Nano Banana 2.1 vs Nano Banana Pro: prueba a ciegas en edición de fotos de inmuebles

La respuesta corta

Nano Banana 2.1 cuesta mucho menos que Nano Banana Pro y, en nuestras fotos de propiedades, ninguno de los dos modelos estuvo libre de errores. A los precios de lista de Google, una imagen de salida en 2K cuesta 0,0504 US$ con Nano Banana 2.1 y 0,134 US$ con Nano Banana Pro, un 62 % menos. Con la foto de entrada y los tokens de razonamiento incluidos, el coste mediano por imagen editada en nuestra prueba del 10 de octubre de 2026 fue de 0,0572 US$ y 0,1392 US$, aproximadamente un 59 % menos.

Google lanzó Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) el 6 de octubre de 2026 y lo califica como «la contraparte más eficiente» de Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image). En este artículo, «2.1» se refiere a Nano Banana 2.1 y «Pro» a Nano Banana Pro. Para esta reseña de Nano Banana 2.1, asignamos a ambos modelos las mismas nueve ediciones de fotos de propiedades con licencia a 2K. Un juez de nuestro equipo, a ciegas respecto al modelo y al orden, comparó los siete pares en los que ambos modelos devolvieron una imagen. En esta pequeña prueba, nuestro juez prefirió Nano Banana 2.1 en cinco de los siete pares (claramente en uno), prefirió ligeramente a Pro en uno y calificó un par como igual. Con un solo juez y una sola imagen por modelo para cada foto, este es un primer vistazo, no una puntuación definitiva.

Para la aplicación Gemini, los planes de Google AI y la privacidad del cliente, consulte nuestra guía inmobiliaria de Nano Banana 2.1.

Nano Banana 2.1 frente a Pro de un vistazo: especificaciones y precios

La documentación de Google, consultada el 12 de octubre de 2026, enumera estas diferencias:

Fuentes: página de precios de Google (actualizada el 9 de octubre de 2026), su guía de generación de imágenes y la página del modelo Nano Banana 2.1.

Nano Banana 2.1 frente a Nano Banana 2

Google define 2.1 como una actualización de Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image), el cual declaró obsoleto el 6 de octubre de 2026 sin fecha de cierre definitivo. Una imagen en 2K cuesta 0,0504 US$ con 2.1 y 0,101 US$ con Nano Banana 2, aunque los tokens de entrada y razonamiento cuestan más. Nuestra guía inmobiliaria compara ambos modelos a 1K en dos de las fotos utilizadas aquí.

Cómo realizamos las pruebas

Ejecutamos la prueba el 10 de octubre de 2026, entre las 19:05 y las 19:13 UTC, a través de la Gemini API, con dos solicitudes simultáneas en curso. Las nueve fotos generaron 18 solicitudes: cuatro eliminaciones de objetos, tres habitaciones vacías para amueblar, una cocina para despejar y una corrección estilo HDR, enviadas a ambos modelos. Nano Banana 2.1 devolvió 8 imágenes y Pro devolvió 7.

