Google: Nano Banana 2.1 vs. OpenAI: GPT Image 2.6 Flare
Ein direkter Vergleich von Google: Nano Banana 2.1 (5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,70 €)) und OpenAI: GPT Image 2.6 Flare (28,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 25,09 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Nano Banana 2.1 | OpenAI: GPT Image 2.6 Flare | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | |
| Eingabe | 5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,70 €) | 28,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 25,09 €) |
| Ausgabe | 26,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 23,52 €) | 28,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 25,09 €) |
| Bildausgabe | 105,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 94,09 €) | 105,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 94,09 €) |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,91 €) | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,36 €) |
| Cache-Lesen | - | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,27 €) |
| Cache-Schreiben | - | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,36 €) |
| Kontextfenster | 65.536 | 400.000 |
| Max. Ausgabe | 58.982 | 360.000 |
| Eingabe | image, text | text, image |
| Ausgabe | image, text | image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 06.10.2026 | 04.11.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Nano Banana 2.1 ist bei Eingabe-Tokens 81% günstiger.
- Google: Nano Banana 2.1 ist bei Ausgabe-Tokens 6% günstiger.
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare liest 6.1× mehr Kontext (400.000 Tokens).
- Nur Google: Nano Banana 2.1 unterstützt Tool Calling.
- Nur Google: Nano Banana 2.1 unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-nano-banana-2.1" auf "openai/gpt-image-2.6-flare", 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-image-2.6-flare",
"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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