TL;DR
結論のショート版: GPT-Image-2.5 はブラインドの人間嗜好ベンチマークで、特に画像編集において現時点でより強い初期成績を示しています。一方で Nano Banana 2 は検索グラウンディング、極端なアスペクト比、解像度ベースで予測しやすい料金、高ボリューム生成など、より広いプロダクション機能を備えています。
OpenAI は 2026年9月8日に GPT-Image-2.5 を2つのAPIバリアントでリリースしました。CometAPI の GPT-Image-2.5 Flare は日常および高ボリューム生成向けの高速デフォルト、GPT-Image-2.5 Sunburst はプレミアム生成および精密編集向けです。
CometAPI の Nano Banana 2 API（正式名称 Gemini 3.1 Flash Image）は異なるアプローチを取ります。画像生成を Gemini の推論、Google 検索と画像検索のグラウンディング、0.5K～4K 出力、異例に広いアスペクト比、強力なマルチリファレンス一貫性と組み合わせています。
優先事項が精密な編集、編集の局所性、参照保持、構造化コンポジション、またはプレミアムな最終アセットなら GPT-Image-2.5 Sunburst が最有力候補です。高速反復、リアルタイム情報、柔軟な出力形式、バッチ経済性、スケーラブルなプロダクションが必要なら Nano Banana 2 が極めて競争力があります。
Quick Comparison
| Decision factor | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| Best fit | 高速反復と高ボリュームの OpenAI ワークフロー | 精密編集とプレミアム最終アセット | グラウンディング重視で柔軟・スケーラブルな生成 |
| Editing priority | 高速な制御付き編集 | 最強の保持と編集の局所性 | より広い文脈での会話型編集 |
| Search grounding | ネイティブには未ドキュメント | ネイティブには未ドキュメント | Web 検索と画像検索のグラウンディング |
| Output flexibility | 最大辺 3840 px; 透過 PNG/WebP | 最大辺 3840 px; 透過 PNG/WebP | 0.5K鈥?K; 1:8 と 8:1 までのアスペクト比 |
| Pricing model | 品質・トークン依存 | 品質・トークン依存 | 解像度ベースの予測可能な料金 |
| Practical rule | 反復に使う | 承認レディの編集に使う | 文脈豊かな大規模プロダクションに使う |
Key Takeaways
- GPT-Image-2.5 は単一の API モデルではありません。OpenAI は速度とボリューム向けの Flare と、最大限の編集精度向けの Sunburst を提供します。
- 現在の Arena テキストから画像リーダーボードでは、Sunburst が 1421±13、Flare が 1399±13、Nano Banana 2 が 1261±5。Arena の単一画像編集では Sunburst が 1520±9、Flare が 1491±9、Nano Banana 2 が 1387±4。
- GPT-Image-2.5 の Arena 結果は Preliminary（暫定）表示であり、初期の優位が恒久的・普遍的な品質差を意味するわけではありません。OpenAI は Flare が GPT Image 2 より生成レイテンシを最大 50% 低減できるとしていますが、これは Nano Banana 2 と直接比較した速度ではありません。
- Nano Banana 2 は 0.5K、1K、2K、4K 出力をサポートし、1:4、4:1、1:8、8:1 の極端なアスペクト比も可能です。
- Google の Gemini API ドキュメントは、Gemini 3.1 Flash Image の検索グラウンディングを明示し、テキストおよび画像検索結果がリアルタイムのウェブデータとして生成に反映可能であると記載しています。これは Google 検索ツールが有効で、帰属要件に従う場合に適用されます：公式モデルドキュメント。
- Google は明確な解像度別 API コストを公開する一方、GPT-Image-2.5 は品質・トークン依存の価格モデルです。
- 普遍的な勝者はありません。重視するのが創造的精度か、グラウンディングされたスケーラブルな画像生成かで最適が変わります。
What Are GPT-Image-2.5 and Nano Banana 2?
