Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) Google का एक इमेज मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-3-pro-image के तहत सूचीबद्ध है। Microsoft AI: MAI-Image-2.6 Microsoft का एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी microsoft/mai-image-2.6 के तहत सूचीबद्ध है। दोनों इमेज श्रेणी में आते हैं, इसलिए दोनों उस काम के लिए बनाए गए हैं जहां तस्वीरें मुख्य बात होती हैं, बाद का विचार नहीं, लेकिन वे अलग प्रदाताओं से आते हैं और अलग समय पर जारी हुए, Google मॉडल 2026-06-18 को और Microsoft मॉडल 2026-09-04 को आया।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट का है। Google मॉडल इनपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट लौटा सकता है, जबकि Microsoft मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है लेकिन केवल इमेज लौटाता है। इसका मतलब है कि जहां आप चाहते हैं कि मॉडल शब्दों में जवाब दे, किसी रेंडर को समझाए, या तस्वीर के साथ कैप्शन दे, वहां Google मॉडल चुनें। कॉन्टेक्स्ट दूसरा बड़ा अंतर है: Google मॉडल 131072 टोकन ले जाता है, Microsoft मॉडल 4096। लंबे प्रॉम्प्ट, कई इमेज संदर्भों, या विस्तारित बातचीत के लिए Google मॉडल के पास कहीं अधिक जगह है। पैरामीटर सूचियां भी ऐसी ही कहानी बताती हैं। Google मॉडल tools, tool choice, structured outputs, reasoning, include reasoning, response format, seed, stop, temperature, top p और max tokens का समर्थन करता है। Microsoft मॉडल max completion tokens, max tokens और temperature का समर्थन करता है। इसलिए tool calling, structured output और reasoning नियंत्रण केवल Google की ओर हैं।
व्यवहार में, Google मॉडल चुनें जब काम को एक से अधिक इमेज आउटपुट की जरूरत हो। ऐसी एडिटिंग पाइपलाइन जो कई संदर्भ इमेज भेजती हैं, ऐसे एजेंट जो जनरेशन के बीच tools कॉल करते हैं, और कोई भी चीज जिसे structured response या reasoning पास चाहिए, वहां यही उपयुक्त है। Microsoft मॉडल चुनें जब आप सीधा टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज कॉल चाहते हैं और कुछ नहीं, क्योंकि इसकी सीमित सतह जोड़ना आसान है और यह आपसे tool या reasoning पैरामीटर के बारे में सोचने को नहीं कहता। अगर आपका प्रॉम्प्ट छोटा है और आपका आउटपुट एक तस्वीर है, तो Microsoft मॉडल एक उचित डिफ़ॉल्ट है। अगर आपका प्रॉम्प्ट लंबा है, या आपके आउटपुट को शब्द या संरचना चाहिए, तो Google मॉडल चुनें।
api14 के जरिए किसी भी एक को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को उसी base URL पर इंगित करते हैं, वही chat completions शैली का request body भेजते हैं, और केवल मॉडल आईडी बदलते हैं: Google मॉडल के लिए google/gemini-3-pro-image, Microsoft मॉडल के लिए microsoft/mai-image-2.6। आपके कोड में बाकी सब कुछ, क्लाइंट लाइब्रेरी, auth हेडर, request का स्वरूप, वैसा ही रहता है। बस पैरामीटर अंतर ध्यान में रखें, क्योंकि Microsoft मॉडल tools, structured outputs या reasoning फ़ील्ड स्वीकार नहीं करेगा, और Google मॉडल max completion tokens स्वीकार नहीं करेगा।
एक मामला ऐसा है जहां व्यापक सुविधा सेट के मुकाबले भी Microsoft मॉडल बेहतर चुनाव है: एक छोटा, एकल इमेज जनरेशन जहां आपको टेक्स्ट वापस, tools, structured output या reasoning की जरूरत नहीं है, और आप अतिरिक्त पैरामीटर नहीं ढोना चाहते। कीमत पर, इनपुट पर Google मॉडल दोनों में सस्ता है, जबकि आउटपुट मूल्य निर्धारण उनके बीच उल्लेखनीय रूप से अलग नहीं है, इसलिए अकेले लागत किसी भी दिशा में बदलने का मजबूत कारण नहीं है। निर्णय लेने से पहले मौजूदा आंकड़ों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।