Generador y editor de imágenes Nano Banana 2 Lite

Qué es Nano Banana 2 Lite

Nano Banana 2 Lite es el modelo de imagen de Google orientado a la velocidad, publicado el 30 de junio de 2026 con el ID de modelo gemini-3.1-flash-lite-image y el nombre de arquitectura Gemini 3.1 Flash Lite Image. El propio resumen de Google es tajante sobre el trueque: es el modelo de imagen más rápido y más económico de la familia Nano Banana hasta la fecha, hecho para el gran volumen, la velocidad y la escala.

No sustituye a Nano Banana 2 ni a Nano Banana Pro. Google lo sitúa para el trabajo de gran volumen casi en tiempo real, donde la latencia ultrabaja es crítica, y lo nombra como la ruta de actualización recomendada para quien siga llamando al modelo de primera generación gemini-2.5-flash-image.

La forma honesta de leer este nivel es como una decisión de caudal. Google publica una prueba de generación de un minuto en la que Lite devolvió 21 imágenes frente a 3 del modelo superior con el mismo prompt, junto a un gráfico de familia que puntúa a Lite un escalón por debajo de los niveles superiores tanto en calidad visual como en razonamiento. Los dos artefactos se reproducen más abajo en esta página.

Cuatro cifras que Google pone a este modelo

Estos son los números que el anuncio de lanzamiento dice con sus propias palabras. Todo lo demás en esta página o los repite, o cita a un tercero de forma explícita, o describe este espacio de trabajo.

La prueba de un minuto que publicó Google

El anuncio de lanzamiento incluye un vídeo comparativo titulado “How many animals can you generate in 1 minute?”. Dos paneles ejecutan el mismo prompt durante sesenta segundos, una pintura en acuarela de un número con esa cantidad de animales alrededor, y cada panel informa de su propio contador. Es la afirmación de caudal más clara que Google hace sobre este modelo.

Los dos totales no son una contradicción. El panel de Lite gastó más porque terminó siete veces más imágenes; por imagen costó casi exactamente la mitad, y $0.0336 se redondea a la tarifa de $0.034 que cita Google. Siete veces el caudal a la mitad del precio unitario es todo el argumento de este nivel, y es la demostración del propio Google y no la afirmación de un revendedor.

Una advertencia sobre esas dos cifras. Son los contadores dentro del vídeo promocional de Google, no un test independiente, y el prompt es una única tarea estrecha: un motivo plano en acuarela en un encuadre cuadrado. La latencia con un prompt más denso, una instrucción más larga o una edición con varias referencias no tiene por qué caer en 2.8 segundos.

Dónde se sitúa Nano Banana 2 Lite en la familia

Google publica un gráfico de familia de cuatro ejes junto con el lanzamiento. Es el artefacto más útil de la publicación, porque dice con claridad dónde cede algo este nivel en lugar de decir solo dónde gana.

Lee la fila de Lite de izquierda a derecha y el argumento del modelo queda claro: es el único nivel puntuado como Bajo tanto en latencia como en coste. Lee la columna de calidad visual hacia abajo y el precio de eso queda igual de claro, Media frente a Alta en los dos niveles superiores. El razonamiento baja otro escalón, a Bajo.

El titular que Google pone en la ficha del mismo modelo dice “No compromise on quality”, y su página de familia llama a Lite el modelo más eficiente hasta la fecha y con el mejor equilibrio entre calidad y velocidad. Ambas afirmaciones son justas; el gráfico de cuatro ejes es simplemente el documento más preciso, y es el que conviene leer antes de comprometer una línea de gran volumen con este nivel.

Prompts que puedes copiar

Cada prompt de abajo lo publica la fuente que se nombra a su lado y se reproduce palabra por palabra. Cuatro vienen de Google y uno de un playground de terceros que publica sus propios ejemplos de entrada. Al abrir un prompt se carga en el espacio de trabajo.

A charming watercolor painting of the number n, with n animals around it, on a clean white background, formatted as a perfect 1:1 square. Do not include any text, letters, words, or writing.

A lone astronaut stands poised at the threshold of a futuristic corridor, their back to the viewer, gazing out towards a distant, mountainous landscape visible at the far end. The composition is perfectly symmetrical, using the clean, repeating lines of the brightly lit hallway to create a powerful vanishing point. The corridor itself is a marvel of sleek, sterile design, with glowing white panels on the walls and ceiling, and a highly reflective, cyan-tinted floor that mirrors the entire scene, doubling its visual impact. The astronaut, clad in a white and gold-trimmed spacesuit, is the central, human element in this otherwise impersonal, high-tech environment. The lighting is bright and even, giving the scene an ethereal, almost heavenly quality. The color palette is a minimalist blend of stark white, cool cyan, and the earthy tones of the distant planet. The artistic style is one of clean, utopian science fiction, evoking a sense of calm, wonder, and the beginning of a grand journey into the unknown.

Create a beautiful travel lifestyle image of a woman in a light linen dress standing on a sunlit Mediterranean terrace. The background includes blue sea, white coastal houses, flowering bougainvillea, terracotta steps, and warm afternoon light. Use a soft travel-magazine aesthetic, natural colors, realistic facial and clothing details, and a balanced composition that feels bright, graceful, and shareable.

