¿Puede Gemini 3 Pro Image generar imágenes con resolución 4K?

Sí, Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) admite salida nativa de hasta 4K de resolución, con relaciones de aspecto que incluyen 1:1, 3:2, 16:9, 9:16 y 21:9. También admite preajustes de 1K y 2K mediante el parámetro imageConfig.

¿Puedo editar imágenes de forma conversacional con Gemini 3 Pro Image?

Sí, Nano Banana Pro admite edición conversacional de múltiples turnos. Simplemente pide cambios como 'Haz que el fondo sea un atardecer' y el modelo mantiene el contexto visual entre turnos mediante Thought Signatures.

¿Cómo maneja Nano Banana Pro el renderizado de texto dentro de las imágenes?

Nano Banana Pro ofrece un renderizado avanzado de texto dentro de la imagen con soporte de texto claro y legible en múltiples idiomas—desde subtítulos cortos hasta párrafos largos. Esto lo hace ideal para carteles, infografías, maquetas de UI y material de marketing.

¿En qué se diferencia Nano Banana Pro de FLUX 2 Pro o Midjourney?

Nano Banana Pro sobresale en autocorrección iterativa, preservación consistente de personajes a lo largo de múltiples ediciones e integración estrecha con el ecosistema de Google. Maneja hasta 14 imágenes de referencia para flujos de trabajo complejos de fusión de múltiples imágenes.

¿Nano Banana Pro utiliza Google Search para una generación de imágenes fundamentada?

Sí, Nano Banana Pro puede usar Search grounding para verificar hechos antes de generar imágenes. Por ejemplo, puede obtener datos meteorológicos actuales para crear una infografía precisa sobre el clima de Tokio.

¿Cuántas imágenes de referencia puede procesar Nano Banana Pro en una sola solicitud?

Nano Banana Pro admite hasta 14 imágenes de entrada por prompt, con un máximo de 7MB por imagen. Mantiene la coherencia de sujetos y personajes en hasta 5 personajes en escenarios complejos de fusión de múltiples imágenes.

Google

Disponible Popular

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

Nano Banana Pro es un modelo de IA para asistencia de propósito general en flujos de trabajo centrados en texto. Es adecuado para indicaciones de estilo instruccional para generar, transformar y analizar contenido con estructura controlable. Los usos típicos incluyen asistentes de chat, resumen de documentos, preguntas y respuestas basadas en conocimiento y automatización de flujos de trabajo. Los detalles técnicos públicos son limitados; la integración se alinea con patrones comunes de asistentes de IA, como salidas estructuradas, indicaciones con recuperación aumentada y llamadas a herramientas o funciones.

Precio inicial

$1.60 / 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

Nov 19, 2025

Google

Zona de pruebas

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

Precios

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

Primera solicitud

$0.0112

Costo estimado de uso de CometAPI

Diez solicitudes

$0.1120

Costo estimado de uso de CometAPI

Quince solicitudes

$0.1680

Costo estimado de uso de CometAPI

⇌

Conversión de créditos

1.000 créditos = 1 USD

Los créditos permiten comparar presupuestos entre la facturación por tokens, solicitudes y tiempo de ejecución. El importe en USD sigue siendo la fuente de referencia al finalizar la compra.

✓Modelo actual en créditos

Entrada

1,600

créditos / 1 M de tokens

Salida

9,600

créditos / 1 M de tokens

Transparencia del cargo mínimo Este prototipo no asume un mínimo oculto por solicitud. Si se aplica un límite mínimo de facturación o una recarga mínima en producción, debe mostrarse antes de la compra e incluirse en cada estimación de presupuesto.

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
gemini-3-pro-image (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)	≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)	≈ $0.19200
nano-banana-pro-all	$0.09600

Resumen del modelo

Una identidad de modelo estable para búsquedas y evaluaciones, acompañada de datos del catálogo en tiempo real que pueden cambiar sin reescribir la estructura SEO principal de la página.

Identidad estable

¿Qué es Nano Banana Pro?

La identidad canónica del modelo se mantiene estable aunque cambien los precios y los límites.

