एडिटिंग में फैसला और भी नज़दीकी है: Artificial Analysis के Image Editing Leaderboard पर GPT Image 2 high का Elo 1251 और Nano Banana Pro का Elo 1250 है . यानी सिर्फ 1 अंक के अंतर पर “विजेता” घोषित करना समझदारी नहीं होगी।

सबसे पहले: मॉडल नाम साफ कर लें

OpenAI के API दस्तावेज़ों में GPT Image 2 को gpt-image-2 मॉडल के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। वही दस्तावेज़ gpt-image-2-2026-04-21 जैसे snapshot और alias की जानकारी भी देते हैं, ताकि डेवलपर किसी खास मॉडल वर्ज़न पर काम लॉक कर सकें .

दूसरी तरफ, Nano Banana Pro का तकनीकी नाम Gemini 3 Pro Image है। Google के मुताबिक पहले Nano Banana नाम Gemini 2.5 Flash Image के साथ लोकप्रिय हुआ था, और Gemini 3 Pro Image के लिए यही ब्रांड नाम आगे बढ़कर Nano Banana Pro बना . Google इसे Gemini 3 Pro पर बना image generation और editing मॉडल बताता है .

झटपट फैसला

• अगर आपका मुख्य काम सामान्य इमेज जनरेशन है, तो GPT Image 2 से शुरू करें। Artificial Analysis पर GPT Image 2 high, Text to Image Arena में Elo 1331 के साथ पहले स्थान पर है . Arena.ai पर भी gpt-image-2 (medium) 1512±8 Preliminary स्कोर के साथ शीर्ष पर दिखता है .
• अगर काम इन्फोग्राफिक, समझाने वाले विजुअल या ज्ञान-आधारित डायग्राम का है, तो Nano Banana Pro को गंभीरता से टेस्ट करें। Google कहता है कि Nano Banana Pro Gemini 3 की reasoning और real-world knowledge का इस्तेमाल करके जानकारी को बेहतर ढंग से विजुअलाइज़ कर सकता है .
• एडिटिंग में दोनों लगभग बराबर हैं। Artificial Analysis पर GPT Image 2 high का Elo 1251 और Nano Banana Pro का Elo 1250 है .
• बजट प्लानिंग में GPT Image 2 साफ है। OpenAI ने GPT Image 2 के लिए क्वालिटी और रेज़ोल्यूशन के आधार पर उदाहरण कीमतें प्रकाशित की हैं .

मुख्य तुलना

जनरेशन क्वालिटी: सार्वजनिक लीडरबोर्ड GPT Image 2 के पक्ष में हैं

टेक्स्ट prompt देकर नई इमेज बनाने वाले सामान्य use case में GPT Image 2 के पास अभी मजबूत सार्वजनिक संकेत हैं। Artificial Analysis का Text to Image Leaderboard GPT Image 2 high को Elo 1331 के साथ पहले स्थान पर रखता है .

Arena.ai पर भी gpt-image-2 (medium) 1512±8 स्कोर के साथ पहले स्थान पर दिखता है। उसी leaderboard में gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) 1244±4 और gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) 1232±5 पर दिखते हैं .

लेकिन एक सावधानी जरूरी है: Arena.ai पर GPT Image 2 का स्कोर Preliminary लिखा है . लीडरबोर्ड उपयोगी संकेत देते हैं, पर वे यह गारंटी नहीं देते कि आपके ब्रांड पोस्टर, ऐप UI mockup, product shot या हिंदी टेक्स्ट वाले क्रिएटिव में वही क्रम दोहराया जाएगा।

एडिटिंग: 1 अंक का फर्क कोई निर्णायक जीत नहीं

इमेज एडिटिंग में कहानी अलग है। Artificial Analysis के Image Editing Leaderboard पर GPT Image 1.5 high Elo 1267 के साथ पहले स्थान पर है, GPT Image 2 high Elo 1251 पर है, और Nano Banana Pro Elo 1250 पर है .

