Сначала разберёмся с названиями

GPT Image 2 в документации OpenAI API указан как модель gpt-image-2. Там же перечислены снапшоты и алиасы, включая gpt-image-2-2026-04-21, что важно для команд, которым нужно фиксировать версию модели в продакшене .

Nano Banana Pro — это не отдельное официальное техническое имя, а бренд для Gemini 3 Pro Image. Google объясняет, что Nano Banana закрепилось как название для Gemini 2.5 Flash Image, а с выходом Gemini 3 Pro Image бренд получил версию Nano Banana Pro . В официальном анонсе Google описывает Nano Banana Pro как модель для генерации и редактирования изображений, построенную на Gemini 3 Pro .

Сравнение по ключевым критериям

Генерация изображений: у GPT Image 2 сильнее публичные рейтинги

Если задача — создать изображение по текстовому промпту, открытые лидерборды дают GPT Image 2 заметное преимущество. Artificial Analysis показывает GPT Image 2 high на первом месте Text to Image Leaderboard с Elo 1331 .

Arena.ai также ставит gpt-image-2 (medium) на первое место с 1512 ± 8 балла. В том же рейтинге gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) указан с 1244 ± 4, а gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) — с 1232 ± 5 .

Но есть важная оговорка: рейтинг GPT Image 2 на Arena.ai помечен как Preliminary . Лидерборды полезны как ориентир, но они не гарантируют, что модель лучше справится именно с вашим баннером, карточкой товара, русскоязычным постером или UI-макетом.

Редактирование: один пункт Elo — не повод объявлять победителя

В задачах редактирования картина куда менее однозначная. В Image Editing Leaderboard от Artificial Analysis первое место занимает GPT Image 1.5 high с 1267 Elo, далее идут GPT Image 2 high с 1251 Elo и Nano Banana Pro с 1250 Elo .

Такой разрыв слишком мал, чтобы делать жёсткий вывод вроде GPT Image 2 точно лучше редактирует или Nano Banana Pro точно надёжнее. Если вам нужно менять фон, сохранять лицо или товар, дорисовывать элементы, править упаковку, адаптировать брендовые материалы или делать серию согласованных изображений, сравнивайте модели на одном и том же наборе исходников и промптов.

Текст внутри картинки и инфографика — это разные проверки

Рейтинг text-to-image оценивает, насколько хорошо модель создаёт изображение по текстовому запросу. Это не то же самое, что отдельный тест на точность текста внутри изображения: вывесок, подписей, таблиц, мелких меток и длинных фраз. Поэтому высокий результат GPT Image 2 в обычной генерации не стоит автоматически превращать в обещание безошибочного набора текста в макете .

У Nano Banana Pro позиционирование в этой зоне более прямое. Google пишет, что модель использует рассуждение Gemini 3 и знания о реальном мире, чтобы лучше визуализировать информацию, и приводит примеры вроде инфографики о погоде, рецепта Elaichi Chai и ухода за комнатным растением . В материале для разработчиков Google также говорит о более высокой точности текстового рендеринга, сильных знаниях о мире и возможности grounding через Google Search — то есть получении данных из поиска на основе запроса пользователя .

Практический вывод такой: для общей генерации лидерборды склоняются к GPT Image 2, но для объясняющих изображений, учебных схем и инфографики с опорой на знания Nano Banana Pro нельзя списывать со счетов.

Цена: GPT Image 2 проще заложить в бюджет

OpenAI в руководстве по генерации изображений публикует примеры цен для GPT Image 2. Для вывода 1024 × 1024 указаны $0.006 на low, $0.053 на medium и $0.211 на high. Для 1024 × 1536 и 1536 × 1024 указаны $0.005, $0.041 и $0.165 соответственно .

Это не означает, что любая реальная интеграция будет стоить ровно столько: итоговый счёт может зависеть от конкретного режима, объёма, повторных попыток и других деталей реализации. Но для массовой генерации, A/B-тестов, автоматизации креативов и расчёта себестоимости API-сценариев такая таблица уже даёт опору.

В предоставленных официальных материалах Google по Nano Banana Pro описаны возможности модели, paid preview в Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI, а также Search grounding. Однако таблицы, напрямую сопоставимой с ценами OpenAI по качеству и разрешению, в этих материалах не видно .

Разрешение: не путайте Nano Banana Pro и Nano Banana 2

У GPT Image 2 в таблице OpenAI явно фигурируют 1024 × 1024, 1024 × 1536, 1536 × 1024 и дополнительные размеры .

С линейкой Nano Banana легко ошибиться из-за похожих названий. TechCrunch сообщает о поддержке диапазона от 512 px до 4K для Nano Banana 2 . Это не является доказательством максимального разрешения Nano Banana Pro, поэтому переносить эту характеристику на Pro-версию без отдельного источника не стоит.

