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GPT Image 2 बनाम Nano Banana Pro: benchmarks, कीमत और API choice

22 अप्रैल 2026 के direct 10 prompt test में GPT Image 2.0 ने 10/10 prompts render किए; Nano Banana Pro ने 9/10, और photoreal portraits/lighting में आगे बताया गया [6]। Text, labels, UI copy, posters और structured commercial layouts में GPT Image 2 का evidence मजबूत है; product shots, ecommerce mockups और diagrams में...

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इमेज-जनरेशन API चुनते समय असली सवाल “कौन-सा मॉडल सबसे अच्छा है?” नहीं, बल्कि “मेरे काम में कौन-सा मॉडल सबसे कम टूटता है?” होना चाहिए। उपलब्ध public evidence का व्यावहारिक निष्कर्ष यह है: टेक्स्ट, labels, menus, UI copy, posters और layout-heavy commercial assets के लिए GPT Image 2 सुरक्षित पहली पसंद दिखता है; वहीं photoreal portraits, skin texture और lighting-heavy creative के लिए Nano Banana Pro का direct signal मजबूत है [3][6][10]।

यह फैसला अंतिम नहीं है। Image API production में prompt, reference image, language, safety policy, latency और accepted-output cost से बहुत बदलता है। इसलिए नीचे की तुलना को starting point मानें, contract नहीं।

पहले evidence की quality समझें

सबसे साफ़ direct comparison AVB का 10-prompt test है। यह 22 अप्रैल 2026 को GPT Image 2.0 और Nano Banana Pro, जिसे वहाँ gemini-3-pro-image के रूप में identify किया गया, पर चलाया गया था। GPT Image 2.0 ने सभी 10 prompts render किए, जबकि Nano Banana Pro ने 9/10 render किए और एक prominent-person CV prompt को policy grounds पर refuse किया [6]।

बाकी कुछ useful comparisons exact Nano Banana Pro tests नहीं हैं। Genspark, Analytics Vidhya और Vidguru ने GPT Image 2 की तुलना Nano Banana 2 से की, Nano Banana Pro से नहीं [3][9][10]। ये results Gemini/Nano Banana image behavior समझने में मदद करते हैं, लेकिन इन्हें आपके exact Nano Banana Pro endpoint का perfect substitute नहीं मानना चाहिए।

Official documentation model availability, pricing, rate limits और API parameters के लिए सबसे भरोसेमंद है: OpenAI gpt-image-2-2026-04-21 और tiered rate limits list करता है [13], OpenAI pricing page GPT Image 2 token pricing देता है [14], Google pricing page Gemini image-output pricing बताता है [25], और Google image-generation docs Gemini API में Nano Banana generation flow दिखाते हैं [26]।

कुछ comparison pages leaderboard rank या text-accuracy percentage जैसे बहुत precise claims करते हैं, लेकिन उपलब्ध snippets में methodology इतनी साफ़ नहीं है कि production vendor selection उसी पर टिका दिया जाए [5][8]।

झटपट फैसला

आपका काम ज़्यादातर…पहले किसे टेस्ट करेंवजह
इमेज में English text, labels, menus, signage, UI copy, posters, product calloutsGPT Image 2Public comparisons GPT Image 2 को precise text, technical terminology और typography-heavy prompts में edge देते हैं [3][6]।
Structured ads, packaging, product mockups, brand layouts, commercial editsGPT Image 2Vidguru के 10-test blind benchmark में GPT-Image 2 ने Nano Banana 2 के खिलाफ 5 rounds जीते और 5 tie किए; बड़ा gap image-editing fidelity, material logic और layout-heavy commercial work में दिखा [10]।
Photoreal portraits, lifestyle ads, UGC-style यानी creator/selfie-like imagery, cinematic lightingNano Banana ProAVB के direct test में Nano Banana Pro hyperreal portrait, UGC selfie और athletic ad prompts पर photorealism, skin texture और lighting में आगे रहा [6]।
CJK typography polish यानी चीनी-जापानी-कोरियाई scripts, या dramatic lightingNano Banana Pro को जल्दी टेस्ट करेंGenspark ने Nano Banana 2 को CJK typography polish और dramatic lighting में narrow edge दिया, लेकिन यह direct Nano Banana Pro result नहीं है [3]।
Product shots, ecommerce mockups, infographics, anatomy diagramsदोनों benchmark करेंGenspark ने proper prompting के बाद इन categories में models को effectively tied बताया [3]।
Technical diagrams और labelled schematicsदोनों benchmark करेंAnalytics Vidhya ने annotated-diagram task को बहुत close बताया; दोनों models ने requested labels और data points accurately render किए [9]।
OpenAI-centered stack, tiered OpenAI limits, asynchronous batch jobsGPT Image 2OpenAI model page, token pricing और Batch API economics documented हैं [13][14][15]।
Gemini-centered image workflow, aspect-ratio controls, 2K parametersNano Banana Pro / Gemini image workflowGoogle docs inline image inputs, aspect ratio और 2K resolution parameters के साथ Gemini API examples दिखाते हैं [26]।

