GPT-Image-2.5 เทียบกับ Nano Banana 2: เอนจินสร้างภาพเริ่มต้นของ ChatGPT และ Gemini

ภาพ AI ส่วนใหญ่ที่ผู้คนเห็นจริง ๆ มาจากค่าเริ่มต้น และค่าเริ่มต้นเรือธงใหม่ล่าสุดสองตัวของเดือนกันยายนคือ GPT-Image-2.5 กับ Nano Banana 2 เมื่อวันที่ 8 กันยายน OpenAI เปิดตัว GPT-Image-2.5 — โมเดลเบื้องหลัง ChatGPT Images 2.5 ที่จำหน่ายผ่าน API ในชื่อ GPT-Image-2.5 Flare และ GPT-Image-2.5 Sunburst — ให้ใช้งานในทุกระดับของ ChatGPT, ChatGPT Work และ Codex ส่วน Nano Banana 2 เป็นชื่อเล่นที่ Google เรียก Gemini 3.1 Flash Image ซึ่งเป็นโมเดลค่าเริ่มต้นสำหรับสร้างภาพในโหมด Fast, Thinking และ Pro ของแอป Gemini ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ และเปิดให้ใช้งานทั่วไปสำหรับนักพัฒนาตั้งแต่วันที่ 28 พฤษภาคม ทั้งคู่คือเอนจินสร้างภาพของ AI ผู้ช่วยที่ถูกใช้มากที่สุดสองอันบนโลก — OpenAI รายงานว่ามีการสร้างภาพมากกว่าสามพันล้านภาพต่อสัปดาห์ผ่าน ChatGPT และ images API — และตอนนี้ทั้งคู่เปิดให้บริการเป็นแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์พร้อมเข้าถึงผ่าน API แล้ว สิ่งที่ทำให้ทั้งสองต่างกันไม่ใช่เรื่องการเข้าถึงอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งที่แต่ละตัวถูกออกแบบมาให้ทำได้ดีเป็นพิเศษ

ความไม่สมดุลของหลักฐานนี้เป็นแบบเดียวกับที่ปรากฏในการเปรียบเทียบ GPT-Image-2.5 ทุกครั้งในเดือนนี้: โมเดลของ OpenAI ยังใหม่อยู่มากจนไม่มีตารางจัดอันดับอิสระใดให้คะแนนมัน ณ วันที่ 9 กันยายน 2026 ขณะที่ Nano Banana 2 อยู่บนตารางจัดอันดับของ Artificial Analysis มาตั้งแต่ฤดูใบไม้ผลิ — อยู่ในห้าอันดับแรกทั้งในด้านการแปลงข้อความเป็นรูปภาพและการแก้ไขรูปภาพจากข้อมูลเดือนกันยายน ทุกสิ่งที่ OpenAI กล่าวอ้างถึง 2.5 ด้านล่างนี้เป็นตัวเลขที่ผู้พัฒนารายงานเอง ส่วนโมเดลของ Google นั้น ตรงกันข้าม เป็นหนึ่งในโมเดลสร้างภาพที่ได้รับการวัดผลมากที่สุดในการใช้งานจริง

แต่ละอย่างกลายเป็นค่าเริ่มต้นได้อย่างไร

OpenAI ทำให้ ChatGPT Images 2.5 กลายเป็นเอนจินสร้างภาพของ ChatGPT โดยเปลี่ยนให้เป็นผลิตภัณฑ์: การเปิดตัวครั้งนี้เพิ่มฟีเจอร์ Sketch ที่ให้คุณวาดภาพอ้างอิงคร่าวๆ ด้วย @Sketch แล้วโมเดลจะใช้ภาพนั้นเป็นฐาน, เทมเพลตสำหรับรูปแบบทั่วไปอย่างโปสเตอร์หรือภาพถ่ายสินค้า, ความคิดเห็นแบบระบุตำแหน่งบนภาพเพื่อแก้ไขเฉพาะจุด, และการแชร์พรอมป์ต์ ส่วนการเผยแพร่นั้นทำหน้าที่ที่เหลือ — ตอนนี้ ChatGPT ใช้เอนจินนี้ในทุกระดับ รวมถึงฟรี บนเดสก์ท็อป มือถือ และเว็บ สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ตัวเลือกโมเดลถูกซ่อนไว้ไม่ให้เห็น