この比較が新旧モデルの単純な競争以上に興味深いのは、両者が異なるプロダクション哲学へ最適化を進めているためです。
OpenAI は ChatGPT Images 2.5 をより鮮明なディテールと精密編集に中心を置いた大幅な画像生成アップグレードと説明しています。自然なライティング、豊かなテクスチャ、参照画像の人物や物体の保持強化、より確実なマルチターン編集も強調しています。
API 向けには、OpenAI はこれらの能力を2ラインに分けます。Flare は高速デフォルト、Sunburst はより厳密な創造・編集制御のために生成時間を多く割きます。
Google は 2026年2月26日に Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）を導入。Gemini に紐づく推論や世界知識の利点を、Flash クラスのレイテンシで提供する設計です。Google は特にリアルタイム情報と画像グラウンディングを強調しています。
これが開発者にとっての中核の違いを生みます。GPT-Image-2.5 は画像生成・編集スペシャリスト化が進行中。Nano Banana 2 は、極めて優れた画像生成・編集を行うマルチモーダルな Gemini ワークフローのように振る舞います。
以下に OpenAI と Google の公式ローンチビジュアルを埋め込みます。
Specifications
| Specification | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| Provider | OpenAI | OpenAI | |
| Release date | 2026年9月8日 | 2026年9月8日 | 2026年2月26日 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gemini-3.1-flash-image |
| Primary role | 高速・日常的な生成 | プレミアム精度・編集 | 高速・グラウンディング重視のマルチモーダル画像生成 |
| Input | テキスト、画像 | テキスト、画像 | テキスト、画像、動画* |
| Output | 画像 | 画像 | 画像、テキスト |
| Image editing | 対応 | 対応 | 対応 |
| Quality modes | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | 解像度駆動 |
| Common resolutions | 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536 | 同上 | 0.5K, 1K, 2K, 4K |
| Maximum edge | 3840 px | 3840 px | 最大 4K |
| Aspect-ratio range | 1:3 ～ 3:1 | 1:3 ～ 3:1 | 1:4、4:1、1:8、8:1 を含む |
| Transparent background | PNG / WebP 透過対応 | PNG / WebP 透過対応 | 主要 API 機能としては掲示なし |
| Search grounding | 画像モデルのネイティブなグラウンディング未記載 | 画像モデルのネイティブなグラウンディング未記載 | Google Web + 画像検索 |
| Thinking | 中核機能としては未公開 | 中核機能としては未公開 | 対応 |
| Batch API | 2.5 の主要機能としては不明瞭 | 2.5 の主要機能としては不明瞭 | 対応 |
| Reference consistency focus | 強力 | OpenAI 内で最強のレーン | 最大 5 キャラクター / 14 オブジェクト（Google 公開値） |
- Google は gemini-3.1-flash-image を 2026年5月に GA とし、video-to-image の文脈サポートを追加。旧プレビューのモデル ID は廃止されましたが、一部のサードパーティ統合 URL はプレビューのスラッグを保持しています。
- OpenAI の現行 API ドキュメントは、両バリアントが 6 段階の品質設定をサポートすることを確認。Flare は高速の日常モデル、Sunburst は編集精度に最適化。
- Google の現行リリースノートは、gemini-3.1-flash-image が 2026年5月28日に GA となったことを記載。Gemini API に 0.5K、1K、2K、4K の画像価格と検索グラウンディングが文書化されています。
GPT-Image-2.5 Generation and Editing Improvements
