Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) contra Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Una comparativa lado a lado de Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €)) y Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 15,58 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Microsoft | |
| Entrada | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | 17,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 15,58 €) |
| Salida | 42,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 37,40 €) | - |
| Lectura de caché | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €) | - |
| Escritura de caché | 1,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,17 €) | - |
| Razonamiento | 42,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 37,40 €) | - |
| Salida de imagen | 420,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 374,00 €) | 133,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 118,43 €) |
| Entrada de audio | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | - |
| Imagen | 0,000007 US$ / imagen (≈ 0,00000623 €) | - |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) | - |
| Entrada de imagen | - | 133,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 118,43 €) |
| Ventana de contexto | 131.072 | 4096 |
| Salida máxima | 32.768 | 1024 |
| Entrada | image, text | text, image |
| Salida | image, text | image |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 18 jun 2026 | 4 sept 2026 |
Diferencias clave
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) es 60% más barato en tokens de entrada.
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) lee 32.0× más contexto (131.072 tokens).
- Solo Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) admite llamadas a herramientas.
- Solo Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) admite salida JSON estructurada.
- Solo Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) admite control del esfuerzo de razonamiento.
En detalle
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) es un modelo de imagen de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemini-3-pro-image. Microsoft AI: MAI-Image-2.6 es un modelo de imagen de Microsoft, listado bajo el id de modelo microsoft/mai-image-2.6. Ambos se sitúan en la categoría de imagen, por lo que ambos están diseñados para trabajos donde las imágenes son el objetivo y no una ocurrencia tardía, pero provienen de proveedores diferentes y se lanzaron en momentos distintos, con el modelo de Google apareciendo el 2026-06-18 y el modelo de Microsoft el 2026-09-04.
La división más clara es el contexto y la salida. El modelo de Google acepta imagen y texto como entrada y puede devolver imagen y texto como salida, mientras que el modelo de Microsoft acepta texto e imagen como entrada pero devuelve solo imagen. Eso significa que cualquier cosa donde quieras que el modelo responda con palabras, explique un render o te entregue un pie de foto junto a la imagen, apunta al modelo de Google. El contexto es la otra gran diferencia: el modelo de Google admite 131072 tokens, el modelo de Microsoft 4096. Para prompts largos, referencias de múltiples imágenes o idas y vueltas extensas, el modelo de Google tiene mucho más espacio. Las listas de parámetros cuentan una historia similar. El modelo de Google admite tools, tool choice, structured outputs, reasoning, include reasoning, response format, seed, stop, temperature, top p y max tokens. El modelo de Microsoft admite max completion tokens, max tokens y temperature. Así que el tool calling, la salida estructurada y el control de razonamiento solo están del lado de Google.
En la práctica, elige el modelo de Google cuando la tarea necesite más que una sola imagen de salida. Los pipelines de edición que pasan varias imágenes de referencia, los agentes que llaman a herramientas a mitad de la generación y cualquier cosa que necesite una respuesta estructurada o una pasada de razonamiento pertenecen ahí. Elige el modelo de Microsoft cuando quieras una llamada directa de prompt de texto a imagen y nada más, ya que su superficie más estrecha es más simple de conectar y no te pide que pienses en parámetros de herramientas o razonamiento. Si tu prompt es corto y tu salida es una imagen, el modelo de Microsoft es un valor predeterminado razonable. Si tu prompt es largo, o tu salida necesita palabras o estructura, el modelo de Google es el que debes usar.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la misma URL base, envías el mismo cuerpo de solicitud estilo chat completions y cambias solo el id de modelo: google/gemini-3-pro-image para el modelo de Google, microsoft/mai-image-2.6 para el modelo de Microsoft. Todo lo demás en tu código, la librería cliente, el encabezado de autenticación, la forma de la solicitud, se queda igual. Solo ten en cuenta las diferencias de parámetros, ya que el modelo de Microsoft no aceptará tools, structured outputs ni campos de reasoning, y el modelo de Google no aceptará max completion tokens.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-3-pro-image" a "microsoft/mai-image-2.6": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "microsoft/mai-image-2.6",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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