Immagini 2.6 vs Nano Banana 2.1: Animazione contro una scala di risoluzione

Solo uno di questi due modelli è in grado di produrre un file animato, e non è quello con il benchmark migliore. Images 2.6, la release di OpenAI del 4 novembre 2026 — GPT-Image-2.6 Sunburst per la qualità, GPT-Image-2.6 Flare per la velocità — ha aggiunto la generazione di GIF animate in un unico passaggio, l'esportazione SVG e le modifiche guidate dal markup. Nano Banana 2.1, il modello di Google basato su Gemini 3.6 Flash e disponibile a livello generale dal 6 ottobre 2026, non ha aggiunto nulla di tutto ciò. Ciò che ha aggiunto è stato un taglio dei prezzi e una scala di risoluzione: livelli di output denominati a 1K, 2K e 4K, fino a 14 immagini di riferimento e rapporti d'aspetto estremi come 8:1.

La scelta tra i due non è quindi una gara di qualità. È una questione di che forma assume il tuo deliverable. Un team che realizza sticker animati, post social in loop o brevi frame esplicativi ha qui un candidato. Un team che realizza visual di prodotto a risoluzione per la stampa o formati banner ampi ha l'altro. Solo dopo conta il benchmark e, quando conta, i numeri sono meno lusinghieri per il nuovo arrivato di quanto lasci intendere la copertura del lancio.

A che punto sono realmente i benchmark

Artificial Analysis, consultato il 5 novembre 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 a 1.151 Elo su 6.937 campioni; GPT Image 2.5 Sunburst (max) a 1.199 su 18.300. Images 2.6 non ha alcuna riga.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 a 1,176 su 6,274 campioni, quarto in classifica; GPT Image 2.5 Sunburst a 1,224, primo in classifica, con GPT Image 2 (high) a 1,188 in terza posizione. Anche Images 2.6 non ha una riga qui.

• Le cifre di Google — 1.050 Elo per Nano Banana 2.1 in modalità Thinking contro 990 per Nano Banana 2 e 935 per Nano Banana Pro. Dati dichiarati dal fornitore e su una scala diversa da quella delle classifiche AA; non mescolarli.

Quindi le due cose che si possono affermare con certezza sono che Nano Banana 2.1 è un modello di fascia media nelle misurazioni indipendenti di editing e un solido quarto posto nel text-to-image, e che il suo predecessore si colloca 48 punti più in basso nell'editing. La terza cosa — se Images 2.6 sia migliore — non è ancora un fatto. L'indicazione più vicina è che la generazione precedente di OpenAI guida entrambe le classifiche con un margine più ampio degli intervalli di confidenza, e che il miglioramento dichiarato di 2.6 è la coerenza lungo una sequenza di modifiche anziché un salto nella qualità per singola immagine.

La scala delle risoluzioni, nel dettaglio

È qui che Nano Banana 2.1 è strutturalmente in vantaggio, e non si tratta di un vantaggio marginale.

• Livelli di output — 1K, 2K e 4K come opzioni denominate e con prezzo. Images 2.6 non vende la risoluzione in quel modo; la dimensione di output è implicita nel budget di token, e OpenAI non pubblica alcun livello 2K o 4K con un prezzo associato.

• Proporzioni — fino a 8:1 in entrambe le direzioni su Nano Banana 2.1. Un banner leaderboard da 3.200 × 400 è una richiesta di prima classe, non un ritaglio. Images 2.6 eredita tutto ciò che supportava la generazione 2.5, che OpenAI non documenta come intervallo esplicito.

• Immagini di riferimento — fino a 14 su Nano Banana 2.1, strutturate come quattro personaggi e dieci oggetti. Images 2.6 aggiunge immagini di riferimento salvate e riutilizzabili in ChatGPT e accetta input immagine su entrambi gli endpoint, ma non è pubblicato un numero massimo.

• Contesto — circa 131K token di input e 32K di output su Nano Banana 2.1, con grounding tramite ricerca disponibile. Images 2.6 non pubblica una finestra di contesto; le sue pagine del modello elencano input di testo e immagini e output di immagini, e nient'altro.