Когда сначала тестировать GPT Image 2

GPT Image 2 выглядит более рациональной первой остановкой, если:

• вы выбираете модель по публичным text-to-image рейтингам ;
• нужны рекламные изображения, карточки товаров, обложки, постеры, визуалы для кампаний;
• важны массовая генерация, A/B-тестирование и понятная оценка стоимости по качеству и разрешению ;
• команда уже работает с OpenAI API и хочет фиксировать версию модели через снапшоты .

Когда сначала тестировать Nano Banana Pro

Nano Banana Pro стоит поставить в начало очереди, если:

• ключевая задача — инфографика, учебные схемы, объясняющие визуалы и структурирование информации ;
• вы хотите задействовать Google Search grounding или рассуждение Gemini 3 в процессе генерации ;
• продукт уже построен вокруг Gemini API, Google AI Studio или Vertex AI ;
• вместе с генерацией нужно оценить редактирование и ретушь в одном рабочем процессе .

Где без собственного сравнения не обойтись

Даже хороший лидерборд не заменяет тест на ваших данных. Обязательно прогоняйте обе модели, если в изображении есть русский или другой неанглийский текст, длинные подписи, таблицы, мелкие лейблы, повторяющийся персонаж, один и тот же товар в серии кадров, брендовые элементы или строгие требования к финальному счёту.

То же касается продакшен-сервисов: средняя задержка, частота неудачных генераций, повторные запросы, отказы по политике и итоговая стоимость могут оказаться важнее, чем разница в несколько пунктов рейтинга.

Итог

Если вам важны обычная генерация по тексту и прозрачность бюджета, начинайте с GPT Image 2. У модели сильные позиции в Artificial Analysis и Arena.ai, а OpenAI публикует примеры цен по качеству и разрешению .

Если вам нужны инфографика, объясняющие изображения, интеграция с Gemini и Search grounding, сначала присмотритесь к Nano Banana Pro. Google позиционирует модель как Gemini 3 Pro Image для генерации и редактирования, опирающуюся на рассуждение и знания о реальном мире .

Самая честная формула сейчас такая: генерация и ценовая прозрачность — за GPT Image 2; инфографика и Gemini-интеграции — за Nano Banana Pro; редактирование — почти ничья по открытым оценкам.

Сначала разберёмся с названиями

GPT Image 2 в документации OpenAI API указан как модель gpt-image-2. Там же перечислены снапшоты и алиасы, включая gpt-image-2-2026-04-21, что важно для команд, которым нужно фиксировать версию модели в продакшене .

Nano Banana Pro — это не отдельное официальное техническое имя, а бренд для Gemini 3 Pro Image. Google объясняет, что Nano Banana закрепилось как название для Gemini 2.5 Flash Image, а с выходом Gemini 3 Pro Image бренд получил версию Nano Banana Pro . В официальном анонсе Google описывает Nano Banana Pro как модель для генерации и редактирования изображений, построенную на Gemini 3 Pro .

Сравнение по ключевым критериям

Генерация изображений: у GPT Image 2 сильнее публичные рейтинги

Если задача — создать изображение по текстовому промпту, открытые лидерборды дают GPT Image 2 заметное преимущество. Artificial Analysis показывает GPT Image 2 high на первом месте Text to Image Leaderboard с Elo 1331 .

Arena.ai также ставит gpt-image-2 (medium) на первое место с 1512 ± 8 балла. В том же рейтинге gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) указан с 1244 ± 4, а gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) — с 1232 ± 5 .

Но есть важная оговорка: рейтинг GPT Image 2 на Arena.ai помечен как Preliminary . Лидерборды полезны как ориентир, но они не гарантируют, что модель лучше справится именно с вашим баннером, карточкой товара, русскоязычным постером или UI-макетом.

Редактирование: один пункт Elo — не повод объявлять победителя

В задачах редактирования картина куда менее однозначная. В Image Editing Leaderboard от Artificial Analysis первое место занимает GPT Image 1.5 high с 1267 Elo, далее идут GPT Image 2 high с 1251 Elo и Nano Banana Pro с 1250 Elo .

Такой разрыв слишком мал, чтобы делать жёсткий вывод вроде GPT Image 2 точно лучше редактирует или Nano Banana Pro точно надёжнее. Если вам нужно менять фон, сохранять лицо или товар, дорисовывать элементы, править упаковку, адаптировать брендовые материалы или делать серию согласованных изображений, сравнивайте модели на одном и том же наборе исходников и промптов.

