Guía de precios y estimación de costes de la API de Nano Banana Pro

Un modelo de imagen que parece económico puede generar una factura sorprendente si se interpreta mal su unidad de facturación. Los precios de la API de Nano Banana Pro en TokenLab son un buen ejemplo. nano-banana-pro indica un precio por imagen, mientras que sus vecinos con nombre Gemini, gemini-3-pro-image y gemini-3.1-flash-image, indican precios por token. Esta guía compara estas entradas, realiza una estimación por lotes y muestra las dos estructuras de solicitud que enviará realmente. También explica cómo confirmar el cargo final. Todos los números provienen de la API de modelos en vivo y la documentación de TokenLab, observados el 03-10-2026.

Puntos clave

• nano-banana-pro indica un precio base de 0,067 USD por imagen, con un rango listado de 0,067 a 0,12 en sus entradas de precios (API de modelo en vivo, observado el 03-10-2026).
• nano-banana-2 indica 0,0335 por imagen y nano-banana-2-lite indica 0,0168, por lo que el precio base de Pro es aproximadamente el doble que el primero y cuatro veces el del segundo.
• gemini-3-pro-image y gemini-3.1-flash-image se cobran por token, por lo que la fórmula de presupuesto por imagen no se aplica a ellos.
• Las solicitudes de imagen de referencia de Nano Banana se dirigen a /v1/images/generations con operation: "image-to-image", no a /v1/images/edits.
• El cargo final se encuentra en Usage y en billing_transaction_id, no en su estimación.
• Esta guía no contiene datos de referencia (benchmark), por lo que no afirma que la salida de Pro sea mejor que la de los IDs más económicos.

Precios de la API de Nano Banana Pro de un vistazo

Leímos las entradas del catálogo de cinco modelos de imagen y las colocamos en una tabla. El bloque de precios para nano-banana-pro dice "tiene entradas de precios adicionales", y no encontramos un desglose detallado por resolución en la evidencia. Por lo tanto, la tabla muestra lo que aparece listado y nada más.

ID del modelo	Unidad de precios	Entradas de precios listadas (USD)	Fuente	Observado
nano-banana-pro	per_image	Base per_request 0,067; resumen de rango 0,067 a 0,12; entrada de salida de texto native-gemini-text-output-20260723 (per_token): entrada 1, salida 6	API de modelo en vivo	03-10-2026 (precios actualizados el 02-10-2026T16:53:30.068Z)
nano-banana-2	per_image	Base per_request 0,0335; rango 0,0225 a 0,0755; entrada de salida de texto (per_token): entrada 0,25, salida 1,5	API de modelo en vivo	03-10-2026
nano-banana-2-lite	per_image	Base per_request 0,0168; valor de rango único 0,0168; entrada google-1k (1k, text-to-image e image-to-image): 0,0168	API de modelo en vivo	03-10-2026
gemini-3-pro-image	per_token	Entrada 1 y salida 6 por 1M para salida de texto; entrada de salida de imagen: 60	API de modelo en vivo	03-10-2026
gemini-3.1-flash-image	per_token	Entrada 0,25 y salida 1,5 por 1M para salida de texto; entrada de salida de imagen: 30	API de modelo en vivo	03-10-2026

Dos detalles en la tabla son fáciles de pasar por alto.

• El catálogo dice que la salida de imagen de nano-banana-pro "mantiene los niveles de resolución por imagen existentes". No especifica qué nivel corresponde a 0,067 y cuál a 0,12. Lea GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing para conocer esa asignación antes de comprometer un presupuesto, tal como aconseja la guía de facturación.
• La entrada de salida de texto en nano-banana-pro se cobra por token. Trátela como una partida separada del cargo por imagen y verifique si sus solicitudes generan alguna vez salida de texto.

La documentación de facturación también advierte contra el uso de tablas de precios copiadas y codificadas. Nuestra tabla es una instantánea con fecha, y su código debe leer el precio cuando lo necesite.

