GPT Image 1.5 contro Nano Banana Pro: qual è il migliore?

Nel dicembre 2025, due dei modelli di immagini più discussi — GPT Image 1.5 di OpenAI e Nano Banana Pro di Google/DeepMind (parte della famiglia di immagini Gemini) — sono posizionati come rivali diretti: entrambi puntano su generazione ad alta fedeltà, una maggiore aderenza alle istruzioni e set di strumenti di editing professionali. OpenAI enfatizza velocità, aderenza alle istruzioni e integrazione più stretta con ChatGPT; Google si concentra su controlli di livello studio (camera, illuminazione, rendering di testo multilingue) e integrazione di prodotto tra Gemini e Ads.

Che cos’è GPT Image 1.5?

GPT Image 1.5 è l’ultimo modello focalizzato sulle immagini di OpenAI, rilasciato come parte dell’offerta ChatGPT Images. È posizionato come un motore di generazione ed editing di immagini pronto per la produzione, con aderenza più rigorosa alle istruzioni, tempi di risposta più rapidi e migliore preservazione degli elementi dell’immagine tra le modifiche. Il modello è disponibile nell’interfaccia di ChatGPT e tramite l’API di OpenAI.

Capacità e funzionalità principali

• Generazione ed editing più rapidi: OpenAI riporta velocità di generazione/editing fino a quattro volte superiori rispetto ai precedenti modelli di immagini di ChatGPT in molti casi d’uso — un miglioramento pratico significativo per il lavoro creativo iterativo.
• Maggiore aderenza alle istruzioni / modifiche localizzate: GPT Image 1.5 enfatizza cambiamenti mirati (per esempio: cambiare il colore del cappello, regolare l’illuminazione su un volto) preservando composizione, ombre ed elementi non correlati. Questo riduce il comportamento “ridisegna tutto” comune nelle pipeline più vecchie.
• Aggiornamenti a costi ed efficienza: L’annuncio di OpenAI afferma che input/output di immagini sono circa il 20% più economici in GPT Image 1.5 rispetto a GPT Image 1, consentendo più iterazioni a parità di spesa.
• Nuovo workspace “Images” in ChatGPT: una barra laterale/punto di ingresso dedicato con preset, prompt di tendenza e filtri mirati a velocizzare l’ideazione e l’iterazione per creator e team marketing.

Casi d’uso tipici

• Generazione di cataloghi di prodotti (render di varianti da una singola fotografia sorgente). (OpenAI)
• Ritocco fotografico iterativo e modifiche localizzate (prove di abbigliamento/acconciature, piccoli aggiustamenti compositivi).
• Modifiche che preservano il brand: il modello enfatizza il mantenimento di loghi, schemi di colore e identità visiva coerenti tra le modifiche.

Che cos’è Nano Banana Pro?

Nano Banana Pro (noto anche come Gemini 3 Pro Image) è il modello di generazione ed editing di immagini di fascia alta di Google/DeepMind, costruito sul backbone multimodale Gemini 3 Pro. È il successore commerciale dei precedenti modelli Nano Banana di Google, focalizzato sull’offrire sintesi d’immagine ad alta fedeltà guidata dal ragionamento e un’integrazione stretta nell’ecosistema Google (Slides, Ads, Drive, ecc.). Google presenta Nano Banana Pro come un’opzione di creazione ed editing di immagini di calibro da studio, ottimizzata per asset di produzione che richiedono controllo preciso, rendering di testo multilingue e output ad alta risoluzione.

Quali sono gli aggiornamenti tecnici e UX di punta?

• Ragionamento di Gemini 3 Pro + fedeltà visiva: Nano Banana Pro sfrutta il ragionamento multimodale di Gemini 3 Pro per produrre immagini contestualmente coerenti (utile per infografiche, diagrammi e foto che devono riflettere fatti del mondo reale).
• Output ad alta risoluzione / 4K e modalità di rendering rapide: Nano Banana Pro pubblicizza qualità di livello professionale fino al 4K e tempi di render brevi per molte modifiche. Alcune anteprime menzionano risposte vicine ai 10 secondi per modifiche comuni in contesti ottimizzati.
• Rendering accurato del testo in più lingue: Forte enfasi sul rendering di testo leggibile e correttamente localizzato all’interno delle immagini — una sfida persistente per i modelli di immagini — abilitando asset di marketing globali e snapshot di UI internazionalizzati.
• UI di editing integrata / flusso di lavoro incentrato sulla chat: Editing guidato dal linguaggio naturale in un’interfaccia in stile chat (es.: “cambia lo sfondo in uno skyline piovoso, preserva le ombre del soggetto”) e una modalità di modifica con disegno/pennello per interventi locali.

Casi d’uso tipici

• Produzione creativa enterprise (campagne pubblicitarie, cataloghi di prodotto, packaging).
• Diagrammi tecnici, mappe e materiali didattici in cui l’accuratezza fattuale è importante.
• Materiali di marketing multilingue con testo leggibile incorporato.
• Integrazione nelle pipeline di contenuti di grandi imprese con governance e search grounding.

Come si confronta GPT Image 1.5 con Nano Banana Pro?

Ecco una tabella di confronto chiara che riassume le principali differenze tra GPT Image 1.5 e Nano Banana Pro nelle categorie più importanti — basata sulle più recenti comparazioni di funzionalità e test:

Interpretazione rapida

• Fedeltà alle istruzioni: GPT Image 1.5 enfatizza il follow delle istruzioni e le modifiche iterative con preservazione di identità/illuminazione. Storicamente, Nano Banana Pro ha dato priorità al rendering fotorealistico e alla finezza di materiali/illuminazione. In molti prompt i due appaiono molto vicini, ma i punti di forza di GPT Image 1.5 emergono spesso quando il compito richiede editing precisi e multi-step.
• Velocità e throughput: Entrambi i modelli dichiarano prestazioni solide; OpenAI ha pubblicizzato velocità fino a 4× rispetto al predecessore. Anche Nano Banana Pro è stato lodato per la generazione rapida e, nel mondo reale, la latenza dipende molto dal setup di serving e dalle dimensioni del modello.
• Preservazione vs. rifinitura estetica: GPT Image 1.5 è messo a punto per preservare gli elementi chiave durante l’editing (utile per branding e coerenza dei volti). Nano Banana Pro talvolta privilegia una finitura cinematografica complessiva e il rendering dei materiali — eccellente per fotorealismo in singolo passaggio. Quale sia migliore dipende dal flusso di lavoro: modifiche iterative vs render stilizzato in singolo passaggio.
• GPT Image 1.5 è ottimizzato per velocità, flessibilità e flussi di lavoro di editing iterativi — eccellente quando si desiderano risultati rapidi, interpretare istruzioni in linguaggio naturale complesse ed eseguire grandi lotti di attività creative in modo conveniente.
• Nano Banana Pro brilla quando contano la fedeltà dell’output, la precisione di testo/layout e la qualità fotografica realistica — rendendolo una scelta solida per lavori commerciali ad alta risoluzione e pubblicazione enterprise.

Chi vince sulla posizione nella classifica “raw”?

Al momento del rollout della 1.5, la classifica Text-to-Image di LM Arena elencava GPT Image 1.5 al #1 (punteggio ~1264) con Nano Banana Pro vicino alla vetta ma dietro (intorno a 1235 in alcune istantanee). Sull’Image Editing, il nuovo alias di OpenAI (chatgpt-image-latest) era in cima con un margine ristretto su Nano Banana Pro. Sono segnali significativi che l’iterazione di OpenAI ha portato il suo modello in una parità competitiva immediata o in un leggero vantaggio sulle popolari leaderboard pubbliche.

Base del modello e backbone di inferenza

• GPT Image 1.5: Costruito sulla famiglia di modelli con capacità d’immagine di OpenAI e integrato direttamente con ChatGPT; commercializzato per editing aderente alle istruzioni e flussi di lavoro iterativi. I conteggi di livelli/parametri non sono pubblici nell’annuncio; OpenAI si concentra su accesso API e integrazioni di piattaforma.
• Nano Banana Pro: Costruito su Gemini 3 Pro (Google/DeepMind), descritto come un core di ragionamento multimodale fuso con pipeline di rendering (GemPix / ibridi di diffusion secondo alcuni resoconti degli ingegneri). Google enfatizza ragionamento + grounding come differenziatore. I conteggi dei parametri non sono similmente divulgati.

