Nano Banana 2.1 cuesta la mitad. Según qué línea de la tarifa mires

Google publicó Nano Banana 2.1 el 6 de octubre de 2026. Es su modelo de generación y edición de imágenes, el identificador para quien programa es gemini-nano-banana-2.1, y está disponible en la app de Gemini, en el modo IA del buscador, en Google Ads y en las herramientas de desarrollo: AI Studio, Flow y Stitch. El titular que dio la vuelta en veinticuatro horas fue el precio: la mitad que su antecesor.

En la tabla de tarifas de Google ese titular es cierto en dos de sus tres filas. La imagen de 1K pasa de 0,067 a 0,0336 dólares, un 49,9 % menos. La de 2K, de 0,101 a 0,0504, un 50,1 % menos. Y la de 4K pasa de 0,151 a 0,113 dólares: un 25,2 % menos, no la mitad. Varios medios publicaron que la de 4K costaba unos 0,0756 dólares, que es exactamente la mitad de la anterior — la cifra que sale de suponer en vez de abrir la tabla. En la tarifa oficial no aparece. Aquí la corregimos porque la comprobamos dos veces en la misma página.

Y hay tres filas más en esa tabla que ningún titular recogió, porque suben. El token de entrada —el texto del prompt, pero también cada imagen, vídeo o PDF que le pasas— pasa de 0,50 a 1,50 dólares por millón: se triplica. El token de salida de texto y de razonamiento, de 3 a 7,50: dos veces y media. Solo el token de salida de imagen baja, de 60 a 30 dólares por millón. Ninguno de los dos modelos tiene capa gratuita.

La cuenta que resuelve el titular es sencilla y sale de las cifras oficiales, sin suponer nada. En una imagen de 1K te ahorras 0,0334 dólares, y cada millón de tokens de entrada te cuesta un dólar más que antes. Divide: a partir de 33.400 tokens de entrada, la imagen «más barata» te sale más cara que la de septiembre. En 4K el umbral son 38.000 tokens, y en 2K, 50.600. El modelo acepta texto, imagen, vídeo y PDF como entrada: con un vídeo corto esos umbrales se cruzan sin despeinarse.

Esto importa porque el argumento de venta del modelo es precisamente lo que entra. Google destaca que mezcla hasta catorce imágenes de referencia, que mantiene hasta cuatro personajes y diez objetos, y que puedes subirle el nivel de razonamiento de mínimo a alto. Las tres cosas mueven tokens, y las tres acaban de encarecerse. El ahorro está en la línea que usa la llamada más simple; la subida, en las líneas que usa el trabajo de verdad.

Pongámosle un número, y digamos de dónde sale. Google documenta que una imagen de entrada se trocea en teselas y que cada tesela cuesta 258 tokens, y pone un ejemplo: una imagen de 960×540 da seis teselas. Seis por 258 son 1.548 tokens. Si las catorce referencias costaran eso —es el ejemplo de Google, no una promesa para este modelo—, la llamada sumaría 21.672 tokens de entrada, y entonces la imagen de 1K no bajaría un 50 % sino un 15 %, y la de 4K, un 10 %. La cuenta es nuestra; las cifras, suyas. Y no incluye ni el texto del prompt ni los tokens de razonamiento, que solo la empeoran.

Dicho el precio, ¿es mejor el modelo? Google dice que sí y enseña sus números. En su ficha de modelo, la preferencia general en texto-a-imagen da 1050 puntos Elo a Nano Banana 2.1 con razonamiento activado, frente a 990 de Nano Banana 2 y 935 de Nano Banana Pro. En edición gana en las siete pruebas que publica, y la distancia más grande está en consistencia de varios personajes: 1106 frente a 978. Conviene saber qué es ese Elo: una comparación lado a lado puntuada por evaluadores humanos que la propia empresa organiza. A fecha de publicación no hay ninguna prueba independiente.

Hay una cifra en esa ficha que merece leerse despacio, porque es la que afecta a quien quiera usar esto para informar. En «factualidad de infográficos», un marcador de 0 a 1 que pone un juez automático, Nano Banana 2.1 con razonamiento saca 0,521. Es el mejor de la tabla —Nano Banana 2 saca 0,179 y el Pro 0,265— y aun así es un 0,521. Mejorar tres veces sobre un suspenso sigue dejándote lejos de poder publicar un gráfico generado sin revisarlo dato por dato.

Lo que más limpio juega Google es la lista de límites que publica él mismo: el texto pequeño sale borroso, sobre todo en 1K; la consistencia de personajes no siempre casa con las imágenes de referencia; confunde a veces izquierda y derecha; y el conocimiento del mundo, el razonamiento en tres dimensiones y la factualidad siguen siendo limitados. No es letra pequeña escondida: está en la ficha, con ese nombre, y es más de lo que suele admitir un lanzamiento.

Un dato que a esta revista le importa más que el precio: la documentación dice, literalmente, que todas las imágenes generadas llevan marca de agua SynthID. Es la pieza que permite que un verificador sepa después que una imagen salió de aquí. La documentación no dice si esa marca es visible o invisible, ni qué pasa con ella cuando la imagen se recorta, se recomprime o se vuelve a editar. Son las preguntas que deciden si una marca de agua sirve para algo, y no están respondidas en la página.

Dos cosas más, de higiene. La propia documentación de Google se contradice sobre el tamaño del modelo: la ficha de DeepMind habla de una ventana de contexto «de hasta 1M» de tokens y la ficha de la API del mismo modelo dice 131.072 de entrada y 32.768 de salida. No lo resolvemos; lo dejamos anotado, que es lo que se puede hacer honestamente. Y sobre el apagado del modelo anterior: circula que Nano Banana 2 tiene las semanas contadas, pero la página oficial de deprecaciones dice «no shutdown date announced». La que sí tiene fecha es la Nano Banana original, el 15 de marzo de 2027.

El resumen honesto es este. Es una buena actualización, con una rebaja real y grande para quien genera imágenes sueltas a 1K o 2K, y una rebaja mucho más modesta —a veces ninguna— para quien monta un flujo con referencias, vídeo o razonamiento alto. Que es, exactamente, para lo que Google lo está vendiendo.