Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) tegen OpenAI: GPT-5 Image
Een vergelijking naast elkaar van Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) en OpenAI: GPT-5 Image (US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17)) 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) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) |
| Uitvoer | US$ 42,00 / 1M tekstdelen (≈ € 37,40) | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) |
| Cache lezen | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,90) |
| 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$ 140,00 / 1M tekstdelen (≈ € 124,67) |
| Audio-invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000007 / afbeelding (≈ € 0,00000623) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) |
| Contextvenster | 131.072 | 400.000 |
| Maximale output | 32.768 | 128.000 |
| Invoer | image, text | image, text, file |
| Uitvoer | image, text | image, text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 18 jun 2026 | 14 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) is 80% goedkoper op inputtokens.
- OpenAI: GPT-5 Image is 17% goedkoper op outputtokens.
- OpenAI: GPT-5 Image leest 3.1× meer context (400.000 tokens).
- Alleen Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ondersteunt tool-aanroepen.
In detail
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) is een beeldmodel van Google, vermeld onder het model-id google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image is een beeldmodel van OpenAI, vermeld onder het model-id openai/gpt-5-image. Beide vallen in de categorie image, en beide accepteren beeld en tekst als invoer en kunnen beeld en tekst als uitvoer retourneren, dus op het eerste gezicht zijn ze gericht op hetzelfde soort werk: het genereren en bewerken van afbeeldingen naast tekst in een enkele aanroep.
Het duidelijkste verschil is context. GPT-5 Image heeft een contextvenster van 400000 tokens, terwijl Nano Banana Pro 131072 tokens heeft, dus het OpenAI-model geeft je ongeveer drie keer zoveel ruimte om mee te werken. GPT-5 Image accepteert ook bestandsinvoer naast beeld en tekst, wat Nano Banana Pro niet vermeldt. Qua parameters is Nano Banana Pro de enige van de twee die tools en tool_choice ondersteunt, dus als je workflow vereist dat het model functies aanroept, dan leeft die mogelijkheid aan de Google-kant. De twee zijn verder vergelijkbaar op het gedeelde oppervlak: beide ondersteunen reasoning en include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens en stop. GPT-5 Image voegt logprobs, top_logprobs en verbosity toe, die Nano Banana Pro niet vermeldt. Qua prijs is Nano Banana Pro de goedkoopste van de twee voor invoer, terwijl GPT-5 Image de goedkoopste van de twee is voor uitvoer, dus de betere deal hangt af van of je workload invoerzwaar of uitvoerzwaar is.
Voor praktische selectie kies je GPT-5 Image wanneer je taak lange invoer, veel referentieafbeeldingen of bijgevoegde bestanden omvat, omdat het grotere contextvenster en de bestandsmodaliteit ervoor zorgen dat je alles in een verzoek kunt houden in plaats van het zelf op te splitsen. Het is ook de natuurlijke keuze wanneer het grootste deel van je kosten terechtkomt bij de gegenereerde uitvoer, omdat de uitvoerprijs de laagste van de twee is. Kies Nano Banana Pro wanneer je tool calling nodig hebt, omdat het de enige van het paar is die tools en tool_choice ondersteunt, en wanneer je kosten worden gedomineerd door invoertokens, waar het goedkoper is. Als je taak een eenvoudig verzoek met beeld plus tekst is zonder tools en met een bescheiden prompt, kan elk model het aan, en de beslissende factor is simpelweg aan welke kant van de splitsing tussen invoer- en uitvoerkosten je gebruik valt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande client op de api14 base-URL, stuurt je verzoek in de gebruikelijke chat completions-vorm met je beeld- en tekstinhoud, en stelt het model-veld in op google/gemini-3-pro-image of openai/gpt-5-image. Schakelen tussen hen is een wijziging van een regel in dat model-id; de verzoek- en responsstructuur blijven hetzelfde. Houd er rekening mee dat de parametersets niet identiek zijn, dus als je vertrouwt op tools of tool_choice zit je op het Google-model, en als je vertrouwt op logprobs, top_logprobs of verbosity zit je op het OpenAI-model. De live prijstabel op deze pagina toont de huidige tarieven voor beide.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-3-pro-image" naar "openai/gpt-5-image", 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": "openai/gpt-5-image",
"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