I december 2025 er to af de mest omtalte billedmodeller — OpenAI’s GPT Image 1.5 og Google/DeepMind’s Nano Banana Pro (en del af Gemini-billedfamilien) — positioneret som direkte rivaler: begge satser på generering med høj troskab, stærkere overholdelse af instruktioner og professionelle redigeringsværktøjer. OpenAI fremhæver hastighed, overholdelse af instruktioner og tættere integration med ChatGPT; Google fokuserer på kontroller i studiekvalitet (kamera, lys, flersproget tekstrendering) og produktintegration på tværs af Gemini og Ads.
Hvad er GPT Image 1.5?
GPT Image 1.5 er OpenAI’s nyeste model med fokus på billeder, udgivet som en del af ChatGPT Images. Den er positioneret som en produktionsklar motor til billedgenerering og -redigering med strammere efterlevelse af instruktioner, hurtigere svartider og forbedret bevarelse af billedelementer på tværs af redigeringer. Modellen er tilgængelig i ChatGPT-grænsefladen og via OpenAI API.
Kernefunktioner og egenskaber
- Hurtigere generering og redigering: OpenAI rapporterer genererings-/redigeringshastigheder, der i mange brugsscenarier er op til fire gange hurtigere end tidligere ChatGPT-billedmodeller — en stor praktisk forbedring for iterativt kreativt arbejde.
- Bedre overholdelse af instruktioner / lokaliserede redigeringer: GPT Image 1.5 lægger vægt på at udføre målrettede ændringer (for eksempel: ændr hattefarve, juster belysning på et ansigt) samtidig med at komposition, skygger og uvedkommende elementer bevares. Dette reducerer den “tegn alting forfra”-adfærd, der er almindelig i ældre pipelines.
- Opdateringer af omkostninger og effektivitet: OpenAI’s annoncering angiver, at billed-input/output er cirka 20% billigere i GPT Image 1.5 sammenlignet med GPT Image 1, hvilket muliggør flere iterationer for samme budget.
- Nyt “Images”-arbejdsområde i ChatGPT: et sidepanel/dedikeret indgangspunkt med forudindstillinger, populære prompts og filtre, der har til formål at gøre idéudvikling og iteration hurtigere for kreatører og marketingteams.
Typiske anvendelsesområder
- Generering af produktkataloger (variant-renderinger fra ét kildefotografi). (OpenAI)
- Iterativ fotoretouchering og lokaliserede redigeringer (prøv tøj/frisurer, små kompositionsjusteringer).
- Mærke-bevarende redigeringer: modellen lægger vægt på at holde logoer, farveskemaer og visuel identitet konsistente på tværs af redigeringer.
Hvad er Nano Banana Pro?
Nano Banana Pro (også kaldet Gemini 3 Pro Image) er Google/DeepMind’s high-end model til billedgenerering og -redigering bygget på Gemini 3 Pro’s multimodale rygrad. Det er den kommercielle efterfølger til Googles tidligere Nano Banana-modeller med fokus på at levere billedsyntese med høj troskab, styret af ræsonnement, og tæt integration i Googles økosystem (Slides, Ads, Drive osv.). Google præsenterer Nano Banana Pro som en studiekaliber løsning til billedskabelse og -redigering, optimeret til produktionsmateriale, der kræver præcis kontrol, flersproget tekstrendering og højopløselige output.
Hvad er de vigtigste tekniske og UX-opgraderinger?
- Gemini 3 Pro-ræsonnement + visuel troskab: Nano Banana Pro udnytter Gemini 3 Pro’s multimodale ræsonnement til at producere billeder, der er kontekstuelt konsistente (nyttigt til infografik, diagrammer og fotos, der skal afspejle virkelige fakta).
- Høj opløsning/4K-output og hurtige renderings-tilstande: Nano Banana Pro reklamerer med pro-niveau kvalitet op til 4K og korte rendertider for mange redigeringer. Nogle forhåndsvisninger nævner svar tæt på 10 sekunder for almindelige redigeringer i optimerede kontekster.
