studioglobal
ค้นพบเทรนด์
คำตอบเผยแพร่แล้ว13 แหล่งที่มา

GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro: เบนช์มาร์ก ราคา และการเลือก API

ในการทดสอบตรง 10 พรอมป์เมื่อ 22 เมษายน 2026 GPT Image 2 ทำครบ 10/10 และเด่นในงานตัวอักษรกับเลย์เอาต์ ขณะที่ Nano Banana Pro ทำ 9/10 และชนะในงานพอร์ตเทรตสมจริง ผิว และแสง [6] ราคาหัวตารางใกล้กันกว่าที่หลายคนคิด: OpenAI ระบุ GPT Image 2 image output ที่ $30 ต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วน Google ระบุ Gemini image output ที่ $30...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
16K0
Editorial comparison graphic for GPT Image 2 and Nano Banana Pro image generation APIs
GPT Image 2 vsAI-generated editorial illustration comparing GPT Image 2 and Nano Banana Pro for image API selection.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro: Benchmarks, Pricing, and Which API to Use. Article summary: No public source here proves a universal winner: GPT Image 2 is the safer default for exact text and structured commercial layouts, while Nano Banana Pro has the stronger direct signal for photoreal lighting and skin.... Topic tags: ai, image generation, openai, gemini, nano banana. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 2026 AI Image API Benchmark: GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0. Generative AI is no longer judged solely by aesthetic appeal, but by **API reliability, text-render" source context "2026 AI Image API Benchmark: GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0 - Atlas Cloud Blog" Reference image 2: visual subject "# GPT Image 2 vs Nano Banana 2 / Pro:

openai.com

ถ้าคุณกำลังเลือก API สร้างภาพ คำถามที่ใช้ได้จริงไม่ใช่ “โมเดลไหนเก่งที่สุด” แต่คือ “โมเดลไหนพลาดน้อยที่สุดกับงานแบบของเรา” เพราะในงานจริง ภาพสวยอย่างเดียวไม่พอ—ตัวหนังสือผิดหนึ่งคำ เมนูเพี้ยนหนึ่งบรรทัด หรือเลย์เอาต์สินค้าเบี้ยว ก็อาจทำให้ไฟล์ใช้ไม่ได้ทั้งชิ้น

จากหลักฐานสาธารณะที่มีตอนนี้ ภาพรวมแบ่งค่อนข้างชัด: GPT Image 2 น่าเริ่มทดสอบก่อนสำหรับงานที่ต้องการตัวอักษร ป้าย เมนู UI copy โปสเตอร์ และงานเชิงพาณิชย์ที่เลย์เอาต์หนัก ส่วน Nano Banana Pro มีสัญญาณตรงที่แข็งแรงกว่าในงานพอร์ตเทรตสมจริง รายละเอียดผิว และแสงเชิงครีเอทีฟ [3][6][10]

