GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2: Domyślne silniki obrazowe ChatGPT i Gemini

Większość obrazów AI, które ludzie faktycznie widzą, pochodzi z domyślnego modelu, a dwoma najnowszymi flagowymi domyślnymi modelami września są GPT-Image-2.5 i Nano Banana 2. 8 września OpenAI udostępniło GPT-Image-2.5 — model stojący za ChatGPT Images 2.5, sprzedawany przez API jako GPT-Image-2.5 Flare i GPT-Image-2.5 Sunburst — na wszystkich poziomach ChatGPT, ChatGPT Work i Codex. Nano Banana 2 to pseudonim Google dla modelu Gemini 3.1 Flash Image, który od lutego jest domyślnym generatorem obrazów w trybach Fast, Thinking i Pro w aplikacji Gemini i który 28 maja osiągnął ogólną dostępność dla programistów. To silniki obrazowe dwóch najczęściej używanych asystentów AI na świecie — OpenAI podaje ponad trzy miliardy obrazów tygodniowo w ChatGPT i w API obrazów — a oba są obecnie dostarczane jako dojrzałe platformy z dostępem przez API. Tym, co je różni, nie jest już dostęp, lecz to, do czego każdy z nich został zaprojektowany.

Asymetria dowodów jest taka sama, jaka przewija się przez każde porównanie GPT-Image-2.5 w tym miesiącu: model OpenAI jest tak nowy, że żaden niezależny ranking nie sklasyfikował go jeszcze na dzień 9 września 2026 r., podczas gdy Nano Banana 2 od wiosny znajduje się na listach Artificial Analysis — w czołowej piątce zarówno w generowaniu obrazów z tekstu, jak i w edycji obrazów we wrześniowym zestawieniu. Wszystko, co poniżej OpenAI twierdzi o wersji 2.5, to dane deklarowane przez producenta. Model Google'a jest natomiast jednym z najczęściej mierzonych modeli obrazowych w produkcji.

Jak każdy z nich stał się domyślnym wyborem

OpenAI uczyniło ChatGPT Images 2.5 silnikiem obrazowym ChatGPT, wprowadzając go jako produkt: w ramach wdrożenia dodano Sketch, gdzie rysujesz przybliżoną referencję wizualną z @Sketch, a model pracuje na jej podstawie; Templates dla typowych formatów, takich jak plakaty czy zdjęcia produktowe; komentarze do obrazów, które kierują edycje do konkretnego obszaru; oraz udostępnianie promptów. Resztę zrobiła dystrybucja — to po prostu to, czego ChatGPT używa teraz, na każdym poziomie, w tym darmowym, na desktopie, urządzeniach mobilnych i w sieci. Dla większości tych użytkowników wybór modelu jest niewidoczny.

Google dotarło do tego samego miejsca inną drogą. Nano Banana 2 działa w aplikacji Gemini jako domyślny generator we wszystkich trzech trybach rozumowania, a Google wypchnął go dalej niż jakakolwiek powierzchnia czatu — do wyszukiwarki Google przez Lens i AI Mode w ponad 140 krajach, do narzędzia do edycji wideo Flow oraz do Google Ads. To także rzadki model obrazowy, który w pełni obsługuje multimodalność w API: deweloperzy wywołują go przez Gemini API z modalnościami odpowiedzi zarówno dla tekstu, jak i obrazu, dzięki czemu jeden model może w jednej turze podpisywać, analizować i generować obrazy. Ta osadzona we wszystkim dystrybucja jest kontekstem dla każdego porównania jakości.

