Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) è un modello per immagini di Google, elencato con l'id modello google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image è un modello per immagini di OpenAI, elencato con l'id modello openai/gpt-5-image. Entrambi rientrano nella categoria immagini, ed entrambi accettano immagini e testo come input e possono restituire immagini e testo come output, quindi a prima vista sono pensati per lo stesso tipo di lavoro: generare e modificare immagini insieme al testo in un'unica chiamata.
La distinzione più netta è il contesto. GPT-5 Image dispone di una finestra di contesto di 400000 token, mentre Nano Banana Pro ne dispone di 131072, quindi il modello OpenAI offre circa tre volte lo spazio di lavoro. GPT-5 Image accetta anche input di file oltre a immagini e testo, cosa che Nano Banana Pro non elenca. Sui parametri, Nano Banana Pro è l'unico dei due a supportare tools e tool_choice, quindi se il tuo flusso di lavoro richiede che il modello chiami funzioni, quella capacità è sul lato Google. Per il resto i due sono vicini sulla superficie condivisa: entrambi supportano reasoning e include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens e stop. GPT-5 Image aggiunge logprobs, top_logprobs e verbosity, che Nano Banana Pro non elenca. Sul prezzo, Nano Banana Pro è il più economico dei due per l'input, mentre GPT-5 Image è il più economico dei due per l'output, quindi l'offerta migliore dipende dal fatto che il tuo carico di lavoro sia pesante in input o in output.
Per la selezione pratica, scegli GPT-5 Image quando il tuo compito comporta input lunghi, molte immagini di riferimento o file allegati, dato che il contesto più ampio e la modalità file sono ciò che ti permette di tenere tutto in un'unica richiesta invece di suddividerlo da solo. È anche la scelta naturale quando la maggior parte del tuo costo ricade sull'output generato, perché il suo prezzo di output è il più basso dei due. Scegli Nano Banana Pro quando hai bisogno del tool calling, dato che è l'unico della coppia a supportare tools e tool_choice, e quando il tuo costo è dominato dai token di input, dove è più economico. Se il tuo compito è una semplice richiesta immagine più testo senza strumenti e con un prompt modesto, entrambi i modelli possono servirti, e il fattore decisivo è semplicemente su quale lato della divisione dei costi di input e output ricade il tuo utilizzo.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii la tua richiesta nella consueta forma delle chat completions con il tuo contenuto immagine e testo, e imposti il campo model su google/gemini-3-pro-image o openai/gpt-5-image. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga a quell'id modello; la struttura della richiesta e della risposta resta la stessa. Tieni presente che gli insiemi di parametri non sono identici, quindi se ti affidi a tools o tool_choice sei sul modello Google, e se ti affidi a logprobs, top_logprobs o verbosity sei sul modello OpenAI. La tabella dei prezzi live su questa pagina mostra le tariffe attuali per entrambi.
C'è un caso in cui l'altro modello resta comunque la scelta migliore anche se hai iniziato con il primo. Se parti con Nano Banana Pro per il suo input più economico e il supporto agli strumenti, ma i tuoi prompt crescono fino a diventare documenti lunghi o hai bisogno di allegare file, GPT-5 Image diventa la scelta migliore grazie alla sua finestra di contesto più ampia e all'input di file. Viceversa, se parti con GPT-5 Image per il suo contesto e l'output più economico ma in seguito hai bisogno che il modello chiami strumenti, Nano Banana Pro è quello che supporta tools e tool_choice.