HopBaseRespuesta corta: Nano Banana 2.1 (ID de modelo gemini-nano-banana-2.1) ya está disponible en HopBase. Es el modelo eficiente más reciente de Google para generar y editar imágenes, y Google destaca mejoras en calidad visual, tipografía y coherencia en varias rondas. Para quienes lo integran, dos cambios son los más relevantes: cada imagen cuesta aproximadamente la mitad que con Nano Banana 2 ($0.0336 por imagen 1K, $0.0504 en 2K) porque la tarifa de salida de imagen bajó de $60 a $30 por millón de tokens, y la salida nativa en 4K es nueva, a $0.113 por imagen. La tarifa de entrada subió a $1.50 por millón de tokens, por lo que las ediciones con muchas imágenes de referencia ahorran menos que el texto a imagen simple. Funciona en /v1/images/generations y /v1/chat/completions con la misma URL base https://api.hop-base.com, admite 10 relaciones de aspecto oficiales y, para 2K / 4K, el encabezado Prefer: respond-async evita tiempos de espera agotados. Las generaciones fallidas no se cobran y usage.cost_usd informa del cargo real. Antes de enviar solicitudes de pago, confirme que GET /v1/models lo muestra para su clave.
Qué cambia frente a Nano Banana 2
| Concepto | Nano Banana 2gemini-3.1-flash-image | Nano Banana 2.1gemini-nano-banana-2.1 |
|---|---|---|
| 1K por imagen | $0.0672 | $0.0336 (la mitad) |
| 2K por imagen | $0.0672 | $0.0504 |
| 4K | No disponible (máximo 2K) | $0.113 por imagen |
| Salida de imagen | $60 / 1M tokens | $30 / 1M tokens |
| Entrada | $0.50 / 1M tokens | $1.50 / 1M tokens |
La bajada de precio se debe a que la tarifa de salida de imagen se redujo a la mitad. La tarifa de entrada, en cambio, subió, así que las ediciones con muchas imágenes de referencia ahorran menos que el texto a imagen simple: cuantas más y más grandes sean las imágenes de referencia, mayor es el peso de la entrada. Para texto a imagen y ediciones con pocas referencias, "aproximadamente la mitad del precio por imagen" es una buena estimación.
Precios (precio de lista oficial)
| Concepto | Precio de lista |
|---|---|
| Entrada (texto / imagen) | $1.50 / 1M tokens |
| Salida de texto y razonamiento | $7.50 / 1M tokens |
| Salida de imagen | $30 / 1M tokens |
| Lectura de caché | $0.075 / 1M tokens |
| Por imagen 1K / 2K / 4K | $0.0336 / $0.0504 / $0.113 |
Estos son los precios de lista de Google. Su tarifa real depende de su grupo y se muestra en la Plaza de modelos tras iniciar sesión; el registro de uso de la consola muestra el cargo de cada solicitud.
Tamaños, relaciones de aspecto y velocidad
- Tres niveles: 1K, 2K y 4K. Una imagen 16:9 en 4K midió 5504 × 3072.
- 10 relaciones de aspecto oficiales:
1:1,2:3,3:2,3:4,4:3,4:5,5:4,9:16,16:9,21:9. - Latencia típica (medida en el servidor): unos 10–15 s en 1K, unos 20 s en 2K y unos 30–57 s en 4K.
Para imágenes 2K / 4K se recomienda añadir el encabezado Prefer: respond-async: recibirá un task_id de inmediato y podrá consultar GET /v1/images/tasks?task_id=…, de modo que las solicitudes largas no se corten por tiempos de espera del cliente o de la red.
Empiece en tres minutos
1. curl: texto a imagen con relación de aspecto y nivel
curl https://api.hop-base.com/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-nano-banana-2.1",
"prompt": "Coffee shop poster for a new drink, headline text \"Autumn Latte\", warm tones, magazine layout",
"google": {
"image_config": { "aspect_ratio": "3:4", "image_size": "2K" }
}
}' \
| jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > result.png
También puede pasar "aspect_ratio" / "image_size" como campos planos de nivel superior, con el mismo efecto. Si solo envía size (p. ej. "2048x1152"), el gateway lo asigna a la relación de aspecto oficial más cercana y deduce el nivel a partir del lado más largo.