यानी GPT Image 2 और Nano Banana Pro के बीच का अंतर बहुत छोटा है। अगर आपका काम मौजूदा फोटो में बदलाव, product retouching, character consistency, background replacement या brand asset preservation का है, तो दोनों को एक ही reference image और prompt से टेस्ट करना बेहतर रहेगा।

टेक्स्ट रेंडरिंग बनाम इन्फोग्राफिक: दोनों एक जैसी समस्या नहीं हैं

“Text-to-image leaderboard” का मतलब है कि मॉडल टेक्स्ट prompt से कितनी अच्छी इमेज बनाता है। इसे सीधे यह मान लेना कि मॉडल हर बार इमेज के अंदर लंबा, शुद्ध और छोटे आकार का टेक्स्ट भी सही लिखेगा—थोड़ा जल्दबाज़ी होगी .

Nano Banana Pro की positioning इस मामले में अधिक सीधी है। Google कहता है कि Nano Banana Pro, Gemini 3 की reasoning और real-world knowledge का इस्तेमाल करके जानकारी को विजुअलाइज़ कर सकता है—जैसे किसी शहर के मौसम, इलायची चाय बनाने के तरीके या घर के पौधे की देखभाल पर infographic . डेवलपर पोस्ट में Google यह भी कहता है कि Gemini 3 Pro Image बेहतर text rendering accuracy, मजबूत world knowledge और Google Search grounding का इस्तेमाल कर सकता है .

इसलिए व्यावहारिक निष्कर्ष यह है: सामान्य इमेज जनरेशन में GPT Image 2 आगे दिखता है, लेकिन explanatory image, educational diagram, search-grounded infographic और structured visual content के लिए Nano Banana Pro को अलग से टेस्ट करना चाहिए .

कीमत: GPT Image 2 में बजट बनाना आसान है

OpenAI के image generation guide में GPT Image 2 के लिए क्वालिटी और रेज़ोल्यूशन के हिसाब से उदाहरण कीमतें दी गई हैं। उदाहरण के लिए 1024×1024 output के लिए low $0.006, medium $0.053 और high $0.211 दिखाया गया है। 1024×1536 और 1536×1024 output के लिए low $0.005, medium $0.041 और high $0.165 दिखाया गया है .

इसे हर production workload का अंतिम बिल मान लेना सही नहीं होगा, लेकिन bulk generation, A/B testing, campaign creatives और API automation जैसे कामों में यह शुरुआती budgeting के लिए उपयोगी है।

Nano Banana Pro के लिए उपलब्ध Google आधिकारिक सामग्री में Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI paid preview और Search grounding जैसी बातें बताई गई हैं, लेकिन इस source set में OpenAI जैसी क्वालिटी/रेज़ोल्यूशन-वार सीधी दर तालिका नहीं दिखती .

4K और रेज़ोल्यूशन: “Nano Banana” नाम देखकर भ्रम हो सकता है

GPT Image 2 के लिए OpenAI की तालिका 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 और additional sizes का उल्लेख करती है .

Nano Banana परिवार में नाम मिलते-जुलते हैं, इसलिए सावधानी जरूरी है। TechCrunch की 512px से 4K तक resolution support वाली रिपोर्ट Nano Banana 2 के बारे में है . उस आधार पर Nano Banana Pro के maximum output resolution का दावा करना ठीक नहीं होगा।

किस काम के लिए कौन-सा मॉडल पहले टेस्ट करें?

GPT Image 2 से शुरू करें, अगर...

• आपकी प्राथमिकता सामान्य text-to-image quality और leaderboard performance है .
• आपको विज्ञापन visual, product shot, poster, campaign creative या social asset जल्दी compare करने हैं।
• bulk generation, A/B testing या API automation में cost predictability जरूरी है .
• आप OpenAI API में model snapshot और version-locking workflow इस्तेमाल करना चाहते हैं .

Nano Banana Pro से शुरू करें, अगर...