Google มาถึงจุดเดียวกันด้วยเส้นทางที่แตกต่างกัน Nano Banana 2 อยู่ในแอป Gemini ในฐานะตัวสร้างเริ่มต้นสำหรับโหมดการใช้เหตุผลทั้งสามโหมด และ Google ผลักดันมันออกไปไกลกว่าพื้นผิวแชตใดๆ — สู่ Google Search ผ่าน Lens และ AI Mode ในกว่า 140 ประเทศ, สู่เครื่องมือตัดต่อวิดีโอ Flow และสู่ Google Ads นอกจากนี้ยังเป็นโมเดลสร้างภาพที่หายากซึ่งรองรับมัลติโมดัลอย่างเต็มรูปแบบบน API: นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ผ่าน Gemini API พร้อมโหมดการตอบสนองทั้งข้อความและภาพ โมเดลเดียวจึงสามารถเขียนคำบรรยาย ให้เหตุผล และสร้างภาพได้ในการสนทนาเพียงครั้งเดียว การกระจายตัวที่ฝังอยู่ในทุกสิ่งนี้คือบริบทสำคัญสำหรับการเปรียบเทียบคุณภาพใดๆ ก็ตาม

เอกสารแสดงขีดความสามารถ ข้อกล่าวอ้างต่อข้อกล่าวอ้าง

เรื่องราวด้านวิศวกรรมของ Google สำหรับ Nano Banana 2 คือความสม่ำเสมอและการควบคุมในระดับสเกล โดยระบบสามารถรักษาตัวละครที่สอดคล้องกันถึงห้าตัวและวัตถุสิบสี่ชิ้นตลอดทั้งกระบวนการทำงาน สร้างข้อความภายในภาพได้ รวมถึงการแปลและการปรับให้เข้ากับท้องถิ่น ใช้ความรู้จากเว็บสดและการค้นหารูปภาพเพื่ออ้างอิงวัตถุในโลกจริง และรองรับอัตราส่วนภาพที่แคบได้ถึง 1:4 และ 1:8 ซึ่งเป็นสัดส่วนของแบนเนอร์ โปสเตอร์ และวอลเปเปอร์โทรศัพท์ที่โมเดลภาพสี่เหลี่ยมจัตุรัสไม่สามารถเติมเต็มได้ ผลลัพธ์ส่งออกสูงถึง 4K นอกจากนี้ยังมีระดับการคิดที่ปรับแต่งได้ (Minimal และ High) เพื่อให้นักพัฒนาสามารถแลกเปลี่ยนความหน่วงกับการใช้เหตุผลของโมเดลกับพรอมป์ที่ซับซ้อน และมีฟีเจอร์พรีวิวที่แปลงอินพุตวิดีโอเป็นภาพนิ่งที่เข้าใจบริบทได้

เรื่องราวการออกแบบทางวิศวกรรมของ OpenAI สำหรับ GPT-Image-2.5 คือความเที่ยงตรงและความแม่นยำในการแก้ไข โมเดลถูกแบ่งออกเป็นสองเอนด์พอยต์อย่างจงใจเพื่อไม่ให้ทั้งสองคุณสมบัตินี้ต่อสู้กันเอง: GPT-Image-2.5 Flare เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่รวดเร็วสำหรับงานสร้างภาพในชีวิตประจำวันและปริมาณสูง โดยมีความหน่วงที่ OpenAI อ้างว่าต่ำกว่า GPT-Image-2 ถึง 50% ส่วน GPT-Image-2.5 Sunburst ยอมรับระยะเวลาการสร้างที่นานขึ้นเพื่อให้ควบคุมการแก้ไขได้ละเอียดกว่า จุดขายหลักของ OpenAI คือความเที่ยงตรงต่อต้นฉบับ ไม่ว่าจะเป็นบุคคล สัตว์เลี้ยง หรือผลิตภัณฑ์ ยังคงเป็นที่จดจำได้เมื่อเปลี่ยนสภาพแวดล้อมหรือสไตล์ พร้อมทั้งการแก้ไขแบบหลายขั้นตอนที่เปลี่ยนแปลงเฉพาะสิ่งที่ผู้ใช้ขอ รายละเอียดเล็กๆ ที่คมชัดขึ้น พื้นหลังโปร่งใส การเรนเดอร์ข้อความที่รองรับภาษาจีนได้อย่างถูกต้อง และการระบุแหล่งที่มาแบบ C2PA ในทุกภาพที่สร้างขึ้น

ทั้งสองโมเดลมีความแข็งแกร่งในคนละมิติกัน Nano Banana 2 เป็นโมเดลที่รักษาความสอดคล้องของสิบบางอย่างที่แตกต่างกันให้คงที่ทั่วทั้งระบบดีไซน์ ส่วน GPT-Image-2.5 เป็นโมเดลที่มุ่งเน้นห่วงโซ่การแก้ไขซึ่งการแก้ไขแต่ละครั้งต้องไม่ไปแตะต้องสิ่งอื่นใดให้เปลี่ยนแปลงไป นี่คือจุดแข็งที่เสริมซึ่งกันและกัน และไม่มีผู้จำหน่ายรายใดกำลังไล่ตามแกนหลักของอีกรายอยู่

