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

สำหรับผู้อ่านไทย จุดที่ควรระวังคือหลักฐานที่อ้างถึงไม่ได้เป็น benchmark ภาษาไทยโดยตรง แหล่งข้อมูลพูดชัดกับข้อความภาษาอังกฤษ และมีสัญญาณบางส่วนเรื่อง CJK หรือกลุ่มอักษรจีน ญี่ปุ่น เกาหลี 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 ในการทดสอบนั้น GPT Image 2.0 สร้างภาพครบทั้ง 10 พรอมป์ ส่วน Nano Banana Pro สร้างได้ 9 จาก 10 และปฏิเสธพรอมป์เกี่ยวกับ CV ของบุคคลมีชื่อเสียงด้วยเหตุผลด้าน policy

อย่างไรก็ตาม แหล่งอื่นที่มีประโยชน์หลายแห่งไม่ได้ทดสอบ Nano Banana Pro โดยตรง Genspark, Analytics Vidhya และ Vidguru เปรียบเทียบ GPT Image 2 กับ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro 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 , หน้า pricing ของ OpenAI ระบุราคา GPT Image 2 แบบ token , หน้า pricing ของ Google ระบุราคา image output ของ Gemini และเอกสาร image generation ของ Google แสดงวิธีใช้ Nano Banana ผ่าน Gemini API

ในทางกลับกัน benchmark ด้านคุณภาพยังเป็นชุดทดสอบขนาดเล็กหรือบทความรีวิวมากกว่าจะเป็น benchmark อิสระมาตรฐานเดียว บางหน้ามีตัวเลขเฉพาะมาก เช่น อันดับ leaderboard หรือเปอร์เซ็นต์ text accuracy แต่ snippet ที่มีไม่ได้ให้ methodology มากพอให้ใช้เป็นหลักตัดสิน vendor สำหรับ production ได้อย่างเด็ดขาด

จุดที่ GPT Image 2 ดูแข็งกว่า

ตัวอักษร typography และงานที่เลย์เอาต์เยอะ

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

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

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

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

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

เวิร์กโฟลว์ Gemini-native

เอกสาร Nano Banana image generation ของ Google แสดงการใช้ Gemini API พร้อม inline image input, การตั้ง aspect ratio และพารามิเตอร์ 2K resolution 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

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

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 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

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

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 สำหรับงาน asynchronous ปริมาณมาก OpenAI ยังระบุว่า Batch API ช่วยประหยัด 50% ทั้ง input และ output และรันงานแบบ async ภายใน 24 ชั่วโมงได้

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 ตารางที่ระบุเริ่มจาก Tier 1 ที่ 100,000 TPM และ 5 IPM ไปจนถึง Tier 5 ที่ 8,000,000 TPM และ 250 IPM

ฝั่ง Google เอกสาร Nano Banana image generation แสดงตัวอย่าง Gemini API ที่ใช้ inline image, aspect ratio และ 2K resolution 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

แล้วควรใช้ API ไหน

เลือก GPT Image 2 ก่อน ถ้าคุณต้องการ:

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

เลือก Nano Banana Pro ก่อน ถ้าคุณต้องการ:

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

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

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

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