- Præcis flersproget tekstrendering: Stærk vægt på at rendere læsbar, korrekt lokaliseret tekst i billeder — en vedvarende udfordring for billedmodeller — hvilket muliggør globaliserede marketingmaterialer og internationaliserede UI-øjebliksbilleder.
- Integreret redigerings-UI / chat-først-arbejdsgang: Redigering drevet af naturligt sprog i en chat-lignende grænseflade (fx “ændr baggrunden til en regnfuld skyline, bevar motivets skygger”) samt en tegne-/penseltilstand til lokale redigeringer.
Typiske anvendelsesområder
- Kreativ produktion i virksomheder (reklamekampagner, produktkataloger, emballage).
- Tekniske diagrammer, kort og træningsmaterialer, hvor faktuel nøjagtighed er vigtig.
- Flersprogede marketingmaterialer med indlejret læsbar tekst.
- Integration i store virksomheders indholdspipelines med governance og søgeforankring.
Hvordan sammenlignes GPT Image 1.5 med Nano Banana Pro?
Her er en overskuelig sammenligningstabel, der opsummerer de vigtigste forskelle mellem GPT Image 1.5 og Nano Banana Pro på de mest betydningsfulde kategorier – baseret på de seneste tilgængelige funktionssammenligninger og tests:
| Kategori | GPT Image 1.5 (OpenAI) | Nano Banana Pro (Google / Gemini) |
|---|---|---|
| Kernefokus | Hurtig, instruktion-efterlevende billedgenerering og -redigering med forbedret detaljekontrol og praktiske workflows. | Højkvalitets, realistisk billedgenerering og -redigering med stærk semantisk forankring og layout-/teksttroskab. |
| Overordnet model/arkitektur | OpenAI’s GPT-Image-1.5 (Diffusion/Transformer-hybrid) | Google Gemini 3 Pro Image (Native multimodal MoE-transformer) |
| Hastighed | Op til ~4× hurtigere end tidligere OpenAI-billedmodeller; meningsfulde forbedringer for iterationer. | Meget hurtig generering ved 1K-opløsninger (~10–15 s), og stadig konkurrencedygtig ved højere størrelser. |
| Billedkvalitet | Stærk og fleksibel kvalitet; fremragende til udtryksfulde og stilistiske opgaver. | Konsistent skarpere fotorealisme, især ved højere opløsninger. |
| Tekstrendering | God tekstrendering; forbedret over ældre versioner men variabel for komplekse layouts. | Bedre tekstklarhed, layouttroskab og flersproget støtte. |
| Opløsning / outputområde | Understøtter høj-kvalitets output; ~1024×1536 / ~1.5K (ca. 1–2 MP) | Bredere opløsningsstøtte inklusive 2K og op til 4096×4096 (4K) tilstande. |
| Understøttelse af referencebilleder | Ja (flere referencebilleder, stærk kontroltroskab). | Ja (understøtter op til 14 referencebilleder for karakter-/brandkonsistens). |
| Overholdelse af prompt / fortolkning | Meget bogstavelig og konsistent, hvilket hjælper streng hensigtstilpasning. | Kreativ fortolkning med stærk æstetisk troskab. |
| Redigeringspræcision | Solid til iterative og målrettede redigeringer; god semantisk konsistens. | Lidt forspring i præcis, instruktions-tro redigering og komplekse fotoopgaver. |
| Fotorealisme | God til mange opgaver; viser nogle gange et generativt “look”. | Har tendens til at producere mere fotografiske, virkelighedstro resultater. |
| Bedste anvendelsesområder | Hurtig iteration, e-handelsvarianter, kreativ udforskning, udtryksfulde redigeringer. | Produktion med høj troskab, infografik/layouts, storskala designopgaver. |
| Omkostningseffektivitet | Bemærkelsesværdigt billigere pr. billedgenerering ved lavere indstillinger; god til høj volumen. | Premium-niveau med bredere outputkvalitet og opløsning — kan koste mere ved høj opløsning. |
| Styrke i virkelighedsnær kontekst | Stærk til kreative og narrative billedopgaver. | Yder exceptionelt for virkelighedsnære og semantisk forankrede billeder. |
Hurtig fortolkning
- Instruktions-troskab: GPT Image 1.5 lægger vægt på at følge instruktioner og iterative redigeringer med bevaring af identitet/lys. Nano Banana Pro har historisk prioriteret fotorealistisk rendering og material-/lys-finesse. I mange prompts ligger de tæt, men GPT Image 1.5’s sejre ses ofte når opgaven kræver præcis, flertrins redigering.
