Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) مقابل OpenAI: GPT-5 Image
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.)) وOpenAI: GPT-5 Image (35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| المزوّد | OpenAI | |
| الإدخال | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.) | 35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.) |
| الإخراج | 42.00 US$ / مليون رمز (≈ 157.50 ر.س.) | 35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.70 US$ / مليون رمز (≈ 2.63 ر.س.) | 4.38 US$ / مليون رمز (≈ 16.41 ر.س.) |
| كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | 1.31 US$ / مليون رمز (≈ 4.92 ر.س.) | - |
| الاستدلال | 42.00 US$ / مليون رمز (≈ 157.50 ر.س.) | - |
| إخراج الصور | 420.00 US$ / مليون رمز (≈ 1,575.00 ر.س.) | 140.00 US$ / مليون رمز (≈ 525.00 ر.س.) |
| إدخال الصوت | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.) | - |
| صورة | 0.000007 US$ / صورة (≈ 0.0000263 ر.س.) | - |
| بحث الويب | 49.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 183.75 ر.س.) | 35.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 131.25 ر.س.) |
| نافذة السياق | 131,072 | 400,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 32,768 | 128,000 |
| الإدخال | image, text | image, text, file |
| الإخراج | image, text | image, text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 18/06/2026 | 14/10/2025 |
أبرز الفروق
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) أرخص بنسبة 80% في رموز الإدخال.
- OpenAI: GPT-5 Image أرخص بنسبة 17% في رموز الإخراج.
- يقرأ OpenAI: GPT-5 Image سياقًا أكبر بمقدار 3.1× (400,000 رمز).
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) وحده يدعم استدعاء الأدوات.
بالتفصيل
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) هو نموذج صور من Google، مُدرج تحت معرّف النموذج google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image هو نموذج صور من OpenAI، مُدرج تحت معرّف النموذج openai/gpt-5-image. يقع كلاهما في فئة الصور، وكلاهما يقبل الصور والنصوص كمدخلات ويمكنه إرجاع الصور والنصوص كمخرجات، لذا للوهلة الأولى يهدفان إلى النوع نفسه من العمل: توليد الصور وتحريرها إلى جانب النص في نداء واحد.
أوضح خط فاصل بينهما هو السياق. يحمل GPT-5 Image نافذة سياق بحجم 400000 رمز، بينما يحمل Nano Banana Pro 131072 رمزًا، لذا يمنحك نموذج OpenAI مساحة أكبر بنحو ثلاثة أضعاف للعمل. كما يقبل GPT-5 Image إدخال الملفات بالإضافة إلى الصور والنصوص، وهو ما لا يدرجه Nano Banana Pro. أما بالنسبة للمعاملات، فإن Nano Banana Pro هو الوحيد بين الاثنين الذي يدعم tools و tool_choice، لذا إذا كان سير عملك يحتاج إلى أن يستدعي النموذج دوال، فهذه القدرة موجودة على جانب Google. ويتقاربان فيما عدا ذلك على السطح المشترك: كلاهما يدعم reasoning و include_reasoning و structured_outputs و response_format و seed و temperature و top_p و max_tokens و stop. ويضيف GPT-5 Image معاملات logprobs و top_logprobs و verbosity، وهي التي لا يدرجها Nano Banana Pro. من ناحية السعر، Nano Banana Pro هو الأرخص بين الاثنين للإدخال، بينما GPT-5 Image هو الأرخص بين الاثنين للإخراج، لذا تعتمد الصفقة الأفضل على ما إذا كان عبء عملك ثقيلًا على الإدخال أم على الإخراج.
للاختيار العملي، اتجه إلى GPT-5 Image عندما تتضمن مهمتك مدخلات طويلة، أو العديد من الصور المرجعية، أو ملفات مرفقة، لأن السياق الأكبر ووسائط الملفات هما ما يتيحان لك إبقاء كل شيء في طلب واحد بدلًا من تقسيمه بنفسك. كما أنه الخيار الطبيعي عندما تقع معظم تكلفتك على المخرجات المولّدة، لأن تسعير مخرجاته هو الأقل بين الاثنين. واتجه إلى Nano Banana Pro عندما تحتاج إلى استدعاء الأدوات، لأنه الوحيد بين الزوجين الذي يدعم tools و tool_choice، وعندما تهيمن رموز الإدخال على تكلفتك، حيث يكون أرخص. إذا كانت مهمتك طلبًا مباشرًا من صور ونص بلا أدوات وبإيعاز متواضع، فيمكن لأي من النموذجين أن يخدمها، ويكون العامل الحاسم ببساطة هو أي جانب من تقسيم تكلفة الإدخال والإخراج يقع عليه استخدامك.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن الواجهة البرمجية متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك الحالي إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلبك بالشكل المعتاد لإكمالات الدردشة مع محتوى الصور والنص، وتضبط حقل model على google/gemini-3-pro-image أو openai/gpt-5-image. التبديل بينهما تغيير بسطر واحد في معرّف النموذج هذا؛ ويبقى هيكل الطلب والاستجابة كما هو. ضع في اعتبارك أن مجموعات المعاملات ليست متطابقة، لذا إذا كنت تعتمد على tools أو tool_choice فأنت على نموذج Google، وإذا كنت تعتمد على logprobs أو top_logprobs أو verbosity فأنت على نموذج OpenAI. ويعرض جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة المعدلات الحالية لكليهما.
هناك حالة واحدة يظل فيها النموذج الآخر هو الخيار الأفضل حتى لو بدأت بالأول. إذا بدأت بـ Nano Banana Pro لإدخاله الأرخص ودعمه للأدوات، لكن إيعازاتك تنمو لتصبح مستندات طويلة أو تحتاج إلى إرفاق ملفات، يصبح GPT-5 Image الخيار الأفضل بسبب نافذة سياقه الأكبر وإدخال الملفات. وبالعكس، إذا بدأت بـ GPT-5 Image لسياقه وإخراجه الأرخص لكنك احتجت لاحقًا إلى أن يستدعي النموذج أدوات، فإن Nano Banana Pro هو الذي يدعم tools و tool_choice.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-3-pro-image" إلى "openai/gpt-5-image"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openai/gpt-5-image",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
مقارنات أخرى
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router مقابل Auto Code