Google acaba de reducir el coste de generar una imagen y un vídeo con IA a precios que cambian el cálculo para cualquier equipo creativo que trabaje a volumen. El 30 de junio de 2026 ha lanzado dos modelos simultáneamente: Nano Banana 2 Lite, el modelo de imagen más rápido y barato de Google, y Gemini Omni Flash en preview pública para vídeo generativo con edición conversacional. Encadenados, forman una línea de producción imagen-a-vídeo con una latencia y un precio sin precedente en el mercado.
Lo anuncian Alisa Fortin y Anish Nangia desde el blog de Google y Google Cloud el 30 de junio. Ambos modelos están disponibles desde hoy en Google AI Studio, la API Gemini y la Gemini Enterprise Agent Platform.
Nano Banana 2 Lite: la imagen en tiempo real que nadie tenía
El nombre técnico es gemini-3.1-flash-lite-image. Los números que importan: menos de 4 segundos de texto a imagen en resolución 1K, al precio de 0,034 dólares por imagen. Para desarrollo, el precio de API es de 0,25 dólares por millón de tokens de entrada y 1,50 dólares por millón de tokens de salida.
Para entender la relevancia, hay que comparar. El modelo previo de Google en esta familia —el Nano Banana original, ahora marcado como legacy— tardaba aproximadamente 20 segundos por imagen según benchmarks de Ars Technica. Eso es una reducción del 80% en latencia. El precio ha bajado a aproximadamente la mitad del predecesor.
Lo que Google dice que no ha sacrificado: adherencia al prompt, consistencia de personajes, y legibilidad del texto dentro de las imágenes. Son las tres áreas donde los modelos de imagen de bajo coste suelen fallar. La limitación real es la resolución máxima de 1K. Para print, cartelería o key visuals en 4K, hay que subir a Nano Banana 2 o Nano Banana Pro. Para thumbnails, redes sociales, variaciones de producto y generación masiva de conceptos, Nano Banana 2 Lite es la opción obvia.
El modelo está llegando hoy a los productos consumer de Google: AI Mode en Search, la app Gemini, NotebookLM, Google Photos, Stitch, Google Flow y Google Ads. Para la mayoría de usuarios, el cambio será invisible pero los resultados llegarán más rápido. Para los creadores que usan la API, la diferencia es tangible desde el primer request.
Llevo siguiendo la evolución de los modelos de imagen desde que Midjourney lanzó su primera versión abierta en 2022, y la velocidad de Nano Banana 2 Lite es la primera vez que un modelo de Google alcanza latencias que permiten un loop interactivo real: pides, ves, ajustas, repides en segundos. Eso cambia el flujo de trabajo creativo de forma fundamental. Para proyectos de marca y publicidad a volumen, herramientas como Freepik AI Suite (antes conocido como Magnific AI tras la adquisición) siguen siendo la referencia profesional que combina generación y edición avanzada, pero Nano Banana 2 Lite empieza a competir en el segmento de generación masiva a bajo coste donde antes no había rival serio.
Gemini Omni Flash: edición de vídeo en lenguaje natural
gemini-omni-flash-preview es el modelo de vídeo de Google construido sobre la arquitectura Gemini Omni: multimodal, con razonamiento de conocimiento del mundo real. La novedad de hoy es que por primera vez está disponible para desarrolladores mediante API, después de estar disponible solo en la app Gemini y Google Flow desde Google I/O.
El precio es 0,10 dólares por segundo de vídeo generado, el mismo que Veo 3.1 Fast. Los vídeos actuales tienen un límite de 10 segundos (resolución 720p), con duraciones mayores confirmadas como «próximamente». El modelo acepta texto, imagen y vídeo como inputs, y soporta edición conversacional multi-turno.
Lo que diferencia a Omni Flash de los generadores de vídeo convencionales es la edición conversacional. No generas un clip y punto: puedes pedir «cambia el ángulo de cámara», «añade lluvia de fondo», «hazlo más cinematográfico», y el modelo mantiene el contexto para que el tercer o cuarto mensaje de edición siga teniendo coherencia con el concepto original. La API de Interacciones permite acumular hasta tres ediciones secuenciales manteniendo la historia de sesión.
