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Head-to-Head Model Comparison

Nano Banana vs GPT Image 1.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Nano Banana vs GPT Image 1.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Nano Banana और OpenAI का GPT Image 1.5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Nano Banana में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$20.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT Image 1.5 में 4.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $5.00/$40.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Nano Banana

इमेज जनरेशन AI मॉडल

Google का Nano Banana उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 75/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT Image 1.5

इमेज जनरेशन AI मॉडल

OpenAI का GPT Image 1.5 उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 4K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 17 टोकन/सेकंड स्पीड और $5/$40 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNano BananaGPT Image 1.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7546
Provider
GoogleOpenAI
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 text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
60 tok/s17 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A52%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A66%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Nano Banana
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
Nano Banana
+253% faster generation
Context
Nano Banana
32.8K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nano BananaGPT Image 1.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs52%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs66%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

N/Avs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1360ptsvs1315pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs9.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs30.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs32%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs56.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs84%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs68.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs17 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nano Banana0.90s
GPT Image 1.57.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nano Banana9.23s
GPT Image 1.536.51s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nano Banana Monthly API Bill
$21.75 / month
$2/1M in · $20/1M out
GPT Image 1.5 Monthly API Bill
$43.50 / month
$5/1M in · $40/1M out
Nano Banana saves approximately $21.75 / month (50%) under this workload.2.0x Savings

Nano Banana · Strengths & Key Advantages

  • 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1360)
  • 60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 900ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$20 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages

  • 4K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • 17 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 7100ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $5/$40 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNano BananaGPT Image 1.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.34
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
1K9K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNano BananaGPT Image 1.5
Official API Model ID (SDK)models/nano-bananagpt-image-1-5
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-082025-11
Knowledge CutoffJune 2025October 2025
ArchitectureConversational in-context image generation and editing transformerNative multimodal image generation transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 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 windowFlat rate ($5/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.5/1M with configurable TTLAutomatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesimageimage

Nano Banana vs GPT Image 1.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Nano Banana (उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT Image 1.5 (उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Nano Banana जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Nano Banana तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nano Banana बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nano Banana या GPT Image 1.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Nano Banana आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Nano Banana और GPT Image 1.5 में किसका API सस्ता है?+

Nano Banana की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $20.00 प्रति 1M टोकन है और GPT Image 1.5 की $5.00 / $40.00 है। समग्र लागत में Nano Banana अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Nano Banana में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT Image 1.5 में 4.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nano Banana तेज़ है।

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Google और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।