TL;DR
คำตอบสั้นๆ คือ: GPT-Image-2.5 ทำผลงานระยะแรกได้ดีกว่าในบลายด์เบนช์มาร์กที่วัดความชอบของมนุษย์ โดยเฉพาะงานแก้ไขภาพ ขณะที่ Nano Banana 2 มีชุดความสามารถด้านการผลิตที่กว้างกว่า เช่น การยึดโยงด้วย Search อัตราส่วนภาพสุดขั้ว การคิดราคาตามความละเอียดที่คาดการณ์ได้ และการสร้างภาพปริมาณสูง
OpenAI เปิดตัว GPT-Image-2.5 เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2026 พร้อมสองเวอร์ชัน API GPT-Image-2.5 Flare ใน CometAPI ถูกออกแบบให้เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่เร็วกว่า สำหรับงานประจำวันและงานสร้างปริมาณมาก ส่วน GPT-Image-2.5 Sunburst ใน CometAPI เน้นงานสร้างระดับพรีเมียมและการแก้ไขที่แม่นยำ
Nano Banana 2 API ใน CometAPI หรือชื่อทางการ Gemini 3.1 Flash Image ใช้แนวทางต่างออกไป โดยผสานการสร้างภาพเข้ากับการให้เหตุผลของ Gemini การยึดโยงด้วย Google Search และ Image Search เอาต์พุตตั้งแต่ 0.5K ถึง 4K อัตราส่วนภาพกว้างเป็นพิเศษ และความสอดคล้องเมื่อใช้หลายเรเฟอเรนซ์ที่แข็งแรง
หากให้ความสำคัญกับการแก้ไขที่แม่นยำ ขอบเขตการแก้ไขเฉพาะจุด การคงเรเฟอเรนซ์ โครงสร้างองค์ประกอบ หรือไฟนัลแอสเซ็ตระดับพรีเมียม GPT-Image-2.5 Sunburst เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง หากต้องการการทำซ้ำเร็ว ข้อมูลเรียลไทม์ รูปแบบเอาต์พุตยืดหยุ่น ต้นทุนแบบชุดงาน และการผลิตที่ขยายสเกลได้ Nano Banana 2 มีความสามารถแข่งขันสูงเป็นพิเศษ
Quick Comparison
| Decision factor | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| Best fit | การทำซ้ำรวดเร็วและเวิร์กโฟลว์ OpenAI ปริมาณสูง | การแก้ไขแม่นยำและไฟนัลแอสเซ็ตระดับพรีเมียม | การสร้างแบบยึดโยง มีความยืดหยุ่น และขยายสเกลได้ |
| Editing priority | การแก้ไขที่ควบคุมได้อย่างรวดเร็ว | การคงค่าและขอบเขตการแก้ไขที่แข็งแกร่งที่สุด | การแก้ไขเชิงสนทนาด้วยบริบทกว้างกว่า |
| Search grounding | ไม่มีการระบุความสามารถแบบเนทีฟ | ไม่มีการระบุความสามารถแบบเนทีฟ | ยึดโยงด้วย Web Search และ Image Search |
| Output flexibility | ขอบภาพยาวสุด 3840 px; รองรับ PNG/WebP โปร่งใส | ขอบภาพยาวสุด 3840 px; รองรับ PNG/WebP โปร่งใส | 0.5K–4K; อัตราส่วนภาพถึง 1:8 และ 8:1 |
| Pricing model | อิงคุณภาพและโทเคน | อิงคุณภาพและโทเคน | ระดับราคาตามความละเอียดที่คาดการณ์ได้และ Batch |
| Practical rule | ใช้สำหรับการทำซ้ำ | ใช้สำหรับงานแก้ไขเพื่อขออนุมัติ | ใช้สำหรับการผลิตที่อุดมบริบทและขยายสเกลได้ |
Key Takeaways
- GPT-Image-2.5 ไม่ใช่โมเดล API เดียว OpenAI แยกเป็น Flare สำหรับความเร็ว/ปริมาณ และ Sunburst สำหรับความแม่นยำในการแก้ไขสูงสุด
- บนกระดานผู้นำ Arena หมวด Text-to-Image ปัจจุบัน Sunburst ได้ 1421±13, Flare 1399±13 และ Nano Banana 2 ได้ 1261±5 ส่วนกระดาน Single Image Edit Sunburst ได้ 1520±9, Flare 1491±9 และ Nano Banana 2 ได้ 1387±4
- ผล Arena ของ GPT-Image-2.5 ยังติดป้าย Preliminary จึงไม่ควรตีความว่าเป็นช่องว่างคุณภาพถาวร OpenAI ระบุว่า Flare ให้ เวลาแฝงในการสร้างต่ำลงได้สูงสุด 50% เมื่อเทียบกับ GPT Image 2 แต่ไม่ใช่การเปรียบเทียบความเร็วโดยตรงกับ Nano Banana 2
- Nano Banana 2 รองรับเอาต์พุต 0.5K, 1K, 2K และ 4K รวมถึงอัตราส่วนภาพสุดขั้ว 1:4, 4:1, 1:8 และ 8:1
- เอกสาร API ของ Google ระบุ Search grounding สำหรับ Gemini 3.1 Flash Image โดยชี้ว่าผลลัพธ์จากการค้นหาข้อความและภาพสามารถให้ข้อมูลการสร้างแบบเรียลไทม์ได้เมื่อเปิดใช้ Google Search และปฏิบัติตามข้อกำหนดการให้แหล่งที่มา: เอกสารโมเดลทางการ
- Google เผยแพร่โครงสร้างราคาตามความละเอียดอย่างชัดเจน ขณะที่ GPT-Image-2.5 ใช้โมเดลราคาตามคุณภาพและโทเคน
- ไม่มีผู้ชนะสากล ตัวเลือกที่ดีกว่าขึ้นกับว่าเวิร์กโฟลว์ของคุณให้ความสำคัญกับความแม่นยำเชิงครีเอทีฟหรือการผลิตภาพแบบยึดโยงและขยายสเกลได้มากกว่า
What Are GPT-Image-2.5 and Nano Banana 2?