Google ha sido transparente sobre las limitaciones actuales: no se pueden subir referencias de audio, la consistencia de personajes falla en cambios de escena y las referencias de vídeo no se procesan correctamente todavía. Es un preview real, no un lanzamiento limpio.
El caso de uso estrella que el equipo demuestra encadena los dos modelos: Nano Banana 2 Lite genera la imagen de producto en 4 segundos, Omni Flash la anima en un clip de 10 segundos con instrucciones de texto. Para equipos de e-commerce con catálogos de cientos de productos, eso es una pipeline de contenido que antes requería semanas de producción.
Este lanzamiento se produce en un contexto donde la familia Nano Banana con Personal Intelligence ya personalizaba imágenes usando datos del usuario de Google, y donde Gemini lidera ya en adopción de imagen y vídeo generativos según encuestas a desarrolladores. La transparencia sobre el origen del contenido generado —todos los outputs llevan marca de agua SynthID de Google DeepMind— es coherente con la apuesta de Google por verificación de imágenes en la app Gemini.
Por qué importa para el mercado
El movimiento de Google tiene una lógica de plataforma: reducir el coste de generación de contenido no solo para consumidores sino para todo el ecosistema de desarrolladores y empresas que construyen sobre la API. Adobe, WPP y proveedores de marketing digital ya tienen acceso anticipado y están integrando ambos modelos en sus flujos de producción.
El impacto sectorial es directo: publicidad programática con imágenes generadas, localizaciones de contenido en múltiples idiomas, variaciones A/B de creatividades en tiempo real. Todo eso que antes requería bancos de imágenes y equipos de diseño se convierte en código + prompt.
Mi valoración
Lo que más me convence de este lanzamiento doble es la honestidad de Google con las limitaciones de Omni Flash. Publicar una lista explícita de lo que no funciona (audio, scene extension, referencias de vídeo rotas) es lo que debería hacer todo proveedor en un preview, y raramente lo hacen. Los equipos que lo integren en producción sabrán exactamente a qué atenerse.
Lo que más me preocupa es la proliferación de contenido de imagen y vídeo generado sin fricción. A 0,034 dólares por imagen y 0,10 dólares por segundo de vídeo, el coste de generar miles de piezas de contenido es prácticamente cero. La pregunta sobre quién verifica que ese contenido no sea desinformación, deepfakes o spam visual no tiene respuesta técnica satisfactoria en el lanzamiento de hoy.
Mi predicción: Nano Banana 2 Lite va a ser el modelo de imagen por defecto en la mayoría de aplicaciones de Google antes de que acabe el año. La cadena Nano Banana → Omni Flash para imagen-a-vídeo va a aparecer en cientos de productos de terceros en los próximos tres meses. El mercado de producción de vídeo corto para redes sociales va a cambiar estructuralmente en 2026.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2 y Nano Banana Pro?
La familia tiene tres niveles: Nano Banana 2 Lite prioriza velocidad (<4s) y bajo coste ($0.034/imagen en 1K). Nano Banana 2 es el modelo generalista equilibrado. Nano Banana Pro alcanza resoluciones de hasta 4K y está orientado a fidelidad máxima en proyectos profesionales. Google recomienda Lite como sustituto del Nano Banana original (legacy).
¿Gemini Omni Flash puede reemplazar a Veo 3.1 para producción de vídeo?
No son modelos equivalentes. Veo 3.1 está optimizado para generar vídeos de alta calidad de una sola vez a partir de texto. Omni Flash está diseñado para edición iterativa conversacional, donde el usuario va refinando el resultado con lenguaje natural. Son casos de uso distintos dentro de la misma plataforma.
¿Los contenidos generados con estos modelos llevan marca de agua?
Sí. Todas las imágenes generadas por Nano Banana 2 Lite y todos los vídeos de Gemini Omni Flash incluyen marca de agua digital SynthID de Google DeepMind. Esta marca es invisible para el ojo humano pero detectable por herramientas de verificación, siguiendo el estándar C2PA de la industria.