Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) contre OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
Un comparatif côte à côte de Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst (28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €)) 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 Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Sortie | 42,00 $US / 1M jetons (≈ 37,40 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Lecture du cache | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| 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 €) | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) |
| 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 | 360 000 |
| Entrée | image, text | text, image |
| Sortie | image, text | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 18 juin 2026 | 9 sept. 2026 |
Principales différences
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) est 75% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst est 33% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst 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.
- Seul Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
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 Image 2.5 Sunburst est un modèle d'image d'OpenAI, répertorié sous l'identifiant de modèle openai/gpt-image-2.5-sunburst. Les deux se situent dans la catégorie image sur api14, ils visent donc le même type général de travail, et le choix entre eux dépend de la façon dont chacun gère le contexte, la sortie et les paramètres dont vous avez besoin.
La séparation la plus nette concerne le contexte et la sortie. GPT Image 2.5 Sunburst dispose de la plus grande fenêtre de contexte, avec 400000 tokens contre 131072 pour Nano Banana Pro, il peut donc absorber bien plus de matière en un seul appel. Les deux acceptent du texte et de l'image en entrée, mais leurs sorties diffèrent : Nano Banana Pro renvoie image et texte, tandis que GPT Image 2.5 Sunburst renvoie uniquement une image. Côté paramètres, Nano Banana Pro est le seul des deux à prendre en charge tools, tool choice et reasoning (y compris include_reasoning), et il expose aussi temperature, top_p, stop et seed. GPT Image 2.5 Sunburst prend en charge un ensemble plus restreint : max_tokens, response_format, seed et structured_outputs. Les sorties structurées sont disponibles sur les deux, ce n'est donc pas un facteur décisif. Côté prix, Nano Banana Pro est le moins cher des deux en entrée, tandis que GPT Image 2.5 Sunburst est le moins cher en sortie, la meilleure valeur dépend donc de si votre charge de travail est intensive en entrée ou en sortie.
Pour le travail pratique, choisissez Nano Banana Pro lorsque vous avez besoin que le modèle appelle des outils, lorsque vous voulez que le raisonnement soit exposé ou contrôlé via les paramètres de reasoning, ou lorsque vous avez besoin de texte en plus de l'image générée dans la réponse. Il convient aussi aux tâches intensives en entrée où le prix d'entrée plus bas compte, tant que 131072 tokens de contexte suffisent. Choisissez GPT Image 2.5 Sunburst lorsque vos invites ou votre matériel de référence sont volumineux et que vous avez besoin de la plus grande fenêtre de contexte, ou lorsque le volume de sortie domine votre usage et que le prix de sortie plus bas est la préoccupation principale. Si vous avez seulement besoin d'une image en retour et que vous n'avez pas besoin d'outils ni de raisonnement, son ensemble de paramètres plus restreint n'est pas une limitation.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous envoyez votre requête au même endpoint avec la même forme de requête, et la seule chose que vous changez est l'identifiant de modèle : utilisez google/gemini-3-pro-image pour Nano Banana Pro, ou openai/gpt-image-2.5-sunburst pour GPT Image 2.5 Sunburst. Gardez les paramètres dans ce que chaque modèle prend en charge, puisque tools et reasoning appartiennent à Nano Banana Pro tandis que le contexte plus large appartient à GPT Image 2.5 Sunburst.
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-image-2.5-sunburst" : 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-image-2.5-sunburst",
"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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