การเปรียบเทียบนี้น่าสนใจกว่าการเทียบโมเดลใหม่กับเก่าแบบทั่วไป เพราะทั้งสองผลิตภัณฑ์กำลังถูกปรับให้เหมาะกับปรัชญาการผลิตที่ต่างกันมากขึ้น
OpenAI อธิบาย ChatGPT Images 2.5 ว่าเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่ด้านการสร้างภาพ โดยเน้น รายละเอียดคมชัดและการแก้ไขที่แม่นยำ อีกทั้งยังเน้นแสงธรรมชาติ พื้นผิวที่สมบูรณ์ขึ้น การคงบุคคลและวัตถุจากภาพอ้างอิง และการแก้ไขแบบหลายเทิร์นที่เสถียรขึ้น
สำหรับผู้ใช้ API OpenAI แยกความสามารถเหล่านั้นเป็นสองเลน Flare เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่เร็ว ส่วน Sunburst ใช้เวลาในการสร้างมากขึ้นเพื่อการควบคุมเชิงครีเอทีฟและการแก้ไขที่แน่นขึ้น
Google เปิดตัว Nano Banana 2 เมื่อ 26 กุมภาพันธ์ 2026 ในชื่อ Gemini 3.1 Flash Image สถาปัตยกรรมถูกออกแบบให้ผสานข้อได้เปรียบด้านการให้เหตุผลและความรู้โลกของ Gemini เข้ากับโปรไฟล์เวลาแฝงแบบโมเดลตระกูล Flash โดย Google เน้นข้อมูลเรียลไทม์และการยึดโยงด้วยภาพ
นี่คือความแตกต่างแก่นหลักสำหรับนักพัฒนา: GPT-Image-2.5 เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างและแก้ไขภาพมากขึ้น ขณะที่ Nano Banana 2 ทำงานในลักษณะเวิร์กโฟลว์แบบมัลติโหมดของ Gemini ที่สามารถสร้างและแก้ไขภาพได้อย่างยอดเยี่ยม
ภาพตัวอย่างเปิดตัวอย่างเป็นทางการจาก OpenAI และ Google แนบอยู่ด้านล่าง
Specifications
| Specification | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| Provider | OpenAI | OpenAI | |
| Release date | 8 ก.ย. 2026 | 8 ก.ย. 2026 | 26 ก.พ. 2026 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gemini-3.1-flash-image |
| Primary role | การสร้างภาพเร็วสำหรับงานประจำวัน | ความแม่นยำระดับพรีเมียมและการแก้ไข | การสร้างภาพมัลติโหมดที่เร็วและยึดโยงข้อมูล |
| Input | ข้อความ, ภาพ | ข้อความ, ภาพ | ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ* |
| Output | ภาพ | ภาพ | ภาพ, ข้อความ |
| Image editing | มี | มี | มี |
| Quality modes | low, medium, high, xhigh, max, auto | low, medium, high, xhigh, max, auto | ขับเคลื่อนด้วยความละเอียด |
| Common resolutions | 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536 | เดียวกัน | 0.5K, 1K, 2K, 4K |
| Maximum edge | 3840 px | 3840 px | สูงสุด 4K |
| Aspect-ratio range | 1:3 ถึง 3:1 | 1:3 ถึง 3:1 | รวมถึง 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 |
| Transparent background | รองรับ PNG / WebP | รองรับ PNG / WebP | ไม่ใช่ความสามารถเด่นของ API |
| Search grounding | ไม่มีการยึดโยงค้นหาแบบเนทีฟที่ระบุไว้ | ไม่มีการยึดโยงค้นหาแบบเนทีฟที่ระบุไว้ | Google Web + Image Search |
| Thinking | ไม่เปิดเป็นความสามารถหลัก | ไม่เปิดเป็นความสามารถหลัก | รองรับ |
| Batch API | ไม่ใช่ฟีเจอร์เด่นของ 2.5 | ไม่ใช่ฟีเจอร์เด่นของ 2.5 | รองรับ |
| Reference consistency focus | แข็งแกร่ง | แข็งแกร่งที่สุดในสาย OpenAI | สูงสุด 5 ตัวละคร / 14 วัตถุ ตามที่ Google เน้นย้ำ |
- Google เปิดให้ gemini-3.1-flash-image ใช้งานทั่วไปในเดือนพฤษภาคม 2026 และเพิ่มการรองรับบริบันวิดีโอต่อภาพ รุ่นพรีวิวเดิมถูกยกเลิก แต่บาง URL อินทิเกรตของบุคคลที่สามยังคงมี slug พรีวิว
- เอกสาร API ปัจจุบันของ OpenAI ยืนยันว่าเวอร์ชันทั้งสองรองรับ 6 การตั้งค่าคุณภาพ Flare เป็นโมเดลเร็วสำหรับงานประจำวัน ส่วน Sunburst ถูกปรับแต่งเพื่อ ความแม่นยำในการแก้ไข