2. SDK de Python de OpenAI
import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.hop-base.com/v1",
api_key="sk-your-key",
)
resp = client.images.generate(
model="gemini-nano-banana-2.1",
prompt="A convenience store on a rainy neon street corner, sign reads OPEN 24H, cinematic",
extra_body={
"google": {
"image_config": {"aspect_ratio": "16:9", "image_size": "4K"}
}
},
)
item = resp.data[0]
# The result may be JPEG; pick the extension from mime_type
ext = "jpg" if getattr(item, "mime_type", "") == "image/jpeg" else "png"
with open(f"result.{ext}", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(item.b64_json))
3. Generar imágenes desde Chat Completions
Los clientes que solo usan la API de chat, como Cherry Studio, pueden simplemente seleccionar gemini-nano-banana-2.1; la imagen se devuelve como una data URL incrustada en markdown:
curl https://api.hop-base.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-nano-banana-2.1",
"messages": [
{"role": "user", "content": "A shiba inu wearing a scarf, watercolor style"}
]
}'
Para controlar con precisión la relación de aspecto y el nivel, use la Images API descrita arriba.
Edición con imágenes de referencia
Ambos grupos aceptan imágenes de referencia (URL o data URL) en el campo image / images de /v1/images/generations. El grupo "Gemini (all models, incl. image)" ofrece además el endpoint compatible con OpenAI /v1/images/edits, para subir archivos locales directamente:
curl https://api.hop-base.com/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
-F "model=gemini-nano-banana-2.1" \
-F "prompt=Recolor the cup using the palette from the second image, keep everything else unchanged" \
-F "image[]=@cup.png" \
-F "image[]=@palette.png" \
-F "aspect_ratio=1:1" \
-F "image_size=2K"
Qué grupo usar
| Grupo | Endpoints |
|---|---|
| Gemini (all models, incl. image) | /v1/images/generations, /v1/images/edits, /v1/chat/completions |
| Gemini Official Direct | /v1/images/generations, /v1/chat/completions (para editar, pase las imágenes de referencia a generations) |
Ambos grupos facturan al precio oficial multiplicado por el descuento del grupo; consulte la Plaza de modelos de la consola para ver el descuento de cada grupo. Antes de enviar solicitudes de pago, llame a GET /v1/models con la clave que vaya a usar y confirme que aparece gemini-nano-banana-2.1.
Casos de uso adecuados
- Generación a gran volumen: fotos de producto para e-commerce, imágenes para redes sociales, creatividades para pruebas A/B. Reducir a la mitad el costo por imagen se nota rápidamente a escala.
- Diseños con texto: pósteres, portadas, tarjetas informativas. La tipografía es una de las mejoras principales de esta generación, aunque se recomienda revisar igualmente el texto renderizado.
- Edición en varias rondas: refine detalles sobre el resultado anterior; Google pone énfasis en la coherencia en varias rondas.
- Entrega en alta resolución: cuando necesite 4K para impresión o pantallas grandes, no hace falta cambiar a un modelo más caro.
Preguntas frecuentes
¿La API es la misma que la de Nano Banana 2?
Sí. La estructura de la solicitud, los parámetros y el formato de respuesta no cambian; basta con configurar model como gemini-nano-banana-2.1. Si antes estaba limitado a 2K, ahora puede configurar image_size como 4K.
¿Puedo generar varias imágenes por solicitud?
Sí, use n; el gateway las genera en paralelo. Funciona como todo o nada: si alguna imagen falla, toda la solicitud falla y no se cobra. Los tamaños grandes, como 4K, tienen un límite más bajo para n, y superarlo devuelve 400.
¿Se admiten fondos transparentes o inpainting con máscara?
No. background: "transparent" y mask devuelven 400; describa en el prompt la zona que desea cambiar.
¿Se cobran los fallos?
No. Los errores de validación y las generaciones fallidas son gratuitos. Solo se cobran las solicitudes que entregan imágenes, y la respuesta síncrona informa del cargo real en usage.cost_usd.
¿En qué formato se devuelven los resultados?
La Images API devuelve data[].b64_json de forma síncrona, posiblemente en JPEG, así que compruebe data[].mime_type antes de guardar. Las tareas asíncronas devuelven una URL de imagen al completarse; descárguela pronto a su propio almacenamiento.