最も重要な改善点は、単に初回生成の鮮明さではなく、何を変え、何を変えないかの制御です。
OpenAI は、新世代が参照写真から被写体を保持しつつ、設定・視覚スタイル・構図を変更する能力を高めたとしています。またマルチターン編集の一貫性も向上し、次の編集を適用した際に以前の変更が失われたり劣化したりする可能性が低くなります。
これは実務で重要です。プロダクト画像のワークフローでは、参照写真から始まり、背景の差し替え、ライティング変更、季節的な装飾、テキスト要素の修正、最終的にアスペクト比の変更へと進むことがあります。個別リクエストごとに魅力的な結果を出せても、プロダクト自体が徐々に変わってしまうなら使い物になりません。
Sunburst は、編集の局所性や参照の忠実性を最重視し、レイテンシ最小化よりもそれらを優先するワークフロー向けに設計されています。Flare は同じ生成スタックの多くを共有しつつ、より高速反復を狙います。
OpenAI は、Flare が前世代モデルより高品質の出力を、最大 50% 低いレイテンシで提供すると述べています。
この 50% は OpenAI の以前の GPT Image 生成との比較であり、Nano Banana 2 との直接比較ではありません。したがって、Flare が Google のモデルより 50% 高速という証拠ではありません。
What Makes Nano Banana 2 Different
Nano Banana 2 の最大の差別化は、画像生成がより広い推論・情報取得スタックに接続されていることです。
Google は、モデルが Gemini の世界知識を活用し、ウェブ検索からのリアルタイム情報と画像を参照してから画像を生成できると述べています。これは、特定のランドマーク、オブジェクト、科学概念、最新の視覚参照、事実に基づくインフォグラフィックなどに依存するプロンプトで有用です。
そのため、教育図表、最新情報のグラフィック、ローカライズされたマーケ素材、データ指向のインフォグラフィック、旅行・ロケーションのビジュアル、複数の形状と解像度の大量アセットなどで Nano Banana 2 は魅力的です。
Google はプロダクションコントロールも拡充しました。Nano Banana 2 は 512px から 4K までの解像度をサポートし、ワークフロー内で最大 5 キャラクターのアイデンティティと最大 14 オブジェクトの忠実度を保持できます。
また、国際的なテキストレンダリングを改善し、既存ビジュアル内のテキスト翻訳も可能で、1 つのキャンペーンを市場ごとにローカライズするチームにとって重要な能力です。
Benchmark Results: : GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2
現時点で最も有用な直接比較は、ブラインドの並列比較による人間嗜好を集計する Arena の公開画像リーダーボードです。
| Arena benchmark | GPT-Image-2.5 Sunburst | GPT-Image-2.5 Flare | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| Text-to-Image Arena score | 1421±13 | 1399±13 | 1261±5 |
| Text-to-Image rank | #1 | #2 | #9 |
| Text-to-Image votes | 3,149 | 2,856 | 41,957 |
| Single Image Edit score | 1520±9 | 1491±9 | 1387±4 |
| Single Image Edit rank | #1 | #2 | #12 |
| Single Image Edit votes | 6,704 | 5,676 | 157,693 |
テキストから画像生成では、Sunburst が Nano Banana 2 に 160 ポイントの差、Flare は 138 ポイントの差を付けています。単一画像編集では、Sunburst が 133 ポイント、Flare が 104 ポイントの差です。
これは人間嗜好における初期の大きな差で、特に編集結果は Sunburst を編集向けに位置づける OpenAI の主張とよく合致します。ただし信頼区間の注意が重要です。
Arena は OpenAI の新エントリを Preliminary とし、投票数は数千に留まっています。Nano Banana 2 はテキストから画像で数万票、画像編集で 15 万票以上を持っています。OpenAI のスコアは比較の追加で動く可能性があります。
