GPT-Image-2.5 versus Nano Banana 2: de standaard beeldgeneratoren van ChatGPT en Gemini

De meeste AI-afbeeldingen die mensen daadwerkelijk zien, komen van een standaardmodel, en de twee nieuwste vlaggenschip-standaardmodellen van september zijn GPT-Image-2.5 en Nano Banana 2. Op 8 september rolde OpenAI GPT-Image-2.5 — het model achter ChatGPT Images 2.5, dat via de API wordt verkocht als GPT-Image-2.5 Flare en GPT-Image-2.5 Sunburst — uit naar alle niveaus van ChatGPT, ChatGPT Work en Codex. Nano Banana 2 is de bijnaam van Google voor Gemini 3.1 Flash Image, het model dat sinds februari het standaardmodel voor beeldgeneratie is in de Fast-, Thinking- en Pro-modus van de Gemini-app en dat op 28 mei algemeen beschikbaar werd voor ontwikkelaars. Dit zijn de beeldmotoren van de twee meest gebruikte AI-assistenten ter wereld — OpenAI rapporteert meer dan drie miljard afbeeldingen per week via ChatGPT en de images-API — en beide worden nu geleverd als volwassen, via de API toegankelijke platforms. Wat hen onderscheidt is niet langer de toegang, maar waar elk model technisch goed in is.

De bewijsasymmetrie is dezelfde die door elke GPT-Image-2.5-vergelijking van deze maand loopt: het model van OpenAI is zo nieuw dat geen onafhankelijk leaderboard het per 9 september 2026 heeft gescoord, terwijl Nano Banana 2 sinds het voorjaar op de ranglijsten van Artificial Analysis staat — binnen de top vijf voor zowel tekst-naar-afbeelding als beeldbewerking op de momentopname van september. Alles wat OpenAI hieronder over 2.5 beweert, is door de leverancier gerapporteerd. Het model van Google is daarentegen een van de meest gemeten beeldmodellen in productie.

Hoe elk ervan een standaard werd

OpenAI maakte ChatGPT Images 2.5 de beeldengine van ChatGPT door er een product van te maken: de uitrol voegde Sketch toe, waarbij je met @Sketch een ruwe visuele referentie tekent waar het model mee aan de slag gaat; Templates voor veelvoorkomende formaten zoals posters en productfoto's; beeldopmerkingen die bewerkingen op een specifiek gebied richten; en het delen van prompts. De verspreiding deed de rest — het is simpelweg wat ChatGPT nu gebruikt, op elk niveau, ook het gratis niveau, op desktop, mobiel en web. Voor de meeste van die gebruikers is de modelkeuze onzichtbaar.

Google kwam via een andere route op dezelfde plek uit. Nano Banana 2 zit in de Gemini-app als standaardgenerator in alle drie de redeneermodi, en Google heeft het verder verspreid dan welke chatinterface ook — naar Google Zoeken via Lens en AI Mode in meer dan 140 landen, naar de videobewerkingstool Flow en naar Google Ads. Het is ook een zeldzaam beeldmodel dat via de API volledig multimodaal is: ontwikkelaars roepen het aan via de Gemini API met responsmodaliteiten voor zowel tekst als beeld, zodat één model in één beurt afbeeldingen kan genereren, van bijschriften kan voorzien en erover kan redeneren. Die ingebed-in-alles-distributie vormt de context voor elke kwaliteitsvergelijking.

De capaciteitenbladen, claim voor claim.

Het technische verhaal van Google achter Nano Banana 2 draait om consistentie en controle op schaal. Het ondersteunt maximaal vijf consistente personages en veertien objecten in één workflow, geeft tekst in afbeeldingen weer — inclusief vertaling en lokalisatie — verankert onderwerpen uit de echte wereld aan actuele web- en beeldzoekkennis en ondersteunt beeldverhoudingen zo smal als 1:4 en 1:8: de vormen van banners, posters en telefoonachtergronden die modellen voor vierkante afbeeldingen niet kunnen vullen. De output loopt op tot 4K. Daarnaast biedt het configureerbare denkniveaus (Minimal en High), zodat een ontwikkelaar latentie kan inruilen voor modelredenering over een complexe prompt, plus een previewfunctie die video-invoer omzet in contextbewuste stilstaande beelden.

Het technische verhaal van OpenAI achter GPT-Image-2.5 draait om getrouwheid en bewerkingsprecisie. Het model is bewust over twee eindpunten verdeeld zodat die twee elkaar niet in de weg zitten: GPT-Image-2.5 Flare is de snelle standaard voor alledaagse en grootschalige beeldgeneratie, met een latentie die volgens OpenAI tot 50% lager ligt dan bij GPT-Image-2, en GPT-Image-2.5 Sunburst accepteert langere generatietijden voor nauwkeurigere bewerkingscontrole. De belangrijkste claims van OpenAI zijn referentiegetrouwheid — een persoon, huisdier of product blijft herkenbaar wanneer je de setting of stijl verandert — plus meerstapsbewerking die alleen wijzigt wat gevraagd is, scherpere fijne details, transparante achtergronden, tekstweergave die correct met Chinees overweg kan, en C2PA-herkomstinformatie bij elke uitvoer.

De twee modellen zijn het sterkst op verschillende gebieden. Nano Banana 2 is het model dat tien verschillende dingen consistent houdt binnen een heel ontwerpsysteem; GPT-Image-2.5 is het model dat gericht is op de bewerkingsketen waarbij elke revisie al het andere ongemoeid moet laten. Dat zijn complementaire sterke punten, en geen van beide leveranciers achtervolgt de kern van de ander.

