เริ่มจากชื่อรุ่นให้ถูกก่อน

GPT Image 2 เป็นโมเดลในเอกสาร OpenAI API ภายใต้ชื่อ gpt-image-2 และในเอกสารยังมีข้อมูล snapshot/alias เช่น gpt-image-2-2026-04-21 สำหรับการล็อกเวอร์ชันของโมเดล . จุดนี้สำคัญสำหรับทีมที่ต้องการผลลัพธ์คงที่ ไม่อยากให้พฤติกรรมโมเดลเปลี่ยนโดยไม่รู้ตัวระหว่างงานผลิตจริง

ส่วน Nano Banana Pro มีชื่อทางการว่า Gemini 3 Pro Image Google อธิบายว่า Nano Banana เดิมเป็นชื่อแบรนด์ที่ติดตลาดของ Gemini 2.5 Flash Image และเมื่อมาถึง Gemini 3 Pro Image ก็ใช้ชื่อแบรนด์ว่า Nano Banana Pro . บล็อกทางการของ Google เรียก Nano Banana Pro ว่าเป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่สร้างบน Gemini 3 Pro .

ตารางเปรียบเทียบแบบใช้งานจริง

คุณภาพการสร้างภาพ: ตอนนี้ GPT Image 2 มีสัญญาณนำ

สำหรับงานที่เริ่มจากพรอมป์ข้อความแล้วให้โมเดลสร้างภาพใหม่ GPT Image 2 มีหลักฐานจากลี้ดเดอร์บอร์ดที่ค่อนข้างแข็งแรง Artificial Analysis ระบุว่า GPT Image 2 high นำ Text to Image Arena ด้วย Elo 1331 .

Arena.ai ก็แสดง gpt-image-2 (medium) เป็นอันดับ 1 ด้วยคะแนน 1512±8 ขณะที่ gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) อยู่ที่ 1244±4 และ gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) อยู่ที่ 1232±5 ในข้อมูลที่อ้างถึง .

แต่ต้องอ่านตัวเลขด้วยความระมัดระวัง คะแนนของ GPT Image 2 บน Arena.ai ถูกระบุว่าเป็น Preliminary . ลี้ดเดอร์บอร์ดช่วยให้เห็นทิศทาง แต่ไม่ได้รับประกันว่างานเฉพาะของคุณ เช่น แบนเนอร์สินค้า โปสเตอร์ที่มีข้อความเยอะ ภาพคาแรกเตอร์ต่อเนื่อง หรือ UI mockup จะได้ผลเหมือนอันดับรวมเสมอไป

งานแก้ภาพ: ห่างกัน 1 คะแนนไม่ใช่ชัยชนะขาด

ในงานแก้ไขภาพ สถานการณ์ไม่ชัดเท่างานสร้างภาพจากศูนย์ Artificial Analysis แสดงว่า GPT Image 1.5 high นำหมวด Image Editing ด้วย Elo 1267 ส่วน GPT Image 2 high ได้ 1251 และ Nano Banana Pro ได้ 1250 .

ช่องว่าง 1 คะแนนระหว่าง GPT Image 2 high กับ Nano Banana Pro ไม่พอจะสรุปว่าใครดีกว่าอย่างเด็ดขาด งานแก้ภาพมักขึ้นกับรายละเอียดปลีกย่อยมาก เช่น ต้องรักษาหน้าคนเดิมหรือไม่ ต้องคงโลโก้เดิมแค่ไหน ต้องเปลี่ยนฉากแต่ไม่เปลี่ยนสินค้า หรือแก้จุดเล็ก ๆ โดยไม่ทำให้ทั้งภาพเพี้ยน

ถ้างานของคุณอยู่ในกลุ่มนี้ วิธีที่ปลอดภัยคือใช้ภาพต้นฉบับเดียวกัน พรอมป์เดียวกัน จำนวนรอบเท่ากัน แล้วให้ทีมให้คะแนนตามเกณฑ์ของงานจริง เช่น ความเหมือนต้นฉบับ ความสะอาดของขอบ ความถูกต้องของข้อความ และจำนวนครั้งที่ต้อง generate ซ้ำ

ข้อความในภาพกับลี้ดเดอร์บอร์ด Text-to-Image ไม่ใช่เรื่องเดียวกัน

คำว่า Text-to-Image ในลี้ดเดอร์บอร์ดหมายถึงการสร้างภาพจากพรอมป์ข้อความ ไม่ได้แปลโดยอัตโนมัติว่าโมเดลนั้นต้องเก่งที่สุดในการสะกดตัวอักษรยาว ๆ ภายในภาพ ดังนั้นการเห็น GPT Image 2 อยู่สูงในลี้ดเดอร์บอร์ดไม่ควรถูกตีความเกินไปว่าเหนือกว่าเสมอสำหรับโปสเตอร์ที่มีข้อความจำนวนมาก ตาราง หรือฉลากตัวเล็ก .