สรุปสั้นก่อนเลือก

งานหลักของคุณคือ…ควรเริ่มจาก…เหตุผล
ข้อความภาษาอังกฤษในภาพ ป้าย เมนู UI copy โปสเตอร์ label หรือ product calloutGPT Image 2ผลเปรียบเทียบสาธารณะให้ GPT Image 2 ได้เปรียบชัดกว่าเรื่องข้อความที่ต้องแม่น คำเทคนิค และงาน typography-heavy [3][6]
โฆษณา แพ็กเกจจิ้ง product mockup งานแบรนด์ และ commercial edit ที่ต้องคุมโครงสร้างGPT Image 2Vidguru รายงานว่า GPT-Image 2 ชนะ 5 รอบและเสมอ 5 รอบใน benchmark 10 งาน โดยช่องว่างใหญ่สุดอยู่ที่ fidelity ของการแก้ภาพ material logic และงาน commercial layout [10]
พอร์ตเทรตสมจริง lifestyle ad ภาพแนว UGC และ cinematic lightingNano Banana Proการทดสอบตรงของ AVB ให้ Nano Banana Pro ชนะงาน hyperreal portrait, UGC selfie และ athletic ad โดยเด่นเรื่อง photorealism รายละเอียดผิว และแสง [6]
CJK typography หรือแสงดรามาติกทดสอบ Nano Banana Pro ตั้งแต่ต้นGenspark พบว่า Nano Banana 2 ได้เปรียบเล็กน้อยใน CJK typography polish และ dramatic lighting แต่ต้องจำไว้ว่านี่เป็นข้อมูลของ Nano Banana 2 ไม่ใช่ผลตรงของ Nano Banana Pro [3]
Product shot, e-commerce mockup, infographic, anatomy diagramเบนช์มาร์กทั้งคู่Genspark พบว่าสองโมเดลใกล้เคียงกันมากในหมวดเหล่านี้เมื่อเขียนพรอมป์ดี [3]
Technical diagram หรือ labeled schematicเบนช์มาร์กทั้งคู่Analytics Vidhya ระบุว่างาน annotated diagram เป็นการแข่งขันที่สูสีมาก และทั้งสองโมเดลสร้าง label กับ data point ได้ถูกต้อง [9]
สแต็ก OpenAI, rate limit แบบ tier, งาน batch ปริมาณมากGPT Image 2OpenAI มีเอกสารโมเดล gpt-image-2-2026-04-21, rate limit, ราคาแบบ token และเงื่อนไข Batch API [13][14][15]
เวิร์กโฟลว์ Gemini/Nano Banana ที่ต้องกำหนด aspect ratio หรือ 2KNano Banana Pro / Gemini image workflowเอกสารของ Google แสดงตัวอย่าง Gemini API สำหรับ image generation พร้อม inline image input, aspect ratio และพารามิเตอร์ 2K [26]

สำหรับผู้อ่านไทย จุดที่ควรระวังคือหลักฐานที่อ้างถึงไม่ได้เป็น benchmark ภาษาไทยโดยตรง แหล่งข้อมูลพูดชัดกับข้อความภาษาอังกฤษ และมีสัญญาณบางส่วนเรื่อง CJK หรือกลุ่มอักษรจีน ญี่ปุ่น เกาหลี [3][6] ถ้างานจริงของคุณมีภาษาไทยบนภาพ เช่น เมนู ป้ายร้าน โปสเตอร์ หรือฉลากสินค้า ควรใส่ชุดทดสอบภาษาไทยของคุณเองก่อนตัดสินใจใช้ production

อ่าน benchmark ให้ถูก: หลักฐานไม่ได้แข็งเท่ากันทุกส่วน

แหล่งเปรียบเทียบตรงที่สุดในชุดข้อมูลนี้คือการทดสอบ 10 พรอมป์ของ AVB ระหว่าง GPT Image 2.0 กับ Nano Banana Pro ซึ่งระบุว่า Nano Banana Pro คือ gemini-3-pro-image และรันเมื่อ 22 เมษายน 2026 [6] ในการทดสอบนั้น GPT Image 2.0 สร้างภาพครบทั้ง 10 พรอมป์ ส่วน Nano Banana Pro สร้างได้ 9 จาก 10 และปฏิเสธพรอมป์เกี่ยวกับ CV ของบุคคลมีชื่อเสียงด้วยเหตุผลด้าน policy [6]

อย่างไรก็ตาม แหล่งอื่นที่มีประโยชน์หลายแห่งไม่ได้ทดสอบ Nano Banana Pro โดยตรง Genspark, Analytics Vidhya และ Vidguru เปรียบเทียบ GPT Image 2 กับ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro [3][9][10] ผลเหล่านี้ยังช่วยให้เห็นพฤติกรรมของสาย Gemini/Nano Banana ได้ แต่ไม่ควรใช้แทนการทดสอบ endpoint Nano Banana Pro ของคุณแบบเต็มร้อย

ส่วนข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับเรื่อง availability, ราคา, rate limit และพารามิเตอร์ API คือเอกสารทางการ: OpenAI ระบุโมเดล gpt-image-2-2026-04-21 และ rate limit ตาม usage tier [13], หน้า pricing ของ OpenAI ระบุราคา GPT Image 2 แบบ token [14], หน้า pricing ของ Google ระบุราคา image output ของ Gemini [25] และเอกสาร image generation ของ Google แสดงวิธีใช้ Nano Banana ผ่าน Gemini API [26]