Datos del modelo en tiempo real

Instantánea actual del catálogo

Disponibilidad

Disponible

Precio inicial

$1.60 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver capacidades

Fecha del catálogo

Nov 19, 2025

Resumen

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

Funciones básicas

Texto → Imagen: generación completamente guiada por prompt con fuerte adherencia al prompt.
Imagen → Imagen (ediciones): ediciones finas y específicas con mantenimiento de la consistencia del sujeto/personaje a lo largo de múltiples ediciones.
Resolución de salida máxima: hasta 4K (los ejemplos y tamaños de píxeles exactos compatibles dependen de la relación de aspecto; la API expone preajustes 1K/2K/4K)
Planificación iterativa y autocorrección: un flujo interno “multietapa” que detecta y corrige errores visuales comunes (perspectiva, texto, geometría fina).
Renderizado avanzado de texto dentro de la imagen: texto claro y legible en varios idiomas (desde subtítulos cortos hasta párrafos largos) apto para pósteres, maquetas e infografías.
5 personajes y fidelidad para hasta 14 objetos/imágenes de referencia en un único flujo de trabajo.
Marca de agua / procedencia: todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID; el modelo inserta metadatos C2PA para la procedencia en algunas integraciones de producto.

Versiones y nomenclatura de Gemini 3 Pro Image

gemini-3-pro-image-preview
gemini-3-pro-image

Detalles técnicos

Arquitectura

Linaje / base: Nano Banana Pro se basa en la pila de imagen Gemini en evolución de Google, específicamente en la nueva arquitectura Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 (un marco multimodal imagen+texto de mayor capacidad). Es una evolución de Gemini 2.5 Flash Image (el “nano-banana” original) hacia un modelo de imagen nativamente multimodal con capacidades ampliadas de razonamiento visión-lenguaje.
Comportamiento del modelo: multimodalidad nativa (imagen + texto + conocimiento del mundo), canalizaciones explícitas para fusión multiimagen y un planificador interno por etapas que refina las salidas en múltiples pasadas en lugar de producir una sola muestra estática. Informes iniciales indican un razonamiento geométrico/óptico más sólido (vidrio, refracción) respecto a versiones anteriores.
Pensamiento / refinamiento interno: el modelo utiliza un proceso de “pensamiento” visible internamente para refinar la composición (la API documenta este comportamiento y señala que esos pasos internos no se cobran como tokens de imagen finales).
Grounding y herramientas: admite Search grounding (puede incorporar hechos web en la generación de diagramas/infografías). También admite instrucciones del sistema para un control más determinista.

Parámetros clave de la API:

thinking_level (low / high) para equilibrar latencia frente a profundidad de razonamiento;
media_resolution (low/medium/high) para controlar los tokens de lectura de OCR/detalle de imagen;
generationConfig.imageConfig para controlar relación de aspecto/resolución en las salidas de imagen.

Límites de imagen:

Modalidades de entrada compatibles: Texto e imágenes (el modelo no acepta audio ni video como entradas para generación de imágenes).
Máximo de imágenes por prompt: 14 (para la vista previa de Gemini 3 Pro Image).
Tamaño máximo de imagen (carga): 7 MB por imagen de entrada.
Relaciones de aspecto compatibles: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9, etc.

Imágenes de salida / tokens: límites elevados, con compatibilidad para 4K/4096 px.

Rendimiento en benchmarks

Resumen breve: los benchmarks públicos/tempranos hasta ahora son mayormente cualitativos/impulsados por la comunidad, pero informan de mejoras sustanciales en resolución, reducción de artefactos y fidelidad física frente al nano-banana original (Gemini 2.5 Flash Image). “Retos” específicos han mostrado mejoras visuales claras, pero aún no hay tablas de benchmarks numéricos estandarizados (públicas) de Google comparando v1 → v2 en métricas estándar de generación de imágenes.

Pruebas cualitativas de la comunidad: bordes más limpios, microdetalles más nítidos, colores más fieles y mayor adherencia al prompt (menos objetos de utilería alucinados, personajes más consistentes). Pruebas informales populares incluyen la llamada “Wine Glass Test” y el “Glass Burger Challenge”, donde GEMPIX2 (Nano Banana Pro) maneja notablemente mejor la transparencia y la refracción que compilaciones anteriores.
Manejo de texto: Nano Banana Pro muestra mejoras visibles en tipografía y colocación de texto dentro de imágenes (una debilidad persistente de muchos modelos de imagen). Las comparativas de la comunidad indican menos glifos renderizados ilegibles.
Rendimiento / UX: mayor velocidad de iteración y una UX que realiza refinamiento multietapa en el backend para que los usuarios vean resultados de primer pase más confiables (reduciendo relanzamientos manuales).

