Prueba real de la velocidad de generación de imágenes de Nano Banana 2: ¿es gemini-3.1-flash-image-preview realmente más rápido que el Pro? Incluye guía de generación de imágenes en alta definición 2K/4K.

title: "Nano Banana 2: ¿Por qué el modelo Flash de Google no es tan rápido como esperábamos? Guía de rendimiento y 4K"
description: "Analizamos los datos reales de velocidad de Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) y explicamos por qué su arquitectura Flash no siempre es rápida."

Nota del autor: Datos reales de velocidad de generación de Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview), análisis de por qué la arquitectura Flash no es tan rápida en la práctica y guía completa para la generación de imágenes en alta definición 2K/4K.

Google lanzó el 26 de febrero de 2026 el modelo Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview), prometiendo "calidad Pro + velocidad Flash". Sin embargo, los resultados de las pruebas reales han sorprendido a muchos desarrolladores: este modelo basado en la arquitectura Flash no es tan rápido como se imaginaba.

Valor principal: Este artículo analizará la velocidad real de generación de imágenes de Nano Banana 2 a través de datos de llamadas a la API reales, explicará las razones por las que Flash no es tan rápido y proporcionará una guía práctica completa para generar imágenes en alta definición 2K/4K.

Datos clave de las pruebas de velocidad de Nano Banana 2

Hemos realizado múltiples pruebas de invocación del modelo gemini-3.1-flash-image-preview a través de la plataforma APIYI. A continuación, se muestran los datos reales del tiempo de respuesta del primer byte:

Análisis de las pruebas de velocidad de Nano Banana 2

A partir de los datos de estas 9 pruebas, el tiempo de respuesta del primer byte de gemini-3.1-flash-image-preview fluctúa entre 23 y 56 segundos, con un promedio de aproximadamente 37.6 segundos. Esta cifra es muy superior a la latencia "inferior a 20 segundos" que promociona Google oficialmente, y notablemente más lenta que los 4-6 segundos reportados en algunos benchmarks de la comunidad.

Es importante destacar que no existe una relación lineal clara entre la cantidad de tokens de entrada y el tiempo de respuesta: una solicitud con solo 261 tokens tardó 39 segundos, mientras que una con 856 tokens solo necesitó 23 segundos. Esto sugiere que el cuello de botella no está en la inferencia del modelo en sí, sino en el nivel de infraestructura.

Al mismo tiempo, los tokens de salida de Nano Banana 2 suelen estar entre 2,000 y 2,900, lo que refleja el consumo intrínseco de tokens en la generación de imágenes.

title: "¿Por qué Nano Banana 2 no es tan rápido en las pruebas reales? Análisis profundo"
description: Analizamos los cuellos de botella de Nano Banana 2: por qué su velocidad real no alcanza la teórica y qué esperar de este modelo de Gemini.

Nano Banana 2: ¿Por qué no es tan rápido en las pruebas reales? Análisis profundo

3 razones principales del cuello de botella en Nano Banana 2

Muchos desarrolladores se preguntan: si Nano Banana 2 se basa en la arquitectura Flash, teóricamente debería ser entre 3 y 5 veces más rápido que Pro. ¿Por qué en las pruebas reales suele tardar entre 30 y 50 segundos?

Razón 1: Suministro insuficiente de potencia de cómputo de Google

Esta es la causa principal. En febrero de 2026, la infraestructura de Google Gemini sigue bajo presión; la demanda supera con creces la asignación inicial de recursos. Al ser un modelo Preview recién lanzado, Nano Banana 2 tiene una cuota limitada. Según el feedback de la comunidad, la utilización de la GPU alcanza el 94-97% en horas pico, operando casi a plena carga.

Razón 2: Estrategias de limitación en fase Preview

El modelo gemini-3.1-flash-image-preview todavía está en fase de vista previa. Google aplica límites de tasa (Rate Limits) más estrictos a estos modelos. Incluso para usuarios de pago, las RPM (solicitudes por minuto) están notablemente restringidas, lo que significa que muchas peticiones deben esperar en cola.

Razón 3: Coste oculto del mecanismo de "Thinking"

Nano Banana 2 tiene activado por defecto el modo "Thinking" (pensamiento) y no se puede desactivar. Antes de generar la imagen, el modelo realiza automáticamente una comprensión de la escena, razonamiento de relaciones espaciales y cálculos físicos de luz y sombra. Los desarrolladores reportan que el modelo a veces se queda en estado "thinking" durante 60-90 segundos antes de entregar el resultado de golpe, en lugar de hacerlo de forma fluida.

Comparativa de velocidad: Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro

En la práctica, Nano Banana 2 es efectivamente más rápido que Pro (aproximadamente el doble). Sin embargo, aún está lejos de la aceleración de 3-5 veces y la latencia sub-20 segundos que promete Google. Basándonos en experiencias previas con Google, la expansión de la capacidad de cómputo para nuevos modelos suele completarse entre 1 y 4 semanas tras el lanzamiento, momento en el que el rendimiento debería mejorar significativamente.

🎯 Sugerencia práctica: En esta etapa, la ventaja principal de Nano Banana 2 es su resolución 4K y su menor coste, no su velocidad. Te recomendamos realizar pruebas reales a través del servicio proxy de API de APIYI (apiyi.com), donde ofrecen un precio unificado de $0.03 por imagen (sin importar la resolución), ahorrando un 80% respecto al precio oficial de 4K.

Guía completa para generar imágenes HD 2K/4K con Nano Banana 2

Una de las mayores actualizaciones de Nano Banana 2 es el soporte para ultra alta resolución 4K (4096×4096), superando el límite de 2K de Nano Banana Pro. A continuación, presentamos la guía de uso completa.