• आपको infographic, educational diagram या किसी विषय को समझाने वाले visual चाहिए .
• आप Google Search grounding या Gemini 3 की reasoning को image generation में इस्तेमाल करना चाहते हैं .
• आपकी टीम Gemini API, Google AI Studio या Vertex AI पर पहले से काम कर रही है .
• generation के साथ-साथ editing और retouching workflow भी महत्वपूर्ण है .

हर हाल में खुद comparison करें, अगर...

• इमेज में हिंदी, देवनागरी, जापानी, चीनी या दूसरी non-English script का टेक्स्ट आना है।
• पोस्टर, chart, table या label-heavy image में छोटे अक्षर और लंबा टेक्स्ट है।
• कई images में वही character, product या brand style बनाए रखना है।
• API latency, failure rate, retry cost और policy rejection rate आपके product के लिए critical हैं।
• आपको समान रेज़ोल्यूशन और समान quality setting पर वास्तविक production cost जाननी है।

अंतिम सलाह

अगर आपकी प्राथमिकता सामान्य टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और लागत का साफ अनुमान है, तो GPT Image 2 से शुरुआत करना अधिक व्यावहारिक है। Artificial Analysis और Arena.ai दोनों जगह GPT Image 2 मजबूत दिखता है, और OpenAI की pricing table budget planning में मदद करती है .

अगर आपकी प्राथमिकता knowledge-based infographic, explanatory visual, Gemini integration और Search grounding है, तो Nano Banana Pro को पहले shortlist करना चाहिए। Google इसे Gemini 3 Pro पर बना image generation और editing मॉडल बताता है, जिसकी खासियत reasoning और real-world knowledge के साथ information visualization है .

सबसे संतुलित निष्कर्ष यही है: जनरेशन leaderboard और price transparency में GPT Image 2 आगे है; information visualization और Gemini ecosystem में Nano Banana Pro मजबूत उम्मीदवार है; और editing में दोनों की टक्कर फिलहाल लगभग बराबर है .

एडिटिंग में फैसला और भी नज़दीकी है: Artificial Analysis के Image Editing Leaderboard पर GPT Image 2 high का Elo 1251 और Nano Banana Pro का Elo 1250 है . यानी सिर्फ 1 अंक के अंतर पर “विजेता” घोषित करना समझदारी नहीं होगी।

सबसे पहले: मॉडल नाम साफ कर लें

OpenAI के API दस्तावेज़ों में GPT Image 2 को gpt-image-2 मॉडल के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। वही दस्तावेज़ gpt-image-2-2026-04-21 जैसे snapshot और alias की जानकारी भी देते हैं, ताकि डेवलपर किसी खास मॉडल वर्ज़न पर काम लॉक कर सकें .

दूसरी तरफ, Nano Banana Pro का तकनीकी नाम Gemini 3 Pro Image है। Google के मुताबिक पहले Nano Banana नाम Gemini 2.5 Flash Image के साथ लोकप्रिय हुआ था, और Gemini 3 Pro Image के लिए यही ब्रांड नाम आगे बढ़कर Nano Banana Pro बना . Google इसे Gemini 3 Pro पर बना image generation और editing मॉडल बताता है .

झटपट फैसला

• अगर आपका मुख्य काम सामान्य इमेज जनरेशन है, तो GPT Image 2 से शुरू करें। Artificial Analysis पर GPT Image 2 high, Text to Image Arena में Elo 1331 के साथ पहले स्थान पर है . Arena.ai पर भी gpt-image-2 (medium) 1512±8 Preliminary स्कोर के साथ शीर्ष पर दिखता है .
• अगर काम इन्फोग्राफिक, समझाने वाले विजुअल या ज्ञान-आधारित डायग्राम का है, तो Nano Banana Pro को गंभीरता से टेस्ट करें। Google कहता है कि Nano Banana Pro Gemini 3 की reasoning और real-world knowledge का इस्तेमाल करके जानकारी को बेहतर ढंग से विजुअलाइज़ कर सकता है .
• एडिटिंग में दोनों लगभग बराबर हैं। Artificial Analysis पर GPT Image 2 high का Elo 1251 और Nano Banana Pro का Elo 1250 है .
• बजट प्लानिंग में GPT Image 2 साफ है। OpenAI ने GPT Image 2 के लिए क्वालिटी और रेज़ोल्यूशन के आधार पर उदाहरण कीमतें प्रकाशित की हैं .