Karty możliwości, twierdzenie za twierdzeniem

Historia inżynierii Google stojąca za Nano Banana 2 to spójność i kontrola na dużą skalę. Model utrzymuje do pięciu spójnych postaci i czternastu obiektów w całym przepływie pracy, renderuje tekst wewnątrz obrazów, w tym tłumaczenie i lokalizację, osadza rzeczywiste obiekty w kontekście wiedzy z bieżącego wyszukiwania w sieci i grafice, a także obsługuje proporcje obrazu tak wąskie jak 1:4 i 1:8 — kształty banerów, plakatów i tapet na telefon, których modele generujące kwadratowe obrazy nie są w stanie wypełnić. Wyjście sięga rozdzielczości 4K. Model udostępnia także konfigurowalne poziomy myślenia (Minimalny i Wysoki), dzięki czemu programista może wymienić opóźnienie na rozumowanie modelu w złożonym promptcie, oraz funkcję podglądu, która zamienia wideo w nieruchome obrazy uwzględniające kontekst.

Sednem inżynierii OpenAI w GPT-Image-2.5 są wierność i precyzja edycji. Model podzielono na dwa endpointy właśnie po to, aby te cechy nie walczyły ze sobą: GPT-Image-2.5 Flare to szybki domyślny wybór do codziennego generowania i generowania o dużej objętości, z opóźnieniem, które według OpenAI jest nawet o 50% niższe niż w GPT-Image-2, z kolei GPT-Image-2.5 Sunburst akceptuje dłuższy czas generowania dla ściślejszej kontroli edycji. Główne tezy OpenAI to wierność względem referencji — osoba, zwierzę domowe lub produkt pozostają rozpoznawalne, gdy zmienisz otoczenie czy styl — a także edycja wieloetapowa, która modyfikuje wyłącznie to, o co poproszono, ostrzejsze szczegóły, przezroczyste tła, renderowanie tekstu poprawnie radzące sobie z chińskim oraz metadane pochodzenia C2PA na każdym wyjściu.

Przewagi obu modeli leżą w różnych obszarach. Nano Banana 2 utrzymuje spójność dziesięciu różnych elementów w całym systemie projektowym; GPT-Image-2.5 to model nastawiony na łańcuch edycji, w którym każda poprawka musi pozostawiać wszystko inne nietknięte. To cechy komplementarne – i żaden z producentów nie wkracza w główną domenę drugiego.

Co niezależne rady mówią o tych dwóch

Nano Banana 2 utrzymuje się tuż w pierwszej piątce na obu głównych tablicach Artificial Analysis poświęconych obrazom według stanu na wrzesień 2026 — to konsekwentny, dobrze zmierzony model, którego siła ujawnia się bardziej w generowaniu tekstu na obraz i w wynikach spójności niż w czystej edycji, w której ustępuje obecnym liderom, MAI-Image-2.6 i GPT Image 2 (high). Nie jest najlepszym modelem obrazowym na żadnej tablicy, ale jest najlepiej zmierzonym modelem z pierwszej piątki o najszerszym rozpowszechnieniu, co stanowi pozycję możliwą do obrony.

GPT-Image-2.5 zajmuje przeciwną pozycję: wszystkie twierdzenia o jakości pochodzą od OpenAI, a jedynym dotychczasowym punktem danych od zewnętrznej strony jest test szybkości Manus, który raportuje 2–4× szybsze generowanie niż GPT-Image-2. Poprzednik OpenAI, GPT Image 2 (high), zajmuje pierwsze miejsce w rankingu AA text-to-image i drugie w edycji, więc racjonalny prior jest taki, że 2.5 znajdzie się gdzieś w pobliżu lub powyżej tych wyników, gdy się pojawi — ale prior to nie pomiar, a to pierwsza generacja GPT-Image od roku, która trafia na rynek bez niezależnej walidacji w dniu premiery.

Cena kształtuje, a jedyna uczciwa konwersja.

