¿Qué es exactamente Nano Banana 2 y qué hace?

Nano Banana 2 es el último modelo de generación y edición de imágenes con IA de Google, basado en la tecnología de imagen Gemini Flash para ofrecer generación visual rápida y de alta calidad y un seguimiento preciso de instrucciones en entradas de texto e imagen.

¿Cómo se relaciona Nano Banana 2 con Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 es esencialmente la marca orientada al consumidor del modelo Gemini 3.1 Flash Image de Google, que combina las capacidades avanzadas de versiones anteriores de Nano Banana con la velocidad de los modelos Flash.

¿Puede Nano Banana 2 mantener la coherencia en composiciones complejas?

Sí — conserva la coherencia entre múltiples sujetos y objetos (p. ej., hasta cinco personajes y 14 objetos en un flujo de trabajo con una sola instrucción), lo que ayuda con escenas narrativas y tareas de estilo storyboard.

¿Nano Banana 2 utiliza información en tiempo real o conocimiento del mundo?

Nano Banana 2 incorpora conocimiento del mundo real e integración con búsqueda de imágenes para ayudar a generar sujetos más precisos, infografías y elementos visuales con reconocimiento de ubicación.

¿Qué tipos de imágenes y resoluciones puede generar Nano Banana 2?

El modelo admite salidas flexibles con diversas relaciones de aspecto y resoluciones de hasta 4K, adecuadas para redes sociales, anuncios, pantallas y contenido profesional.

¿Qué mejoras incorpora Nano Banana 2 respecto a los modelos anteriores de Nano Banana?

Nano Banana 2 ofrece mayor velocidad de generación, detalles más nítidos, mejor fidelidad a las instrucciones, renderizado de texto mejorado y traducción localizada, y un control creativo más amplio, al tiempo que pone muchas funciones de nivel profesional a disposición del nivel base.

¿Para qué casos de uso de generación de imágenes es más adecuado Gemini 3.1 Flash Image?

Es ideal para la creación y edición de imágenes de nivel profesional, infografías, coherencia entre múltiples imágenes, renderizado de texto y salidas multilingües localizadas, especialmente cuando los flujos de trabajo requieren control preciso e iteraciones repetidas.

¿Puede Gemini 3.1 Flash Image generar texto detallado dentro de imágenes o diagramas?

Sí — puede generar y renderizar texto claro dentro de las imágenes, pero el texto extremadamente pequeño o el texto de varios párrafos muy denso a veces sigue siendo un desafío.

Google

Disponible Popular

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Descripción general de capacidades principales: Resolución: Hasta 4K (4096×4096), a la par de Pro. Consistencia de imágenes de referencia: Hasta 14 imágenes de referencia (10 objetos + 4 personajes), manteniendo la consistencia de estilo y personajes. Relaciones de aspecto extremas: Nuevas relaciones 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 añadidas, adecuadas para imágenes largas, carteles y pancartas. Renderizado de texto: Generación de texto avanzada, adecuada para infografías y diseños de carteles de marketing. Mejora de búsqueda: Google Search + Image Search integrados. Fundamentación: Proceso de razonamiento incorporado; los prompts complejos se razonan antes de la generación.

Precio inicial

$0.4 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

Feb 26, 2026

Google

Playground

Prueba Nano Banana 2 con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Nano Banana 2, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Elemento	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Proveedor	Google
Familia de modelos	Gemini 3.1 (nivel Flash)
Enfoque principal	Generación multimodal rápida con vista previa de imagen
Tipos de entrada	Texto, Imagen
Tipos de salida	Texto, Imagen (generación de vista previa)
Ventana de contexto	Hasta 1 M de tokens (estándar del nivel Flash de Gemini 3.x)
Nivel de latencia	Baja latencia, alto rendimiento
Compatibilidad con streaming	Sí
Invocación de herramientas	Sí (framework de herramientas de la API de Gemini)
Versión	3.1

Qué es Nano Banana 2

Nano Banana 2 es el apodo popular utilizado por la prensa y la comunidad de desarrolladores para el modelo recién lanzado Gemini-3.1-Flash-Image. Google lo posiciona como el motor de imágenes de nivel “Flash” que ofrece una fidelidad visual casi Pro con una latencia y un costo mucho más bajos, adecuado para generación de alto volumen, edición iterativa rápida y flujos de trabajo de productos integrados en los servicios de Google. Hereda el razonamiento multimodal de Gemini 3.1 y agrega capacidades centradas en imágenes (texto legible en imágenes, composición multiimagen, compatibilidad con relaciones de aspecto amplias, 4K nativo).

