Nano Banana 2.1 vs GPT-Image-2.5: Den ena har en topplista, den andra har en etikett

Ställ Nano Banana 2.1 och GPT-Image-2.5 sida vid sida den 6 oktober 2026, och den ärliga jämförelsen är inte mellan två bildmodeller – den är mellan en leaderboard-post och en menyetikett. GPT-Image-2.5 lanserades den 8 september 2026 för alla nivåer av ChatGPT, ChatGPT Work och Codex, med två anropbara API-identifierare, och Artificial Analysis lade till båda på sina resultattavlor tre dagar senare. Nano Banana 2.1 existerar som en valbar sträng i Flows modellväljare och inget annat: ingen annonsering, inget modellkort, ingen identifierare, inget pris, ingen poäng. Om du kom hit för att välja mellan dem är svaret den här veckan givet, eftersom en av dem inte går att anropa. Den användbara frågan är vad som skulle behöva förändras för att det inte längre ska vara sant.

Tillståndet för varje sida, i ett svep

GPT-Image-2.5 är en familj, inte en enda checkpoint: GPT-Image-2.5 Flare bär identifieraren gpt-image-2.5-flare och positioneras som den snabba standarden, medan GPT-Image-2.5 Sunburst bär gpt-image-2.5-sunburst och tar längre tid per generering för mer exakt redigeringskontroll. Båda släpptes i API:et samma dag som konsumentutrullningen startade.

Nano Banana 2.1 är en 0,1-uppdatering av Nano Banana 2, som är Googles produktnamn för Gemini 3.1 Flash Image. Etiketten upptäcktes först som en intern referens i Flow-webbversionen den 27 september, där den ersatte en tidigare sträng, "Nano Banana 2.5 Flash", och den blev valbar i gränssnittet den 5 oktober. Google har inte sagt något om den sedan dess.

Den asymmetrin är hela artikeln. Allt nedan är antingen en uppmätt siffra för GPT-Image-2.5 eller en dokumenterad avsaknad för Nano Banana 2.1, och de två kan inte ställas mot varandra.

Vad tavlorna säger — för den sida som har tavlor

Artificial Analysis betygsatte GPT-Image-2.5-paret den 11 september 2026, tre dagar efter lanseringen, vilket gör denna matchning ovanlig för OpenAI: 2.5-generationen var inte under någon betydande tid ett släpp som enbart byggde på leverantörens påståenden.

• Text-till-bild — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) Elo 1 197 och GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1 191, etta och tvåa på resultattavlan; GPT-Image-2 (high) trea på 1 172.

• Bildredigering – GPT-Image-2.5 Sunburst (max) Elo 1 182 och GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1 162, på första respektive andra plats; MAI-Image-2.6 på tredje plats med 1 137.

• Kostnad enligt mätning — Artificial Analysis listar båda varianterna av GPT-Image-2.5 till 210,70 USD per 1 000 bilder på sin egen prisskala, mot 211,00 USD för GPT-Image-2 (high) som de ersätter.

• OpenAIs tokenprislista — 8 dollar per miljon bildindatatoken och 30 dollar per miljon bildutdatatoken, oförändrat från GPT-Image-2, utan någon publicerad siffra per bild.

För Nano Banana 2.1 finns inte motsvarande rader. Det finns ingen Elo eftersom ingen resultattavla har kört den. Det finns inget pris eftersom Google inte har publicerat något. Det finns inte ens en upplösning eller en lista över bildförhållanden, vilket alla andra medlemmar i Nano Banana-familjen har dokumenterat. Varje specifikation du läser om Nano Banana 2.1 just nu har härletts från dess namn.

Två av dessa rader avgör duellen på egen hand. Raden med API-identifieraren är anledningen till att en utvecklare inte kan välja Googles modell, och Elo-raderna är anledningen till att OpenAIs modell inte längre behöver tas på tro — resultattavlan publicerade sina siffror tre dagar efter lanseringen, vilket är snabbt för vilken leverantör som helst.

Den ärliga ersättaren: GPT-Image-2.5 mot Nano Banana som du faktiskt kan anropa

Om valet är verkligt snarare än hypotetiskt, är Googles sida av det Nano Banana 2 — Gemini 3.1 Flash Image — eftersom det är modellen med en identifierare (gemini-3.1-flash-image), ett GA-datum (28 maj 2026, efter konsumentlanseringen den 26 februari) och en poängsatt position.

• Kvalitet — GPT-Image-2.5 Sunburst leder listan för text-till-bild med Elo 1 197; Nano Banana 2 ligger på Elo 1 125. Inom redigering ligger Sunburst på 1 182 mot Nano Banana 2:s 1 108.

