Cómo usar ChatGPT Images 2 gratis — y cómo se compara con Nano Banana Pro y Nano Banana 2 (Guía completa de prompting y comparación 2026)

Última actualización: abril de 2026

Con el empuje continuo de OpenAI en capacidades multimodales, generar y editar imágenes de alta calidad nunca había sido tan intuitivo. La llegada de ChatGPT Images 2 (impulsado por la familia

) marca un salto importante en la generación de imágenes con IA: fotorrealismo, renderizado exacto de texto y edición sensible a la identidad. En la otra esquina del ring, Nano Banana Pro de Google () y el nuevo Nano Banana 2 () están reescribiendo lo que puede hacer una sola API de imagen: desde salida nativa en 16:9 y 4K hasta composición con 14 imágenes.

Si eres diseñador, marketer o desarrollador que construye herramientas de slides/presentaciones con IA, la elección entre estos dos motores ya no es al azar: las resoluciones, ratios y fidelidad de texto exactas que soportan definirán si tu pipeline puede entregar un slide estándar 1920×1080 — o si se pasará el resto de su vida poniendo barras negras y haciendo upscaling.

Esta guía cubre:

1. Qué es ChatGPT Images 2 y si realmente puedes usarlo gratis.
2. Cómo escribir prompts para
   gpt-image-2
   con calidad de producción.
3. Un cara a cara duro, a nivel de especificaciones, con Nano Banana Pro y Nano Banana 2.
4. Por qué la diferencia en ratios importa específicamente para la generación de slides / decks con IA.
5. Un árbol de decisión práctico para elegir motor en 2026.

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Tabla de contenidos

1. ¿Qué es ChatGPT Images 2?
2. ¿Qué son Nano Banana Pro y Nano Banana 2?
3. ¿Puedes usar ChatGPT Images 2 gratis?
4. Ficha técnica cara a cara: GPT Image 2 vs Nano Banana Pro vs Nano Banana 2
5. Ratios de aspecto: la mayor diferencia para slides
6. Techos de resolución: 1.57 MP vs 4K
7. La mejor fórmula de prompt para ChatGPT Images 2
8. Ejemplos de prompts por caso de uso (GPT Image 2 + Nano Banana)
9. Edición y composición de imágenes comparadas
10. quality=low
    vs
    medium
    vs
    high
    — qué significa realmente
11. ¿Qué motor deberías elegir en 2026? (Matriz de decisión)
12. Dónde aterriza realmente la generación de slides con IA: llega 2Slides
13. Errores comunes de prompting que debes evitar
14. Preguntas frecuentes

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¿Qué es ChatGPT Images 2?

Según el cookbook público de OpenAI y la referencia de la Image API, ChatGPT Images 2 es la última familia insignia de generación de imágenes de OpenAI — comercializada en ChatGPT como "Images 2" y expuesta vía API bajo la serie de modelos

(, y la más reciente preview / ). Está diseñada para manejar flujos de trabajo de nivel producción con los que los modelos anteriores (DALL·E 3, DALL·E 2) batallaban.

Capacidades clave que destacan al modelo:

• Fotorrealismo de alta fidelidad — texturas realistas, iluminación precisa, rasgos humanos naturales.
• Renderizado fiable de texto — puede renderizar texto legible dentro de la imagen, algo crítico para creatividades publicitarias, mockups de UI y etiquetas de infografías.
• Edición y composición avanzadas — sólida preservación de identidad; puedes editar regiones específicas sin desfigurar al sujeto.
• Visuales estructurados — diagramas científicos, gráficos, bloques de assets para slides.
• Fuerte conocimiento del mundo — razona para representar contexto histórico, físico y espacial con precisión.

Recomendación oficial: para cualquier flujo visual nuevo,

debe ser tu punto de partida por defecto.

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¿Qué son Nano Banana Pro y Nano Banana 2?

La familia de imágenes de Gemini — marcada informalmente como "Nano Banana" — se expone a través de la Gemini API mediante tres modelos:

💡 Observación: "Nano Banana" no es una línea de producto separada — es el stack de imágenes de Gemini. Considera a Pro como el nivel de calidad y a 2 como el nivel de velocidad. Ambos se acceden por la misma superficie de la Gemini API.

