# GPT Image 2.6 vs Nano Banana 2.1: comparativa de calidad y coste > Comparamos el texto de un cartel, la foto de producto y la edición de una foto con los mismos prompts, con tiempos de generación y el coste oficial por imagen. - Canonical HTML: https://omniakey.com/es/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1 - Markdown: https://omniakey.com/es/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1.md - Published: 2026-11-08 (updated 2026-11-08) - Author: Kiki, COO at OmniaKey - Language: es - Category: Comparison - Reading time: 13 min - All posts: https://omniakey.com/blog/llms.txt --- [Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/es/gemini-nano-banana-2-1) es el punto de partida más barato para imágenes del día a día según las estimaciones oficiales de salida: $0.0504 por una imagen 2K frente a $0.10704 para cualquiera de los dos modelos GPT Image 2.6 con calidad high. Dibujó la cuchara única que pedimos y mantuvo un cartel en cuatro líneas. Para cristal cálido, Sunburst; Flare marcó el tiempo mediano más bajo de esta prueba, pero devolvió un producto a 1254 px. - Los seis carteles escribieron bien cada palabra, precio y fecha; cinco usaron cinco líneas en lugar de cuatro. - Nano Banana 2.1 dibujó una cuchara; Sunburst y Flare dibujaron dos cada uno. - La estimación oficial de salida a 2048 px es de $0.10704 para Sunburst o Flare y $0.0504 para Nano Banana 2.1. GPT Image 2.6 se vende como dos modelos: [Sunburst](https://omniakey.com/es/gpt-image-2-6-sunburst) para trabajo visual detallado y [Flare](https://omniakey.com/es/gpt-image-2-6-flare) para iterar rápido. |Tarea|Sunburst|Flare|Nano 2.1| |-|-|-|-| |Texto del cartel|2/2 correctos|2/2 correctos|2/2 correctos| |Diseño en 4 líneas|0/2|0/2|1/2| |Una cuchara|2 cucharas|2 cucharas|1 cuchara| |Foto de producto|Cristal cálido|1254 px|Catálogo sobrio| |Edición en azul|Azul vivo|Edición más rápida|Azul apagado| |Tiempo mediano|29.3 s|27.5 s|31.8 s| |Salida 2K oficial|$0.10704|$0.10704|$0.0504| ![Tres carteles de la ronda 1 uno al lado del otro, etiquetados GPT Image 2.6 Sunburst, GPT Image 2.6 Flare y Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r1-compare.790e2d68.2400.webp) _Ronda 1, un cartel por modelo: Sunburst 23.6 s, Flare 24.6 s, Nano Banana 2.1 35.4 s. Todas las líneas están bien escritas; Sunburst y Flare partieron el título._ ## Cómo lo probamos El 8 de noviembre de 2026 generamos 15 imágenes fijas nuevas con la API de medios de OmniaKey: el cartel dos veces por modelo y después una foto de conteo, una de producto y una edición por modelo. Una foto nueva de GPT Image 2, hecha por un cuarto modelo, sirvió como entrada común de la edición y queda fuera de la comparación. Los pedidos eran de 1:1 a 2048×2048: GPT con `size=2048x2048` y `quality=high`, Nano Banana 2.1 con `image_size=2K`. Catorce de las 15 imágenes volvieron a 2048 de lado; la foto de producto de Flare llegó a 1254. Los archivos de GPT son PNG, igual que el primer cartel de Nano Banana 2.1, mientras que sus otros cuatro son JPEG. Las tres ediciones recibieron el mismo JPEG de 1024. Los tiempos van del POST de envío a la primera consulta completada, con un intervalo de 4 segundos: incluyen subida, cola y red, y no la descarga. Las llamadas se hicieron de una en una, rotando el orden de los modelos, sin seed y sin repetir ninguna imagen débil. El par de carteles muestra cuánto cambia un mismo prompt entre ejecuciones; las otras tareas tienen un resultado por modelo, así que léelos como ejemplos y prueba tus propios prompts antes de cambiar una cadena de producción. OmniaKey vende acceso a los tres modelos; todos los precios de abajo son la tarifa publicada del proveedor, no la nuestra. ## Texto del cartel: todas las palabras bien, cinco diseños mal Los seis carteles escribieron bien REPAIR WEEKEND, el eslogan, la fecha y el precio; cinco de los seis usaron cinco líneas porque el título se partió. Prompt: > Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text: > > REPAIR WEEKEND > FIX IT. KEEP IT. > SAT 