Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) बनाम OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) और OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst ($28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | OpenAI | |
| इनपुट | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04) |
| आउटपुट | $42.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,970.56) | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04) |
| कैश रीड | $0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18) | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) |
| कैश राइट | $1.31 / 1M टोकन (≈ ₹124.08) | - |
| रीज़निंग | $42.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,970.56) | - |
| इमेज आउटपुट | $420.00 / 1M टोकन (≈ ₹39,705.55) | $105.00 / 1M टोकन (≈ ₹9,926.39) |
| ऑडियो इनपुट | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) | - |
| इमेज | $0.000007 / इमेज (≈ ₹0.000662) | - |
| वेब सर्च | $49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31) | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) |
| संदर्भ विंडो | 1,31,072 | 4,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 32,768 | 3,60,000 |
| इनपुट | image, text | text, image |
| आउटपुट | image, text | image |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 18 जून 2026 | 9 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) इनपुट tokens पर 75% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst आउटपुट tokens पर 33% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst 3.1× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
- सिर्फ Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
विस्तार से
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) Google की एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी google/gemini-3-pro-image के अंतर्गत सूचीबद्ध है। OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI की एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी openai/gpt-image-2.5-sunburst के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों api14 पर इमेज श्रेणी में आते हैं, इसलिए ये एक ही व्यापक प्रकार के काम के लिए हैं, और इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि प्रत्येक कॉन्टेक्स्ट, आउटपुट और आपके लिए आवश्यक पैरामीटर को कैसे संभालता है।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट में है। GPT Image 2.5 Sunburst का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 400000 टोकन के मुकाबले Nano Banana Pro के 131072 टोकन, इसलिए यह एक ही कॉल में कहीं अधिक सामग्री ले सकता है। दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करते हैं, लेकिन उनके आउटपुट अलग हैं: Nano Banana Pro इमेज और टेक्स्ट लौटाता है, जबकि GPT Image 2.5 Sunburst केवल इमेज लौटाता है। पैरामीटर पर, Nano Banana Pro दोनों में से एकमात्र है जो tools, tool choice और reasoning (include_reasoning सहित) का समर्थन करता है, और यह temperature, top_p, stop और seed भी प्रदान करता है। GPT Image 2.5 Sunburst एक संकीर्ण सेट का समर्थन करता है: max_tokens, response_format, seed और structured_outputs। Structured outputs दोनों पर उपलब्ध हैं, इसलिए यह निर्णायक कारक नहीं है। कीमत पर, Nano Banana Pro इनपुट के लिए दोनों में सस्ता है, जबकि GPT Image 2.5 Sunburst आउटपुट के लिए सस्ता है, इसलिए बेहतर मूल्य इस बात पर निर्भर करता है कि आपका वर्कलोड इनपुट-भारी है या आउटपुट-भारी।
व्यावहारिक काम के लिए, Nano Banana Pro चुनें जब आपको मॉडल से टूल कॉल कराने की आवश्यकता हो, जब आप reasoning को सामने लाना या reasoning पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित करना चाहते हों, या जब आपको प्रतिक्रिया में उत्पन्न इमेज के साथ टेक्स्ट भी चाहिए। यह इनपुट-भारी कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जहाँ कम इनपुट कीमत मायने रखती है, बशर्ते 131072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट पर्याप्त हो। GPT Image 2.5 Sunburst चुनें जब आपके प्रॉम्प्ट या संदर्भ सामग्री बड़ी हों और आपको बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो चाहिए, या जब आउटपुट वॉल्यूम आपके उपयोग पर हावी हो और कम आउटपुट कीमत मुख्य चिंता हो। यदि आपको केवल इमेज वापस चाहिए और टूल या reasoning की आवश्यकता नहीं है, तो इसका संकीर्ण पैरामीटर सेट कोई सीमा नहीं है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपना अनुरोध उसी एंडपॉइंट पर उसी अनुरोध आकार के साथ भेजते हैं, और केवल एक चीज आप बदलते हैं वह है मॉडल आईडी: Nano Banana Pro के लिए google/gemini-3-pro-image का उपयोग करें, या GPT Image 2.5 Sunburst के लिए openai/gpt-image-2.5-sunburst का। पैरामीटर को प्रत्येक मॉडल के समर्थन के भीतर रखें, क्योंकि tools और reasoning Nano Banana Pro के हैं जबकि व्यापक कॉन्टेक्स्ट GPT Image 2.5 Sunburst का है।
ऐसे मामले हैं जहाँ दूसरा विकल्प फिर भी बेहतर है। यदि आपके कार्य को बहुत बड़ी मात्रा में इनपुट कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता है, तो GPT Image 2.5 Sunburst दोनों में से एकमात्र विकल्प है जिसके पास बड़ी विंडो है, और यदि आपकी लागत मुख्य रूप से आउटपुट से संचालित होती है, तो इसकी कम आउटपुट कीमत इसे अधिक किफायती विकल्प बनाती है, भले ही Nano Banana Pro इनपुट पर सस्ता है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-3-pro-image" से "openai/gpt-image-2.5-sunburst" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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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