GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2: I motori di immagini predefiniti di ChatGPT e Gemini

La maggior parte delle immagini AI che le persone vedono realmente proviene da un'impostazione predefinita, e le due nuove impostazioni predefinite di punta di settembre sono GPT-Image-2.5 e Nano Banana 2. L'8 settembre OpenAI ha distribuito GPT-Image-2.5 — il modello alla base di ChatGPT Images 2.5, venduto tramite API come GPT-Image-2.5 Flare e GPT-Image-2.5 Sunburst — a tutti i livelli di ChatGPT, ChatGPT Work e Codex. Nano Banana 2 è il soprannome che Google ha dato a Gemini 3.1 Flash Image, il modello che è stato il generatore di immagini predefinito nelle modalità Fast, Thinking e Pro dell'app Gemini da febbraio e che ha raggiunto la disponibilità generale per gli sviluppatori il 28 maggio. Questi sono i motori di generazione immagini dei due assistenti AI più utilizzati al mondo — OpenAI riporta più di tre miliardi di immagini a settimana tra ChatGPT e l'API delle immagini — ed entrambi sono ora disponibili come piattaforme mature e accessibili tramite API. Ciò che li distingue non è più l'accesso, ma ciò per cui ciascuno è progettato per essere particolarmente efficace.

L'asimmetria delle prove è la stessa che attraversa ogni confronto su GPT-Image-2.5 di questo mese: il modello di OpenAI è così nuovo che nessuna classifica indipendente lo ha valutato al 9 settembre 2026, mentre Nano Banana 2 è presente nelle classifiche di Artificial Analysis dalla primavera — nella top five sia per text-to-image che per l'editing delle immagini nello snapshot di settembre. Tutto ciò che OpenAI afferma per 2.5 qui sotto è dichiarato dal fornitore. Il modello di Google, al contrario, è uno dei modelli di immagini più misurati in produzione.

Come ciascuno di essi è diventato un default

OpenAI ha reso ChatGPT Images 2.5 il motore di immagini di ChatGPT trasformandolo in un prodotto: il lancio ha aggiunto Sketch, dove puoi disegnare un riferimento visivo approssimativo con @Sketch e il modello ci lavora sopra; Templates per formati comuni come poster e foto di prodotto; commenti sulle immagini che indirizzano le modifiche a una regione specifica; e condivisione dei prompt. La distribuzione ha fatto il resto: è semplicemente ciò che ChatGPT usa ora, a ogni livello, incluso quello gratuito, su desktop, mobile e web. Per la maggior parte di questi utenti, la scelta del modello è invisibile.

Google è arrivata allo stesso punto seguendo un percorso diverso. Nano Banana 2 risiede nell'app Gemini come generatore predefinito in tutte e tre le modalità di ragionamento, e Google l'ha spinta più lontano di qualsiasi superficie chat — nella Ricerca Google tramite Lens e la Modalità AI in oltre 140 paesi, nello strumento di editing video Flow e in Google Ads. È anche il raro modello di immagini completamente multimodale sull'API: gli sviluppatori lo richiamano tramite l'API Gemini con modalità di risposta sia per testo che per immagini, così un unico modello può generare didascalie, ragionare e creare immagini in un'unica interazione. Questa distribuzione integrata ovunque è il contesto per ogni confronto di qualità.

Le schede delle capacità, affermazione per affermazione.

La storia ingegneristica di Google per Nano Banana 2 è coerenza e controllo su larga scala. Supporta fino a cinque personaggi coerenti e quattordici oggetti in un flusso di lavoro, renderizza testo all'interno delle immagini, incluse traduzione e localizzazione, ancora soggetti del mondo reale alla conoscenza live del web e della ricerca immagini, e accetta proporzioni strette come 1:4 e 1:8 — le forme di banner, poster e sfondi per telefono che i modelli a immagini quadrate non riescono a riempire. L'output arriva fino al 4K. Espone inoltre livelli di pensiero configurabili (Minimal e High), così uno sviluppatore può bilanciare la latenza rispetto al ragionamento del modello su un prompt complesso, e una funzione di anteprima che trasforma l'input video in fotogrammi sensibili al contesto.

La storia ingegneristica di OpenAI per GPT-Image-2.5 è fedeltà e precisione di modifica. Il modello è diviso in due endpoint proprio per evitare che questi due aspetti entrino in conflitto: GPT-Image-2.5 Flare è il default veloce per la generazione quotidiana e ad alto volume, con una latenza che OpenAI afferma essere fino al 50% inferiore a quella di GPT-Image-2, e GPT-Image-2.5 Sunburst accetta tempi di generazione più lunghi per un controllo di modifica più accurato. Le affermazioni principali di OpenAI sono la fedeltà di riferimento — una persona, un animale domestico o un prodotto rimane riconoscibile quando si cambia ambientazione o stile — oltre alla modifica multi-turn che altera solo ciò che è stato richiesto, dettagli più nitidi, sfondi trasparenti, rendering del testo che gestisce correttamente il cinese e provenienza C2PA su ogni output.

I due modelli eccellono su assi diversi. Nano Banana 2 è il modello che mantiene coerenti dieci elementi diversi in tutto un sistema di design; GPT-Image-2.5 è il modello pensato per la catena di modifica in cui ogni revisione deve lasciare intatto tutto il resto. Sono punti di forza complementari, e nessuno dei due fornitori sta inseguendo il core dell'altro.