GPT Image 2 कहाँ मजबूत दिखता है

Text, typography और layout-heavy assets

Available comparisons में GPT Image 2 की सबसे साफ़ बढ़त text rendering में दिखती है। Genspark ने GPT Image 2 को precise text और technical terminology पर narrow edge दिया [3]। AVB के direct GPT Image 2.0 vs Nano Banana Pro test में GPT Image 2.0 in-image typography, manga dialogue panels, bilingual menu और silkscreen gig poster prompts में जीता [6]।

Commercial work में यह फर्क बड़ा हो सकता है। अगर एक misspelled label, गलत menu item, malformed UI string या खराब product callout आपकी image को unusable बना देता है, तो GPT Image 2 पहले test करने लायक API है [3][6]।

हिंदी readers के लिए एक practical caveat: उपलब्ध evidence सीधे Devanagari/Hindi text benchmark नहीं देता। अगर आपके assets में हिंदी, Hinglish, bilingual menu या local-language packaging text है, तो दोनों models पर अपने actual fonts और scripts के साथ अलग test चलाना बेहतर होगा।

Commercial edits और structured design

Vidguru के 10-test blind benchmark में GPT-Image 2 ने Nano Banana 2 के खिलाफ 5 rounds जीते और बाकी 5 tie किए। सबसे बड़ा gap image-editing fidelity, material logic और layout-heavy commercial work में बताया गया [10]।

इसलिए ads, packaging concepts, product mockups, brand graphics और ऐसे creatives जहाँ composition और text को tight control चाहिए, वहाँ GPT Image 2 stronger first choice है।

Nano Banana Pro कहाँ मजबूत दिखता है

Photorealism, skin texture और lighting

Nano Banana Pro का सबसे मजबूत direct signal photoreal creative में है। AVB की 10-prompt comparison में Nano Banana Pro hyperreal portrait, UGC selfie और athletic ad prompts पर जीता; source ने photorealism, skin texture और lighting को इसकी खास ताकत बताया [6]।

अगर आपका काम editorial portraits, lifestyle campaigns, creator-style ads या cinematic concepts है, जहाँ mood और natural lighting exact text से ज़्यादा जरूरी हैं, तो Nano Banana Pro को पहले shortlist करना समझदारी होगी [6]।

Gemini-native workflows

Google के Nano Banana image-generation docs Gemini API में inline image inputs, aspect ratio settings और 2K resolution parameter दिखाते हैं [26]। अगर आपका app पहले से Gemini tooling पर बना है, या आप Google के documented image-generation flow के आसपास product बनाना चाहते हैं, तो ecosystem fit small benchmark differences से ज़्यादा important हो सकता है।

जहाँ मुकाबला बहुत करीबी है

Common commercial categories में public evidence कोई durable winner नहीं दिखाता। Genspark ने photorealistic product shots, ecommerce mockups, marketing infographics और anatomy diagrams में GPT Image 2 और Nano Banana 2 को effectively tied बताया, जब prompts ठीक से लिखे गए [3]।

Technical diagrams में भी race close है। Analytics Vidhya ने annotated-diagram task को अपनी comparison का closest contest कहा: Nano Banana 2 ने bold annotation lines, precise measurement callouts और textbook-style two-view engineering diagram बनाया; GPT Image 2 ने visually strong blueprint-style result बनाया; और दोनों ने requested labels और data points accurately render किए [9]।

अगर आपको exact dimensions, industry-specific notation, medical/anatomy accuracy या strict schematic conventions चाहिए, तो generic ranking काफी नहीं है। अपने real templates पर test करें।

Pricing: headline cost में आसान winner नहीं

OpenAI gpt-image-2 के लिए image input $8.00 per 1M tokens, cached image input $2.00 per 1M tokens और image output $30.00 per 1M tokens list करता है [14]। OpenAI materials GPT Image 2 text input $5.00 per 1M tokens, cached text input $1.25 per 1M tokens और text output $10.00 per 1M tokens भी बताते हैं [14][21]।

