GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT Image 1.5 de OpenAI y Nano Banana Pro de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. GPT Image 1.5 ofrece una ventana de contexto de 4.1K tokens a $5.00/$40.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Nano Banana Pro ofrece 65.5K tokens de contexto a $3.50/$35.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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GPT Image 1.5
Generación de Imágenes IAGPT Image 1.5 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, con ventana de contexto de 4K, velocidad de 17 tokens/s, índice de inteligencia de 46/100 y tarifa de $5
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
52%
Nano Banana Pro
Generación de Imágenes IANano Banana Pro de Google es un modelo de IA diseñado para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, con ventana de contexto de 66K, velocidad de 50 tokens/s, índice de inteligencia de 83/100 y tarifa de
$3.50 / 1M
$35.00 / 1M
65.5K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Nano Banana Pro is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nano Banana Pro has a larger context window (66K vs 4K tokens).
- Nano Banana Pro is faster at 50 tok/s vs 17 tok/s.
| Característica | GPT Image 1.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 83 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $3.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $40.00 / 1M | $35.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $5.00 / 1M | $4.76 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 4.1K tokens~6 A4 pages of text | 65.5K tokens~98 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 17 tok/s | 50 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 52% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 4K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
- Rendimiento ágil de 17 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 7100 ms
- Economía de API competitiva ($5/$40 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Nano Banana Pro · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 66K con hasta 16K tokens de salida máxima (Arena Elo 1415)
- Rendimiento ágil de 50 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1200 ms
- Economía de API competitiva ($3.5/$35 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT Image 1.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.34 | $0.05 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 9K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 1K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | GPT Image 1.5 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-image-1-5 | models/nano-banana-pro |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-11 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | October 2025 | September 2025 |
| Architecture | Native multimodal image generation transformer | High-fidelity design-grade image generation and compositional editor |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($5/1M in) across full 4K window | Flat rate ($3.5/1M in) across full 66K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Implicit + Explicit Context Caching at $0.8/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT Image 1.5 or Nano Banana Pro?
Nano Banana Pro is more intelligent. It scores 83 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nano Banana Pro is faster, generating 50 tokens per second compared with 17 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nano Banana Pro is cheaper at $4.76 per 1M tokens blended, compared with $5.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nano Banana Pro has lower latency, with a time to first token of 1.20s compared with 7.10s.
Which model has a larger context window?
Nano Banana Pro has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 4.1K tokens.
Veredicto
Tanto GPT Image 1.5 (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Nano Banana Pro (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Nano Banana Pro lidera en inteligencia general y programación, Nano Banana Pro ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nano Banana Pro resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT Image 1.5 o Nano Banana Pro?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nano Banana Pro obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de GPT Image 1.5 frente a Nano Banana Pro?+
GPT Image 1.5 cuesta $5.00 / $40.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Nano Banana Pro cuesta $3.50 / $35.00. En costo combinado, Nano Banana Pro es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
GPT Image 1.5 cuenta con 4.1K tokens de contexto frente a 65.5K tokens de Nano Banana Pro. En velocidad de inferencia, Nano Banana Pro ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).