GPT-Image-2 kontra Nano Banana 2: korona jakości kontra koń roboczy wolumenu

Kiedy Nano Banana 2 — model obrazowy Go​gle, oficjalnie oznaczony jako Gemini 3.1 Flash Image — wystartował 26 lutego 2026 r., był najlepszym modelem text-to-image w rankingach, a status ten zdobył dzięki sztandarowej funkcji: tekst renderowany na tyle dokładnie wewnątrz obrazów, że Go​gle mogło zaprezentować narzędzie tłumaczące treści reklamowe między językami. Następnie GPT-Image-2 ukazał się 21 kwietnia 2026 r. i przejął koronę, a oba modele osiągnęły czystszy podział ról, niż sugerują ich komunikaty prasowe: Nano Banana 2 to koń roboczy do dużych wolumenów — tani, szybki, spójny w całym przepływie pracy, wyceniony tak, by działać na dużą skalę — podczas gdy GPT-Image-2 jest liderem jakości, obecnym niezależnym numerem jeden, a od 20 sierpnia w jego API pojawił się podgląd z przezroczystym tłem. To starcie nie jest już o to, „który jest najlepszy", na co rankingi już odpowiedziały; chodzi o to, który model dostaje pracę w której klasie zadań.

Jak korona przechodziła z rąk do rąk

Wyniki startowe Nano Banana 2 były w lutym naprawdę dominujące: pierwsze miejsce na rankingu LMArena do generowania obrazów z tekstu z wynikiem 1 280 Elo, przed GPT Image 1.5 i Nano Banana Pro. Pięć miesięcy później obraz się zmienił. Na obecnym rankingu text-to-image serwisu Artificial Analysis prowadzi GPT Image 2 (high) z wynikiem 1 369 Elo, Nano Banana 2 ma 1 320 — trzecie miejsce, za Reve 2.4 z 1 322 — a na osobnym rankingu Arena prowadzi GPT-Image-2 (medium) z wynikiem 1 381. Nano Banana 2 nie stał się gorszy; konkurencja go dogoniła, a generowanie oparte na rozumowaniu w GPT-Image-2 przesunęło sufit możliwości. Różnica 50 punktów na szczycie rankingu to różnica między „najlepszym dostępnym” a „jednym z trzech najlepszych”, co jest realną, ale nie dyskwalifikującą degradacją dla modelu, który zawsze celował w koszt i szybkość w takim samym stopniu jak w jakość.

Luka cenowa to cała historia.

Nano Banana 2 został zaprojektowany tak, by być tani — i taki jest. Go​gle wycenia go w zależności od rozdzielczości wyjściowej: 0,045 USD za obraz przy 512×512, 0,067 USD przy 1024×1024, 0,101 USD przy 2048×2048 i 0,151 USD przy 4096×4096, a wejście kosztuje 0,50 USD za milion tokenów. Ta cena za 1024×1024 to mniej więcej połowa tego, co Nano Banana Pro pobierał za to samo wyjście, i mniej więcej o połowę taniej niż GPT Image 1.5 na starcie — całe pozycjonowanie modelu opiera się na ekonomice jednostkowej. GPT-Image-2 jest rozliczany w tokenach: 5 USD za milion tokenów tekstowych na wejściu, 8 USD za milion tokenów obrazowych na wejściu i 30 USD za milion tokenów obrazowych na wyjściu, co przekłada się na około 0,05 USD za średni obraz 1024×1024 i około 0,21 USD przy wysokiej jakości — to przeliczenie, ponieważ Ope​nAI nie publikuje liczby tokenów na obraz. Na poziomach cenowych, z których zespoły faktycznie korzystają, oba modele wypadają podobnie przy średniej jakości, a Nano Banana 2 zyskuje przewagę cenową przy dużych wolumenach i wyższych rozdzielczościach, gdzie jego tabela cen za obraz daje stałą kwotę zamiast niespodzianki związanej z tokenami.

Szybkość i przepływ pracy

Różnica operacyjna polega na tym, gdzie te dwa rozwiązania przestają być wymienne. Nano Banana 2 renderuje w około 4–6 sekund na obraz, utrzymuje do pięciu postaci i czternastu obiektów, spójnych w całym przepływie pracy, opiera generowanie na wyszukiwaniu w sieci i obsługuje do 4K z czternastoma proporcjami obrazu — a każdy wynik domyślnie zawiera pochodzenie SynthID i C2PA. Taki profil to koń roboczy produkcji: wysoka przepustowość, przewidywalne koszty, spójne postacie, zero kombinowania z pochodzeniem. GPT-Image-2 to inna maszyna: ma warianty Instant i Thinking, gdzie faza myślenia planuje układ i samodzielnie sprawdza ograniczenia przed rysowaniem, dlatego wygrywa w złożonych promptach z wieloma ograniczeniami — ale tryb myślenia jest wolniejszy, a jego znana słabość jest lustrzanym odbiciem mocnej strony Nano Banana 2, ponieważ regeneruje, zamiast zachowywać postać identycznie w całej serii. Jeśli Twoja praca to tysiąc wariantów produktu dziennie, ta różnica przesądza o wyborze modelu, zanim zrobi to Elo.

