Model and Modality Playbooks13 de septiembre de 2026Flatkey Team

GPT Image vs Imagen API: Unidades de precios y comprobaciones de solicitudes

Una comparación actual de GPT Image y la ruta de generación de imágenes posterior a Imagen de Google, con unidades de precios, comprobaciones de solicitudes, comprobaciones de límites de velocidad y orientación de migración.

Si está comparando GPT Image vs Imagen API: Unidades de precios y comprobaciones de solicitudes en septiembre de 2026, empiece con una corrección: Imagen ya no es la ruta actual de generación de imágenes de Google en la API de Gemini. La página de deprecaciones de Google enumera los modelos de la API Imagen 4 como desactivados el 17 de agosto de 2026, con gemini-3.1-flash-image como reemplazo recomendado. Google presenta ahora Nano Banana como la familia nativa de generación de imágenes de Gemini.

Eso cambia la pregunta de compra. Una comparación útil no es "¿qué endpoint activo tiene la galería de ejemplos más atractiva?" Es: ¿cómo se comparan las unidades de GPT Image de OpenAI con las unidades actuales de Nano Banana de Google, y qué comprobaciones de solicitudes debería hacer un equipo de medios o de producto antes de mover tráfico?

Esta guía utiliza documentación oficial revisada el 13 de septiembre de 2026:

La documentación actual de OpenAI sobre generación de imágenes y precios para gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.
La documentación actual de la API de Gemini de Google para Nano Banana, precios de imágenes de Gemini, límites de tasa y deprecaciones de Imagen.
El feed en vivo de modelos/precios de Flatkey y las páginas públicas de producto para comprobaciones de enrutamiento, facturación y familia de endpoints.

La respuesta rápida

Para trabajos nuevos, compare GPT Image con los modelos actuales de Nano Banana de Google, no con las rutas retiradas de Imagen 4.

Punto de decisión	GPT Image	Generación de imágenes de Google tras Imagen	Qué comprobar antes del lanzamiento
Familia de imágenes actual	`gpt-image-2.5-sunburst`, `gpt-image-2.5-flare` y `gpt-image-2` en la documentación de OpenAI	Modelos Nano Banana como `gemini-3.1-flash-image`, `gemini-3.1-flash-lite-image` y `gemini-3-pro-image`	Confirme el ID del modelo, la ruta, el acceso a la cuenta y el estado de desprecación el día en que lo publique
Unidad de precios	Tarifas de tokens de texto e imagen por 1M de tokens	Tarifas de tokens de texto/imagen más equivalentes de salida de imagen derivados de la resolución	Normalice el coste por imagen aceptada, no solo por el precio de lista del proveedor
Generación de una sola pasada	API de imágenes de OpenAI	API de Interacciones de Gemini con salida de imagen	Valide los campos obligatorios, la relación de aspecto, el tamaño de la imagen, el formato de salida y el comportamiento del número de salidas
Ediciones iterativas	Herramienta de imagen de la API Responses de OpenAI o endpoint de edición de imágenes	Interacciones de varios turnos de Gemini con `previous_interaction_id`	Guarde los ID de respuesta o de interacción previos solo cuando necesite iteración
Forma de los límites de tasa	Pueden aplicarse RPM, RPD, TPM, TPD, IPM y límites de cuenta/proyecto	Pueden aplicarse RPM, TPM, RPD e IPM, con IPM para los modelos de imagen Nano Banana	Trate los límites de tasa como parte de la política de enrutamiento, no como una idea de último momento
Riesgo de migración	Cambios de modelo/versión dentro de la familia GPT Image	Las rutas heredadas de la API Imagen ya han superado su fecha de desactivación del 17 de agosto de 2026	Bloquee las rutas antiguas `imagen-4.0-*` en las comprobaciones de producción

Si necesita una guía práctica para implementar una API de imágenes, combine esta comparación con la guía de API de generación de imágenes de Flatkey. Si está modelando el gasto en varias familias de IA, utilice también la guía de precios de la API de Gemini y el manual de enrutamiento multimodal.

