Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) es un modelo de imagen de Google, listado bajo el id de modelo google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image es un modelo de imagen de OpenAI, listado bajo el id de modelo openai/gpt-5-image. Ambos se sitúan en la categoría de imagen, y ambos aceptan imagen y texto como entrada y pueden devolver imagen y texto como salida, así que a simple vista están orientados al mismo tipo de trabajo: generar y editar imágenes junto con texto en una sola llamada.
La diferencia más clara es el contexto. GPT-5 Image tiene una ventana de contexto de 400000 tokens, mientras que Nano Banana Pro tiene 131072 tokens, así que el modelo de OpenAI te da aproximadamente tres veces más espacio para trabajar. GPT-5 Image también acepta entrada de archivos además de imagen y texto, algo que Nano Banana Pro no lista. En cuanto a parámetros, Nano Banana Pro es el único de los dos que admite tools y tool_choice, así que si tu flujo de trabajo necesita que el modelo llame a funciones, esa capacidad está del lado de Google. Por lo demás, los dos son similares en la superficie compartida: ambos admiten reasoning e include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens y stop. GPT-5 Image añade logprobs, top_logprobs y verbosity, que Nano Banana Pro no lista. En precio, Nano Banana Pro es el más barato de los dos para entrada, mientras que GPT-5 Image es el más barato de los dos para salida, así que la mejor oferta depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida.
Para la selección práctica, recurre a GPT-5 Image cuando tu tarea implique entradas largas, muchas imágenes de referencia o archivos adjuntos, ya que el contexto más grande y la modalidad de archivos son lo que te permite mantener todo en una sola solicitud en lugar de dividirlo tú mismo. También es la elección natural cuando la mayor parte de tu costo recae en la salida generada, porque su precio de salida es el más bajo de los dos. Recurre a Nano Banana Pro cuando necesites llamadas a herramientas, ya que es el único del par que admite tools y tool_choice, y cuando tu costo esté dominado por tokens de entrada, donde es más barato. Si tu tarea es una solicitud sencilla de imagen más texto sin herramientas y con un prompt modesto, cualquiera de los dos modelos puede servirla, y el factor decisivo es simplemente en qué lado de la división de costos de entrada y salida cae tu uso.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu solicitud en la forma habitual de chat completions con tu contenido de imagen y texto, y estableces el campo model en google/gemini-3-pro-image u openai/gpt-5-image. Cambiar entre ellos es un cambio de una línea en ese id de modelo; la estructura de solicitud y respuesta sigue igual. Ten en cuenta que los conjuntos de parámetros no son idénticos, así que si dependes de tools o tool_choice estás en el modelo de Google, y si dependes de logprobs, top_logprobs o verbosity estás en el modelo de OpenAI. La tabla de precios en vivo de esta página muestra las tarifas actuales para ambos.
Hay un caso en el que el otro modelo sigue siendo la mejor elección incluso si empezaste con el primero. Si comienzas con Nano Banana Pro por su entrada más barata y su soporte de herramientas, pero tus prompts crecen hasta convertirse en documentos largos o necesitas adjuntar archivos, GPT-5 Image se vuelve la mejor opción debido a su ventana de contexto más grande y su entrada de archivos. A la inversa, si comienzas con GPT-5 Image por su contexto y su salida más barata pero luego necesitas que el modelo llame a herramientas, Nano Banana Pro es el que admite tools y tool_choice.