ในทางกลับกัน benchmark ด้านคุณภาพยังเป็นชุดทดสอบขนาดเล็กหรือบทความรีวิวมากกว่าจะเป็น benchmark อิสระมาตรฐานเดียว [3][6][9][10] บางหน้ามีตัวเลขเฉพาะมาก เช่น อันดับ leaderboard หรือเปอร์เซ็นต์ text accuracy แต่ snippet ที่มีไม่ได้ให้ methodology มากพอให้ใช้เป็นหลักตัดสิน vendor สำหรับ production ได้อย่างเด็ดขาด [5][8]

จุดที่ GPT Image 2 ดูแข็งกว่า

ตัวอักษร typography และงานที่เลย์เอาต์เยอะ

จุดได้เปรียบที่ชัดที่สุดของ GPT Image 2 คือการสร้างตัวอักษรในภาพ Genspark รายงานว่า GPT Image 2 ได้เปรียบเล็กน้อยแต่ชัดเจนในงาน precise text และ technical terminology [3] ขณะที่การทดสอบตรงของ AVB ให้ GPT Image 2.0 ชนะงาน in-image typography, manga dialogue panel, เมนูสองภาษา และโปสเตอร์ gig แบบ silkscreen [6]

นี่เป็นเรื่องใหญ่สำหรับงานเชิงพาณิชย์ ถ้าฉลากสะกดผิด เมนูผิดคำ UI string เพี้ยน หรือ product callout อ่านไม่ได้ ภาพนั้นอาจใช้จริงไม่ได้เลย สำหรับงานแบบนี้ GPT Image 2 จึงเป็น API แรกที่สมเหตุสมผลกว่าสำหรับการทดสอบ [3][6]

Commercial edit และ structured design

Vidguru ทำ blind benchmark 10 งานและรายงานว่า GPT-Image 2 ชนะ 5 รอบ เสมออีก 5 รอบเมื่อเทียบกับ Nano Banana 2 โดยช่องว่างใหญ่สุดอยู่ใน fidelity ของการแก้ภาพ, material logic และงาน commercial layout ที่ต้องคุมโครงสร้าง [10]

ดังนั้น ถ้างานของคุณคือโฆษณา แพ็กเกจจิ้ง product mockup กราฟิกแบรนด์ หรือ asset ที่ต้องให้ข้อความกับองค์ประกอบภาพอยู่ในตำแหน่งที่คาดเดาได้ GPT Image 2 ควรถูกวางเป็นตัวเลือกแรกในการลองใช้งาน

จุดที่ Nano Banana Pro ดูแข็งกว่า

ภาพสมจริง รายละเอียดผิว และแสง

สัญญาณตรงที่แข็งแรงที่สุดของ Nano Banana Pro อยู่ในงาน photoreal creative ใน benchmark 10 พรอมป์ของ AVB, Nano Banana Pro ชนะงาน hyperreal portrait, UGC selfie และ athletic ad โดยแหล่งข้อมูลชี้ว่าจุดแข็งคือ photorealism, skin texture และ lighting [6]

ถ้างานของคุณเป็น editorial portrait, lifestyle campaign, creator-style ad หรือภาพ cinematic concept ที่อารมณ์ แสง และความสมจริงสำคัญกว่าการคุมตัวหนังสือให้ตรงทุกตัว Nano Banana Pro เป็นตัวเลือกแรกที่น่าทดลอง [6]

เวิร์กโฟลว์ Gemini-native

เอกสาร Nano Banana image generation ของ Google แสดงการใช้ Gemini API พร้อม inline image input, การตั้ง aspect ratio และพารามิเตอร์ 2K resolution [26] ถ้าระบบของคุณอยู่กับ Gemini อยู่แล้ว หรือต้องการสร้าง flow รอบเครื่องมือของ Google ความเข้ากันของ ecosystem อาจสำคัญกว่าคะแนน benchmark ที่ต่างกันเล็กน้อย