• Pris — GPT-Image-2.5 är OpenAI:s premiumnivå för bilder, uppmätt av Artificial Analysis till cirka 211 USD per 1 000 bilder; Nano Banana 2 listas till 67 USD per 1 000, med Googles egen taxa för utdatatoken på 60 USD per miljon, vilket motsvarar cirka 0,045 USD per 512px-bild och 0,067 USD vid 1024×1024.

• Yta – GPT-Image-2.5 är standardbildmotorn för ChatGPT på alla nivåer; Nano Banana 2 är standard i Gemini-appen, och Google har fört in den i Sök via Lens och AI Mode, in i Flow och in i Ads.

• Konsistensfunktioner — OpenAI hävdar referenstrogenhet över sekventiella redigeringar; Google hävdar upp till fem konsekventa karaktärer och fjorton objekt genom ett arbetsflöde. Båda är leverantörsbeskrivningar.

Det är en äkta trevägsspread snarare än en tvåvägsspread: OpenAI:s nya modell vinner på uppmätt kvalitet och kostar ungefär tre gånger så mycket, och Googles lanserade modell vinner på enhetsekonomi. En Nano Banana 2.1 som stänger kvalitetsgapet utan att flytta prislinjen skulle förändra formen på den avvägningen. En Nano Banana 2.1 som bara matchar Nano Banana Pro visuellt – vilket är vad de tidigaste Flow-resultaten enligt uppgift liknar – skulle inte göra det, eftersom Nano Banana Pro redan får lägre poäng än GPT-Image-2.5 på båda listorna (Elo 1 102 för text-till-bild, 1 099 för redigering).

Varför "vi kan inte poängsätta det än" inte är en undanmanöver här

Jämförelser av en oannonserad modell avslutas vanligtvis med ett löfte om att uppdatera. Så är det inte i det här fallet, och skillnaden är värd att säga rakt ut. Nano Banana 2.1 läckte inte från en forskningsartikel eller upptäcktes i en ramverksintegration — den syns i gränssnittet hos en Google-produkt som redan är släppt, vilket betyder att Google har en byggversion av den som körs inför användarna. Avsaknaden av alla andra artefakter är därför ett avsiktligt publiceringsglapp, inte ett bevis för att modellen är långt borta.

Sekvensen hittills är densamma som Nano Banana 2 själv följde: konsumentyta först, utvecklar-API månader senare, med identifieraren och GA-datumet som anländer tillsammans. Enligt det mönstret tyder en Flow-observation i oktober på en API-identifierare någon gång därefter, och inget i observationen säger hur långt intervallet är.

Routning av båda sidorna genom en och samma slutpunkt

Det praktiska kruxet i den här jämförelsen är att de två leverantörernas bildmodeller ligger bakom två olika kommersiella relationer, och klyftan mellan vad respektive leverantör har lanserat gör det besvärligt. OpenAIs nuvarande bildfamilj är bara delvis nåbar via aggregatorer – OrcaRouter tillhandahåller openai/gpt-image-2 och openai/gpt-image-1.5, men inte 2.5-paret, så de nya OpenAI-modellerna kräver för närvarande en direkt OpenAI-nyckel. På Google-sidan innehåller vår katalog Gemini-bildlinjen, inklusive google/gemini-3.1-flash-image-preview och google/gemini-2.5-flash-image, till respektive leverantörs listpris som förs vidare med 0 % påslag.

Vad det ger dig i en jämförelse som den här är redundans snarare än en rabatt. När en leverantör släpper en punktrelease eller flyttar en modell mellan nivåer kan en stack som anropar en enda slutpunkt dirigera till vilken bildmodell som helst som för närvarande är rätt för arbetsbelastningen och växla över automatiskt om en leverantörs tjänst försämras — utan det andra avtalet, den andra nyckeln och migreringen som en integration med en enda leverantör innebär. Nano Banana 2.1 finns inte på OrcaRouter, eftersom den inte finns någon annanstans än i en Flow-väljare. När den blir en anropbar modell är det den vägen den skulle komma in via.

Där detta lämnar ett beslut

Om din arbetsbelastning behöver den bäst uppmätta bildkvaliteten i dag och budgeten klarar ungefär $211 per tusen bilder, är GPT-Image-2.5 Sunburst det försvarbara standardvalet – den leder båda Artificial Analysis-listorna och den är fullt dokumenterad. Om din arbetsbelastning är högvolym och priskänslig är Nano Banana 2 till $67 per tusen den bättre affären, och det är Google-modellen du faktiskt kan anropa den här veckan.

Nano Banana 2.1 är ännu inte ett tredje alternativ. Det är en inplanerad möjlighet, och det enda disciplinerade sättet att behandla den är som en utlösare: när Google publicerar en identifierare, ett pris och ett första oberoende betyg, kollapsar trevägsjämförelsen ovan till en verklig sådan och kalkylen ändras. Fram till dess är att behandla ett menyval i Flow som en konkurrent till en lanserad, betygsatt och prissatt modell den typ av jämförelse som leder till felaktiga inköpsbeslut.