• Fotos: nueve fotos de Pexels con licencia, ocho de viviendas y una de una habitación de hotel; la licencia de Pexels permite modificaciones. No son fotos de clientes y ninguna muestra personas. Las fotos de stock suelen estar tomadas por profesionales, por lo que los resultados pueden verse mejor que con una foto de teléfono (lista de verificación para fotógrafos).
• Comprobación de entrada: la página de Pexels de cada foto muestra los detalles de la cámara (EXIF), y los archivos descargados no contenían metadatos de C2PA ni de generación por IA.
• Configuración: salida en 2K a 3:2, la relación de aspecto de cada foto, el nivel de razonamiento predeterminado de cada modelo, sin temperatura ni semilla, una imagen por solicitud y sin reintentos.
• Prompts: redactados antes de la prueba y enviados sin cambios a ambos modelos (abajo). Para las eliminaciones, dibujamos un contorno rojo alrededor del objeto en una copia de la foto.
• Evaluación: un juez de nuestro equipo, a ciegas respecto al modelo y al orden, comparó los siete pares tras la prueba, en octubre de 2026. El juez vio el original, la copia marcada para eliminaciones y los dos resultados como «A» y «B» en orden aleatorio, sin nombres de archivo ni metadatos, a un máximo de 1.280 píxeles en el lado más largo. Cada par venía acompañado de una pregunta redactada antes de la prueba, por ejemplo, qué resultado eliminaba mejor el objeto marcado y conservaba mejor el resto. Una lista basada en el prompt indicaba lo que debía permanecer idéntico. El juez eligió una de cinco respuestas: A claramente mejor, A ligeramente mejor, igual, B ligeramente mejor o B claramente mejor. El juez también podía marcar casillas para los problemas detectados: estructura de la habitación modificada, objeto no marcado eliminado o modificado, marca roja restante, encuadre modificado, luz o escala poco realistas, puerta o ventana bloqueadas, y otros.
• Límite de la votación: un solo juez no es suficiente para un resultado definitivo; dos o más jueces independientes ofrecerían mayor fiabilidad.
• Comprobaciones objetivas: un recuento de píxeles rojos dentro de la franja del contorno y una comprobación de encuadre que alinea cada resultado con su original.
• Nuestra revisión: también comparamos cada par lado a lado a tamaño completo; esta revisión no fue a ciegas.
• Coste: datos de uso multiplicados por los precios de lista de Google. Esta cifra es una estimación, no una factura.
• Independencia: Google no patrocinó ni revisó esta prueba.

Los prompts exactos:

REMOVAL (4 photos):
Using the provided photo, remove only the object outlined in red,
and remove the red outline as well. Fill the area with what would
naturally be behind the object, matching the surrounding surfaces
and light. Keep everything else in the image exactly the same,
preserving the original style, lighting, and composition.

STAGING (3 rooms; {room}, {style} and {items} listed below):
Using the provided photo of an empty room, furnish it as a {room}
in a {style} style: {items}. Arrange the furniture so that every
door and window stays clear. Keep the walls, windows, doors, floor,
ceiling, light fixtures and camera framing exactly the same; only
add furniture and decor.
- living room, warm modern: a sofa, a coffee table, an armchair,
  a rug, a floor lamp and two plants
- bedroom, calm Scandinavian: a double bed with bedding, two
  nightstands with lamps, a rug and a plant
- dining room, modern: a dining table with six chairs, a sideboard,
  a rug and a vase of flowers

DECLUTTER (1 kitchen):
Using the provided photo, remove the loose clutter: items lying on
the floor, on tables and on counters, plus any loose cables and
bags. Keep all furniture, appliances, built-ins, artwork, curtains,
walls, windows, doors and lighting exactly as they are, preserving
the original style, lighting, and composition.

HDR (1 hotel room):
Using the provided photo, edit it like a professional real estate
HDR photo: brighten the dark areas, bring back detail in the bright
windows, make the white balance neutral and keep vertical lines
straight. Do not add, remove or move anything, and keep the framing
exactly the same.

Nuestra muestra es pequeña: nueve fotos, una imagen por solicitud, una sola ejecución y un juez. Muestra lo que puede suceder con estas fotos, no con qué frecuencia ocurre.

Resultados por tarea

Cada línea de «Voto» indica la respuesta del juez. Las demás observaciones proceden de nuestra propia revisión.

Eliminación de objetos con Nano Banana 2.1 y Pro

Ambos modelos eliminaron los tres objetos marcados para los que devolvieron una imagen. En la cuarta foto, una tetera sobre una encimera de cocina, ninguno de los dos modelos devolvió una imagen (consulte «Velocidad y fiabilidad»).

• Lámpara de mesa, salón: ambos eliminaron la lámpara, su cable y el tapete de encaje, y mantuvieron la lámpara idéntica al otro lado del sofá. Pro dejó la luz de la lámpara y la sombra de su estructura en la pared. Nano Banana 2.1 eliminó también la luz, lo que oscureció el extremo del sofá, y dejó una mancha oscura donde había estado la lámpara. Voto: nuestro juez prefirió claramente Nano Banana 2.1; casillas de problemas marcadas para Pro: «luz o escala poco realistas» y «otros».
• Orquídea entre dos lavabos, baño: ambos eliminaron la planta y su maceta, reconstruyeron los bordes inferiores de los marcos de ambos espejos y rellenaron la encimera. Los grifos, toalleros de aro, el enchufe y el ambientador permanecieron en su sitio. Voto: nuestro juez prefirió ligeramente Nano Banana 2.1; ninguna casilla de problemas marcada.
• Silla auxiliar, dormitorio: ambos eliminaron la silla y reconstruyeron la esquina de la alfombra con sus flecos, el rodapié y la pared detrás de ella. Voto: nuestro juez calificó ambos resultados como iguales; ninguna casilla de problemas marcada.

Nuestra guía para eliminar objetos y desorden explica qué retirar y qué dejar.

Amueblar una habitación vacía

El prompt solicitaba a ambos modelos mantener todas las puertas y ventanas despejadas y las luminarias exactamente iguales.

• Salón: ningún modelo tapó las dos puertas interiores. Pro encendió la lámpara de araña existente, y su nuevo sillón se sitúa delante de la esquina inferior de la puerta del balcón. Nano Banana 2.1 dejó la lámpara de araña apagada y la puerta del balcón despejada. Voto: nuestro juez prefirió ligeramente Nano Banana 2.1; ninguna casilla de problemas marcada.
• Dormitorio estrecho: Pro colocó una planta alta en maceta delante de las puertas del armario y una mesilla de noche debajo de la ventana, y su lámpara sobresale por delante de la parte inferior del cristal. Nano Banana 2.1 dejó la ventana despejada, pero su mesilla de noche del fondo se encuentra justo al lado de la puerta abierta de la habitación, y su cama oculta el umbral de esa entrada. Vistas desde la cámara, ambas camas ocultan también la base de las puertas del armario. Voto: nuestro juez prefirió ligeramente Nano Banana 2.1; ninguna casilla de problemas marcada.
• Comedor: ambos colocaron el aparador debajo de una ventana. Nano Banana 2.1 situó una planta y libros sobre él, y Pro colocó un pequeño jarrón con vegetación. En ambas imágenes, estos elementos decorativos sobresalen por delante de la parte inferior del cristal. Vistas desde la cámara, las flores sobre ambas mesas también tapan parte de una ventana trasera. Ambos mantuvieron despejado el paso de la puerta. Voto: nuestro juez prefirió ligeramente Nano Banana Pro; ninguna casilla de problemas marcada.

Nuestra guía inmobiliaria de Nano Banana 2.1 evalúa cómo influye la lista de muebles en el resultado, y nuestra guía para amueblar virtualmente una habitación vacía cubre el flujo de trabajo completo.

Despejar una cocina

Ambos modelos despejaron la mesa, la bolsa colgada de una silla y los objetos del suelo, y conservaron los electrodomésticos, los estantes abiertos y el aparador. Pro despejó una mayor parte de las encimeras, eliminando una botella pulverizadora, un envase de lavavajillas, un vaso, un recipiente blanco y un cuenco que 2.1 dejó. Nano Banana 2.1 retiró un trapo a rayas de una silla y dibujó el respaldo que el trapo cubría; Pro dejó el trapo. Voto: nuestro juez prefirió ligeramente Nano Banana 2.1; ninguna casilla de problemas marcada.

Para una rutina de limpieza completa, consulte nuestro flujo de trabajo de limpieza de fotos.