- บันทึกประจำรุ่นล่าสุดของ Google ยืนยันว่า gemini-3.1-flash-image เปิดให้ใช้งานทั่วไปเมื่อ 28 พฤษภาคม 2026 และมีการระบุราคาแบบ 0.5K, 1K, 2K, 4K และ Search grounding ใน Gemini API
GPT-Image-2.5 Generation and Editing Improvements
การปรับปรุงที่สำคัญที่สุดของ GPT-Image-2.5 ไม่ใช่แค่ภาพแรกที่คมขึ้น แต่คือการควบคุมว่าอะไรควรเปลี่ยน และอะไรควรคงเดิม
OpenAI ระบุว่ารุ่นใหม่นี้เก่งขึ้นในการคงตัวแบบจากภาพอ้างอิง ขณะเปลี่ยนฉาก สไตล์ภาพ และองค์ประกอบภาพ อีกทั้งยังปรับปรุง ความสม่ำเสมอของการแก้ไขแบบหลายเทิร์น เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงก่อนหน้าไม่หายหรือเสื่อมลงเมื่อมีการแก้ไขรอบใหม่
ประเด็นนี้สำคัญในงานจริง เวิร์กโฟลว์ภาพสินค้าอาจเริ่มจากภาพอ้างอิง เปลี่ยนพื้นหลัง ปรับแสง เพิ่มสไตล์ตามฤดูกาล แก้ไขข้อความ และสุดท้ายปรับอัตราส่วนภาพ โมเดลอาจสร้างผลลัพธ์ที่สวยงามได้ในทุกคำขอเดี่ยว แต่กลับใช้งานไม่ได้หากตัวสินค้าเองค่อยๆ เปลี่ยนไป
Sunburst ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ให้ความสำคัญกับขอบเขตการแก้ไขเฉพาะจุดและความซื่อตรงต่อเรเฟอเรนซ์มากกว่าการหน่วงเวลาต่ำสุด Flare ใช้สแตกการสร้างแบบเดียวกันจำนวนมากแต่ตั้งเป้าการทำซ้ำที่เร็วกว่า
OpenAI ระบุว่า Flare ให้เอาต์พุตคุณภาพสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าพร้อมเวลาแฝงที่ต่ำลงได้ถึง 50%
ตัวเลข 50% เปรียบเทียบ Flare กับระบบสร้างภาพรุ่นก่อนของ OpenAI เอง ไม่ใช่เทียบกับ Nano Banana 2 โดยตรง จึงควรถือเป็นการอ้างสมรรถนะภายในตระกูล มิใช่หลักฐานว่า Flare เร็วกว่าโมเดลของ Google 50%
What Makes Nano Banana 2 Different
จุดต่างที่แข็งแกร่งที่สุดของ Nano Banana 2 คือการสร้างภาพเชื่อมกับสแตกการให้เหตุผลและการสืบค้นข้อมูล
Google ระบุว่าโมเดลสามารถอาศัยความรู้โลกของ Gemini และใช้ ข้อมูลและภาพเรียลไทม์จากการค้นเว็บ ก่อนสร้างภาพได้ ซึ่งมีประโยชน์เมื่อพรอมป์ขึ้นกับแลนด์มาร์ก วัตถุ แนวคิดทางวิทยาศาสตร์ เรเฟอเรนซ์ภาพปัจจุบัน หรืออินโฟกราฟิกเชิงข้อเท็จจริง
สิ่งนี้ทำให้ Nano Banana 2 น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับแผนภาพการศึกษา กราฟิกข้อมูลเหตุการณ์ปัจจุบัน สื่อการตลาดเฉพาะภูมิภาค อินโฟกราฟิกเชิงข้อมูล งานท่องเที่ยวและสถานที่ การค้นหาด้วยภาพ และชุดแอสเซ็ตปริมาณมากในหลายสัดส่วนและความละเอียด
Google ยังขยายเครื่องมือควบคุมสำหรับการผลิต Nano Banana 2 รองรับความละเอียดตั้งแต่ 512px ถึง 4K และสามารถคงเอกลักษณ์ของตัวละครได้สูงสุด 5 ราย และคงความซื่อตรงของวัตถุได้สูงสุด 14 ชิ้นในเวิร์กโฟลว์
โมเดลยังปรับปรุงการเรนเดอร์ข้อความนานาชาติ และสามารถแปลข้อความภายในภาพที่มีอยู่ ซึ่งสำคัญสำหรับทีมที่ทำแคมเปญเดียวให้ท้องถิ่นต่างๆ
Benchmark Results: : GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2
การเทียบตรงที่เป็นประโยชน์ที่สุดตอนนี้มาจากกระดานผู้นำภาพของ Arena ซึ่งรวมความชอบแบบปิดบังจากมนุษย์แบบจับคู่
| 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 |
ในการสร้างจากข้อความ Sunburst นำ Nano Banana 2 อยู่ 160 คะแนน ขณะที่ Flare นำอยู่ 138 คะแนน ในการแก้ไขภาพเดี่ยว Sunburst นำอยู่ 133 คะแนน และ Flare นำอยู่ 104 คะแนน
ความต่างเหล่านี้ถือว่าใหญ่ในแง่ความชอบของมนุษย์ระยะแรก และผลด้านการแก้ไขสอดคล้องกับตำแหน่งผลิตภัณฑ์ของ Sunburst อย่างยิ่ง อย่างไรก็ดี ข้อควรระวังเรื่องความเชื่อมั่นก็สำคัญ
Arena ติดป้าย Preliminary ให้สองรุ่นใหม่ของ OpenAI โดยมีจำนวนโหวตเพียงไม่กี่พัน ขณะที่ Nano Banana 2 มีโหวตหลายหมื่นใน Text-to-Image และมากกว่า 150,000 ในการแก้ไขภาพเดี่ยว คะแนนของ OpenAI อาจเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้นเมื่อมีการเปรียบเทียบเพิ่มเติม
