Le point à garder en tête : en édition d’image, le match est presque nul dans le classement public disponible. Artificial Analysis attribue 1251 Elo à GPT Image 2 high et 1250 Elo à Nano Banana Pro . Autrement dit, avant de choisir pour une production réelle, mieux vaut tester les deux modèles avec vos propres prompts, vos références visuelles et vos contraintes de marque.

Verdict rapide

• Pour la génération texte-vers-image généraliste : commencez par GPT Image 2. Artificial Analysis classe GPT Image 2 high en tête de son Text to Image Leaderboard avec 1331 Elo . Arena.ai place aussi gpt-image-2 (medium) en première position avec 1512±8, en précisant que le score est préliminaire .
• Pour les infographies et les images explicatives : testez Nano Banana Pro tôt. Google présente Nano Banana Pro, ou Gemini 3 Pro Image, comme un modèle capable d’utiliser le raisonnement et les connaissances du monde réel de Gemini 3 pour mieux visualiser l’information .
• Pour l’édition : ne tranchez pas sur un seul chiffre. Le classement Image Editing d’Artificial Analysis donne seulement 1 point d’écart entre GPT Image 2 high et Nano Banana Pro .
• Pour un budget API lisible : avantage GPT Image 2. OpenAI publie des exemples de prix par niveau de qualité et par résolution pour GPT Image 2 .

Bien nommer les modèles

GPT Image 2 est référencé dans la documentation de l’API OpenAI sous l’identifiant gpt-image-2. La documentation mentionne aussi des snapshots et alias, dont gpt-image-2-2026-04-21, ce qui permet de verrouiller une version précise du modèle dans certains workflows .

Nano Banana Pro, de son côté, correspond au modèle Gemini 3 Pro Image. Google explique que le nom Nano Banana s’était d’abord imposé pour Gemini 2.5 Flash Image, puis que Gemini 3 Pro Image a reçu le nom de marque Nano Banana Pro . Google le décrit comme un modèle de génération et d’édition d’images construit sur Gemini 3 Pro .

Tableau comparatif

Génération d’images : GPT Image 2 a le meilleur signal public

Sur les tâches de génération à partir d’un prompt texte, GPT Image 2 bénéficie actuellement des signaux de benchmark les plus nets. Artificial Analysis place GPT Image 2 high en tête de son classement Text to Image avec 1331 Elo .

Arena.ai va dans le même sens : gpt-image-2 (medium) y apparaît à 1512±8, au premier rang. Sur le même classement, gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) est affiché à 1244±4, et gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) à 1232±5 .

Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence. Le score de GPT Image 2 sur Arena.ai est marqué comme Preliminary, donc préliminaire . Et un classement général ne garantit pas automatiquement le meilleur résultat pour une affiche publicitaire, un packshot produit, une bannière avec typographie française ou une maquette d’application. Il indique une tendance, pas une certitude opérationnelle.

Édition : un point d’écart ne fait pas une victoire

En édition, la conclusion est beaucoup plus nuancée. Le classement Image Editing d’Artificial Analysis place GPT Image 1.5 high en tête avec 1267 Elo, puis GPT Image 2 high à 1251 Elo et Nano Banana Pro à 1250 Elo .

À ce niveau d’écart, il serait excessif de dire que GPT Image 2 domine l’édition, ou que Nano Banana Pro est forcément meilleur. Pour des tâches comme le remplacement d’un élément, la retouche d’un produit, la préservation d’un visage, la cohérence d’un personnage ou le respect d’une charte de marque, le plus utile reste de comparer les modèles avec les mêmes images sources et les mêmes consignes.

Rendu du texte et infographies : attention à ne pas tout mélanger

Un classement text-to-image évalue la capacité à créer une image à partir d’un prompt textuel. Ce n’est pas exactement la même chose qu’un benchmark dédié à la précision des mots écrits dans l’image elle-même. Autrement dit, la bonne position de GPT Image 2 dans les classements de génération ne doit pas être interprétée, à elle seule, comme une garantie de perfection pour des paragraphes longs, des tableaux, des mentions légales ou du texte en petits caractères .

Sur ce terrain, Google positionne Nano Banana Pro de manière plus explicite. La société affirme que le modèle utilise le raisonnement et les connaissances du monde réel de Gemini 3 pour mieux visualiser l’information, avec des exemples d’infographies sur la météo d’une ville, la préparation de l’Elaichi Chai ou l’entretien d’une plante d’intérieur . Côté développeurs, Google indique aussi que Gemini 3 Pro Image apporte une meilleure précision de rendu du texte, de solides connaissances du monde réel et la possibilité d’utiliser le grounding avec Google Search pour récupérer des données à partir du prompt .