Keep the same woman's face, hairstyle, expression, pose, and clothing, but replace the plain studio background with a beautiful Mediterranean seaside terrace. Add blue ocean water, white coastal buildings, soft flowers, warm sunlight, and a refined travel-lifestyle atmosphere. Preserve the subject's identity clearly and make the final image feel elegant, bright, and natural.

Create a charming editorial illustration of an outdoor breakfast table under a lemon tree. Include croissants, honey, tea, fresh fruit, wildflowers, ceramic plates, linen napkins, and soft morning sunlight. Use warm hand-painted textures, tasteful color harmony, and a polished storybook-meets-lifestyle-magazine style. The composition should feel cozy, beautiful, and visually refined.

Trabajos para los que sirve este modelo

El enfoque del propio Google son la ideación rápida y las líneas de gran velocidad. La lista de abajo se ciñe a lo que Google demuestra o muestra un ejemplo publicado, en lugar de enumerar todo lo que un modelo de imagen puede hacer en teoría.

• Borradores en volumen. La prueba de un minuto de Google es todo el argumento: 21 fotogramas 1K baratos en el tiempo que un modelo más pesado tarda en terminar tres.
• Rellenar una interfaz mientras la persona la usa. Google demuestra el modelo dentro de Gridscape, un lienzo infinito que genera imágenes mientras se explora un tema, y dentro de Space Lift, que convierte una foto de una habitación en varios conceptos de interior.
• Exploración rápida de prompts antes de comprometerse. Prueba una dirección en 1K y después pasa el prompt ganador a un nivel con más resolución y razonamiento.
• Composiciones personalizadas a partir de una sola foto. La demo Anywhere de Google adjunta una imagen y genera postales de ese sujeto en lugares emblemáticos.
• Arte de escenas y objetos donde el estado actual cambia más rápido que un ciclo de diseño, que es la razón que Google cita para la demo Latitude.
• Borradores de escenas de producto y de estilo de vida, usando el flujo de imágenes de referencia para mantener el producto intacto y reemplazar lo que lo rodea.
• Reemplazos de fondo y de entorno sobre una fotografía existente, que es el caso de edición medido más abajo en esta página.
• Pasadas de localización donde la maquetación importa más que el idioma. La propia lista de limitaciones de Google señala la gramática y el matiz cultural como más débiles que el resultado visual, así que trata el texto traducido como borrador.

Qué expone este espacio de trabajo

El selector es la autoridad sobre lo que puedes enviar aquí. La página de otro proveedor describe la cuenta de ese proveedor, y el precio lo resuelve el servicio y no esta página.

Las siete proporciones de arriba son la lista exacta que acepta este espacio de trabajo para Nano Banana 2 Lite, y no es la misma lista que la de Nano Banana 2, que ofrece quince valores incluidos auto y los encuadres extremos 1:4 y 8:1. Un selector más estrecho es una limitación de este sitio, no del modelo.

El techo de cinco imágenes de referencia merece la misma honestidad. Google no publica ningún límite de imágenes de referencia para este modelo, y los esquemas de terceros permiten diez. En lugar de anunciar un número que el servicio no ha confirmado, este espacio de trabajo mantiene el techo conservador del nivel Nano Banana anterior. Si tu edición necesita más referencias de las que permite el selector, esa es una razón para usar otro modelo aquí.

Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2 y Pro en este espacio de trabajo

Solo el primer grupo de filas de abajo es material del propio Google. Las filas de controles son el selector de este espacio de trabajo, que es la razón de que puedan diferir de lo que ofrece otro sitio para los mismos tres modelos.

Como Lite es el único de los tres limitado a 1K aquí, la elección entre él y Nano Banana 2 rara vez va de resolución. Va de si prefieres cinco veces más fotogramas con el mismo presupuesto, o menos fotogramas que Google puntúa un escalón más alto en calidad y razonamiento.

Por qué otros sitios citan números distintos

Varias de las páginas que se posicionan para este modelo citan ajustes que este espacio de trabajo no ofrece. Ninguna es necesariamente incorrecta; describen el esquema publicado del propio modelo frente a su propia cuenta. Merece la pena entender la diferencia antes de comparar costes de ejecución.

La página de nanobanana.im lista 15 relaciones de aspecto, hasta 10 imágenes de referencia y un coste de 2 créditos por generación, igual que su nivel Nano Banana anterior. El esquema de petición publicado por kie.ai para el mismo modelo acepta quince valores de relación de aspecto y un límite de diez archivos, que es de donde salen el quince y el diez. El modelo acepta más de lo que expone este espacio de trabajo; el selector de aquí simplemente pasa un conjunto más estrecho.

Sobre el precio, la propia página de kie.ai lleva dos afirmaciones distintas sobre su propia tarifa para el mismo nivel 1K, una que dice cuatro créditos y otra que dice tres, en cadenas adyacentes. Trata ambas como el texto comercial de ese proveedor y no como una tarifa a la que puedas sujetarlo. La única cifra que vincula aquí es el importe que el espacio de trabajo imprime antes de que envíes.