Corrección de exposición estilo HDR

Pro no devolvió ninguna imagen para esta foto de una habitación de hotel oscura, por lo que no hubo par para votar. Nano Banana 2.1 iluminó las paredes, el techo y el escritorio, y atenuó un tinte azul en la cortina, mientras que el mobiliario, la ventana y las vistas se mantuvieron en su lugar. Para actualizaciones de fotos de hoteles, consulte nuestra guía de fotografía hotelera tras una reforma.

Planos de planta

En un plano denso de la misma tanda de pruebas, ambos modelos cometieron errores en las dimensiones y ambos escribieron un punto decimal como una coma. En una vista 3D de otro plano, ambos dibujaron una puerta donde el plano muestra una ventana; nuestra comparativa de API de planos de planta cubre herramientas diseñadas específicamente para planos.

El fallo que ambos comparten: cada edición redibuja toda la imagen

La guía de imágenes de Google describe el inpainting, o «enmascaramiento semántico», como una forma de «editar una parte específica de una imagen dejando el resto intacto». Nuestro prompt de eliminación concluía con la última frase de la plantilla de edición de Google, que pide mantener todo lo demás exactamente igual. Aun así, cada edición se devolvió como una imagen recién generada por completo y, en varias de ellas, cambiaron detalles muy alejados de la zona editada.

La tarjeta del modelo Nano Banana 2.1 enumera el «seguimiento parcial de instrucciones y la persistencia de trazos en la edición basada en máscaras o garabatos» entre sus limitaciones conocidas. Atlas Cloud, un proveedor de modelos de IA, describe el mismo comportamiento: el modelo «regenera todo el fotograma en cada edición».

Lo que cambió en nuestra prueba sin que nadie lo solicitara:

• Etiquetas y texto pequeño: en la cocina, ambos modelos reescribieron las etiquetas impresas y manuscritas de los tarros de almacenamiento con letras inventadas. Ambos transformaron también las líneas medidoras impresas de un pequeño cacillo colgante en una caligrafía ficticia.
• Cuadros en la pared: ambos redibujaron una lámina enmarcada en el dormitorio y un pequeño cuadro sobre el sofá, muy lejos de la silla y la lámpara que debían eliminar. Los cambios en la lámina resultaban más visibles en la imagen de 2.1.
• Luminarias: Pro encendió la lámpara de araña del salón, a pesar de que el prompt pedía mantener las luminarias exactamente iguales.

• Una eliminación adicional: Nano Banana 2.1 retiró un trapo de una silla, elemento que el prompt no catalogaba como desorden.
• Zonas que parecen inalteradas: a tamaño completo, los árboles que se ven tras la ventana del comedor y los reflejos en los espejos del baño fueron redibujados, no copiados.

Lo que no observamos: ninguna imagen conservó la tinta roja del contorno (la «persistencia de trazos» sobre la que advierte la tarjeta del modelo) y ninguna sufrió una rotación superior a 0,02 grados. Cada imagen perdió aproximadamente un 0,3 % de su ancho en cada lado, lo que coincide con la proporción ligeramente más estrecha de una salida de 2.528 × 1.696 píxeles. En nuestra revisión, no se añadió ni eliminó ninguna pared, ventana o puerta.

Cómo comprobar una edición antes de utilizarla:

1. Especifique lo que debe permanecer, tanto cerca de la edición como lejos de ella, e indique si las luces están encendidas o apagadas. Nombrar un detalle no siempre lo protege: nuestro prompt para amueblar citó las luminarias y, aun así, Pro encendió la lámpara de araña. Nuestra guía inmobiliaria probó esto en dos habitaciones amuebladas con Nano Banana 2.1: un prompt que detallaba qué conservar no ofreció un mejor resultado que uno breve.
2. Realice un solo cambio por solicitud. Cada modificación adicional supone otra oportunidad para que los detalles varíen.
3. Compare a tamaño completo: la zona que ha editado, las fuentes de luz, los objetos contiguos a la edición, las etiquetas y textos pequeños, y los bordes de la foto.
4. Conserve el original y aplique una etiqueta a la edición si su mercado lo exige; consulte nuestra guía de requisitos de fotos de los MLS y nuestra guía sobre la ley AB 723.

