Google: Nano Banana 2.1 contre OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
Un comparatif côte à côte de Google: Nano Banana 2.1 (5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €)) 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 2.1 | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Sortie | 26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,38 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Image en sortie | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Lecture du cache | - | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 400 000 |
| Sortie max. | 58 982 | 360 000 |
| Entrée | image, text | text, image |
| Sortie | image, text | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 6 oct. 2026 | 9 sept. 2026 |
Principales différences
- Google: Nano Banana 2.1 est 81% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Google: Nano Banana 2.1 est 6% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst lit 6.1× plus de contexte (400 000 tokens).
- Seul Google: Nano Banana 2.1 prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Google: Nano Banana 2.1 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
En détail
Google : Nano Banana 2.1 est un modèle d'image de Google, et OpenAI : GPT Image 2.5 Sunburst est un modèle d'image d'OpenAI. Tous deux se situent dans la catégorie image sur api14, donc aucun n'est un modèle de texte à usage général vers lequel vous vous tourneriez pour rédiger de la documentation ou répondre à des tickets de support. Ce sont les deux options d'image dans cette comparaison, créées par des laboratoires concurrents, et le choix entre elles dépend de la quantité de contexte dont vous avez besoin, si vous voulez du texte en retour en plus de l'image, et si vous avez besoin d'appel d'outils ou de contrôles de raisonnement.
La séparation la plus nette concerne le contexte. GPT Image 2.5 Sunburst accepte jusqu'à 400 000 tokens, ce qui est bien plus grand que la fenêtre de 65 536 tokens de Nano Banana 2.1, donc les longs documents de référence, les gros lots d'images sources ou les instructions étendues tiennent plus confortablement sur le modèle OpenAI. Les modalités diffèrent aussi : Nano Banana 2.1 prend l'image et le texte en entrée et peut renvoyer l'image et le texte en sortie, tandis que GPT Image 2.5 Sunburst prend le texte et l'image en entrée mais ne renvoie que l'image. Côté paramètres, Nano Banana 2.1 est celui qui prend en charge tools, tool choice et reasoning (y compris reasoning effort et include reasoning), et il expose aussi temperature et top p, ce que GPT Image 2.5 Sunburst ne fait pas. Les sorties structurées et seed sont disponibles sur les deux. Nano Banana 2.1 est le moins cher des deux en entrée comme en sortie, donc le coût joue en sa faveur si vous générez en volume.
Pour le travail pratique, choisissez GPT Image 2.5 Sunburst quand la tâche est principalement de la génération à partir d'un grand ensemble de contexte : un long brief, de nombreuses images de référence, ou un prompt assemblé à partir d'un gros document, et quand vous n'avez besoin que d'une image en retour. Choisissez Nano Banana 2.1 quand vous voulez que le modèle appelle des outils, quand vous voulez des contrôles de raisonnement pour façonner sa manière de traiter une requête, quand vous avez besoin d'une réponse textuelle renvoyée à côté de l'image, ou quand vous voulez ajuster l'échantillonnage avec temperature et top p. Si votre pipeline est sensible au coût et que vos prompts sont assez courts pour tenir dans 65 536 tokens, Nano Banana 2.1 est le choix par défaut naturel.
Appeler l'un ou l'autre via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers api14, vous conservez la forme habituelle de vos requêtes, et vous ne changez que l'identifiant du modèle : utilisez "google/gemini-nano-banana-2.1" pour le modèle Google ou "openai/gpt-image-2.5-sunburst" pour le modèle OpenAI. Tout le reste dans l'appel, les messages, les entrées d'image et la gestion de la réponse, reste tel quel, donc basculer entre les deux pour un test est un changement d'une ligne plutôt qu'une réécriture.
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-nano-banana-2.1" 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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