Características principales

Generación de alta velocidad y múltiples resoluciones: velocidad de nivel Flash con opciones de salida de 0.5K / 1K / 2K / 4K y nuevas relaciones de aspecto extremas (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Anclaje a la web en tiempo real: integra resultados de búsqueda de texto e imagen para fundamentar el contenido generado en información actual de la web cuando “Thinking” o el anclaje de búsqueda están activados. Útil para referencias actualizadas e infografías basadas en hechos.
Renderizado de texto mejorado: mejor renderizado de texto corto y texto gráfico (tipografías, tamaños) que en modelos Flash anteriores; aún imperfecto en párrafos largos/texto pequeño.
Edición con múltiples entradas y flujos de trabajo multiturno: sólido soporte para combinar varias imágenes como entradas y para ediciones iterativas a lo largo de múltiples turnos.

📊 Rendimiento en benchmarks — Generación y edición de imágenes (puntuaciones Elo)

Capacidad	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
Texto a imagen — Preferencia global	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Texto a imagen — Calidad visual	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Texto a imagen — Infografías (factualidad)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Edición — General	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Edición — Personajes	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Edición — Creativa	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Edición — Objeto/Entorno	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Edición — Múltiples entradas	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Edición — Estilización	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Conclusiones clave de esta tabla de benchmarks:

En las categorías de generación de texto a imagen y edición de imágenes, Gemini 3.1 Flash Image lidera de forma constante o iguala las puntuaciones más altas entre los modelos de nivel Flash y muchos modelos de imagen de la competencia.
El modelo muestra resultados especialmente sólidos en los benchmarks de Calidad visual e Infografías (factualidad), lo que indica que sobresale no solo en calidad estética, sino también en la representación de contenido estructuralmente preciso.
En la edición con múltiples entradas, Nano Banana 2 también muestra una generalización sólida, con puntuaciones superiores a su generación Flash anterior.

Estas evaluaciones se realizan mediante comparaciones Elo lado a lado con participantes humanos en una amplia batería de benchmarks, reflejando tanto la preferencia como la fidelidad en tareas comunes de generación/edición de imágenes.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modelo	Posicionamiento	Benchmark/observaciones representativos
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Nivel Flash: velocidad + alta calidad visual (2K–4K)	Preferencia global 1079.0 ± 7.0; calidad visual 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interno).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Lanzamiento Flash anterior (menor fidelidad)	Puntuaciones de preferencia/visuales ligeramente inferiores frente a 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Nivel Pro: mayor fidelidad percibida para tareas complejas, mayor costo/latencia	Compensaciones diferentes; algunas métricas muestran clasificaciones relativas distintas en tareas especializadas.
GPT-Image 1.5 / otros modelos comerciales	Competidores (abiertos/cerrados)	En los benchmarks internos de Google, GPT-Image y otros obtuvieron puntuaciones por debajo de Gemini 3.1 en calidad visual y preferencia global en la evaluación reportada. Las comparaciones independientes de terceros varían.

Cuándo elegir Flash Image Preview:

Vista previa de imagen en tiempo real en aplicaciones
Generación de imágenes a gran escala sensible a los costos
Asistentes de diseño interactivos

Cómo acceder e integrar Nano Banana 2

Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API

Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres nuestro usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu Consola de CometAPI. Obtén la clave de API de las credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal; obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.

Paso 2: Envía solicitudes a la API de `Nano Banana 2`

Selecciona el endpoint “gemini-3.1-flash-image-preview8” para enviar la solicitud a la API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio también ofrece pruebas en Apifox para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. Dónde llamarlo:Gemini genera imágenes

Nano Banana 2 admite edición de imágenes, generación de imágenes y flujos de trabajo con múltiples imágenes. Para edición de imágenes, debes subir la URL de la imagen. Para más parámetros, consulta la documentación.

