Nano Banana vs Imagen 4
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Google का Nano Banana और Google का Imagen 4 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 Imagen 4 में 2K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $40.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Nano Banana
इमेज जनरेशन AI मॉडलGoogle 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
$2.00 / 1M
$20.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
Imagen 4
इमेज जनरेशन AI मॉडलGoogle का Imagen 4 उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 25 टोकन/सेकंड स्पीड और $40/$0 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 82/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है
$40.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
एक नज़र में मुख्य अंतर
- 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.
| Feature | 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 |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
Imagen 4 · Strengths & Key Advantages
- 2K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1390)
- 25 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 2000ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $40/$0 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.
| 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 |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.
निष्कर्ष
Nano Banana (उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Imagen 4 (उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन, विज़ुअल डिज़ाइन और सटीक टाइपोग्राफी, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Imagen 4 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 Imagen 4 में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Imagen 4 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Nano Banana और Imagen 4 में किसका API सस्ता है?+
Nano Banana की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $20.00 प्रति 1M टोकन है और Imagen 4 की $40.00 / $0.00 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 Imagen 4 में 2K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nano Banana तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
स्रोत: Google और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।