14 NOV / 10 AM > ENTRY $5 > > Keep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark. ![Tres carteles de la ronda 2 uno al lado del otro, etiquetados GPT Image 2.6 Sunburst, GPT Image 2.6 Flare y Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r2-compare.6cfea798.2400.webp) _Ronda 2, mismo prompt: Sunburst 28.6 s, Flare 23.7 s, Nano Banana 2.1 23.8 s. El texto sigue correcto; esta vez los tres partieron el título. Publicamos las dos rondas._ ![Zona del título de cada cartel de la ronda 1 apilada en tres filas, con el modelo y el tiempo de ejecución](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-title-detail.b83062b2.748.webp) _Recortes limpios del título de los tres carteles de la ronda 1, apilados uno por fila para leerlos en el móvil. La altura del recorte sigue a cada bloque de título, por eso difieren._ - Sunburst (23.6 s, 28.6 s): todos los caracteres correctos. REPAIR WEEKEND se parte en dos líneas, así que el cartel lleva cinco líneas, y la llave sale grande en vez de pequeña. - Flare (24.6 s, 23.7 s): la misma ortografía limpia y el mismo diseño de cinco líneas, letra azul marino sobre crema, la fecha en blanco sobre una barra azul y una llave naranja grande. - Nano Banana 2.1 (35.4 s, 23.8 s): la ronda 1 metió el título en una línea, cuatro en total, con una llave pequeña de dos bocas y más aire; la ronda 2 también lo partió. **Veredicto:** en estos seis carteles la ortografía empata a tres. Solo Nano Banana 2.1 mantuvo cuatro líneas, una vez de dos intentos, y los dos modelos GPT partieron el título en ambas rondas; si vas a imprimir, cuenta las líneas tú mismo. ## Contar objetos: una cuchara contra dos Nano Banana 2.1 dibujó una cuchara, mientras que Sunburst y Flare dibujaron dos cada uno, y los tres colocaron cuatro tazas y tres platillos. Prompt: > Photorealistic overhead studio photograph of exactly seven ceramic pieces on a pale gray tabletop. Arrange four cobalt-blue espresso cups in one straight row across the upper half. Arrange three ivory saucers in one straight row below the cups. Leave clear gaps between all seven pieces; no cup sits on a saucer. Put one small brass teaspoon vertically at the far right of both rows, with its bowl pointing up. Nothing else in the scene. Soft shadows, no text, no logos. ![Tres resultados de la tarea de conteo uno al lado del otro, etiquetados GPT Image 2.6 Sunburst, GPT Image 2.6 Flare y Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-compare.4b9a28c3.2400.webp) _Un prompt de conteo, una salida por modelo, todas a 2048×2048: Sunburst 29.3 s, Flare 34.9 s, Nano Banana 2.1 30.4 s. Cuatro tazas y tres platillos en cada una._ ![La misma franja del borde derecho recortada de las tres salidas de conteo, etiquetada Sunburst, Flare y Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-spoons-detail.d42d0af3.954.webp) _El mismo recorte del borde derecho en cada salida, con las etiquetas separadas: una cuchara de Nano Banana 2.1, dos de cada modelo GPT._ - Sunburst (29.3 s): cuatro tazas azules y tres platillos marfil en las filas correctas, pero dos cucharas de latón en el borde derecho en lugar de una. Las tazas están en ángulo oblicuo, no en picado. - Flare (34.9 s): las mismas cuatro tazas, tres platillos y dos cucharas. Sus tazas se ven más altas y redondas, y la cámara vuelve a estar descentrada. - Nano Banana 2.1 (30.4 s): cuatro tazas, tres platillos y una cuchara junto a las filas, con la parte cóncava hacia arriba. El frente de las tazas apenas muestra abertura, así que aquí tampoco convence la vista en picado. **Veredicto:** Nano Banana 2.1 gana el conteo, una cuchara contra dos. Los tres fallaron el punto de vista en picado, así que revisa el ángulo de cámara en tu propia escena. ## Foto de producto: cristal creíble, tres ambientes, un archivo más pequeño Los tres devolvieron una botella, un dosificador, una tela de lino y una piedra verosímiles; el archivo de Flare llegó a 1254 px para un pedido de 2048 px. Prompt: > Square luxury product photograph of one unbranded frosted