Cosa dicono i consigli indipendenti sui due

Nano Banana 2 si posiziona appena dentro la top five in entrambe le principali classifiche di Artificial Analysis per le immagini a settembre 2026 — un performer costante e ben misurato, i cui punti di forza emergono più nella text-to-image e nei punteggi di coerenza che nella pura edizione, dove resta dietro ai leader attuali MAI-Image-2.6 e GPT Image 2 (high). Non è il miglior modello di immagini in nessuna classifica, ma è il modello top-five meglio misurato con la distribuzione più ampia, una posizione difendibile.

GPT-Image-2.5 occupa la posizione opposta: ogni affermazione sulla qualità è di OpenAI, e l'unico dato di terze parti finora è un test di velocità di Manus che riporta una generazione 2–4 volte più veloce di GPT-Image-2. Il predecessore di OpenAI, GPT Image 2 (high), è in cima alla classifica AA per la generazione testo-immagine e si classifica al #2 nell'editing, quindi il presupposto razionale è che 2.5 si attesterà vicino o sopra quei numeri quando apparirà — ma un presupposto non è una misurazione, e questa è la prima generazione GPT-Image in un anno che viene rilasciata senza validazione indipendente il primo giorno.

Il prezzo dà forma, e l'unica conversione onesta

Google prezza Nano Banana 2 in token di output a 60 $ per milione, il che si traduce in prezzi netti per immagine: circa 0,067 $ per un’immagine 1024×1024, 0,101 $ per 2048×2048, circa 0,151 $ all’estremità 4K, e circa la metà in modalità batch — con l’input di testo fatturato separatamente a 0,25 $ per milione di token. OpenAI prezza GPT-Image-2.5 a 8 $ per milione di token per l’input di immagini e 30 $ per milione di token per l’output di immagini, la stessa scheda tariffaria di GPT-Image-2, ma non pubblica alcun dato per singola immagine; con il predecessore ancorato a circa 211 $ per 1.000 immagini nella lista di Artificial Analysis, un’immagine di punta di OpenAI ad alta qualità costerà probabilmente diverse volte un’immagine di Nano Banana 2 a risoluzione comparabile. Nessuno dei due prezzi rende economico uno dei due modelli su scala reale, ma quello di Google è l’unico dei due che puoi prevedere.

Poiché entrambe le aziende gestiscono i propri cloud, la questione del routing è concreta per un team che vuole usarli entrambi. Oggi OrcaRouter offre la linea di immagini di Google — lo snapshot in anteprima di Gemini 3.1 Flash Image (google/gemini-3.1-flash-image-preview) e la più vecchia gemini-2.5-flash-image — al prezzo di listino di Google, trasferito con margine dello 0%, quindi se il tuo stack chiama già i modelli di immagini Gemini tramite un unico endpoint, la famiglia di Nano Banana 2 è raggiungibile senza un secondo contratto. GPT-Image-2.5 non è nel catalogo di OrcaRouter alla data del 9 settembre 2026 — è presente solo la generazione precedente, GPT-Image-2 — quindi il nuovo modello OpenAI richiede per ora una chiave OpenAI diretta.

Quale valore predefinito dovrebbe utilizzare il tuo prodotto?

• Rilascio — GPT-Image-2.5: GA l'8 settembre 2026. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): lancio a febbraio 2026, GA il 28 maggio.

• Prezzo — GPT-Image-2.5: $8/$30 per milione di token immagine, prezzo per immagine non pubblicato. Nano Banana 2: $0.067 per immagine 1K, $0.101 per 2K, ~$0.151 per 4K; batch a metà prezzo.

• Risoluzione e proporzioni — GPT-Image-2.5: fino a 3840×2160. Nano Banana 2: 4K più rapporti stretti 1:4 e 1:8.

• Funzionalità di coerenza — GPT-Image-2.5: fedeltà al riferimento tra le modifiche (dichiarata). Nano Banana 2: cinque personaggi / quattordici oggetti, grounding basato sulla conoscenza del mondo (dichiarato).

• Punteggi indipendenti — GPT-Image-2.5: nessuno ancora. Nano Banana 2: AA tra i primi cinque su entrambe le classifiche.

• Forma dell'API — GPT-Image-2.5: API per immagini, due endpoint di qualità. Nano Banana 2: API Gemini multimodale, testo e immagine in un'unica chiamata.

Se il tuo prodotto è un design system o un content engine che richiede personaggi e oggetti coerenti in migliaia di immagini con proporzioni insolite, Nano Banana 2 è la risposta ingegnerizzata: è misurabile ed è il default più sicuro in questo confronto — puoi raggiungerlo direttamente tramite Google o attraverso il percorso pass-through di OrcaRouter oggi. Se il tuo prodotto è un ambito creativo ad alta intensità di editing in cui l'immagine marginale deve essere impeccabile e il budget è secondario, l'endpoint Sunburst di GPT-Image-2.5 è la scommessa non misurata più convincente sul mercato. La disciplina che si applica a ogni confronto di questa serie vale anche qui: il predecessore di OpenAI, GPT Image 2 (high), è ancora il modello text-to-image con il punteggio più alto su Artificial Analysis, quindi GPT-Image-2.5 deve battere il proprio record di casa prima di guadagnarsi il diritto di essere confrontato con il default ben misurato di Google. Osserva le classifiche per la sua prima apparizione — è quello l'evento che trasforma questo confronto da affermazioni a dati.