Las fotos de productos y catálogos pueden sufrir modificaciones similares, desde logotipos hasta piezas pequeñas; nuestra guía de fondos con IA para catálogos de muebles aborda ese flujo de trabajo.

Coste por imagen y por imagen aprovechable

Los precios de lista contemplan únicamente la imagen de salida. Una edición real también abona la foto de entrada y los tokens de razonamiento y de texto. A los precios de lista de Google, nuestras ediciones a 2K costaron:

• Nano Banana 2.1: una mediana de 0,0572 US$ por imagen a lo largo de 8 imágenes (de 0,0555 US$ a 0,0666 US$), un 13 % por encima del precio de lista de 0,0504 US$. Los componentes medianos fueron 0,0504 US$ por la imagen, unos 0,0018 US$ por la foto de entrada y el prompt, y unos 0,0050 US$ por el razonamiento y el texto.
• Nano Banana Pro: una mediana de 0,1392 US$ por imagen a lo largo de 7 imágenes (de 0,1387 US$ a 0,1398 US$), un 4 % por encima del precio de lista de 0,134 US$. La página de precios de Google fija cada imagen de entrada en Pro en 560 tokens, mientras que los datos de uso notificaron 258; con 560 tokens, la mediana de Pro sería de 0,1398 US$.
• La diferencia: unos 0,08 US$ por imagen, por lo que 2.1 costó aproximadamente un 59 % menos. Con estas medianas, 100 ediciones costarían unos 5,72 US$ con 2.1 y 13,92 US$ con Pro, sin contar reintentos.

El razonamiento provoca que el coste de 2.1 dependa de la tarea. Sus tres eliminaciones consumieron entre 142 y 168 tokens de razonamiento, mientras que sus amueblamientos y el despeje gastaron entre 291 y 1.421; cada 1.000 tokens de razonamiento añaden 0,0075 US$. Pro utilizó entre 164 y 237 tokens de razonamiento por imagen. Estos recuentos cubren exclusivamente las solicitudes que devolvieron una imagen.

Ambas columnas de costes incluyen las solicitudes que no devolvieron imagen. El coste por imagen aprovechable divide todo el gasto de una tarea entre las imágenes que realmente se podrían utilizar. Consideramos que una imagen es aprovechable cuando el juez no marcó ninguna casilla de problema en ella y nuestra propia revisión a tamaño completo tampoco encontró ninguno de esos fallos. Con este criterio, 5 de las 14 imágenes de los siete pares votados resultaron aprovechables: la eliminación de la orquídea y el comedor en ambos modelos, y el salón en 2.1. Las otras nueve presentaron algún problema de los descritos anteriormente, como restos de luz o manchas, una lámina redibujada, una lámpara de araña encendida, una puerta o armario bloqueados, o etiquetas de tarros reescritas. La decoración situada delante de parte de una ventana, como las flores del comedor, no se consideró un bloqueo; los muebles o una planta frente a una puerta o armario sí lo fueron. Los detalles que se redibujaron pero presentan el mismo aspecto salvo que se amplíe la imagen, como los reflejos del espejo y la pequeña etiqueta de un enchufe en el baño, no se contabilizaron como cambios. Su propio criterio puede variar: las etiquetas de tarros alteradas pueden carecer de importancia en una foto de anuncio, pero sí la tendrían en la foto de un producto.

Para comparar el coste de la API de Nano Banana 2.1 con servicios de amueblamiento ya configurados, consulte nuestra guía de precios de API de virtual staging y nuestra clasificación de las API de virtual staging más económicas.