• Controllo delle modifiche — modifiche locali basate su maschera e tre livelli di pensiero su Nano Banana 2.1; modifiche guidate dal markup più il nuovo parametro complexity su Images 2.6. Sono parenti stretti: entrambi ti consentono di indicare al modello quanto ragionamento dedicare e dove applicarlo.

La conseguenza pratica è che Nano Banana 2.1 è l'unico dei due che puoi specificare in un contratto. "Produrre un'immagine 4K in 16:9, fatturata alla tariffa 4K pubblicata" è una frase che puoi inserire in un capitolato d'oneri. La frase equivalente per Images 2.6 è un budget di token e una stima.

Il confronto dei prezzi presenta un'autentica ambiguità

L'output di Nano Banana 2.1 viene fatturato a 30 $ per milione di token immagine, rispetto ai 60 $ di Nano Banana 2 — il dimezzamento che ha reso il lancio degno di nota. In pratica si tratta di 0,0336 $ a 1K e 0,0504 $ a 2K. Il prezzo batch dimezza di nuovo entrambi.

A 4K le fonti non concordano, e la discrepanza non è di facciata. Alcune testate riportano $0.0756; altre, tra cui TechRepublic e heise, riportano $0.113, poiché il conteggio dei token a 4K è salito a circa 3.780. Entrambe le cifre compaiono in resoconti autorevoli dello stesso lancio. Se stai pianificando il budget per una pipeline a 4K, si tratta di una variazione del 50% sulla tua voce di spesa più grande, e vale la pena verificarla confrontandola con il tariffario di Google stesso anziché con qualsiasi fonte secondaria — inclusa questa.

Una cosa che si è mossa nella direzione sbagliata: Nano Banana 2.1 ha aumentato il prezzo di input a 1,50 $ per milione di token da 0,50 $, con l'output di testo e thinking a 7,50 $ per milione. Per i flussi di lavoro a forte intensità di modifiche che passano immagini sorgente di grandi dimensioni, il taglio sul lato output può essere in parte eroso dall'aumento sul lato input, e il risparmio netto è inferiore a quanto annunciato.

Images 2.6, per confronto, costa $5 per milione di input di testo, $8 per milione di input di immagini e $30 per milione di output di immagini. Le tariffe batch sono la metà di questi importi, ma le pagine del modello 2.6 indicano /v1/batch come non supportato, quindi il prezzo batch greenfield non è ancora disponibile per questo modello. Per immagine le stime si attestano intorno a $0,006 a bassa qualità, $0,013 a media, $0,053 ad alta e $0,21 al massimo — derivate da budget di token ripresi dalla generazione 2.5, non da cifre pubblicate per la 2.6.

Metti a confronto i due alle impostazioni che contano e il quadro non è quello dipinto dai resoconti del lancio. A 2K, Nano Banana 2.1 costa 0,0504 $. Images 2.6 in alta qualità costa circa 0,053 $. La differenza tra i due è inferiore al cinque percento. Il taglio di prezzo di Google non ha reso Nano Banana 2.1 drasticamente più economico di un concorrente con tariffazione a token; lo ha reso più o meno equivalente a uno che gira in alta qualità, ed economico solo rispetto a xhigh e max.

Quell'uguaglianza è l'argomento per tenere entrambi raggiungibili da un unico punto. OrcaRouter trasmette il prezzo di listino del provider a markup 0%, il che significa che un taglio di prezzo del fornitore è attivo dalla nostra parte il giorno stesso in cui arriva a monte, anziché quando un rivenditore aggiorna i prezzi — e una regola di routing può indirizzare il traffico verso quello dei due costi quasi identici che è in salute. Google ha già deprecato un modello di immagini questo trimestre; poter spostare una stringa di modello invece di ricostruire un'integrazione vale più di una frazione di centesimo.

La migrazione che Google consiglia davvero

Sul fronte Google sta succedendo qualcosa di più sottile di una disattivazione. La documentazione live sulla generazione di immagini, consultata il 5 novembre 2026, elenca cinque modelli della famiglia Nano Banana — Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image), Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image), Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) e il modello storico Gemini 2.5 Flash Image. Nano Banana 2 è ancora elencato e ancora richiamabile, senza alcuna data di disattivazione associata; le indicazioni della documentazione sono che tutti i nuovi progetti dovrebbero usare Nano Banana 2.1, il che è una raccomandazione più che una deprecazione.