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Procesa la respuesta de la API para obtener el resultado generado. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida. Puedes descargar directamente la imagen a tu equipo en el playground (normalmente en formato PNG). Se genera una URL de imagen en el proceso de la API; descárgala con prontitud.

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.0028

Costo de uso estimado de CometAPI

Diez solicitudes

$0.028

Costo de uso estimado de CometAPI

Quince solicitudes

$0.042

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Nano Banana 2

Explora precios competitivos para Nano Banana 2, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo Nano Banana 2 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.

nano-banana-2（image）

variant / alias	Price
gemini-3.1-flash-image (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)	≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)	≈ $0.12080

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Código de ejemplo y API para Nano Banana 2

Accede a código de muestra completo y recursos de API para Nano Banana 2 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de Nano Banana 2 en tus proyectos.

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-image

image-editing

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

image

Perfil de producción

Proveedor: Google
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Nano Banana 2 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de image, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Visuales de producto y creatividades de campaña

Arte conceptual y exploración visual rápida

Edición de imágenes, variaciones y producción de assets

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 es el modelo de generación de imágenes de última generación de OpenAI para generar y editar imágenes de forma rápida y de alta calidad. Admite tamaños de imagen flexibles y entradas de imagen de alta fidelidad.

Ver modelo

Google

Nano Banana 2 lite

El modelo de imagen Gemini 3.1 Flash Lite es un experto en eficiencia dentro de la familia de generación de imágenes, diseñado para ofrecer latencia ultrabaja y una generación y modificación de imágenes rentable.

Ver modelo

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] es un modelo de inteligencia visual de primer nivel de Black Forest Labs (BFL) diseñado para flujos de trabajo de producción: marketing, fotografía de producto, comercio electrónico, flujos creativos y cualquier aplicación que requiera una identidad coherente de personajes/productos, renderizado de texto preciso y detalle fotorrealista a resoluciones de varios megapíxeles. La arquitectura está diseñada para un seguimiento sólido de instrucciones, fusión de múltiples referencias (hasta diez imágenes de entrada) y generación fundamentada (capacidad de incorporar contexto web actualizado al producir imágenes).

Ver modelo

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] es la variante insignia y de la más alta calidad de la familia FLUX.2 de Black Forest Labs (BFL). Se posiciona como un modelo de generación texto→imagen y de edición de imágenes de nivel profesional que se centra en la máxima fidelidad, el cumplimiento del prompt y la consistencia de edición en personajes, objetos, iluminación y color. BFL y los registros de socios describen FLUX.2 [max] como la variante de primer nivel de FLUX.2, con funciones para edición con múltiples referencias y generación fundamentada.

Ver modelo

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV es la versión orientada a desarrolladores, optimizada para investigación, experimentación y aplicaciones no comerciales. Ofrece a los desarrolladores potentes capacidades de generación de imágenes, manteniendo un equilibrio entre calidad y eficiencia computacional. Perfecta para prototipado, investigación académica y proyectos creativos personales.

Ver modelo

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX es un modelo versátil y adaptable diseñado para un despliegue flexible en diversos casos de uso y configuraciones de hardware. Ofrece un rendimiento escalable con ajustes de calidad configurables, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren una asignación dinámica de recursos. Este modelo ofrece el mejor equilibrio entre calidad, velocidad y eficiencia en el uso de recursos.

Ver modelo

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

ID del modelo	Descripción	Disponibilidad	Solicitud
gemini-3.1-flash-image	Recomendado, apunta al modelo más reciente	✅	Gemini genera una imagen
gemini-3.1-flash-image-preview	Vista previa oficial	✅	Gemini genera una imagen

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Google

Disponible Popular

gemini-3.1-flash-image-preview

Nano Banana 2 API

Precio inicial

$0.4 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

Feb 26, 2026

Google

Playground

Prueba Nano Banana 2 con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Nano Banana 2, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Elemento	Gemini 3.1 Flash Image Preview
Proveedor	Google
Familia de modelos	Gemini 3.1 (nivel Flash)
Enfoque principal	Generación multimodal rápida con vista previa de imagen
Tipos de entrada	Texto, Imagen
Tipos de salida	Texto, Imagen (generación de vista previa)
Ventana de contexto	Hasta 1 M de tokens (estándar del nivel Flash de Gemini 3.x)
Nivel de latencia	Baja latencia, alto rendimiento
Compatibilidad con streaming	Sí
Invocación de herramientas	Sí (framework de herramientas de la API de Gemini)
Versión	3.1