amber-glass soap dispenser with a brushed stainless-steel pump, standing on a pale travertine slab. A folded ivory linen cloth sits behind it to the left. Morning window light from the left creates a soft bottle shadow to the right. Show subtle glass translucency, realistic pump geometry and the porous stone texture. Camera at bottle height, three-quarter view. Neutral warm wall, generous empty space above. No label, lettering, logo, watermark or extra bottles. ![Tres salidas de producto una al lado de la otra, con el modelo, el tiempo de ejecución y el tamaño en píxeles](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/product-compare.278a275e.2400.webp) _Un prompt de producto, una salida por modelo: Sunburst 46.4 s a 2048×2048, Flare 27.5 s a 1254×1254, Nano Banana 2.1 31.8 s a 2048×2048. Nada se reescala, así que Flare conserva su resolución menor._ - Sunburst (46.4 s): una botella ámbar ancha con la luz más viva a través del cristal cerca de la base, boquilla de acero abierta, pliegues de lino nítidos y poros de piedra visibles. El dibujo de la ventana a la izquierda es más marcado y el aire de arriba queda más justo. - Flare (27.5 s): una botella más estrecha, dosificador y piedra coherentes, más aire arriba que Sunburst. Devolvió 1254×1254 para el pedido de 2048×2048, así que su detalle es más blando que el de los otros dos archivos. - Nano Banana 2.1 (31.8 s): una botella esbelta de ámbar esmerilado con un dosificador de acero cepillado legible, poros finos, ámbar más oscuro, contraste más suave y aire de sobra arriba. **Veredicto:** los tres cumplen las instrucciones de material y escena. Sunburst es nuestra elección para una imagen de producto cálida; Nano Banana 2.1 da un aire de catálogo más sobrio con el cuadrado completo de 2048. Revisa el ancho y el alto devueltos, y pide otro archivo cuando 2048 sea obligatorio. ## Edición de foto: composición intacta, tela y color a la deriva Los tres conservaron la butaca, sus cuatro patas y toda la sala; ninguno devolvió un recoloreado idéntico píxel a píxel, y la tela cambió en todos los casos. Prompt: > Change only the armchair upholstery from mustard yellow to deep cobalt blue. Keep the chair shape, fabric texture, walnut legs, camera position, room lighting, shadows, floor, white lamp, oak table, green mug and framed print exactly as in the reference image. Do not add or remove anything. ![Cuadrícula de dos por dos: la butaca de referencia compartida arriba a la izquierda y luego las ediciones de GPT Image 2.6 Sunburst, GPT Image 2.6 Flare y Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-compare.8614115f.2072.webp) _Referencia de GPT Image 2 arriba a la izquierda y luego una edición por modelo: Sunburst 38.9 s, Flare 34.0 s, Nano Banana 2.1 40.9 s. La API recibió la referencia como JPEG de 1024 px con calidad 80._ ![Recortes de la tela del respaldo en la referencia y en las tres ediciones, con la referencia arriba a la izquierda](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-fabric-detail.1561ff7e.672.webp) _El mismo recorte del respaldo en la referencia y en las tres ediciones: la trama cambió en las tres ediciones._ - Sunburst (38.9 s): el cobalto más brillante y un contorno de silla limpio, con la sala cercana al original. La tapicería fina y difusa se vuelve más basta y ondulada. - Flare (34.0 s): un cobalto algo más oscuro, la misma sala y las cuatro patas, y una trama también más basta. La edición más rápida de las tres. - Nano Banana 2.1 (40.9 s): un gris azulado apagado en lugar de cobalto vivo, una trama punteada más fina y regular, con parte de la luz y de la textura de la tela redibujadas. **Veredicto:** la composición empata: los tres conservaron la butaca, sus cuatro patas visibles, la lámpara, la mesa de roble y la taza, el grabado rojo, la ventana y la planta. Sunburst se acercó más al cobalto saturado que pedimos, Flare fue el más rápido y Nano Banana 2.1 dio el azul más sobrio. ## Coste por imagen y velocidad Los dos proveedores cobran la salida de imagen a $30 por 1M de tokens, así que la factura sigue los tokens por imagen. La [calculadora de costes](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#calculating-costs) de OpenAI, usada el 8 de noviembre de 2026, da a GPT Image 2.6 3,568 tokens de salida para una imagen de 2048×2048 con calidad high: 3,568 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.10704. Los [recuentos de tokens publicados](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) por Google dan 1,680 tokens para una imagen 2K, que son $0.0504. |Modelo|Tokens|Coste|100 imgs.