salida 1K, 2K y 4K. La capacidad de edición de imagen lista en GPTProto lista un máximo de 8 imágenes de referencia para cada modelo. Confirma las entradas aceptadas exactas en el panel de uso de la API; las capacidades del modelo de Google que hay debajo no significan que cada control esté expuesto.

Abre la ruta de edición de imagen de Nano Banana 2.1 o la ruta de edición de imagen de Nano Banana Pro para revisar el esquema de petición en vivo.

Usa un conjunto pequeño de prompts reales: una imagen de producto limpia, una edición multirreferencia, un gráfico con mucho texto y la composición más difícil de tu flujo. Iguala la relación de aspecto, la resolución, las referencias y las instrucciones. Puntúa la precisión del texto, la consistencia de objetos y personajes, el diseño, los cambios no deseados, el tiempo de generación y el número de intentos hasta la aprobación. Revisa la imagen final en el tamaño de visualización previsto. Ninguno de los dos modelos garantiza letra pequeña correcta, etiquetas fácticas o la conservación perfecta de un sujeto de referencia.

Cuando importan la velocidad y el rendimiento, ejecuta bastantes ejemplos para ver el tiempo de completado habitual en lugar de fiarte de un solo resultado. Cuando importa la exactitud fáctica, verifica el contenido generado por separado antes de publicarlo.