หมวดที่ยังฟันธงไม่ได้

สำหรับงานเชิงพาณิชย์ทั่วไป หลักฐานสาธารณะยังไม่ชี้ผู้ชนะที่ยืนระยะได้ Genspark พบว่า GPT Image 2 และ Nano Banana 2 แทบเสมอกันใน photorealistic product shot, e-commerce mockup, marketing infographic และ anatomy diagram เมื่อ prompt ถูกเขียนอย่างเหมาะสม [3]

technical diagram ก็ใกล้กันมาก Analytics Vidhya อธิบายว่า annotated-diagram task เป็นโจทย์ที่สูสีที่สุดในการเปรียบเทียบ: Nano Banana 2 สร้างไดอะแกรมวิศวกรรมสองมุมมองที่เข้มงวด มีเส้น annotation และ measurement callout ชัด ส่วน GPT Image 2 สร้างงาน blueprint-style ที่เด่นทางภาพ และทั้งสองโมเดลแสดง label กับ data point ตามที่ขอได้ถูกต้อง [9]

ถ้าคุณต้องการมิติที่เป๊ะ notation เฉพาะอุตสาหกรรม หรือรูปแบบ schematic ที่ต้องตามมาตรฐาน การดู ranking รวมไม่พอ ควรทดสอบด้วย template และข้อจำกัดของงานจริง

ราคา: ราคา output ไม่ได้มีผู้ชนะชัดเจน

OpenAI ระบุราคาของ gpt-image-2 สำหรับ image input ที่ $8.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน, cached image input ที่ $2.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน และ image output ที่ $30.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน [14] เอกสารของ OpenAI ยังระบุ text input ที่ $5.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน, cached text input ที่ $1.25 ต่อ 1 ล้านโทเคน และ text output ที่ $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน [14][21]

ฝั่ง Google หน้า Gemini pricing ระบุ image output ที่ $30 ต่อ 1,000,000 โทเคน และบอกว่าภาพ output ขนาดไม่เกิน 1024×1024 ใช้ 1,290 โทเคน เทียบเท่า $0.039 ต่อภาพ [25]

ข้อสรุปคือ ราคาหัวตารางของ image output ใกล้กัน แต่ต้นทุนจริงอาจต่างกันมาก ความยาว prompt, image input, reference image, resolution, รอบแก้ภาพ, retry, refusal, caching และการ route ผ่าน provider ต่าง ๆ ล้วนเปลี่ยน cost per accepted image ได้ [14][25][26] สำหรับงาน asynchronous ปริมาณมาก OpenAI ยังระบุว่า Batch API ช่วยประหยัด 50% ทั้ง input และ output และรันงานแบบ async ภายใน 24 ชั่วโมงได้ [15]

ข้อจำกัด API และ routing ที่ควรตรวจเอง

หน้าโมเดล GPT Image 2 ของ OpenAI ระบุ rate limit ตาม usage tier โดย Free ไม่รองรับ และ tier สูงขึ้นจาก Tier 1 ถึง Tier 5 ตาม TPM และ IPM [13] ตารางที่ระบุเริ่มจาก Tier 1 ที่ 100,000 TPM และ 5 IPM ไปจนถึง Tier 5 ที่ 8,000,000 TPM และ 250 IPM [13]

ฝั่ง Google เอกสาร Nano Banana image generation แสดงตัวอย่าง Gemini API ที่ใช้ inline image, aspect ratio และ 2K resolution [26] ถ้าพารามิเตอร์เหล่านี้ตรงกับ requirement ของ product คุณ Nano Banana Pro อาจ integrate ง่ายกว่าในเวิร์กโฟลว์ที่อยู่กับ Gemini

ถ้าใช้ third-party router อย่าคิดว่า limit, ขนาดภาพ และเงื่อนไขทุกอย่างจะเหมือน first-party เสมอ เช่น หน้า GPT Image 2 ของ Fal ระบุ custom dimension ที่ต้องเป็นหลายเท่าของ 16, ขอบภาพด้านเดียวสูงสุด 3840px, aspect ratio สูงสุด 3:1 และจำนวนพิกเซลรวมต้องอยู่ระหว่าง 655,360 ถึง 8,294,400 [17]

