Images 2.6 vs. Nano Banana 2.1: animación frente a una escala de resolución

Solo uno de estos dos modelos puede producir un archivo en movimiento, y no es el que tiene el mejor benchmark. Images 2.6, el lanzamiento de OpenAI del 4 de noviembre de 2026 — GPT-Image-2.6 Sunburst para calidad, GPT-Image-2.6 Flare para velocidad — añadió generación de GIF animados en un solo paso, exportación a SVG y ediciones guiadas por marcado. Nano Banana 2.1, el modelo de Google construido sobre Gemini 3.6 Flash y disponible de forma general desde el 6 de octubre de 2026, no añadió nada de eso. Lo que añadió fue una rebaja de precio y una escala de resolución: niveles de salida con nombre en 1K, 2K y 4K, hasta 14 imágenes de referencia y relaciones de aspecto tan extremas como 8:1.

Por lo tanto, la elección entre ellos no es un concurso de calidad. Es una cuestión de qué forma adopta tu entregable. Un equipo que crea stickers animados, publicaciones sociales en bucle o fotogramas breves de explicación tiene aquí a uno de los candidatos. Un equipo que crea visuales de producto con resolución de impresión o formatos de banner anchos tiene al otro. Solo después de eso importa el benchmark y, cuando lo hace, las cifras favorecen menos al recién llegado de lo que sugiere la cobertura del lanzamiento.

Dónde se sitúan realmente los benchmarks

Artificial Analysis, consultado el 5 de noviembre de 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 con 1,151 Elo en 6,937 muestras; GPT Image 2.5 Sunburst (max) con 1,199 en 18,300. Images 2.6 no tiene fila.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 con 1,176 en 6,274 muestras, en cuarto lugar; GPT Image 2.5 Sunburst con 1,224, en primer lugar, con GPT Image 2 (high) con 1,188 en tercer lugar. Images 2.6 tampoco tiene fila aquí.

• Cifras del propio Google — 1.050 de Elo para Nano Banana 2.1 en modo Thinking frente a 990 de Nano Banana 2 y 935 de Nano Banana Pro. Datos reportados por el proveedor y en una escala distinta a la de los rankings de AA; no los mezcles.

Así que las dos cosas que se pueden afirmar con seguridad son que Nano Banana 2.1 es un modelo de mitad de tabla en las medidas independientes de edición y un sólido cuarto puesto en texto a imagen, y que su predecesor está 48 puntos por debajo en edición. La tercera cosa —si Images 2.6 es mejor— aún no es un hecho. El indicio más cercano es que la generación anterior de OpenAI lidera ambas tablas por un margen mayor que los intervalos de confianza, y que la mejora declarada de 2.6 es la consistencia a lo largo de una secuencia de ediciones, más que un salto en la calidad por imagen.

La escalera de resolución, en detalle

Aquí es donde Nano Banana 2.1 está estructuralmente por delante, y no se trata de una ventaja marginal.

• Niveles de salida — 1K, 2K y 4K como opciones con nombre y precio. Images 2.6 no vende la resolución de esa manera; el tamaño de salida se infiere del presupuesto de tokens, y OpenAI no publica ningún nivel 2K o 4K con un precio asociado.

• Relaciones de aspecto — hasta 8:1 en cualquier dirección en Nano Banana 2.1. Un banner de leaderboard de 3.200 × 400 es una solicitud de primera clase, no un recorte. Images 2.6 hereda lo que haya admitido la generación 2.5, que OpenAI no documenta como un rango explícito.

• Imágenes de referencia — hasta 14 en Nano Banana 2.1, estructuradas como cuatro personajes y diez objetos. Images 2.6 añade imágenes de referencia guardadas y reutilizables en ChatGPT y acepta entrada de imágenes en ambos endpoints, pero no se publica un número máximo.

• Contexto — aproximadamente 131K tokens de entrada y 32K de salida en Nano Banana 2.1, con búsqueda con fundamento (grounding) disponible. Images 2.6 no publica una ventana de contexto; sus páginas del modelo solo enumeran entrada de texto e imagen y salida de imagen, y nada más.