• Quince relaciones de aspecto en dos páginas de la competencia frente a siete en este selector: el modelo acepta más de lo que pasa este sitio.
• Diez imágenes de referencia en un esquema de terceros frente a cinco aquí, y Google no publica ningún techo propio.
• Los precios en créditos son específicos de cada proveedor y cambian; el importe del espacio de trabajo es el número que se aplica a tu tarea.

Editar con referencias en lugar de máscaras

Una edición empieza con imágenes que tengas derecho a usar y una instrucción que diga qué debe cambiar y qué debe sobrevivir al cambio. No hay ninguna máscara que dibujar: el modelo razona a qué partes se refiere la instrucción y deja el resto en paz. La propia nota de limitaciones de Google es menos confiada en los casos difíciles, y advierte de que la edición con máscara, los cambios de iluminación de día a noche y la mezcla de varias imágenes todavía pueden producir resultados antinaturales, artefactos visuales o escenas inconexas.

La comparación de más abajo en esta página es un antes y un después medido y no un par decorado. Sobre una cuadrícula de nueve celdas, los dos fotogramas correlacionan entre 0.88 y 0.96 en la columna central y cerca de cero o por debajo en ambos flancos. Esa es la firma de un sujeto que se mantuvo mientras se reemplazaba todo lo que lo rodeaba, y es nuestra comprobación y no una afirmación de Google. El prompt y los dos fotogramas vienen del mismo ejemplo publicado, así que el emparejamiento está documentado además de medido.

Escribe la instrucción en dos mitades. Primero el sujeto y el cambio. Después las partes que no deben moverse, como la silueta, el ángulo de cámara o el color de todo lo demás.

• Revisa primero rostros y manos. Google nombra los rostros pequeños como punto débil, y la deriva del parecido es el cambio no deseado más habitual al editar un retrato.
• Vuelve a leer los textos pequeños a tamaño completo. La ortografía correcta es el otro punto débil que Google nombra, y un cartel de cinco palabras basta para dejarlo al descubierto.
• Compara reflejos, sombras y puntos de contacto allí donde se cambió el fondo, porque es donde un reemplazo muestra costuras.
• Cambia una instrucción cada vez, para poder atribuir una diferencia a la instrucción y no a la varianza propia del modelo.

Cómo generar o editar aquí

Cuatro pasos, en el orden en que los pide el espacio de trabajo.

1. Pega tu prompt, o abre uno de la lista de arriba con el botón de copiar.
2. Deja la resolución en 1K y elige una de las siete relaciones de aspecto, o empieza por 1:1.
3. Adjunta hasta cinco imágenes de referencia cuando el trabajo sea una edición y no una imagen nueva.
4. Lee el importe, inicia sesión cuando el espacio de trabajo te lo pida y después envía. Si una tarea falla, lee su estado antes de reintentar, para no enviar un duplicado.

Lo que esta página no promete

Una página de modelo debería decir dónde acaban sus propias afirmaciones. Estas son las fronteras de esta.

• No se promete ninguna asignación gratuita. Los créditos o la concesión de prueba que existan se muestran en tu cuenta, no aquí.
• Las cifras de 4 segundos y $0.034 son los números publicados por Google para su propia API. No son una medición de este espacio de trabajo, y la latencia real depende de la carga que tenga el servicio cuando envíes.
• Google no publica ningún límite de imágenes de referencia para este modelo, así que el techo de cinco imágenes de aquí es una decisión conservadora de este espacio de trabajo y no un límite documentado del modelo.
• Los resultados de la prueba de un minuto vienen de un vídeo promocional sobre un único prompt estrecho. No leas 2.8 segundos como una garantía para una instrucción larga o una edición con varias referencias.
• Las valoraciones del gráfico de familia se leyeron de la imagen del gráfico publicada, no de una especificación de texto, porque Google no publica ninguna tabla de esos cuatro ejes.
• Las puntuaciones Elo y las comparaciones de latencia se remontan a arena.ai y artificialanalysis.ai tal como los acredita Google, y a lecturas de terceros de esos gráficos. Ningún test de esta página lo ejecutó este sitio.
• Las salidas llevan la marca de agua SynthID según Google. Este sitio no puede quitarla, y la vía de verificación del propio Google es subir una imagen a la app de Gemini y preguntar si la generó Google AI.
• El texto dentro de una imagen, los rostros pequeños, la precisión factual en infografías y la coherencia de personajes figuran como mejorables en la propia lista de limitaciones de Google. Revisa a tamaño completo cualquier cosa crítica.
• La galería mezcla material oficial de Google con ejemplos de playground de terceros. Nada de ello se generó en este sitio, y un prompt publicado no garantiza que un resultado concreto se reproduzca.
• El ID del modelo lo publica Google como identificador vigente, y la disponibilidad o el comportamiento pueden cambiar sin aviso.

De dónde salen las muestras y los números

Cada cifra y cada imagen de esta página se remonta a una de las fuentes de abajo. Cuando un valor viene de un tercero y no de Google, la fila lo dice.