GPT Image 1 vs Imagen 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT Image 1 de OpenAI et Imagen 4 de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT Image 1 propose une fenêtre de contexte de 4.1K tokens au tarif de $5.00/$40.00 par million de tokens, tandis que Imagen 4 offre 2K tokens de contexte à $40.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT Image 1
Génération d’Images par IAGPT Image 1 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 14 tokens/s, un indice d’intelligence de 41/100
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
38.8%
Imagen 4
Génération d’Images par IAImagen 4 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 2K, une vitesse de 25 tokens/s, un indice d’intelligence de 82/100 et
$40.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT Image 1 is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT Image 1 has a larger context window (4K vs 2K tokens).
- Imagen 4 is faster at 25 tok/s vs 14 tok/s.
| Caractéristique | GPT Image 1 | Imagen 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 41 | 82 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $40.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $5.00 / 1M | $8.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 4.1K tokens~6 A4 pages of text | 2K tokens~3 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 14 tok/s | 25 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38.8% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 53.6% | N/A |
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 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 4K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
- Débit rapide de 14 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 8200 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
Imagen 4 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1390)
- Débit rapide de 25 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 2000 ms
- Tarification API optimisée ($40/$0 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 | Imagen 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.32 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 0K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT Image 1 | Imagen 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-image-1 | models/imagen-4 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | April 2025 | March 2025 |
| Architecture | Native multimodal image generation transformer | High-resolution multimodal image diffusion 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 ($5/1M in) across full 4K window | Flat rate ($40/1M in) across full 2K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) |
| 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 |
| Output Modalities | image | image |
GPT Image 1 vs Imagen 4: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT Image 1 or Imagen 4?
Imagen 4 is more intelligent. It scores 82 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Imagen 4 is faster, generating 25 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 $8.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Imagen 4 has lower latency, with a time to first token of 2.00s 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 2K tokens.
Verdict
GPT Image 1 (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 Imagen 4 (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 : Imagen 4 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Imagen 4 assure un débit supérieur et GPT Image 1 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT Image 1 ou Imagen 4 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Imagen 4 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 et Imagen 4 ?+
GPT Image 1 est facturé $5.00 / $40.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $40.00 / $0.00 pour Imagen 4. En coût pondéré, GPT Image 1 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT Image 1 prend en charge 4.1K tokens contre 2K tokens pour Imagen 4. Côté vitesse de génération, Imagen 4 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).