Arena スコアは Arena のテスト分布における相対的な人間嗜好を測るものです。160 ポイント差は、あるモデルが固定的に一定割合だけ高品質という意味ではありません。
したがって、このベンチマークは GPT-Image-2.5 に有利な強い初期証拠として読むべきで、あらゆるプロダクションタスクでの勝利証明ではありません。
Feature Comparison: GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2
Image Editing
現時点で最も明確な次元はここです。GPT-Image-2.5 が優位で、特に Sunburst が強力です。
理由は3つ。第一に、編集精度は新世代 OpenAI の明示的な設計目標。第二に、Sunburst は編集精度をレイテンシより重視するワークフローに最適化。第三に、独立した嗜好シグナルも同方向で、Sunburst は Arena の単一画像編集リーダーボードで現在トップです。
これにより、プロダクト写真、キャンペーン改稿、ブランドアセット、参照主導のキャラクター制作、反復的クリエイティブ制作に特に適します。
Nano Banana 2 も会話型エディタとして有能です。違いは編集可否ではなく、OpenAI は非意図的な変更最小化で現状優位、Google は編集ワークフロー周辺のインテリジェンスとグラウンディングで優位という点です。
Text and Infographics
両社ともテキストレンダリングを強調しますが、アプローチが異なります。
OpenAI はインフォグラフィックの精度とレイアウト改善を強調し、Images 2.5 は階層とコンポジションを詳細指示で保持する設計です。
Google は精密なテキストレンダリングと翻訳を強調。Nano Banana 2 は検索グラウンディングで、生成前に情報取得が可能です。
静的なポスター、広告、UI コンセプトやレイアウトのように厳密な空間構造が支配的な課題では、GPT-Image-2.5 が最初の有力候補です。ローカライズや情報駆動のグラフィックで最新の事実文脈が重要なら、Search グラウンディングを生成に組み込める Nano Banana 2 が有用なワークフローを提供します。
どちらのモデルも重要な数値や法的情報の発行に無検証で使うべきではありません。画像生成モデルは、見た目は正確でも誤ったテキストを生成しうるためです。
Photorealism
見出しの Arena ランキングが示すほど決定的ではありません。
OpenAI は自然光、豊かなテクスチャ、参照被写体の認識改善を謳います。Google も写実品質、シャープなディテール、豊かなテクスチャ、鮮やかなライティングを主張します。
初期の直接比較では、写真のカメラフィール、素材感、自然なプロダクトシーンで Nano Banana 2 を好む例があり、テキスト密度の高いレイアウトや制御された編集で GPT-Image-2.5 を好む傾向も見られます。これらは主観的観察であり、標準化されたクロスプロバイダー・ベンチではありません。
プロダクション評価では、自身のプロンプト分布で写実性を検証すべきです：肌と髪、光沢・マット製品、透明素材、生地、食品、建築、室内照明、シネマティックな被写界深度、参照写真のアイデンティティなど。
数千のアセットを制作するチームでは、最も美しいサンプルをどちらが作るかより、承認済み画像あたりのコストがはるかに有益です。
Resolution and Aspect Ratios
ここは Nano Banana 2 に分がある領域です。
Google は 0.5K、1K、2K、4K 生成をサポート。API は 1:4、4:1、1:8、8:1 の極端な比率もサポートします。
- ウェブサイトのヒーローバナー
- パノラマ背景
- モバイルストーリーのクリエイティブ
- 縦長プロダクトディスプレイ
- ロングフォームの販促グラフィック
- マルチフォーマットの広告キャンペーン
GPT-Image-2.5 はカスタム寸法をサポートし、約 1:3～3:1 のアスペクト比範囲、最大辺 3840 px、現行仕様で最大総出力 8,294,400 ピクセルを持ちます。
OpenAI は合成ワークフロー向けの別の優位も持ちます：透過 PNG と WebP 背景を明示的にサポート。
まとめると、極端なキャンバス柔軟性とネイティブ 4K 階層では Nano Banana 2、透過や制御されたアセット編集が重要なら GPT-Image-2.5 が魅力的です。
Real-Time and Grounded Generation
ここは Google に明確なアーキテクチャ上の優位があります。
Nano Banana 2 は Google の Web・画像検索グラウンディングをサポート。生成リクエストは、出力前に取得したテキストおよび視覚情報を文脈として利用できます。
