Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) contra OpenAI: GPT-5 Image
Uma comparação lado a lado entre Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28)) e OpenAI: GPT-5 Image (US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | |
| Entrada | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) |
| Saída | US$ 42,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 229,66) | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) |
| Leitura de cache | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) |
| Gravação de cache | US$ 1,31 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,18) | - |
| Raciocínio | US$ 42,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 229,66) | - |
| Saída de imagem | US$ 420,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 2.296,63) | US$ 140,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 765,54) |
| Entrada de áudio | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) | - |
| Imagem | US$ 0,000007 / imagem (≈ R$ 0,0000383) | - |
| Busca na web | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 267,94) | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) |
| Janela de contexto | 131.072 | 400.000 |
| Saída máxima | 32.768 | 128.000 |
| Entrada | image, text | image, text, file |
| Saída | image, text | image, text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 18 de jun. de 2026 | 14 de out. de 2025 |
Principais diferenças
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) é 80% mais barato nos tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-5 Image é 17% mais barato nos tokens de saída.
- OpenAI: GPT-5 Image lê 3.1× mais contexto (400.000 tokens).
- Só o Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) suporta chamada de ferramentas.
Em detalhe
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) é um modelo de imagem da Google, listado sob o id de modelo google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image é um modelo de imagem da OpenAI, listado sob o id de modelo openai/gpt-5-image. Ambos estão na categoria de imagem, e ambos aceitam imagem e texto como entrada e podem devolver imagem e texto como saída, portanto, à primeira vista, destinam-se ao mesmo tipo de trabalho: gerar e editar imagens juntamente com texto numa única chamada.
A divisão mais clara é o contexto. O GPT-5 Image tem uma janela de contexto de 400000 tokens, enquanto o Nano Banana Pro tem 131072 tokens, pelo que o modelo da OpenAI lhe dá aproximadamente três vezes mais espaço para trabalhar. O GPT-5 Image também aceita entrada de ficheiros para além de imagem e texto, o que o Nano Banana Pro não lista. Quanto a parâmetros, o Nano Banana Pro é o único dos dois que suporta tools e tool_choice, pelo que, se o seu fluxo de trabalho precisar que o modelo chame funções, essa capacidade está do lado da Google. Fora isso, os dois são próximos na superfície partilhada: ambos suportam reasoning e include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens e stop. O GPT-5 Image acrescenta logprobs, top_logprobs e verbosity, que o Nano Banana Pro não lista. Quanto ao preço, o Nano Banana Pro é o mais barato dos dois para entrada, enquanto o GPT-5 Image é o mais barato dos dois para saída, pelo que a melhor opção depende de o seu volume de trabalho ser pesado em entrada ou pesado em saída.
Para seleção prática, opte pelo GPT-5 Image quando a sua tarefa envolver entradas longas, muitas imagens de referência ou ficheiros anexados, uma vez que o contexto maior e a modalidade de ficheiros são o que lhe permite manter tudo num único pedido em vez de o dividir manualmente. É também a escolha natural quando a maior parte do seu custo recai sobre a saída gerada, porque o seu preço de saída é o mais baixo dos dois. Opte pelo Nano Banana Pro quando precisar de chamada de ferramentas, uma vez que é o único do par que suporta tools e tool_choice, e quando o seu custo for dominado por tokens de entrada, onde é mais barato. Se a sua tarefa for um pedido simples de imagem mais texto sem ferramentas e com um prompt modesto, qualquer dos modelos pode servir, e o fator decisivo é simplesmente em que lado da divisão de custos de entrada e saída o seu uso recai.
Chamar qualquer dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente existente para o URL base da api14, envia o seu pedido na forma habitual de chat completions com o seu conteúdo de imagem e texto, e define o campo model como google/gemini-3-pro-image ou openai/gpt-5-image. Alternar entre eles é uma alteração de uma linha nesse id de modelo; a estrutura do pedido e da resposta mantém-se a mesma. Tenha em conta que os conjuntos de parâmetros não são idênticos, pelo que, se depender de tools ou tool_choice, está no modelo da Google, e se depender de logprobs, top_logprobs ou verbosity, está no modelo da OpenAI. A tabela de preços em direto nesta página mostra as tarifas atuais para ambos.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-3-pro-image" para "openai/gpt-5-image", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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"));
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