Google की Gemini pricing page image output को $30 per 1,000,000 tokens बताती है। उसी page के अनुसार 1024×1024 तक की output images 1,290 tokens consume करती हैं, यानी $0.039 per image [25]।

Takeaway: headline image-output price काफ़ी similar है, लेकिन real cost अलग हो सकती है। Prompt length, image inputs, reference images, resolution, edit loops, retries, refusals, caching और routing effective cost per accepted image बदल सकते हैं [14][25][26]। High-volume asynchronous jobs के लिए OpenAI कहता है कि Batch API inputs और outputs पर 50% saving दे सकता है और tasks को 24 घंटे में asynchronously run करता है [15]।

API limits और integration details जरूर verify करें

OpenAI के GPT Image 2 model page पर gpt-image-2-2026-04-21 और tiered rate limits list हैं। Free tier supported नहीं है; listed tiers Tier 1 पर 100,000 TPM और 5 IPM से शुरू होकर Tier 5 पर 8,000,000 TPM और 250 IPM तक जाते हैं [13]। यहाँ TPM का मतलब tokens per minute और IPM का मतलब images per minute है।

Google के Nano Banana image-generation docs Gemini API examples में inline images, aspect ratio और 2K resolution parameters दिखाते हैं [26]। अगर ये controls आपके product requirements से match करते हैं, तो Gemini-centered workflow में Nano Banana Pro easier integration दे सकता है।

Third-party router इस्तेमाल कर रहे हैं तो first-party limits और dimensions को automatically same न मानें। Fal के GPT Image 2 page पर custom dimensions को दोनों edges पर multiples of 16 होना, maximum single edge 3840px, maximum aspect ratio 3:1 और total pixel range 655,360 से 8,294,400 तक होना बताया गया है [17]।

किस API से शुरुआत करें?

GPT Image 2 पहले चुनें, अगर आपको चाहिए:

  • Exact English text, labels, menus, UI copy, posters या product callouts [3][6]।
  • Layout-heavy commercial assets जैसे ads, packaging, product mockups और structured brand graphics [10]।
  • OpenAI API access, documented model availability, rate limits और token pricing [13][14]।
  • Asynchronous high-volume image jobs के लिए Batch-friendly economics [15]।

Nano Banana Pro पहले चुनें, अगर आपको चाहिए:

  • Photoreal portraits, UGC-style imagery, lifestyle ads, skin texture या cinematic lighting [6]।
  • Gemini/Nano Banana workflow जिसमें aspect ratio और 2K resolution जैसे documented image-generation parameters हों [26]।
  • CJK typography polish या dramatic lighting के लिए early candidate, इस caveat के साथ कि cited CJK signal Nano Banana 2 से आता है, direct Nano Banana Pro benchmark से नहीं [3]।
  • Google के documented 1024×1024 estimate के आधार पर budgeting: 1,290 output tokens या $0.039 per image [25]।

दोनों benchmark करें, अगर आपका workload: product shots, ecommerce mockups, infographics, anatomy diagrams या technical schematics पर केंद्रित है, क्योंकि available comparisons इन categories में close results दिखाते हैं [3][9]।

अपनी private benchmark कैसे चलाएँ

Demo gallery देखकर API चुनना tempting है, लेकिन production में छोटी गलती भी महंगी पड़ सकती है। Standardize करने से पहले अपने real work से छोटा benchmark बनाइए। Test set में वही assets डालिए जो सच में workflow तोड़ते हैं: product shots, brand ads, UI screens, diagrams, multilingual text, reference-image edits, packaging, social formats और policy-sensitive edge cases।

हर output को इन criteria पर score करें:

  • Text accuracy और legibility।
  • Prompt adherence।
  • Layout और spatial logic।
  • Reference-image fidelity।
  • Photorealism या style match।
  • Follow-up prompts में editability।
  • Artifact rate।
  • Refusal rate।
  • आपके stack में latency।
  • Cost per accepted image।

Vidguru का benchmark pattern useful है: first-take generations, identical prompts, जहाँ relevant हो वहाँ identical references, और scoring artistic preference के बजाय prompt adherence, commercial usability, text accuracy, physical logic और reference fidelity पर [10]।