Renderowanie tekstu: walka, którą wszyscy obserwują

{{1}}Renderowanie tekstu to jedyny wymiar, w którym te dwa modele naprawdę ze sobą konkurują, ponieważ jest to flagowa funkcja każdego z nich.{{/1}} {{2}}Premiera Nano Banana 2 opierała się na dokładnym renderowaniu tekstu w obrazie i tłumaczeniu — demo Global Ad Localizer, testy okładek magazynów, w których każda linia tekstu wychodziła czysto, oraz wielojęzyczne wsparcie, które wyniosło model ponad generowanie zniekształconych liter, definiujące wcześniejsze modele obrazowe.{{/2}} {{3}}Kontrą GPT-Image-2 jest deklarowana ~99% dokładność renderowania tekstu w różnych systemach pisma, w tym CJK (dane producenta, dotyczące modelu, który uczynił niemal idealny wielojęzyczny tekst swoją obietnicą na premierę), plus grounding internetowy, dzięki czemu renderowany tekst może odzwierciedlać aktualne fakty.{{/3}} {{4}}Żadne z tych twierdzeń nie jest w pełni niezależne, a oba modele wciąż wykazują realne błędy w trudnych przypadkach — Nano Banana 2 przyłapano na zniekształcaniu chińskiego tekstu i obrazów map w testach, a twierdzenie o dokładności GPT-Image-2 nie zostało potwierdzone przez stronę trzecią.{{/4}} {{5}}W przypadku układów bogatych w tekst, uczciwe stanowisko jest takie, że oba modele są w czołówce klasy, a decydującym dowodem powinny być własne prompty, a nie liczby podawane przez któregokolwiek z producentów.{{/5}}

Uczciwy kompromis

Zestawiając tablice i karty cenowe, podział jest praktyczny, a nie oparty na prestiżu. Jeśli zadanie to hero asset — złożona kompozycja, wielojęzyczny plakat, ujęcie produktowe, które ma być najlepszym możliwym pojedynczym obrazem — GPT-Image-2 jest obecnie niezależnym liderem, jego podgląd z przezroczystym tłem (20 sierpnia) eliminuje etap wycinania, a różnica jakości na szczycie tablicy to dokładnie to, za co płaci się w przypadku obrazu hero. Jeśli zadanie to wolumen — tysiące spójnych renderów produktów, zasobów w rozmiarze web, wariantów A/B, w których dominują koszt i przepustowość — stała cena za obraz w Nano Banana 2, generowanie w 4–6 sekund oraz spójność postaci i obiektów czynią go koniem roboczym, a jego trzecie miejsce na tablicy jest na tyle bliskie, że różnica rzadko jest widoczna w wynikach w rozmiarze web. Błędem jest używanie konia roboczego tam, gdzie potrzebujesz hero, lub płacenie cen hero za pracę wolumenową.

Kierowanie obu

To jedno z nielicznych zestawień, w których nie musisz wybierać, ponieważ OrcaRouter kieruje oba modele — GPT-Image-2 i Nano Banana 2, ten drugi pod technicznym identyfikatorem google/gemini-3.1-flash-image-preview — przez ten sam klucz API z zerową marżą, z ceną listową dostawcy przekazywaną dalej i automatycznym przełączaniem awaryjnym. Praktycznie sprowadza się to do problemu wyboru modelu zamiast problemu zakupowego: kieruj prace o wysokiej wartości i małym wolumenie do gpt-image-2, a prace o dużym wolumenie i niskiej wartości do Nano Banana 2, zmieniaj identyfikator modelu, gdy zmienia się zadanie, i pozwól, aby obniżka ceny któregokolwiek z dostawców została odzwierciedlona na żywo tego samego dnia, w którym ją ogłoszono. Gdy dwie najlepsze opcje w danej kategorii mają różną ekonomikę jednostkową i różne przepływy pracy, właściwym posunięciem jest zatrzymanie obu na jednym kontrakcie i pozwolenie, aby obciążenie decydowało o każdym wywołaniu.

Sedno sprawy: GPT-Image-2 dzierży koronę jakości i właśnie sprawił, że jego wyniki są bardziej komponowalne dzięki podglądowi z przezroczystym tłem; Nano Banana 2 dominuje w wolumenie ze stałym cennikiem i najmocniejszą historią spójności w kategorii. To dwa krańce rynku modeli obrazowych – oba warto mieć, a wybór zależy od konkretnego obciążenia: hero assets dla lidera, wolumen dla konia roboczego i jeden klucz do obu.