Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) contre OpenAI: GPT-5 Image
Un comparatif côte à côte de Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT-5 Image (35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) |
| Sortie | 42,00 $US / 1M jetons (≈ 37,40 €) | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) |
| Lecture du cache | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €) |
| Écriture du cache | 1,31 $US / 1M jetons (≈ 1,17 €) | - |
| Raisonnement | 42,00 $US / 1M jetons (≈ 37,40 €) | - |
| Image en sortie | 420,00 $US / 1M jetons (≈ 374,00 €) | 140,00 $US / 1M jetons (≈ 124,67 €) |
| Audio en entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | - |
| Visuel | 0,000007 $US / visuel (≈ 0,00000623 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 131 072 | 400 000 |
| Sortie max. | 32 768 | 128 000 |
| Entrée | image, text | image, text, file |
| Sortie | image, text | image, text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 18 juin 2026 | 14 oct. 2025 |
Principales différences
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est 80% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-5 Image est 17% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT-5 Image lit 3.1× plus de contexte (400 000 tokens).
- Seul Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) prend en charge l’appel d’outils.
En détail
Google : Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est un modèle d'image de Google, répertorié sous l'identifiant de modèle google/gemini-3-pro-image. OpenAI : GPT-5 Image est un modèle d'image d'OpenAI, répertorié sous l'identifiant de modèle openai/gpt-5-image. Les deux se situent dans la catégorie image, et tous deux acceptent l'image et le texte en entrée et peuvent renvoyer l'image et le texte en sortie, donc à première vue ils visent le même type de travail : générer et modifier des images en même temps que du texte en un seul appel.
La différence la plus nette est le contexte. GPT-5 Image dispose d'une fenêtre de contexte de 400000 tokens, tandis que Nano Banana Pro dispose de 131072 tokens, donc le modèle d'OpenAI vous donne environ trois fois plus de marge de travail. GPT-5 Image accepte également l'entrée de fichier en plus de l'image et du texte, ce que Nano Banana Pro ne liste pas. Concernant les paramètres, Nano Banana Pro est le seul des deux à prendre en charge tools et tool_choice, donc si votre flux de travail nécessite que le modèle appelle des fonctions, cette capacité se trouve du côté de Google. Les deux sont par ailleurs proches sur la surface partagée : tous deux prennent en charge reasoning et include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens et stop. GPT-5 Image ajoute logprobs, top_logprobs et verbosity, que Nano Banana Pro ne liste pas. Concernant le prix, Nano Banana Pro est le moins cher des deux pour l'entrée, tandis que GPT-5 Image est le moins cher des deux pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de si votre charge de travail est intensive en entrée ou en sortie.
Pour la sélection pratique, optez pour GPT-5 Image lorsque votre tâche implique de longues entrées, de nombreuses images de référence ou des fichiers joints, car le contexte plus large et la modalité fichier sont ce qui vous permet de tout garder dans une seule requête au lieu de le découper vous-même. C'est aussi le choix naturel lorsque la majeure partie de votre coût porte sur la sortie générée, car son tarif de sortie est le plus bas des deux. Optez pour Nano Banana Pro lorsque vous avez besoin d'appel d'outils, car c'est le seul de la paire à prendre en charge tools et tool_choice, et lorsque votre coût est dominé par les tokens d'entrée, où il est moins cher. Si votre tâche est une simple requête image plus texte sans outils et avec un prompt modeste, l'un ou l'autre modèle peut la servir, et le facteur décisif est simplement de quel côté de la répartition des coûts d'entrée et de sortie se situe votre usage.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez votre requête dans la forme habituelle des complétions de chat avec votre contenu image et texte, et définissez le champ model sur google/gemini-3-pro-image ou openai/gpt-5-image. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne de cet identifiant de modèle ; la structure de requête et de réponse reste la même. Gardez à l'esprit que les ensembles de paramètres ne sont pas identiques, donc si vous dépendez de tools ou tool_choice vous êtes sur le modèle Google, et si vous dépendez de logprobs, top_logprobs ou verbosity vous êtes sur le modèle OpenAI. Le tableau des prix en direct sur cette page montre les tarifs actuels pour les deux.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-3-pro-image" par "openai/gpt-5-image" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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