• Control de edición — ediciones locales basadas en máscaras y tres niveles de razonamiento en Nano Banana 2.1; ediciones guiadas por marcado más el nuevo parámetro complexity en Images 2.6. Son primos cercanos: ambos te permiten indicar al modelo cuánta deliberación dedicar y dónde aplicarla.

La consecuencia práctica es que Nano Banana 2.1 es el único de los dos que se puede especificar en un contrato. «Produce una imagen 4K en 16:9, facturada a la tarifa 4K publicada» es una frase que se puede incluir en un enunciado de trabajo. La frase equivalente para Images 2.6 es un presupuesto de tokens y una estimación.

La comparación de precios tiene una ambigüedad genuina

La salida de Nano Banana 2.1 se factura a $30 por millón de tokens de imagen, frente a los $60 de Nano Banana 2 —la reducción a la mitad que hizo que el lanzamiento fuera noticia. En la práctica, eso es $0.0336 a 1K y $0.0504 a 2K. El precio por lotes vuelve a reducir ambas cifras a la mitad.

En 4K, las fuentes no coinciden, y la discrepancia no es cosmética. Algunos medios informan $0.0756; otros, incluidos TechRepublic y heise, informan $0.113, sobre la base de que el recuento de tokens en 4K aumentó a aproximadamente 3,780. Ambas cifras aparecen en informes reputados sobre el mismo lanzamiento. Si estás presupuestando un pipeline de 4K, eso representa una variación del 50 % en tu partida más grande, y conviene resolverlo consultando la propia lista de tarifas de Google en lugar de cualquier fuente secundaria, incluida esta.

Una cosa que sí fue en la dirección equivocada: Nano Banana 2.1 subió el precio de entrada a $1.50 por millón de tokens desde $0.50, con la salida de texto y de razonamiento a $7.50 por millón. En flujos de trabajo con muchas ediciones que envían imágenes de origen grandes, la reducción del lado de la salida puede quedar parcialmente absorbida por el aumento del lado de la entrada, y el ahorro neto es menor de lo que sugiere el titular.

Images 2.6, a modo de comparación, cuesta $5 por millón de entrada de texto, $8 por millón de entrada de imagen y $30 por millón de salida de imagen. Las tarifas por lotes son la mitad de esas cifras, pero las páginas del modelo 2.6 incluyen /v1/batch como no compatible, por lo que el precio por lotes para proyectos nuevos aún no está disponible para este modelo. Por imagen, las estimaciones se sitúan cerca de $0.006 en calidad baja, $0.013 en calidad media, $0.053 en calidad alta y $0.21 en calidad máxima —derivadas de presupuestos de tokens heredados de la generación 2.5, no de cifras publicadas de la 2.6.

Si comparas los dos con las configuraciones que importan, la imagen no es la que pintó la cobertura del lanzamiento. A 2K, Nano Banana 2.1 cuesta $0.0504. Images 2.6 en alta calidad cuesta alrededor de $0.053. La diferencia entre ambos es inferior al cinco por ciento. La reducción de precio de Google no hizo que Nano Banana 2.1 fuera drásticamente más barato que un competidor con cobro por tokens; lo dejó más o menos igual a uno que se ejecuta en alta calidad, y más barato solo frente a xhigh y max.

Esa igualdad es el argumento para mantener ambos accesibles desde un único lugar. OrcaRouter traslada el precio de lista del proveedor sin margen, con un 0 % de recargo, lo que significa que una rebaja de precio del proveedor está vigente en nuestro lado el mismo día en que llega al upstream, en lugar de cuando un revendedor vuelva a fijar el precio — y una regla de enrutamiento puede enviar tráfico a cualquiera de los dos costes casi idénticos que esté saludable. Google ya ha declarado obsoleto un modelo de imagen este trimestre; la capacidad de cambiar una cadena de modelo en lugar de reconstruir una integración vale más que una fracción de céntimo.

La migración que Google recomienda realmente

En el lado de Google está ocurriendo algo más sutil que una retirada. La documentación vigente sobre generación de imágenes, consultada el 5 de noviembre de 2026, enumera cinco modelos de la familia Nano Banana — Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image), Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image), Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) y el modelo heredado Gemini 2.5 Flash Image. Nano Banana 2 sigue en la lista y todavía se puede invocar, sin una fecha de retirada asociada; la indicación de la documentación es que todos los proyectos nuevos deberían usar Nano Banana 2.1, lo cual es una recomendación y no una deprecación.