Por qué Imagen necesita ahora una comprobación de migración

Los buscadores todavía usan "Imagen API" porque Imagen fue la línea de API de texto a imagen con nombre de Google. Pero la documentación actual de Google indica a los equipos que trasladen el centro de gravedad a Nano Banana.

La comprobación de migración es concreta:

Familia de modelos heredada	Estado de Google verificado el 13 de septiembre de 2026	Reemplazo recomendado en la documentación de Google	Resultado práctico
`imagen-4.0-generate-001`	Desactivado el 17 de agosto de 2026	`gemini-3.1-flash-image`	No cree nuevo tráfico de producción contra esta ruta
`imagen-4.0-ultra-generate-001`	Desactivado el 17 de agosto de 2026	`gemini-3.1-flash-image`	Considere las plantillas de solicitud antiguas como deuda de migración
`imagen-4.0-fast-generate-001`	Desactivado el 17 de agosto de 2026	`gemini-3.1-flash-image`	Utilice los modelos de imagen actuales de Gemini para una evaluación nueva
`gemini-2.5-flash-image`	Obsoleto, fecha de desactivación 2 de octubre de 2026	`gemini-3.1-flash-image` o `gemini-3.1-flash-lite-image`	Migre antes de que se cierre la ventana de desactivación

Esa es la primera comprobación de solicitud en cualquier flujo de trabajo de GPT Image vs Imagen API: Unidades de precios y comprobaciones de solicitudes: asegúrese de que el lado "Imagen" de la comparación no sea un ID de modelo ya retirado.

Unidades de precios: GPT Image

OpenAI fija el precio de los modelos actuales de GPT Image por modalidad. La tabla de precios verificada el 13 de septiembre de 2026 enumera los precios por 1 millón de tokens para las superficies de imagen y texto.

Modelo de OpenAI	Modalidad	Entrada	Entrada en caché	Salida
`gpt-image-2.5-sunburst`	Imagen	$8.00 / 1M tokens	$2.00 / 1M tokens	$30.00 / 1M tokens
`gpt-image-2.5-sunburst`	Texto	$5.00 / 1M tokens	$1.25 / 1M tokens	No listado
`gpt-image-2.5-flare`	Imagen	$8.00 / 1M tokens	$2.00 / 1M tokens	$30.00 / 1M tokens
`gpt-image-2.5-flare`	Texto	$5.00 / 1M tokens	$1.25 / 1M tokens	No listado
`gpt-image-2`	Imagen	$8.00 / 1M tokens	$2.00 / 1M tokens	$30.00 / 1M tokens
`gpt-image-2`	Texto	$5.00 / 1M tokens	$1.25 / 1M tokens	No listado

La página de precios de OpenAI también muestra precios Batch para gpt-image-2, donde la entrada de imagen, la entrada en caché y la salida figuran a $4.00, $1.00 y $15.00 por 1M tokens. No aplique esa fila Batch a gpt-image-2.5-sunburst o gpt-image-2.5-flare a menos que la página de precios en vivo enumere esos modelos en la pestaña Batch en su fecha de revisión.

El punto importante es la forma de la unidad: los precios de GPT Image no son un único número plano "por solicitud". Los equipos de producto necesitan estimar el texto del prompt, la entrada de imagen si se edita o se usan referencias, la salida de imagen generada, el comportamiento de caché y si la carga de trabajo puede tolerar la latencia por lotes.

Unidades de precios: Google después de Imagen

La documentación actual de Google para generación de imágenes en Gemini describe Nano Banana como la capacidad nativa de generación de imágenes de Gemini. La página de precios actual enumera la salida de imagen en tokens y luego ofrece equivalentes por imagen basados en la resolución de salida.

