Nano Banana vs GPT Image 1.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nano Banana de Google et GPT Image 1.5 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Nano Banana propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $2.00/$20.00 par million de tokens, tandis que GPT Image 1.5 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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Nano Banana
Génération d’Images par IANano Banana 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 33K, une vitesse de 60 tokens/s, un indice d’intelligence de 75/100
$2.00 / 1M
$20.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
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%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
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.
Nano Banana · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (Arena Elo 1360)
- Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 900 ms
- Tarification API optimisée ($2/$20 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 1.5 · 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
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Nano Banana (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 1.5 (Conçu pour la génération d’images haute définition, le design créatif et le rendu typographique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Nano Banana domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nano Banana assure un débit supérieur et Nano Banana offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nano Banana ou GPT Image 1.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nano Banana prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Nano Banana et GPT Image 1.5 ?+
Nano Banana est facturé $2.00 / $20.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $5.00 / $40.00 pour GPT Image 1.5. En coût pondéré, Nano Banana est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nano Banana prend en charge 32.8K tokens contre 4.1K tokens pour GPT Image 1.5. Côté vitesse de génération, Nano Banana 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).