Imagen 4 vs Imagen 3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Imagen 4 by Google and Imagen 3 by Google represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Imagen 3 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Imagen 4 provides an expanded memory horizon with 2K tokens. In latency-sensitive production environments, Imagen 4 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Imagen 4
ফ্রন্টিয়ার ইমেজফ্রন্টিয়ার ছবি প্রজন্ম ইঞ্জিন প্রদানকারী cinematic 4K রেজোলিউশন, জটিল layouts, এবং আল্ট্রা-fine typography.
$40.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Imagen 3
ছবি তৈরিউচ্চ-photorealism ছবি প্রজন্ম মডেল সহ ব্যতিক্রমী typography rendering এবং prompt alignment.
$30.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Imagen 3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Imagen 4 has a larger context window (2K vs 1K tokens).
- Imagen 4 is faster at 25 tok/s vs 20 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 72 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $40.00 / 1M | $30.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $8.00 / 1M | $6.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 1K tokens~2 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 25 tok/s | 20 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Imagen 4 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ 4K rendering সক্ষমতা
- Flawless rendering এর multi-sentence মধ্যে-ছবি টেক্সট
- গভীর অনুধাবন এর artistic lenses এবং styles
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চতর প্রজন্ম খরচ প্রতি ছবি ($0.04)
- Longer rendering লেটেন্সি এর ওপর 4K মোড
Imagen 3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শ্রেষ্ঠ typographic rendering inside ছবিগুলো
- Stunning photorealistic skin tones এবং lighting
- স্বল্প artifact rate
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Strict সুরক্ষা filtering এর ওপর ambiguous concepts
- মাল্টি-ক্যারেক্টার কম্পোজিশন নিয়ন্ত্রণে সীমাবদ্ধতা
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 0K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Imagen 4 | Imagen 3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/imagen-4 | models/imagen-3 |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2025-05 | 2024-08 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2025 | July 2024 |
| আর্কিটেকচার | High-resolution multimodal image diffusion transformer | Latent text-to-image diffusion transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 2K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($40/1M) | পূর্ণ 1K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($30/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0/1M, কাস্টম TTL সহ) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | image | image |
Imagen 4 vs Imagen 3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Imagen 4 or Imagen 3?
Imagen 4 is more intelligent. It scores 82 compared with 72 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Imagen 4 is faster, generating 25 tokens per second compared with 20 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Imagen 3 is cheaper at $6.00 per 1M tokens blended, compared with $8.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Imagen 4 has lower latency, with a time to first token of 2.00s compared with 2.50s.
Which model has a larger context window?
Imagen 4 has a larger context window, supporting 2K tokens compared with 1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Imagen 4 if your priority is Professional advertising, print-ready media, and studio graphic design. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Imagen 3 if your workflow prioritizes Commercial asset generation, marketing collateral, and creative art direction. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Imagen 4 compare to Imagen 3 in API token pricing and cost per token?+
Imagen 4 costs $40.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Imagen 3 costs $30.00 input and $0.00 output. Overall, Imagen 3 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines.
Which model has a larger context window: Imagen 4 or Imagen 3?+
Imagen 4 supports a context window of 2K tokens (~2k words), while Imagen 3 supports 1K tokens (~1k words). Therefore, Imagen 4 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Imagen 4 or Imagen 3?+
Imagen 4 scores at the frontier of coding benchmarks, while Imagen 3 scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Imagen 4 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Imagen 4 and Imagen 3?+
Imagen 4 is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Imagen 3 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Imagen 4 and Imagen 3?+
Imagen 4 generates approximately 25 tokens per second, while Imagen 3 delivers 20 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Imagen 4 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Imagen 4 and Imagen 3 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Imagen 3 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Imagen 4. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT Image 1 vs Imagen 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Imagen 3 vs GPT Image 1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nano Banana vs Imagen 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs