Análisis completo de precios de Nano Banana 2.1: 5 diferencias clave frente a Nano Banana 2 y cálculo del ahorro

El 6 de octubre de 2026, Google lanzó en Gemini API Nano Banana 2.1 (ID del modelo: gemini-nano-banana-2.1), una versión mejorada de Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). Lo más llamativo es su precio: el costo de salida de imágenes por millón de tokens baja directamente de $60 a $30, y el costo por imagen de 1K pasa de $0.067 a $0.0336.

Pero si te quedas solo con el titular de «precio a la mitad», es muy fácil hacer mal las cuentas. La tabla oficial también esconde varios cambios en sentido contrario: el precio de entrada sube 3 veces, la salida de texto y de razonamiento aumenta 2.5 veces, el consumo de tokens de las imágenes 4K crece un 50 % y, además, el nivel de 0.5K desaparece de la tabla de precios.

En este artículo analizamos punto por punto las diferencias de precio entre Nano Banana 2.1 y Nano Banana 2 a partir de la página oficial de precios de Google. También calculamos los costos reales según la resolución y el flujo de trabajo, y ofrecemos recomendaciones para la migración.

Valor principal: al terminar de leer, podrás determinar con precisión cuánto puedes ahorrar al cambiar tu negocio a Nano Banana 2.1 y en qué casos el ahorro será menor.

Precios clave de Nano Banana 2.1

Empecemos por reunir las cifras clave de la tabla oficial de precios. Todos los precios siguientes corresponden al nivel de pago Standard y se expresan en dólares por millón de tokens. Ninguno de los dos modelos ofrece un nivel gratuito en Gemini API (en Free Tier aparece como Not available; Nano Banana 2 se puede probar gratis en Google AI Studio).

La tabla muestra que Nano Banana 2.1 sigue una estrategia de precios que «traslada el costo de la salida de imágenes a la entrada y el razonamiento». En la gran mayoría de las invocaciones del tipo «una indicación para generar una imagen», la salida de imágenes representa más del 95 % del costo total, así que el costo general sí se acerca a la mitad. Sin embargo, en los flujos de trabajo con muchas imágenes de referencia, varias rondas de edición o cadenas de razonamiento largas, el aumento de los costos de entrada y razonamiento reduce parte del ahorro.

También hay que tener en cuenta que Nano Banana 2.1 incorpora el video como tipo de entrada. Esto permite usar fragmentos de video como referencia de generación, pero los fotogramas de video suelen consumir muchos tokens. Por eso, conviene evaluar por separado el costo, que se factura a $1.50 / M.

🎯 Recomendación para las pruebas: las cifras de la tabla de precios son solo teóricas. El costo real depende de la longitud de la indicación, la cantidad de imágenes de referencia y el nivel de razonamiento. Recomendamos usar la plataforma APIYI apiyi.com para invocar ambos modelos con el mismo conjunto de indicaciones reales, comparar el consumo de tokens en el campo usage y decidir a partir de esos resultados.

Comparación del precio por imagen de Nano Banana 2.1 y Nano Banana 2

Lo que más les importa a los desarrolladores es «cuánto cuesta cada imagen». Las notas al pie de la página oficial de precios indican el consumo de tokens por resolución. A continuación, calculamos el costo por imagen en las modalidades Standard y Batch multiplicando número de tokens × precio unitario.

En las resoluciones 1K y 2K, el consumo de tokens es exactamente el mismo. Al reducirse el precio unitario a la mitad, el costo también se reduce a la mitad, sin condiciones adicionales. La resolución que sí requiere atención es 4K: Nano Banana 2.1 consume 3,780 tokens por imagen, un 50% más que los 2,520 de Nano Banana 2. Por eso, el costo por imagen 4K solo baja de $0.151 a $0.113, una reducción de alrededor del 25%.

Hay una trampa fácil de pasar por alto. Algunos artículos de terceros en inglés indican que el precio de una imagen 4K de Nano Banana 2.1 es de $0.0756 porque siguen usando el criterio del modelo anterior, con 2,520 tokens. Hay que tomar como referencia la nota al pie de la página oficial de precios: una imagen 4K consume 3,780 tokens y cuesta alrededor de $0.113. Para preparar el presupuesto, usa esta última cifra.