ฝั่ง Nano Banana Pro มีการวางตำแหน่งที่ตรงกับงานข้อมูลมากกว่า Google ระบุว่า Nano Banana Pro ใช้ reasoning และความรู้โลกจริงของ Gemini 3 เพื่อช่วย visualize ข้อมูล เช่น อินโฟกราฟิกเรื่องสภาพอากาศ วิธีทำเครื่องดื่ม หรือการดูแลต้นไม้ . เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Google ยังระบุว่าโมเดลนี้มีความแม่นยำในการเรนเดอร์ข้อความสูงขึ้น มี world knowledge ที่แข็งแรง และใช้ grounding กับ Google Search เพื่อดึงข้อมูลตามพรอมป์ของผู้ใช้ได้ .

สรุปคือ ถ้าโจทย์คือ “ภาพสวยจากพรอมป์ทั่วไป” GPT Image 2 มีสัญญาณนำจากข้อมูลสาธารณะ แต่ถ้าโจทย์คือ “ภาพที่ต้องอธิบายข้อมูลให้เข้าใจ” หรือ “อินโฟกราฟิกที่โยงกับความรู้/การค้นหา” Nano Banana Pro ควรถูกทดสอบแยก ไม่ควรตัดทิ้งจากคะแนนรวมเพียงอย่างเดียว

ราคา: GPT Image 2 วางงบได้ง่ายกว่า

OpenAI เผยตัวอย่างราคาของ GPT Image 2 ตามคุณภาพและความละเอียดไว้ในคู่มือ image generation ตัวอย่างเช่น เอาต์พุต 1024×1024 มีราคา low $0.006, medium $0.053 และ high $0.211 ส่วนเอาต์พุต 1024×1536 และ 1536×1024 มีราคา low $0.005, medium $0.041 และ high $0.165 .

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ควรถูกอ่านว่าเป็นบิลสุดท้ายของทุกกรณี เพราะงานจริงอาจมีปัจจัยอื่น เช่น อินพุตภาพ การแก้ภาพ การ retry หรือรายละเอียดของ API usage แต่สำหรับทีมที่ต้องทำภาพจำนวนมาก ทำ A/B test หรือสร้างระบบอัตโนมัติผ่าน API การมีตารางราคาแบบนี้ช่วยให้ประเมินต้นทุนเบื้องต้นได้ง่ายมาก

ในทางกลับกัน เอกสาร Google ที่อยู่ในชุดข้อมูลนี้พูดถึงความสามารถของ Nano Banana Pro, การใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI paid preview และ Search grounding แต่ยังไม่เห็นตารางราคาแยกตามคุณภาพและความละเอียดที่เทียบกับ OpenAI ได้โดยตรงในแหล่งข้อมูลที่ให้มา .

ความละเอียดและ 4K: อย่าสับสนระหว่าง Nano Banana Pro กับ Nano Banana 2

ฝั่ง GPT Image 2 ตารางราคาของ OpenAI แสดงตัวอย่างขนาด 1024×1024, 1024×1536 และ 1536×1024 พร้อมระบุว่ายังมีขนาดอื่นเพิ่มเติม .

ฝั่งตระกูล Nano Banana ต้องอ่านชื่อรุ่นให้ดี เพราะชื่อใกล้กันมาก รายงานของ TechCrunch ที่พูดถึงการรองรับ 512px ถึง 4K เป็นข้อมูลของ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro . ดังนั้นไม่ควรนำข้อมูลนี้ไปสรุปว่าเป็นสเปกสูงสุดของ Nano Banana Pro โดยตรง

ควรเลือกเริ่มจากตัวไหน

เริ่มจาก GPT Image 2 ถ้า...

