Nano Banana vs GPT Image 1.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nano Banana de Google y GPT Image 1.5 de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nano Banana ofrece una ventana de contexto de 32.8K tokens a $2.00/$20.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que GPT Image 1.5 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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Nano Banana
Generación de Imágenes IANano Banana 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 33K, velocidad de 60 tokens/s, índice de inteligencia de 75/100 y tarifa de $2/
$2.00 / 1M
$20.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
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%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Nano Banana is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nano Banana has a larger context window (33K vs 4K tokens).
- Nano Banana is faster at 60 tok/s vs 17 tok/s.
| Característica | Nano Banana | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 46 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.75 / 1M | $5.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 17 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 52% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.00 / 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.
Nano Banana · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 33K con hasta 8K tokens de salida máxima (Arena Elo 1360)
- Rendimiento ágil de 60 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 900 ms
- Economía de API competitiva ($2/$20 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 1.5 · 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nano Banana | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.34 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 9K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Nano Banana | GPT Image 1.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/nano-banana | gpt-image-1-5 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-08 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | October 2025 |
| Architecture | Conversational in-context image generation and editing 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 ($2/1M in) across full 33K window | Flat rate ($5/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | 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) · 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 | 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
Nano Banana vs GPT Image 1.5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Nano Banana or GPT Image 1.5?
Nano Banana is more intelligent. It scores 75 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nano Banana is faster, generating 60 tokens per second compared with 17 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nano Banana is cheaper at $2.75 per 1M tokens blended, compared with $5.00 (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 7.10s.
Which model has a larger context window?
Nano Banana has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 4.1K tokens.
Veredicto
Tanto Nano Banana (Ideal para generación de imágenes de alta resolución, diseño visual y tipografía precisa, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT Image 1.5 (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 lidera en inteligencia general y programación, Nano Banana ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nano Banana resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nano Banana o GPT Image 1.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nano Banana obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Nano Banana frente a GPT Image 1.5?+
Nano Banana cuesta $2.00 / $20.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT Image 1.5 cuesta $5.00 / $40.00. En costo combinado, Nano Banana es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Nano Banana cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 4.1K tokens de GPT Image 1.5. En velocidad de inferencia, Nano Banana 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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Fuentes: Documentación oficial de API de Google y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).