Bottom line

GPT Image 2 text-heavy, structured और commercial layout work के लिए बेहतर first API है। Nano Banana Pro photoreal lighting, portraits, skin texture और Gemini-native image workflows के लिए बेहतर first candidate है। Product imagery, diagrams और infographics में evidence इतना close है कि generic winner घोषित करना ठीक नहीं; सही फैसला आपके prompts, constraints और acceptance criteria पर बनी private benchmark से आएगा [3][6][9][10]।

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मुख्य निष्कर्ष

  • 22 अप्रैल 2026 के direct 10 prompt test में GPT Image 2.0 ने 10/10 prompts render किए; Nano Banana Pro ने 9/10, और photoreal portraits/lighting में आगे बताया गया [6]।
  • Text, labels, UI copy, posters और structured commercial layouts में GPT Image 2 का evidence मजबूत है; product shots, ecommerce mockups और diagrams में मुकाबला करीबी है [3][9][10]।
  • Headline image output price दोनों तरफ $30 per 1M tokens है; Google 1024×1024 output को 1,290 tokens यानी $0.039 per image बताता है, जबकि OpenAI Batch API 50% saving दे सकता है [14][15][25]।

लोग पूछते भी हैं

"GPT Image 2 बनाम Nano Banana Pro: benchmarks, कीमत और API choice" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

22 अप्रैल 2026 के direct 10 prompt test में GPT Image 2.0 ने 10/10 prompts render किए; Nano Banana Pro ने 9/10, और photoreal portraits/lighting में आगे बताया गया [6]।

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

22 अप्रैल 2026 के direct 10 prompt test में GPT Image 2.0 ने 10/10 prompts render किए; Nano Banana Pro ने 9/10, और photoreal portraits/lighting में आगे बताया गया [6]। Text, labels, UI copy, posters और structured commercial layouts में GPT Image 2 का evidence मजबूत है; product shots, ecommerce mockups और diagrams में मुकाबला करीबी है [3][9][10]।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Headline image output price दोनों तरफ $30 per 1M tokens है; Google 1024×1024 output को 1,290 tokens यानी $0.039 per image बताता है, जबकि OpenAI Batch API 50% saving दे सकता है [14][15][25]।

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आप

शोध प्रश्न

Search for GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro benchmarks and compare them as comprehensively as possible.

Studio Global AI36 स्रोत

उद्धृत उत्तर

GPT Image 2 and Nano Banana Pro appear very close overall, with GPT Image 2 showing the stronger pattern for exact text, structured layouts, and prompt compliance, while Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image tends to be stronger for speed, 2K/4K workflows, CJK typography polish, lighting, and Google ecosystem integration. There is no single independent, standardized benchmark suite I found, so the comparison below is based on official API/pricing docs plus several small hands-on prompt tests; treat winner claims as directional, not definitive.

Evidence quality caveat

  • Official docs are strongest for model availability, pricing, and API capabilities: OpenAI lists gpt-image-2-2026-04-21 and pricing for gpt-image-2 in its API docs [1][2].
  • Google’s Gemini API docs cover Nano Banana image generation and pricing, including image output priced at $30 per 1,000,000 tokens and 1024×1024 output equivalent to $0.039 per image [4][5].
  • The benchmark evidence is weaker: most public comparisons are blog-style, small-N prompt tests rather than reproducible third-party benchmarks, and some are vendor/SEO sites [6][13][14].
  • Insufficient evidence for a statistically reliable “overall winner.”

Head-to-head summary

DimensionGPT Image 2Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro ImagePractical read
Text renderingUsually favored in hands-on comparisons for precise text and technical terminology [14]Often strong, with some reports favoring it for CJK typography polish [14]Pick GPT Image 2 for English-heavy posters, labels, UI mockups, diagrams.
Prompt adherencePublic tests report strong compliance; one 10-prompt test said GPT Image 2 rendered all 10 prompts [13]Same test said Nano Banana Pro rendered 9/10 and refused one prominent-person CV prompt [13]GPT may be less refusal-prone in some commercial prompt sets, but policy behavior varies.
Technical diagramsComparisons describe GPT Image 2 as strong for spatial logic and technical/diagram-like outputs [15]Some tests describe Nano Banana as producing rigorous annotated diagrams [9]Close; test your exact diagram style.
Photorealism/product shotsHands-on comparisons describe both as very close for product shots, mockups, infographics, and anatomy diagrams [14]Same: very close, with no universal winner in many commercial categories [14]Either can work; choose by ecosystem and cost.
Lighting / cinematic styleCompetitive, but less consistently singled outHands-on comparison gives Nano Banana 2 a narrow edge for dramatic lighting [14]Nano Banana Pro may be preferable for cinematic/editorial imagery.
Resolution / productionThird-party access page for GPT Image 2 lists custom dimensions with max single edge 3840 px and total pixels up to 8,294,400 [10]Google’s image docs show Nano Banana generation options including aspect ratio and 2K resolution [5]Both are production-capable; Nano Banana is more visibly marketed around 2K/4K workflows.
SpeedNot consistently established from official docs in the search resultsSome non-official comparisons claim very fast 3–5 second generation for Nano Banana 2 [13]Insufficient evidence from official sources; benchmark in your stack.
API pricingOpenAI docs list gpt-image-2 image input at $8.00 per 1M tokens, cached image input at $2.00, image output at $30.00, text input at $5.00, cached text input at $1.25, and text output at $10.00 [2]Google docs list image output at $30 per 1M tokens, with 1024×1024 images using 1,290 tokens, equivalent to $0.039 per image [4]Similar output-token headline; actual per-image cost depends on resolution, inputs, routing, and batch use.
EcosystemBest if your workflow is already OpenAI/ChatGPT/API-centered [1][2]Best if your workflow is Gemini, Google AI Studio/API, Search/Workspace/Vertex-style tooling [4][5]Ecosystem fit may matter more than small quality deltas.

Benchmark findings from public comparisons

  • A 10-prompt hands-on test reported GPT Image 2 completed 10/10 prompts, while Nano Banana Pro completed 9/10 and refused a prompt involving Elon Musk’s CV due to prominent-person policy concerns [13].
  • A hands-on comparison found GPT Image 2 had a narrow edge on precise text and technical terminology, while Nano Banana 2 had a narrow edge on CJK typography polish and dramatic lighting [14].
  • The same comparison said the two models were close on photorealistic product shots, e-commerce mockups, marketing infographics, and anatomy diagrams [14].
  • Another comparison source characterizes GPT Image 2 as stronger for spatial relationships and Nano Banana 2 as Google DeepMind’s image model combining generation/editing strengths, but it is a software-comparison listing rather than a rigorous benchmark [15].
  • Some SEO-style comparison pages make very specific claims such as GPT Image 2 “99.2% text accuracy,” but I would not treat those as reliable without methodology, dataset, and reproducible examples [11].

Where GPT Image 2 looks better

  • Use GPT Image 2 when your image depends on exact English text, labels, UI copy, branded layouts, technical captions, or instruction-heavy prompts, because public hands-on comparisons give it an edge on precise text and technical terminology [14].
  • Use GPT Image 2 for workflows where OpenAI API integration and token pricing are already understood, since OpenAI’s official docs list the model and pricing directly [1][2].
  • Use GPT Image 2 if policy refusal sensitivity is a concern for benign commercial tests, since one small benchmark reported GPT Image 2 completed all 10 prompts while Nano Banana Pro refused one [13].

Where Nano Banana Pro looks better

  • Use Nano Banana Pro when you need Google/Gemini-native workflows, because Google’s official docs cover Nano Banana image generation through the Gemini API [5].
  • Use Nano Banana Pro for 2K-oriented generation workflows, since Google’s docs show Nano Banana image generation parameters including aspect ratio and 2K resolution [5].
  • Use Nano Banana Pro when CJK typography polish, cinematic lighting, or dramatic style matter most, because one hands-on comparison found a narrow edge for Nano Banana in those areas [14].
  • Use Nano Banana Pro when simple per-image pricing around 1024×1024 is attractive, because Google documents 1024×1024 output as 1,290 tokens, equivalent to $0.039 per image [4].

Pricing comparison

  • OpenAI’s official pricing for gpt-image-2 is token-based: image input $8.00 per 1M tokens, cached image input $2.00, image output $30.00, text input $5.00, cached text input $1.25, and text output $10.00 [2].
  • Google’s official Gemini pricing says image output is $30 per 1M tokens, and an output image up to 1024×1024 consumes 1,290 tokens, equivalent to $0.039 per image [4].
  • The headline output price is similar at $30 per 1M image-output tokens, but real job cost can diverge because prompts, reference images, resolution, editing steps, retries, and provider routing all affect total cost [2][4][5].