• คุณใช้คะแนนลี้ดเดอร์บอร์ดงานสร้างภาพจากข้อความเป็นเกณฑ์หลักในการคัดรุ่น
• งานของคุณคือภาพโฆษณา ภาพสินค้า โปสเตอร์ แคมเปญครีเอทีฟ หรือ asset ที่ต้องดูผลลัพธ์ภาพรวมเร็ว
• ต้อง generate จำนวนมาก ทำ A/B test หรือคำนวณงบต่อภาพก่อนนำเข้าระบบจริง
• ทีมต้องการใช้ workflow ของ OpenAI API และต้องการล็อก snapshot/เวอร์ชันของโมเดล

เริ่มจาก Nano Banana Pro ถ้า...

• งานหลักคืออินโฟกราฟิก ภาพสรุปความรู้ แผนภาพอธิบาย หรือสื่อการเรียนรู้
• ต้องการใช้ Gemini 3 reasoning หรือ Google Search grounding เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างภาพ
• ทีมของคุณใช้งาน Gemini API, Google AI Studio หรือ Vertex AI อยู่แล้ว และอยากเชื่อมเข้ากับผลิตภัณฑ์มัลติโมดัล
• ต้องประเมินทั้งการสร้างภาพและการแก้ภาพใน workflow เดียวกัน

ต้องทดสอบเองแน่นอน ถ้า...

• ภาพมีภาษาไทยหรือข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษอยู่ในภาพจำนวนมาก
• มีประโยคยาว ตาราง ฉลากเล็ก แผนผัง หรือข้อมูลหลายชั้น
• ต้องรักษาคาแรกเตอร์ คน สินค้า โลโก้ หรือสไตล์แบรนด์ให้เหมือนกันหลายภาพ
• โปรดักชันของคุณซีเรียสเรื่อง latency, retry rate, failure rate หรือ policy rejection
• ต้นทุนสุดท้ายต่อภาพต้องคำนวณจากเงื่อนไขคุณภาพและความละเอียดที่เหมือนกันจริง ๆ

วิธีทดสอบให้แฟร์ก่อนเลือกใช้จริง

ถ้าจะเปรียบเทียบแบบนำไปตัดสินใจซื้อหรือ integrate จริง ควรสร้างชุดทดสอบเล็ก ๆ ของตัวเอง แบ่งเป็นอย่างน้อย 4 กลุ่ม: งานสร้างภาพทั่วไป งานที่มีตัวอักษรในภาพ งานแก้ภาพจากไฟล์เดิม และงานอินโฟกราฟิก/ภาพอธิบาย จากนั้นใช้พรอมป์เดียวกัน จำนวนรอบเท่ากัน และเกณฑ์ตัดสินที่ชัดเจน

เกณฑ์ที่ควรให้คะแนน ได้แก่ ความตรงพรอมป์ ความสวยในเชิงใช้งานจริง ความถูกต้องของข้อความ ความคงเส้นคงวาของตัวละครหรือสินค้า จำนวนภาพที่ใช้ได้ทันที จำนวนครั้งที่ต้องลองใหม่ และต้นทุนรวมต่อภาพที่นำไปใช้ได้จริง วิธีนี้จะให้คำตอบแม่นกว่าการดูอันดับรวมเพียงอย่างเดียว

บทสรุป

ถ้าโจทย์หลักคือการสร้างภาพทั่วไปจากพรอมป์และการวางงบ API ให้เริ่มจาก GPT Image 2 เพราะมีสัญญาณนำจาก Artificial Analysis และ Arena.ai รวมถึงมีตัวอย่างราคาตามคุณภาพและความละเอียดจาก OpenAI .

ถ้าโจทย์คืออินโฟกราฟิก ภาพอธิบาย ความรู้เชิงบริบท Gemini integration หรือ Search grounding ให้ให้โอกาส Nano Banana Pro ก่อนหรืออย่างน้อยต้องทดสอบคู่กัน เพราะ Google วางตำแหน่ง Nano Banana Pro เป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพบน Gemini 3 Pro ที่ใช้ reasoning และความรู้โลกจริงเพื่อ visualize ข้อมูล .

คำตอบที่สมดุลที่สุดคือ: งานสร้างภาพและความโปร่งใสด้านราคา — GPT Image 2 นำ, งานข้อมูลและระบบนิเวศ Gemini — Nano Banana Pro น่าสนใจ, งานแก้ภาพ — คะแนนสาธารณะยังสูสีมาก.

เริ่มจากชื่อรุ่นให้ถูกก่อน

GPT Image 2 เป็นโมเดลในเอกสาร OpenAI API ภายใต้ชื่อ gpt-image-2 และในเอกสารยังมีข้อมูล snapshot/alias เช่น gpt-image-2-2026-04-21 สำหรับการล็อกเวอร์ชันของโมเดล . จุดนี้สำคัญสำหรับทีมที่ต้องการผลลัพธ์คงที่ ไม่อยากให้พฤติกรรมโมเดลเปลี่ยนโดยไม่รู้ตัวระหว่างงานผลิตจริง

ส่วน Nano Banana Pro มีชื่อทางการว่า Gemini 3 Pro Image Google อธิบายว่า Nano Banana เดิมเป็นชื่อแบรนด์ที่ติดตลาดของ Gemini 2.5 Flash Image และเมื่อมาถึง Gemini 3 Pro Image ก็ใช้ชื่อแบรนด์ว่า Nano Banana Pro . บล็อกทางการของ Google เรียก Nano Banana Pro ว่าเป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่สร้างบน Gemini 3 Pro .

ตารางเปรียบเทียบแบบใช้งานจริง

คุณภาพการสร้างภาพ: ตอนนี้ GPT Image 2 มีสัญญาณนำ

สำหรับงานที่เริ่มจากพรอมป์ข้อความแล้วให้โมเดลสร้างภาพใหม่ GPT Image 2 มีหลักฐานจากลี้ดเดอร์บอร์ดที่ค่อนข้างแข็งแรง Artificial Analysis ระบุว่า GPT Image 2 high นำ Text to Image Arena ด้วย Elo 1331 .

Arena.ai ก็แสดง gpt-image-2 (medium) เป็นอันดับ 1 ด้วยคะแนน 1512±8 ขณะที่ gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) อยู่ที่ 1244±4 และ gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) อยู่ที่ 1232±5 ในข้อมูลที่อ้างถึง .

แต่ต้องอ่านตัวเลขด้วยความระมัดระวัง คะแนนของ GPT Image 2 บน Arena.ai ถูกระบุว่าเป็น Preliminary . ลี้ดเดอร์บอร์ดช่วยให้เห็นทิศทาง แต่ไม่ได้รับประกันว่างานเฉพาะของคุณ เช่น แบนเนอร์สินค้า โปสเตอร์ที่มีข้อความเยอะ ภาพคาแรกเตอร์ต่อเนื่อง หรือ UI mockup จะได้ผลเหมือนอันดับรวมเสมอไป

งานแก้ภาพ: ห่างกัน 1 คะแนนไม่ใช่ชัยชนะขาด

ในงานแก้ไขภาพ สถานการณ์ไม่ชัดเท่างานสร้างภาพจากศูนย์ Artificial Analysis แสดงว่า GPT Image 1.5 high นำหมวด Image Editing ด้วย Elo 1267 ส่วน GPT Image 2 high ได้ 1251 และ Nano Banana Pro ได้ 1250 .

ช่องว่าง 1 คะแนนระหว่าง GPT Image 2 high กับ Nano Banana Pro ไม่พอจะสรุปว่าใครดีกว่าอย่างเด็ดขาด งานแก้ภาพมักขึ้นกับรายละเอียดปลีกย่อยมาก เช่น ต้องรักษาหน้าคนเดิมหรือไม่ ต้องคงโลโก้เดิมแค่ไหน ต้องเปลี่ยนฉากแต่ไม่เปลี่ยนสินค้า หรือแก้จุดเล็ก ๆ โดยไม่ทำให้ทั้งภาพเพี้ยน

ถ้างานของคุณอยู่ในกลุ่มนี้ วิธีที่ปลอดภัยคือใช้ภาพต้นฉบับเดียวกัน พรอมป์เดียวกัน จำนวนรอบเท่ากัน แล้วให้ทีมให้คะแนนตามเกณฑ์ของงานจริง เช่น ความเหมือนต้นฉบับ ความสะอาดของขอบ ความถูกต้องของข้อความ และจำนวนครั้งที่ต้อง generate ซ้ำ

ข้อความในภาพกับลี้ดเดอร์บอร์ด Text-to-Image ไม่ใช่เรื่องเดียวกัน

คำว่า Text-to-Image ในลี้ดเดอร์บอร์ดหมายถึงการสร้างภาพจากพรอมป์ข้อความ ไม่ได้แปลโดยอัตโนมัติว่าโมเดลนั้นต้องเก่งที่สุดในการสะกดตัวอักษรยาว ๆ ภายในภาพ ดังนั้นการเห็น GPT Image 2 อยู่สูงในลี้ดเดอร์บอร์ดไม่ควรถูกตีความเกินไปว่าเหนือกว่าเสมอสำหรับโปสเตอร์ที่มีข้อความจำนวนมาก ตาราง หรือฉลากตัวเล็ก .