Qué es Nano Banana 2

Características principales

Generación de alta velocidad y múltiples resoluciones: velocidad de nivel Flash con opciones de salida de 0.5K / 1K / 2K / 4K y nuevas relaciones de aspecto extremas (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
Anclaje a la web en tiempo real: integra resultados de búsqueda de texto e imagen para fundamentar el contenido generado en información actual de la web cuando “Thinking” o el anclaje de búsqueda están activados. Útil para referencias actualizadas e infografías basadas en hechos.
Renderizado de texto mejorado: mejor renderizado de texto corto y texto gráfico (tipografías, tamaños) que en modelos Flash anteriores; aún imperfecto en párrafos largos/texto pequeño.
Edición con múltiples entradas y flujos de trabajo multiturno: sólido soporte para combinar varias imágenes como entradas y para ediciones iterativas a lo largo de múltiples turnos.

📊 Rendimiento en benchmarks — Generación y edición de imágenes (puntuaciones Elo)

Capacidad	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	GPT-Image 1.5	Seedream 5.0 Lite	Grok Imagine Image Pro
Texto a imagen — Preferencia global	1079.0 ± 7.0	1073.0 ± 5.0	942.0 ± 6.0	1021.0 ± 5.0	1047.0 ± 5.0	928.0 ± 8.0
Texto a imagen — Calidad visual	1140.0 ± 6.0	1129.0 ± 6.0	929.0 ± 6.0	1043.0 ± 5.0	975.0 ± 5.0	759.0 ± 10.0
Texto a imagen — Infografías (factualidad)	1114.0 ± 14.0	1074.0 ± 12.0	881.0 ± 13.0	1102.0 ± 13.0	985.0 ± 12.0	890.0 ± 22.0
Edición — General	1065.0 ± 9.0	1047.0 ± 9.0	913.0 ± 9.0	1051.0 ± 10.0	995.0 ± 8.0	937.0 ± 9.0
Edición — Personajes	1056.0 ± 7.0	1049.0 ± 7.0	952.0 ± 7.0	1050.0 ± 8.0	1025.0 ± 7.0	894.0 ± 8.0
Edición — Creativa	1023.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	976.0 ± 7.0	1004.0 ± 7.0	1017.0 ± 7.0	938.0 ± 7.0
Edición — Objeto/Entorno	1029.0 ± 8.0	1018.0 ± 8.0	945.0 ± 8.0	1042.0 ± 10.0	976.0 ± 8.0	946.0 ± 9.0
Edición — Múltiples entradas	1037.0 ± 8.0	1016.0 ± 8.0	919.0 ± 9.0	1056.0 ± 12.0	1014.0 ± 9.0	N/A
Edición — Estilización	1045.0 ± 7.0	1031.0 ± 7.0	862.0 ± 8.0	1045.0 ± 9.0	996.0 ± 7.0	984.0 ± 7.0

Conclusiones clave de esta tabla de benchmarks:

En las categorías de generación de texto a imagen y edición de imágenes, Gemini 3.1 Flash Image lidera de forma constante o iguala las puntuaciones más altas entre los modelos de nivel Flash y muchos modelos de imagen de la competencia.
El modelo muestra resultados especialmente sólidos en los benchmarks de Calidad visual e Infografías (factualidad), lo que indica que sobresale no solo en calidad estética, sino también en la representación de contenido estructuralmente preciso.
En la edición con múltiples entradas, Nano Banana 2 también muestra una generalización sólida, con puntuaciones superiores a su generación Flash anterior.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Modelo	Posicionamiento	Benchmark/observaciones representativos
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)	Nivel Flash: velocidad + alta calidad visual (2K–4K)	Preferencia global 1079.0 ± 7.0; calidad visual 1140 ± 6.0 (GenAI-Bench interno).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)	Lanzamiento Flash anterior (menor fidelidad)	Puntuaciones de preferencia/visuales ligeramente inferiores frente a 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)	Nivel Pro: mayor fidelidad percibida para tareas complejas, mayor costo/latencia	Compensaciones diferentes; algunas métricas muestran clasificaciones relativas distintas en tareas especializadas.
GPT-Image 1.5 / otros modelos comerciales	Competidores (abiertos/cerrados)	En los benchmarks internos de Google, GPT-Image y otros obtuvieron puntuaciones por debajo de Gemini 3.1 en calidad visual y preferencia global en la evaluación reportada. Las comparaciones independientes de terceros varían.