También vale la pena prestar atención a la desaparición de la resolución 0.5K. Nano Banana 2 cobra $0.045 por imagen de 512 px, una opción que suele usarse para miniaturas, vistas previas de borradores y filtrado por lotes. La tabla de precios de Nano Banana 2.1 solo incluye tres resoluciones: 1K, 2K y 4K. Aun así, la tarifa de 1K de Nano Banana 2.1, $0.0336, ya es más baja que la de 0.5K de Nano Banana 2. Con el mismo presupuesto, puedes obtener una resolución mayor.

3 costos ocultos de Nano Banana 2.1 Pricing

Es cierto que el precio se reduce a la mitad, pero para calcular bien el costo hay que tener en cuenta estos tres costos ocultos.

1. El precio de los tokens de entrada se triplica: pasa de $0.50 a $1.50 por millón de tokens. En la generación de texto a imagen, las indicaciones suelen tener solo unos cientos de tokens, así que el impacto es insignificante. Sin embargo, en los flujos de imagen a imagen y de combinación de varias imágenes, cada imagen de referencia cuenta como tokens de entrada. Además, en la edición mediante conversaciones de varias rondas, las imágenes anteriores también se incluyen en el contexto, por lo que la cantidad de tokens de entrada puede acumularse rápidamente hasta llegar a decenas de miles.
2. El precio de los tokens de pensamiento se multiplica por 2.5: el pensamiento está activado de forma predeterminada en los modelos de imágenes Gemini 3.x, y los tokens de pensamiento se facturan como salida de texto, tanto si se devuelven como si no. En Nano Banana 2.1, el precio de los tokens de texto y pensamiento sube de $3.00 a $7.50. Cuanto más largo sea el razonamiento que requieren las indicaciones para composiciones complejas o diseños con mucho texto, más se notará este costo.
3. Aumenta el consumo de tokens en 4K: como vimos en la sección anterior, la generación en 4K pasa de 2,520 a 3,780 tokens, lo que compensa la mitad de la reducción del precio unitario. En negocios de comercio electrónico o impresión que se centran en 4K, el ahorro real es de aproximadamente un 25%, no un 50%.

Si tenemos en cuenta estos tres factores, podemos calcular un punto de equilibrio sencillo. Para una imagen 1K, por ejemplo, se ahorran $0.0336 por imagen. Como el millón de tokens de entrada cuesta $1.00 más, el aumento del precio de entrada solo anula el ahorro cuando la entrada de una sola invocación supera aproximadamente los 33,600 tokens. El costo adicional de $4.50 por millón de tokens de pensamiento sitúa el punto de equilibrio en unos 7,470 tokens de pensamiento.

En otras palabras, es muy poco probable que un flujo de trabajo normal llegue a esos límites. Nano Banana 2.1 sigue siendo más barato en la gran mayoría de los casos; lo que hay que calcular según cada flujo de trabajo es cuánto se ahorra exactamente.

Cálculo de costos de Nano Banana 2.1 y Nano Banana 2 en distintos escenarios

El precio por unidad no basta para hacerse una idea clara. A continuación, calculamos el costo completo de una llamada en cuatro escenarios típicos. Estimamos que cada imagen de referencia consume unos 1.120 tokens de entrada (el consumo real depende del tamaño de la imagen y de la configuración de resolución multimedia). Los tokens de razonamiento se estiman según valores habituales.

Los resultados muestran una tendencia: cuanto más ligera es la salida y más pesada la entrada, menor es la ventaja de Nano Banana 2.1. La generación sencilla de texto a imagen y la creación habitual de imágenes para comercio electrónico permiten ahorrar más del 40%, por lo que son las que más se benefician. En cambio, el ahorro baja al 13%-16% en la fusión de 14 imágenes de referencia y en los pósteres 4K con mucho texto, aunque no se da el caso de que «cambiar salga más caro».

La diferencia se aprecia mejor al calcular el presupuesto mensual. Si se generan 10.000 imágenes 1K al mes, Nano Banana 2 cuesta unos $672 y Nano Banana 2.1, unos $336. Para la misma cantidad de imágenes 2K, el costo es de $1,008 frente a $504; para imágenes 4K, de $1,512 frente a $1,134. En tareas de procesamiento por lotes sin conexión, al aplicar el descuento del 50% del modo Batch, el costo mensual de las imágenes 1K puede reducirse a $168.