สิ่งที่คณะกรรมการอิสระกล่าวเกี่ยวกับทั้งสอง

Nano Banana 2 อยู่ในห้าอันดับแรกแบบเฉียดฉิวบนกระดานจัดอันดับภาพหลักทั้งสองของ Artificial Analysis ณ เดือนกันยายน 2026 — เป็นโมเดลที่ทำผลงานสม่ำเสมอและผ่านการวัดผลอย่างดี โดยจุดแข็งปรากฏชัดเจนกว่าในด้านการแปลงข้อความเป็นภาพและในคะแนนความสอดคล้อง มากกว่าในด้านการแก้ไขภาพล้วนๆ ซึ่งในด้านนั้นตามหลังผู้นำปัจจุบันอย่าง MAI-Image-2.6 และ GPT Image 2 (high) อยู่ มันไม่ใช่โมเดลภาพที่ดีที่สุดเพียงหนึ่งเดียวบนกระดานใดๆ แต่เป็นโมเดลในห้าอันดับแรกที่ผ่านการวัดผลดีที่สุดและมีการกระจายตัวกว้างที่สุด ซึ่งเป็นจุดยืนที่สมเหตุสมผล

GPT-Image-2.5 อยู่ในตำแหน่งตรงกันข้าม: การอ้างคุณภาพทุกอย่างเป็นของ OpenAI และข้อมูลจากบุคคลที่สามเพียงจุดเดียวจนถึงตอนนี้คือการทดสอบความเร็วของ Manus ที่รายงานว่าสร้างภาพได้เร็วกว่า GPT-Image-2 ถึง 2–4 เท่า รุ่นก่อนหน้าของ OpenAI อย่าง GPT Image 2 (high) ครองอันดับหนึ่งในกระดานข้อความต่อภาพ AA และอยู่อันดับ 2 ในด้านการแก้ไข ดังนั้นความคาดหวังเชิงเหตุผลคือ 2.5 จะอยู่ใกล้หรือสูงกว่าตัวเลขเหล่านั้นเมื่อมันเปิดตัว — แต่ความคาดหวังไม่ใช่การวัดผล และนี่คือ GPT-Image รุ่นแรกในรอบปีที่เปิดตัวโดยไม่มีการตรวจสอบจากภายนอกในวันแรก

ราคาหล่อหลอม และการเปลี่ยนแปลงที่ซื่อตรงเพียงหนึ่งเดียว

Google กำหนดราคา Nano Banana 2 ในโทเค็นเอาต์พุตที่ 60 ดอลลาร์ต่อล้าน ซึ่งคิดออกมาเป็นราคาต่อภาพที่ชัดเจน: ประมาณ 0.067 ดอลลาร์สำหรับภาพ 1024×1024, 0.101 ดอลลาร์สำหรับ 2048×2048, ประมาณ 0.151 ดอลลาร์ที่ระดับ 4K และประมาณครึ่งหนึ่งในโหมดแบตช์ — โดยการป้อนข้อความคิดเงินแยกต่างหากที่ 0.25 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น OpenAI กำหนดราคา GPT-Image-2.5 ที่ 8 ดอลลาร์ต่ออินพุตรูปภาพ / 30 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุตรูปภาพต่อล้านโทเค็น ซึ่งเป็นเรตการ์ดเดียวกับ GPT-Image-2 แต่ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขต่อภาพ; โดยรุ่นก่อนหน้าอยู่ที่ประมาณ 211 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ภาพในรายการของ Artificial Analysis ภาพเรือธงของ OpenAI ที่คุณภาพสูงจึงมีแนวโน้มที่จะมีราคาสูงกว่าภาพ Nano Banana 2 หลายเท่าที่ความละเอียดเทียบเท่ากัน ราคาทั้งสองแบบไม่ได้ทำให้โมเดลใดถูกเมื่อใช้งานในระดับจริง แต่ของ Google เป็นเพียงหนึ่งในสองที่คุณสามารถคาดการณ์ได้