Due dettagli rendono quella raccomandazione meno lineare di quanto sembri. Nano Banana 2 Lite è ora il livello più veloce ed economico, descritto come pensato per rapidità e scala anziché per riferimenti multipli o modifica multi-turno — quindi "migrare a 2.1" non è automaticamente la mossa più conveniente in termini di costi per la generazione semplice ad alto volume. E la pagina di deprecazione di Google stessa è esplicita nel dire che le date che pubblica sono "le date più anticipate possibili in cui un modello potrebbe essere ritirato", con preavviso promesso prima di un'effettiva dismissione. Un modello senza alcuna data non è un modello in via di dismissione.

Il risvolto commerciale, però, è concreto. Nell'app Gemini, gli utenti gratuiti hanno ancora accesso a Nano Banana 2, mentre 2.1 richiede un piano AI Pro, Plus o Ultra, e non esiste un livello gratuito per 2.1 sull'API. Un team che ha creato un prototipo con il livello gratuito e ora sta passando alla produzione si ritroverà con un ambiente di test e un ambiente di produzione che non usano più lo stesso modello: una fonte affidabile di errori del tipo "in staging funzionava".

Cosa dice la documentazione, e cosa non dice

Vale la pena dirlo chiaramente, perché è la differenza tra un prodotto e un annuncio.

Immagini 2.6: le pagine del modello per gpt-image-2.6-sunburst sono disponibili nella documentazione per sviluppatori di OpenAI, con prezzi, endpoint supportati — solo generazione e modifica di immagini, non completamenti chat o risposte — e dichiarazioni di modalità. Le pagine rimandano alla guida alle immagini per "l'impostazione della complessità, le modifiche guidate dal markup, l'output SVG e l'output GIF animato". Non indicano opzioni di risoluzione, un massimo di immagini di riferimento, durata delle GIF, frame rate o limiti di dimensione dei file.

Nano Banana 2.1: completamente documentato, con livelli con nomi specifici, prezzi per immagine pubblicati, un budget per le immagini di riferimento, un intervallo di proporzioni e una finestra di contesto. È una scheda tecnica su cui puoi progettare.

Il divario è importante specificamente per la funzione GIF. La generazione di GIF animate è stata rilasciata ed è funzionante in ChatGPT. Che l'endpoint /v1/images/generations restituisca un file animato non è confermato da alcun test pubblico, e la documentazione di OpenAI stessa descrive la funzione in una guida anziché nel riferimento dell'endpoint. Se l'animazione è il motivo per cui stai considerando Images 2.6, verificalo con una chiamata API reale prima di progettare su questa base.

Scegliere tra loro

Scegli Nano Banana 2.1 se i tuoi deliverable sono a risoluzione di stampa o hanno proporzioni inusuali, se ti servono più di una dozzina di riferimenti in un'unica chiamata, se ti serve una scheda tecnica documentata da inserire in un contratto, oppure se stai migrando dal deprecato Nano Banana 2 e vuoi la strada più breve: è la destinazione approvata e il prezzo è pubblicato per ogni livello.

Acquisisci immagini 2.6 se i tuoi deliverable si muovono. La pipeline GIF è l'unica capacità di questo confronto senza equivalente sul fronte Google, e non è una novità: la possibilità di animare una fotografia caricata con modifica fotogramma per fotogramma e controllo della velocità sostituisce una fase di generazione video per un'intera classe di lavori di breve durata. L'esportazione SVG è la seconda capacità senza equivalente, e per i sistemi di icone e loghi è decisiva. La modifica guidata dal markup è la terza, ed è un'interazione davvero migliore rispetto al disegno di una maschera per alcuni tipi di modifica.

Se nessuna delle due descrizioni è adatta — se stai producendo immagini statiche in 2K in grandi volumi e vuoi semplicemente il modello migliore — la risposta è che le prove non esistono ancora. GPT Image 2.5 Sunburst è in vantaggio su Nano Banana 2.1 di 48 punti nell'editing e di 48 nella generazione di immagini da testo, entrambi al di fuori degli intervalli di confidenza, e Images 2.6 non è stato valutato. Aspettare due settimane per una riga Elo non costa nulla e probabilmente non ti costerà nulla nemmeno in termini di opportunità, perché nessuno dei due modelli verrà ritirato prima di allora.