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Head-to-Head Model Comparison

Nano Banana vs Imagen 4

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Nano Banana vs Imagen 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nano Banana de Google y Imagen 4 de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nano Banana ofrece una ventana de contexto de 32.8K tokens a $2.00/$20.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Imagen 4 ofrece 2K tokens de contexto a $40.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Nano Banana

Generación de Imágenes IA

Nano Banana de Google es un modelo de IA diseñado para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 60 tokens/s, índice de inteligencia de 75/100 y tarifa de $2/

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Imagen 4

Generación de Imágenes IA

Imagen 4 de Google es un modelo de IA diseñado para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, con ventana de contexto de 2K, velocidad de 25 tokens/s, índice de inteligencia de 82/100 y tarifa de $40/$0

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$40.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Nano Banana is 2.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nano Banana has a larger context window (33K vs 2K tokens).
  • Nano Banana is faster at 60 tok/s vs 25 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaNano BananaImagen 4
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7582
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$40.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$20.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.75 / 1M$8.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text2K tokens~3 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
60 tok/s25 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Nano Banana
2.8x cheaper monthly runtime
Velocidad
Nano Banana
+140% faster generation
Contexto
Nano Banana
32.8K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nano BananaImagen 4
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1360ptsvs1390pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs25 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nano Banana0.90s
Imagen 42.00s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nano Banana9.23s
Imagen 422.00s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nano Banana Monthly API Bill
$21.75 / month
$2/1M in · $20/1M out
Imagen 4 Monthly API Bill
$60.00 / month
$40/1M in · $0/1M out
Nano Banana saves approximately $38.25 / month (64%) under this workload.2.8x Savings

Nano Banana · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 33K con hasta 8K tokens de salida máxima (Arena Elo 1360)
  • Rendimiento ágil de 60 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 900 ms
  • Economía de API competitiva ($2/$20 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos

Imagen 4 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 2K con hasta 4K tokens de salida máxima (Arena Elo 1390)
  • Rendimiento ágil de 25 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 2000 ms
  • Economía de API competitiva ($40/$0 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNano BananaImagen 4
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.04
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
1K0K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaNano BananaImagen 4
Official API Model ID (SDK)models/nano-bananamodels/imagen-4
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-082025-05
Knowledge CutoffJune 2025March 2025
ArchitectureConversational in-context image generation and editing transformerHigh-resolution multimodal image diffusion transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 33K windowFlat rate ($40/1M in) across full 2K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiesimageimage

Nano Banana vs Imagen 4: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Nano Banana or Imagen 4?

Imagen 4 is more intelligent. It scores 82 compared with 75 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nano Banana is faster, generating 60 tokens per second compared with 25 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nano Banana is cheaper at $2.75 per 1M tokens blended, compared with $8.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nano Banana has lower latency, with a time to first token of 0.90s compared with 2.00s.

Which model has a larger context window?

Nano Banana has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 2K tokens.

Veredicto

Tanto Nano Banana (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Imagen 4 (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Imagen 4 lidera en inteligencia general y programación, Nano Banana ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nano Banana resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nano Banana o Imagen 4?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Imagen 4 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Nano Banana frente a Imagen 4?+

Nano Banana cuesta $2.00 / $20.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Imagen 4 cuesta $40.00 / $0.00. En costo combinado, Nano Banana es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Nano Banana cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 2K tokens de Imagen 4. En velocidad de inferencia, Nano Banana ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Google y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).