Limitaciones y riesgos

Filtros de contenido y detección: las plataformas que integran el modelo (p. ej., Whisk/aplicaciones de terceros) pueden habilitar detección estricta de celebridades o parecidos y bloquear ciertos resultados, lo cual afecta flujos creativos que dependen de parecidos realistas de celebridades.
Alucinaciones / casos límite de razonamiento: aunque mejorado, el modelo aún puede producir artefactos físicamente poco realistas, especialmente con texto simbólico denso dentro de imágenes o diagramas altamente técnicos, si bien NB2 parece reducir estos errores frente a versiones anteriores.
Seguridad y uso indebido: los modelos de imagen generativa pueden utilizarse para crear contenido problemático o dañino. Google aplica restricciones, filtros de contenido y la marca de agua SynthID para ayudar con la procedencia; sin embargo, se han producido usos indebidos (controversia de alto perfil vinculada a una imagen generada por Nano Banana en un contexto políticamente sensible).

Cómo se compara Nano Banana Pro con otros modelos

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image): sólida integración móvil, fusión multiimagen, autocorrección iterativa, 2K nativo/escalado a 4K, estrechamente integrado en aplicaciones de Google (Search, Photos, Workspace/Gemini). Ideal para flujos que requieren ediciones confiables, continuidad e integración con servicios de Google.
Midjourney: destaca en salidas artísticas estilizadas y en la ingeniería de prompts impulsada por la comunidad; no suele enfocarse en fusión multiimagen fotorrealista ni en canalizaciones de edición multimodal profunda.
Stable Diffusion / pesos abiertos: totalmente abierto, altamente personalizable y desplegable localmente; el ecosistema de checkpoints y afinado fino es una ventaja decisiva para investigación y uso sin conexión. Menor integración móvil “de un clic” y menor coherencia de edición multiimagen lista para usar que Nano Banana Pro.
Seedream 4.0 (ByteDance): recientemente posicionada explícitamente como competidor de Nano Banana, enfatiza renderizado ultrarrápido, salida 2K y compatibilidad con muchas imágenes de referencia (hasta seis). Orientada como alternativa para profesionales/creadores.

(Estas comparaciones son de alto nivel; elija la herramienta según su flujo de trabajo: apertura/personalización → Stable Diffusion; arte estilizado → Midjourney; edición móvil integrada y consistente con iteración agresiva → familia de imagen Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro).

Casos de uso del mundo real

Edición de fotos móviles y filtros creativos (integraciones con Google Photos: cambio de estilo, fusión de fondos, recomposición de retratos).
Activos de marketing y publicidad: generación rápida de conceptos, personajes de marca consistentes en múltiples fotogramas/ángulos.
Arte conceptual y storyboard: la fusión multiimagen ayuda a mantener la continuidad de personajes entre paneles.
E-commerce / maquetas de producto: genere tomas de producto consistentes en distintos contextos/condiciones de luz.
Prototipado rápido para activos AR/VR: salidas 2K/4K de alta calidad que pueden escalarse para usos inmersivos.
Cómo acceder a la API de gemini-3-pro-image (Nano Banana Pro)

Pasos requeridos

Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es usuario, regístrese primero.
Obtenga la clave de API de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el apartado de token de la API en el centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.
Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Método de uso

Seleccione el endpoint “gemini-3-pro-image” para enviar la solicitud a la API y configure 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 web también proporciona prueba en Apifox para su conveniencia.
Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta.
Inserte su pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo.
Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible—para una migración sin fricciones. Detalles clave :

Base URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
Model Names: gemini-3-pro-image
Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
Content-Type: application/json .

Preguntas frecuentes

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}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

Código de ejemplo y API para Nano Banana Pro

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

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
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, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

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

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

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 Pro 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 →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, su modelo mejorado de generación y edición de imágenes con IA

Ver modelo

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

Runway

Gen4-image

Explora la API de Gen4-image.

Ver modelo

Runway

Gen4-image-turbo

Explora la API de Gen4-image-turbo.