- Hastighed og gennemløb: Begge modeller hævder stærk ydeevne; OpenAI annoncerede op til 4× forbedrede hastigheder over sin forgænger. Nano Banana Pro er også rost for hurtig generering, og den reelle latenstid afhænger stærkt af serveringssetup og modelstørrelser.
- Bevarelse vs. æstetisk finish: GPT Image 1.5 er tunet til at bevare nøgleelementer under redigeringer (godt for branding og ansigtskonsistens). Nano Banana Pro favoriserer nogle gange en overordnet filmisk finish og materialrendering — fremragende til enkelt-skud fotorealisme. Hvad der er bedst afhænger af din arbejdsgang: iterative redigeringer vs. enkelt-pass stiliseret rendering.
- GPT Image 1.5 er optimeret til hastighed, fleksibilitet og iterative redigeringsarbejdsgange — fremragende når du vil have hurtige resultater, fortolke komplekse naturlige sprog-instruktioner og køre store batches af kreative opgaver omkostningseffektivt.
- Nano Banana Pro brillierer når ultimativ outputtroskab, tekst-/layoutpræcision og realistisk fotokvalitet betyder mest — hvilket gør den til et stærkt valg for højopløseligt kommercielt arbejde og enterprise-udgivelse.
Hvem vinder på rå leaderboard-position?
På tidspunktet for 1.5-udrulningen listede LM Arena’s Text-to-Image-leaderboard GPT Image 1.5 som #1 (score ~1264) med Nano Banana Pro nær toppen men bagefter (omkring 1235 i visse øjebliksbilleder). På Image Editing lå det nye OpenAI-alias (chatgpt-image-latest) øverst med en lille margen over Nano Banana Pro. Dette er meningsfulde signaler om, at OpenAI’s iteration skubbede modellen direkte ind i tæt konkurrencedygtig paritet eller et lille forspring på populære offentlige leaderboards.
Modelgrundlag og inferens-rygrad
- GPT Image 1.5: Bygget fra OpenAI’s billedkapable modelfamilie og integreret direkte med ChatGPT; markedsført til instruktion-efterlevende redigeringer og iterative arbejdsgange. Nøjagtige lag-/parameterantal er ikke offentlige i annonceringen; OpenAI fokuserer på API-adgang og platformintegrationer.
- Nano Banana Pro: Bygget på Gemini 3 Pro (Google/DeepMind), beskrevet som en multimodal ræsonnementkerne, der er fusioneret med renderings-pipelines (GemPix / diffusionshybrider ifølge nogle ingeniørers indlæg). Google fremhæver ræsonnement + forankring som differentieringspunktet. Nøjagtige parameterantal er tilsvarende ikke offentligt oplyst.
Latenstid og gennemløb (praktiske benchmarks)
- GPT Image 1.5: OpenAI og dækning rapporterer op til 4× hastighedsforbedringer i forhold til tidligere GPT-billedmodeller i mange opgaver; praktisk latenstid vil variere efter billedstørrelse, kvalitetsindstillinger og load.
- Nano Banana Pro: Google fremhæver meget hurtige “pro”-tilstande og 4K-kapabilitet; hands-on anmeldelser rapporterer meget responsive redigeringer (under 10 sekunder for almindelige operationer i nogle demoer), selvom enterprise-brug i skala vil afhænge af servicelag og infrastruktur.
Prissætning og kvoter
- GPT Image 1.5: OpenAI’s dokumentation indikerer opdateret prissætning og tokenmodeller for billedtokens; den officielle annoncering noterer også en ~20% omkostningsreduktion vs. den tidligere billedmodel for billede-input/output. Den nøjagtige pris pr. billede afhænger af API-plan og brugte tokens.