Cuándo elegir Flash Image Preview:

Vista previa de imagen en tiempo real en aplicaciones
Generación de imágenes a gran escala sensible a los costos
Asistentes de diseño interactivos

Cómo acceder e integrar Nano Banana 2

Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API

Paso 2: Envía solicitudes a la API de `Nano Banana 2`

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.0028

Costo de uso estimado de CometAPI

Diez solicitudes

$0.028

Costo de uso estimado de CometAPI

Quince solicitudes

$0.042

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

variant / alias	Price
gemini-3.1-flash-image (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)	≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)	≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)	≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)	≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)	≈ $0.12080

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1beta/models/{model}:generateContent

Código de ejemplo y API para Nano Banana 2

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-image

image-editing

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

image

Perfil de producción

Proveedor: Google
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Nano Banana 2 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de image, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Visuales de producto y creatividades de campaña

Arte conceptual y exploración visual rápida

Edición de imágenes, variaciones y producción de assets

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Ver modelo

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

Ver modelo

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

Ver modelo

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

ID del modelo	Descripción	Disponibilidad	Solicitud
gemini-3.1-flash-image	Recomendado, apunta al modelo más reciente	✅	Gemini genera una imagen
gemini-3.1-flash-image-preview	Vista previa oficial	✅	Gemini genera una imagen

Sigue explorando

Nano Banana 2 API

Playground

Resumen

Especificaciones técnicas de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Qué es Nano Banana 2

Características principales

📊 Rendimiento en benchmarks — Generación y edición de imágenes (puntuaciones Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Cómo acceder e integrar Nano Banana 2

Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API

Paso 2: Envía solicitudes a la API de Nano Banana 2

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Preguntas frecuentes

¿Qué es exactamente Nano Banana 2 y qué hace?

¿Cómo se relaciona Nano Banana 2 con Gemini 3.1 Flash Image?

¿Puede Nano Banana 2 mantener la coherencia en composiciones complejas?

¿Nano Banana 2 utiliza información en tiempo real o conocimiento del mundo?

¿Qué tipos de imágenes y resoluciones puede generar Nano Banana 2?

¿Qué mejoras incorpora Nano Banana 2 respecto a los modelos anteriores de Nano Banana?

¿Para qué casos de uso de generación de imágenes es más adecuado Gemini 3.1 Flash Image?

¿Puede Gemini 3.1 Flash Image generar texto detallado dentro de imágenes o diagramas?

Precios

Precios para Nano Banana 2

nano-banana-2（image）

API

Una API, acceso a modelos listo para producción

Código de ejemplo y API para Nano Banana 2

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Capacidades

Casos de uso

Otros modelos

Uptime

Versiones

Compara modelos y continúa tu investigación

Nano Banana 2 API

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Resumen

Especificaciones técnicas de Gemini 3.1 Flash Image Preview

Qué es Nano Banana 2

Características principales

📊 Rendimiento en benchmarks — Generación y edición de imágenes (puntuaciones Elo)

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

Cómo acceder e integrar Nano Banana 2

Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API

Paso 2: Envía solicitudes a la API de Nano Banana 2

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Preguntas frecuentes

¿Qué es exactamente Nano Banana 2 y qué hace?

¿Cómo se relaciona Nano Banana 2 con Gemini 3.1 Flash Image?

¿Puede Nano Banana 2 mantener la coherencia en composiciones complejas?

¿Nano Banana 2 utiliza información en tiempo real o conocimiento del mundo?

¿Qué tipos de imágenes y resoluciones puede generar Nano Banana 2?

¿Qué mejoras incorpora Nano Banana 2 respecto a los modelos anteriores de Nano Banana?

¿Para qué casos de uso de generación de imágenes es más adecuado Gemini 3.1 Flash Image?

¿Puede Gemini 3.1 Flash Image generar texto detallado dentro de imágenes o diagramas?

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