แล้วควรใช้ API ไหน

เลือก GPT Image 2 ก่อน ถ้าคุณต้องการ:

  • ข้อความภาษาอังกฤษที่ต้องแม่น label เมนู UI copy โปสเตอร์ หรือ product callout [3][6]
  • asset เชิงพาณิชย์ที่เลย์เอาต์หนัก เช่น โฆษณา แพ็กเกจจิ้ง product mockup และ structured brand graphic [10]
  • การเข้าถึง OpenAI API พร้อมเอกสาร model availability, rate limit และ token pricing [13][14]
  • เศรษฐศาสตร์แบบ batch สำหรับงานสร้างภาพปริมาณมากที่รอผลแบบ asynchronous ได้ [15]

เลือก Nano Banana Pro ก่อน ถ้าคุณต้องการ:

  • พอร์ตเทรตสมจริง ภาพแนว UGC lifestyle ad รายละเอียดผิว หรือ cinematic lighting [6]
  • เวิร์กโฟลว์ Gemini/Nano Banana ที่มีพารามิเตอร์ image generation เช่น aspect ratio และ 2K resolution ในเอกสาร [26]
  • จุดเริ่มต้นสำหรับ CJK typography polish หรือ dramatic lighting โดยต้องจำกัดความเชื่อมั่นว่า signal ที่อ้างมาจาก Nano Banana 2 ไม่ใช่ benchmark ตรงของ Nano Banana Pro [3]
  • การทำงบประมาณที่สอดคล้องกับตัวเลขของ Google สำหรับภาพ 1024×1024 ที่ 1,290 output tokens หรือ $0.039 ต่อภาพ [25]

ควร เบนช์มาร์กทั้งคู่ ถ้างานหลักของคุณคือ product shot, e-commerce mockup, infographic, anatomy diagram หรือ technical schematic เพราะผลเปรียบเทียบที่มีแสดงว่าสูสีในหมวดเหล่านี้ [3][9]

วิธีทำ private benchmark ให้มีประโยชน์จริง

ก่อนจะ standardize กับ API ใด API หนึ่ง ให้สร้าง benchmark ขนาดเล็กจากงานจริงของคุณ ไม่ใช่จาก prompt โชว์เคสอย่างเดียว ชุดทดสอบควรมี asset ที่มักทำให้ workflow พัง เช่น product shot, brand ad, UI screen, diagram, ข้อความหลายภาษา, reference-image edit, packaging, social format และ edge case ที่อาจแตะ policy

ให้ให้คะแนน output แต่ละชิ้นจากเกณฑ์เหล่านี้:

  • ความถูกต้องและความอ่านง่ายของตัวอักษร
  • prompt adherence หรือทำตามคำสั่งได้แค่ไหน
  • layout และ spatial logic
  • fidelity ต่อ reference image
  • photorealism หรือการ match style
  • ความสามารถในการแก้ต่อด้วย follow-up prompt
  • artifact rate
  • refusal rate
  • latency ในสแต็กของคุณ
  • cost per accepted image หรือราคาต่อภาพที่ผ่านเกณฑ์ใช้งานจริง

รูปแบบของ Vidguru เป็นตัวอย่างการทดสอบที่ดี: ใช้ first-take generation, prompt เดียวกัน, reference เดียวกันเมื่อเกี่ยวข้อง และให้คะแนนจาก prompt adherence, commercial usability, text accuracy, physical logic และ reference fidelity ไม่ใช่รสนิยมทางศิลปะอย่างเดียว [10]

บรรทัดสุดท้าย

ถ้างานของคุณหนักตัวอักษร โครงสร้าง และเลย์เอาต์เชิงพาณิชย์ ให้เริ่มจาก GPT Image 2 ถ้างานของคุณเน้นแสง พอร์ตเทรต รายละเอียดผิว ความสมจริง และการทำงานใน ecosystem ของ Gemini ให้เริ่มจาก Nano Banana Pro แต่ถ้าเป็น product imagery, diagram หรือ infographic หลักฐานยังใกล้เกินกว่าจะประกาศผู้ชนะรวมได้ วิธีที่ปลอดภัยที่สุดคือทดสอบทั้งสองด้วย prompt, constraint และ acceptance criteria ของคุณเอง [3][6][9][10]

