I desember 2025 er to av de mest omtalte bildemodellene — OpenAI’s GPT Image 1.5 og Google/DeepMind’s Nano Banana Pro (en del av Gemini-bildefamilien) — posisjonert som direkte rivaler: begge satser på høyfidelitetsgenerering, sterkere etterlevelse av instruksjoner og profesjonelle redigeringsverktøy. OpenAI legger vekt på hastighet, instruksjonsetterlevelse og tettere integrasjon med ChatGPT; Google fokuserer på kontroller i studiokvalitet (kamera, lyssetting, flerspråklig tekstrendering) og produktintegrasjon på tvers av Gemini og Ads.
Hva er GPT Image 1.5?
GPT Image 1.5 er OpenAIs nyeste bildefokuserte modell lansert som del av ChatGPT Images-tilbudet. Den posisjoneres som en produksjonsklar motor for bildegenerering og -redigering med tettere etterlevelse av instruksjoner, raskere responstid og forbedret bevaring av bildeelementer gjennom redigeringer. Modellen er tilgjengelig i ChatGPT-grensesnittet og via OpenAI API.
Kjernefunksjoner og egenskaper
- Raskere generering og redigering: OpenAI oppgir genererings-/redigeringshastigheter som i mange brukstilfeller er opptil fire ganger raskere enn tidligere ChatGPT-bildemodeller — en stor praktisk forbedring for iterativt kreativt arbeid.
- Sterkere etterlevelse av instruksjoner / lokaliserte redigeringer: GPT Image 1.5 vektlegger å gjøre målrettede endringer (for eksempel: endre hattfarge, justere lyssetting i et ansikt) samtidig som komposisjon, skygger og uvedkommende elementer bevares. Dette reduserer “tegn alt på nytt”-atferden som var vanlig i eldre pipelines.
- Kostnads- og effektivitetsoppdateringer: OpenAIs kunngjøring sier at bildeinn-/utdata er omtrent 20% billigere i GPT Image 1.5 sammenlignet med GPT Image 1, noe som muliggjør flere iterasjoner for samme kostnad.
- Ny “Images”-arbeidsflate i ChatGPT: en sidelinje/dedikert startpunkt med forhåndsinnstillinger, trendende prompter og filtre som skal gjøre idéutvikling og iterasjon raskere for skapere og markedsføringsteam.
Typiske brukstilfeller
- Generering av produktkataloger (variantrenderinger fra ett kildefotografi). (OpenAI)
- Iterativ fotoretusjering og lokaliserte redigeringer (prøving av klær/frisyrer, små komposisjonsjusteringer).
- Merkevarebevarende redigeringer: modellen vektlegger å holde logoer, fargepaletter og visuell identitet konsistent på tvers av redigeringer.
Hva er Nano Banana Pro?
Nano Banana Pro (også referert til som Gemini 3 Pro Image) er Google/DeepMinds høyende bildegenererings- og redigeringsmodell bygget på Gemini 3 Pro multimodal ryggrad. Den er den kommersielle etterfølgeren til Googles tidligere Nano Banana-modeller, med fokus på å levere høyfidelitets, resonneringsstyrt bildesyntese og tett integrasjon på tvers av Googles økosystem (Slides, Ads, Drive, etc.). Google presenterer Nano Banana Pro som et studiokaliber-alternativ for bildeskaping og -redigering, optimalisert for produksjonsressurser som krever presis kontroll, flerspråklig tekstrendering og høyoppløste utdata.
Hva er de viktigste tekniske og UX-oppgraderingene?
- Gemini 3 Pro-resonnering + visuell fidelitet: Nano Banana Pro utnytter Gemini 3 Pros multimodale resonnering til å produsere bilder som er kontekstuelt konsistente (nyttig for infografikk, diagrammer og fotografier som må gjenspeile faktiske forhold).
- Høy oppløsning / 4K-utdata og raske rendermoduser: Nano Banana Pro annonserer proffsjikt-kvalitet opptil 4K, og korte rendertider for mange redigeringer. Noen forhåndsvisninger nevner nær-10-sekunders svar for vanlige redigeringer i optimaliserte kontekster.
