Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) tegen Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Een vergelijking naast elkaar van Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) en Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Microsoft | |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58) |
| Uitvoer | US$ 42,00 / 1M tekstdelen (≈ € 37,40) | - |
| Cache lezen | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | - |
| Cache schrijven | US$ 1,31 / 1M tekstdelen (≈ € 1,17) | - |
| Redeneren | US$ 42,00 / 1M tekstdelen (≈ € 37,40) | - |
| Beelduitvoer | US$ 420,00 / 1M tekstdelen (≈ € 374,00) | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) |
| Audio-invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000007 / afbeelding (≈ € 0,00000623) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | - |
| Beeldinvoer | - | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) |
| Contextvenster | 131.072 | 4.096 |
| Maximale output | 32.768 | 1.024 |
| Invoer | image, text | text, image |
| Uitvoer | image, text | image |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 18 jun 2026 | 4 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) is 60% goedkoper op inputtokens.
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) leest 32.0× meer context (131.072 tokens).
- Alleen Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
In detail
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) is een beeldmodel van Google, vermeld op api14 onder het model-id google/gemini-3-pro-image. Microsoft AI: MAI-Image-2.6 is een beeldmodel van Microsoft, vermeld onder het model-id microsoft/mai-image-2.6. Beide vallen in de categorie beeld, dus beide zijn gebouwd voor werk waarbij afbeeldingen het doel zijn en niet een bijzaak, maar ze komen van verschillende providers en zijn op verschillende momenten uitgebracht, waarbij het Google-model verscheen op 2026-06-18 en het Microsoft-model op 2026-09-04.
Het duidelijkste verschil zit in context en uitvoer. Het Google-model accepteert beeld en tekst als invoer en kan beeld en tekst als uitvoer retourneren, terwijl het Microsoft-model tekst en beeld als invoer accepteert maar alleen beeld retourneert. Dat betekent dat alles waarbij je wilt dat het model in woorden terugpraat, een render uitlegt, of je een bijschrift bij de afbeelding geeft, wijst naar het Google-model. Context is het andere grote verschil: het Google-model draagt 131072 tokens, het Microsoft-model 4096. Voor lange prompts, verwijzingen naar meerdere afbeeldingen, of uitgebreid heen en weer, heeft het Google-model veel meer ruimte. De parameterlijsten vertellen een vergelijkbaar verhaal. Het Google-model ondersteunt tools, tool choice, structured outputs, reasoning, include reasoning, response format, seed, stop, temperature, top p en max tokens. Het Microsoft-model ondersteunt max completion tokens, max tokens en temperature. Dus tool calling, structured output en reasoning-besturing zitten alleen aan de Google-kant.
In de praktijk kies je het Google-model wanneer de taak meer nodig heeft dan één enkele afbeelding als uitvoer. Bewerkingspijplijnen die meerdere referentieafbeeldingen doorgeven, agents die tools aanroepen midden in de generatie, en alles wat een gestructureerd antwoord of een reasoning-stap nodig heeft, horen daar. Kies het Microsoft-model wanneer je een rechtstreekse tekst-naar-beeld-aanroep wilt en niets anders, want het smallere oppervlak is eenvoudiger te koppelen en het vraagt je niet na te denken over tool- of reasoning-parameters. Als je prompt kort is en je uitvoer een afbeelding is, is het Microsoft-model een redelijke standaardkeuze. Als je prompt lang is, of je uitvoer woorden of structuur nodig heeft, is het Google-model degene die je moet pakken.
Beide aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op dezelfde base-URL, stuurt dezelfde chat completions-achtige request body, en verandert alleen het model-id: google/gemini-3-pro-image voor het Google-model, microsoft/mai-image-2.6 voor het Microsoft-model. Al het andere in je code, de clientbibliotheek, de auth-header, de vorm van het request, blijft staan. Houd alleen de parameterverschillen in gedachten, want het Microsoft-model accepteert geen tools, structured outputs of reasoning-velden, en het Google-model accepteert geen max completion tokens.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-3-pro-image" naar "microsoft/mai-image-2.6", prompts, streaming en tools blijven werken.
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": "microsoft/mai-image-2.6",
"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"));
Meer vergelijkingen
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router tegen Auto Code