Imagen 3 vs GPT Image 1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Imagen 3 de Google y GPT Image 1 de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Imagen 3 ofrece una ventana de contexto de 1K tokens a $30.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que GPT Image 1 ofrece 4.1K tokens de contexto a $5.00/$40.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Imagen 3
Generación de Imágenes IAImagen 3 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 1K, velocidad de 20 tokens/s, índice de inteligencia de 72/100 y tarifa de $30/$0
$30.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
GPT Image 1
Generación de Imágenes IAGPT Image 1 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 14 tokens/s, índice de inteligencia de 41/100 y tarifa de $5/$
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
38.8%
Diferencias Clave de un Vistazo
- GPT Image 1 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT Image 1 has a larger context window (4K vs 1K tokens).
- Imagen 3 is faster at 20 tok/s vs 14 tok/s.
| Característica | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 72 | 41 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $30.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $6.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1K tokens~2 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 20 tok/s | 14 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 38.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 53.6% |
¿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.
Imagen 3 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1K con hasta 4K tokens de salida máxima (Arena Elo 1310)
- Rendimiento ágil de 20 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 2500 ms
- Economía de API competitiva ($30/$0 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
GPT Image 1 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 4K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
- Rendimiento ágil de 14 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 8200 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.32 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/imagen-3 | gpt-image-1 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | April 2025 |
| Architecture | Latent text-to-image diffusion transformer | Native multimodal image generation transformer |
| 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 ($30/1M in) across full 1K window | Flat rate ($5/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
Imagen 3 vs GPT Image 1: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Imagen 3 or GPT Image 1?
Imagen 3 is more intelligent. It scores 72 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Imagen 3 is faster, generating 20 tokens per second compared with 14 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT Image 1 is cheaper at $5.00 per 1M tokens blended, compared with $6.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Imagen 3 has lower latency, with a time to first token of 2.50s compared with 8.20s.
Which model has a larger context window?
GPT Image 1 has a larger context window, supporting 4.1K tokens compared with 1K tokens.
Veredicto
Tanto Imagen 3 (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT Image 1 (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Imagen 3 lidera en inteligencia general y programación, Imagen 3 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y GPT Image 1 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Imagen 3 o GPT Image 1?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Imagen 3 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Imagen 3 frente a GPT Image 1?+
Imagen 3 cuesta $30.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT Image 1 cuesta $5.00 / $40.00. En costo combinado, GPT Image 1 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Imagen 3 cuenta con 1K tokens de contexto frente a 4.1K tokens de GPT Image 1. En velocidad de inferencia, Imagen 3 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 Google y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).