Qué destaca en la familia Nano Banana en 2026:

• Soporte nativo de 14 ratios, incluyendo 16:9, 9:16, 4:3, 21:9 e incluso ultra‑estrechos 1:4 / 4:1 / 1:8 / 8:1.
• Cuatro niveles de resolución: 512 (0.5K), 1K, 2K, 4K.
• Composición multi‑imagen hasta 14 referencias (Nano Banana 2: 10 objeto + 4 personaje; Pro: 6 objeto + 5 personaje).
• Modos de razonamiento "Thinking" (minimal / high) integrados en Pro para prompts que requieren planificación.
• Grounding con Google Search para Imágenes en 3.1 Flash — el modelo puede traer referencias visuales frescas.

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¿Puedes usar ChatGPT Images 2 gratis?

El acceso a la familia

depende de los tiers de cuenta actuales de OpenAI y de la fase de despliegue. Históricamente, OpenAI reserva sus modelos más intensivos en recursos para tiers de pago (ChatGPT Plus, Team, Enterprise). Los usuarios gratuitos suelen acceder mediante cuotas diarias limitadas, despliegues promocionales o partners externos (Microsoft Copilot, Canva, algunas integraciones de Claude/Cursor).

Para maximizar tus posibilidades de usar ChatGPT Images 2 gratis:

1. Revisa la interfaz de ChatGPT. Busca el icono de generación de imagen o de adjuntar imagen en la barra de prompts. Si aparece, tienes una cuota diaria.
2. Usa Copilot / Bing Image Creator. Microsoft sigue exponiendo modelos de imagen de OpenAI con una cuota diaria gratuita.
3. Usa crédito gratis de desarrollador. Las cuentas nuevas de la API de OpenAI reciben ocasionalmente créditos iniciales. Un crédito rinde bastante con imágenes en
   quality=low
   .
4. Deja de desperdiciar créditos en malos prompts. En un tier limitado no puedes permitirte un mal primer borrador — la fórmula de prompts de más abajo vale más que cualquier truco para exprimir la cuota gratis.

Contraste: el tier gratis de Google Gemini ha sido históricamente más generoso para generación de imágenes que el de ChatGPT — si "gratis" es la restricción dura, Nano Banana vía Google AI Studio es hoy el camino de menor resistencia.

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Ficha técnica cara a cara

Esta es la tabla que la mayoría de los artículos en internet se saltan. Todos los valores salen directamente de las referencias oficiales de las APIs (OpenAI Images, Gemini Image Generation):

Dos diferencias dominarán todo lo demás en este artículo: ratios y techos de resolución. Todo lo que va aguas abajo — slides, social, ads, impresión — se deriva de ahí.

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Ratios de aspecto: la mayor diferencia para slides

Para citar: "GPT Image 2 no genera 16:9 de forma nativa. Lo más cerca que llega es 1536×1024, que es 3:2 (1.50) — no 16:9 (1.778). Para decks estándar en formato panorámico, eso es un 16 % de hueco horizontal que toca recortar, escalar o rellenar con barras negras."

Pongamos en una misma línea los ratios que realmente necesita cualquier creador de slides frente a lo que puede producir nativamente cada modelo:

Por qué importa en la práctica:

• Un deck estándar 1920×1080 es 16:9. Méntele un asset 1536×1024 de GPT Image 2 y acabarás con barras negras o recortando por arriba/abajo (perdiendo composición que el modelo pagó en créditos).
• Si tu pipeline genera slides de portada, fondos hero, separadores de capítulo o cualquier imagen a sangre completa, cada asset que salga de GPT Image 2 necesita un paso de post‑procesamiento.
• Nano Banana Pro / 2 entregan 16:9 nativo a hasta 4K — un asset que ya encaja en el lienzo, sin pérdida por recorte, a resolución apta para imprenta.

💡 Tip de integración: si estás construyendo una herramienta de slides con IA y quieres menos piezas móviles, un motor de imagen 16:9 nativo elimina un modo de fallo entero del pipeline: el desajuste geométrico. Nano Banana Pro es la opción de menor fricción allí en 2026.

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Techos de resolución: 1.57 MP vs 4K

Por qué esto es estructural:

• En una pantalla externa 4K o un proyector 4K, un fondo de slide de 1.024 px de alto salido de GPT Image 2 se verá visiblemente blando. El espectador percibe emborronamiento de píxeles en los degradados y aliasing sobre el texto embebido.
• Si algún slide va a imprenta — handouts para un investor deck, pósters para ferias, tableros de pitch en A3 — 1.57 MP está por debajo de la mitad de la densidad de grado imprenta para cualquier cosa más grande que una postal.
• El nivel 4K de Nano Banana Pro queda a prueba de futuro tanto para pantallas 4K como para flujos de imprenta A4/A3.

