Google: Nano Banana 2.1 contro OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
Un confronto fianco a fianco tra Google: Nano Banana 2.1 (5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €)) e OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst (28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Nano Banana 2.1 | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | |
| Ingresso | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €) | 28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €) |
| Uscita | 26,25 USD / 1M token (≈ 23,38 €) | 28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €) |
| Output immagine | 105,00 USD / 1M token (≈ 93,50 €) | 105,00 USD / 1M token (≈ 93,50 €) |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) |
| Lettura cache | - | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) |
| Finestra di contesto | 65.536 | 400.000 |
| Output massimo | 58.982 | 360.000 |
| Ingresso | image, text | text, image |
| Uscita | image, text | image |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 6 ott 2026 | 9 set 2026 |
Differenze principali
- Google: Nano Banana 2.1 costa il 81% in meno sui token di input.
- Google: Nano Banana 2.1 costa il 6% in meno sui token di output.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst legge 6.1× più contesto (400.000 token).
- Solo Google: Nano Banana 2.1 supporta chiamata di strumenti.
- Solo Google: Nano Banana 2.1 supporta controllo del livello di ragionamento.
Nel dettaglio
Google: Nano Banana 2.1 è un modello di immagini di Google, e OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst è un modello di immagini di OpenAI. Entrambi si collocano nella categoria immagini su api14, quindi nessuno dei due è un modello di testo generico a cui rivolgersi per redigere documentazione o rispondere a ticket di supporto. Sono le due opzioni per le immagini in questo confronto, realizzate da laboratori concorrenti, e la scelta tra loro dipende da quanto contesto ti serve, se vuoi testo restituito insieme all'immagine e se hai bisogno di tool calling o di controlli di reasoning.
La differenza più netta è il contesto. GPT Image 2.5 Sunburst accetta fino a 400.000 token, molto più ampio della finestra di 65.536 token di Nano Banana 2.1, quindi documenti di riferimento lunghi, grandi lotti di immagini sorgente o istruzioni estese trovano più spazio sul modello OpenAI. Anche le modalità differiscono: Nano Banana 2.1 accetta immagini e testo come input e può restituire immagini e testo come output, mentre GPT Image 2.5 Sunburst accetta testo e immagini in input ma restituisce solo immagini. Sui parametri, Nano Banana 2.1 è quello che supporta tools, tool choice e reasoning (inclusi reasoning effort e include reasoning), ed espone anche temperature e top p, cosa che GPT Image 2.5 Sunburst non fa. Gli structured outputs e seed sono disponibili su entrambi. Nano Banana 2.1 è il più economico dei due sia in input sia in output, quindi il costo lo favorisce se generi in volume.
Per il lavoro pratico, scegli GPT Image 2.5 Sunburst quando il compito è principalmente la generazione a partire da un grande corpus di contesto: un brief lungo, molte immagini di riferimento o un prompt assemblato da un documento di grandi dimensioni, e quando ti serve indietro solo un'immagine. Scegli Nano Banana 2.1 quando vuoi che il modello chiami strumenti, quando vuoi controlli di reasoning per modellare il modo in cui elabora una richiesta, quando ti serve una risposta testuale restituita accanto all'immagine o quando vuoi regolare il campionamento con temperature e top p. Se la tua pipeline è sensibile ai costi e i tuoi prompt sono abbastanza brevi da rientrare in 65.536 token, Nano Banana 2.1 è il default naturale.
Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente su api14, mantieni la tua solita forma di richiesta e cambi solo il model id: usa "google/gemini-nano-banana-2.1" per il modello Google o "openai/gpt-image-2.5-sunburst" per il modello OpenAI. Tutto il resto nella chiamata, i messaggi, gli input immagine e la gestione della risposta, resta com'è, quindi passare dall'uno all'altro per un test è un cambio di una riga anziché una riscrittura.
Ci sono comunque casi in cui vince l'altro modello. Se ti serve una finestra di contesto molto ampia, GPT Image 2.5 Sunburst è la scelta migliore a prescindere dal prezzo, dato che Nano Banana 2.1 si ferma molto più in basso. Se ti servono tool calling o parametri di reasoning, vale il contrario e Nano Banana 2.1 è l'unico dei due che li offre. Controlla la tabella dei prezzi aggiornata su questa pagina per le tariffe correnti prima di impegnarti su uno dei due per un lavoro ad alto volume.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-nano-banana-2.1" a "openai/gpt-image-2.5-sunburst", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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"));
Altri confronti
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contro OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contro Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contro Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contro Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contro Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contro Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contro Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router contro Auto Code