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 et Nano Banana Pro de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT Image 1.5 propose une fenêtre de contexte de 4.1K tokens au tarif de $5.00/$40.00 par million de tokens, tandis que Nano Banana Pro offre 65.5K tokens de contexte à $3.50/$35.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT Image 1.5
Génération d’Images par IAGPT Image 1.5 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la génération d’images haute définition, le design créatif et le rendu typographique, offrant une fenêtre de contexte de 4K, une vitesse de 17 tokens/s, un indice d’intelligence de 46/10
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
52%
Nano Banana Pro
Génération d’Images par IANano Banana Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour la génération d’images haute définition, le design créatif et le rendu typographique, offrant une fenêtre de contexte de 66K, une vitesse de 50 tokens/s, un indice d’intelligence de 83
$3.50 / 1M
$35.00 / 1M
65.5K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 4K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
- Débit rapide de 17 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 7100 ms
- Tarification API optimisée ($5/$40 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Nano Banana Pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 66K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (Arena Elo 1415)
- Débit rapide de 50 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1200 ms
- Tarification API optimisée ($3.5/$35 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
GPT Image 1.5 (Conçu pour la génération d’images haute définition, le design créatif et le rendu typographique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Nano Banana Pro (Conçu pour la génération d’images haute définition, le design créatif et le rendu typographique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Nano Banana Pro domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nano Banana Pro assure un débit supérieur et Nano Banana Pro offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT Image 1.5 ou Nano Banana Pro ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nano Banana Pro prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT Image 1.5 et Nano Banana Pro ?+
GPT Image 1.5 est facturé $5.00 / $40.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $3.50 / $35.00 pour Nano Banana Pro. En coût pondéré, Nano Banana Pro est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT Image 1.5 prend en charge 4.1K tokens contre 65.5K tokens pour Nano Banana Pro. Côté vitesse de génération, Nano Banana Pro est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).