- Nano Banana Pro: Tilgængelig via Gemini-appniveauer; Google har en freemium-model til casual brug med højere kvoter på betalte planer (Google AI Pro, AI Ultra, Enterprise). Offentliggjorte lokale artikler opsummerer abonnementspriser og daglige genereringslofter; nøjagtig enterprise-prissætning kan variere.
Outputtroskab og begrænsninger
- GPT Image 1.5: Lægger vægt på kompositionsbevarelse, brand-/logokonsistens og iterativ troskab. Den hævder også forbedringer i tekstrendering i forhold til tidligere OpenAI-billedmodeller.
- Nano Banana Pro: Lægger vægt på 4K-troskab, robust typografi og semantisk forankring (fx virkelighedsplausibilitet i genererede scener). Begge har vedvarende kanttilfælde (fejlmærkning, mærkelige artefakter ved kompleks sceneforståelse).
Billedredigering og iterative arbejdsgange
- GPT Image 1.5: Designet til samtale-baseret, iterativ redigering i ChatGPT; sat op til at tage en brugers billede, modtage redigeringsinstruktioner i naturligt sprog og producere redigeringer, der bevarer identitet og fotorealisme. Den hurtigere genereringshastighed bidrager direkte til en glattere cyklus for redigering og gennemgang. Dette favoriserer design-arbejdsgange, hvor et menneske i loopet foretager hurtige justeringer.
- Nano Banana Pro: Understøtter også præcis redigering og kreative kontroller, men er rettet mere mod produktionsmiljøer, hvor endelig outputtroskab og mærkekonsistens er vigtig. Dens søgeforankring og tekstrendering hjælper med at skabe aktiver, der både er visuelt nøjagtige og kontekstuelt korrekte til enterprise-udgivelser.
Hvilken model er bedre til konkrete billedredigerings-kommandoer?
Nedenfor er nogle billedgenererings- og redigeringstests, jeg gennemførte og sammenlignede xx og xx. Begge modeller har deres fordele og ulemper, og den passende model bør vælges baseret på applikationens specifikke behov.
Testcase A — “Farve/materialeskift på tøj med bevaret pose & lys”
Prompt (repræsentativ): “Skift mandens røde hat til lysblå fløjl. Ændr ikke belysning, skygger eller noget andet.”
- Rapporteret GPT Image 1.5-resultat: Bevarer solidt pose, skygge og generel belysning; farve-/teksturskift anvendes med høj fotorealisme; mindre halo-effekt i nogle højfrekvente kanter i forudindstillinger med lavere kvalitet; bedre resultater når
input_fidelity="high"ogquality="high"bruges. - Rapporteret Nano Banana Pro-resultat: Også fremragende; har tendens til at bevare mikro-skygger og stofkorn mere troværdigt ved Pro-/opløsningsindstillinger, især når brugeren specificerer kamera-/lyskontekst (fx “match 50mm portrætbelysning”). En smule langsommere i de højeste kvalitets-tilstande men producerer renere tekstilrendering ved 4K-output.
Praktisk konklusion: Til hurtige, iterative redigeringer er GPT Image 1.5 ofte hurtigere og meget pålidelig; til pixel-perfekt tekstil-/retouch-arbejde i meget store størrelser kan Nano Banana Pro’s studie-kontroller give en fordel i de endelige output.
Testcase B — “Udskift baggrund (indendørs studie → regnfuld urban nat) med bevarede motiver”
Prompt (repræsentativ): “Udskift studie-baggrunden med en regnfuld bynat. Bevar motivets belysning og refleksioner.”
- Rapporteret GPT Image 1.5-resultat: Bevarer motivets integritet og belysning godt; omhyggelig prompting er nødvendig for at holde refleksioner og kastede skygger konsistente. Arbejder hurtigere ved flere iterationer.
- Rapporteret Nano Banana Pro-resultat: Med kamera-/lysparametrene angivet producerede Nano Banana Pro ofte scener med mere konsistent miljøbelysning og realistiske refleksioner (glas, våd belægning). Anbefalet til endelig komposition, når du har brug for fysisk plausibilitet i belysningen.
Praktisk konklusion: GPT Image 1.5 giver fremragende, hurtige baggrundsskift med stærk bevaring af motivet. Nano Banana Pro kan producere mere fysisk konsistent miljøbelysning, hvis du bruger dens studie-kontroller.
