Google: Nano Banana 2.1 contra Meta: Muse Image
Una comparativa lado a lado de Google: Nano Banana 2.1 (5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)) y Meta: Muse Image (8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €)) 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 2.1 | Meta: Muse Image | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meta | |
| Entrada | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) | - |
| Salida | 26,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 23,38 €) | - |
| Salida de imagen | 105,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 93,50 €) | 8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €) |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) | - |
| Entrada de imagen | - | 8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €) |
| Ventana de contexto | 65.536 | 65.536 |
| Salida máxima | 58.982 | 58.982 |
| Entrada | image, text | text, image |
| Salida | image, text | image |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 6 oct 2026 | 26 ago 2026 |
Diferencias clave
- Solo Google: Nano Banana 2.1 admite llamadas a herramientas.
- Solo Google: Nano Banana 2.1 admite salida JSON estructurada.
- Solo Google: Nano Banana 2.1 admite control del esfuerzo de razonamiento.
En detalle
Google: Nano Banana 2.1 es un modelo de imagen de Google, y Meta: Muse Image es un modelo de imagen de Meta. Ambos se encuentran en la misma categoría en api14, así que estás eligiendo entre generadores de imágenes de dos proveedores en lugar de entre un modelo de imagen y un modelo de texto. Google lanzó Nano Banana 2.1 el 2026-10-06, mientras que Meta lanzó Muse Image antes, el 2026-08-26.
Los dos modelos coinciden en la longitud de contexto: ambos aceptan 65536 tokens. También coinciden en las modalidades de entrada, ya que ambos aceptan entrada de texto e imagen. Donde divergen es en la salida. Nano Banana 2.1 puede devolver tanto imagen como texto, mientras que Muse Image devuelve solo imagen. Las listas de parámetros cuentan una historia similar. Nano Banana 2.1 admite tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, y Muse Image no admite ninguno de esos. Muse Image en cambio expone repetition_penalty y top_k, que Nano Banana 2.1 no lista. Ambos comparten max_tokens, temperature y top_p, y Nano Banana 2.1 añade seed. Así que si tu pipeline necesita llamadas a funciones, salida con forma de JSON o una pasada de razonamiento junto con la imagen, solo uno de estos dos puede hacerlo.
Para la generación directa de texto a imagen o de imagen a imagen en la que solo quieres píxeles de vuelta, Muse Image es un valor predeterminado razonable, y sus controles de muestreo (top_k, repetition_penalty) te dan ajustes en los que algunos flujos de trabajo de imágenes todavía confían. Elige Nano Banana 2.1 cuando la imagen sea parte de un bucle de agente más grande: quieres que el modelo llame a herramientas, emita salida estructurada que puedas analizar o produzca una respuesta de texto junto a la imagen. También es la elección cuando quieres que se expongan controles de razonamiento, ya que Muse Image no ofrece ningún parámetro de razonamiento en absoluto. Ninguno de los dos modelos figura como más barato en entrada o salida, y ninguno tiene una ventana de contexto más grande, así que el costo y el contexto no deberían decidir esto por ti; la idoneidad de las capacidades debería hacerlo.
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 la misma forma de solicitud y cambias solo la cadena del id del modelo. Usa "google/gemini-nano-banana-2.1" para el modelo de Google y "meta/muse-image" para el modelo de Meta. Todo lo demás en tu solicitud (messages, temperature, max_tokens) se mantiene igual, aunque los parámetros fuera de la lista admitida de un modelo no se aplicarán a él.
Hay un caso en el que Muse Image sigue siendo la mejor opción aunque Nano Banana 2.1 admita más. Si tu tarea es generación de imágenes pura y específicamente quieres top_k o repetition_penalty para dirigir el muestreo, esos parámetros existen solo en Muse Image. En esa situación, el soporte adicional de herramientas, salida estructurada y razonamiento en Nano Banana 2.1 no te aporta nada, y la superficie de parámetros más simple es la que realmente necesitas.
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-nano-banana-2.1" a "meta/muse-image": 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": "meta/muse-image",
"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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