- Presis flerspråklig tekstrendering: Sterk vekt på å gjengi lesbar, korrekt lokalisert tekst i bilder — en vedvarende utfordring for bildemodeller — som muliggjør globaliserte markedsføringsressurser og internasjonaliserte UI-snapshots.
- Integrert redigeringsgrensesnitt / chat-først-arbeidsflyt: Redigering drevet av naturlig språk i et chat-lignende grensesnitt (f.eks. “endre bakgrunnen til en regnfull skyline, behold skygger på motivet”) og en tegne-/børstemodus for lokale redigeringer.
Typiske brukstilfeller
- Kreativ produksjon i virksomheter (reklamekampanjer, produktkataloger, emballasje).
- Tekniske diagrammer, kart og opplæringsmateriell der faktakorrekthet er viktig.
- Flerspråklige markedsføringsmaterialer med innebygd, lesbar tekst.
- Integrasjon i store virksomheters innholdspipelines med styring og søkegrunnlag.
Hvordan sammenlignes GPT Image 1.5 med Nano Banana Pro?
Her er en ren sammenligningstabell som oppsummerer de viktigste forskjellene mellom GPT Image 1.5 og Nano Banana Pro på de mest sentrale kategoriene – basert på de siste tilgjengelige funksjonssammenligningene og testene:
| Kategori | GPT Image 1.5 (OpenAI) | Nano Banana Pro (Google / Gemini) |
|---|---|---|
| Kjernefokus | Rask bildegenerering og -redigering med etterlevelse av instruksjoner, forbedret detaljkontroll og praktiske arbeidsflyter. | Høy kvalitet og realistisk bildegenerering/-redigering med sterk semantisk forankring og layout-/tekstfidelitet. |
| Overordnet modell / arkitektur | OpenAIs GPT-Image-1.5 (diffusjon/transformer-hybrid) | Google Gemini 3 Pro Image (native multimodal MoE-transformer) |
| Hastighet | Opptil ~4× raskere enn tidligere OpenAI-bildemodeller; merkbare forbedringer for iterasjoner. | Svært rask generering ved 1K-oppløsninger (~10–15 s), og fortsatt konkurransedyktig ved høyere størrelser. |
| Bildekvalitet | Sterk og fleksibel kvalitet; utmerket for uttrykksfulle og stilistiske oppgaver. | Konsekvent skarpere fotorealisme, spesielt ved høyere oppløsninger. |
| Tekstrendering | God tekstrendering; forbedret over eldre versjoner men variabel ved komplekse layouter. | Bedre tekstklarhet, layoutfidelitet og flerspråklig støtte. |
| Oppløsning / utdataomfang | Støtter høykvalitets utdata; ~1024×1536 / ~1.5K (omtrent 1–2 MP) | Bredere oppløsningsstøtte inkludert 2K og opptil 4096×4096 (4K)-moduser. |
| Støtte for referansebilder | Ja (flere referansebilder, høy kontrollfidelitet). | Ja (støtter opptil 14 referansebilder for karakter-/merkekonsistens). |
| Etterlevelse av prompt / tolkning | Svært bokstavelig og konsistent, noe som hjelper med streng intensjonstilpasning. | Kreativ tolkning med sterk estetisk fidelitet. |
| Redigeringspresisjon | Solid for iterative og målrettede redigeringer; god på semantisk konsistens. | Liten fordel i presis, instruksjonstro redigering og komplekse fotooppgaver. |
| Fotorealisme | God for mange oppgaver; viser noen ganger en generativ “look.” | Har en tendens til å produsere mer fotografiske, virkelighetsplausible resultater. |
| Beste brukstilfeller | Rask iterasjon, e-handelsvarianter, kreativ utforskning, uttrykksfulle redigeringer. | Produksjonsarbeid med høyfidelitet, infografikk/layouter, designoppgaver i stor skala. |
| Kostnadseffektivitet | Merkbart billigere per bildegenerering ved lavere innstillinger; bra for høyt volum. | Premium-nivå med bredere utdatakvalitet og oppløsning — kan koste mer ved høy oppløsning. |
| Styrke i virkelighetsnær kontekst | Sterk for kreative og narrative bildeoppgaver. | Yter eksepsjonelt for virkelighetsnære og semantisk forankrede bilder. |
Rask tolkning
- Etterlevelse av instruksjoner: GPT Image 1.5 vektlegger å følge instruksjoner og iterative redigeringer med bevaring av identitet/lyssetting. Nano Banana Pro har historisk prioritert fotorealistisk rendering og finesse i material/lys. I mange prompter ser de tett matchet ut, men GPT Image 1.5s seire viser seg ofte når oppgaven krever presis, flertrinns redigering.
