Nano Banana 2.1 vs GPT-Image-2.5: Uno tiene una tabla de clasificación, el otro tiene una etiqueta

Pon a Nano Banana 2.1 y GPT-Image-2.5 lado a lado el 6 de octubre de 2026 y la comparación honesta no es entre dos modelos de imagen, sino entre una entrada en una tabla de clasificación y una etiqueta de menú. GPT-Image-2.5 se lanzó el 8 de septiembre de 2026 para todos los niveles de ChatGPT, ChatGPT Work y Codex, con dos identificadores de API invocables, y Artificial Analysis añadió ambos a sus tablas tres días después. Nano Banana 2.1 existe como una cadena seleccionable dentro del selector de modelos de Flow y nada más: sin anuncio, sin ficha de modelo, sin identificador, sin precio, sin puntuación. Si viniste aquí para elegir entre ellos, la respuesta de esta semana es forzosa, porque uno de ellos no es invocable. La pregunta útil es qué tendría que cambiar para que eso dejara de ser cierto.

El estado de cada lado, en una sola pasada

GPT-Image-2.5 es una familia, no un único checkpoint: GPT-Image-2.5 Flare lleva el identificador gpt-image-2.5-flare y se posiciona como la opción predeterminada rápida, mientras que GPT-Image-2.5 Sunburst lleva gpt-image-2.5-sunburst y tarda más por generación para un control de edición más preciso. Ambos llegaron a la API el mismo día en que comenzó el despliegue para consumidores.

Nano Banana 2.1 es un incremento de 0.1 respecto a Nano Banana 2, que es el nombre oficial con el que Google distribuye Gemini 3.1 Flash Image. La etiqueta se detectó por primera vez como una referencia interna en la versión web de Flow el 27 de septiembre, en sustitución de una cadena anterior "Nano Banana 2.5 Flash", y pasó a ser seleccionable en la interfaz el 5 de octubre. Google no ha dicho nada al respecto desde entonces.

Esa asimetría es el artículo completo. Todo lo que sigue es o bien un número medido para GPT-Image-2.5 o una ausencia documentada para Nano Banana 2.1, y no se pueden contraponer entre sí.

Lo que dicen las placas — para el lado que tiene placas

Artificial Analysis evaluó la pareja GPT-Image-2.5 el 11 de septiembre de 2026, tres días después de su lanzamiento, lo que hace que esta comparación sea inusual para OpenAI: la generación 2.5 no pasó ningún tiempo relevante como un lanzamiento basado únicamente en afirmaciones del proveedor.

• Texto a imagen — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) Elo 1,197 y GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1,191, primero y segundo en la clasificación; GPT-Image-2 (high) tercero con 1,172.

• Edición de imágenes — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) Elo 1.182 y GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1.162, primero y segundo; MAI-Image-2.6 tercero con 1.137.

• Coste según lo medido — Artificial Analysis sitúa ambas variantes de GPT-Image-2.5 a $210,70 por cada 1.000 imágenes en su propia escala de precios, frente a los $211,00 de la GPT-Image-2 (high) que reemplazan.

• La tarifa de tokens de OpenAI — $8 por millón de tokens de entrada de imagen y $30 por millón de tokens de salida de imagen, sin cambios respecto a GPT-Image-2, y sin ninguna cifra publicada por imagen.

Para Nano Banana 2.1, las filas correspondientes no existen. No hay Elo porque ningún ranking lo ha ejecutado. No hay precio porque Google no ha publicado ninguno. Ni siquiera hay una resolución o una lista de relaciones de aspecto, que todos los demás miembros de la familia Nano Banana tienen documentadas. Cualquier especificación que leas sobre Nano Banana 2.1 ahora mismo se infirió a partir de su nombre.

Dos de esas filas deciden el enfrentamiento por sí solas. La fila del identificador de la API es la razón por la que un desarrollador no puede seleccionar el modelo de Google, y las filas de Elo son la razón por la que el modelo de OpenAI ya no tiene que darse por sentado — el tablero publicó sus cifras tres días después del lanzamiento, lo cual es rápido para cualquier proveedor.

El sustituto honesto: GPT-Image-2.5 vs el Nano Banana al que realmente puedes llamar

Si la elección es real en lugar de hipotética, el lado de Google de la misma es Nano Banana 2 — Gemini 3.1 Flash Image — porque ese es el modelo con un identificador (gemini-3.1-flash-image), una fecha de disponibilidad general (28 de mayo de 2026, tras el lanzamiento al consumidor del 26 de febrero) y una posición puntuada.

• Calidad — GPT-Image-2.5 Sunburst lidera la tabla de texto a imagen con un Elo de 1.197; Nano Banana 2 se sitúa en un Elo de 1.125. En edición, Sunburst está en 1.182 frente al 1.108 de Nano Banana 2.