これは開発可能性を変えます。例えば、ランドマークのビジュアル解説を生成する旅行アプリ。通常の画像モデルは主に学習時に符号化された情報や、アプリが明示的に渡す参照に依存します。Nano Banana 2 は生成プロセス自体に検索を組み込めます。
同じ仕組みは視覚リサーチ、プロダクト探索、教育コンテンツ、最新情報グラフィックでも役立ちます。GPT-Image-2.5 は画像モデルレベルで同等のネイティブ検索グラウンディングを文書化していません。
アプリが既にリトリーバルを別途実施している場合、この不利は小さくなります。Gemini ワークフロー内でリトリーバルと画像生成を一体化したいなら、Google の実装が大幅に簡潔です。
GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2 Pricing: Official API and CometAPI
| Model / billing unit | Official API | CometAPI | Interpretation |
|---|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 text input | $5 / 1M tokens | $4 / 1M tokens | トークン課金の入力 |
| GPT-Image-2.5 image input | $8 / 1M tokens | 現行プロバイダー見積を参照 | 入力と品質により変動 |
| GPT-Image-2.5 image output | $30 / 1M image tokens | $24 / 1M output tokens | 品質ラダーにより画像単価が変化 |
| Nano Banana 2 — 0.5K | $0.045 / image | $0.0360 / image | 固定解像度階層 |
| Nano Banana 2 — 1K | $0.067 / image | $0.0536 / image | 固定解像度階層 |
| Nano Banana 2 — 2K | $0.101 / image | $0.0808 / image | 固定解像度階層 |
| Nano Banana 2 — 4K | $0.151 / image | $0.1208 / image | 固定解像度階層 |
| Nano Banana 2 Batch | 標準階層から約 50% 下 | プロバイダーの提供状況を確認 | 非同期大量処理で最適 |
価格モデルが十分に異なるため、出力トークン 100 万単位のドル比較だけではミスリードになりえます。
Note:
- 表面上の $30 と $60 の image tokens 差は、GPT-Image-2.5 が自動的に半額という意味ではありません。両社で画像出力のトークン化が異なり、OpenAI の消費は品質ラダーでも変動します。
- Google は明示的な解像度別価格を公開：0.5K は $0.045、1K は $0.067、2K は $0.101、4K は $0.151。Batch API はそれぞれ約 $0.022、$0.034、$0.050、$0.076 へ低減。
- OpenAI は、安価なドラフトと高価な最終レンダーを使い分けたいアプリに有利な、low、medium、high、xhigh、max の品質階層を提供します。
How to save costs and reduce integration
OpenAI と Google の個別統合を維持したくない開発者向けに、両モデルファミリーは CometAPI 経由で利用可能です。CometAPI の GPT-Image-2.5 Sunburst API は入力トークン $4/100万、出力トークン $24/100万を表示しており、公式の $5/$30 に対する相当ディメンションです。
CometAPI の GPT-Image-2.5 Flare API も同じ $4/$24 の公表トークン料金を使用します。
1 つの API で両モデルを使えることは、単一の支配的画像ワークロードを持たないアプリに特に有用です。例えば、グラウンディングや極端なアスペクト比の生成は Google モデルへ、迅速な OpenAI 生成は Flare へ、高付加価値の反復編集は Sunburst へルーティングすることができます。
アーキテクチャ上の利点は単にモデル数が増えることではありません。リクエストごとに最適なモデルを選べるため、一方のプロバイダーの長所短所に合わせてアプリ全体を再設計する必要がなくなります。
GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2: Which Features Matter Most?
