Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) kontra OpenAI: GPT-5 Image
Porównanie Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)) i OpenAI: GPT-5 Image (35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 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) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) |
| Wyjście | 42,00 USD / 1M tokenów (≈ 164,55 zł) | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) |
| Odczyt z cache | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 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) | 140,00 USD / 1M tokenów (≈ 548,51 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) | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) |
| Okno kontekstu | 131 072 | 400 000 |
| Maks. wyjście | 32 768 | 128 000 |
| Wejście | image, text | image, text, file |
| Wyjście | image, text | image, text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 18 cze 2026 | 14 paź 2025 |
Najważniejsze różnice
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) jest o 80% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-5 Image jest o 17% tańszy na tokenach wyjściowych.
- OpenAI: GPT-5 Image przyjmuje 3.1× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Tylko Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) obsługuje wywołania narzędzi.
Szczegółowo
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) to model obrazu od Google, wymieniony pod identyfikatorem modelu google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image to model obrazu od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5-image. Oba należą do kategorii obrazów i oba przyjmują obraz oraz tekst jako dane wejściowe i mogą zwracać obraz oraz tekst jako dane wyjściowe, więc na pierwszy rzut oka są przeznaczone do tego samego rodzaju pracy: generowania i edycji obrazów wraz z tekstem w jednym wywołaniu.
Najwyraźniejsza różnica dotyczy kontekstu. GPT-5 Image ma okno kontekstu wynoszące 400000 tokenów, podczas gdy Nano Banana Pro ma 131072 tokeny, więc model OpenAI daje około trzy razy więcej miejsca do pracy. GPT-5 Image przyjmuje także dane wejściowe w postaci plików oprócz obrazu i tekstu, czego Nano Banana Pro nie wymienia. Jeśli chodzi o parametry, Nano Banana Pro jest jedynym z tej dwójki, który obsługuje tools i tool_choice, więc jeśli Twój przepływ pracy wymaga wywoływania funkcji przez model, ta możliwość znajduje się po stronie Google. Poza tym oba modele są do siebie zbliżone w zakresie wspólnych funkcji: oba obsługują reasoning i include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens i stop. GPT-5 Image dodaje logprobs, top_logprobs i verbosity, których Nano Banana Pro nie wymienia. Jeśli chodzi o cenę, Nano Banana Pro jest tańszy z tej dwójki pod względem danych wejściowych, a GPT-5 Image jest tańszy pod względem danych wyjściowych, więc lepsza oferta zależy od tego, czy Twoje obciążenie jest zdominowane przez dane wejściowe, czy wyjściowe.
W praktycznym wyborze sięgnij po GPT-5 Image, gdy Twoje zadanie obejmuje długie dane wejściowe, wiele obrazów referencyjnych lub załączone pliki, ponieważ większy kontekst i modalność plików pozwalają Ci zachować wszystko w jednym żądaniu zamiast dzielić to samodzielnie. To także naturalny wybór, gdy większość Twoich kosztów przypada na generowane dane wyjściowe, ponieważ jego cena danych wyjściowych jest niższa z tej dwójki. Sięgnij po Nano Banana Pro, gdy potrzebujesz wywoływania narzędzi, ponieważ jest jedynym z tej pary, który obsługuje tools i tool_choice, oraz gdy Twoje koszty są zdominowane przez tokeny wejściowe, gdzie jest tańszy. Jeśli Twoje zadanie to proste żądanie obrazu plus tekstu bez narzędzi i z umiarkowanym promptem, oba modele mogą je obsłużyć, a czynnikiem decydującym jest po prostu to, po której stronie podziału kosztów wejściowych i wyjściowych plasuje się Twoje użycie.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie w zwykłej formie chat completions z zawartością obrazu i tekstu oraz ustawiasz pole model na google/gemini-3-pro-image lub openai/gpt-5-image. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii w tym identyfikatorze modelu; struktura żądania i odpowiedzi pozostaje taka sama. Pamiętaj, że zestawy parametrów nie są identyczne, więc jeśli polegasz na tools lub tool_choice, jesteś na modelu Google, a jeśli polegasz na logprobs, top_logprobs lub verbosity, jesteś na modelu OpenAI. Bieżąca tabela cen na tej stronie pokazuje aktualne stawki dla obu.
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 "openai/gpt-5-image", 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": "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"));
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