- Hastighet og gjennomstrømning: Begge modeller hevder sterk ytelse; OpenAI annonserte opptil 4× forbedrede hastigheter over sin forgjenger. Nano Banana Pro er også blitt rost for rask generering, og faktiske ventetider avhenger sterkt av distribusjonsoppsett og modellstørrelser.
- Bevaring vs. estetisk finish: GPT Image 1.5 er tunet for å bevare nøkkelelementer under redigering (bra for branding og ansiktskonsistens). Nano Banana Pro foretrekker noen ganger en helhetlig filmatisk finish og materialrendering — utmerket for enkeltpass-fotorealisme. Hva som er best avhenger av arbeidsflyten din: iterative redigeringer vs. enkeltpass stilisert render.
- GPT Image 1.5 er optimalisert for hastighet, fleksibilitet og iterative redigeringsarbeidsflyter — utmerket når du vil ha raske resultater, tolke komplekse naturlige språkinstruksjoner og kjøre store batcher av kreative oppgaver kostnadseffektivt.
- Nano Banana Pro briljerer når ultimat utdatafidelitet, tekst-/layoutpresisjon og realistisk fotografikvalitet er viktig — noe som gjør den til et sterkt valg for høyoppløst kommersielt arbeid og publisering i virksomheter.
Hvem vinner på ren rangering?
Ved 1.5-utrullingen listet LM Arenas tekst-til-bilde-rangering GPT Image 1.5 som #1 (score ~1264) med Nano Banana Pro nær toppen men bak (rundt 1235 i enkelte øyeblikksbilder). På bilderedigering lå det nye OpenAI-aliaset (chatgpt-image-latest) øverst med liten margin over Nano Banana Pro. Dette er meningsfulle signaler om at OpenAIs iterasjon skjøv modellen inn i umiddelbar konkurranseparitet eller en liten ledelse på populære offentlige rangeringer.
Modellbase og inferens-ryggrad
- GPT Image 1.5: Bygget fra OpenAIs bildekappable modellsuite og integrert direkte med ChatGPT; markedsført for instruksjonsfølende redigeringer og iterative arbeidsflyter. Eksakte lag-/parameterantall er ikke offentliggjort i kunngjøringen; OpenAI fokuserer på API-tilgang og plattformsintegrasjoner.
- Nano Banana Pro: Bygget på Gemini 3 Pro (Google/DeepMind), beskrevet som en multimodal resonneringskjerne fusjonert med renderingspipeliner (GemPix / diffusjonshybrider ifølge noen ingeniørers beskrivelser). Google fremhever resonnering + forankring som differensiator. Eksakte parameterantall er tilsvarende ikke offentliggjort.
Latens og gjennomstrømning (praktiske referanser)
- GPT Image 1.5: OpenAI og omtale rapporterer opptil 4× hastighetsøkning versus tidligere GPT-bildemodeller i mange oppgaver; praktisk latens vil variere med bildestørrelse, kvalitetsinnstillinger og last.
- Nano Banana Pro: Google fremhever svært raske “pro”-moduser og 4K-kapasitet; praktiske omtaler rapporterer svært responsiv redigering (under 10 sek for vanlige operasjoner i noen demoer), men bruk i virksomheter i stor skala avhenger av tjenestenivå og infrastruktur.
Kostnader og kvoter
- GPT Image 1.5: OpenAIs dokumentasjon indikerer oppdatert prising og tokenmodeller for bildetokens; den offisielle kunngjøringen nevner også ~20% kostnadsreduksjon vs. forrige bildemodell for bildeinn-/utdata. Eksakt per-bilde-prising avhenger av API-plan og brukte tokens.