Comparativa de resolución y costes de Nano Banana 2

La mayor ventaja de la plataforma APIYI es su precio único de $0.03 para todas las resoluciones, lo que significa que el coste de generar una imagen 4K es exactamente el mismo que una de 0.5K. Para escenarios que requieren imágenes de alta definición, esta ventaja de precio es muy evidente.

Ejemplo de código minimalista para Nano Banana 2

Aquí tienes el código más sencillo para generar imágenes HD 4K a través de APIYI:

import requests, base64, json

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent",
    headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": "TU_CLAVE_APIYI"},
    json={
        "contents": [{"parts": [{"text": "Un Shiba Inu con traje espacial caminando por la luna, ultra claro 4K, iluminación cinematográfica"}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "4K"}
        }
    },
    timeout=120
)

# Extraer datos de la imagen
image_data = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("salida_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

import requests
import base64
import json
import time

# Configuración de APIYI
API_KEY = "TU_CLAVE_APIYI"
ENDPOINT = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent"

def generate_image(
    prompt: str,
    size: str = "1K",
    aspect_ratio: str = "1:1",
    timeout: int = 120
) -> bytes:
    """
    Invoca Nano Banana 2 a través de APIYI para generar imágenes

    Args:
        prompt: Texto descriptivo de la imagen (indicación)
        size: Resolución (512px / 1K / 2K / 4K)
        aspect_ratio: Relación de aspecto
        timeout: Tiempo de espera (segundos)

    Returns:
        Datos binarios de la imagen PNG
    """
    payload = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": size
            }
        }
    }

    start = time.time()
    resp = requests.post(
        ENDPOINT,
        headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": API_KEY},
        json=payload,
        timeout=timeout
    )
    elapsed = time.time() - start
    print(f"Tiempo de generación: {elapsed:.1f}s | Resolución: {size}")

    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return base64.b64decode(data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"])

# Ejemplo de uso: generar imágenes en diferentes resoluciones
for size in ["1K", "2K", "4K"]:
    image = generate_image("Paisaje nocturno de una ciudad futurista estilo cyberpunk", size=size, aspect_ratio="16:9")
    with open(f"ciudad_{size}.png", "wb") as f:
        f.write(image)

Nota: El tiempo de generación para la resolución 4K suele ser de 10 a 15 segundos más que para 1K; se recomienda establecer el timeout en 120 segundos o más. Al usar apiyi.com, todas las resoluciones tienen un precio uniforme de $0.03 por imagen.

14 relaciones de aspecto y escenarios de aplicación en Nano Banana 2

Nano Banana 2 soporta 14 relaciones de aspecto, cubriendo casi todos los escenarios de uso principales:

Sugerencia de uso: El parámetro imageSize debe usar la letra K en mayúscula (ej. "2K" en lugar de "2k"). La relación de aspecto se especifica mediante el parámetro aspectRatio, con el formato "ancho:alto".

Preguntas frecuentes

Resumen

Conclusiones principales de las pruebas de velocidad de Nano Banana 2:

1. Velocidad real de 23-56 segundos: Es más lento que los "menos de 20 segundos" promocionados oficialmente, pero es aproximadamente 2 veces más rápido que Nano Banana Pro.
2. La lentitud se debe a la falta de capacidad de cómputo: La arquitectura Flash no tiene problemas; el cuello de botella está en la capacidad de las GPU de Google y las políticas de limitación de la versión Preview.
3. El 4K es el verdadero punto fuerte: Supera el límite de 2K de la versión Pro, permitiendo una salida de ultra alta definición de 4096px.
4. Precio único en APIYI de $0.03 por imagen: Sin límite de resolución (mismo precio para 0.5K a 4K). Las imágenes en 4K resultan un 80% más económicas que con los precios oficiales.

En esta etapa, la razón principal para elegir Nano Banana 2 no es la velocidad, sino la resolución 4K + el menor costo. Se espera que el rendimiento de la velocidad mejore significativamente en las próximas semanas a medida que Google complete la expansión de su capacidad de cómputo.

Te recomendamos probar la capacidad de generación de imágenes 4K de Nano Banana 2 a través de APIYI (apiyi.com), con un precio unificado de $0.03 por imagen, compatible con 14 relaciones de aspecto y todas las opciones de resolución.

📚 Referencias

1. Documentación de generación de imágenes de Google AI: Documentación oficial de la API de Nano Banana 2

   • Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • Descripción: Especificaciones de la interfaz de la API oficial y documentación de parámetros.

2. Anuncio de lanzamiento de Google DeepMind Nano Banana 2: Introducción a las capacidades principales del modelo

   • Enlace: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • Descripción: Conozca la filosofía de diseño y las características técnicas de Nano Banana 2.

3. Guía para desarrolladores de Google: Construcción de aplicaciones con Nano Banana 2

   • Enlace: blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-nano-banana-2/
   • Descripción: Guía práctica para desarrolladores y ejemplos de código.

4. Documentación de APIYI para Nano Banana 2: Guía completa para el acceso a través de APIYI

   • Enlace: docs.apiyi.com/en/api-capabilities/nano-banana-2-image
   • Descripción: Documentación de acceso, precios y ejemplos de invocación del modelo en la plataforma APIYI.

5. Página de precios de Google AI: Precios oficiales de la API de Gemini

   • Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • Descripción: Información sobre el precio oficial de los tokens y el cálculo de costes por uso.

Autor: Equipo técnico de APIYI
Intercambio técnico: Te invitamos a debatir sobre tu experiencia de uso con Nano Banana 2 en la sección de comentarios. Para más recursos, visita el centro de documentación de APIYI en docs.apiyi.com.