API de Gemini Nano Banana 2.1: precio de imágenes 1K, 2K y 4K y cómo usarla

Respuesta corta: /v1/images/generations, desde 0,0336 $ por imagen

LLMTR (llmtr.com) es una pasarela que da acceso a modelos de lenguaje alojados en Turquía y en proveedores globales a través de una única API compatible con OpenAI. Allí llamas a Gemini Nano Banana 2.1 con el id de modelo google/gemini-nano-banana-2.1 en el endpoint /v1/images/generations, bajo https://llmtr.com/v1. Según los equivalentes por imagen de Google, una imagen 1K cuesta 0,0336 $, una 2K 0,0504 $ y una 4K 0,113 $; el prompt y las imágenes de referencia se facturan aparte a 1,50 $ por 1M de tokens de entrada.

Google presenta Nano Banana 2.1 como una actualización de Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): genera imágenes a partir de texto, edita las imágenes de referencia que envías y devuelve salidas en 1K, 2K o 4K. El modelo puede razonar antes de dibujar; ese razonamiento no se devuelve, pero se factura como salida de texto.

Cómo usar la API de Gemini Nano Banana 2.1

Crea una clave API en LLMTR y envía una solicitud POST con cuerpo JSON a https://llmtr.com/v1/images/generations. Los dos campos obligatorios son model y prompt, con model en google/gemini-nano-banana-2.1. size acepta 1K, 2K o 4K, y aspect_ratio acepta 1:1, 3:4, 4:3, 9:16 o 16:9. La solicitud curl de abajo pide una foto de producto 2K en 16:9.

En la respuesta, cada elemento del array data lleva una imagen codificada en base64 en el campo b64_json. La clave va en el encabezado Authorization: Bearer. El campo n no se aplica en este modelo, así que repite la solicitud para obtener más imágenes. La edición usa el mismo endpoint: adjuntas las imágenes de referencia con file_ids, y /v1/images/edits no está disponible para los modelos de Google.

Solicitud curl que pide una foto de producto 2K en 16:9; la imagen llega en data[0].b64_json.

curl https://llmtr.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
    "prompt": "A product photo of a ceramic coffee mug on a wooden table, soft morning light",
    "size": "2K",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

¿Cuánto cuesta una imagen 1K, 2K o 4K?

Nano Banana 2.1 se factura por tokens, no por imagen. La salida de imagen cuesta 30 $ por 1M de tokens, y Google la publica como equivalentes por imagen: 0,0336 $ para 1K, 0,0504 $ para 2K y 0,113 $ para 4K. El prompt, las referencias y el razonamiento se facturan aparte.

En la entrada, el texto y las imágenes cuestan lo mismo: 1,50 $ por 1M de tokens. Cuando la misma entrada se repite, una parte puede leerse de la caché y facturarse a 0,15 $; es un descuento, no una garantía. Al precio de este modelo no se le añade margen; la comisión de plataforma del 8% de LLMTR solo se cobra al recargar crédito.

• Google, Gemini API pricing · 2026-10-10

¿Cómo afectan los tokens de razonamiento a la factura?

Con algunos prompts, el modelo razona antes de dibujar la imagen. Ese texto de razonamiento no se devuelve; sus tokens se facturan al precio de salida de texto, 7,50 $ por 1M de tokens. Como no se sabe de antemano cuánto razonará cada prompt, presupuesta algo por encima del equivalente por imagen y sigue el importe real en el Dashboard.

Ejemplo de cálculo: generar una imagen 2K con un prompt de 200 tokens cuesta 200 x 1,50 $ / 1.000.000 = 0,0003 $ de entrada y 0,0504 $ de imagen, 0,0507 $ en total. Si el modelo razona 1.000 tokens en esa solicitud, se suman 0,0075 $. Una campaña de 1.000 imágenes sale por 50,70 $ sin contar el razonamiento.

Guardar la respuesta en un archivo y obtener varias imágenes

En Python basta con enviar la solicitud con requests y decodificar el campo b64_json; el ejemplo de abajo escribe cada imagen del array data en su propio archivo. Si quieres varias variaciones, repite la solicitud en un bucle, porque el campo n no se aplica en este modelo. Usa un tiempo de espera amplio en el cliente; el ejemplo usa 120 segundos.

Según la página del modelo de Google, el límite de entrada es de 131.072 tokens y el de salida de 32.768 tokens. En LLMTR este modelo solo se llama a través de /v1/images/generations; recibe texto e imágenes de referencia y devuelve imágenes.

Ejemplo en Python con requests que pide una imagen 1K en 1:1 y escribe cada imagen del array data en un archivo.

import base64
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://llmtr.com/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["LLMTR_API_KEY"]},
    json={
        "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",
        "prompt": "A flat illustration of a harbour at sunset, warm colours",
        "size": "1K",
        "aspect_ratio": "1:1",
    },
    timeout=120,
)
response.raise_for_status()

for index, item in enumerate(response.json()["data"]):
    with open(f"nano-banana-{index}.png", "wb") as image_file:
        image_file.write(base64.b64decode(item["b64_json"]))

• Google, Gemini Nano Banana 2.1 model page · 2026-10-10

Empezar en LLMTR: cuenta, clave y primera imagen

Paso 1: crea una cuenta en llmtr.com y recarga crédito prepago. Paso 2: crea una clave en Dashboard > API Keys (claves de API); la clave sin procesar se muestra una sola vez, así que guárdala en la variable de entorno LLMTR_API_KEY. Paso 3: ejecuta la solicitud curl de arriba y decodifica el valor b64_json para guardar la imagen.

La misma clave sirve para todos los modelos del catálogo; cambiar de modelo de imagen es cambiar solo el valor de model. Cada solicitud se descuenta del crédito al precio de catálogo vigente cuando se procesa, y el uso por clave aparece en el Dashboard.

Generar una imagen con Gemini Nano Banana 2.1 a través de LLMTR

Crea una cuenta, genera una clave API y envía la primera solicitud a /v1/images/generations con google/gemini-nano-banana-2.1.

1. Cuenta. Crea una cuenta en llmtr.com y recarga crédito prepago.
2. Clave API. Crea una clave en Dashboard > API Keys. La clave sin procesar se muestra una sola vez; guárdala en la variable de entorno LLMTR_API_KEY.
3. Primera imagen. Envía una solicitud a https://llmtr.com/v1/images/generations con google/gemini-nano-banana-2.1 como modelo, un prompt y un size de 1K, 2K o 4K; decodifica el campo b64_json para guardar la imagen.

Frequently asked questions

¿Cuánto cuesta una imagen 1K con Nano Banana 2.1?

Según el equivalente por imagen de Google, una imagen 1K cuesta 0,0336 $, una 2K 0,0504 $ y una 4K 0,113 $. La facturación es por token: la salida de imagen cuesta 30 $ por 1M de tokens, la entrada 1,50 $ y el razonamiento 7,50 $.

¿Funciona el parámetro n en la API de Nano Banana 2.1?

No. n no se aplica en este modelo. Repite la solicitud para obtener más de una imagen; cada solicitud se factura por separado.

¿En qué endpoint se llama a Nano Banana 2.1?

En https://llmtr.com/v1/images/generations. La edición con imagen de referencia usa el mismo endpoint con el campo file_ids; /v1/images/edits no está disponible para los modelos de Google.

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