Nano Banana vs GPT-6.1 Sol
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Google-এর Nano Banana এবং OpenAI-এর GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Nano Banana
ইমেজ জেনারেশন মডেলGoogle-এর Nano Banana হলো উচ্চ-রেজোলিউশন ইমেজ জেনারেশন, ভিজ্যুয়াল ডিজাইন এবং টাইপোগ্রাফি রেন্ডারিংয়ের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 33K কনটেক্সট উইন্ডো, 60 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$20 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 75/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$2.00 / 1M
$20.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
GPT-6.1 Sol
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলOpenAI-এর GPT-6.1 Sol হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 120 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 94/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.3%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-6.1 Sol is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-6.1 Sol has a larger context window (1M vs 33K tokens).
- GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 60 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Nano Banana | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 94 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.75 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 82.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 80.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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।
Nano Banana · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 33K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (Arena Elo 1360)
- 60 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 900ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$20 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 82.3% · GPQA Diamond 80.8%)
- 120 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1120ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nano Banana | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $2.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 62K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nano Banana | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/nano-banana | gpt-6-1-sol |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2025 | April 2026 |
| আর্কিটেকচার | Conversational in-context image generation and editing transformer | Near-Astra unified reasoning model |
| 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.5/1M, কাস্টম TTL সহ) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | image | text |
Nano Banana vs GPT-6.1 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nano Banana or GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol is more intelligent. It scores 94 compared with 75 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-6.1 Sol is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $2.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nano Banana has lower latency, with a time to first token of 0.90s compared with 1.12s.
Which model has a larger context window?
GPT-6.1 Sol has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 32.8K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Nano Banana (উচ্চ-রেজোলিউশন ইমেজ জেনারেশন, ভিজ্যুয়াল ডিজাইন এবং টাইপোগ্রাফি রেন্ডারিংয়ের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-6.1 Sol (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Nano Banana ও GPT-6.1 Sol-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Nano Banana costs $2/1M input and $20/1M output tokens, while GPT-6.1 Sol costs $2/1M input and $10/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Nano Banana supports 33K tokens whereas GPT-6.1 Sol supports 1M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 32B বনাম Llama 3.2 90B Vision: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Command R+: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Qwen 2.5 7B Instruct: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Google & OpenAI Official Documentation