Modelo de Google	Unidad de entrada de pago	Unidad de salida de pago	Equivalente por imagen mostrado por Google
`gemini-3.1-flash-image` / Nano Banana 2	$0.50 / 1M tokens para entrada de texto/imagen	$60.00 / 1M tokens para imágenes	$0.045 a 0.5K, $0.067 a 1K, $0.101 a 2K, $0.151 a 4K
`gemini-3.1-flash-lite-image` / Nano Banana 2 Lite	$0.25 / 1M tokens para entrada de texto/imagen/video	$30.00 / 1M tokens para imágenes	$0.0336 a 1K
`gemini-3-pro-image` / Nano Banana Pro	$2.00 / 1M tokens para entrada de texto/imagen, con un equivalente de entrada de imagen de $0.0011 por imagen	$120.00 / 1M tokens para imágenes	$0.134 a 1K/2K, $0.24 a 4K

Google también enumera precios Batch para los modelos actuales de imágenes de Gemini. Por ejemplo, la página de precios muestra la salida de imagen Batch de gemini-3.1-flash-image a $30.00 por 1M tokens y la salida de imagen Batch de gemini-3.1-flash-lite-image a $15.00 por 1M tokens. Eso puede ser importante para trabajos de variantes creativas de gran volumen que no necesitan latencia interactiva.

La lección sobre unidades es similar a GPT Image, pero no idéntica. OpenAI presenta GPT Image como precios de tokens de texto e imagen. Google presenta Nano Banana como precios basados en tokens más equivalentes de imagen basados en la resolución. Si tu panel solo cuenta "solicitudes", ocultará los factores de costo que realmente mueven la factura.

Comprobaciones de solicitudes antes de comparar resultados

Antes de ejecutar una prueba comparativa de calidad, haz que ambos lados pasen la misma lista de verificación de solicitudes.

Comprobación	GPT Image	Ruta actual de imágenes de Google	Por qué importa
ID de modelo activo	Usa `gpt-image-2.5-sunburst`, `gpt-image-2.5-flare` u otro modelo GPT Image actualmente documentado	Usa un modelo Nano Banana actual como `gemini-3.1-flash-image`; bloquea los IDs retirados `imagen-4.0-*`	Evita comparar una ruta activa con una ruta obsoleta o desactivada
Superficie de API	Usa Image API para generaciones/ediciones de una sola pasada; usa Responses API para flujos de varios turnos	Usa Gemini Interactions API para generación de imágenes, edición y flujos de trabajo de varios turnos	La forma de la API cambia el manejo del estado y la política de reintentos
Restricciones de salida	Comprueba `n`, calidad, tamaño, formato, compresión y si se requiere verificación de la organización	Comprueba `response_format`, `aspect_ratio`, `image_size`, modalidad de salida y limitaciones específicas del modelo	Los valores predeterminados incorrectos de los parámetros pueden distorsionar las pruebas de costo y calidad
Imágenes de referencia	Confirma el manejo de la entrada de imagen para ediciones o flujos de trabajo de Responses API	Confirma el tipo MIME, la carga base64 y los límites de cantidad de imágenes de referencia para el modelo seleccionado	Los flujos creativos y de comercio electrónico suelen depender de referencias
Seguridad y derechos	Aplica comprobaciones de políticas para los activos cargados y el resultado generado	Aplica la guía de derechos/seguridad de Google y la expectativa de marca de agua SynthID	Los equipos de medios necesitan una ruta de revisión, no solo archivos generados
Límites de tasa	Inspecciona RPM, RPD, TPM, TPD, IPM, límites de proyecto/organización y el comportamiento de `Retry-After`	Inspecciona RPM, TPM, RPD, IPM, límites a nivel de proyecto y límites de modelos de vista previa	Un prompt de prueba ganador no es un plan de capacidad de producción
Contabilidad de uso	Registra texto de entrada, entrada de imagen, salida de imagen, caché, fallos y estado de imagen aceptada	Registra unidades de entrada, resolución de la imagen de salida, equivalentes de tokens de imagen, cargos de grounding de búsqueda si se usan, fallos y estado de imagen aceptada	Finanzas necesita costo por activo aceptado, no costo por intento

Ejecuta primero estas comprobaciones. Si fallan, la comparación de modelos será engañosa.