La synthèse est donc simple : pour la génération généraliste, les classements favorisent GPT Image 2 ; pour des images explicatives, pédagogiques ou enrichies par des connaissances, Nano Banana Pro doit être testé séparément.

Prix : GPT Image 2 est plus facile à chiffrer

Le guide OpenAI de génération d’images publie des exemples de prix pour GPT Image 2 selon la qualité et la résolution. Pour une sortie 1024×1024, les prix affichés sont de 0,006 $ en low, 0,053 $ en medium et 0,211 $ en high. Pour des sorties 1024×1536 ou 1536×1024, les prix affichés sont de 0,005 $ en low, 0,041 $ en medium et 0,165 $ en high .

Ces montants sont des exemples de prix, pas une promesse que tous les workflows coûteront exactement la même chose. Mais pour des équipes qui prévoient de générer beaucoup d’images, de faire de l’A/B testing créatif ou d’automatiser des visuels via API, ce barème donne une base de calcul utile.

Pour Nano Banana Pro, les sources Google fournies décrivent le déploiement en préversion payante via Gemini API, Google AI Studio et Vertex AI, ainsi que les capacités de rendu du texte, de connaissances du monde réel et de grounding avec Google Search . Elles ne fournissent toutefois pas, dans ce corpus, un tableau de prix directement comparable à celui d’OpenAI par qualité et résolution .

Résolution : ne confondez pas Nano Banana Pro et Nano Banana 2

Pour GPT Image 2, le guide OpenAI affiche des exemples en 1024×1024, 1024×1536 et 1536×1024, tout en indiquant que d’autres tailles sont disponibles .

Pour la famille Nano Banana, la prudence est nécessaire, car les noms se ressemblent. Le support de résolutions allant de 512 px à 4K rapporté par TechCrunch concerne Nano Banana 2, pas Nano Banana Pro . Ce point ne suffit donc pas à établir la résolution maximale officielle de Nano Banana Pro.

Quel modèle tester selon votre usage ?

Commencez par GPT Image 2 si…

• vous voulez d’abord optimiser la qualité de génération texte-vers-image généraliste selon les classements publics ;
• vous produisez des visuels de campagne, des concepts publicitaires, des packshots ou des affiches et voulez comparer rapidement le rendu global ;
• vous avez besoin de prévoir les coûts par niveau de qualité et par résolution pour un usage API à grande échelle ;
• vous voulez vous appuyer sur les snapshots et alias du modèle dans la documentation OpenAI pour stabiliser un workflow .

Commencez par Nano Banana Pro si…

• vous créez des infographies, des supports pédagogiques, des schémas explicatifs ou des images qui doivent organiser beaucoup d’informations ;
• vous voulez exploiter le raisonnement de Gemini 3, les connaissances du monde réel ou le grounding avec Google Search dans un flux de génération d’images ;
• votre équipe utilise déjà Gemini API, Google AI Studio ou Vertex AI ;
• vous évaluez à la fois la génération et l’édition d’images, et pas seulement la création à partir d’un prompt .

Comparez impérativement les deux si…

• vos images contiennent du français, des accents, des apostrophes typographiques, des libellés d’interface ou des mentions légales ;
• vos visuels incluent de longs textes, des tableaux, des étiquettes nombreuses ou de petites annotations ;
• vous devez préserver un même personnage, un même produit ou des éléments de marque sur plusieurs images ;
• la latence, le taux d’échec, les refus de génération ou le coût final en conditions réelles sont critiques pour votre produit.

Conclusion

Si votre priorité est la génération texte-vers-image généraliste avec un budget plus facile à estimer, GPT Image 2 est le premier modèle à tester. Les classements Artificial Analysis et Arena.ai lui donnent un signal favorable, et OpenAI publie des exemples de prix par qualité et par résolution .

Si votre priorité est l’infographie, la visualisation de connaissances, l’édition d’images ou l’intégration à Gemini, Nano Banana Pro a de solides arguments. Google le présente comme un modèle de génération et d’édition fondé sur Gemini 3 Pro, capable d’utiliser le raisonnement, les connaissances du monde réel et le grounding avec Google Search .

Le résumé le plus équilibré tient en une phrase : GPT Image 2 pour le signal de génération et la lisibilité tarifaire ; Nano Banana Pro pour les visuels explicatifs et l’écosystème Gemini ; match quasi nul en édition d’après les scores publics actuels .

