Comparación en profundidad: GPT-Image-1.5 vs Nano Banana Pro — Calidad de generación, potencia de edición, precios y cómo elegir (explicado fácil)
- Si quieres ediciones fotográficas estables de “solo el cambio que pedí”: GPT-Image-1.5 (prioriza preservar composición, iluminación y la apariencia de una persona: los elementos “que no deben cambiar”)
- Si quieres crear infografías o diseños con mucho texto mientras “investigas sobre la marcha”: Nano Banana Pro (permite visualización en tiempo real con grounding en Google Search)
- La forma más rápida de decidir es por resolución, imágenes de referencia y encaje con tu flujo: Nano Banana Pro soporta 1K/2K/4K y hasta 14 imágenes de referencia; GPT-Image-1.5 destaca por la experiencia de ChatGPT Images y su estructura de precios en API
Conclusión primero: cuatro “ejes” en los que debes fijarte
Tanto GPT-Image-1.5 como Nano Banana Pro aportan valor no solo en “generar imágenes”, sino en editar imágenes existentes tal como lo quieres. Aun así, sus fortalezas se inclinan en direcciones distintas. Si eliges según estos cuatro ejes, rara vez te equivocarás:
- Estabilidad al editar: por ejemplo, quieres cambiar solo la ropa, pero el rostro o la luz también cambian… ¿qué tan bien evita esos “accidentes”?
- Texto dentro de la imagen: que el texto en pósters, menús o diagramas sea legible es clave en trabajo real.
- Resolución, referencias y consistencia: para assets de producción, 2K/4K y consistencia con múltiples referencias importan mucho.
- Precios y operación: si haces trabajo manual en lotes pequeños o generación masiva vía API, el “coste real” cambia totalmente.
A partir de aquí lo organizo de forma suave, basándome en lo que se indica oficialmente (modelo de entrega, precios, funciones).
¿Qué son realmente? ¿Quiénes son GPT-Image-1.5 y Nano Banana Pro?
GPT-Image-1.5 (OpenAI)
GPT-Image-1.5 se presenta como un modelo insignia que impulsa la experiencia de ChatGPT Images. Entre sus características destacadas: edición fuerte de imágenes subidas preservando lo que debe preservarse y cambiando solo lo solicitado, y hasta 4× de mejora en velocidad. Se describe como fuerte tanto en edición como en composición y transformaciones, con mejor renderizado de texto.
Nano Banana Pro (Google / Gemini)
Nano Banana Pro se presenta dentro del marco de generación/edición de imágenes de Gemini como una variante “Pro” de alta precisión, correspondiente a Gemini 3 Pro Image (gemini-3-pro-image-preview). Frente a Nano Banana (modo rápido), Nano Banana Pro corre en un modo de “pensamiento”, enfatizando control más fino, texto mejor, uso de conocimiento del mundo y composición más avanzada. La documentación para desarrolladores también menciona grounding con Google Search y la capacidad de mezclar hasta 14 imágenes de referencia.
En una frase: GPT-Image-1.5 tiende a “edición fiel y experiencia fluida”, mientras Nano Banana Pro tiende a “fortaleza de pipeline: grounding, muchas referencias y control de producción”.
Comparación (1): Potencia de edición — ¿Qué tan bien hace “cambia solo esto” en fotos?
GPT-Image-1.5: Preserva lo que debe mantenerse y cambia solo lo que corresponde
Se describe como especialmente bueno preservando iluminación, composición y la apariencia de una persona mientras aplica cambios finos. Brilla en casos como:
- Cambiar solo el fondo de una foto de producto (manteniendo color y sombras del producto)
- “Try-on” de peinado/ropa (sin cambiar la cara)
- Reemplazar solo elementos manteniendo el layout de un banner
En estos escenarios, “que el modelo no cambie el ‘ambiente’ sin querer” determina si el resultado es usable.
Nano Banana Pro: Más control en detalles y en instrucciones complejas
Se describe como más preciso en variables como iluminación, ángulo de cámara y aspecto. También se destaca para flujos complejos y multi-turno: “foto de producto + diagrama + notas de precaución + texto multilingüe”, etc.