คะแนน Arena วัดความชอบสัมพัทธ์ของมนุษย์ในชุดทดสอบของ Arena ช่องว่าง 160 คะแนนไม่ได้หมายความว่าโมเดลหนึ่งได้เปรียบด้านคุณภาพเป็นเปอร์เซ็นต์ตายตัว
ดังนั้นผลเบนช์มาร์กควรถูกอ่านว่าเป็นหลักฐานระยะแรกที่แข็งแรงซึ่งชี้ไปทาง GPT-Image-2.5 ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าชนะทุกงานผลิต
Feature Comparison: GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2
Image Editing
ในมิตินี้คำตอบชัดเจนที่สุดตอนนี้: GPT-Image-2.5 ได้เปรียบ โดยเฉพาะ Sunburst
มีสามเหตุผล หนึ่ง การแก้ไขแม่นยำเป็นเป้าหมายการออกแบบอย่างชัดเจนของรุ่นใหม่ของ OpenAI สอง Sunburst ถูกปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ความแม่นยำในการแก้ไขสำคัญกว่าเวลาในการสร้าง และสาม สัญญาณจากภายนอกก็ไปในทิศทางเดียวกัน: Sunburst อยู่บนสุดของกระดาน Single Image Edit ของ Arena
การผสานกันของปัจจัยเหล่านี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับภาพสินค้างานแคมเปญ ทรัพย์สินแบรนด์ งานตัวละครตามเรเฟอเรนซ์ และการผลิตครีเอทีฟแบบทำซ้ำ
Nano Banana 2 ยังคงเป็นตัวแก้ไขแบบสนทนาที่มีความสามารถ ความแตกต่างไม่ใช่ว่ารายหนึ่งทำได้อีกรายทำไม่ได้ แต่ที่เป็นประโยชน์กว่าคือ ปัจจุบัน OpenAI ดูจะแข็งแกร่งกว่าในการลดการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ตั้งใจ ขณะที่ Google มีข่าวกรองและการยึดโยงบริบทโดยรอบมากกว่าในเวิร์กโฟลว์การแก้ไข
Text and Infographics
ทั้งสองค่ายเน้นการเรนเดอร์ข้อความมากขึ้น แต่เข้าหาปัญหาต่างกัน
OpenAI เน้นความแม่นยำของอินโฟกราฟิกและเลย์เอาต์ โดย Images 2.5 ถูกออกแบบให้คงลำดับชั้นและองค์ประกอบผ่านคำสั่งที่ละเอียดมากขึ้น
Google เน้นการเรนเดอร์ข้อความที่แม่นยำและการแปล อีกทั้ง Nano Banana 2 สามารถใช้การยึดโยงด้วยการค้นหาเพื่อรับข้อมูลก่อนผลิตอินโฟกราฟิก
สำหรับโปสเตอร์คงที่ โฆษณา คอนเซปต์ UI หรือเลย์เอาต์ที่ความท้าทายหลักคือโครงสร้างเชิงพื้นที่ GPT-Image-2.5 เป็นตัวเลือกทดสอบแรกที่น่าสนใจกว่า สำหรับกราฟิกที่ต้องแปลตามพื้นที่หรือขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งบริบทข้อเท็จจริงปัจจุบันสำคัญ Nano Banana 2 อาจให้เวิร์กโฟลว์ปลายทางที่มีประโยชน์กว่าเพราะการยึดโยงด้วย Search สามารถเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างได้เอง
ไม่ควรเชื่อถือทั้งสองโมเดลในการเผยแพร่ข้อมูลตัวเลขหรือข้อมูลทางกฎหมายที่สำคัญโดยไม่ตรวจทานหลังการสร้าง โมเดลสร้างภาพยังอาจสร้างข้อความที่ดูน่าเชื่อแต่ไม่ถูกต้องได้
Photorealism
หมวดนี้ชี้ขาดน้อยกว่าที่อันดับ Arena พาดหัวบอกไว้
OpenAI ระบุว่า Images 2.5 ปรับปรุงแสงธรรมชาติ พื้นผิวที่อุดมขึ้น และตัวแบบอ้างอิงที่จดจำได้ Google ก็อ้างเช่นกันเกี่ยวกับคุณภาพโฟโตเรียลิสติก รายละเอียดคม พื้นผิวสมบูรณ์ และแสงที่มีชีวิตชีวา
การเทียบโดยตรงช่วงแรกจำนวนหนึ่งเข้าข้าง Nano Banana 2 สำหรับอารมณ์ภาพถ่าย กล้อง วัสดุ และฉากสินค้าที่ดูเป็นธรรมชาติ ขณะเดียวกันก็เข้าข้าง GPT-Image-2.5 สำหรับเลย์เอาต์ที่มีข้อความมากและการแก้ไขแบบควบคุมได้ การสังเกตเหล่านี้มีประโยชน์แต่ยังเป็นการทดสอบเชิงอัตวิสัย ไม่ใช่เบนช์มาร์กมาตรฐานข้ามผู้ให้บริการ
สำหรับการประเมินในงานจริง ควรทดสอบความสมจริงด้วยชุดพรอมป์ของคุณเอง: ผิวและเส้นผม ผลิตภัณฑ์ผิวเงา/ด้าน วัสดุโปร่งใส ผ้า อาหาร สถาปัตยกรรม แสงในอาคาร โบเก้แบบภาพยนตร์ และอัตลักษณ์จากภาพอ้างอิง
สำหรับทีมที่ผลิตแอสเซ็ตนับพัน ต้นทุนต่อภาพที่ผ่านการยอมรับให้ข้อมูลมากกว่าตัวอย่างสวยๆ ที่เลือกมาเพียงภาพเดียวว่าด้วยโมเดลใด