Le point à garder en tête : en édition d’image, le match est presque nul dans le classement public disponible. Artificial Analysis attribue 1251 Elo à GPT Image 2 high et 1250 Elo à Nano Banana Pro . Autrement dit, avant de choisir pour une production réelle, mieux vaut tester les deux modèles avec vos propres prompts, vos références visuelles et vos contraintes de marque.

Verdict rapide

• Pour la génération texte-vers-image généraliste : commencez par GPT Image 2. Artificial Analysis classe GPT Image 2 high en tête de son Text to Image Leaderboard avec 1331 Elo . Arena.ai place aussi gpt-image-2 (medium) en première position avec 1512±8, en précisant que le score est préliminaire .
• Pour les infographies et les images explicatives : testez Nano Banana Pro tôt. Google présente Nano Banana Pro, ou Gemini 3 Pro Image, comme un modèle capable d’utiliser le raisonnement et les connaissances du monde réel de Gemini 3 pour mieux visualiser l’information .
• Pour l’édition : ne tranchez pas sur un seul chiffre. Le classement Image Editing d’Artificial Analysis donne seulement 1 point d’écart entre GPT Image 2 high et Nano Banana Pro .
• Pour un budget API lisible : avantage GPT Image 2. OpenAI publie des exemples de prix par niveau de qualité et par résolution pour GPT Image 2 .

Bien nommer les modèles

GPT Image 2 est référencé dans la documentation de l’API OpenAI sous l’identifiant gpt-image-2. La documentation mentionne aussi des snapshots et alias, dont gpt-image-2-2026-04-21, ce qui permet de verrouiller une version précise du modèle dans certains workflows .

Nano Banana Pro, de son côté, correspond au modèle Gemini 3 Pro Image. Google explique que le nom Nano Banana s’était d’abord imposé pour Gemini 2.5 Flash Image, puis que Gemini 3 Pro Image a reçu le nom de marque Nano Banana Pro . Google le décrit comme un modèle de génération et d’édition d’images construit sur Gemini 3 Pro .

Tableau comparatif

Génération d’images : GPT Image 2 a le meilleur signal public

Sur les tâches de génération à partir d’un prompt texte, GPT Image 2 bénéficie actuellement des signaux de benchmark les plus nets. Artificial Analysis place GPT Image 2 high en tête de son classement Text to Image avec 1331 Elo .

Arena.ai va dans le même sens : gpt-image-2 (medium) y apparaît à 1512±8, au premier rang. Sur le même classement, gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) est affiché à 1244±4, et gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) à 1232±5 .

Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence. Le score de GPT Image 2 sur Arena.ai est marqué comme Preliminary, donc préliminaire . Et un classement général ne garantit pas automatiquement le meilleur résultat pour une affiche publicitaire, un packshot produit, une bannière avec typographie française ou une maquette d’application. Il indique une tendance, pas une certitude opérationnelle.

Édition : un point d’écart ne fait pas une victoire

En édition, la conclusion est beaucoup plus nuancée. Le classement Image Editing d’Artificial Analysis place GPT Image 1.5 high en tête avec 1267 Elo, puis GPT Image 2 high à 1251 Elo et Nano Banana Pro à 1250 Elo .

À ce niveau d’écart, il serait excessif de dire que GPT Image 2 domine l’édition, ou que Nano Banana Pro est forcément meilleur. Pour des tâches comme le remplacement d’un élément, la retouche d’un produit, la préservation d’un visage, la cohérence d’un personnage ou le respect d’une charte de marque, le plus utile reste de comparer les modèles avec les mêmes images sources et les mêmes consignes.

Rendu du texte et infographies : attention à ne pas tout mélanger

Un classement text-to-image évalue la capacité à créer une image à partir d’un prompt textuel. Ce n’est pas exactement la même chose qu’un benchmark dédié à la précision des mots écrits dans l’image elle-même. Autrement dit, la bonne position de GPT Image 2 dans les classements de génération ne doit pas être interprétée, à elle seule, comme une garantie de perfection pour des paragraphes longs, des tableaux, des mentions légales ou du texte en petits caractères .

Sur ce terrain, Google positionne Nano Banana Pro de manière plus explicite. La société affirme que le modèle utilise le raisonnement et les connaissances du monde réel de Gemini 3 pour mieux visualiser l’information, avec des exemples d’infographies sur la météo d’une ville, la préparation de l’Elaichi Chai ou l’entretien d’une plante d’intérieur . Côté développeurs, Google indique aussi que Gemini 3 Pro Image apporte une meilleure précision de rendu du texte, de solides connaissances du monde réel et la possibilité d’utiliser le grounding avec Google Search pour récupérer des données à partir du prompt .