| |-|-:|-:|-:| |Sunburst|3,568|$0.10704|$10.70| |Flare|3,568|$0.10704|$10.70| |Nano Banana 2.1|1,680|$0.0504|$5.04| Son estimaciones solo de salida. Los tokens de entrada y de pensamiento se suman: la entrada de texto de GPT cuesta $5 por 1M de tokens y la de imagen $8; mientras que Nano Banana 2.1 cobra $1.50 por 1M de tokens de entrada de texto, imagen o vídeo y $7.50 por 1M de salida de texto y pensamiento. Nueve de las diez salidas de GPT informaron uso cero, lo que significa que los recuentos no llegaron; cero no es una imagen gratis. Donde llegaron, la foto de producto de Flare informó 105 tokens de entrada de texto y 2,058 de salida de imagen, $0.062265 con las tarifas de OpenAI, en un archivo de 1254; los recuentos de salida de Nano Banana 2.1 se movieron entre 1,276 y 2,013. Esos números cubren otros tamaños, así que la tabla usa las cifras publicadas por imagen. El tiempo mediano de las cinco salidas por modelo fue 29.3 s para Sunburst (23.6–46.4 s), 27.5 s para Flare (23.7–34.9 s) y 31.8 s para Nano Banana 2.1 (23.8–40.9 s). Unos segundos de diferencia no bastan para ordenar la velocidad. ## Resultados independientes y qué cambió en 2.6 Artificial Analysis recoge votos ciegos de preferencia por pares y los ajusta a puntuaciones Elo; la [metodología de imagen](https://artificialanalysis.ai/methodology/image) explica cómo. El 8 de noviembre de 2026 su [clasificación de texto a imagen](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image) (v2.1) mostraba GPT Image 2.6 Sunburst en calidad max con 1259 (±15), Flare con 1228 (±12) y Nano Banana 2.1 con 1176 (±12). Su [clasificación de edición](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing) (v2.1) mostraba 1209 (±14), 1206 (±13) y 1152 (±13). Esas pruebas de GPT usan calidad max, mientras que la nuestra usó high. |Modelo|Texto a imagen|Edición| |-|-:|-:| |Sunburst (max)|1259|1209| |Flare (max)|1228|1206| |Nano Banana 2.1|1176|1152| Los intervalos de edición de Sunburst y Flare se solapan, así que esa tabla no muestra un ganador claro en edición. Un Elo más alto significa que la imagen se prefiere más en votos ciegos, no un porcentaje de calidad. Los dos modelos GPT llegaron el 4 de noviembre de 2026 con complejidad ajustable, salida SVG y salida de GIF animado, ninguna usada en nuestras tareas de imagen fija; el [análisis de GPT Image 2.6](https://omniakey.com/es/blog/gpt-image-2-6-review) las cubre. Nano Banana 2.1 alcanzó disponibilidad general el 6 de octubre como actualización de Nano Banana 2, y Google marca `gemini-3.1-flash-image` como obsoleto, sin fecha de apagado anunciada. Para 2.5 frente a Nano Banana 2.1, consulta [GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/es/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-2-1). ## Qué modelo para qué trabajo - Imágenes de catálogo rutinarias en volumen: Nano Banana 2.1. Cerca de la mitad de la estimación oficial de salida 2K, un archivo de 2048 completo en las cinco ejecuciones y el conteo de objetos más limpio. - Imágenes de producto cálidas y bien iluminadas: Sunburst. La mejor translucidez del cristal en nuestra escena de producto, con la misma estimación de salida que Flare. - Borradores rápidos: Flare. El tiempo mediano más bajo de esta prueba, 27.5 s, con la salvedad de que un archivo de producto llegó a 1254 px. - Carteles con un número fijo de líneas: cualquiera de los tres, y luego revisa el diseño. Cinco de seis resultados partieron el título. ### Un pedido, tres IDs de modelo El mismo modelo, ajustes y prompt que el cartel de Sunburst de la ronda 1; la Idempotency-Key es ilustrativa. La API devuelve un id de tarea; consulta hasta `succeeded` y luego descarga el recurso. ```bash curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \ -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Idempotency-Key: repair-weekend-poster" \ -d '{ "model": "gpt-image-2.6-sunburst", "type": "image", "operation": "generate", "input": { "prompt": "Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:\nREPAIR WEEKEND\nFIX IT. KEEP IT.