Resolution and Aspect Ratios
Nano Banana 2 ได้เปรียบชัดเจนในมิตินี้
Google รองรับการสร้างที่ 0.5K, 1K, 2K และ 4K และ API รองรับอัตราส่วนสุดขั้วอย่าง 1:4, 4:1, 1:8 และ 8:1
- แบนเนอร์ฮีโร่ของเว็บไซต์
- พื้นหลังแบบพาโนรามา
- ครีเอทีฟสำหรับสตอรี่บนมือถือ
- สื่อแนวตั้งสำหรับสินค้า
- กราฟิกโปรโมชันแนวยาว
- แคมเปญโฆษณาหลายรูปแบบ
GPT-Image-2.5 รองรับมิติแบบกำหนดเองและอัตราส่วนภาพราว 1:3 ถึง 3:1 โดยมีขอบภาพยาวสุด 3840 พิกเซล และพื้นที่ภาพรวมสูงสุด 8,294,400 พิกเซลตามสเปคปัจจุบัน
OpenAI มีข้อได้เปรียบแยกต่างหากสำหรับเวิร์กโฟลว์คอมโพสิต: รองรับพื้นหลังโปร่งใสทั้ง PNG และ WebP อย่างชัดเจน
สรุปง่ายๆ: Nano Banana 2 ชนะด้านความยืดหยุ่นของผืนผ้าใบสุดขั้วและระดับ 4K แบบเนทีฟ ส่วน GPT-Image-2.5 น่าสนใจเป็นพิเศษเมื่อเรื่องความโปร่งใสและการแก้ไขแอสเซ็ตแบบควบคุมได้เป็นหัวใจ
Real-Time and Grounded Generation
มิตินี้ Google มีข้อได้เปรียบด้านสถาปัตยกรรมที่ชัดเจน
Nano Banana 2 รองรับการยึดโยงด้วย Google Web และ Image Search คำขอสร้างภาพจึงสามารถใช้ข้อมูลข้อความและภาพที่ดึงมาเป็นบริบทก่อนผลิตเอาต์พุต
สิ่งนี้เปลี่ยนสิ่งที่นักพัฒนาสามารถสร้างได้ ยกตัวอย่างแอปท่องเที่ยวที่สร้างคำอธิบายเชิงภาพของแลนด์มาร์ก โมเดลภาพปกติพึ่งข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ระหว่างการฝึกและเรเฟอเรนซ์ที่แอปจัดหา แต่ Nano Banana 2 สามารถผนวกการค้นหาเข้าในกระบวนการสร้างได้
กลไกเดียวกันนี้ช่วยงานวิจัยเชิงภาพ การค้นหาสินค้า คอนเทนต์การศึกษา และกราฟิกข้อมูลปัจจุบัน GPT-Image-2.5 ไม่ได้ระบุความสามารถยึดโยงด้วยการค้นหาแบบเนทีฟในระดับโมเดลภาพ
หากแอปของคุณทำ retrieval แยกอยู่แล้ว ข้อเสียนี้เล็กลง แต่หากต้องการ retrieval และการสร้างภาพในเวิร์กโฟลว์ Gemini เดียว การทำงานของ Google เรียบง่ายกว่ามาก
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 | อินพุตแบบคิดตามโทเคน |
| GPT-Image-2.5 image input | $8 / 1M tokens | ดูใบเสนอราคาปัจจุบันของผู้ให้บริการ | แตกต่างตามอินพุตและคุณภาพ |
| GPT-Image-2.5 image output | $30 / 1M image tokens | $24 / 1M output tokens | บันไดคุณภาพส่งผลต่อค่าภาพต่อภาพ |
| Nano Banana 2 — 0.5K | $0.045 / image | $0.0360 / image | ชั้นราคาคงที่ตามความละเอียด |
| Nano Banana 2 — 1K | $0.067 / image | $0.0536 / image | ชั้นราคาคงที่ตามความละเอียด |
| Nano Banana 2 — 2K | $0.101 / image | $0.0808 / image | ชั้นราคาคงที่ตามความละเอียด |
| Nano Banana 2 — 4K | $0.151 / image | $0.1208 / image | ชั้นราคาคงที่ตามความละเอียด |
| Nano Banana 2 Batch | ต่ำกว่าชั้นราคามาตรฐานประมาณ 50% | ตรวจสอบความพร้อมจากผู้ให้บริการ | เหมาะสำหรับงานอะซิงโครนัสปริมาณมาก |
โมเดลการคิดราคาต่างกันมากจนการเทียบเฉพาะดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุตอาจทำให้เข้าใจผิด
หมายเหตุ:
- ความต่าง $30 กับ $60 ต่อหนึ่งล้าน image tokens ที่เห็น ไม่ได้ทำให้ GPT-Image-2.5 ราคาถูกครึ่งหนึ่งโดยอัตโนมัติ ผู้ให้บริการทั้งสองนับโทเคนเอาต์พุตภาพต่างกัน และการใช้ของ OpenAI ก็แปรผันตามบันไดคุณภาพ
- Google ทำให้งบประมาณง่ายขึ้นเพราะเผย ราคาตามความละเอียดอย่างชัดเจน: $0.045 สำหรับ 0.5K, $0.067 สำหรับ 1K, $0.101 สำหรับ 2K และ $0.151 สำหรับ 4K โดย Batch API ลดลงเหลือประมาณ $0.022, $0.034, $0.050 และ $0.076 ตามลำดับ
- OpenAI ให้ผู้พัฒนาขยับผ่าน low, medium, high, xhigh และ max ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบเมื่อแอปต้องการดราฟต์ราคาถูกและเรนเดอร์สุดท้ายที่แพงกว่า แทนการกำหนดคุณภาพคงที่