Текст внутри картинки и инфографика — это разные проверки

Рейтинг text-to-image оценивает, насколько хорошо модель создаёт изображение по текстовому запросу. Это не то же самое, что отдельный тест на точность текста внутри изображения: вывесок, подписей, таблиц, мелких меток и длинных фраз. Поэтому высокий результат GPT Image 2 в обычной генерации не стоит автоматически превращать в обещание безошибочного набора текста в макете .

У Nano Banana Pro позиционирование в этой зоне более прямое. Google пишет, что модель использует рассуждение Gemini 3 и знания о реальном мире, чтобы лучше визуализировать информацию, и приводит примеры вроде инфографики о погоде, рецепта Elaichi Chai и ухода за комнатным растением . В материале для разработчиков Google также говорит о более высокой точности текстового рендеринга, сильных знаниях о мире и возможности grounding через Google Search — то есть получении данных из поиска на основе запроса пользователя .

Практический вывод такой: для общей генерации лидерборды склоняются к GPT Image 2, но для объясняющих изображений, учебных схем и инфографики с опорой на знания Nano Banana Pro нельзя списывать со счетов.

Цена: GPT Image 2 проще заложить в бюджет

OpenAI в руководстве по генерации изображений публикует примеры цен для GPT Image 2. Для вывода 1024 × 1024 указаны $0.006 на low, $0.053 на medium и $0.211 на high. Для 1024 × 1536 и 1536 × 1024 указаны $0.005, $0.041 и $0.165 соответственно .

Это не означает, что любая реальная интеграция будет стоить ровно столько: итоговый счёт может зависеть от конкретного режима, объёма, повторных попыток и других деталей реализации. Но для массовой генерации, A/B-тестов, автоматизации креативов и расчёта себестоимости API-сценариев такая таблица уже даёт опору.

В предоставленных официальных материалах Google по Nano Banana Pro описаны возможности модели, paid preview в Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI, а также Search grounding. Однако таблицы, напрямую сопоставимой с ценами OpenAI по качеству и разрешению, в этих материалах не видно .

Разрешение: не путайте Nano Banana Pro и Nano Banana 2

У GPT Image 2 в таблице OpenAI явно фигурируют 1024 × 1024, 1024 × 1536, 1536 × 1024 и дополнительные размеры .

С линейкой Nano Banana легко ошибиться из-за похожих названий. TechCrunch сообщает о поддержке диапазона от 512 px до 4K для Nano Banana 2 . Это не является доказательством максимального разрешения Nano Banana Pro, поэтому переносить эту характеристику на Pro-версию без отдельного источника не стоит.

Когда сначала тестировать GPT Image 2

GPT Image 2 выглядит более рациональной первой остановкой, если:

• вы выбираете модель по публичным text-to-image рейтингам ;
• нужны рекламные изображения, карточки товаров, обложки, постеры, визуалы для кампаний;
• важны массовая генерация, A/B-тестирование и понятная оценка стоимости по качеству и разрешению ;
• команда уже работает с OpenAI API и хочет фиксировать версию модели через снапшоты .

Когда сначала тестировать Nano Banana Pro

Nano Banana Pro стоит поставить в начало очереди, если:

• ключевая задача — инфографика, учебные схемы, объясняющие визуалы и структурирование информации ;
• вы хотите задействовать Google Search grounding или рассуждение Gemini 3 в процессе генерации ;
• продукт уже построен вокруг Gemini API, Google AI Studio или Vertex AI ;
• вместе с генерацией нужно оценить редактирование и ретушь в одном рабочем процессе .

Где без собственного сравнения не обойтись

Даже хороший лидерборд не заменяет тест на ваших данных. Обязательно прогоняйте обе модели, если в изображении есть русский или другой неанглийский текст, длинные подписи, таблицы, мелкие лейблы, повторяющийся персонаж, один и тот же товар в серии кадров, брендовые элементы или строгие требования к финальному счёту.

То же касается продакшен-сервисов: средняя задержка, частота неудачных генераций, повторные запросы, отказы по политике и итоговая стоимость могут оказаться важнее, чем разница в несколько пунктов рейтинга.

Итог

Если вам важны обычная генерация по тексту и прозрачность бюджета, начинайте с GPT Image 2. У модели сильные позиции в Artificial Analysis и Arena.ai, а OpenAI публикует примеры цен по качеству и разрешению .

Если вам нужны инфографика, объясняющие изображения, интеграция с Gemini и Search grounding, сначала присмотритесь к Nano Banana Pro. Google позиционирует модель как Gemini 3 Pro Image для генерации и редактирования, опирающуюся на рассуждение и знания о реальном мире .

Самая честная формула сейчас такая: генерация и ценовая прозрачность — за GPT Image 2; инфографика и Gemini-интеграции — за Nano Banana Pro; редактирование — почти ничья по открытым оценкам.