Recommendation

  • Choose GPT Image 2 if your top priorities are text accuracy, structured designs, instruction following, technical diagrams, brand layouts, and OpenAI integration.
  • Choose Nano Banana Pro if your top priorities are Gemini integration, fast creative iteration, 2K/4K-style production workflows, cinematic lighting, and multilingual/CJK visual text.
  • For production, run a private benchmark with 30–50 prompts from your actual workload and score: text accuracy, prompt adherence, editability, artifact rate, latency, refusal rate, and cost per accepted image. Public benchmark evidence is too limited to replace that.

सूत्र

  • [3] GPT Image 2 vs Nano Banana 2: Hands-On 2026 Comparisongenspark.ai

    If you only read one paragraph: GPT Image 2 has a narrow, real edge on precise text and technical terminology. Nano Banana 2 has a narrow, real edge on CJK typography polish and dramatic lighting. On photorealistic product shots, e-commerce mockups, marketi...

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  • [6] GPT Image 2.0 vs Nano Banana Pro: 10 Prompts Tested 2026 | AVBaivideobootcamp.com

    TL;DR: We ran the same 10 prompts through GPT Image 2.0 (gpt-image-2) and Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) on April 22, 2026. GPT 2.0 rendered 10 of 10. Nano Banana Pro rendered 9 of 10 and refused the Elon Musk CV prompt with the message "This prompt m...

  • [8] GPT-Image-2 vs Nano Banana Pro: Which is stronger? 7 ...help.apiyi.com

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  • [9] Is GPT Image 2 the Best Image Generation Model? - Analytics Vidhyaanalyticsvidhya.com

    Image 14: Annotated Diagrams Observation: Task 5 was the closest contest of the comparison. Nano Banana 2 produced a technically rigorous two-view engineering diagram with bold annotation lines, precise measurement callouts, and a detailed Wing Warp schemat...

  • [10] Nano Banana 2 vs GPT-Image 2: Our 10-Test Blind Benchmark After OpenAI's API Launch | Vidguruvidguru.ai

    About This Test This benchmark was conducted by Vidguru AI Lab on April 23, 2026 using the Vidguru web platform. All generations were first-take only, with identical prompts and identical references where relevant. Scores focused on prompt adherence, commer...

  • [13] GPT Image 2 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    gpt-image-2-2026-04-21 Rate limits Rate limits ensure fair and reliable access to the API by placing specific caps on requests or tokens used within a given time period. Your usage tier determines how high these limits are set and automatically increases as...

  • [14] Pricing | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Model Modality Input Cached input Output --- --- gpt-image-2 Image $8.00 $2.00 $30.00 Text $5.00 $1.25 gpt-image-1.5 Image $8.00 $2.00 $32.00 Text $5.00 $1.25 $10.00 gpt-image-1-mini Image $2.50 $0.25 $8.00 Text $2.00 $0.20 All models Batch For image genera...

  • [15] API Pricing - OpenAIopenai.com

    Price $10.00 / 1k calls Search content tokens are free. Containers Run code and tools in secure, scalable environments alongside your models. Price Now: 1 GB for $0.03 / 64GB for $1.92 per container Starting March 31, 2026: 1 GB for $0.03 / 64GB for $1.92 p...

  • [17] GPT Image 2 API | Text to Image - Fal.aifal.ai

    // Use the returned URL in your request []( Custom image dimensions must be multiples of 16 on both edges Maximum single edge is 3840px; maximum aspect ratio is 3:1 Total pixel count must be between 655,360 and 8,294,400 When running client-side code, never...

  • [21] Introducing gpt-image-2 - available today in the API and Codexcommunity.openai.com

    Modality Input Cached Input Output --- --- Image $8.00 $2.00 $30.00 Text $5.00 $1.25 $10.00 Full details and rate limits are available on the model page. Use gpt-image-2 in the API for production image generation workflows, or in Codex when you want to crea...

  • [25] Gemini Developer API pricingai.google.dev

    [] Image output is priced at $30 per 1,000,000 tokens. Output images up to 1024x1024px consume 1290 tokens and are equivalent to $0.039 per image. Gemini 2.0 Flash-Lite gemini-2.0-flash-lite Warning: Gemini 2.0 Flash-Lite is deprecated and will be shut down...

  • [26] Nano Banana image generation - Google AI for Developersai.google.dev

    import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; import as fs from "node:fs"; async function main() { const ai = new GoogleGenAI({}); const prompt = 'An office group photo of these people, they are making funny faces.'; const aspectRatio = '5:4'; const resoluti...