No es solo “cuál es mejor”, sino hacia dónde se inclina tu necesidad:
- Si priorizas ediciones mínimas sin romper la foto → GPT-Image-1.5
- Si quieres construir un entregable complejo con muchas restricciones → Nano Banana Pro
Comparación (2): Texto en imagen y casos de diseño (renderizado de texto)
El texto en imágenes es un punto débil clásico. Texto ilegible = trabajo inútil.
GPT-Image-1.5: Mejora incluso para texto denso y pequeño
Se indica que maneja mejor texto más denso y más pequeño, incluyendo layouts tipo periódico con mucho texto. No es solo “titular grande”, sino visuales tipo documento.
Nano Banana Pro: Orientado a “texto práctico” como infografías, menús y diagramas
Se describe como ideal para infografías y visualización de datos, y para renderizar texto legible de corto a largo. También se menciona visualizar información “en tiempo real” (clima/deportes) apoyándose en grounding.
Aquí no es solo calidad: hay una filosofía más orientada a diseño informacional.
Comparación (3): Resolución, referencias y consistencia (¿sirve como asset de producción?)
Nano Banana Pro: 1K/2K/4K + hasta 14 referencias están documentadas explícitamente
Se documenta salida 1K/2K/4K y mezcla de hasta 14 imágenes de referencia. Incluso se sugiere cómo usarlas: por ejemplo, varias imágenes para mantener identidad, objetos para alta fidelidad, etc. Esto es potente para pipelines:
- Varias fotos de la misma persona para consistencia en tomas alternativas o composiciones
- Múltiples ángulos de producto para una key visual unificada
- Personajes/ropa/props para mantener consistencia de estilo
GPT-Image-1.5: Énfasis en estructura de precio y “no romper la edición”
También soporta entradas/salidas de imagen, y en ChatGPT la edición de imágenes subidas es central. Su mensaje insiste en “preservar elementos clave”, por lo que encaja bien cuando refinas cuidadosamente una (o pocas) imágenes base.
En la práctica:
- Consistencia usando muchas referencias → Nano Banana Pro
- Ediciones fiables preservando una imagen base → GPT-Image-1.5
Comparación (4): Precios y operación (uso personal, equipo, generación masiva por API)
Como “mejor” depende del volumen y del flujo, aquí va un resumen legible de lo que se indica en materiales oficiales.
GPT-Image-1.5 (OpenAI API): precios por tokens (texto e imagen por separado)
El coste se separa en tokens de texto y tokens de imagen (entrada, entrada en caché, salida). Punto clave: no es “precio fijo por imagen”. Varía con longitud del prompt, tamaño de imagen, condiciones de salida, etc. Para prototipos, conviene medir iteraciones y observar crecimiento de tokens antes de diseñar un pipeline masivo.
Nano Banana Pro (Gemini API): coste por imagen fácil de estimar por resolución
Se presenta el output por imagen de forma directa: $0.134 por imagen (1K/2K) y $0.24 por imagen (4K) en Standard. En Batch: $0.067 (1K/2K) y $0.12 (4K). También se listan estimaciones de tokens (p. ej., 1K/2K ~1120; 4K ~2000). Para inputs, se da un estimado tipo “~$0.0011 por imagen”.
Esto facilita planificación presupuestaria en producción (decenas/cientos de assets).
Además: límites en la app y cambio automático
Se indica que si llegas al límite de Nano Banana Pro, puede cambiar automáticamente a Nano Banana (estándar). Esto ayuda a diagnosticar cambios de calidad inesperados durante pruebas en app.