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

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

Explora la API de GPT Image 2.5(sunburst).

Ver modelo

Disponibilidad

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
nano-banana-pro-all	La tecnología utilizada no es oficial y la generación es inestable, etc. Chat formato	✅	Chat formato
gemini-3-pro-image	Recomendado, dirigido al modelo más reciente	✅	Generación de imagen de Gemini
gemini-3-pro-image-preview	Vista previa oficial	✅	Generación de imagen de Gemini

Actualizaciones

Sigue los cambios relevantes en la disponibilidad, los precios y las capacidades de Nano Banana Pro sin renunciar a la página estable del modelo.

Registro de cambios del modelo

Una página que mejora con el tiempo.

Aquí se acumulan las notas de lanzamiento, los cambios de precios, las actualizaciones de benchmarks y las guías de migración, mientras la URL canónica permanece sin cambios.

Nov 19, 2025

Disponibilidad de la API confirmada

Nano Banana Pro está disponible a través del catálogo de modelos y la documentación de la API de CometAPI.

Actual

Datos en tiempo real

Precios y límites sincronizados con el catálogo

El precio, el contexto, la disponibilidad y los límites se tratan como propiedades dinámicas en lugar de incorporarse al título de la página o a la identidad del modelo.

Nov 24, 2025

Entidad permanente del modelo creada

El proveedor y el identificador del modelo forman una URL canónica permanente; las futuras actualizaciones de contenido y datos permanecerán en esta página.

Sigue explorando

Compara modelos y continúa tu investigación

Google

Disponible Popular

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

Precio inicial

$1.60 / 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

Nov 19, 2025

Google

Zona de pruebas

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

Precios

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

Primera solicitud

$0.0112

Costo estimado de uso de CometAPI

Diez solicitudes

$0.1120

Costo estimado de uso de CometAPI

Quince solicitudes

$0.1680

Costo estimado de uso de CometAPI

⇌

Conversión de créditos

1.000 créditos = 1 USD

Los créditos permiten comparar presupuestos entre la facturación por tokens, solicitudes y tiempo de ejecución. El importe en USD sigue siendo la fuente de referencia al finalizar la compra.

✓Modelo actual en créditos

Entrada

1,600

créditos / 1 M de tokens

Salida

9,600

créditos / 1 M de tokens

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
gemini-3-pro-image (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)	≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)	≈ $0.19200
nano-banana-pro-all	$0.09600

Resumen del modelo

Una identidad de modelo estable para búsquedas y evaluaciones, acompañada de datos del catálogo en tiempo real que pueden cambiar sin reescribir la estructura SEO principal de la página.

Identidad estable

¿Qué es Nano Banana Pro?

La identidad canónica del modelo se mantiene estable aunque cambien los precios y los límites.

Datos del modelo en tiempo real

Instantánea actual del catálogo

Disponibilidad

Disponible

Precio inicial

$1.60 / 1M de tokens de entrada

Contexto

Ver capacidades

Fecha del catálogo

Nov 19, 2025

Resumen

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

Funciones básicas

Texto → Imagen: generación completamente guiada por prompt con fuerte adherencia al prompt.
Imagen → Imagen (ediciones): ediciones finas y específicas con mantenimiento de la consistencia del sujeto/personaje a lo largo de múltiples ediciones.
Resolución de salida máxima: hasta 4K (los ejemplos y tamaños de píxeles exactos compatibles dependen de la relación de aspecto; la API expone preajustes 1K/2K/4K)
Planificación iterativa y autocorrección: un flujo interno “multietapa” que detecta y corrige errores visuales comunes (perspectiva, texto, geometría fina).
Renderizado avanzado de texto dentro de la imagen: texto claro y legible en varios idiomas (desde subtítulos cortos hasta párrafos largos) apto para pósteres, maquetas e infografías.
5 personajes y fidelidad para hasta 14 objetos/imágenes de referencia en un único flujo de trabajo.
Marca de agua / procedencia: todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID; el modelo inserta metadatos C2PA para la procedencia en algunas integraciones de producto.