Velocidad y fiabilidad

Velocidad. Cronometramos cada solicitud desde nuestro extremo, desde el envío de la foto hasta la recepción de la imagen, con dos solicitudes simultáneas en ejecución.

• En esta comparativa, la mediana fue de 19,4 segundos para 2.1 (8 imágenes, de 17,4 a 24,9 segundos) y de 22,2 segundos para Pro (7 imágenes, de 21,1 a 24,3 segundos). En cuatro de los siete pares, la solicitud de 2.1 tardó menos tiempo.
• En el conjunto de todas las imágenes 2K de esa misma tanda, incluidas pruebas para otros artículos, las medianas fueron de 22,4 segundos para 2.1 (21 imágenes) y de 21,8 segundos para Pro (11 imágenes).

Ninguno de los dos modelos fue indiscutiblemente más rápido; el orden varió según la combinación de tareas. La tarjeta del modelo advierte de «lentitud ocasional o problemas de tiempo de espera agotado» para 2.1, por lo que conviene que mida el rendimiento con su propia carga de trabajo.

Solicitudes sin imagen. Nuestra prueba completa envió 39 solicitudes, incluidas pruebas para otros artículos, y 36 devolvieron una imagen. Las 3 que no lo hicieron correspondieron a esta comparativa:

La referencia de la API de Google define IMAGE_RECITATION como «Image generation stopped due to recitation.» («Generación de imagen detenida debido a recitación»). No ofrece más explicaciones y no formularemos conjeturas al respecto. Cada respuesta se devolvió como un código de estado HTTP 200 normal sin imagen ni texto, pero sus datos de uso listaban tokens de entrada y de razonamiento. Las preguntas frecuentes de facturación de Google indican únicamente que las solicitudes que fallan con un error 400 o 500 no se cobran, por lo que nuestra estimación contabiliza estos tokens. Siguiendo una regla fijada antes de la prueba, no realizamos reintentos.

Nuestro consejo para los flujos de trabajo a través de API: compruebe el motivo de finalización y no solo el estado HTTP, y registre el consumo de cada solicitud que no devuelva imagen. Decida de antemano si reintentar, modificar el prompt o cambiar de modelo. Nuestro tutorial de API de virtual staging trata los reintentos y la gestión de créditos, y nuestra comparativa de API de virtual staging muestra cómo gestionan las tareas fallidas los distintos proveedores.

No observamos respuestas con MAX_TOKENS, aunque un desarrollador informó de este tipo de respuestas sin imagen en 2.1 dentro del foro de desarrolladores de Google el 7 de octubre de 2026; el hilo carecía de respuesta cuando lo consultamos.

Dónde sigue ganando Pro y qué indican las tablas de clasificación

Pro conserva ventajas considerables en sus especificaciones técnicas. Google lo define como «la opción premium para las tareas visuales más complejas, que ofrece el mayor nivel de conocimiento del mundo, localización avanzada, coherencia de marca precisa y un control creativo milimétrico». Admite además imágenes de referencia de estilo y una quinta imagen de personajes.

Dos analistas encontraron aspectos en los que Pro obtuvo mejores resultados. The Decoder escribió el 6 de octubre de 2026 que «en la práctica, Nano Banana Pro a menudo sigue generando imágenes notablemente mejores». En su propia prueba comparativa directa, la imagen de Pro parecía «más realista y natural, en particular en sus colores y proporciones». Fuser, un proveedor de herramientas creativas de IA, ejecutó cada modelo una vez por tarea. Nano Banana 2.1 ganó dos de las cinco tareas de Fuser y empató dos, siendo además el único modelo que respetó las directrices de iluminación; Pro se impuso en la quinta, con la coincidencia más fiel respecto a un rostro de referencia. Nuestra prueba careció de rostros y de directrices de iluminación, por lo que no podemos ratificar ninguno de los dos resultados. En nuestra propia votación a ciegas, el juez prefirió ligeramente a Pro en uno de los siete pares: el comedor amueblado.