ฝั่ง Nano Banana Pro มีการวางตำแหน่งที่ตรงกับงานข้อมูลมากกว่า Google ระบุว่า Nano Banana Pro ใช้ reasoning และความรู้โลกจริงของ Gemini 3 เพื่อช่วย visualize ข้อมูล เช่น อินโฟกราฟิกเรื่องสภาพอากาศ วิธีทำเครื่องดื่ม หรือการดูแลต้นไม้ . เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Google ยังระบุว่าโมเดลนี้มีความแม่นยำในการเรนเดอร์ข้อความสูงขึ้น มี world knowledge ที่แข็งแรง และใช้ grounding กับ Google Search เพื่อดึงข้อมูลตามพรอมป์ของผู้ใช้ได้ .

สรุปคือ ถ้าโจทย์คือ “ภาพสวยจากพรอมป์ทั่วไป” GPT Image 2 มีสัญญาณนำจากข้อมูลสาธารณะ แต่ถ้าโจทย์คือ “ภาพที่ต้องอธิบายข้อมูลให้เข้าใจ” หรือ “อินโฟกราฟิกที่โยงกับความรู้/การค้นหา” Nano Banana Pro ควรถูกทดสอบแยก ไม่ควรตัดทิ้งจากคะแนนรวมเพียงอย่างเดียว

ราคา: GPT Image 2 วางงบได้ง่ายกว่า

OpenAI เผยตัวอย่างราคาของ GPT Image 2 ตามคุณภาพและความละเอียดไว้ในคู่มือ image generation ตัวอย่างเช่น เอาต์พุต 1024×1024 มีราคา low $0.006, medium $0.053 และ high $0.211 ส่วนเอาต์พุต 1024×1536 และ 1536×1024 มีราคา low $0.005, medium $0.041 และ high $0.165 .

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ควรถูกอ่านว่าเป็นบิลสุดท้ายของทุกกรณี เพราะงานจริงอาจมีปัจจัยอื่น เช่น อินพุตภาพ การแก้ภาพ การ retry หรือรายละเอียดของ API usage แต่สำหรับทีมที่ต้องทำภาพจำนวนมาก ทำ A/B test หรือสร้างระบบอัตโนมัติผ่าน API การมีตารางราคาแบบนี้ช่วยให้ประเมินต้นทุนเบื้องต้นได้ง่ายมาก

ในทางกลับกัน เอกสาร Google ที่อยู่ในชุดข้อมูลนี้พูดถึงความสามารถของ Nano Banana Pro, การใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI paid preview และ Search grounding แต่ยังไม่เห็นตารางราคาแยกตามคุณภาพและความละเอียดที่เทียบกับ OpenAI ได้โดยตรงในแหล่งข้อมูลที่ให้มา .

ความละเอียดและ 4K: อย่าสับสนระหว่าง Nano Banana Pro กับ Nano Banana 2

ฝั่ง GPT Image 2 ตารางราคาของ OpenAI แสดงตัวอย่างขนาด 1024×1024, 1024×1536 และ 1536×1024 พร้อมระบุว่ายังมีขนาดอื่นเพิ่มเติม .

ฝั่งตระกูล Nano Banana ต้องอ่านชื่อรุ่นให้ดี เพราะชื่อใกล้กันมาก รายงานของ TechCrunch ที่พูดถึงการรองรับ 512px ถึง 4K เป็นข้อมูลของ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro . ดังนั้นไม่ควรนำข้อมูลนี้ไปสรุปว่าเป็นสเปกสูงสุดของ Nano Banana Pro โดยตรง

ควรเลือกเริ่มจากตัวไหน

เริ่มจาก GPT Image 2 ถ้า...

