Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) kontra Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Porównanie Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)) i Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Microsoft | |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł) |
| Wyjście | 42,00 USD / 1M tokenów (≈ 164,55 zł) | - |
| Odczyt z cache | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) | - |
| Zapis do cache | 1,31 USD / 1M tokenów (≈ 5,14 zł) | - |
| Rozumowanie | 42,00 USD / 1M tokenów (≈ 164,55 zł) | - |
| Obraz na wyjściu | 420,00 USD / 1M tokenów (≈ 1645,52 zł) | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) |
| Audio na wejściu | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | - |
| Obraz | 0,000007 USD / obraz (≈ 0,0000274 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | - |
| Obraz na wejściu | - | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) |
| Okno kontekstu | 131 072 | 4096 |
| Maks. wyjście | 32 768 | 1024 |
| Wejście | image, text | text, image |
| Wyjście | image, text | image |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 18 cze 2026 | 4 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) jest o 60% tańszy na tokenach wejściowych.
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) przyjmuje 32.0× więcej kontekstu (131 072 tokenów).
- Tylko Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Szczegółowo
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) to model obrazu od Google, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu google/gemini-3-pro-image. Microsoft AI: MAI-Image-2.6 to model obrazu od Microsoft, wymieniony pod identyfikatorem modelu microsoft/mai-image-2.6. Oba należą do kategorii obrazów, więc oba są stworzone do pracy, w której obrazy są celem, a nie dodatkiem, ale pochodzą od różnych dostawców i zostały wydane w różnym czasie, przy czym model Google pojawił się 2026-06-18, a model Microsoft 2026-09-04.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i danych wyjściowych. Model Google przyjmuje obraz i tekst jako dane wejściowe i może zwracać obraz oraz tekst jako dane wyjściowe, natomiast model Microsoft przyjmuje tekst i obraz jako dane wejściowe, ale zwraca wyłącznie obraz. Oznacza to, że wszystko, gdzie chcesz, aby model odpowiedział słowami, wyjaśnił render lub przekazał podpis obok obrazu, wskazuje na model Google. Kontekst to druga duża różnica: model Google obsługuje 131072 tokenów, a model Microsoft 4096. W przypadku długich promptów, wielu odwołań do obrazów lub rozbudowanej wymiany zdań model Google ma znacznie więcej miejsca. Listy parametrów opowiadają podobną historię. Model Google obsługuje tools, tool choice, structured outputs, reasoning, include reasoning, response format, seed, stop, temperature, top p i max tokens. Model Microsoft obsługuje max completion tokens, max tokens i temperature. Zatem wywoływanie narzędzi, ustrukturyzowane dane wyjściowe i kontrola rozumowania są tylko po stronie Google.
W praktyce wybierz model Google, gdy zadanie wymaga więcej niż jednego obrazu na wyjściu. Potoki edycji przekazujące kilka obrazów referencyjnych, agenci wywołujący narzędzia w trakcie generowania oraz wszystko, co wymaga ustrukturyzowanej odpowiedzi lub etapu rozumowania, należą właśnie tam. Wybierz model Microsoft, gdy chcesz prostego wywołania od promptu tekstowego do obrazu i niczego więcej, ponieważ jego węższy zakres jest łatwiejszy do podłączenia i nie zmusza cię do myślenia o parametrach narzędzi czy rozumowania. Jeśli twój prompt jest krótki, a wynikiem jest obraz, model Microsoft jest rozsądnym domyślnym wyborem. Jeśli twój prompt jest długi albo wynik wymaga słów lub struktury, modelem, po który warto sięgnąć, jest Google.
Wywoływanie któregokolwiek z nich przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz klienta na ten sam bazowy URL, wysyłasz to samo ciało żądania w stylu chat completions i zmieniasz tylko identyfikator modelu: google/gemini-3-pro-image dla modelu Google, microsoft/mai-image-2.6 dla modelu Microsoft. Wszystko inne w twoim kodzie, biblioteka klienta, nagłówek uwierzytelniania, kształt żądania, pozostaje bez zmian. Pamiętaj tylko o różnicach w parametrach, ponieważ model Microsoft nie przyjmie pól tools, structured outputs ani reasoning, a model Google nie przyjmie max completion tokens.
Jest jeden przypadek, w którym model Microsoft nadal jest lepszym wyborem, nawet w obliczu szerszego zestawu funkcji: krótkie, pojedyncze generowanie obrazu, gdy nie potrzebujesz tekstu zwrotnego, narzędzi, ustrukturyzowanych danych wyjściowych ani rozumowania, i wolisz nie nosić dodatkowych parametrów. Jeśli chodzi o cenę, model Google jest tańszy z dwóch na wejściu, podczas gdy ceny wyjścia nie różnią się między nimi w istotny sposób, więc sam koszt nie jest silnym powodem do zmiany w którąkolwiek stronę. Sprawdź aktualną tabelę cen na tej stronie, aby poznać bieżące liczby, zanim zdecydujesz.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-3-pro-image" na "microsoft/mai-image-2.6", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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"));
Więcej porównań
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router kontra Auto Code