เนื่องจากทั้งสองบริษัทดำเนินคลาวด์ของตัวเอง คำถามเรื่องการกำหนดเส้นทางจึงเป็นเรื่องจริงสำหรับทีมที่ต้องการใช้ทั้งสองบริการ OrcaRouter ให้บริการไลน์โมเดลภาพของ Google ในวันนี้ — สแนปชอตตัวอย่าง Gemini 3.1 Flash Image (google/gemini-3.1-flash-image-preview) และ gemini-2.5-flash-image รุ่นเก่า — ในราคารายการของ Google ที่ส่งผ่านโดยไม่มีมาร์กอัป 0% ดังนั้นหากสแต็กของคุณเรียกโมเดลภาพ Gemini ผ่านเอนด์พอยต์เดียวอยู่แล้ว ตระกูล Nano Banana 2 ก็เข้าถึงได้โดยไม่ต้องมีสัญญาที่สอง GPT-Image-2.5 ไม่อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ณ วันที่ 9 กันยายน 2026 — มีเฉพาะ GPT-Image-2 รุ่นก่อนหน้าเท่านั้น — ดังนั้นโมเดล OpenAI ใหม่นี้จึงต้องใช้คีย์ OpenAI โดยตรงในตอนนี้

ผลิตภัณฑ์ของคุณควรตั้งค่าเริ่มต้นเป็นแบบใด?

• เผยแพร่ — GPT-Image-2.5: วางจำหน่ายทั่วไป (GA) วันที่ 8 กันยายน 2026. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): เปิดตัวเดือนกุมภาพันธ์ 2026, วางจำหน่ายทั่วไป (GA) วันที่ 28 พฤษภาคม.

• ราคา — GPT-Image-2.5: $8/$30 ต่อ 1 ล้านโทเคนรูปภาพ ราคาต่อภาพยังไม่เปิดเผย ส่วน Nano Banana 2: $0.067 ต่อภาพขนาด 1K, $0.101 ต่อภาพขนาด 2K, ~$0.151 ต่อภาพขนาด 4K; โหมดแบตช์คิดครึ่งราคา

• ความละเอียดและสัดส่วนภาพ — GPT-Image-2.5: ความละเอียดสูงสุด 3840×2160. Nano Banana 2: 4K รวมถึงอัตราส่วนแคบ 1:4 และ 1:8.

• คุณสมบัติด้านความสม่ำเสมอ — GPT-Image-2.5: คงความเที่ยงตรงตามภาพอ้างอิงระหว่างการแก้ไข (ตามที่อ้างไว้). Nano Banana 2: รองรับตัวละครห้าตัว / วัตถุสิบสี่ชิ้น พร้อมยึดโยงกับความรู้รอบโลก (ตามที่อ้างไว้).

• คะแนนอิสระ — GPT-Image-2.5: ยังไม่มี. Nano Banana 2: AA ติดท็อปไฟว์ทั้งสองบอร์ด.

• รูปแบบ API — GPT-Image-2.5: images API ที่มี endpoint คุณภาพสองแบบ Nano Banana 2: Gemini API แบบมัลติโหมด รองรับข้อความและรูปภาพในการเรียกครั้งเดียว

หากผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นดีไซน์ซิสเต็มหรือคอนเทนต์เอนจินที่ต้องการความสม่ำเสมอของตัวละครและวัตถุในภาพหลายพันภาพที่มีอัตราส่วนภาพไม่ปกติ Nano Banana 2 คือคำตอบที่ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะ วัดผลได้ และเป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ปลอดภัยที่สุดในการเปรียบเทียบครั้งนี้ — คุณสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน Google หรือผ่านเส้นทาง pass-through ของ OrcaRouter ได้ตั้งแต่วันนี้ หากผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นงานครีเอทีฟที่เน้นการแก้ไขหนักหน่วง ซึ่งภาพส่วนเพิ่มต้องสมบูรณ์แบบและงบประมาณเป็นเรื่องรอง เอนด์พอยต์ Sunburst ของ GPT-Image-2.5 คือการเดิมพันที่ยังไม่มีตัววัดผลซึ่งน่าดึงดูดใจที่สุดในตลาด หลักการที่ใช้กับทุกคู่แมตช์ในซีรีส์นี้ก็ใช้กับกรณีนี้เช่นกัน: GPT Image 2 (high) รุ่นก่อนหน้าของ OpenAI เอง ยังคงเป็นโมเดล text-to-image ที่ได้คะแนนสูงสุดบน Artificial Analysis ดังนั้น GPT-Image-2.5 ต้องเอาชนะสถิติของตัวเองก่อนจึงจะมีสิทธิ์ถูกนำไปเทียบกับตัวเลือกเริ่มต้นที่วัดผลได้ดีของ Google จับตาดูกระดานอันดับเพื่อการปรากฏตัวครั้งแรก — นั่นคือเหตุการณ์ที่จะเปลี่ยนการเปรียบเทียบนี้จากการกล่าวอ้างเป็นข้อมูลจริง