How to save costs and reduce integration
สำหรับนักพัฒนาที่ไม่ต้องการดูแลการผสานระบบ OpenAI และ Google แยกกัน ทั้งสองตระกูลโมเดลเข้าถึงผ่าน CometAPI ได้ GPT-Image-2.5 Sunburst API ใน CometAPI ปัจจุบันแสดง $4 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $24 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต เทียบกับ $5/$30 ตามมิติโดยทางการ
GPT-Image-2.5 Flare API ใน CometAPI ใช้เรตราคาโทเคน $4/$24 เดียวกันสำหรับมิติอินพุต/เอาต์พุตที่สอดคล้องกัน
การใช้ทั้งสองโมเดลผ่าน API เดียวมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปที่ไม่มีงานสร้างภาพแบบเดียวครอบงำ แพลตฟอร์มครีเอทีฟอาจส่งงานสร้างที่ต้องยึดโยงหรืออัตราส่วนสุดขั้วไปยังโมเดลของ Google ใช้ Flare เพื่อสร้าง OpenAI อย่างรวดเร็ว และส่งงานแก้ไขยากๆ มอบให้ Sunburst
ข้อได้เปรียบเชิงสถาปัตยกรรมไม่ใช่แค่มีโมเดลมากขึ้น แต่คือการเลือกโมเดลรายคำขอ แทนจะต้องออกแบบใหม่รอบข้อเด่นข้อด้อยของผู้ให้บริการรายเดียว
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 | ผู้นำ Arena ปัจจุบัน | ตามหลัง 2.5 ใน Arena ปัจจุบัน | GPT-Image-2.5 |
| Blind single-image editing preference | ผู้นำ Arena ปัจจุบัน | แข่งขันได้แต่ต่ำกว่า | GPT-Image-2.5 |
| Precision editing | จุดเน้นการออกแบบ | การแก้ไขเชิงสนทนาที่แข็งแกร่ง | GPT-Image-2.5 |
| Multi-turn edit preservation | การปรับปรุงสำคัญของ 2.5 | ความคงตัวแบบแข็งแรง | GPT-Image-2.5 ได้เปรียบระยะแรก |
| Real-time web knowledge | ไม่มีการยึดโยงเว็บแบบเนทีฟที่ระบุไว้ | Web + Image Search | Nano Banana 2 |
| Extreme aspect ratios | 1:3 ถึง 3:1 | สูงสุดถึง 1:8 / 8:1 | Nano Banana 2 |
| Maximum output format | ยืดหยุ่น ขอบยาวสุด 3840 px | ระดับเนทีฟถึง 4K | Nano Banana 2 |
| Transparent assets | รองรับ PNG/WebP อย่างชัดเจน | ไม่ใช่ฟีเจอร์หัวข้อใหญ่ | GPT-Image-2.5 |
| Multiple-character consistency | คงเรเฟอเรนซ์ได้แข็งแรง | สูงสุด 5 ตัวละครที่ระบุไว้ | Nano Banana 2 สำหรับสเกลที่ระบุ |
| Multiple-object consistency | คงเรเฟอเรนซ์ได้แข็งแรง | สูงสุด 14 วัตถุที่ระบุไว้ | Nano Banana 2 สำหรับสเกลที่ระบุ |
| International text/localization | ปรับปรุง | เน้น i18n + การแปลอย่างชัดเจน | Nano Banana 2 |
| Quality control | การตั้งค่าคุณภาพ 6 ระดับ | ขับเคลื่อนด้วยความละเอียดเป็นหลัก | GPT-Image-2.5 |
| Batch economics | เอกสารของ 2.5 ไม่ชัดเจนเท่า | Batch API แบบเนทีฟ | Nano Banana 2 |
| High-volume workflow | Flare ออกแบบมาสำหรับงานปริมาณสูง | สถาปัตยกรรม Flash + batch | ขึ้นกับเวิร์กโหลด |
| Premium final editing | Sunburst | โมเดล Flash สายทั่วไป | GPT-Image-2.5 Sunburst |
ตารางนี้อธิบายว่าผู้ชนะโดยรวมเดียวกลบคำตอบที่มีประโยชน์กว่าอย่างไร OpenAI สร้างบันไดคุณภาพและการควบคุมการแก้ไข ส่วน Google สร้างสแตกการให้เหตุผล-การยึดโยง-ความละเอียด
Practical applications Example with the same Prompt
Prompt: ภาพถ่ายสินค้าที่สมจริงของกระติกน้ำสีดำด้านตั้งอยู่บนขอบปูนสีอ่อน แสงเช้าอ่อนๆ จากซ้าย เงาสะท้อนนุ่มนวล ระยะชัดลึกตื้น องค์ประกอบกึ่งกลาง รวมเฉพาะข้อความนี้เท่านั้น (ตามตัวอักษร): พาดหัว "YOURS TO CREATE" แบบตัวหนา sans-serif พาดด้านบน ซับเฮด "Limited Edition" ขนาดเล็กกว่าที่ด้านล่าง ไม่มีข้อความหรือโลโก้อื่นใด
GPT Image 2.5(sunburst):
Nano Banana 2:
Which Model Should You Choose?
