Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) vs. OpenAI: GPT-5 Image
Ein direkter Vergleich von Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) und OpenAI: GPT-5 Image (35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €)) 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) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) |
| Ausgabe | 42,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 37,40 €) | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) |
| Cache-Lesen | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €) |
| 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 €) | 140,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 124,67 €) |
| Audioeingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | - |
| Bild | 0,000007 $ / Bild (≈ 0,00000623 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,17 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 400.000 |
| Max. Ausgabe | 32.768 | 128.000 |
| Eingabe | image, text | image, text, file |
| Ausgabe | image, text | image, text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 18.06.2026 | 14.10.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist bei Eingabe-Tokens 80% günstiger.
- OpenAI: GPT-5 Image ist bei Ausgabe-Tokens 17% günstiger.
- OpenAI: GPT-5 Image liest 3.1× mehr Kontext (400.000 Tokens).
- Nur Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) unterstützt Tool Calling.
Im Detail
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist ein Bildmodell von Google, gelistet unter der Modell-ID google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image ist ein Bildmodell von OpenAI, gelistet unter der Modell-ID openai/gpt-5-image. Beide liegen in der Kategorie Bild, und beide akzeptieren Bild und Text als Eingabe und können Bild und Text als Ausgabe zurückgeben, sodass sie auf den ersten Blick auf dieselbe Art von Arbeit ausgerichtet sind: das Generieren und Bearbeiten von Bildern zusammen mit Text in einem einzigen Aufruf.
Die deutlichste Trennung ist der Kontext. GPT-5 Image trägt ein Kontextfenster von 400000 Token, während Nano Banana Pro 131072 Token trägt, sodass das OpenAI-Modell Ihnen grob dreimal so viel Raum zum Arbeiten gibt. GPT-5 Image akzeptiert zudem Dateieingabe zusätzlich zu Bild und Text, was Nano Banana Pro nicht auflistet. Bei den Parametern ist Nano Banana Pro das einzige der beiden, das tools und tool_choice unterstützt, wenn Ihr Workflow also erfordert, dass das Modell Funktionen aufruft, liegt diese Fähigkeit auf der Google-Seite. Ansonsten sind die beiden auf der gemeinsamen Oberfläche nah beieinander: beide unterstützen reasoning und include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens und stop. GPT-5 Image fügt logprobs, top_logprobs und verbosity hinzu, was Nano Banana Pro nicht auflistet. Beim Preis ist Nano Banana Pro das günstigere der beiden für die Eingabe, während GPT-5 Image das günstigere der beiden für die Ausgabe ist, sodass das bessere Angebot davon abhängt, ob Ihre Arbeitslast eingabelastig oder ausgabelastig ist.
Für die praktische Auswahl greifen Sie zu GPT-5 Image, wenn Ihre Aufgabe lange Eingaben, viele Referenzbilder oder angehängte Dateien umfasst, da der größere Kontext und die Dateimodalität es Ihnen ermöglichen, alles in einer Anfrage zu halten, anstatt es selbst zu zerlegen. Es ist auch die natürliche Wahl, wenn der Großteil Ihrer Kosten auf generierter Ausgabe liegt, weil seine Ausgabepreisgestaltung die niedrigere der beiden ist. Greifen Sie zu Nano Banana Pro, wenn Sie Tool-Aufrufe benötigen, da es das einzige des Paares ist, das tools und tool_choice unterstützt, und wenn Ihre Kosten von Eingabe-Token dominiert werden, wo es günstiger ist. Wenn Ihre Aufgabe eine unkomplizierte Bild-plus-Text-Anfrage ohne Tools und mit einem bescheidenen Prompt ist, kann jedes Modell sie bedienen, und der entscheidende Faktor ist einfach, auf welche Seite der Kostenaufteilung zwischen Eingabe und Ausgabe Ihre Nutzung fällt.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre Anfrage in der üblichen Chat-Completions-Form mit Ihrem Bild- und Textinhalt und setzen das Feld model auf google/gemini-3-pro-image oder openai/gpt-5-image. Das Wechseln zwischen ihnen ist eine Änderung einer Zeile an dieser Modell-ID; die Anfrage- und Antwortstruktur bleiben gleich. Beachten Sie, dass die Parametersätze nicht identisch sind, wenn Sie sich also auf tools oder tool_choice verlassen, sind Sie beim Google-Modell, und wenn Sie sich auf logprobs, top_logprobs oder verbosity verlassen, sind Sie beim OpenAI-Modell. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite zeigt die aktuellen Tarife für beide.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-3-pro-image" auf "openai/gpt-5-image", 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": "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"));
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