GPT Image 2 vs Nano Banana 2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT Image 2とGoogleのNano Banana 2は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT Image 2は4.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$5.00/出力$40.00、一方のNano Banana 2は131.1K トークンのコンテキストで入力$3.00/出力$30.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT Image 2
高精度AI画像生成モデルOpenAI の GPT Image 2 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。4K のコンテキストウィンドウ、毎秒 21 トークンの生成速度、知能指数 59/100（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）を実現しています。
$5.00 / 1M
$40.00 / 1M
4.1K tokens
68.5%
Nano Banana 2
高精度AI画像生成モデルGoogle の Nano Banana 2 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 88/100（1Mトークンあたり入力$3・出力$30）を実現しています。
$3.00 / 1M
$30.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Nano Banana 2 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nano Banana 2 has a larger context window (131K vs 4K tokens).
- Nano Banana 2 is faster at 65 tok/s vs 21 tok/s.
| Feature | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 59 | 88 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $5.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $40.00 / 1M | $30.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $5.00 / 1M | $4.13 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 4.1K tokens~6 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 21 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.75 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT Image 2 · Strengths & Key Advantages
- 4K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 72.5%）
- 毎秒 21 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 6200ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Nano Banana 2 · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（Arena Elo 1455）
- 毎秒 65 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 950ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$3・出力$30）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.36 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 9K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 1K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-image-2 | models/nano-banana-2 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-04 | 2026-05 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | February 2026 |
| Architecture | Frontier native multimodal image transformer | Frontier conversational multimodal image engine |
| 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 ($5/1M in) across full 4K window | Flat rate ($3/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Implicit + Explicit Context Caching at $0.75/1M with configurable TTL |
| 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 | Prompt-based JSON extraction only | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | 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) · 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | 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, vision |
| Output Modalities | image | image |
GPT Image 2 vs Nano Banana 2: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT Image 2 or Nano Banana 2?
Nano Banana 2 is more intelligent. It scores 88 compared with 59 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nano Banana 2 is faster, generating 65 tokens per second compared with 21 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nano Banana 2 is cheaper at $4.13 per 1M tokens blended, compared with $5.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nano Banana 2 has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 6.20s.
Which model has a larger context window?
Nano Banana 2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 4.1K tokens.
総合評価
GPT Image 2（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とNano Banana 2（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではNano Banana 2がリードし、応答速度とスループットではNano Banana 2が優れ、APIコスト効率ではNano Banana 2が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT Image 2 と Nano Banana 2 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Nano Banana 2 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT Image 2 と Nano Banana 2 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT Image 2 は100万トークンあたり入力$5.00 / 出力$40.00、Nano Banana 2 は入力$3.00 / 出力$30.00です。総合的なコスト効率では Nano Banana 2 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT Image 2 が 4.1K トークン、Nano Banana 2 が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Nano Banana 2 がリードしています。
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.
公的ソース: OpenAIおよびGoogle公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。