Nano Banana vs Imagen 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Nano Banana de Google et Imagen 4 de Google 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 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.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
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
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
- Nano Banana is 2.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nano Banana has a larger context window (33K vs 2K tokens).
- Nano Banana is faster at 60 tok/s vs 25 tok/s.
| Caractéristique | Nano Banana | Imagen 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 82 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.75 / 1M | $8.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 2K tokens~3 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 25 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
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.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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
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 | Nano Banana | Imagen 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 0K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nano Banana | Imagen 4 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/nano-banana | models/imagen-4 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-08 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | March 2025 |
| Architecture | Conversational in-context image generation and editing 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 ($2/1M in) across full 33K window | Flat rate ($40/1M in) across full 2K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTL | 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 | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | 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 |
Nano Banana vs Imagen 4: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nano Banana or Imagen 4?
Imagen 4 is more intelligent. It scores 82 compared with 75 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nano Banana is faster, generating 60 tokens per second compared with 25 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nano Banana is cheaper at $2.75 per 1M tokens blended, compared with $8.00 (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 2.00s.
Which model has a larger context window?
Nano Banana has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 2K 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 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, 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 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 Nano Banana et Imagen 4 ?+
Nano Banana est facturé $2.00 / $20.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $40.00 / $0.00 pour Imagen 4. 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 2K tokens pour Imagen 4. 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.
Related reading
- GPT Image 1 vs Imagen 4 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Imagen 4 vs Imagen 3 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Nano Banana Pro vs Nano Banana : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Nano Banana vs GPT Image 1.5 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
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 Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).