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Variante ligera y más económica de Nano Banana 2 para texto a imagen y edición con imágenes de referencia, con soporte ampliado de relaciones de aspecto.
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Run the model to see generated results.
import requests
result = requests.post(
'https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit',
headers={
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json'
},
json={
'model': 'google/nano-banana-2-lite/text-to-image',
'input': {}
}
)import time
job_id = result.json()['jobId']
while True:
response = requests.get(
f'https://api.e2x.ai/v1/jobs/{'{job_id}'}',
headers={'Authorization': f'Bearer {'{API_KEY}'}'}
)
data = response.json()['data']
if data['status'] == 'completed':
print('Done!', data['outputs'][0]['url'])
break
elif data['status'] == 'failed':
raise Exception(f"Job failed: {'{'}data['error']['message']{'}'}")
time.sleep(2)Nano Banana 2 Lite es el gemini-3.1-flash-lite-image de Google, el nivel de velocidad de la generación Nano Banana 2. Lo exponemos como google/nano-banana-2-lite/text-to-image y cobramos $0.0238 por imagen, alrededor de un 43% menos que el precio de fal.ai por el mismo modelo. Genera únicamente a resolución 1K, y llega ahí en unos cuatro segundos.
Si todavía está llamando al Nano Banana original (gemini-2.5-flash-image), lea los dos párrafos siguientes antes que nada. Google retira ese modelo el 2 de octubre de 2026, y su propia recomendación no se anda con rodeos: "Recomendamos actualizar a Nano Banana 2 Lite para obtener mejor calidad, mayor velocidad y costes más bajos."
En nuestra plataforma esa actualización no le cuesta nada: le devuelve dinero. El Nano Banana legacy sale aquí a $0.0312 por imagen. Lite sale a $0.0238. Modelo más nuevo, mejor renderizado de texto, generación más rápida y en torno a una cuarta parte menos de factura. No existe ninguna versión de ese cambio en la que quedarse quieto gane. ¿Ya tiene una imagen que quiere modificar en lugar de reemplazar? Nano Banana 2 Lite edit-image acepta hasta catorce referencias al mismo precio.
Así estaba nuestro precio la última vez que lo comprobamos, el 26 de agosto de 2026:
| Proveedor de API | Precio por imagen (1K) | vs. E2X |
|---|---|---|
| E2X | $0.0238 | — |
| fal.ai | $0.042 | somos un 43% más baratos |
| WaveSpeed | $0.04 | somos un 40% más baratos |
| Google Gemini API | $0.0336 | somos un 29% más baratos |
Los precios y las condiciones de los productos pueden cambiar con el tiempo; consulte los precios vigentes de cada proveedor antes de tomar una decisión de compra. Los precios de Google Batch o Flex no son directamente equivalentes a un request estándar de API bajo demanda, porque la programación, la disponibilidad y las condiciones de procesamiento son distintas; por eso quedan excluidos de esta comparación. Se trata de una comparación acotada, no de una afirmación de que E2X sea la opción más barata del mundo en cualquier configuración.
El planteamiento honesto: esto es Nano Banana 2 con el techo de resolución bajado y el presupuesto de thinking recortado. Algunas cosas sobreviven intactas a ese recorte. Otras no.
La velocidad es el titular. Google dice que "puede generar una imagen en tan solo cuatro segundos", unas 2,7 veces más rápido que el Nano Banana 2 completo. ¿Rellenar una cuadrícula de miniaturas, generar variantes detrás de un estado de carga, correr un batch donde el tiempo de reloj es el coste? Esa proporción pesa más que cualquier diferencia de calidad.
El texto dentro de la imagen aguanta. Esto nos sorprendió. En pruebas cara a cara, Lite empata con Nano Banana 2 en texto legible y con estilo dentro del encuadre, una capability que ganó la generación Gemini 3 y que el modelo legacy nunca tuvo. Etiquetas de producto, titulares de póster, mockups de UI: Lite los renderiza.
Solo resolución 1K. Ni 2K. Ni 4K. La documentación de Google dice que el modelo "solo admite resolución 1K", y eso no es un ajuste que podamos subir por nuestro lado. Si su salida va a impresión, a un banner principal o a un pipeline de upscale que necesita detalle real del que partir, este es el modelo equivocado: coja Nano Banana 2, que hace 0.5K, 1K, 2K y 4K.
Sin grounding de búsqueda. Ni Google Search ni Image Search están conectados a Lite. Pídale un edificio real, un producto concreto o un acontecimiento de actualidad y responderá solo desde los pesos. Nano Banana 2 puede consultar. Este no.
Los prompts con muchos objetos son donde se abre la brecha. ¿Un sujeto y algo de texto? No verá ninguna diferencia. Seis objetos con relaciones espaciales entre ellos —"la taza detrás del cuaderno, a la izquierda de la lámpara, todo sobre el alféizar"— y la pasada de razonamiento más profunda de Nano Banana 2 gana con claridad.