मुख्य तुलना

जनरेशन क्वालिटी: सार्वजनिक लीडरबोर्ड GPT Image 2 के पक्ष में हैं

टेक्स्ट prompt देकर नई इमेज बनाने वाले सामान्य use case में GPT Image 2 के पास अभी मजबूत सार्वजनिक संकेत हैं। Artificial Analysis का Text to Image Leaderboard GPT Image 2 high को Elo 1331 के साथ पहले स्थान पर रखता है .

Arena.ai पर भी gpt-image-2 (medium) 1512±8 स्कोर के साथ पहले स्थान पर दिखता है। उसी leaderboard में gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) 1244±4 और gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) 1232±5 पर दिखते हैं .

लेकिन एक सावधानी जरूरी है: Arena.ai पर GPT Image 2 का स्कोर Preliminary लिखा है . लीडरबोर्ड उपयोगी संकेत देते हैं, पर वे यह गारंटी नहीं देते कि आपके ब्रांड पोस्टर, ऐप UI mockup, product shot या हिंदी टेक्स्ट वाले क्रिएटिव में वही क्रम दोहराया जाएगा।

एडिटिंग: 1 अंक का फर्क कोई निर्णायक जीत नहीं

इमेज एडिटिंग में कहानी अलग है। Artificial Analysis के Image Editing Leaderboard पर GPT Image 1.5 high Elo 1267 के साथ पहले स्थान पर है, GPT Image 2 high Elo 1251 पर है, और Nano Banana Pro Elo 1250 पर है .

यानी GPT Image 2 और Nano Banana Pro के बीच का अंतर बहुत छोटा है। अगर आपका काम मौजूदा फोटो में बदलाव, product retouching, character consistency, background replacement या brand asset preservation का है, तो दोनों को एक ही reference image और prompt से टेस्ट करना बेहतर रहेगा।

टेक्स्ट रेंडरिंग बनाम इन्फोग्राफिक: दोनों एक जैसी समस्या नहीं हैं

“Text-to-image leaderboard” का मतलब है कि मॉडल टेक्स्ट prompt से कितनी अच्छी इमेज बनाता है। इसे सीधे यह मान लेना कि मॉडल हर बार इमेज के अंदर लंबा, शुद्ध और छोटे आकार का टेक्स्ट भी सही लिखेगा—थोड़ा जल्दबाज़ी होगी .

Nano Banana Pro की positioning इस मामले में अधिक सीधी है। Google कहता है कि Nano Banana Pro, Gemini 3 की reasoning और real-world knowledge का इस्तेमाल करके जानकारी को विजुअलाइज़ कर सकता है—जैसे किसी शहर के मौसम, इलायची चाय बनाने के तरीके या घर के पौधे की देखभाल पर infographic . डेवलपर पोस्ट में Google यह भी कहता है कि Gemini 3 Pro Image बेहतर text rendering accuracy, मजबूत world knowledge और Google Search grounding का इस्तेमाल कर सकता है .

इसलिए व्यावहारिक निष्कर्ष यह है: सामान्य इमेज जनरेशन में GPT Image 2 आगे दिखता है, लेकिन explanatory image, educational diagram, search-grounded infographic और structured visual content के लिए Nano Banana Pro को अलग से टेस्ट करना चाहिए .

कीमत: GPT Image 2 में बजट बनाना आसान है

OpenAI के image generation guide में GPT Image 2 के लिए क्वालिटी और रेज़ोल्यूशन के हिसाब से उदाहरण कीमतें दी गई हैं। उदाहरण के लिए 1024×1024 output के लिए low $0.006, medium $0.053 और high $0.211 दिखाया गया है। 1024×1536 और 1536×1024 output के लिए low $0.005, medium $0.041 और high $0.165 दिखाया गया है .