Latenza e throughput (benchmark pratici)

• GPT Image 1.5: OpenAI e la copertura riportano fino a 4× di accelerazione rispetto ai precedenti modelli di immagini GPT in molti task; la latenza pratica varierà in base a dimensione immagine, impostazioni di qualità e carico.
• Nano Banana Pro: Google propone modalità “pro” molto rapide e capacità 4K; recensioni hands-on riportano modifiche molto reattive (sotto i 10 s per operazioni comuni in alcune demo), sebbene l’uso enterprise su larga scala dipenda dal livello di servizio e dall’infrastruttura.

Costi e quote

• GPT Image 1.5: La documentazione di OpenAI indica prezzi aggiornati e modelli di token per le immagini; l’annuncio ufficiale nota anche una riduzione dei costi di circa ~20% rispetto al modello precedente per input/output di immagini. Il prezzo per immagine dipende dal piano API e dai token utilizzati.
• Nano Banana Pro: Disponibile tramite i livelli dell’app Gemini; Google ha un modello freemium per uso occasionale con quote più alte nei piani a pagamento (Google AI Pro, AI Ultra, Enterprise). Articoli locali pubblicati riassumono i livelli di abbonamento e i limiti giornalieri di generazione; i prezzi enterprise esatti possono variare.

Fedeltà dell’output e vincoli

• GPT Image 1.5: Enfatizza la preservazione della composizione, la coerenza di brand/logo e la fedeltà iterativa. Dichiara anche miglioramenti nel rendering del testo rispetto ai modelli di immagini OpenAI precedenti.
• Nano Banana Pro: Enfatizza fedeltà 4K, tipografia robusta e grounding semantico (es.: plausibilità reale nelle scene generate). Entrambi presentano casi limite persistenti (etichette errate, artefatti strani con comprensione di scene complesse).

Editing delle immagini e flussi di lavoro iterativi

• GPT Image 1.5: Progettato per l’editing conversazionale e iterativo in ChatGPT; impostato per prendere l’immagine dell’utente, ricevere istruzioni di modifica in linguaggio naturale e produrre modifiche che preservano identità e fotorealismo. La maggiore velocità di generazione contribuisce direttamente a un ciclo modifica–revisione più fluido. Questo favorisce flussi di design con l’uomo nel loop che effettua rapide regolazioni.
• Nano Banana Pro: Supporta anche editing preciso e controlli creativi ma è proposto maggiormente per ambienti di produzione in cui contano la fedeltà finale dell’output e la coerenza del brand. Il suo grounding alla ricerca e il rendering del testo aiutano a creare asset sia visivamente accurati sia contestualmente corretti per la pubblicazione enterprise.

Quale modello è migliore nei comandi concreti di modifica delle immagini?

Di seguito alcuni test di generazione ed editing d’immagini che ho condotto confrontando xx e xx. Entrambi i modelli hanno vantaggi e svantaggi, e il modello appropriato dovrebbe essere scelto in base alle esigenze specifiche dell’applicazione.

Caso di test A — “Cambio colore/materiale su abbigliamento preservando posa & illuminazione”

Prompt (rappresentativo): “Cambia il cappello rosso dell’uomo in velluto azzurro chiaro. Non modificare illuminazione, ombre o altro.”

• Risultato riportato GPT Image 1.5: Preserva solidamente posa, ombra e illuminazione generale; il cambio di colore/trama è applicato con alto fotorealismo; lieve alone in alcuni bordi ad alta frequenza nei preset di qualità più bassa; risultati migliori quando si usano input_fidelity="high" e quality="high".
• Risultato riportato Nano Banana Pro: Anch’esso eccellente; tende a preservare micro-ombre e grana del tessuto in modo più fedele nelle impostazioni Pro/risoluzione, soprattutto quando l’utente specifica contesto di camera/illuminazione (es.: “abbina illuminazione da ritratto 50mm”). Leggermente più lento nelle modalità di qualità più alta ma produce un rendering dei tessuti più pulito a output 4K.

Conclusione pratica: Per modifiche rapide e iterative GPT Image 1.5 è spesso più veloce e molto affidabile; per ritocchi di tessuti pixel-perfect a dimensioni molto grandi i controlli da studio di Nano Banana Pro possono prevalere negli output finali.

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Caso di test B — “Sostituire lo sfondo (studio indoor → notte urbana piovosa) preservando i soggetti”

Prompt (rappresentativo): “Sostituisci lo sfondo da studio con una notte di città piovosa. Preserva l’illuminazione dei soggetti e i riflessi.”

