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Nivel premium de Nano Banana basado en gemini-3-pro-image: texto a imagen y edición con texto legible dentro de la imagen y salida de hasta 4K.
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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-pro/edit-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 Pro es el gemini-3-pro-image de Google: el nivel más alto de la familia Nano Banana, y al que recurrimos cuando una edición tiene que aguantar a tamaño completo. Exponemos su capability de edición como google/nano-banana-pro/edit-image y cobramos $0.075 por imagen editada en 1K y 2K. Eso es la mitad de lo que cuesta hoy el mismo request en fal.ai o en Replicate.
¿No tiene una imagen de partida? Entonces lo que quiere es Nano Banana Pro text-to-image: mismo modelo, mismo precio, solo prompt.
Así estaba nuestro precio la última vez que lo comprobamos, el 26 de agosto de 2026:
| Proveedor de API | Precio (1K/2K) | Precio (4K) | vs. E2X |
|---|---|---|---|
| E2X | $0.075 | $0.15 | — |
| fal.ai | $0.15 | $0.30 | somos un 50% más baratos |
| Replicate | $0.15 | $0.30 | somos un 50% más baratos |
| Google Gemini API | $0.134 | $0.24 | somos un 44% más baratos |
Ponemos fecha a esa tabla porque la volvemos a comprobar, y porque los precios se mueven.
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.
La mayoría de los modelos de imagen tratan una edición como una generación nueva que casualmente se parece al original. Este la trata como composición, y la diferencia se nota en tres sitios.
Sostiene catorce referencias a la vez. Google reparte ese presupuesto por rol: hasta 5 imágenes de personaje cuando una persona tiene que seguir siendo reconocible, hasta 6 imágenes de objeto para colocación de producto en alta fidelidad, hasta 3 referencias de estilo. Un composite publicitario completo —modelo, producto, paleta de marca— entra como un único request en lugar de una cadena de tres llamadas que hay que vigilar.
Escribe texto legible. Esta es la mayor razón por la que recomendamos Pro frente a los niveles más baratos para cualquier trabajo comercial. Renderiza texto con estilo y legible para infografías, cartas de menú, diagramas y packaging, y maneja maquetaciones multilingües: déle una infografía en inglés, pida la versión en español y el resto del arte se queda donde estaba. La mayoría de los modelos de imagen todavía convierten el cuerpo de texto en garabatos decorativos.
Resolución que lleva a alguna parte. 1K, 2K o 4K hasta 4096×4096. Cobramos 1K y 2K igual, a $0.075; 4K duplica.
Un comportamiento que conviene conocer antes de compararnos con nadie: el modelo genera "imágenes de pensamiento" intermedias mientras razona sobre la composición. Google no las devuelve y nosotros no las facturamos. Es también la razón por la que debería contar con unos 30 segundos por request en lugar de los dos o tres de un modelo de nivel flash.
Cree una key en su dashboard, manténgala en su servidor y envíe el job a nuestro endpoint de submit. Exigimos dos campos: prompt e image_urls.
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-pro/edit-image",
"input": {
"prompt": "Coloca la botella sobre pizarra mojada bajo una luz de día suave y nublada. Mantén el texto de la etiqueta nítido y sin cambios.",
"image_urls": [
"https://example.com/product.jpg",
"https://example.com/mood.jpg"
],
"aspect_ratio": "4:5",
"resolution": "2k"
}
}'
Le devolvemos un job ID. Haga polling hasta que el status se estabilice:
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "google/nano-banana-pro/edit-image",
input: {
prompt: "Sustituye el fondo por un patio milanés bañado de sol. Mantén la cara y la ropa del sujeto idénticas.",
image_urls: ["https://example.com/portrait.jpg"],
aspect_ratio: "16:9",
resolution: "1k",
},
}),
}).then((r) => r.json());
const jobId = submitted.data.jobId;
while (true) {
const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${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 || "Image edit failed");
}
await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000));
}
El status pasa de pending → processing → completed, o se detiene en failed o cancelled. ¿No quiere hacer polling? Envíe un webhookUrl en el body del submit y le llamamos nosotros cuando esté listo.
Dos detalles del schema que pillan a mucha gente: nuestro valor por defecto de aspect ratio es 9:16, no 1:1, así que fíjelo explícitamente salvo que quiera vertical; y los valores de resolution van en minúscula (1k, 2k, 4k). La especificación legible por máquina en vivo lleva siempre el schema y el precio actuales.