Wat de onafhankelijke raden over de twee zeggen.

Nano Banana 2 staat per september 2026 net binnen de top vijf op beide grote Artificial Analysis-imageboards — een consistente, goed gemeten presteerder wiens kracht meer naar voren komt in text-to-image en in de consistentiescores dan in pure beeldbewerking, waar het achterblijft bij de huidige koplopers MAI-Image-2.6 en GPT Image 2 (high). Het is niet op welk board dan ook het allerbeste beeldmodel, maar het is wel het best gemeten model uit de top vijf met de breedste verspreiding, en dat is een verdedigbare positie.

GPT-Image-2.5 neemt de tegenovergestelde positie in: elke kwaliteitsclaim is afkomstig van OpenAI, en het enige datapunt van derden tot nu toe is een Manus-snelheidstest die een 2–4× snellere generatie meldt dan GPT-Image-2. OpenAI's voorganger GPT Image 2 (high) voert het AA-tekst-naar-beeld-klassement aan en staat op #2 bij bewerken, dus de rationele verwachting is dat 2.5 ergens in de buurt van of boven die cijfers zal landen wanneer het verschijnt — maar een verwachting is geen meting, en dit is de eerste GPT-Image-generatie in een jaar die op dag één zonder onafhankelijke validatie uitkomt.

De prijs vormt, en de enige eerlijke conversie

Google prijst Nano Banana 2 in outputtokens op $60 per miljoen, wat uitkomt op duidelijke prijzen per afbeelding: ongeveer $0,067 voor een 1024×1024-afbeelding, $0,101 voor 2048×2048, ruwweg $0,151 aan de 4K-kant, en ongeveer de helft daarvan in batchmodus — met tekstinvoer apart gefactureerd tegen $0,25 per miljoen tokens. OpenAI prijst GPT-Image-2.5 op $8 beeldinvoer / $30 beelduitvoer per miljoen tokens, hetzelfde tariefschema als GPT-Image-2, maar publiceert geen prijs per afbeelding; aangezien de voorganger op de lijst van Artificial Analysis rond $211 per 1.000 afbeeldingen ligt, kost een OpenAI-vlaggenschipafbeelding van hoge kwaliteit waarschijnlijk meerdere keren zoveel als een Nano Banana 2-afbeelding met vergelijkbare resolutie. Geen van beide prijzen maakt een van beide modellen goedkoop op echte schaal, maar alleen die van Google is van de twee voorspelbaar.

Omdat beide bedrijven hun eigen clouds draaien, is de routeringsvraag reëel voor een team dat beide wil gebruiken. OrcaRouter voert vandaag de image-lijn van Google — de preview-snapshot van Gemini 3.1 Flash Image (google/gemini-3.1-flash-image-preview) en de oudere gemini-2.5-flash-image — tegen de lijstprijs van Google, doorberekend zonder opslag (0% markup). Dus als je stack al Gemini-image modellen aanroept via één endpoint, is de familie van Nano Banana 2 bereikbaar zonder een tweede contract. GPT-Image-2.5 staat per 9 september 2026 niet in de catalogus van OrcaRouter — alleen de vorige generatie GPT-Image-2 wel — dus het nieuwe OpenAI-model betekent voor nu een directe OpenAI-sleutel.

Naar welke standaard moet uw product standaard instellen?

• Release — GPT-Image-2.5: GA op 8 september 2026. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): lancering in februari 2026, GA op 28 mei.

• Prijs — GPT-Image-2.5: $8/$30 per miljoen beeldtokens, per-afbeelding niet gepubliceerd. Nano Banana 2: $0.067 per 1K-afbeelding, $0.101 per 2K, ~$0.151 per 4K; batch tegen de helft.

• Resolutie en beeldverhouding — GPT-Image-2.5: tot 3840×2160. Nano Banana 2: 4K plus smalle 1:4- en 1:8-verhoudingen.

• Consistentiefuncties — GPT-Image-2.5: referentietrouw bij bewerkingen (geclaimd). Nano Banana 2: vijf personages / veertien objecten, verankering in wereldkennis (geclaimd).

• Onafhankelijke scores — GPT-Image-2.5: nog geen. Nano Banana 2: AA top vijf op beide borden.

• API-vorm — GPT-Image-2.5: afbeeldingen-API, twee kwaliteitsendpoints. Nano Banana 2: multimodale Gemini-API, tekst en afbeelding in één aanroep.

Als uw product een designsysteem of contentengine is en consistente karakters en objecten nodig heeft in duizenden afbeeldingen met ongebruikelijke beeldverhoudingen, dan is Nano Banana 2 het antwoord dat hiervoor is gebouwd: het is meetbaar en het is in deze vergelijking de veiligste standaardkeuze — u bereikt het vandaag nog rechtstreeks via Google of via de doorgeefroute van OrcaRouter. Als uw product draait om bewerkingsintensief creatief werk, waarbij de marginale afbeelding feilloos moet zijn en budget ondergeschikt is, dan is het Sunburst-eindpunt van GPT-Image-2.5 de meest overtuigende ongetoetste gok op de markt. Dezelfde discipline die voor elke onderlinge vergelijking in deze reeks geldt, geldt ook hier: de eigen voorganger van OpenAI, GPT Image 2 (high), is nog altijd het hoogst scorende text-naar-beeldmodel op Artificial Analysis, dus GPT-Image-2.5 moet eerst het eigen huisrecord verbreken voordat het het recht verdient om te worden vergeleken met de goedgemeten standaardkeuze van Google. Houd de ranglijsten in de gaten voor zijn eerste verschijning — dat is het moment waarop deze vergelijking van beweringen naar data verandert.