Dos detalles hacen que esa recomendación sea menos limpia de lo que parece. Nano Banana 2 Lite es ahora el nivel más rápido y económico, descrito como pensado para la velocidad y la escala en lugar de múltiples referencias o edición multiturno, así que «migrar a 2.1» no es automáticamente la opción más rentable para la generación simple de alto volumen. Y la propia página de obsolescencia de Google es explícita en que las fechas que publica son «las primeras fechas posibles en las que un modelo podría retirarse», con aviso prometido antes de un cierre real. Un modelo sin fecha alguna no es un modelo en vías de desaparición.

Sin embargo, el inconveniente comercial es real. En la aplicación Gemini, los usuarios gratuitos siguen teniendo acceso a Nano Banana 2, mientras que para 2.1 se requiere un plan AI Pro, Plus o Ultra, y no existe un nivel gratuito para 2.1 en la API. Un equipo que hizo el prototipo con el nivel gratuito y ahora pasa a producción descubrirá que su entorno de pruebas y su entorno de producción ya no usan el mismo modelo — una fuente fiable de fallos del tipo «funcionó en staging».

Lo que la documentación dice y lo que no

Vale la pena decirlo claramente, porque es la diferencia entre un producto y un anuncio.

Imágenes 2.6: las páginas del modelo para gpt-image-2.6-sunburst ya están disponibles en la documentación para desarrolladores de OpenAI, con precios, endpoints admitidos —solo generación y edición de imágenes, no chat completions ni responses— y declaraciones de modalidad. Las páginas remiten a la guía de imágenes para "el ajuste de complejidad, las ediciones guiadas por marcado, la salida SVG y la salida GIF animado". No indican opciones de resolución, un máximo de imágenes de referencia, duración de GIF, frecuencia de fotogramas ni límites de tamaño de archivo.

Nano Banana 2.1: totalmente documentado, con niveles con nombre, precios publicados por imagen, un presupuesto de imágenes de referencia, un rango de relaciones de aspecto y una ventana de contexto. Es una hoja de especificaciones sobre la que puedes diseñar.

La diferencia importa específicamente para la función de GIF. La generación de GIF animados está implementada y funciona en ChatGPT. Que el /v1/images/generations endpoint devuelva un archivo animado no está confirmado por ninguna prueba pública, y la propia documentación de OpenAI describe la función en una guía en lugar de en la referencia del endpoint. Si la animación es la razón por la que estás considerando Images 2.6, verifícalo con una llamada real a la API antes de diseñar en torno a ello.

Elegir entre ellos

Elige Nano Banana 2.1 si tus entregables son de resolución para impresión o tienen proporciones inusuales, si necesitas más de una docena de referencias en una sola llamada, si necesitas una hoja de especificaciones documentada para incluir en un contrato, o si migras desde el obsoleto Nano Banana 2 y quieres la ruta más corta: es el destino autorizado y el precio está publicado en todos los niveles.

Take Images 2.6 si tus entregables incluyen movimiento. El pipeline de GIF es la única capacidad de esta comparación que no tiene equivalente en el lado de Google, y no es una novedad: la posibilidad de animar una fotografía subida con edición fotograma a fotograma y control de velocidad sustituye un paso de generación de vídeo para toda una clase de trabajo de formato corto. La exportación a SVG es la segunda capacidad sin equivalente y, para sistemas de iconos y logotipos, es decisiva. La edición guiada por marcado es una tercera, y para algunos tipos de cambio es una interacción genuinamente mejor que dibujar una máscara.

Si ninguna de las dos descripciones encaja —si produces imágenes estáticas 2K en volumen y solo quieres el mejor modelo—, la respuesta es que todavía no existe evidencia. GPT Image 2.5 Sunburst supera a Nano Banana 2.1 por 48 puntos en edición y 48 en texto a imagen, ambos fuera de los intervalos de confianza, e Images 2.6 aún no ha sido evaluado. Esperar dos semanas por una fila de Elo no cuesta nada y probablemente tampoco te cueste nada en oportunidades, porque ninguno de los dos modelos se retirará antes de entonces.