Para citar: "GPT Image 2 es HD. Nano Banana Pro es 4K. Para cualquier flujo de slides que toque una pantalla 4K o un handout impreso, esa es la diferencia entre 'se nota blando' y 'listo para imprimir'."

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La mejor fórmula de prompt para ChatGPT Images 2

Hacer prompts para

es fundamentalmente distinto de la vieja era DALL·E. Ya no hace falta llenar el prompt de — el modelo entiende el contexto de alta fidelidad de forma nativa. En cambio, el cookbook oficial insiste en claridad, especificidad e intención de uso.

La fórmula estructural de cinco partes:

1. Uso / contexto previsto — "Portada de revista editorial", "diagrama científico", "foto candid fotorrealista".
2. Sujeto principal — quién o qué es el foco; encuadre, pose, mirada, interacciones.
3. Detalles clave — textura, medio, iluminación, atmósfera, entorno.
4. Texto exacto (si lo hay) — pon la tipografía requerida entre comillas y describe su ubicación.
5. Restricciones — qué no debe hacer el modelo, o reglas estrictas de layout que debe cumplir.

Buenas prácticas de prompting que sobreviven tanto en GPT Image 2 como en Nano Banana:

• Sé específico con encuadre e iluminación. No sólo "retrato" sino "encuadre de cintura para arriba, mirando directo a cámara, iluminación cinemática suave desde la izquierda".
• Usa comillas para el texto.
  Texto en negrita sans‑serif blanco que dice "Summer Sale" centrado arriba.
• Di "photorealistic" directamente. Ambos motores responden bien; no hace falta más ruido estilístico.
• Itera, no amontones. Empieza con una imagen base limpia y refina elementos específicos en prompts sucesivos.

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Ejemplos de prompts por caso de uso

Cada ejemplo de abajo es un par copiar‑pegar — cómo lo formularías para GPT Image 2 (OpenAI) y para Nano Banana Pro / 2 (Gemini). Se señalan los ratios porque, como vimos arriba, son la mayor divergencia.

1. Retrato fotorrealista / foto candid

Prompt (ambos motores): A photorealistic candid photo of a female barista in her late 20s, waist‑up framing. She is smiling and looking slightly off‑camera, wiping down an espresso machine. Soft, warm morning sunlight filters through a nearby window. Keep the background pleasantly blurred (shallow depth of field) to focus on her expression.

• Llamada a GPT Image 2:
  size=1024x1536
  (retrato 2:3),
  quality=high
  .
• Llamada a Nano Banana Pro: ratio
  3:4
  a 2K — más adecuado para imprenta editorial.

2. Infografía

Prompt: Create a clean, modern flat‑design infographic explaining the "Water Cycle". Use a pastel color palette (blues and greens). Divide the layout into four clear sections: Evaporation, Condensation, Precipitation, Collection. Include simple vector icons for each step. Ensure all text labels are highly legible and properly aligned.

• GPT Image 2:
  size=1024x1024
  — bien para redes, pero habrá que recortar para un deck.
• Nano Banana Pro: ratio
  16:9
  a 2K — encaja directo en un slide.

3. Creatividad publicitaria con texto en la imagen

Prompt: Generate a highly stylized product ad creative for a new running shoe. The shoe is sleek, neon green, splashing through a shallow puddle on dark asphalt. Above the shoe, use large, bold, italicized typography that reads "RUN THE NIGHT". Energetic mood, dramatic neon street lighting.

• GPT Image 2:
  size=1536x1024
  para imagen hero apaisada.
• Nano Banana 2: ratio
  21:9
  a 2K para una portada de pitch deck ultrawide.

4. Concepto de logo minimalista

Prompt: A minimalist vector logo for a coffee shop named "Bean & Leaf". Cleverly combine a coffee bean and a minimalist leaf. Monochromatic deep‑espresso brown palette. Pure white background.

• GPT Image 2:
  size=1024x1024
  ,
  background=transparent
  — gana aquí gracias al flag nativo de fondo transparente.
• Nano Banana Pro: 1:1 a 2K — tendrás que separar el fondo con una segunda pasada.