¿Qué tipo de usuario encaja con cuál? (Perfiles concretos)
Quién suele encajar con GPT-Image-1.5
- RRSS / PR: editar retratos/fotos de eventos sin “romperlas” (cambiar fondo, borrar objeto, añadir elementos estacionales)
- E-commerce / pequeños negocios: textura e iluminación de producto son críticas; menos tolerancia a “accidentes”
- Diseñadores (fase prototipo): iterar por diálogo dentro de ChatGPT Images
- Equipos ya centrados en OpenAI: mantener todo en el mismo stack simplifica
Quién suele encajar con Nano Banana Pro
- Diseño informacional / educación: diagramas, infografías, visuales explicativos; grounding encaja con “investigar y resumir”
- Equipos de marca / agencias: consistencia con muchas referencias, revisiones multi-turno y producción a escala
- Desarrolladores que quieren estimación por resolución: costes claros por 1K/2K/4K para campañas masivas
- Equipos multilingües: encaja con señalización y materiales localizados con mucho texto
Prompts listos para usar (por caso)
La clave para ambos: especifica claramente qué no debe cambiar.
Ejemplo A: edición “solo esto” (mentalidad GPT-Image-1.5)
- Objetivo: cambiar fondo + unificar tono
- Prompt:
- “Cambia el fondo a un estudio blanco. Mantén exactamente igual la cara, peinado, ropa y dirección de luz. Preserva sombras naturales.”
Truco: lista primero lo que debe preservarse.
Ejemplo B: póster con mucho texto (sirve para ambos; suele ir muy bien con Nano Banana Pro)
- Objetivo: póster de evento con jerarquía tipográfica
- Prompt:
- “Póster vertical A4. Arriba: ‘Feria de Lectura de Invierno’. Centro: ilustración de libros. Abajo: fecha, ubicación y precio con texto legible. Mucho espacio en blanco, paleta calmada.”
Cuando hay mucho texto, definir jerarquía reduce roturas.
Ejemplo C: infografía (se apoya en fortalezas de Nano Banana Pro)
- Objetivo: visualizar un proceso
- Prompt:
- “Convierte esto en una infografía de 4 pasos. Cada paso con número, icono y descripción corta. Solo dos colores. Prioriza legibilidad.”
Ejemplo D: consistencia con referencias (aprovecha la especificación de Nano Banana Pro)
- Objetivo: varias tomas consistentes de la misma persona
- Prompt:
- “Usando las imágenes de referencia de esta persona, crea tres tomas (frontal, perfil, 3/4). Mismo outfit y peinado. Fondo blanco. Iluminación suave de estudio.”
Si estás atascado: checklist simple para elegir (la vía rápida)
Responde en este orden y se estrecha solo:
- ¿Necesitas preservar sí o sí la vibra de la foto original?
Sí → GPT-Image-1.5 - ¿Haces muchas infografías/gráficos/visuales explicativos?
Sí → Nano Banana Pro - ¿Necesitas estimar costes 4K y producir en masa?
Sí → Nano Banana Pro - ¿Necesitas muchas imágenes de referencia para consistencia?
Sí → Nano Banana Pro - ¿Quieres prototipar iterando por diálogo en ChatGPT?
Sí → GPT-Image-1.5
También es razonable no forzar una sola opción: “infografías con Nano Banana Pro, edición de fotos con GPT-Image-1.5” suele maximizar calidad de entregables.
Cierre: son rivales, pero sus puntos fuertes están colocados distinto
Ambos apuntan a “generación y edición que sirven en trabajo real”.
GPT-Image-1.5 se centra en preservación durante la edición y la experiencia práctica dentro de ChatGPT Images. Nano Banana Pro enfatiza especificaciones de pipeline (grounding, muchas referencias, costes por resolución).
Si tuvieras que elegir hoy:
- Principalmente editar fotos o assets existentes → GPT-Image-1.5
- Principalmente diseño informacional, producción a escala o muchas referencias → Nano Banana Pro
Un test práctico excelente: ejecutar el mismo tema 3 veces en ambos y comparar (1) qué “accidentes” ocurren y (2) qué tan fácil es corregirlos. Eso suele revelar el encaje correcto muy rápido.
Referencias
- OpenAI: The new ChatGPT Images is here (overview of GPT Image 1.5)
- OpenAI API Docs: GPT Image 1.5 (specs & pricing)
- Google: Announcing Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
- Gemini: Nano Banana Pro (in-app positioning & thinking mode guidance)
- Gemini API: Pricing (resolution-based unit prices for gemini-3-pro-image-preview)
- Gemini API: Image generation (up to 14 reference images and feature details)