Pro es nuestro editor de imágenes más caro, y para mucho trabajo es sinceramente excesivo. Este es el mapa honesto de lo demás que operamos:
| Modelo | Precio / imagen | Elíjalo cuando |
|---|---|---|
| Nano Banana Pro | $0.075 | Texto dentro de la imagen, muchas referencias, salida 4K |
| Nano Banana 2 | $0.04 | Calidad de la generación actual, sin exigencia de 4K |
| Nano Banana 2 Lite | $0.0238 | Mucho volumen, ediciones simples, presupuesto ajustado |
| Nano Banana (legacy) | $0.0312 | Nada. Google lo apaga el 2 de octubre de 2026 |
| GPT Image 2 | $0.0525 en calidad alta | Edición basada en mask, o el renderizado de texto de OpenAI |
Lea esa tabla otra vez y fíjese en la fila del legacy. Google retira gemini-2.5-flash-image el 2 de octubre de 2026, y Nano Banana 2 Lite es a la vez más barato y más nuevo: $0.0238 frente a $0.0312. Si sigue en el antiguo, esa migración se paga sola dos veces. Preferimos decírselo antes que venderle un nivel que no necesita.
El resto es una cuestión de presupuesto. Pro cuesta aproximadamente el triple que Lite. Si sus ediciones son cambios de fondo y ajustes de color a resolución de redes sociales, Lite hace eso y usted se queda la diferencia. Si un cliente va a leer las palabras incrustadas en la imagen, vuelva a Pro. Explore todo en la categoría image-to-image o en el catálogo completo de modelos.
La costumbre que se arrastra desde text-to-image es describir la escena entera. En una edición, esa instrucción pelea contra la referencia y obtiene una regeneración a la deriva en lugar de un cambio.
Escriba el delta. Nombre lo que se mueve y después lo que no debe moverse: «cambia la chaqueta por lana gris marengo, mantén la pose, la cara y la iluminación idénticas» gana casi siempre a una descripción completa de la escena. Cuando entran varias referencias en una misma llamada, etiquételas —«la imagen 1 es la persona, la imagen 2 es el producto, la imagen 3 es solo corrección de color»—, porque nada más le dice al modelo que su tercer adjunto era una paleta y no un sujeto.
¿Va a editar texto? Cite la cadena exacta. Parafrasear invita a la reinterpretación.
Cada salida lleva un watermark SynthID. Es el marcador de procedencia imperceptible de Google, se aplica sin excepciones, y ni nosotros ni ningún otro proveedor podemos exponer un interruptor para desactivarlo. Si su pipeline ejecuta detección aguas abajo, o si un contrato con un cliente prohíbe assets con watermark, resuélvalo antes de integrar.
Vigile los valores por defecto de resolución si está portando una configuración. Nosotros usamos 1K por defecto y fal.ai también; Replicate usa 2K. Aquí el precio es el mismo en esos niveles, pero las dimensiones de salida no coincidirán con lo que daba por supuesto.
Nano Banana Pro es el nombre comercial del gemini-3-pro-image de Google, el nivel premium de la familia Nano Banana. Apunta a trabajo visual complejo —composición con múltiples referencias, consistencia de personaje, texto legible dentro de la imagen, salida hasta 4K— más que a la generación más rápida posible.
Cobramos $0.075 por imagen editada en resolución 1K y 2K, con 4K facturado al doble. Ese era nuestro precio en la comprobación del 26 de agosto de 2026. Los precios se mueven, así que confírmelo en la página del modelo en vivo antes de presupuestar sobre él.
Catorce en total. Google limita la mezcla por rol: como máximo 5 imágenes de personaje para consistencia, como máximo 6 imágenes de objeto para inclusión en alta fidelidad y como máximo 3 referencias de estilo.
Para los precios comparables bajo demanda que comprobamos en esa fecha, sí: $0.075 con nosotros frente a $0.15 en ambos. Eso es un 50% de ahorro en un request equivalente. Otros planes, productos de batch o precios promocionales no forman parte de esa comparación.
Sí. Cada imagen de Nano Banana Pro incluye un watermark SynthID, el marcador imperceptible de Google para contenido generado por IA. Ningún proveedor ofrece un parámetro para desactivarlo, nosotros incluidos.
Use Pro cuando la imagen contenga texto legible, cuando esté combinando varias referencias o cuando necesite 4K. Para cambios de fondo y retoque simple a resolución de redes sociales, Nano Banana 2 Lite cuesta un tercio y la diferencia raramente se ve.
No. Usted envía un job y después hace polling de su status o nos da un webhookUrl. Un job completado expone el resultado en data.outputs[0].url. Cuente con unos 30 segundos de procesamiento.