Choose GPT-Image-2.5 When...
เลือกตระกูล OpenAI เมื่อค่าความเสียหายจากการแก้ไขไม่ดีสูงกว่าค่าเวลาเพิ่มอีกไม่กี่วินาทีในการสร้าง
- ภาพถ่ายสินค้าอีคอมเมิร์ซที่ตัวสินค้าเองต้องคงเดิม
- ครีเอทีฟโฆษณาที่ต้องการการแก้ไขแบบควบคุมหลายครั้ง
- งานแปลงตัวละครหรือวัตถุตามเรเฟอเรนซ์
- โปสเตอร์ เลย์เอาต์แบรนด์ และแอสเซ็ตภาพเชิงโครงสร้าง
- องค์ประกอบสินค้า/ดีไซน์แบบโปร่งใส
- แอปครีเอทีฟแบบทำซ้ำ
- เวิร์กโฟลว์ที่ได้ประโยชน์จากบันไดคุณภาพตั้งแต่ดราฟต์ถึงไฟนัล
ภายในตระกูล ใช้ Flare เมื่อต้องการทรานสพุตและความเร็วในการทำซ้ำ ใช้ Sunburst เมื่อไฟนัลแอสเซ็ตต้องการการคงค่าอย่างระมัดระวังและยอมรับเวลาเพิ่มได้
กฎการใช้งานที่มีประโยชน์: Flare สำหรับการทำซ้ำ; Sunburst สำหรับขออนุมัติ
Choose Nano Banana 2 When...
เลือกโมเดลของ Google เมื่อการสร้างภาพเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ข้อมูลหรือมัลติโหมดที่ใหญ่กว่า แทนที่จะเป็นขั้นตอนเรนเดอร์โดดๆ
- การค้นหาด้วยภาพแบบยึดโยง
- กราฟิกข้อมูลเหตุการณ์ปัจจุบันหรือโลกจริง
- ครีเอทีฟนานาชาติและหลายภาษา
- แอสเซ็ตแนวตั้งหรือแนวนอนสุดขั้ว
- เวิร์กโฟลว์ 4K ความละเอียดสูง
- องค์ประกอบหลายตัวละครและหลายวัตถุ
- การสร้างแบบชุดงาน (batch)
- แอปที่สร้างบน Gemini อยู่แล้ว
- ไลน์การผลิตปริมาณสูงที่ต้องการต้นทุนคาดการณ์ได้ตามความละเอียด
กฎการใช้งานที่มีประโยชน์: Nano Banana 2 สำหรับการสร้างที่อุดมบริบทและขยายสเกลได้
Use Both Models Together When...
ใช่ และสำหรับหลายระบบการผลิต นั่นคือสถาปัตยกรรมที่แข็งแรงกว่า
ไม่มีเหตุผลด้านเทคนิคที่โมเดลตัวแรกในเวิร์กโฟลว์ต้องทำการแก้ไขสุดท้ายด้วย ทีมอาจใช้ Nano Banana 2 เพื่อดึงบริบทภาพล่าสุดและสร้างคอนเซปต์ที่ยึดโยง แล้วใช้ GPT-Image-2.5 สำหรับการแก้ไขขั้นสุดท้ายที่ควบคุมอย่างแน่นหนา อีกแอปหนึ่งอาจใช้ Flare เพื่อสร้างตัวแปรอย่างรวดเร็ว ส่งเฉพาะงานแก้ไขยากให้ Sunburst และสำรอง Nano Banana 2 สำหรับรูปแบบที่อยู่นอกช่วงอัตราส่วนภาพที่ OpenAI ชอบ
CometAPI ทำให้กลยุทธ์กำหนดเส้นทางนี้ง่ายขึ้น เพราะแอปสามารถใช้โครงสร้าง API เดียวกัน ขณะเลือก GPT-Image-2.5 Flare, GPT-Image-2.5 Sunburst หรือ Nano Banana 2 ให้ตรงกับงานต่างๆ
แทนจะถามว่าควรผูกกับค่ายใด คำถามวิศวกรรมที่ดีกว่าคือ: โมเดลใดลดต้นทุนและงานแก้ไขซ้ำสำหรับคำขอนี้ได้มากที่สุด?
Final Verdict: GPT-Image-2.5 or Nano Banana 2?