Cree una key en su dashboard, manténgala en su servidor y haga POST contra nuestro endpoint de submit. Solo prompt es obligatorio.
curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
"input": {
"prompt": "Un dripper de cerámica para café de filtro sobre una encimera de roble claro, luz lateral de la mañana, poca profundidad de campo.",
"aspect_ratio": "4:5"
}
}'
Recibirá un job ID de vuelta. Haga polling, o pásenos un webhook:
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "google/nano-banana-2-lite/text-to-image",
input: {
prompt: "Póster de viaje retro de Trabzon, título en sans-serif gruesa que dice 'TRABZON', paleta de verde azulado apagado y arena.",
aspect_ratio: "2:3",
},
}),
}).then((r) => r.json());
const jobId = submitted.data.jobId;
while (true) {
const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
.then((r) => r.json());
if (job.data.status === "completed") {
console.log(job.data.outputs[0].url);
break;
}
if (job.data.status === "failed") {
throw new Error(job.data.error?.message || "Generation failed");
}
await new Promise((r) => setTimeout(r, 1500));
}
Dos notas sobre el schema. Nuestro valor por defecto de aspect_ratio aquí es 1:1: indíquelo explícitamente si quiere cualquier otra cosa, y el enum es amplio, desde 21:9 hasta las tiras ultrafinas 1:8 y 8:1, más auto. Y no hay campo resolution, porque no hay nada que elegir. El schema actual y el precio viven siempre en la especificación legible por máquina.
| Modelo | Precio / imagen | Elíjalo cuando |
|---|---|---|
| Nano Banana 2 Lite | $0.0238 | Mucho volumen, 1K basta, la latencia importa |
| Nano Banana 2 | $0.04 | Necesita 2K/4K, grounding de búsqueda o escenas cargadas de objetos |
| Nano Banana Pro | $0.075 | Trabajo comercial con tipografía, referencias con roles separados, 4K |
| Nano Banana (legacy) | $0.0312 | Nada. Se apaga el 2 de octubre de 2026: migre |
| GPT Image 2 | $0.0525 | Prefiere el estilo de renderizado de OpenAI |
Nuestra recomendación es aburrida, y coincide con la de Google. Empiece por Lite. Es el modelo de imagen de generación actual más barato que operamos y, para recortes sociales, miniaturas, arte de relleno y generación dentro de la app, nada por encima justifica su sobreprecio. Suba a Nano Banana 2 la primera vez que un cliente pida un archivo de más de 1024 píxeles, o la primera vez que un prompt con cinco sustantivos vuelva con cuatro. Sabrá cuándo cruza esa línea.
Mantenemos la fila legacy en la lista porque hay gente con integraciones en marcha, no porque sea una opción. Explore el resto en la categoría text-to-image o en el catálogo completo de modelos.
Lite sigue haciendo una pasada de razonamiento antes de dibujar, solo que más corta. Consecuencia práctica: premia los prompts que ponen lo importante por delante en lugar de enterrarlo.
Empiece por el sujeto y el plano. Luego la luz y los materiales. Los adjetivos ornamentales al final: un pensador superficial gasta su presupuesto en lo primero que lee. ¿Quiere texto en el encuadre? Cítelo exactamente y colóquelo: título en negrita que dice "OPEN LATE" en el tercio superior. Si un prompt sigue devolviendo una composición desordenada, divídalo en vez de reescribirlo: dos llamadas a Lite siguen costando menos que una a Nano Banana 2.
Cada salida lleva el watermark SynthID de Google. Es imperceptible, se aplica a todas las imágenes sin excepción y ningún proveedor —nosotros incluidos— tiene un interruptor para quitarlo. Si el contrato con un cliente prohíbe activos con watermark, resuelva eso primero.
Presupueste activos de 1024 píxeles en todo lo que venga después. Los equipos que portan una configuración de Nano Banana 2 se dejan un resolution: "2k" en el body y solo semanas más tarde descubren que un layout retina está funcionando con 1K reescalado. No hay ningún error que capturar. Compruebe sus dimensiones una vez, en el momento de la integración.
Es el nombre comercial que Google da a gemini-3.1-flash-lite-image, el modelo más rápido y más barato de la generación Nano Banana 2. Google lo posiciona para cargas de imagen de alto volumen y casi en tiempo real, y es su reemplazo oficial recomendado para el Nano Banana original.
Cobramos $0.0238 por imagen generada, sin multiplicadores de resolución de los que preocuparse. Ese era nuestro precio en la comprobación del 26 de agosto de 2026, frente a $0.042 por el mismo modelo en fal.ai. Confírmelo en la página del modelo en vivo antes de hacer presupuesto.
No. La documentación de Google indica que solo admite resolución 1K, y eso es un límite del modelo, no una restricción de plan. Para salida en 2K o 4K, use Nano Banana 2 o Nano Banana Pro.
Google dice que puede generar una imagen en tan solo cuatro segundos, unas 2,7 veces más rápido que Nano Banana 2. La edición va algo más lenta que la generación pura. Nuestro pipeline de jobs añade encolado por encima, así que mida de extremo a extremo en lugar de fiarse de una única cifra.
Sí, y pronto: Google apaga gemini-2.5-flash-image el 2 de octubre de 2026. En E2X el reemplazo es más barato ($0.0238 frente a $0.0312), renderiza correctamente el texto dentro de la imagen y genera más rápido. El slug es lo único que cambia en el body de su request.
No. Ni el grounding con Google Search ni el de Image Search están disponibles en Lite. Si sus prompts dependen de hechos actuales del mundo real o de consultar referencias, Nano Banana 2 admite grounding y Lite no.
Sí. Cada imagen incluye un watermark SynthID, el marcador de procedencia imperceptible de Google para contenido generado por IA. No hay ningún parámetro en ningún proveedor que lo elimine.