5. Mockup UI de alta fidelidad

Prompt: A high‑fidelity UI mockup of a mobile banking app dashboard. Total balance at the top, followed by a 2×2 grid of quick‑action buttons (Send, Receive, Analytics, Cards), and a scrollable list of recent transactions below. Modern glassmorphism, dark mode, neon purple accents.

• GPT Image 2:
  size=1024x1536
  — ratio casi nativo de móvil, buen renderizado de texto.
• Nano Banana Pro: ratio
  9:16
  a 2K — encaja en un mockup de móvil con exactitud.

6. Diagrama científico / educativo

Prompt: A precise educational diagram showing a cross‑section of the human heart. Medical illustration style, clean lines, distinct colors per chamber and valve. Label Right Atrium, Left Atrium, Right Ventricle, Left Ventricle with straight pointer lines and highly legible sans‑serif text.

• Ambos motores lo hacen bien; el modo "Thinking" de Nano Banana Pro saca algo de ventaja en anatomía compleja con etiquetas.

7. Hero de slide 16:9 a sangre (el que GPT Image 2 no puede hacer nativo)

Prompt: A full‑bleed 16:9 keynote title slide background — minimalist studio aesthetic, deep navy gradient left‑to‑right into warm amber, subtle floating geometric shapes (circles and thin rings) on the right two‑thirds, generous negative space on the left for a title. No text. 4K, cinematic lighting.

• GPT Image 2: no es posible de forma nativa. Tendrías que generar a 1536×1024 (3:2) y recortar/extender — con coste en calidad.
• Nano Banana Pro: 16:9 nativo a 4K. Una llamada, un asset, encaja en un deck 1920×1080 o 3840×2160.

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Edición y composición de imágenes comparadas

La edición es donde ambas familias se ganan el sueldo. El modelo mental: dile al motor qué cambiar y qué preservar.

Fórmulas universales para prompts de edición

• "Cambia únicamente [X]."
• "Mantén todo lo demás exactamente igual."
• "Preserva la identidad / geometría / layout del sujeto principal."

Transferencia de estilo

Prompt: Take Image 1 and apply a watercolor painting style. Preserve the exact layout, geometry, and identity of the person. Change the medium to soft watercolor strokes with a pastel palette. Keep everything else the same.

Ambos motores lo resuelven con limpieza. La preservación de identidad de Nano Banana Pro es ligeramente más fuerte en rostros gracias a su canal de "referencia de personaje".

Eliminación de objetos

Prompt: Look at the uploaded image. Remove the red coffee cup from the wooden table. Preserve the exact texture and lighting of the table underneath where the cup used to be. Do not alter the background or any other objects.

Más o menos parejos. El endpoint

de GPT Image 2 acepta una máscara explícita; Nano Banana 2 prefiere descripciones en lenguaje natural de la región.

Composición multi‑imagen (insertar una persona)

Prompt: Using Image 1 (empty Paris street, background) and Image 2 (portrait of the man), composite the man into the center of the street. Scale him to match the street's perspective. Match the ambient overcast lighting on his face. Preserve his facial identity perfectly.

• Nano Banana 2 gana en cantidad: acepta hasta 10 referencias de objeto + 4 de personaje en una sola llamada. El endpoint de edit de GPT Image 2 acepta múltiples imágenes de referencia pero es menos explícito sobre la división objeto/personaje.
• Nano Banana Pro gana en fidelidad para escenas con muchos personajes (p. ej., un banner hero con 5 personajes) por sus slots dedicados de referencia de personaje.

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quality=low

vs

medium

vs

high

Específico de la API

de OpenAI, el parámetro controla el compromiso latencia/fidelidad:

• quality="low"
  — prototipado de alto throughput, experimentos de layout, latencia mínima. Empieza aquí cuando aún estás decidiendo.
• quality="medium"
  — el default equilibrado para imágenes web estándar, ilustraciones básicas y visuales sociales generales.
• quality="high"
  — resérvalo para trabajo exigente: texto denso, diagramas complejos, etiquetas de infografías, ediciones sensibles a la identidad. Máxima fidelidad, máximo coste/latencia.
• quality="auto"
  — deja que el modelo elija.