- Nano Banana Pro: Tilgjengelig gjennom Gemini-appnivåer; Google har en freemium-modell for casual bruk med høyere kvoter på betalte planer (Google AI Pro, AI Ultra, Enterprise). Publiserte lokale artikler oppsummerer abonnementspriser og daglige genereringsgrenser; eksakt virksomhetsprising kan variere.
Utdatafidelitet og begrensninger
- GPT Image 1.5: Vektlegger komposisjonsbevaring, merke-/logokonsistens og iterativ fidelitet. Den hevder også forbedringer i tekstrendering vs. tidligere OpenAI-bildemodeller.
- Nano Banana Pro: Vektlegger 4K-fidelitet, robust typografi og semantisk forankring (f.eks. virkelighetsplausibilitet i genererte scener). Begge har vedvarende kanttilfeller (feilmerking, rare artefakter ved kompleks sceneforståelse).
Bilderedigering og iterative arbeidsflyter
- GPT Image 1.5: Designet for samtalebasert, iterativ redigering i ChatGPT; satt opp for å ta brukerens bilde, motta naturlige språkinstruksjoner for redigering, og produsere endringer som bevarer identitet og fotorealisme. Den raskere genereringshastigheten bidrar direkte til en jevnere syklus for redigering og gjennomgang. Dette favoriserer designarbeidsflyter hvor mennesket i loopen gjør raske justeringer.
- Nano Banana Pro: Støtter også presis redigering og kreative kontroller, men pitches mer mot produksjonsmiljøer der endelig utdatafidelitet og merkekonsistens er avgjørende. Søkeforankring og tekstrendering hjelper å skape ressurser som er både visuelt korrekte og kontekstuelt riktige for publisering i virksomheter.
Hvilken modell er bedre på konkrete bilde-redigeringskommandoer?
Nedenfor er noen bildegenererings- og redigeringstester jeg gjennomførte med sammenligning av xx og xx. Begge modellene har sine fordeler og ulemper, og riktig modell bør velges basert på applikasjonens spesifikke behov.
Test case A — “Farge-/materialbytte på klær samtidig som positur og lyssetting bevares”
Prompt (representativ): “Endre mannens røde hatt til lyseblå fløyel. Ikke endre lyssetting, skygger eller noe annet.”
- Rapportert GPT Image 1.5-resultat: Bevarer positur, skygge og generell lyssetting solid; farge-/teksturendring anvendt med høy fotorealisme; mindre halo-effekter i noen høyfrekvente kanter i lavere kvalitetspresets; bedre resultater når
input_fidelity="high"ogquality="high"brukes. - Rapportert Nano Banana Pro-resultat: Også utmerket; har en tendens til å bevare mikro-skygger og stoffstruktur mer trofast i Pro-/oppløsningsinnstillinger, spesielt når brukeren spesifiserer kamera-/lyssetting (f.eks. “match 50mm portrettlyssetting”). Litt tregere i de høyeste kvalitetsmodusene men gir renere tekstilrendering ved 4K-utdata.
Praktisk konklusjon: For raske, iterative redigeringer er GPT Image 1.5 ofte raskere og svært pålitelig; for pikselperfekt tekstil/retusj-arbeid i veldig store størrelser kan Nano Banana Pros studiokontroller ha en liten fordel i sluttutdata.
Test case B — “Bytt bakgrunn (innendørs studio → regnfull urban natt) mens motiver bevares”
Prompt (representativ): “Bytt studiobakgrunnen med en regnfull bynatt. Bevar motivets lyssetting og refleksjoner.”
- Rapportert GPT Image 1.5-resultat: Bevarer motivintegritet og lyssetting godt; nøye prompting trengs for å holde refleksjoner og kasteskynner konsistente. Fungerer raskere for flere iterasjoner.
- Rapportert Nano Banana Pro-resultat: Med spesifiserte kamera-/lysparametere produserte Nano Banana Pro ofte scener med mer konsistent miljølyssetting og realistiske refleksjoner (glass, våt asfalt). Anbefales for endelig komposittering når du trenger fysisk plausibilitet i lyssettingen.