| Dimension | GPT-Image-2.5 | Nano Banana 2 | Better choice |
|---|---|---|---|
| Blind text-to-image preference | 現行の Arena リーダー | 現行 2.5 に遅れ | GPT-Image-2.5 |
| Blind single-image editing preference | 現行の Arena リーダー | 競争力はあるが下位 | GPT-Image-2.5 |
| Precision editing | 主要な設計フォーカス | 強力な会話型編集 | GPT-Image-2.5 |
| Multi-turn edit preservation | 2.5 の主要改善点 | 強い被写体一貫性 | GPT-Image-2.5（初期優位） |
| Real-time web knowledge | モデルレベルのネイティブ・グラウンディングなし | Web + 画像検索 | Nano Banana 2 |
| Extreme aspect ratios | 1:3 ～ 3:1 | 最大 1:8 / 8:1 | Nano Banana 2 |
| Maximum output format | 柔軟、最大辺 3840 px | ネイティブ 4K 階層 | Nano Banana 2 |
| Transparent assets | 明示的な PNG/WebP 透過対応 | 主要機能としては未掲示 | GPT-Image-2.5 |
| Multiple-character consistency | 強い参照保持 | 最大 5 キャラクター | ドキュメント上は Nano Banana 2 |
| Multiple-object consistency | 強い参照保持 | 最大 14 オブジェクト | ドキュメント上は Nano Banana 2 |
| International text/localization | 改善 | 明示的な i18n + 翻訳重視 | Nano Banana 2 |
| Quality control | 6 段階の品質設定 | 主に解像度駆動 | GPT-Image-2.5 |
| Batch economics | 2.5 では明確な記載が少ない | ネイティブ Batch API | Nano Banana 2 |
| High-volume workflow | Flare はそのために設計 | Flash アーキ + バッチ | ワークロード次第 |
| Premium final editing | Sunburst | ジェネラリストの Flash モデル | GPT-Image-2.5 Sunburst |
この表が示すのは、一つの総合優勝が有用な答えを隠してしまうということです。OpenAI は品質と編集制御のラダーを用意し、Google は推論・グラウンディング・解像度のスタックを用意しています。
Practical applications Example with the same Prompt
Prompt: マットブラックのウォーターボトルが淡いコンクリートの縁に立っているフォトリアリスティックな商品写真。左からの柔らかな朝の光、穏やかな反射、浅い被写界深度。センター構図。次のテキストのみ（原文のまま）を含めること: ヘッドライン "YOURS TO CREATE" を太字サンセリフで上部全体に、サブヘッド "Limited Edition" を下部に小さく。他のテキストやロゴは入れないこと。
GPT Image 2.5(sunburst):
Nano Banana 2:
Which Model Should You Choose?
Choose GPT-Image-2.5 When...
悪い編集のコストが、数秒の追加生成時間より大きい場合は OpenAI 系を選びましょう。
- プロダクト自体を不変に保つ必要がある EC 商品写真
- 複数の制御された改稿が必要な広告クリエイティブ
- 参照主導のキャラクターや被写体変換
- ポスター、ブランドレイアウト、構造化されたビジュアルアセット
- 透過のプロダクトまたはデザイン要素
- 反復的なクリエイティブアプリケーション
- 下書きから最終までの品質ラダーが有益なワークフロー
同ファミリー内では、スループットと反復速度が重要なら Flare。最終アセットで慎重な保持が必要で追加レイテンシを許容できるなら Sunburst。
運用の実用則: 反復は Flare、承認は Sunburst。
Choose Nano Banana 2 When...
画像生成が独立したレンダリング工程ではなく、より大きな情報・マルチモーダルワークフローの一部である場合は Google のモデルを選びましょう。
- グラウンディングされたビジュアル検索
- 最新イベントや実世界情報のグラフィック
- 国際・多言語クリエイティブ
- 極端な縦横アセット
- 高解像度 4K ワークフロー
- 複数キャラクター・オブジェクトのコンポジション
- バッチ生成
- 既に Gemini に構築されたアプリケーション
- 解像度ベースで予測可能なコストが必要な高ボリュームパイプライン
実用則: 文脈豊かなスケール生成には Nano Banana 2。
Use Both Models Together When...
はい。多くのプロダクションシステムでは統合運用がより堅牢です。
ワークフローの最初のモデルが最終編集も行う必要はありません。例えば、Nano Banana 2 で最新の視覚文脈を取得してグラウンディングされたコンセプトを作成し、最終の厳密な改稿を GPT-Image-2.5 で行う構成。別のアプリでは、Flare で高速バリアント生成、困難な編集のみ Sunburst にルーティングし、OpenAI の好むアスペクト比範囲外のフォーマットは Nano Banana 2 に委ねることもできます。
CometAPI はこのルーティングを容易にし、1 つの API 基盤で GPT-Image-2.5 Flare、GPT-Image-2.5 Sunburst、Nano Banana 2 をジョブごとに選択できます。
どの企業にコミットするかではなく、各リクエストでコストと手戻りを最小化するモデルはどれか、という工学的問いがより有用です。
Final Verdict: GPT-Image-2.5 or Nano Banana 2?