💡 Consejo sobre costos: Si tu equipo genera muchas imágenes al mes, te recomendamos empezar con una prueba gradual de bajo volumen durante una semana en APIYI (apiyi.com). Registra la distribución real de tokens de entrada, razonamiento e imagen, y luego aplica la fórmula anterior para calcular el beneficio de la migración. Es más prudente que cambiarlo todo de una vez.

Ejemplo de llamada a Nano Banana 2.1 y código para estimar costos

Nano Banana 2.1 conserva la interfaz nativa generateContent de Gemini. Para migrar, solo hay que sustituir el ID del modelo. En imageConfig, imageSize puede ser 1K, 2K o 4K. El siguiente ejemplo realiza una llamada a través del endpoint compatible con el formato nativo de Gemini de APIYI:

import requests, base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-nano-banana-2.1:generateContent"

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": "一只戴墨镜的柴犬站在霓虹灯街头，招牌写着 BANANA CAFE"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
}
resp = requests.post(URL, headers={"x-goog-api-key": API_KEY}, json=payload, timeout=180).json()
img = next(p for p in resp["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
open("output.png", "wb").write(base64.b64decode(img["inlineData"]["data"]))
print(resp.get("usageMetadata"))  # 记录 token 消耗用于成本核算

usageMetadata, incluido en la respuesta de la llamada, detalla los tokens de entrada, razonamiento y salida. Te recomendamos guardar estos campos en los registros de tu aplicación; te resultarán muy útiles para comparar los costos de los modelos más adelante.

# 单价：美元 / 百万 token（Standard 层）
PRICING = {
    "gemini-3.1-flash-image": {"input": 0.50, "text_out": 3.00, "image_out": 60.00,
                                "image_tokens": {"0.5K": 747, "1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 2520}},
    "gemini-nano-banana-2.1": {"input": 1.50, "text_out": 7.50, "image_out": 30.00,
                                "image_tokens": {"1K": 1120, "2K": 1680, "4K": 3780}},
}

def estimate_cost(model, input_tokens, thinking_tokens, size, n_images=1, batch=False):
    p = PRICING[model]
    if size not in p["image_tokens"]:
        raise ValueError(f"{model} 不支持 {size} 档位")
    cost = (input_tokens * p["input"]
            + thinking_tokens * p["text_out"]
            + p["image_tokens"][size] * n_images * p["image_out"]) / 1_000_000
    return round(cost * (0.5 if batch else 1), 4)

for m in PRICING:
    print(m, estimate_cost(m, input_tokens=3700, thinking_tokens=1000, size="2K"))
# gemini-3.1-flash-image 0.1056
# gemini-nano-banana-2.1 0.0635

Si conectas esta función a tus registros de uso, podrás reproducir cálculos con datos históricos reales para estimar el beneficio de la migración, en lugar de depender de las estimaciones de este artículo.

🚀 Empieza rápido: Te recomendamos obtener una clave API en APIYI (apiyi.com) y ejecutar directamente el código anterior. La plataforma ofrece integración tanto con el formato nativo de Gemini como con el formato compatible con OpenAI. Para alternar entre Nano Banana 2 y 2.1, solo tienes que cambiar el nombre del modelo. Consulta en la consola los modelos disponibles y las tarifas vigentes.

Decisión de migración a Nano Banana 2.1 y preguntas frecuentes

Además del precio, Nano Banana 2.1 también mejora sus capacidades. Según la descripción oficial, ofrece mejoras en la calidad visual, la coherencia de los personajes en conversaciones de varias rondas, la precisión del renderizado de texto y la generación aumentada con búsqueda. También admite tres resoluciones: 1K, 2K y 4K. Si tenemos en cuenta tanto el precio como las capacidades, estas son las opciones recomendadas según las características de cada caso:

En cuanto al ciclo de vida del modelo anterior, a la fecha de publicación, la página oficial de obsolescencia de Google todavía no indicaba una fecha de retirada para gemini-3.1-flash-image, aunque algunos informes de terceros ya mencionaban un plazo de migración. Recomendamos completar las pruebas de compatibilidad cuanto antes para evitar tener que cambiar de forma apresurada.

