Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) vs. Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Ein direkter Vergleich von Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) und Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 15,58 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Microsoft | |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 17,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 15,58 €) |
| Ausgabe | 42,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 37,40 €) | - |
| Cache-Lesen | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | - |
| Cache-Schreiben | 1,31 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,17 €) | - |
| Schlussfolgern | 42,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 37,40 €) | - |
| Bildausgabe | 420,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 374,00 €) | 133,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 118,43 €) |
| Audioeingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | - |
| Bild | 0,000007 $ / Bild (≈ 0,00000623 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Bildeingabe | - | 133,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 118,43 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 4.096 |
| Max. Ausgabe | 32.768 | 1.024 |
| Eingabe | image, text | text, image |
| Ausgabe | image, text | image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 18.06.2026 | 04.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist bei Eingabe-Tokens 60% günstiger.
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) liest 32.0× mehr Kontext (131.072 Tokens).
- Nur Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) unterstützt Tool Calling.
- Nur Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Nur Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
Im Detail
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist ein Bildmodell von Google, das auf api14 unter der Modell-ID google/gemini-3-pro-image gelistet ist. Microsoft AI: MAI-Image-2.6 ist ein Bildmodell von Microsoft, das unter der Modell-ID microsoft/mai-image-2.6 gelistet ist. Beide liegen in der Kategorie Bild, sind also beide für Arbeit gebaut, bei der Bilder der Punkt sind und nicht ein nachträglicher Gedanke, aber sie kommen von unterschiedlichen Anbietern und wurden zu unterschiedlichen Zeiten veröffentlicht, wobei das Google Modell am 2026-06-18 erschien und das Microsoft Modell am 2026-09-04.
Die klarste Trennung sind Kontext und Ausgabe. Das Google Modell akzeptiert Bild und Text als Eingabe und kann Bild und Text als Ausgabe zurückgeben, während das Microsoft Modell Text und Bild als Eingabe akzeptiert, aber nur Bild zurückgibt. Das bedeutet, überall dort, wo du willst, dass das Modell in Worten antwortet, ein Rendering erklärt oder dir eine Bildunterschrift zusammen mit dem Bild liefert, zeigt auf das Google Modell. Der Kontext ist die andere große Lücke: Das Google Modell trägt 131072 Tokens, das Microsoft Modell 4096. Für lange Prompts, mehrere Bildreferenzen oder ausgedehntes Hin und Her hat das Google Modell weit mehr Raum. Die Parameterlisten erzählen eine ähnliche Geschichte. Das Google Modell unterstützt tools, tool choice, structured outputs, reasoning, include reasoning, response format, seed, stop, temperature, top p und max tokens. Das Microsoft Modell unterstützt max completion tokens, max tokens und temperature. Also sind Tool Calling, strukturierte Ausgabe und Reasoning Steuerung nur auf der Google Seite.
In der Praxis wähle das Google Modell, wenn die Aufgabe mehr als ein einzelnes Bild als Ausgabe braucht. Bearbeitungspipelines, die mehrere Referenzbilder durchreichen, Agenten, die mitten in der Generierung Tools aufrufen, und alles, was eine strukturierte Antwort oder einen Reasoning Durchlauf braucht, gehören dorthin. Wähle das Microsoft Modell, wenn du einen geradlinigen Aufruf von Text Prompt zu Bild willst und nichts anderes, da seine schmalere Oberfläche einfacher zu verdrahten ist und es dir nicht abverlangt, über Tool oder Reasoning Parameter nachzudenken. Wenn dein Prompt kurz ist und deine Ausgabe ein Bild ist, ist das Microsoft Modell eine vernünftige Standardwahl. Wenn dein Prompt lang ist oder deine Ausgabe Worte oder Struktur braucht, ist das Google Modell das, zu dem du greifen solltest.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI kompatibel ist. Du richtest deinen Client auf dieselbe Basis URL, sendest denselben Request Body im Stil der Chat Completions und änderst nur die Modell ID: google/gemini-3-pro-image für das Google Modell, microsoft/mai-image-2.6 für das Microsoft Modell. Alles andere in deinem Code, die Client Bibliothek, der Auth Header, die Form der Anfrage, bleibt bestehen. Behalte nur die Parameterunterschiede im Kopf, da das Microsoft Modell keine tools, structured outputs oder reasoning Felder akzeptiert und das Google Modell keine max completion tokens akzeptiert.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-3-pro-image" auf "microsoft/mai-image-2.6", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "microsoft/mai-image-2.6",
"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"));
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