現行のブラインド嗜好ベンチマークだけで判断するなら、GPT-Image-2.5 が勝者です。
Sunburst と Flare は現行の Arena テキストから画像と単一画像編集の両リーダーボードで 1 位と 2 位を占めます。Nano Banana 2 との差は無視できるノイズではないほど大きいです。
ただし、これは初期結果です。OpenAI のエントリは暫定で、投票数も少なめです。
プロフェッショナルな編集では、それでも Sunburst を最初にテストする根拠として十分に納得できる結果です。製品の位置づけ、編集アーキテクチャ、独立した嗜好データが同じ方向を向いています。
一般的なアプリ開発では、答えはよりバランスします。Nano Banana 2 はリーダーボードでは測りにくい能力を開発者に提供します：検索グラウンディング、Gemini の推論、0.5K～4K の解像度階層、極端なアスペクト比、文書化されたマルチリファレンス規模、割引の Batch API。
実務的な決定はこうです：精度と編集保持が最重要なら GPT-Image-2.5 Sunburst。OpenAI の新品質レベルで高速反復したいなら Flare。グラウンディング、柔軟なフォーマット、スケール、予測可能な画像経済が重要なら Nano Banana 2。
3 種のワークロードすべてに直面するチームでは、CometAPI の GPT-Image-2.5 API と Nano Banana 2 API を併用し、各リクエストをそのジョブに最適なモデルへルーティングするのが有効です。
FAQ
Is GPT-Image-2.5 better than Nano Banana 2?
現行の Arena における人間嗜好ベンチマークでは、はい。Sunburst と Flare はテキストから画像生成と単一画像編集で Nano Banana 2 を上回っています。ただし GPT-Image-2.5 の結果は暫定であり、すべてのワークフローで優れている証明とは解釈すべきではありません。
What is the difference between GPT-Image-2.5 Flare and Sunburst?
Flare は高品質な日常生成と高ボリューム向けの高速デフォルト。Sunburst はプレミアムなクリエイティブ制作と精緻な編集を意図した精度重視のバリアントです。Sunburst はより厳密な制御と引き換えに生成時間をかける傾向があります。
Is Nano Banana 2 faster than GPT-Image-2.5?
プロバイダー間で十分に管理された公式ベンチマークはありません。OpenAI は Flare が前世代比でレイテンシを最大 50% 低減と述べ、Google は Nano Banana 2 を低レイテンシな Flash モデルと位置づけます。実レイテンシは同一プロンプト・解像度・同時実行でベンチマークすべきです。
Which model is better for image editing?
現状の証拠では GPT-Image-2.5。Sunburst は Arena の単一画像編集ランキングで首位で、OpenAI は精密かつ制御された編集と複数回改稿での保持強化を設計上の目的としています。
Which model is better for generating text in images?
両者とも強力です。OpenAI はインフォグラフィックの精度、レイアウト、精密編集を強調。Google は国際テキストレンダリング、翻訳、グラウンディングされた情報を強調。構造化されたブランドレイアウトには GPT-Image-2.5 が第一候補、マルチリンガルや検索グラウンディングのグラフィックには Nano Banana 2 が特に有用です。
Does GPT-Image-2.5 support 4K images?
GPT-Image-2.5 は柔軟なカスタム寸法をサポートし、最大辺 3840 px、最大出力面積 8,294,400 ピクセルが文書化されています。したがって、Nano Banana 2 と同一の 4096×4096 の 4K 階層と単純に述べるべきではありません。
Which model has better aspect-ratio support?
Nano Banana 2 は 1:4、4:1、1:8、8:1 を含むより極端なキャンバスに対応。GPT-Image-2.5 の文書化範囲はおよそ 1:3～3:1 です。
Can I use GPT-Image-2.5 and Nano Banana 2 through CometAPI?
はい。開発者は CometAPI を通じて両ファミリーを利用でき、完全に別個のプロバイダー統合を維持せずに、異なる画像生成ワークロードを異なるモデルにルーティングできます。