\nSAT 14 NOV / 10 AM\nENTRY $5\nKeep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark." }, "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"} }' ``` La respuesta es una tarea en cola con un `id`. Consulta `GET https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}` cada pocos segundos; cuando `status` sea `succeeded`, descarga `assets[0].url`. Para Flare, cambia `model` a `gpt-image-2.6-flare`; para Nano Banana 2.1, cámbialo a `gemini-nano-banana-2.1` y los parámetros a `{"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}`. Para una edición, pon `operation` en `edit` y envía la foto como `input.image` con la forma `{"data": "", "mime_type": "image/jpeg"}`. Usa una Idempotency-Key nueva para cada imagen. Para repetirlo sin código, abre el [generador de imágenes con IA](https://omniakey.com/es/ai-image-generator). Las páginas de [Sunburst](https://omniakey.com/es/gpt-image-2-6-sunburst), [Flare](https://omniakey.com/es/gpt-image-2-6-flare) y [Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/es/gemini-nano-banana-2-1) listan los precios actuales. ## Preguntas frecuentes ### ¿GPT Image 2.6 es mejor que Nano Banana 2.1? Ninguno gana en conjunto en nuestras cuatro tareas. Sunburst dio la luz de producto más cálida y el cobalto más vivo en la edición; Nano Banana 2.1 costó menos, dibujó una cuchara en lugar de dos y mantuvo un cartel en cuatro líneas. ### ¿Nano Banana 2.1 es más barato que GPT Image 2.6? Con las estimaciones oficiales de salida a 2048, sí: $0.0504 frente a $0.10704, así que 100 imágenes salen por unos $5.04 frente a $10.70. Los tokens de entrada y de pensamiento se suman en ambos casos. ### ¿Por qué una imagen de Flare volvió a 1254 px? Pedimos 2048×2048 y recibimos 1254×1254 en la foto de producto, mientras que sus otras cuatro salidas fueron de 2048. Revisa el tamaño devuelto antes de publicar; la estimación de $0.10704 supone un cuadrado completo de 2048. ### ¿Las ediciones conservan los píxeles originales? No. Los tres mantuvieron la distribución de la sala y la butaca, pero repintaron la tela y movieron luz y color, y el azul de Sunburst fue el más cercano al cobalto que pedimos. Revisa color y textura a tamaño completo antes de usar una edición como retoque de catálogo. ## Fuentes consultadas - [Registro de cambios de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/changelog) - [Página del modelo GPT Image 2.6 Sunburst](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-sunburst) - [Página del modelo GPT Image 2.6 Flare](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare) - [Guía de generación de imágenes de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) - [Precios de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - [Guía de generación de imágenes de Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) - [Precios de la API para desarrolladores de Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [Registro de cambios de la API de Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog) - [Clasificación de texto a imagen de Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image) - [Clasificación de edición de imágenes de Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing) - [Metodología de imagen de Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/methodology/image) Actualizado el 8 de noviembre de 2026. Repetiremos las pruebas del cartel y del producto si alguno de los proveedores cambia sus valores por defecto o sus precios.