Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) mot OpenAI: GPT-5 Image
En jämförelse sida vid sida av Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) och OpenAI: GPT-5 Image (35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | |
| Indata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) |
| Utdata | 42,00 US$ / 1M textdelar (≈ 411,45 kr) | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) |
| Cacheläsning | 0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,86 kr) | 4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr) |
| Cacheskrivning | 1,31 US$ / 1M textdelar (≈ 12,86 kr) | - |
| Resonemang | 42,00 US$ / 1M textdelar (≈ 411,45 kr) | - |
| Bildutdata | 420,00 US$ / 1M textdelar (≈ 4 114,49 kr) | 140,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 371,50 kr) |
| Ljudindata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | - |
| Bild | 0,000007 US$ / bild (≈ 0,0000686 kr) | - |
| Webbsökning | 49,00 US$ / 1K sökningar (≈ 480,02 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 131 072 | 400 000 |
| Max utdata | 32 768 | 128 000 |
| Indata | image, text | image, text, file |
| Utdata | image, text | image, text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 18 juni 2026 | 14 okt. 2025 |
Viktiga skillnader
- Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) är 80% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT-5 Image är 17% billigare på utdata-tokens.
- OpenAI: GPT-5 Image läser 3.1× mer kontext (400 000 tokens).
- Endast Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) stöder verktygsanrop.
Mer i detalj
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) är en bildmodell från Google, listad under modell-id google/gemini-3-pro-image. OpenAI: GPT-5 Image är en bildmodell från OpenAI, listad under modell-id openai/gpt-5-image. Båda ligger i kategorin bild, och båda accepterar bild och text som indata och kan returnera bild och text som utdata, så vid en första anblick är de inriktade på samma typ av arbete: att generera och redigera bilder tillsammans med text i ett enda anrop.
Den tydligaste skillnaden är kontexten. GPT-5 Image har ett kontextfönster på 400000 token, medan Nano Banana Pro har 131072 token, så OpenAI-modellen ger dig ungefär tre gånger så mycket utrymme att arbeta med. GPT-5 Image accepterar även filindata utöver bild och text, vilket Nano Banana Pro inte listar. När det gäller parametrar är Nano Banana Pro den enda av de två som stöder tools och tool_choice, så om ditt arbetsflöde behöver att modellen anropar funktioner finns den kapaciteten på Googles sida. De två är i övrigt nära varandra på den delade ytan: båda stöder reasoning och include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, max_tokens och stop. GPT-5 Image lägger till logprobs, top_logprobs och verbosity, vilket Nano Banana Pro inte listar. När det gäller pris är Nano Banana Pro den billigare av de två för indata, medan GPT-5 Image är den billigare av de två för utdata, så vilket som är det bättre köpet beror på om din arbetsbelastning är indatatung eller utdatatung.
För praktiskt val, välj GPT-5 Image när din uppgift involverar långa indata, många referensbilder eller bifogade filer, eftersom den större kontexten och filmodaliteten är det som låter dig hålla allt i en enda förfrågan i stället för att dela upp det själv. Det är också det naturliga valet när större delen av din kostnad hamnar på genererad utdata, eftersom dess utdatapris är det lägre av de två. Välj Nano Banana Pro när du behöver tool calling, eftersom det är den enda av de två som stöder tools och tool_choice, och när din kostnad domineras av indatatoken, där den är billigare. Om din uppgift är en enkel förfrågan med bild plus text utan verktyg och med en måttlig prompt kan endera modellen hantera den, och den avgörande faktorn är helt enkelt vilken sida av uppdelningen mellan indata- och utdatakostnad din användning faller på.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar din förfrågan i den vanliga chat completions-formen med ditt bild- och textinnehåll, och ställer in fältet model till google/gemini-3-pro-image eller openai/gpt-5-image. Att växla mellan dem är en ändring på en rad av det modell-id:t; förfrågnings- och svarsstrukturen förblir densamma. Tänk på att parameteruppsättningarna inte är identiska, så om du förlitar dig på tools eller tool_choice är du på Google-modellen, och om du förlitar dig på logprobs, top_logprobs eller verbosity är du på OpenAI-modellen. Den aktuella pristabellen på den här sidan visar gällande priser för båda.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "google/gemini-3-pro-image" till "openai/gpt-5-image", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code