Enviamos las mismas 10 fotos de compradores y productos a 10 API de probadores virtuales. Ajustes predeterminados, una sola prueba por cada una, sin retoques. Esto es lo que obtuvimos.
_Aviso: Genlook es el creador de una de las diez API. Mostramos todos los resultados a continuación para que puedas juzgar por ti mismo._
## Resultados de la comparativa
El color verde indica el ganador en cada categoría.
| API | Precio por prueba | Tiempo medio | Fidelidad de la prenda | Productos compatibles | Cambios no deseados |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8s</Win> | <Win>Excelente</Win> | <Win>Todos, un único endpoint</Win> | Ninguno |
| Google Vertex AI | $0.048 por volumen ($0.06) | 11.9s | Excelente (ropa) | Solo ropa | Ninguno |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | Muy buena | Cualquiera, mediante prompt | Ninguno |
| GPT Image 2 | $0.038 de media (calidad media) | 20.5s | Muy buena | Cualquiera, mediante prompt | 1: cambió los zapatos |
| FASHN Try-On Max | $0.15 (1K, equilibrado) | 25.0s | Muy buena | Ropa, zapatos, sombreros, joyas | Ninguno |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | Buena, colores más pálidos | Cualquiera, mediante prompt | Ninguno |
| Pixelcut | $0.10 (+$0.05 extracción) | 51.9s | Buena | Ropa, mejor en partes superiores | 1: alargó el abrigo |
| FLUX.2 Pro | $0.045+ | 19.1s | Mixta | Cualquiera, mediante prompt | 2: texto invertido, mangas inventadas |
| FASHN v1.6 | $0.049 por volumen ($0.075) | 13.1s | Mixta | Solo ropa | 2: reemplazó pantalones, fallo en la caída |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | ~$0.04 en servidores | 19.4s | Mixta | Solo ropa | 2: mantuvo pantalones antiguos, no aplicó la prenda |
La _fidelidad de la prenda_ mide la precisión con la que se representa el producto (color, estampado, textura, corte). Los _cambios no deseados_ cuentan los casos en los que se modificó algo ajeno al producto, como los zapatos o detalles inventados. El tiempo de Genlook es su mediana en producción; los demás fueron cronometrados por nuestro script. Los modelos de imagen generales recibieron un único prompt de prueba compartido.
## Las 5 mejores API de probadores virtuales
### 1. Genlook
Los colores y texturas más fieles de nuestra prueba, el tiempo medio más rápido (9.8s) y el precio más bajo ($0.02). Además, es el único endpoint unificado del grupo: la misma llamada procesa ropa, zapatos, gafas, joyas y sombreros, sin necesidad de gestionar prompts ni categorías. Vertex lo iguala en ropa, pero no cubre nada más y cuesta el triple. [Documentación](/docs/tryon-api/introduction), [Empezar](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026).
### 2. Google Vertex AI Virtual Try-On
Excelente con la ropa: un modelo dedicado con los resultados más limpios, que nunca modificó nada excepto la prenda. Sus límites son el alcance y el coste: solo admite ropa (ni zapatos, ni gafas, ni joyas), cuesta $0.06 por imagen y requiere un proyecto en Google Cloud. [Documentación](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-preview-08-04).
### 3. Gemini 3.1 Flash Image
Un editor de imágenes general, no un producto de probador virtual, que con un prompt de una línea igualó a Vertex en calidad y velocidad (11.6s) por $0.068. La contrapartida: tú redactas y mantienes el prompt, y te encargas de la migración cuando Google retire una versión. [Documentación](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation).
### 4. GPT Image 2
Un buen renderizado de las prendas y el más barato de los modelos generales en calidad media ($0.038 de media). El doble de lento que Gemini (20.5s) y en una ocasión cambió el estilo de los zapatos del cliente. [Documentación](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation).
### 5. FASHN Try-On Max
El mejor nivel de detalle y encaje después de Genlook, pero el más caro ($0.15 por imagen a 1K) y lento (25s). A veces selecciona el artículo equivocado en las fotos de modelos a menos que especifiques la categoría de la prenda. [Documentación](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max), [Genlook vs FASHN](/developers/vs/fashn).
Las otras cinco (Seedream 5.0 Pro, Pixelcut, FLUX.2 Pro, FASHN v1.6 y FLUX VTO) produjeron imágenes utilizables, pero fueron más lentas, más pálidas o introdujeron más cambios no deseados.
## Conclusiones clave
1. **El color y la textura separan a los líderes.** Todos aciertan más o menos con la prenda. Muy pocos consiguen exactamente el tono, el estampado y el encaje.
2. **Los fallos son daños colaterales.** Zapatos cambiados, pantalones reemplazados, mangas inventadas. Comprueba qué es lo que _no_ debe cambiar.