Realización de una estimación por lotes

Imagine un equipo que genera 200 imágenes de producto en una ejecución. Multiplicamos los precios listados para ver la diferencia. Estas son estimaciones, no cotizaciones.

Modelo	Cálculo	Estimación (USD)
nano-banana-pro, precio base	200 × 0,067	13,40
nano-banana-pro, parte superior del rango listado	200 × 0,12	24,00
nano-banana-2, precio base	200 × 0,0335	6,70
nano-banana-2, parte superior del rango listado	200 × 0,0755	15,10
nano-banana-2-lite	200 × 0,0168	3,36

Ahora añada la regeneración. Si el equipo rechaza el 20% de los resultados y los vuelve a realizar en nano-banana-pro al precio base, son 40 imágenes adicionales. El total se convierte en 240 × 0,067 = 16,08, de nuevo una estimación. La documentación asíncrona dice que una tarea fallida no se cobra, pero un reintento de una generación fallida crea una nueva tarea y puede generar un nuevo cargo. Los reintentos que tienen éxito se facturan como cualquier otra imagen completada.

La diferencia entre 13,40 y 24,00 es la incertidumbre real. Proviene de las entradas de precios que no podemos asignar a resoluciones solo con la evidencia. Ejecute un pequeño lote de prueba a su resolución objetivo, luego compare el registro de Usage con el cálculo anterior.

Cuándo elegir nano-banana-pro en lugar de los IDs más económicos

Las diferencias documentadas son más escasas de lo que cabría esperar. Esto es lo que respaldan los documentos y el catálogo.

• Selectores. nano-banana-pro y nano-banana-2 admiten tanto aspect_ratio como resolution (1k, 2k, 4k) para text-to-image e image-to-image. Para nano-banana-2-lite, la única entrada de precio que encontramos es en 1k, y sus formatos de solicitud aceptados "no figuran" en el catálogo. Si necesita salida de 2k o 4k, no encontramos soporte documentado para ello en Lite.
• Entrega. nano-banana-pro enumera tanto la entrega TokenLab Verified como la Official como disponibles para ambas operaciones. gemini-3-pro-image enumera solo Verified.
• Precio. El precio base de Pro es 0,067, frente a 0,0335 y 0,0168. El catálogo no da ninguna razón más allá de eso para la brecha.
• Ciclo de vida. Los tres muestran una etapa de ciclo de vida activa sin modelo de reemplazo y sin fecha de obsolescencia. El artículo fuente calificaba a nano-banana y nano-banana-edit como obsoletos, pero no encontramos evidencia de ello, por lo que descartamos la afirmación. Consulte la página del modelo antes de confiar en cualquiera de los dos IDs.

Lo que no evaluamos importa más que la lista anterior. No tenemos datos de calidad de imagen, adherencia a prompts, renderizado de texto o latencia para ninguno de estos modelos. Por lo tanto, no podemos decir que Pro se vea mejor que nano-banana-2. Un enfoque sensato es renderizar los mismos 20 prompts en cada candidato y comparar los resultados a simple vista. Luego, compare el costo por imagen aceptada en Usage. Ese es el método que sugiere también la documentación de facturación: el precio listado más bajo no siempre es el costo más bajo por tarea completada.

Una solicitud de generación y una solicitud de edición

Ambas llamadas a continuación utilizan POST /v1/images/generations. La guía de generación de imágenes dice que la generación de referencia al estilo Nano Banana no pertenece a /v1/images/edits. Envíe siempre el model explícitamente, porque las API de imágenes no tienen valor predeterminado.