La evaluación propia de Google y las clasificaciones públicas sitúan a 2.1 por encima de Pro. Las tablas generales emplean prompts comunes, no fotos de propiedades, y varían a diario. Posiciones registradas el 12 de octubre de 2026:

Solo la categoría de Artificial Analysis se centra en arquitectura e inmobiliaria, y la página de la clasificación no especifica qué imágenes utiliza. Los modelos GPT Image 2.5 de OpenAI encabezan ambas tablas públicas de edición; nuestro artículo sobre GPT-6 Astra explica cómo encajan los modelos de imagen de OpenAI en el amueblamiento virtual.

¿Qué modelo debería utilizar? Una lista de verificación para decidir

• Priorice los costes: para grandes volúmenes, comience con 2.1 y recurra a Procesamiento por lotes cuando un plazo de entrega de 24 horas encaje en su flujo.
• Eliminación de objetos: ambos modelos suprimieron cada objeto marcado en el que devolvieron una imagen. Compruebe la luz y las sombras en el lugar donde se encontraba el elemento, así como los objetos a su alrededor.
• Amueblamiento: ningún modelo estuvo exento de errores de colocación en nuestras tres habitaciones. Redacte usted mismo la lista de muebles y luego revise minuciosamente cada puerta, armario, ventana y luminaria.
• Referencias y formatos: elija Pro si necesita imágenes de referencia de estilo o cinco imágenes de personajes, y 2.1 para diez imágenes de objetos, entradas de vídeo o PDF, o los formatos 1:4, 4:1, 1:8 y 8:1.
• Canalizaciones de API: lea el motivo de finalización, asigne un presupuesto para reintentos y mantenga un segundo modelo como alternativa de respaldo.
• Códigos de modelos obsoletos: la tabla de obsolescencia de Google señala que gemini-3-pro-image-preview ya ha sido dado de baja (fecha de cierre 25 de junio de 2026) y Nano Banana 2 está obsoleto. Llame en su lugar a gemini-3-pro-image o gemini-nano-banana-2.1.
• Sus propias fotos: procese entre cinco y diez de ellas a través de ambos modelos y contabilice los resultados realmente aprovechables antes de decantarse por uno.

Divulgación: Roomagen, editora de esta prueba, desarrolla herramientas de edición fotográfica basadas en los modelos de imagen Gemini de Google. Si prefiere pasos fijados en lugar de prompts, nuestras herramientas de eliminación de objetos y elementos con IA en fotos, home staging virtual, servicio de despeje virtual y editor HDR integran un modelo dentro de un flujo de trabajo, y requieren las mismas comprobaciones.

Conclusión

Nano Banana 2.1 constituye la opción más económica: en nuestra prueba costó aproximadamente un 59 % menos por imagen en 2K que Nano Banana Pro, con una velocidad similar. En esta pequeña evaluación, nuestro único juez prefirió también a 2.1 en cinco de los siete pares (con mayor claridad en la eliminación de objetos) y a Pro en uno. Pro sigue admitiendo imágenes de referencia de estilo y una quinta imagen de personajes, ofrece lo que Google define como «el mayor nivel de conocimiento del mundo» y un analista, The Decoder, siguió considerando que sus imágenes eran más realistas.

Ambos modelos redibujan la imagen completa, por lo que los detalles pueden modificarse tanto si los menciona como si no, desde las etiquetas de unos tarros hasta una luminaria. Independientemente del modelo que elija, compare cada edición con la imagen original a tamaño completo antes de publicarla.

Precios, estado de los modelos, definiciones de motivos de finalización y posiciones en tablas de clasificación contrastados con las fuentes indicadas el 12 de octubre de 2026. Los resultados de la prueba proceden de una sola ejecución el 10 de octubre de 2026 con nueve fotos con licencia y un juez, según se describe en «Cómo realizamos las pruebas».