Google wycenia Nano Banana 2 w tokenach wyjściowych na 60 dolarów za milion, co przekłada się na konkretne ceny za pojedynczy obraz: około 0,067 dolara za obraz 1024×1024, 0,101 dolara za 2048×2048, mniej więcej 0,151 dolara w przypadku 4K, i około połowę tego w trybie wsadowym — przy czym wejście tekstowe rozliczane jest osobno po 0,25 dolara za milion tokenów. OpenAI wycenia GPT-Image-2.5 na 8 dolarów za milion tokenów wejściowych obrazu i 30 dolarów za milion tokenów wyjściowych obrazu, według tego samego cennika co GPT-Image-2, ale nie publikuje ceny za pojedynczy obraz; przy poprzedniku wycenianym na około 211 dolarów za 1000 obrazów w zestawieniu Artificial Analysis, flagowy obraz OpenAI w wysokiej jakości prawdopodobnie będzie kosztować kilkakrotnie więcej niż obraz Nano Banana 2 przy porównywalnej rozdzielczości. Żadna z tych cen nie czyni żadnego z tych modeli tanim przy prawdziwej skali, ale spośród tych dwóch tylko cenę Google'a można prognozować.

Ponieważ obie firmy prowadzą własne chmury, kwestia routingu jest realna dla zespołu, który chce korzystać z obu. OrcaRouter ma dziś w ofercie linię modeli obrazowych Google — wersję podglądową Gemini 3.1 Flash Image (google/gemini-3.1-flash-image-preview) oraz starszy model gemini-2.5-flash-image — po cenie katalogowej Google, przekazywanej dalej z 0% narzutem, więc jeśli twój stack już wywołuje modele obrazowe Gemini przez jeden endpoint, rodzina Nano Banana 2 jest osiągalna bez drugiej umowy. GPT-Image-2.5 nie znajduje się w katalogu OrcaRouter na dzień 9 września 2026 roku — jest tam tylko poprzednia generacja, GPT-Image-2 — więc nowy model OpenAI wymaga na razie bezpośredniego klucza OpenAI.

Jakiego ustawienia domyślnego powinien domyślnie używać Twój produkt?

• Wydanie — GPT-Image-2.5: GA 8 września 2026. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): premiera w lutym 2026, GA 28 maja.

• Cena — GPT-Image-2.5: $8/$30 za milion tokenów obrazowych, cena za obraz niepublikowana. Nano Banana 2: $0.067 za obraz 1K, $0.101 za 2K, ~$0.151 za 4K; w trybie wsadowym o połowę taniej.

• Rozdzielczość i proporcje — GPT-Image-2.5: do 3840×2160. Nano Banana 2: 4K oraz wąskie proporcje 1:4 i 1:8.

• Funkcje spójności — GPT-Image-2.5: wierność względem referencji podczas edycji (deklarowane). Nano Banana 2: pięć postaci / czternaście obiektów, ugruntowanie w wiedzy o świecie (deklarowane).

• Niezależne wyniki — GPT-Image-2.5: jeszcze brak. Nano Banana 2: AA w pierwszej piątce na obu listach rankingowych.

• Kształt API — GPT-Image-2.5: API obrazów, dwa endpointy jakości. Nano Banana 2: multimodalne API Gemini, tekst i obraz w jednym wywołaniu.

Jeśli Twój produkt to system projektowy lub silnik treści, który potrzebuje spójnych postaci i obiektów na tysiącach obrazów o nietypowych proporcjach, Nano Banana 2 to inżynierska odpowiedź — jest mierzalny i stanowi najbezpieczniejszy domyślny wybór w tym porównaniu. Dostęp do niego uzyskasz dziś bezpośrednio przez Google lub przez trasę tranzytową OrcaRouter. Jeśli Twój produkt to twórczość wymagająca intensywnej edycji, w której każdy dodatkowy obraz musi być nienaganny, a budżet ma drugorzędne znaczenie, endpoint Sunburst w GPT-Image-2.5 to najbardziej przekonujący niezmierzony zakład na rynku. Dyscyplina, która obowiązuje w każdym starciu w tej serii, obowiązuje także tutaj: własny poprzednik OpenAI, GPT Image 2 (high), wciąż pozostaje najwyżej notowanym modelem tekst-na-obraz w Artificial Analysis, więc GPT-Image-2.5 musi pobić rekord własnej firmy, zanim zyska prawo do porównania z dobrze zmierzonym domyślnym modelem Google. Obserwuj rankingi — jego pierwsze pojawienie się to moment, w którym to porównanie z deklaracji zamienia się w dane.