Versiones y nomenclatura de Gemini 3 Pro Image

gemini-3-pro-image-preview
gemini-3-pro-image

Detalles técnicos

Arquitectura

Linaje / base: Nano Banana Pro se basa en la pila de imagen Gemini en evolución de Google, específicamente en la nueva arquitectura Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 (un marco multimodal imagen+texto de mayor capacidad). Es una evolución de Gemini 2.5 Flash Image (el “nano-banana” original) hacia un modelo de imagen nativamente multimodal con capacidades ampliadas de razonamiento visión-lenguaje.
Comportamiento del modelo: multimodalidad nativa (imagen + texto + conocimiento del mundo), canalizaciones explícitas para fusión multiimagen y un planificador interno por etapas que refina las salidas en múltiples pasadas en lugar de producir una sola muestra estática. Informes iniciales indican un razonamiento geométrico/óptico más sólido (vidrio, refracción) respecto a versiones anteriores.
Pensamiento / refinamiento interno: el modelo utiliza un proceso de “pensamiento” visible internamente para refinar la composición (la API documenta este comportamiento y señala que esos pasos internos no se cobran como tokens de imagen finales).
Grounding y herramientas: admite Search grounding (puede incorporar hechos web en la generación de diagramas/infografías). También admite instrucciones del sistema para un control más determinista.

Parámetros clave de la API:

thinking_level (low / high) para equilibrar latencia frente a profundidad de razonamiento;
media_resolution (low/medium/high) para controlar los tokens de lectura de OCR/detalle de imagen;
generationConfig.imageConfig para controlar relación de aspecto/resolución en las salidas de imagen.

Límites de imagen:

Modalidades de entrada compatibles: Texto e imágenes (el modelo no acepta audio ni video como entradas para generación de imágenes).
Máximo de imágenes por prompt: 14 (para la vista previa de Gemini 3 Pro Image).
Tamaño máximo de imagen (carga): 7 MB por imagen de entrada.
Relaciones de aspecto compatibles: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9, etc.

Imágenes de salida / tokens: límites elevados, con compatibilidad para 4K/4096 px.

Rendimiento en benchmarks

Resumen breve: los benchmarks públicos/tempranos hasta ahora son mayormente cualitativos/impulsados por la comunidad, pero informan de mejoras sustanciales en resolución, reducción de artefactos y fidelidad física frente al nano-banana original (Gemini 2.5 Flash Image). “Retos” específicos han mostrado mejoras visuales claras, pero aún no hay tablas de benchmarks numéricos estandarizados (públicas) de Google comparando v1 → v2 en métricas estándar de generación de imágenes.

Pruebas cualitativas de la comunidad: bordes más limpios, microdetalles más nítidos, colores más fieles y mayor adherencia al prompt (menos objetos de utilería alucinados, personajes más consistentes). Pruebas informales populares incluyen la llamada “Wine Glass Test” y el “Glass Burger Challenge”, donde GEMPIX2 (Nano Banana Pro) maneja notablemente mejor la transparencia y la refracción que compilaciones anteriores.
Manejo de texto: Nano Banana Pro muestra mejoras visibles en tipografía y colocación de texto dentro de imágenes (una debilidad persistente de muchos modelos de imagen). Las comparativas de la comunidad indican menos glifos renderizados ilegibles.
Rendimiento / UX: mayor velocidad de iteración y una UX que realiza refinamiento multietapa en el backend para que los usuarios vean resultados de primer pase más confiables (reduciendo relanzamientos manuales).

Limitaciones y riesgos

Filtros de contenido y detección: las plataformas que integran el modelo (p. ej., Whisk/aplicaciones de terceros) pueden habilitar detección estricta de celebridades o parecidos y bloquear ciertos resultados, lo cual afecta flujos creativos que dependen de parecidos realistas de celebridades.
Alucinaciones / casos límite de razonamiento: aunque mejorado, el modelo aún puede producir artefactos físicamente poco realistas, especialmente con texto simbólico denso dentro de imágenes o diagramas altamente técnicos, si bien NB2 parece reducir estos errores frente a versiones anteriores.
Seguridad y uso indebido: los modelos de imagen generativa pueden utilizarse para crear contenido problemático o dañino. Google aplica restricciones, filtros de contenido y la marca de agua SynthID para ayudar con la procedencia; sin embargo, se han producido usos indebidos (controversia de alto perfil vinculada a una imagen generada por Nano Banana en un contexto políticamente sensible).

