Seis de los diez mejores modelos de imagen son una sola familia

La clasificación de imagen de OpenRouter de la semana que terminó el 26 de octubre se lee como un catálogo de producto más que como una competición. Seis de los diez primeros puestos pertenecen a una sola familia de modelos. El primero tiene 1,57 millones de peticiones. El décimo, 253.000.

La lista, por orden: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) con 1,57 M, +13% semana a semana; GPT Image 2.5 Sunburst con 1,25 M, +6%; Muse Image de Meta con 824 K, +23%; GPT Image 2.5 Flare con 793 K, +26%; Nano Banana 2 Lite con 726 K, +18%; GPT Image 2 con 633 K, -4%; Nano Banana con 450 K, plano; Nano Banana Pro con 417 K, +5%; Nano Banana 2.1 con 383 K, +21%; y Nano Banana 2 en su forma preview con 253 K, -14%.

Por autor, la semana que empieza el 19 de octubre se reparte así: Google 43,3% de las peticiones de imagen, OpenAI 33,2%, Meta 7,8%, Black Forest Labs 4,8%, ByteDance Seed 3,9%, Recraft 1,8%, SpaceXAI 1,8%, Tencent 1,1%, Qwen 0,9%.

Dos empresas se llevan tres cuartas partes de las peticiones. Esa es la historia, y es menos interesante que la que se esconde en la estructura de niveles.

Cinco niveles del mismo modelo

Las entradas de Google no son cinco modelos que compiten. Son un linaje cortado por precio y capacidad: Nano Banana 2 arriba, Nano Banana 2 Lite por debajo, Nano Banana Pro por encima en calidad, Nano Banana 2.1 como nivel medio y el Nano Banana simple de la generación anterior todavía rascando 450.000 peticiones a la semana.

OpenAI hace lo mismo con dos entradas: Sunburst y Flare son ambos GPT Image 2.5, posicionados a velocidades y precios distintos, y juntos ocupan el segundo y el cuarto puesto.

No es un truco. Los niveles son cómo se atiende a un mercado donde un cliente necesita una imagen principal en 4K y otro necesita 900 miniaturas antes de comer. Pero sí significa que la clasificación mide algo distinto de la calidad del modelo. Un proveedor con cuatro niveles ocupa cuatro puestos con un modelo. Un proveedor con un modelo excelente ocupa uno.

La prueba más clara de que son decisiones de distribución y no de calidad es la décima entrada: Nano Banana 2 en su forma preview, que sigue recibiendo 253.000 peticiones semanales nueve semanas después de que saliera la versión de producción. Nadie elige un modelo preview a propósito. El pipeline de alguien se construyó contra esa cadena de modelo y nadie lo ha tocado desde entonces. El volumen de peticiones mide la inercia tanto como la preferencia.

El único número que no es de Google ni de OpenAI

Muse Image de Meta, con 824 K, es la única entrada del top cuatro que no viene de los dos líderes, y creció un 23% en una semana, más rápido que cualquiera de ellos. La propuesta de Meta para Muse ha sido que planifica una composición antes de renderizar, la misma apuesta arquitectónica que Canva hizo con Craft esta semana. Que dos empresas lleguen a planificar y luego renderizar en el mismo mes merece atención, aunque quizá diga más de dónde están las ganancias fáciles que de una intuición compartida.

El otro número que destaca es Black Forest Labs con un 4,8%, +83% semana a semana. Es la tasa de crecimiento más rápida de la tabla con diferencia, y sigue por debajo del 5%. Un ascendente rápido con poco volumen suele indicar la incorporación de un cliente grande, no un cambio de mercado. Para vigilar, no para concluir.

La cola de la tabla es donde están las ausencias interesantes. Recraft con un 1,8% y +29%, Tencent con un 1,1%, Qwen con un 0,9%, SpaceXAI con un 1,8%. No son fracasos. Son modelos con un trabajo específico: Recraft siempre ha sido la opción para vectores y activos coherentes con la marca, los modelos de imagen de Tencent importan dentro de productos en chino, y los pesos abiertos de Qwen se ejecutan en el hardware del propio cliente, así que esas peticiones no aparecen aquí nunca.

Ese último punto es el mayor punto ciego de cualquier clasificación de router. Un modelo distribuido como pesos abiertos puede usarse muchísimo y ser invisible en estos datos, porque quienes lo usan lo ejecutan ellos mismos. Los recuentos miden adopción alojada, que es un indicador de comodidad para el desarrollador, no del despliegue total.

Qué no te dicen los recuentos de peticiones

Esto es un recuento de peticiones, no ingresos ni tokens. Una petición en un nivel Lite puede costar una fracción de una en un nivel Pro, así que un proveedor con un valor por defecto barato puede encabezar la tabla ganando menos por llamada que el tercero. OpenRouter publica además una vista separada de cuota de gasto justo por eso, y las dos no siempre coinciden.

Hay una segunda brecha: OpenRouter es un router. Ve el tráfico que los desarrolladores enrutan por él, que se inclina hacia quien construye productos, agentes y trabajos por lotes. No ve el tráfico que va directo a la aplicación de un proveedor, ni el enorme volumen de consumo dentro de herramientas como Canva o Photoshop. Que Google lidere aquí con un 43,3% es una afirmación sobre los valores por defecto de los desarrolladores. No es una afirmación sobre qué modelo hace más imágenes en el mundo.

Qué debería sacar quien construye

Si esta semana eliges un modelo de imagen, la clasificación es un indicador razonable de tres cosas: qué modelos tienen más ejemplos y respuestas de la comunidad, cuáles es improbable que se retiren sin aviso y cuáles habrán usado probablemente tus futuras contrataciones.

Es un mal indicador de lo que de verdad te importa, que es si el modelo maneja tus imágenes concretas. Una ventaja de 1,57 millones de peticiones no te dice nada sobre cómo renderiza el envase de tu producto.

El patrón más útil de los datos es la propia estructura de niveles. Si dos proveedores ya venden cuatro y cinco precios del mismo modelo subyacente, entonces el precio es negociable como no lo era hace un año, y el movimiento correcto es probar primero el nivel barato. Casi todo el trabajo de producción no necesita el modelo Pro. Necesita el Lite y un buen reescalado.

Y la entrada preview en el puesto diez es un recordatorio pequeño para quien mantiene un pipeline: el modelo que fijaste en marzo sigue funcionando, sigue facturando y probablemente sigue siendo la build preview. Comprobarlo cuesta una tarde.

El coste de un nivel en el que nadie piensa

Hay un coste más silencioso escondido en esta estructura. Cada nivel extra es una migración que alguien tendrá que hacer tarde o temprano, y los niveles envejecen a velocidades distintas. Un proveedor que vende cinco precios de un linaje retira primero los de abajo, porque son los menos defendidos comercialmente. La build preview con 253.000 peticiones no es un problema hoy. Lo será el día que deje de aceptar llamadas.

Los equipos que lo gestionan bien hacen una cosa aburrida: mantienen una lista corta de qué cadena de modelo usa cada producto, quién es su dueño y cuál es el plan B. No es trabajo interesante. Es la diferencia entre un martes por la tarde y un martes de caída.