• คุณใช้คะแนนลี้ดเดอร์บอร์ดงานสร้างภาพจากข้อความเป็นเกณฑ์หลักในการคัดรุ่น
• งานของคุณคือภาพโฆษณา ภาพสินค้า โปสเตอร์ แคมเปญครีเอทีฟ หรือ asset ที่ต้องดูผลลัพธ์ภาพรวมเร็ว
• ต้อง generate จำนวนมาก ทำ A/B test หรือคำนวณงบต่อภาพก่อนนำเข้าระบบจริง
• ทีมต้องการใช้ workflow ของ OpenAI API และต้องการล็อก snapshot/เวอร์ชันของโมเดล

เริ่มจาก Nano Banana Pro ถ้า...

• งานหลักคืออินโฟกราฟิก ภาพสรุปความรู้ แผนภาพอธิบาย หรือสื่อการเรียนรู้
• ต้องการใช้ Gemini 3 reasoning หรือ Google Search grounding เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างภาพ
• ทีมของคุณใช้งาน Gemini API, Google AI Studio หรือ Vertex AI อยู่แล้ว และอยากเชื่อมเข้ากับผลิตภัณฑ์มัลติโมดัล
• ต้องประเมินทั้งการสร้างภาพและการแก้ภาพใน workflow เดียวกัน

ต้องทดสอบเองแน่นอน ถ้า...

• ภาพมีภาษาไทยหรือข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษอยู่ในภาพจำนวนมาก
• มีประโยคยาว ตาราง ฉลากเล็ก แผนผัง หรือข้อมูลหลายชั้น
• ต้องรักษาคาแรกเตอร์ คน สินค้า โลโก้ หรือสไตล์แบรนด์ให้เหมือนกันหลายภาพ
• โปรดักชันของคุณซีเรียสเรื่อง latency, retry rate, failure rate หรือ policy rejection
• ต้นทุนสุดท้ายต่อภาพต้องคำนวณจากเงื่อนไขคุณภาพและความละเอียดที่เหมือนกันจริง ๆ

วิธีทดสอบให้แฟร์ก่อนเลือกใช้จริง

ถ้าจะเปรียบเทียบแบบนำไปตัดสินใจซื้อหรือ integrate จริง ควรสร้างชุดทดสอบเล็ก ๆ ของตัวเอง แบ่งเป็นอย่างน้อย 4 กลุ่ม: งานสร้างภาพทั่วไป งานที่มีตัวอักษรในภาพ งานแก้ภาพจากไฟล์เดิม และงานอินโฟกราฟิก/ภาพอธิบาย จากนั้นใช้พรอมป์เดียวกัน จำนวนรอบเท่ากัน และเกณฑ์ตัดสินที่ชัดเจน

เกณฑ์ที่ควรให้คะแนน ได้แก่ ความตรงพรอมป์ ความสวยในเชิงใช้งานจริง ความถูกต้องของข้อความ ความคงเส้นคงวาของตัวละครหรือสินค้า จำนวนภาพที่ใช้ได้ทันที จำนวนครั้งที่ต้องลองใหม่ และต้นทุนรวมต่อภาพที่นำไปใช้ได้จริง วิธีนี้จะให้คำตอบแม่นกว่าการดูอันดับรวมเพียงอย่างเดียว

บทสรุป

ถ้าโจทย์หลักคือการสร้างภาพทั่วไปจากพรอมป์และการวางงบ API ให้เริ่มจาก GPT Image 2 เพราะมีสัญญาณนำจาก Artificial Analysis และ Arena.ai รวมถึงมีตัวอย่างราคาตามคุณภาพและความละเอียดจาก OpenAI .

ถ้าโจทย์คืออินโฟกราฟิก ภาพอธิบาย ความรู้เชิงบริบท Gemini integration หรือ Search grounding ให้ให้โอกาส Nano Banana Pro ก่อนหรืออย่างน้อยต้องทดสอบคู่กัน เพราะ Google วางตำแหน่ง Nano Banana Pro เป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพบน Gemini 3 Pro ที่ใช้ reasoning และความรู้โลกจริงเพื่อ visualize ข้อมูล .

คำตอบที่สมดุลที่สุดคือ: งานสร้างภาพและความโปร่งใสด้านราคา — GPT Image 2 นำ, งานข้อมูลและระบบนิเวศ Gemini — Nano Banana Pro น่าสนใจ, งานแก้ภาพ — คะแนนสาธารณะยังสูสีมาก.