Preguntas frecuentes sobre los precios de Nano Banana 2.1

P1: ¿Nano Banana 2.1 tiene un nivel gratuito?

Nano Banana 2.1 no ofrece un nivel gratuito en Gemini API; es necesario usar una cuenta de pago para invocarlo. Si primero quieres probar los resultados, puedes registrarte en APIYI, en apiyi.com, y obtener crédito de prueba. Así podrás validar la calidad de las imágenes con unas pocas solicitudes antes de decidir si migras.

P2: ¿Por qué Nano Banana 2.1 solo es un 25 % más barato en 4K?

Porque el consumo de tokens de las imágenes 4K pasa de 2,520 a 3,780. Aunque el precio unitario se reduce a la mitad, la cantidad de tokens aumenta un 50 %. El efecto combinado hace que el costo por imagen baje de $0.151 a $0.113. Los $0.0756 que circulan en internet son incorrectos: se calcularon usando la cantidad de tokens anterior.

P3: ¿Para qué casos es adecuado el modo Batch?

El modo Batch cobra $15 / M por las imágenes generadas, lo que reduce a la mitad el costo por imagen. Sin embargo, los resultados se devuelven de forma asíncrona, por lo que es adecuado para tareas que no requieren una respuesta inmediata, como la generación masiva de imágenes de productos o la creación de conjuntos de datos. Para las aplicaciones interactivas en tiempo real, sigue siendo recomendable usar el nivel Standard. Puedes probar ambos modos en APIYI, en apiyi.com, y comparar su latencia y sus costos.

P4: ¿La búsqueda aumentada con Grounding tiene un costo adicional?

Sí. Hay 5,000 solicitudes de búsqueda gratuitas al mes, compartidas entre todos los modelos Gemini 3.x. Una vez superado ese límite, se cobran $14 por cada 1,000 solicitudes. Una solicitud puede activar varias consultas de búsqueda, y cada consulta se cobra por separado. Sin embargo, el contenido recuperado no cuenta como tokens de entrada.

Conclusión: ¿vale la pena migrar a Nano Banana 2.1?

El cambio de precios de Nano Banana 2.1 es, en esencia, un ajuste estructural: el precio unitario de las imágenes generadas se reduce a la mitad, mientras que los tokens de entrada y de razonamiento suben de precio, el consumo en 4K aumenta y se elimina la opción de 0,5K. Para la mayoría de los negocios centrados en la generación de imágenes de texto a imagen en 1K y 2K, esto se traduce en una reducción real de costos del 40 %-50 %. Si sumamos la mejora en calidad de imagen y renderizado de texto, la migración parece clara.

Conviene actuar con cautela en los flujos de trabajo que requieren muchas entradas, mucho razonamiento o que se centran principalmente en 4K. En estos casos, el ahorro puede reducirse al 13 %-25 %. Aunque sigue siendo rentable, es necesario recalcular el presupuesto según la cantidad de tokens indicada en las notas oficiales, en lugar de limitarse a dividir entre dos la factura anterior.

Recomendamos seguir este proceso de migración: primero, utilizar la función de costos de este artículo para reproducir los registros históricos de uso; después, probar gradualmente con un volumen reducido y comparar la calidad real de las imágenes y el consumo de tokens; por último, cambiar por etapas. Puedes completar todo el proceso mediante la interfaz unificada de APIYI, en apiyi.com, y comparar rápidamente Nano Banana 2, Nano Banana 2.1 y otros modelos de generación de imágenes con una misma clave API.

Referencias:
– Página oficial de precios de Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
– Información sobre la obsolescencia de modelos de Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations
– Documentación para desarrolladores sobre generación de imágenes de Gemini: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
– Centro de documentación de APIYI: docs.apiyi.com

Sobre el autor: Equipo técnico de APIYI, especializado en la integración de modelos de IA y la optimización de costos. Puedes contactar con nosotros a través de APIYI, en apiyi.com, para intercambiar experiencias sobre la selección de modelos de generación de imágenes y la reducción de costos.