หากตัดสินจากเบนช์มาร์กความชอบแบบปิดบังปัจจุบัน GPT-Image-2.5 ชนะ
Sunburst และ Flare ครองสองอันดับแรกบนกระดานผู้นำ Arena หมวด Text-to-Image และสองอันดับแรกของ Single Image Edit ช่องว่างเมื่อเทียบกับ Nano Banana 2 มากพอที่จะไม่ควรถูกมองว่าเป็นสัญญาณรบกวน
แต่นี่ยังเป็นผลระยะแรก รายการของ OpenAI ยังเป็น Preliminary และมีโหวตน้อยกว่า
สำหรับงานแก้ไขระดับมืออาชีพ ผลลัพธ์ยังน่าเชื่อถือพอที่จะให้ Sunburst เป็นโมเดลแรกที่ควรทดสอบ ตำแหน่งผลิตภัณฑ์ สถาปัตยกรรมการแก้ไข และหลักฐานความชอบอิสระระยะแรกชี้ไปในทิศทางเดียวกัน
สำหรับการพัฒนาแอปโดยทั่วไป คำตอบสมดุลกว่า Nano Banana 2 ให้นักพัฒนามีความสามารถที่กระดานผู้นำวัดได้ไม่ดีนัก: การยึดโยงด้วย Search การให้เหตุผลของ Gemini ระดับความละเอียด 0.5K ถึง 4K อัตราส่วนภาพสุดขั้ว สเกลการอ้างอิงหลายรายการที่มีเอกสารรองรับ และ Batch API ที่มีส่วนลด
ดังนั้นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติคือ: เลือก GPT-Image-2.5 Sunburst เมื่อความแม่นยำและการคงค่าในการแก้ไขสำคัญที่สุด เลือก GPT-Image-2.5 Flare เมื่ออยากได้คุณภาพใหม่ของ OpenAI พร้อมการทำซ้ำที่เร็วกว่า เลือก Nano Banana 2 เมื่อการยึดโยง รูปแบบยืดหยุ่น สเกล และเศรษฐศาสตร์ภาพที่คาดการณ์ได้สำคัญกว่า
สำหรับทีมที่เจองานทั้งสามแบบ การใช้ GPT-Image-2.5 API ใน CometAPI และ Nano Banana 2 API ใน CometAPI ทำให้กำหนดโมเดลต่อคำขอได้ตามจุดแข็งของแต่ละงาน
FAQ
GPT-Image-2.5 ดีกว่า Nano Banana 2 หรือไม่?
ในเบนช์มาร์กความชอบของมนุษย์บน Arena ปัจจุบัน ใช่ ทั้ง Sunburst และ Flare ได้คะแนนสูงกว่า Nano Banana 2 ในการสร้างจากข้อความและการแก้ไขภาพเดี่ยว อย่างไรก็ดี ผลของ GPT-Image-2.5 ยังเป็น Preliminary จึงไม่ควรตีความว่าดีกว่าในทุกเวิร์กโฟลว์
ความแตกต่างระหว่าง GPT-Image-2.5 Flare และ Sunburst คืออะไร?
Flare เป็นตัวเลือกเริ่มต้นของ OpenAI สำหรับการสร้างคุณภาพสูงในงานประจำวันและปริมาณมาก Sunburst เป็นรุ่นเน้นความแม่นยำสำหรับงานครีเอทีฟระดับพรีเมียมและการแก้ไขละเอียด โดยทั่วไป Sunburst แลกเวลาในการสร้างที่มากขึ้นกับการควบคุมที่แน่นขึ้น
Nano Banana 2 เร็วกว่า GPT-Image-2.5 หรือไม่?
ยังไม่มีเบนช์มาร์กทางการที่ควบคุมข้ามผู้ให้บริการได้ดีพอจะให้คำตอบสากล OpenAI ระบุว่า Flare ลดเวลาแฝงได้สูงสุด 50% เมื่อเทียบกับโมเดลสร้างภาพรุ่นก่อนของตน ขณะที่ Google วางตำแหน่ง Nano Banana 2 เป็นโมเดลระดับ Flash ที่เวลาแฝงต่ำ ควรทดสอบเวลาแฝงจริงด้วยพรอมป์ ความละเอียด และความขนานที่เหมือนกัน
โมเดลใดดีกว่าสำหรับการแก้ไขภาพ?
ปัจจุบัน GPT-Image-2.5 มีหลักฐานแข็งแรงกว่า Sunburst นำอันดับ Single Image Edit ของ Arena และ OpenAI ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อการแก้ไขที่แม่นยำและการคงค่าในการแก้ไขหลายรอบ
โมเดลใดดีกว่าสำหรับการสร้างข้อความในภาพ?
ทั้งสองแข็งแรง OpenAI เน้นความแม่นยำของอินโฟกราฟิก เลย์เอาต์ และการแก้ไขที่แม่นยำ ขณะที่ Google เน้นการเรนเดอร์ข้อความนานาชาติ การแปล และการยึดโยงข้อมูล GPT-Image-2.5 เป็นตัวเลือกแรกที่แข็งแรงสำหรับเลย์เอาต์แบรนด์เชิงโครงสร้าง Nano Banana 2 เด่นสำหรับกราฟิกหลายภาษาหรือยึดโยงด้วยการค้นหา
GPT-Image-2.5 รองรับภาพ 4K หรือไม่?
GPT-Image-2.5 รองรับมิติแบบกำหนดเอง โดยมีขอบยาวสุด 3840 พิกเซล และพื้นที่รวมสูงสุด 8,294,400 พิกเซล ดังนั้นจึงไม่ควรอธิบายว่าเป็นระดับ 4096×4096 4K แบบเดียวกับ Nano Banana 2
โมเดลใดรองรับอัตราส่วนภาพได้ดีกว่า?
Nano Banana 2 รองรับผืนผ้าใบสุดขั้ว รวม 1:4, 4:1, 1:8 และ 8:1 ขณะที่ GPT-Image-2.5 ระบุช่วงราว 1:3 ถึง 3:1
สามารถใช้ GPT-Image-2.5 และ Nano Banana 2 ผ่าน CometAPI ได้หรือไม่?
ได้ นักพัฒนาสามารถใช้ทั้งสองตระกูลผ่าน CometAPI และส่งงานสร้างภาพต่างๆ ไปยังโมเดลต่างกัน โดยไม่ต้องดูแลการผสานระบบของผู้ให้บริการแยกกันทั้งหมด