Text-to-image, utilizando los campos que enumera la referencia de Create Image para las familias de imágenes de Google:

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-pro",
    "prompt": "A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'

Edición, lo que significa generación de imagen de referencia con operation: "image-to-image" y image_urls:

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nano-banana-pro",
    "operation": "image-to-image",
    "prompt": "Keep the product shape, change the background to a bright studio setup",
    "image_urls": ["https://example.com/input/product.png"],
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "2k"
  }'

Algunas reglas de la documentación, observadas el 03-10-2026:

• Las URL de referencia deben ser http o https públicas. Evite URL de redes privadas, credenciales integradas, fragmentos y URL firmadas que puedan caducar antes de que comience el procesamiento.
• Para una imagen de origen privada o protegida por encabezado, envíe un archivo image multipart en lugar de image_urls.
• images[] y file_id no se aceptan en este endpoint.
• Establezca el tiempo de espera (timeout) de su cliente HTTP en al menos 120 segundos. Si la respuesta contiene status: "pending", task_id o poll_url, siga poll_url en lugar de esperar.
• Realice el sondeo (poll) con GET /v1/tasks/{id}. La guía de trabajos asíncronos sugiere verificar cada 5 a 10 segundos y detenerse en completed o failed.

Guarde la URL devuelta, el ID de tarea, el modelo y su propio ID de trabajo. Las URL de resultados elegibles pueden conservarse como copias multimedia durante 30 días, y media_retention.items muestra el estado de cada elemento y expires_at.

Confirmación del cargo final

Una estimación es solo un plan. La documentación de facturación describe dónde aparece el número real.

1. Reserva y liberación. Algunas tareas asíncronas reservan el costo estimado en la creación. Una tarea completada se cobra una vez. Una tarea fallida libera o reembolsa el monto pendiente.
2. Lea el ID de transacción. Las respuestas que no son de streaming incluyen billing_transaction_id cuando la facturación finaliza antes de que se envíe la respuesta. El mismo valor puede aparecer en el encabezado X-Billing-Transaction-ID. Las tareas asíncronas lo incluyen después de completarse.
3. Abra Usage. La página de Usage muestra el historial por modelo y un desglose de costos. Compárelo con su estimación.
4. Mantenga los IDs juntos. Almacene request_id, task_id, billing_transaction_id y su propio ID de trabajo en un solo registro.
5. Escale con evidencia. Si Usage no muestra ningún cargo final o monto liberado después de que finalice la tarea, envíe un correo electrónico a support@tokenlab.sh con el ID de solicitud y el ID de tarea.

La opción de entrega también afecta el precio. Verified utiliza los precios públicos de TokenLab, Official utiliza una capa de precios basada en el precio público del fabricante, y Auto intenta primero Verified. Usted paga por la opción que completa la solicitud, así que tenga en cuenta cuál sirvió a su lote de prueba.

Preguntas frecuentes

¿Se factura nano-banana-pro por imagen o por token?

La entrada base es por imagen: per_request 0,067 con unidad per_image. El catálogo también enumera una entrada de salida de texto con precio por token, a entrada 1 y salida 6. Verifique el endpoint de precios para ver qué entrada activan sus tipos de solicitud.

¿Puedo enviar ediciones de nano-banana-pro a /v1/images/edits?

No. La documentación dice que las solicitudes de imagen de referencia de Nano Banana, incluido nano-banana-pro, pertenecen a /v1/images/generations con operation: "image-to-image" y image_urls. El endpoint de ediciones está documentado para modelos como gpt-image-2.

¿Se cobra una tarea de imagen fallida?

La guía de facturación dice que una tarea fallida no se cobra y cualquier monto reservado se libera o reembolsa. Un reintento crea una nueva tarea y puede generar un nuevo cargo. Deduplique por su propio ID de trabajo para que un tiempo de espera no active una segunda solicitud de creación.

¿La resolución que elijo cambia el precio de nano-banana-pro?

El catálogo dice que la salida de imagen mantiene los niveles de resolución por imagen, y su rango listado va de 0,067 a 0,12. La evidencia no asigna niveles a 1k, 2k o 4k. Lea GET /v1/models/nano-banana-pro/pricing y confirme con una solicitud de prueba en Usage.

¿Qué campo prueba lo que realmente se me cobró?

Utilice billing_transaction_id, o el encabezado X-Billing-Transaction-ID, y hágalo coincidir con el registro en Usage. El streaming puede finalizar antes de que lo haga la facturación, por lo que Usage es la alternativa cuando el encabezado está ausente.

Para comparar estos IDs con otros modelos de imagen en sus propios prompts, comience desde el directorio de modelos.