El costo por imagen aceptada supera al costo por solicitud

El costo de generación de imágenes no termina cuando el proveedor devuelve un archivo. Para un flujo de trabajo de medios, una solicitud "exitosa" suele significar que la imagen pasó la revisión y puede usarse.

Usa esta métrica normalizada:

cost_per_accepted_image =
  (all_generation_cost + edit_cost + retry_cost + grounding_or_tool_cost)
  / accepted_images

Luego сегméntalo:

Segmento	Qué medir
Generación de borradores	Coste por concepto utilizable, latencia hasta el primer resultado, tasa de rechazo de prompts
Edición de imágenes	Coste por edición aceptada, fidelidad a la referencia, número de iteraciones
Variantes de campaña	Coste por variante aprobada, tiempo en cola por lotes, carga de revisión humana
Imágenes de producto	Tasa de objeto incorrecto, fallos en las reglas de marca, retoque requerido
Medios generados por agentes	Coste por tarea, tasa de fallback y si el agente reintenta a ciegas

Aquí es donde importa un enrutador multmodelo. El posicionamiento de Flatkey es una sola clave, un solo saldo y un único libro de uso en todas las llamadas a modelos y herramientas. Para un equipo que ejecuta generación de imágenes junto con flujos de chat, vídeo, voz o agentes, la ventaja operativa no es solo el acceso al modelo. Es ver cada solicitud, tipo de token, familia de endpoint y fallo en un solo lugar.

Cómo encaja Flatkey en esta comparación

Flatkey no debe presentarse como un interruptor mágico de descuento para todos los flujos de trabajo de imágenes. La afirmación más sólida es más simple y está respaldada por la fuente: Flatkey ofrece a los equipos una capa de API para muchos modelos y herramientas oficiales, un solo saldo, una sola factura y un registro del uso de modelos y herramientas.

Para este tema, las comprobaciones útiles de Flatkey son:

Comprobación de Flatkey	Resultado del feed en vivo del 13 de septiembre de 2026	Cómo usarlo
Familia de endpoint	`image-generation` aparece listado con `POST /v1/images/generations`	Confirma que existe una familia de rutas de generación de imágenes en el feed público del enrutador
Filas de GPT Image	`gpt-image-2.5-sunburst`, `gpt-image-2.5-flare` y `gpt-image-2` aparecen bajo tipos de endpoint de image-generation/OpenAI-compatible	Use Flatkey cuando quiera el tráfico de GPT Image bajo la misma capa de facturación y registro que otras rutas de IA
Filas de imágenes de Gemini	`gemini-3.1-flash-image`, `gemini-3.1-flash-lite-image`, `gemini-3-pro-image` y `gemini-2.5-flash-image` aparecen bajo tipos de endpoint de Gemini/OpenAI-compatible	Use el feed para validar la disponibilidad actual de modelos del lado de Google y evitar suposiciones obsoletas sobre Imagen
Filas de Imagen retiradas	No se confirmó en la comprobación del feed ninguna ruta actual de generación de imágenes `imagen-4.0-*`	No dé a entender que las rutas de Flatkey retiraron el tráfico de la API de Imagen salvo que una comprobación futura del feed lo confirme

Si el flujo de trabajo es un prototipo independiente de GPT Image, una integración directa con el proveedor puede ser suficiente. Si el flujo de trabajo forma parte de una pila de producción más amplia con prompts de chat, ediciones de imágenes, límites de uso, reintentos y revisión de costes, una pasarela como Flatkey ofrece al equipo un lugar único para estandarizar las comprobaciones de solicitudes y el gasto.

Para revisar la disponibilidad de modelos y la facturación, empiece con el directorio de modelos de Flatkey y los precios de Flatkey.

Un flujo de trabajo práctico de evaluación

Use este flujo de trabajo para GPT Image vs Imagen API: Unidades de precios y comprobaciones de solicitudes antes de enrutar tráfico de producción.