इसे हर production workload का अंतिम बिल मान लेना सही नहीं होगा, लेकिन bulk generation, A/B testing, campaign creatives और API automation जैसे कामों में यह शुरुआती budgeting के लिए उपयोगी है।

Nano Banana Pro के लिए उपलब्ध Google आधिकारिक सामग्री में Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI paid preview और Search grounding जैसी बातें बताई गई हैं, लेकिन इस source set में OpenAI जैसी क्वालिटी/रेज़ोल्यूशन-वार सीधी दर तालिका नहीं दिखती .

4K और रेज़ोल्यूशन: “Nano Banana” नाम देखकर भ्रम हो सकता है

GPT Image 2 के लिए OpenAI की तालिका 1024×1024, 1024×1536, 1536×1024 और additional sizes का उल्लेख करती है .

Nano Banana परिवार में नाम मिलते-जुलते हैं, इसलिए सावधानी जरूरी है। TechCrunch की 512px से 4K तक resolution support वाली रिपोर्ट Nano Banana 2 के बारे में है . उस आधार पर Nano Banana Pro के maximum output resolution का दावा करना ठीक नहीं होगा।

किस काम के लिए कौन-सा मॉडल पहले टेस्ट करें?

GPT Image 2 से शुरू करें, अगर...

• आपकी प्राथमिकता सामान्य text-to-image quality और leaderboard performance है .
• आपको विज्ञापन visual, product shot, poster, campaign creative या social asset जल्दी compare करने हैं।
• bulk generation, A/B testing या API automation में cost predictability जरूरी है .
• आप OpenAI API में model snapshot और version-locking workflow इस्तेमाल करना चाहते हैं .

Nano Banana Pro से शुरू करें, अगर...

• आपको infographic, educational diagram या किसी विषय को समझाने वाले visual चाहिए .
• आप Google Search grounding या Gemini 3 की reasoning को image generation में इस्तेमाल करना चाहते हैं .
• आपकी टीम Gemini API, Google AI Studio या Vertex AI पर पहले से काम कर रही है .
• generation के साथ-साथ editing और retouching workflow भी महत्वपूर्ण है .

हर हाल में खुद comparison करें, अगर...

• इमेज में हिंदी, देवनागरी, जापानी, चीनी या दूसरी non-English script का टेक्स्ट आना है।
• पोस्टर, chart, table या label-heavy image में छोटे अक्षर और लंबा टेक्स्ट है।
• कई images में वही character, product या brand style बनाए रखना है।
• API latency, failure rate, retry cost और policy rejection rate आपके product के लिए critical हैं।
• आपको समान रेज़ोल्यूशन और समान quality setting पर वास्तविक production cost जाननी है।

अंतिम सलाह

अगर आपकी प्राथमिकता सामान्य टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन और लागत का साफ अनुमान है, तो GPT Image 2 से शुरुआत करना अधिक व्यावहारिक है। Artificial Analysis और Arena.ai दोनों जगह GPT Image 2 मजबूत दिखता है, और OpenAI की pricing table budget planning में मदद करती है .

अगर आपकी प्राथमिकता knowledge-based infographic, explanatory visual, Gemini integration और Search grounding है, तो Nano Banana Pro को पहले shortlist करना चाहिए। Google इसे Gemini 3 Pro पर बना image generation और editing मॉडल बताता है, जिसकी खासियत reasoning और real-world knowledge के साथ information visualization है .

सबसे संतुलित निष्कर्ष यही है: जनरेशन leaderboard और price transparency में GPT Image 2 आगे है; information visualization और Gemini ecosystem में Nano Banana Pro मजबूत उम्मीदवार है; और editing में दोनों की टक्कर फिलहाल लगभग बराबर है .