• Risultato riportato GPT Image 1.5: Preserva bene integrità e illuminazione del soggetto; è necessario un prompting accurato per mantenere coerenti i riflessi e le ombre portate. Funziona più rapidamente per iterazioni multiple.
• Risultato riportato Nano Banana Pro: Con parametri di camera/illuminazione specificati, Nano Banana Pro spesso produce scene con illuminazione ambientale più coerente e riflessi realistici (vetro, asfalto bagnato). Consigliato per il compositing finale quando serve plausibilità fisica nell’illuminazione.

Conclusione pratica: GPT Image 1.5 offre ottimi cambi di sfondo rapidi con forte preservazione del soggetto. Nano Banana Pro può produrre un’illuminazione ambientale più fisicamente coerente se si usano i suoi controlli da studio.

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Caso di test C — “Aggiungere/modificare testo leggibile su un’immagine (es.: copertina di rivista / cartello)”

Prompt (rappresentativo): “Sul cartellone, sostituisci il titolo in inglese con ‘WINTER SALE — 50%’ in un sans serif condensato; preserva orientamento e prospettiva.”

• Risultato riportato GPT Image 1.5: Marcati miglioramenti nella fedeltà del testo rispetto alle generazioni precedenti — testo piccolo e denso è più leggibile e spesso orientato correttamente. Ancora alcune modalità di failure con font decorativi molto piccoli.
• Risultato riportato Nano Banana Pro: Forte rendering del testo, soprattutto in più lingue; Google enfatizza la leggibilità multilingue come punto di forza. Gli output Pro ad alta risoluzione mostrano testo nitido in scala cartellone.

Conclusione pratica: Entrambi i modelli sono molto migliori delle generazioni precedenti. Per pubblicità multilingue e tipografia molto fine a scala di stampa, la comunicazione di Nano Banana Pro suggerisce un leggero vantaggio; GPT Image 1.5 è più veloce per prototipazione iterativa.

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Caso di test D — “Coerenza del personaggio su più pose / scene”

Prompt (rappresentativo): “Rendi lo stesso personaggio femminile (stesso outfit e dettagli del viso) che cammina in tre diverse location cittadine, mantenendo l’identità tra i render.”

• Risultato riportato GPT Image 1.5: Buona preservazione dell’identità con una struttura attenta di seed/prompt e controllo input_fidelity; funziona bene con conteggi di personaggi limitati.
• Risultato riportato Nano Banana Pro: Nano Banana Pro pubblicizza la “coerenza del personaggio” come parte della capacità Pro (e i reviewer corroborano una migliore coerenza cross-scena nelle modalità Pro). Può essere la scelta migliore quando si richiedono molti output coerenti ad alta risoluzione.

Conclusione pratica: Entrambi possono farlo; Nano Banana Pro è presentato per coerenza multi-output su scala di produzione.

Cosa dovrebbero testare i team per scegliere tra i due?

Esegui i seguenti test in doppio cieco con i tuoi dati:

1. Test di coerenza: Partire da una foto reale del soggetto e iterare 5–10 modifiche; misurare deriva dell’identità o introduzione di artefatti.
2. Rendering di testo e loghi: Generare o modificare immagini con piccoli elementi testuali e loghi; valutare leggibilità e fedeltà.
3. Throughput: Misurare la latenza end-to-end nel tuo ambiente di produzione.
4. Casi limite: Provare modifiche compositive difficili (sostituzione di oggetti, cambi multipli di attributi in una volta).

Queste verifiche empiriche riveleranno quale modello si adatta alle esigenze del tuo prodotto: realismo assoluto, editing ripetibile o gestione best-in-class di layout e testo.

Conclusione — Come decidere

Entrambi GPT Image 1.5 e Nano Banana Pro rappresentano l’attuale generazione di offerte di IA per immagini da due grandi incumbent di piattaforma. Sono ottimizzati per priorità leggermente diverse. Quale scegliere:

• Scegli GPT Image 1.5 se: ti servono modifiche prevedibili e ripetibili (e-commerce, fotografia di brand), flussi di lavoro integrati con ChatGPT e iterazione rapida all’interno di uno studio creativo conversazionale.
• Scegli Nano Banana Pro se: la tua priorità assoluta è l’apice del fotorealismo e l’accuratezza del testo on-image per asset di produzione.

I due modelli sono concorrenti molto vicini; la selezione pratica di solito si riduce a sottili differenze di stile, punti di forza su dataset specifici e all’integrazione di flusso di lavoro di cui hai bisogno.

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