La palanca análoga de Nano Banana es el nivel de thinking (

vs ). "High" activa razonamiento en varios pasos — vale la pena encenderlo para texto en imagen complejo y composiciones con muchas referencias; mantenlo en para generación masiva.

Dado que

gpt-image-2

opera por defecto en alta fidelidad, parámetros heredados de modelos anteriores (como

input_fidelity

) ya no suelen ser necesarios.

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¿Qué motor deberías elegir en 2026?

Una matriz de decisión compacta — elige la primera fila que describa tu proyecto:

Regla práctica: si el asset final vive en un lienzo 16:9, arranca con Nano Banana Pro. Si vive en un lienzo 1:1 o 2:3, arranca con GPT Image 2. El resto es cuestión de gusto.

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Dónde aterriza realmente la generación de slides con IA

Elegir el motor de imagen correcto es solo la mitad del problema para generar slides con IA. La otra mitad es el formato de presentación en sí:

• Deck 16:9 estático de imágenes — Nano Banana Pro puede darte fondos de slide nítidos a 4K, pero cada slide es un PNG/JPEG aplanado. Tus usuarios no pueden editar texto, recolorear gráficos ni cambiar el logo sin volver a promptear.
• Deck con GPT Image 2 — el mismo problema, más el hueco de 16:9.
• Deck
  .pptx
  editable — aquí es donde terminan los modelos de imagen puros y empiezan las plataformas de presentación. Un
  .pptx
  es un documento estructurado con texto, formas e imágenes editables; los flujos de trabajo de empresa, educación y SaaS lo exigen.

Ese es el hueco arquitectural en el que se sitúa 2Slides. Bajo el capó, 2Slides puede obtener imágenes para los slides desde OpenAI o Gemini (incluido Nano Banana Pro a 16:9 / 4K) y después las cose en un

totalmente editable — con plantillas profesionales, fuentes multilingües y una API V1 para desarrolladores. La imagen del slide la genera el mejor motor para el trabajo; el documento del slide es un archivo con el que tus usuarios realmente pueden trabajar.

Si estás armando generación de imágenes con IA para un flujo de presentaciones serio, el stack práctico se ve así:

1. Capa de imagen — GPT Image 2 o Nano Banana Pro, elegido según la necesidad de ratio.
2. Capa de documento — un generador de
   .pptx
   (como
   /api/v1/slides/generate
   de 2Slides) que produce decks editables.
3. Post‑procesamiento — comprobaciones de OCR / identidad solo si elegiste un motor de imagen cuyos ratios nativos no coinciden con tu lienzo.

Los motores compiten en imágenes. Los decks compiten en editabilidad.

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Errores comunes de prompting que debes evitar

1. Sobrecargar el primer prompt. No dictes cada píxel en un solo párrafo; empieza burdo e itera.
2. Instrucciones de edición vagas. "Haz que se vea mejor" → "Aumenta la iluminación para que sea más cálida y sube el contraste."
3. Olvidarse de las comillas alrededor del texto. Sin comillas, ambos motores pueden interpretar las palabras conceptualmente en vez de renderizarlas tipográficamente.
4. Ignorar las relaciones espaciales. No te limites a listar objetos — indica dónde: "en primer plano", "esquina superior izquierda", "detrás del sujeto".
5. Pedirle 16:9 a GPT Image 2. No te dará un 16:9 verdadero — acabarás con barras negras o recortando.
6. Pedirle a Nano Banana
   n=10
   en una sola llamada. Los endpoints de imagen de Gemini son uno por llamada; haz un loop.
7. Usar
   quality=high
   para borradores desechables. Estás pagando por fidelidad que tirarás en la siguiente iteración.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es ChatGPT Images 2? ChatGPT Images 2 es la familia de modelos de imagen de generación actual de OpenAI (

, , preview / ). Se especializa en fotorrealismo, renderizado de texto dentro de imágenes, preservación de identidad durante ediciones y visuales estructurados como infografías.

¿Qué es Nano Banana Pro? Nano Banana Pro es el modelo

de Google — un generador de imágenes de tier profesional con soporte nativo para 14 ratios (incluidos 16:9 y 21:9), resolución hasta 4K, razonamiento "Thinking" y hasta 11 imágenes de referencia por llamada.