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • ในการทดสอบตรง 10 พรอมป์เมื่อ 22 เมษายน 2026 GPT Image 2 ทำครบ 10/10 และเด่นในงานตัวอักษรกับเลย์เอาต์ ขณะที่ Nano Banana Pro ทำ 9/10 และชนะในงานพอร์ตเทรตสมจริง ผิว และแสง [6]
  • ราคาหัวตารางใกล้กันกว่าที่หลายคนคิด: OpenAI ระบุ GPT Image 2 image output ที่ $30 ต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วน Google ระบุ Gemini image output ที่ $30 ต่อ 1 ล้านโทเคน และภาพ 1024×1024 ใช้ 1,290 โทเคน หรือ $0.039 ต่อภาพ [14][25]
  • เริ่มด้วย GPT Image 2 ถ้างานคือข้อความ ป้าย UI โปสเตอร์ และงานโฆษณาที่ต้องคุมเลย์เอาต์; เริ่มด้วย Nano Banana Pro ถ้างานคือภาพไลฟ์สไตล์สมจริง แสงสวย และเวิร์กโฟลว์ Gemini จากนั้นควรเบนช์มาร์กด้วยพรอมป์ของคุณเอง

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro: เบนช์มาร์ก ราคา และการเลือก API" คืออะไร

ในการทดสอบตรง 10 พรอมป์เมื่อ 22 เมษายน 2026 GPT Image 2 ทำครบ 10/10 และเด่นในงานตัวอักษรกับเลย์เอาต์ ขณะที่ Nano Banana Pro ทำ 9/10 และชนะในงานพอร์ตเทรตสมจริง ผิว และแสง [6]

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

ในการทดสอบตรง 10 พรอมป์เมื่อ 22 เมษายน 2026 GPT Image 2 ทำครบ 10/10 และเด่นในงานตัวอักษรกับเลย์เอาต์ ขณะที่ Nano Banana Pro ทำ 9/10 และชนะในงานพอร์ตเทรตสมจริง ผิว และแสง [6] ราคาหัวตารางใกล้กันกว่าที่หลายคนคิด: OpenAI ระบุ GPT Image 2 image output ที่ $30 ต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วน Google ระบุ Gemini image output ที่ $30 ต่อ 1 ล้านโทเคน และภาพ 1024×1024 ใช้ 1,290 โทเคน หรือ $0.039 ต่อภาพ [14][25]

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

เริ่มด้วย GPT Image 2 ถ้างานคือข้อความ ป้าย UI โปสเตอร์ และงานโฆษณาที่ต้องคุมเลย์เอาต์; เริ่มด้วย Nano Banana Pro ถ้างานคือภาพไลฟ์สไตล์สมจริง แสงสวย และเวิร์กโฟลว์ Gemini จากนั้นควรเบนช์มาร์กด้วยพรอมป์ของคุณเอง

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร

Claude Security คืออะไร: AI ของ Anthropic สำหรับสแกนช่องโหว่โค้ดองค์กร

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง

Grok 4.3 API: 1M context กับราคา $1.25/$2.50 เปลี่ยนการแข่งขันโมเดลและเสียงอย่างไร

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5 น่าจะไม่ใช่ MIX 5: เบาะแสล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18

Xiaomi Q5 ใช่ MIX 5 ไหม? ข่าวหลุดล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18 มากกว่า

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

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

Studio Global AI36 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

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.

แหล่งที่มา

  • [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...

  • [5] GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI ... - GlobalGPTglbgpt.com

    logo GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI Image Comparison Guide avatar GPT Image 2 vs. Nano Banana 2: The Ultimate 2026 AI Image Comparison Guide GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K pr...

  • [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

    Skip to content Apiyi.com Blog Apiyi.com Blog Best AI API Router Services Apiyi.com Blog Apiyi.com Blog Best AI API Router Services Image Generation API Model Selection & Comparison GPT-Image-2 vs Nano Banana Pro: Which is stronger? 7-dimensional deep showd...

  • [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...