Testcase C — “Tilføj/ændr læsbar tekst på et billede (fx magasinforside / skilt)”
Prompt (repræsentativ): “På billboardet, erstat den engelske overskrift med ‘WINTER SALE — 50%’ i en kondenset sans serif; bevar orientering og perspektiv.”
- Rapporteret GPT Image 1.5-resultat: Markante forbedringer i teksttroskab vs. tidligere generationer — lille, tæt tekst er mere læsbar og korrekt orienteret i mange tilfælde. Stadig nogle fejlfunktioner ved meget små dekorative skrifttyper.
- Rapporteret Nano Banana Pro-resultat: Stærk tekstrendering, især på tværs af flere sprog; Google fremhæver flersproget læsbarhed som salgsargument. Pro-niveau output i høj opløsning viser skarp tekst i billboard-størrelser.
Praktisk konklusion: Begge modeller er meget bedre end tidligere generationer. Til flersproget reklame og meget fin typografi i trykformat antyder Nano Banana Pro’s budskaber, at den har et lille forspring; GPT Image 1.5 er hurtigere til iterativ prototyping.
Testcase D — “Konsistent karakter på tværs af flere poser / scener”
Prompt (repræsentativ): “Render den samme kvindelige karakter (samme outfit & ansigtsdetaljer) gående i tre forskellige bylokationer, fasthold identitet på tværs af renderinger.”
- Rapporteret GPT Image 1.5-resultat: God identitetsbevarelse med omhyggelig seed/prompt-struktur og
input_fidelity-kontrol; fungerer godt ved et begrænset antal karakterer. - Rapporteret Nano Banana Pro-resultat: Nano Banana Pro reklamerer med “character consistency” som en del af sin Pro-kapabilitet (og anmeldere bekræfter forbedret tværs-scene-konsistens i Pro-tilstande). Det kan være det bedre valg, når der kræves mange konsistente output i høj opløsning.
Praktisk konklusion: Begge kan det; Nano Banana Pro er vinklet mod multi-output-konsistens i produktionsskala.
Hvad bør teams teste for at vælge mellem dem?
Kør følgende blinde tests med dine egne data:
- Konsistens-tests: Start fra et rigtigt motivfoto og lav 5–10 redigeringer; mål identitetsdrift eller introduktion af artefakter.
- Tekst- og logo-rendering: Generér eller redigér billeder med små tekstlige elementer og logoer; evaluer læsbarhed og troskab.
- Gennemløb: Mål end-to-end-latenstid i dit produktionsmiljø.
- Kanttilfælde: Prøv svære kompositionsændringer (udskift objekter, ændr flere attributter på én gang).
Disse empiriske tjek vil afsløre, hvilken model der passer til dine produktbehov: absolut realisme, gentagelig redigering eller førsteklasses layout- og teksthåndtering.
Konklusion — Sådan beslutter du
Begge GPT Image 1.5 og Nano Banana Pro repræsenterer den nuværende generation af billed-AI fra to store platform-aktører. De er optimeret til en smule forskellige prioriteter. Hvad skal du vælge:
- Vælg GPT Image 1.5 hvis: du har brug for forudsigelige, gentagelige redigeringer (e-handel, brandfotografi), integrerede ChatGPT-workflows og hurtig iteration i et samtalebaseret kreativt studiounivers.
- Vælg Nano Banana Pro hvis: din højeste prioritet er det absolutte højdepunkt af fotorealisme og nøjagtighed for tekst/layout til produktionsaktiver.
Begge modeller er tætte konkurrenter; praktisk valg handler normalt om subtile stilforskelle, specifikke datasætstyrker og den workflow-integration, du har brug for.
For at komme i gang, udforsk Nano Banana Pro og GPT image 1.5’s kapabiliteter i Playground og konsulter API-guiden for detaljerede instruktioner. Før adgang, sørg for at du er logget ind på CometAPI og har fået API-nøglen. CometAPI tilbyder en pris langt under den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå i gang?→ Gratis prøve af Nano Banana Pro og GPT image 1.5 !