Cómo se compara Nano Banana Pro con otros modelos

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image): sólida integración móvil, fusión multiimagen, autocorrección iterativa, 2K nativo/escalado a 4K, estrechamente integrado en aplicaciones de Google (Search, Photos, Workspace/Gemini). Ideal para flujos que requieren ediciones confiables, continuidad e integración con servicios de Google.
Midjourney: destaca en salidas artísticas estilizadas y en la ingeniería de prompts impulsada por la comunidad; no suele enfocarse en fusión multiimagen fotorrealista ni en canalizaciones de edición multimodal profunda.
Stable Diffusion / pesos abiertos: totalmente abierto, altamente personalizable y desplegable localmente; el ecosistema de checkpoints y afinado fino es una ventaja decisiva para investigación y uso sin conexión. Menor integración móvil “de un clic” y menor coherencia de edición multiimagen lista para usar que Nano Banana Pro.
Seedream 4.0 (ByteDance): recientemente posicionada explícitamente como competidor de Nano Banana, enfatiza renderizado ultrarrápido, salida 2K y compatibilidad con muchas imágenes de referencia (hasta seis). Orientada como alternativa para profesionales/creadores.

Casos de uso del mundo real

Edición de fotos móviles y filtros creativos (integraciones con Google Photos: cambio de estilo, fusión de fondos, recomposición de retratos).
Activos de marketing y publicidad: generación rápida de conceptos, personajes de marca consistentes en múltiples fotogramas/ángulos.
Arte conceptual y storyboard: la fusión multiimagen ayuda a mantener la continuidad de personajes entre paneles.
E-commerce / maquetas de producto: genere tomas de producto consistentes en distintos contextos/condiciones de luz.
Prototipado rápido para activos AR/VR: salidas 2K/4K de alta calidad que pueden escalarse para usos inmersivos.
Cómo acceder a la API de gemini-3-pro-image (Nano Banana Pro)

Pasos requeridos

Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es usuario, regístrese primero.
Obtenga la clave de API de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el apartado de token de la API en el centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.
Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Método de uso

Seleccione el endpoint “gemini-3-pro-image” para enviar la solicitud a la API y configure 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 web también proporciona prueba en Apifox para su conveniencia.
Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta.
Inserte su pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo.
Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible—para una migración sin fricciones. Detalles clave :

Base URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
Model Names: gemini-3-pro-image
Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
Content-Type: application/json .

Preguntas frecuentes

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}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

Código de ejemplo y API para Nano Banana Pro

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
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, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

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

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

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 Pro 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 →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, su modelo mejorado de generación y edición de imágenes con IA

Explora la API de Gen4-image.

Ver modelo

Runway

Gen4-image-turbo

Explora la API de Gen4-image-turbo.

GPT Image 2.5(sunburst)

Explora la API de GPT Image 2.5(sunburst).

Ver modelo

Disponibilidad

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
nano-banana-pro-all	La tecnología utilizada no es oficial y la generación es inestable, etc. Chat formato	✅	Chat formato
gemini-3-pro-image	Recomendado, dirigido al modelo más reciente	✅	Generación de imagen de Gemini
gemini-3-pro-image-preview	Vista previa oficial	✅	Generación de imagen de Gemini

Actualizaciones

Sigue los cambios relevantes en la disponibilidad, los precios y las capacidades de Nano Banana Pro sin renunciar a la página estable del modelo.

Registro de cambios del modelo

Una página que mejora con el tiempo.

Aquí se acumulan las notas de lanzamiento, los cambios de precios, las actualizaciones de benchmarks y las guías de migración, mientras la URL canónica permanece sin cambios.

Nov 19, 2025

Disponibilidad de la API confirmada

Nano Banana Pro está disponible a través del catálogo de modelos y la documentación de la API de CometAPI.

Actual

Datos en tiempo real

Precios y límites sincronizados con el catálogo

El precio, el contexto, la disponibilidad y los límites se tratan como propiedades dinámicas en lugar de incorporarse al título de la página o a la identidad del modelo.

Nov 24, 2025

Entidad permanente del modelo creada

El proveedor y el identificador del modelo forman una URL canónica permanente; las futuras actualizaciones de contenido y datos permanecerán en esta página.

Sigue explorando