GPT-Image-2.6 vs Nano Banana 2.1: Topplistan säger emot sig själv

Den 5 november 2026 är de två mest intressanta bildmodellerna du kan anropa en månad ifrån varandra i ålder, inom ungefär en cent från varandra per bild, och ingen av dem är modellen som de oberoende listorna rankar först. GPT-Image-2.6 lanserades av OpenAI den 4 november. Nano Banana 2.1 lanserades av Google den 6 oktober. Artificial Analysis, som har sågat båda företagens tidigare generationer, har inte ens en rad för GPT-Image-2.6 – medan Nano Banana 2.1 ligger fyra på dess text-till-bild-lista med 1 175 Elo från 6 322 röster och fyra på dess redigeringslista med 1 151 från 7 009 röster, efter tre modeller som alla är äldre än den som OpenAI tillkännagav denna vecka.

Det är hela problemet med den här jämförelsen i ett stycke. Modellen med en månads röster är den billigare, långsammare och redan lanserade. Modellen utan röster är den med nya utdataformat. Den som säger vilken av dem som är bättre citerar antingen en leverantör eller gissar.

Två lanseringar, två motsatta instinkter

Googles oktoberlansering är en pris- och infrastrukturåtgärd. Nano Banana 2.1 – API-ID gemini-nano-banana-2.1, byggd på Gemini 3.6 Flash – lade inte till ett nytt utdataformat, ett nytt medium eller en ny typ av kontroll. Den sänkte antalet utdatatokens för bilder från 60 till 30 dollar per miljon, vilket halverar kostnaden för en 1K-rendering till 0,0336 dollar och en 2K-rendering till 0,0504 dollar, och lämnade 4K på 0,113 dollar eftersom den högre upplösningen bär 3 780 bildtokens i stället för 2 520. Den lade till en namngiven upplösningsstege, ett fjärde antal referensplatser om du höll räkningen, och sökförankring. Budskapet är förutsägbarhet: du vet nivån, du vet antalet tokens, du vet räkningen.

OpenAIs novemberlansering bygger på en helt annan instinkt. GPT-Image-2.6 lämnade prislistan precis där GPT-Image-2.5 lämnade den – 5 dollar per miljon textindatatoken, 8 dollar per miljon bildindatatoken, 30 dollar per miljon bildutdatatoken – och ägnade lanseringen åt nya reglage och nya leverabler: en komplexitetskontroll, markup-styrd redigering, SVG-export, animerad GIF-utdata, transparenta bakgrunder, anpassade storlekar i multiplar av 16 pixlar. Budskapet handlar om kapacitet: här är saker som modellen kan skapa som den tidigare inte kunde.

Läs de två styckena igen så kan du förutsäga nästan varje praktisk skillnad mellan produkterna. Det ena företaget optimerar enhetsekonomin för en sak som redan fungerar. Det andra utökar uppsättningen av saker som saken kan vara.

Vad de oberoende styrelserna faktiskt säger

Artificial Analysis driver två separata bildtopplistor, och åtskillnaden spelar roll – en modell kan vara utmärkt på att rendera en prompt från scratch och medelmåttig på att följa en redigeringsinstruktion, och att slå ihop de två och ta medelvärdet döljer precis den skillnad som ett produktionsteam bryr sig om.

• Text-till-bild — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) 1 224 Elo, 13 153 röster, första plats. GPT-Image-2.5 Flare (max) 1 207, andra plats. GPT Image 2 (high) 1 188, tredje plats. Nano Banana 2.1 1 175, 6 322 röster, fjärde plats. GPT-Image-2.6: ingen rad.

• Redigering — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) 1 200, 18 370 röster, första plats. MAI-Image-2.7-Preview 1 197, andra plats. GPT-Image-2.5 Flare (max) 1 183, tredje plats. Nano Banana 2.1 1 151, 7 009 röster, fjärde plats. GPT-Image-2.6: ingen rad.

• Jämfört med sin egen föregångare — Nano Banana 2.1 leder med 35 poäng över Nano Banana 2, som ligger på sjunde plats i text-till-bild med 1 140 Elo från 16 224 röster.

Två förbehåll innan någon fattar ett inköpsbeslut utifrån de siffrorna. Det första är urvalsstorleken: Nano Banana 2.1:s 6 322 röster för text-till-bild är mindre än hälften av GPT-Image-2.5 Sunbursts 13 153, så dess konfidensintervall är bredare och dess position är mindre fastställd än rangordningen antyder. Det andra är att en skillnad på 49 poäng mellan första och fjärde plats på en Elo-skala på ungefär 1 000 poäng är verklig men inte enorm — det är den typ av skillnad som visar sig tillförlitligt i blinda parvisa röster och med ojämna mellanrum i huruvida en specifik bild är användbar för en specifik uppgift.

Två leverantörspåståenden som inte kan jämföras med varandra

Båda företagen publicerar sina egna siffror för mänskliga preferenser, och båda uppsättningarna är oanvändbara för det här beslutet, av olika skäl.

Google rapporterar att Nano Banana 2.1 får 1 050 Elo i tänkandeläge och 1 015 utan tänkande i en intern mänsklig sida-vid-sida-utvärdering, jämfört med 990 för Nano Banana 2 och 935 för Nano Banana Pro. Det är riktiga mätningar från riktiga bedömare, och de ligger på Googles egen skala med Googles egen promptfördelning — vilket är anledningen till att 1 050 och 1 175 från Artificial Analysis båda beskriver samma modell utan att motsäga varandra. Jämför inte mellan dem.

OpenAI åberopar Design Arena för en förstaplats för GPT-Image-2.6 Sunburst. Samma problem i en annan skepnad: en annan resultattavla, en annan grupp bedömare och en leverantör som väljer den tavla som smickrar lanseringen. Det kan mycket väl vara sant. Det är inte ett tal som man kan ställa bredvid 1 175 och subtrahera från.

Den enda ärliga sammanfattningen är att Google har en oberoende uppmätt position medan OpenAI ännu inte har någon. Den asymmetrin bör styra hur mycket förtroende du tillmäter vardera.

Mätarna: en namngiven stege mot en tokenbudget

Det är här de två produkterna skiljer sig på ett sätt som spelar större roll för ett ekonomiteam än för en designer, och det är den skillnad som de flesta jämförelser missar.

• 1K-rendering — Nano Banana 2.1 $0.0336, fast vid 1 120 bildtokens. GPT-Image-2.6 vid medelkvalitet ungefär $0.043, uppskattat från cirka 1 449 utdatatokens.

• 2K-rendering — Nano Banana 2.1 $0.0504. GPT-Image-2.6 har ingen namngiven 2K-nivå; du anger pixeldimensioner i multiplar av 16 inom ett bildförhållande på 1:3 till 3:1.

• 4K-render — Nano Banana 2.1 $0,113, från 3 780 bildtokens. GPT-Image-2.6 publicerar ingen 4K-nivå.

• Kvalitetstak — GPT-Image-2.6 vid högsta kvalitet kostar ungefär 0,21 USD per bild; Nano Banana 2.1 når som mest upp till 4K-priset.

• Indata – Nano Banana 2.1: $1,50 per miljon tokens; GPT-Image-2.6: $5 per miljon texttokens och $8 per miljon bildtokens.

• Batch – Nano Banana 2.1 halveras till 50 % av standard. GPT-Image-2.6 är ännu inte tillgänglig via Batch-API:et.

• Hävstänger – Nano Banana 2.1 ändrar kostnaden beroende på upplösningsnivå och tänknivå. GPT-Image-2.6 ändrar kostnaden beroende på kvalitet, komplexitet och hur mycket innehåll bilden har.

Uppskattningarna per bild för GPT-Image-2.6 förtjänar en varningsflagga: OpenAI publicerar inte ett fast pris per bild, eftersom de fakturerar i tokens och antalet tokens varierar beroende på vad du bad om. Siffrorna ovan är härledda från antalet output-tokens, inte citerade från en prislista, och olika medier har publicerat väsentligt olika siffror genom att anta olika tokenbudgetar. Behandla alla påståenden i stil med "GPT-Image-2.6 kostar X per bild", inklusive vårt, som en uppskattning med ett intervall.

Den praktiska konsekvensen är enkel. Med Nano Banana 2.1 kan du prognostisera en månads 2K-produktbilder med ett fel inom avrundningsmarginalen, eftersom upplösningen bestämmer antalet tokens, som i sin tur bestämmer priset. Med GPT-Image-2.6 kan du prognostisera taxan men inte budgeten, eftersom komplexitetsparametern är som standard inställd på hög och planeringstokens debiteras till samma $30 per miljon som renderade tokens. Om ditt ekonomiteam behöver en siffra som inte rör sig, är det ett riktigt argument för Google. Om ditt team hellre vill ha kapaciteten och mäta i efterhand, är det inte ett sådant argument.

Redigering: fjorton referensplatser mot ett sparat bibliotek

Nano Banana 2.1 tar emot upp till 14 referensbilder i en och samma förfrågan – fyra karaktärer och tio objekt – och stöder maskbaserade lokala redigeringar i 1K, 2K och 4K. Googles egna siffror placerar konsekvens mellan flera karaktärer på 1 106 Elo i tankeläge mot 978 för Nano Banana 2, vilket är det största hoppet för en enskild generation i deras publicerade tabell och det som mest direkt motsvarar ett verkligt arbetsflöde: att hålla samma tre personer konsekventa genom en kampanj.

GPT-Image-2.6:s redigeringsfokus handlar om sekvens snarare än bredd. OpenAI beskriver Sunburst som mer konsekvent över successiva redigeringar – den tionde redigeringen driver mindre än den brukade – och lägger till markeringstyrd redigering, där du ritar på ett transparent PNG-overlager i stället för att tillhandahålla en mask. De två kan inte kombineras: det är markering eller mask, inte båda. Separat är det återanvändbara referensbiblioteket – spara en person eller figur en gång och återanvänd den – en ChatGPT-funktion, inte en API-funktion, så ett team som bygger på /v1/images/edits får det inte.