La synthèse est donc simple : pour la génération généraliste, les classements favorisent GPT Image 2 ; pour des images explicatives, pédagogiques ou enrichies par des connaissances, Nano Banana Pro doit être testé séparément.

Prix : GPT Image 2 est plus facile à chiffrer

Le guide OpenAI de génération d’images publie des exemples de prix pour GPT Image 2 selon la qualité et la résolution. Pour une sortie 1024×1024, les prix affichés sont de 0,006 $ en low, 0,053 $ en medium et 0,211 $ en high. Pour des sorties 1024×1536 ou 1536×1024, les prix affichés sont de 0,005 $ en low, 0,041 $ en medium et 0,165 $ en high .

Ces montants sont des exemples de prix, pas une promesse que tous les workflows coûteront exactement la même chose. Mais pour des équipes qui prévoient de générer beaucoup d’images, de faire de l’A/B testing créatif ou d’automatiser des visuels via API, ce barème donne une base de calcul utile.

Pour Nano Banana Pro, les sources Google fournies décrivent le déploiement en préversion payante via Gemini API, Google AI Studio et Vertex AI, ainsi que les capacités de rendu du texte, de connaissances du monde réel et de grounding avec Google Search . Elles ne fournissent toutefois pas, dans ce corpus, un tableau de prix directement comparable à celui d’OpenAI par qualité et résolution .

Résolution : ne confondez pas Nano Banana Pro et Nano Banana 2

Pour GPT Image 2, le guide OpenAI affiche des exemples en 1024×1024, 1024×1536 et 1536×1024, tout en indiquant que d’autres tailles sont disponibles .

Pour la famille Nano Banana, la prudence est nécessaire, car les noms se ressemblent. Le support de résolutions allant de 512 px à 4K rapporté par TechCrunch concerne Nano Banana 2, pas Nano Banana Pro . Ce point ne suffit donc pas à établir la résolution maximale officielle de Nano Banana Pro.

Quel modèle tester selon votre usage ?

Commencez par GPT Image 2 si…

• vous voulez d’abord optimiser la qualité de génération texte-vers-image généraliste selon les classements publics ;
• vous produisez des visuels de campagne, des concepts publicitaires, des packshots ou des affiches et voulez comparer rapidement le rendu global ;
• vous avez besoin de prévoir les coûts par niveau de qualité et par résolution pour un usage API à grande échelle ;
• vous voulez vous appuyer sur les snapshots et alias du modèle dans la documentation OpenAI pour stabiliser un workflow .

Commencez par Nano Banana Pro si…

• vous créez des infographies, des supports pédagogiques, des schémas explicatifs ou des images qui doivent organiser beaucoup d’informations ;
• vous voulez exploiter le raisonnement de Gemini 3, les connaissances du monde réel ou le grounding avec Google Search dans un flux de génération d’images ;
• votre équipe utilise déjà Gemini API, Google AI Studio ou Vertex AI ;
• vous évaluez à la fois la génération et l’édition d’images, et pas seulement la création à partir d’un prompt .

Comparez impérativement les deux si…

• vos images contiennent du français, des accents, des apostrophes typographiques, des libellés d’interface ou des mentions légales ;
• vos visuels incluent de longs textes, des tableaux, des étiquettes nombreuses ou de petites annotations ;
• vous devez préserver un même personnage, un même produit ou des éléments de marque sur plusieurs images ;
• la latence, le taux d’échec, les refus de génération ou le coût final en conditions réelles sont critiques pour votre produit.

Conclusion

Si votre priorité est la génération texte-vers-image généraliste avec un budget plus facile à estimer, GPT Image 2 est le premier modèle à tester. Les classements Artificial Analysis et Arena.ai lui donnent un signal favorable, et OpenAI publie des exemples de prix par qualité et par résolution .

Si votre priorité est l’infographie, la visualisation de connaissances, l’édition d’images ou l’intégration à Gemini, Nano Banana Pro a de solides arguments. Google le présente comme un modèle de génération et d’édition fondé sur Gemini 3 Pro, capable d’utiliser le raisonnement, les connaissances du monde réel et le grounding avec Google Search .

Le résumé le plus équilibré tient en une phrase : GPT Image 2 pour le signal de génération et la lisibilité tarifaire ; Nano Banana Pro pour les visuels explicatifs et l’écosystème Gemini ; match quasi nul en édition d’après les scores publics actuels .