3. **Las fotos de productos con modelos son ambiguas.** Ante un modelo con vaqueros y camiseta, la mayoría de las API visten al comprador con ambas prendas. Utiliza fotos de producto sin modelo (packshots) siempre que puedas.
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## Resultados por prenda
### Gabardina (packshot)
Genlook es la que más se acerca al tono crudo, los botones dorados y el largo hasta la rodilla. FASHN v1.6 cambió los vaqueros por pantalones blancos; Pixelcut estiró el abrigo hasta el tobillo.
### Camiseta de fútbol con texto del patrocinador
El texto se mantuvo bien en casi todas. FLUX.2 Pro reflejó el nombre del patrocinador; GPT Image 2 cambió los zapatos.
### Sari de seda
Una caída difícil, resuelta bien por nueve de las diez. FASHN v1.6 dejó un panel de tela flotando junto al cuerpo.
### Vestido midi de seda estampado
El estampado sobrevivió en todas partes. FLUX VTO superpuso el vestido sobre los pantalones de la compradora.
### Vestido de novia de encaje
Genlook y FASHN Try-On Max renderizaron el corpiño de encaje con mayor fidelidad. FLUX.2 Pro inventó mangas largas.
### Abaya
Genlook, GPT Image 2 y FLUX.2 Pro aplicaron el look completo de la foto del producto, hiyab crema incluido. FLUX VTO solo cambió la mitad superior.
### Vaqueros, fotografiados con camiseta
La mayoría de las API vistieron el conjunto completo, y Genlook logró el mejor lavado del tejido vaquero. FASHN Try-On Max y FLUX VTO eligieron la camiseta o no cambiaron nada.
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## Otras API de probadores virtuales
No incluidas en nuestra prueba, con precios extraídos del sitio web de cada proveedor en septiembre de 2026.
| Proveedor | Precio por prueba | Notas |
| :--- | :--- | :--- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | $0.015 primera prenda | Hasta 11 prendas por llamada |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | ~$0.03 a $0.07 | Solo en la región de Pekín |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | ~$0.025 (planes anuales) | Resolución limitada por el plan |
| [FitRoom](https://fitroom.app/api-pricing) | ~$0.09 | Autoservicio |
| [Photoroom](https://docs.photoroom.com/image-editing-api-plus-plan/virtual-try-on) | $0.10 | Salida a 1K en autoservicio |
| [Perfect Corp YouCam](https://yce.perfectcorp.com/ai-api/api-pricing) | ~$0.10 a $0.11 | También zapatos, bolsos, joyas |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | Paquete estándar de $350 |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | Hasta 5 prendas |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | No es público | Basado en catálogo de SKU; motor de ASOS |
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | Enterprise, $457/mes | Probador virtual restringido al plan superior |
**Código abierto:** la mayoría de los modelos de probadores (IDM-VTON, CatVTON, OOTDiffusion) solo tienen licencia para investigación. FASHN VTON v1.5 y Leffa permiten un uso comercial.
## Cómo elegir
- **Prueba tus cinco productos más difíciles,** no una galería de demostración.
- **Comprueba lo que no debe cambiar:** cara, cuerpo, zapatos.
- **Calcula la factura completa:** reintentos, almacenamiento y la espera a la que sometes a tus compradores.
- **Los modelos basados en prompts** como Gemini funcionan bien, pero tú te encargas de mantener el prompt.
Genlook cuesta $0.02 por prueba y ofrece tres créditos gratuitos para empezar. [Lee la documentación](/docs/tryon-api/introduction) y pruébalo con tu propio catálogo.
<Faq>
<FaqItem question="¿Cuál es la mejor API de probador virtual en 2026?">
En nuestra prueba de 10 pares, Genlook obtuvo la mejor fidelidad en la prenda, el tiempo medio más rápido (9.8 segundos), el precio más bajo ($0.02 por prueba) y el único endpoint unificado que abarca todos los tipos de producto. Google Vertex AI fue excelente, pero solo con la ropa; Gemini 3.1 Flash Image, GPT Image 2 y FASHN Try-On Max también resultaron muy buenos.
</FaqItem>
<FaqItem question="¿Cuánto cuesta una API de probador virtual?">
Desde $0.015 hasta más de $0.30 por imagen. Precios habituales: Genlook $0.02, Google Vertex AI $0.06, Gemini unos $0.07, FASHN $0.075, Pixelcut y Photoroom $0.10.
</FaqItem>
<FaqItem question="¿Pueden Gemini o GPT Image funcionar como probador virtual?">
Sí, con un prompt al que se le pasen ambas fotos. Ambos tuvieron un rendimiento muy bueno en nuestra prueba; GPT Image 2 cambió una vez los zapatos de la compradora.
</FaqItem>
</Faq>
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