Om ditt redigeringsarbetsflöde är "hålla fjorton tillgångar konsekventa i en enda generering" är Nano Banana 2.1 den enda av de två som klarar det. Om det är "göra tjugo små ändringar i en bild utan att den försämras" är 2.6 direkt riktad till dig, och det finns ingen oberoende mätning av hur väl den fungerar.

Format: det enda området där det inte råder någon som helst konkurrens

GPT-Image-2.6 exporterar SVG och skapar animerade GIF:ar. Nano Banana 2.1 skapar rasterbilder och inget annat. Om leveransen är en vektorresurs för ett designsystem eller en kort loopande animation för en produktyta är jämförelsen över innan den ens har börjat — och det är värt att säga rakt ut att detta är ett kapacitetsgap, inte ett benchmarkgap, så det behöver inte oberoende verifiering för att vara sant.

Det omvända gäller för upplösning. Nano Banana 2.1 säljer namngivna 1K-, 2K- och 4K-nivåer och stöder bildförhållanden upp till 8:1 på de två högsta, vilket innebär att du kan skriva "4K, 8:1 banner" i ett specifikationsblad och få det. GPT-Image-2.6 tar anpassade dimensioner i multiplar av 16 inom 1:3 till 3:1 och publicerar ingen namngiven upplösningsstege, så en tryckleverantörs begäran om en avtalspecificerad 4K-leverabel ställer en fråga till dig som OpenAI:s dokumentation inte besvarar.

Där Googles eget modellkort erkänner svagheten

Beröm ska ges där beröm ska ges: Googles modellkort för Nano Banana 2.1 är ovanligt öppenhjärtigt. Det listar suddig liten text vid 1K, svag hantering av långa textstycken, bristande karaktärskonsistens, en och annan förväxling av vänster och höger i rummet samt begränsat 3D-resonemang och begränsad faktamässig noggrannhet. Det är de felmoder som skadar ett verkligt projekt – en produktetikett med oläslig finstilt text, ett diagram där pilen pekar åt fel håll.

Frestelsen är att säga att GPT-Image-2.6 inte har de problemen. Det kanske den inte har. Men det finns ingen oberoende utvärdering av 2.6:s textrendering eller spatiala resonemang, och den ärliga hållningen är att Google har dokumenterat sina svagheter och OpenAI inte har dokumenterat några. Avsaknad av en publicerad svaghet är inte bevis för frånvaro, särskilt inte för en modell som släpptes 24 timmar innan detta skrevs.

Att välja en, med tanke på allt det där

• Om du behöver utskriftsupplösning eller storformatsutdata med en budget som du kan godkänna i förväg, välj Nano Banana 2.1. Den namngivna prisstegen, stödet för 8:1-bildförhållande och batchrabatten är allt som 2.6 inte erbjuder för närvarande.

• Om dina leverabler omfattar vektor eller motion, välj GPT-Image-2.6. Oavsett hur stor prisfördelen än är på andra sidan får du ingen SVG.

• Om ditt arbete består av långa redigeringssekvenser på ett litet antal tillgångar är 2.6 den mer målinriktade produkten, med förbehållet att ingen utanför OpenAI har mätt huruvida den levererar.

• Om det du vill ha är den bästa oberoende verifierade stillbilden i dag, välj ingen av dem. Det är GPT-Image-2.5 Sunburst, med 1 224 på text-till-bild och 1 200 på redigering, och den är en månad äldre än en av dessa modeller och två månader äldre än den andra.

Den sista punkten är den som folk hoppar över, och det är den mest användbara meningen här. Båda leverantörerna säljer in ett steg framåt. Utifrån det enda offentliga underlag som inte har tagits fram av någon av dem är steget framåt ännu inte synligt.

Hur man ser båda utan att satsa på någon av dem

OrcaRouter tillhandahåller inte GPT-Image-2.6 eller Nano Banana 2.1 per den 5 november 2026, så det här är inte en artikel där vi kan säga åt dig att peka en och samma slutpunkt mot båda. Det vi däremot tillhandahåller är föregående generation av vardera – GPT-Image-2.5 Sunburst och GPT-Image-2.5 Flare, och Nano Banana 2 som gemini-3.1-flash-image-preview – på en och samma nyckel, till listpris med 0 % påslag så att leverantörens pris är priset du betalar, med automatisk failover mellan leverantörer.

Vilket ändå råkar vara rätt sätt att börja på. Modellerna med verifierade poäng är exakt de modeller du kan anropa i dag från en enda slutpunkt och en enda faktura, och att köra dina egna prompter genom dessa två visar vilken leverantörs estetik och fellägen som passar ditt arbete – innan du binder upp dig vid någon av leverantörernas nyaste version enbart utifrån ett lanseringsinlägg. När varje ny modell når katalogen innebär genomströmningsregeln att leverantörens pris följer med oförändrat, så det enda som ändras på din sida är modellsträngen.

Det är den ordning som bevisen stöder: avgör leverantörsfrågan utifrån den generation som har röstats om och gå sedan vidare till den nya när det finns en siffra att gå vidare med. Alternativet – att välja mellan två modeller vars enda jämförbara poäng tillhör deras föregångare – är ett vad förklätt till en jämförelse.