Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) vs. Auto Code
Ein direkter Vergleich von Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) und Auto Code (105,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 93,50 €)) 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) | Auto Code | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenRouter | |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 105,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 93,50 €) |
| Ausgabe | 42,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 37,40 €) | 630,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 561,00 €) |
| 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 €) | - |
| Audioeingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | - |
| Bild | 0,000007 $ / Bild (≈ 0,00000623 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Kontextfenster | 131.072 | 2.000.000 |
| Max. Ausgabe | 32.768 | 65.536 |
| Eingabe | image, text | text, image, audio, file, video |
| Ausgabe | image, text | text, image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 18.06.2026 | 05.11.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist bei Eingabe-Tokens 93% günstiger.
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ist bei Ausgabe-Tokens 93% günstiger.
- Auto Code liest 15.3× mehr Kontext (2.000.000 Tokens).
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-3-pro-image" auf "openrouter/auto-code", 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": "openrouter/auto-code",
"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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