• Precio — GPT-Image-2.5 es el nivel premium de imágenes de OpenAI, medido por Artificial Analysis en aproximadamente $211 por cada 1.000 imágenes; Nano Banana 2 aparece listado a $67 por cada 1.000, con la propia tarifa de tokens de salida de Google de $60 por millón, que equivale a unos $0.045 por imagen de 512px y $0.067 en 1024×1024.

• Superficie — GPT-Image-2.5 es el motor de imágenes predeterminado de ChatGPT en todos los niveles; Nano Banana 2 es el predeterminado dentro de la aplicación Gemini, y Google lo ha llevado a Búsqueda mediante Lens y AI Mode, a Flow y a Ads.

• Funciones de consistencia — OpenAI afirma fidelidad de referencia a lo largo de ediciones secuenciales; Google afirma hasta cinco personajes consistentes y catorce objetos a lo largo de un flujo de trabajo. Ambas son descripciones de proveedores.

Eso es una verdadera disyuntiva de tres vías en lugar de una de dos: el nuevo modelo de OpenAI gana en calidad medida y cuesta aproximadamente el triple, y el modelo en producción de Google gana en economía unitaria. Un Nano Banana 2.1 que cerrara la brecha de calidad sin mover la línea de precios cambiaría la forma de esa disyuntiva. Un Nano Banana 2.1 que se limitara a igualar visualmente a Nano Banana Pro —que es a lo que, según se informa, se parecen los primeros resultados de Flow— no lo haría, porque Nano Banana Pro ya obtiene una puntuación inferior a GPT-Image-2.5 en ambas tablas (Elo 1.102 en texto a imagen, 1.099 en edición).

Por qué «aún no podemos puntuarlo» no es una evasiva aquí

Las comparaciones de un modelo no anunciado suelen terminar con la promesa de una actualización. Eso no es lo que ocurre en este caso, y la diferencia merece decirse sin rodeos. Nano Banana 2.1 no se filtró desde un artículo de investigación ni se detectó en una integración de framework — es visible en la interfaz de un producto de Google ya en circulación, lo que significa que Google tiene una versión de él funcionando delante de los usuarios. Por lo tanto, la ausencia de cualquier otro artefacto es un vacío de publicación deliberado, no una prueba de que el modelo esté lejos.

La secuencia hasta ahora es la misma que siguió Nano Banana 2: primero la superficie para consumidores, la API para desarrolladores meses después, con el identificador y la fecha de disponibilidad general llegando juntos. Según ese patrón, un avistamiento de Flow en octubre implica un identificador de API algún tiempo después, y nada en el avistamiento indica cuánto dura el intervalo.

Enrutar ambos lados a través de un único endpoint

El inconveniente práctico de esta comparación es que los modelos de imagen de los dos proveedores dependen de dos relaciones comerciales distintas, y la brecha entre lo que cada proveedor ha lanzado hace que eso resulte incómodo. La familia de imágenes actual de OpenAI solo es parcialmente accesible a través de agregadores; OrcaRouter incluye openai/gpt-image-2 y openai/gpt-image-1.5, pero no los dos modelos 2.5, así que los nuevos modelos de OpenAI actualmente implican una clave directa de OpenAI. Del lado de Google, nuestro catálogo cuenta con la línea de imágenes Gemini, que incluye google/gemini-3.1-flash-image-preview y google/gemini-2.5-flash-image, al precio de lista de cada proveedor trasladado con un 0 % de margen.

Lo que eso te aporta en una comparación como esta es conmutación por error en lugar de un descuento. Cuando un proveedor lanza una versión puntual o mueve un modelo entre niveles, una pila que llama a un solo endpoint puede enrutar hacia el modelo de imagen que sea el adecuado en ese momento para la carga de trabajo y conmutar automáticamente si un proveedor se degrada — sin el segundo contrato, la segunda clave y la migración que implica una integración con un único proveedor. Nano Banana 2.1 no está en OrcaRouter, porque no está en nada que no sea un selector de Flow. Cuando se convierta en un modelo invocable, ese es el camino por el que llegaría.

En qué punto deja esto una decisión

Si tu carga de trabajo necesita la mejor calidad de imagen medida hoy y el presupuesto absorbe aproximadamente $211 por cada mil imágenes, GPT-Image-2.5 Sunburst es la opción predeterminada defendible: lidera ambas clasificaciones de Artificial Analysis y está completamente documentado. Si tu carga de trabajo es de gran volumen y sensible al precio, Nano Banana 2 a $67 por cada mil es la mejor relación, y es el modelo de Google que realmente puedes invocar esta semana.

Nano Banana 2.1 todavía no es una tercera opción. Es una posibilidad programada, y la única forma disciplinada de tratarla es como un desencadenante: cuando Google publique un identificador, un precio y una primera puntuación independiente, la comparación triple anterior se convierte en una real y la operación cambia. Hasta entonces, tratar un elemento del menú de Flow como un competidor de un modelo lanzado, puntuado y con precio es el tipo de comparación que lleva a tomar decisiones de compra equivocadas.