Praktisk konklusjon: GPT Image 1.5 gir utmerkede, raske bakgrunnsbytter med sterk motivbevaring. Nano Banana Pro kan produsere mer fysisk konsistent miljølyssetting hvis du bruker studiokontrollene.
Test case C — “Legg til/modifiser lesbar tekst på et bilde (f.eks. magasinforside / skilt)”
Prompt (representativ): “På billboarden, erstatt den engelske overskriften med ‘WINTER SALE — 50%’ i en kondensert grotesk; bevar orientering og perspektiv.”
- Rapportert GPT Image 1.5-resultat: Markerte forbedringer i tekstfidelitet vs. tidligere generasjoner — liten, tett tekst er mer lesbar og orientert korrekt i mange tilfeller. Fremdeles noen feilmønstre med svært små dekorative fonter.
- Rapportert Nano Banana Pro-resultat: Sterk tekstrendering, spesielt på flere språk; Google fremhever flerspråklig lesbarhet som salgsargument. Pro-nivå utdata i høy oppløsning viser skarp tekst i billboard-skala.
Praktisk konklusjon: Begge modellene er mye bedre enn tidligere generasjoner. For flerspråklig reklame og svært fin typografi i trykkskala antyder Nano Banana Pros budskap at den har en svak ledelse; GPT Image 1.5 er raskere for iterativ prototyping.
Test case D — “Konsistent karakter på tvers av flere positurer / scener”
Prompt (representativ): “Render den samme kvinnelige karakteren (samme antrekk og ansiktsdetaljer) gående i tre forskjellige bylokasjoner, og oppretthold identitet på tvers av renderinger.”
- Rapportert GPT Image 1.5-resultat: God identitetsbevaring med nøye seed/prompt-struktur og
input_fidelity-kontroll; fungerer godt for begrenset antall karakterer. - Rapportert Nano Banana Pro-resultat: Nano Banana Pro reklamerer for “karakterkonsistens” som del av Pro-kapasiteten (og anmeldere bekrefter forbedret konsistens på tvers av scener i Pro-moduser). Den kan være et bedre valg når mange konsistente utdata kreves i høy oppløsning.
Praktisk konklusjon: Begge klarer det; Nano Banana Pro er posisjonert for konsistens i multiutdata i produksjonsskala.
Hva bør team teste for å velge mellom dem?
- Konsistenstester: Start fra et ekte motivfoto og iterer 5–10 redigeringer; mål identitetsdrift eller artefaktintroduksjon.
- Tekst- og logorendering: Generer eller rediger bilder med små tekstlige elementer og logoer; vurder lesbarhet og trofasthet.
- Gjennomstrømning: Mål ende-til-ende latens i ditt produksjonsmiljø.
- Kanttilfeller: Prøv harde komposisjonsendringer (erstatte objekter, endre flere attributter samtidig).
Disse empiriske kontrollene vil avsløre hvilken modell som passer produktbehovene dine: absolutt realisme, repeterbar redigering, eller best-i-klassen layout- og teksthåndtering.
Konklusjon — Hvordan beslutte
Begge GPT Image 1.5 og Nano Banana Pro representerer dagens generasjon av bilde-AI-tilbud fra to store plattformaktører. De er optimalisert for litt ulike prioriteringer. Hvilken bør du velge:
- Velg GPT Image 1.5 hvis: du trenger forutsigbare, repeterbare redigeringer (e-handel, merkevarefotografi), integrerte ChatGPT-arbeidsflyter og rask iterasjon i et samtalebasert kreativstudio.
- Velg Nano Banana Pro hvis: din toppprioritet er det absolutte nivået av fotorealisme og tekstnøyaktighet på bilde for produksjonsressurser.
Begge modellene er nære konkurrenter; praktisk valg koker ofte ned til subtile forskjeller i stil, spesifikke datasettstyrker og den arbeidsflytintegrasjonen du trenger.
For å komme i gang, utforsk Nano Banana Pro og GPT Image 1.5 sine kapabiliteter i Playground og se API-guiden for detaljerte instruksjoner. Før tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og hentet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg å integrere.
Klar til å starte?→ Gratis prøve av Nano Banana Pro og GPT Image 1.5 !