Reemplace el lenguaje obsoleto de Imagen. Si una especificación, ticket o prompt dice imagen-4.0-*, actualícelo al modelo actual de Google que se está probando, normalmente un modelo Nano Banana.
Congele tres tareas representativas. Incluya una generación simple, una edición basada en referencia y una revisión creativa de varios turnos.
Normalice los requisitos de salida. Fije la relación de aspecto, el tamaño de imagen, el formato, la resolución y los criterios de revisión antes de probar.
Estime las unidades del proveedor. Para GPT Image, modele los tokens de texto e imagen. Para Nano Banana, modele los tokens de entrada y los equivalentes de resolución de salida.
Registre los intentos fallidos. Cuente por separado las solicitudes no válidas, los bloqueos de seguridad, los límites de tasa, los timeouts y los fallos de revisión.
Calcule la economía de las imágenes aceptadas. Use el costo por activo aceptado, no el costo por solicitud en bruto.
Compruebe la disponibilidad de rutas. Confirme el ID del modelo, la familia de endpoints, el nivel de la cuenta, los límites de la organización/proyecto y el estado de deprecación el día del lanzamiento.
Decida la política de enrutamiento. Mantenga la integración directa para pruebas estrechas de un solo proveedor; use una gateway cuando varios modelos, equipos o presupuestos compartan el flujo de trabajo.

¿Qué API debería elegir un equipo de medios?

Elija primero GPT Image cuando su equipo quiera los modelos de imagen actuales de OpenAI, cuando su aplicación existente ya use patrones del SDK de OpenAI o cuando el flujo de trabajo necesite la separación entre Image API y Responses API.

Elija primero la ruta actual de Nano Banana de Google cuando su equipo ya esté construyendo en Gemini, necesite las funciones específicas de imagen de Gemini o quiera probar los modelos de imagen actuales de Google después del cierre de Imagen.

Use Flatkey cuando la respuesta no sea un solo proveedor. Eso es común para los equipos de medios porque los stacks reales de producción combinan generación de imágenes, ediciones, prompts de chat, revisión de recursos, variantes de campañas e informes de costos. Una capa de enrutamiento compartida permite al equipo probar proveedores mientras mantiene coherentes los controles de uso y la contabilidad.

Preguntas frecuentes

¿La API de Imagen sigue activa en la API de Gemini?

La página de deprecaciones de Google consultada el 13 de septiembre de 2026 enumera los modelos de generación de Imagen 4 con una fecha de cierre del 17 de agosto de 2026. Para nuevos trabajos de generación de imágenes de Google, use la familia actual de modelos Nano Banana documentada en la generación de imágenes de Gemini.

¿GPT Image tiene un precio por imagen o por token?

La tabla de precios actual de GPT Image de OpenAI enumera los modelos de generación de imágenes por modalidad, con tarifas de texto e imagen por 1M de tokens. Las estimaciones de costo deben incluir el texto del prompt, la entrada de imagen para ediciones o referencias, la salida de imagen generada, el comportamiento de caché y cualquier supuesto de lote.

¿Por qué la página de precios de Google muestra números por imagen?

Google enumera la salida de imagen de Nano Banana por tokens y luego ofrece equivalentes por imagen basados en la resolución de salida. Por ejemplo, la salida de imagen de gemini-3.1-flash-image tiene un precio de $60 por 1M de tokens, con equivalentes listados para imágenes de 0.5K, 1K, 2K y 4K.

¿Qué debo registrar para una comparación de APIs de imagen?

Registre el ID del modelo, el endpoint, la longitud del texto del prompt, el número de imágenes de referencia, el tamaño de salida, la salida en tokens de imagen o el equivalente por imagen, los encabezados o errores de límite de tasa, el motivo del reintento, el resultado de la revisión y el estado de imagen aceptada.

¿Dónde ayuda Flatkey?

Flatkey ayuda cuando la generación de imágenes forma parte de un flujo de trabajo más amplio de un producto de IA. En lugar de llevar el seguimiento de claves de proveedor, facturas y paneles de uso separados, los equipos pueden enrutar las llamadas al modelo a través de una sola clave y revisar el uso desde un saldo y un libro mayor compartidos.