¿Cuál es la diferencia entre Nano Banana, Nano Banana Pro y Nano Banana 2? Nano Banana (

) es el modelo original orientado a velocidad. Nano Banana Pro () es el tier de calidad profesional con razonamiento Thinking. Nano Banana 2 () es el nuevo hermano de alta eficiencia del Pro — añade ratios más estrechos (1:4, 4:1, 1:8, 8:1), el nivel de 512 píxeles y hasta 14 imágenes de referencia por llamada.

¿Puede ChatGPT Images 2 generar imágenes 16:9? No de forma nativa. GPT Image 2 soporta tres tamaños — 1024×1024, 1536×1024 y 1024×1536 — que mapean a 1:1, 3:2 y 2:3. Lo más cercano a 16:9 es 1536×1024 (3:2 = 1.50 vs 16:9 = 1.778), así que cualquier flujo en 16:9 real requiere recorte, extensión o escalado.

¿Cuál es la resolución máxima de GPT Image 2? 1536 × 1024 píxeles (≈ 1.57 MP). Nano Banana Pro y Nano Banana 2 llegan ambos a 4K (≈ 3840 × 2160 / ≈ 8.3 MP).

¿Cuál es mejor para diseño de slides y presentaciones — GPT Image 2 o Nano Banana Pro? Para decks estándar en 16:9, Nano Banana Pro es mejor: genera 16:9 nativo hasta 4K, eliminando el paso de recorte/escalado. Para imágenes editoriales 1:1 o 2:3 incrustadas dentro de un slide, GPT Image 2 es competitivo y a menudo preferido por su renderizado de texto con prompts cortos.

¿ChatGPT Images 2 es gratis? Depende del despliegue actual de OpenAI. Los modelos

avanzados se priorizan para los tiers ChatGPT Plus, Team y Enterprise, pero los usuarios gratuitos suelen tener cuotas diarias limitadas, y productos de terceros (Microsoft Copilot, algunas integraciones de Claude / Cursor) exponen el modelo con sus propias cuotas gratuitas.

¿Nano Banana es gratis? El modelo base de Nano Banana está disponible en el tier gratis de Google AI Studio con límites diarios. Pro y 2 están disponibles vía la Gemini API de pago.

¿Cuál es el mejor formato de prompt para generación de imágenes GPT? Uso previsto → Sujeto y pose → Detalles clave (iluminación, medio) → Texto exacto entre comillas → Restricciones. Mantenlo estructural; itera en vez de amontonar.

¿GPT Image 2 puede editar imágenes? Sí. El endpoint

de OpenAI soporta ediciones completas con máscaras opcionales. Di siempre qué cambiar y qué preservar — sobre todo la identidad facial.

¿Nano Banana puede editar imágenes? Sí. Los modelos de imagen de Gemini soportan edición en lenguaje natural con hasta 14 imágenes de referencia en Nano Banana 2 y hasta 11 en Nano Banana Pro. Bien para inserción de objetos, transferencia de estilo y composiciones multi‑personaje.

¿Qué significan

vs

medium

vs

high

en la API de OpenAI? Controlan el compromiso latencia/fidelidad. para experimentos rápidos, para salida web general, para trabajo con mucho texto o sensible a identidad. La palanca análoga en Nano Banana es el nivel de ( / ).

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Conclusión

ChatGPT Images 2 y Nano Banana Pro / 2 son ambos best‑in‑class — la pregunta es best at what (mejor ¿para qué?).

• Elige GPT Image 2 cuando tu asset viva en 1:1, 3:2 o 2:3, cuando necesites renderizado de texto con prompts cortos, o cuando el resto de tu flujo esté dentro de ChatGPT / la API de OpenAI.
• Elige Nano Banana Pro cuando tu asset viva en un slide 16:9 o necesite resolución 4K — especialmente para fondos de keynote, pitch decks y cualquier cosa destinada a una pantalla más grande que la de un laptop.
• Elige Nano Banana 2 cuando estés corriendo generación de alto volumen en muchos ratios, o componiendo hasta 14 imágenes de referencia en una sola llamada.

Y si tu destino real no es una imagen sino un deck de slides editable, no dejes que el motor de imagen sea toda la respuesta. El stack más robusto de 2026 usa uno de estos modelos para el visual y una plataforma

dedicada — como 2Slides — para el documento.

Referencias: Referencia de la Images API de OpenAI, Endpoint de edición de imágenes de OpenAI, Documentación de Gemini Image Generation de Google, Cookbook de Prompting de Imagen de OpenAI.