Imagen 3 vs GPT Image 1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Imagen 3 de Google et GPT Image 1 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Imagen 3 propose une fenêtre de contexte de 1K tokens au tarif de $30.00/$0.00 par million de tokens, tandis que GPT Image 1 offre 4.1K tokens de contexte à $5.00/$40.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Imagen 3
Génération d’Images par IAImagen 3 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 1K, une vitesse de 20 tokens/s, un indice d’intelligence de 72/100 et
$30.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
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%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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% |
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.
Imagen 3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1310)
- Débit rapide de 20 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 2500 ms
- Tarification API optimisée ($30/$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
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
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Imagen 3 (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 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.) répondent à des besoins complémentaires : Imagen 3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Imagen 3 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, Imagen 3 ou GPT Image 1 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Imagen 3 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Imagen 3 et GPT Image 1 ?+
Imagen 3 est facturé $30.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $5.00 / $40.00 pour GPT Image 1. En coût pondéré, GPT Image 1 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Imagen 3 prend en charge 1K tokens contre 4.1K tokens pour GPT Image 1. Côté vitesse de génération, Imagen 3 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 Google et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).