Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) は Google の画像モデルで、モデル ID google/gemini-3-pro-image で登録されています。OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst は OpenAI の画像モデルで、モデル ID openai/gpt-image-2.5-sunburst で登録されています。どちらも api14 の画像カテゴリに属しているため、対象とする作業の幅は同じで、選択はコンテキスト、出力、そして必要なパラメータをそれぞれがどう扱うかで決まります。
最も明確な違いはコンテキストと出力です。GPT Image 2.5 Sunburst のコンテキストウィンドウはより大きく、400000 トークンで、Nano Banana Pro の 131072 トークンに対して上回るため、1 回の呼び出しでより多くの材料を取り込めます。どちらも入力としてテキストと画像を受け付けますが、出力は異なります。Nano Banana Pro は画像とテキストを返し、GPT Image 2.5 Sunburst は画像のみを返します。パラメータでは、Nano Banana Pro は 2 つのうち tools、tool choice、reasoning (include_reasoning を含む) をサポートする唯一のモデルで、temperature、top_p、stop、seed も公開しています。GPT Image 2.5 Sunburst がサポートするのはより狭い範囲で、max_tokens、response_format、seed、structured_outputs です。構造化出力はどちらでも利用できるため、決め手にはなりません。価格では、Nano Banana Pro は入力が 2 つのうち安く、GPT Image 2.5 Sunburst は出力が安いため、どちらがより良い価値かは、ワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。
実務では、モデルにツールを呼び出させたい場合、reasoning パラメータを通じて推論を表面化または制御したい場合、あるいは生成画像と一緒にテキストを応答で必要とする場合には Nano Banana Pro を選びます。また、131072 トークンのコンテキストで足りるのであれば、入力価格の低さが重要になる入力重視のジョブにも適しています。プロンプトや参照材料が大きく、より大きなコンテキストウィンドウが必要な場合、または出力量が使用量の大半を占め、出力価格の低さが主な関心事である場合には GPT Image 2.5 Sunburst を選びます。画像だけを返してほしく、ツールや reasoning が不要であれば、そのより狭いパラメータセットは制約にはなりません。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じ方法で機能します。API が OpenAI 互換だからです。同じエンドポイントに同じリクエスト形状でリクエストを送り、変更するのはモデル ID だけです。Nano Banana Pro には google/gemini-3-pro-image を、GPT Image 2.5 Sunburst には openai/gpt-image-2.5-sunburst を使います。tools と reasoning は Nano Banana Pro に属し、より広いコンテキストは GPT Image 2.5 Sunburst に属するため、パラメータは各モデルがサポートする範囲内に保ってください。
2 番目の選択肢のほうが依然として適している場合もあります。タスクに非常に大量の入力コンテキストが必要であれば、GPT Image 2.5 Sunburst は 2 つのうちより大きなウィンドウを持つ唯一の選択肢であり、コストの大半が出力によって生じるのであれば、Nano Banana Pro のほうが入力は安いものの、出力価格の低さから GPT Image 2.5 Sunburst のほうがより経済的な選択となります。