Imagen 3 vs GPT Image 1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのImagen 3とOpenAIのGPT Image 1は、注目度の高い主要AIモデルです。Imagen 3は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$30.00/出力$0.00、一方のGPT Image 1は4.1K トークンのコンテキストで入力$5.00/出力$40.00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.
Imagen 3
高精度AI画像生成モデルGoogle の Imagen 3 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。1K のコンテキストウィンドウ、毎秒 20 トークンの生成速度、知能指数 72/100（1Mトークンあたり入力$30・出力$0）を実現しています。
$30.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
GPT Image 1
高精度AI画像生成モデルOpenAI の GPT Image 1 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 14 トークンの生成速度、知能指数 41/100（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
38.8%
ひと目でわかる主な違い
- GPT Image 1 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT Image 1 has a larger context window (4K vs 1K tokens).
- Imagen 3 is faster at 20 tok/s vs 14 tok/s.
| Feature | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 72 | 41 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $30.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $6.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1K tokens~2 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 20 tok/s | 14 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 38.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 53.6% |
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.
Imagen 3 · Strengths & Key Advantages
- 1K 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（Arena Elo 1310）
- 毎秒 20 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 2500ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$30・出力$0）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
GPT Image 1 · 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 38.8% · GPQA Diamond 53.6%）
- 毎秒 14 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 8200ms 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.32 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Imagen 3 | GPT Image 1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/imagen-3 | gpt-image-1 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | April 2025 |
| Architecture | Latent text-to-image diffusion 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 ($30/1M in) across full 1K window | Flat rate ($5/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | 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) | 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 | text, vision |
| Output Modalities | image | image |
Imagen 3 vs GPT Image 1: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Imagen 3 or GPT Image 1?
Imagen 3 is more intelligent. It scores 72 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Imagen 3 is faster, generating 20 tokens per second compared with 14 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT Image 1 is cheaper at $5.00 per 1M tokens blended, compared with $6.00 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Imagen 3 has lower latency, with a time to first token of 2.50s compared with 8.20s.
Which model has a larger context window?
GPT Image 1 has a larger context window, supporting 4.1K tokens compared with 1K tokens.
総合評価
Imagen 3（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GPT Image 1（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Imagen 3がリードし、応答速度とスループットではImagen 3が優れ、APIコスト効率ではGPT Image 1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 Imagen 3 と GPT Image 1 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 Imagen 3 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。
Imagen 3 と GPT Image 1 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Imagen 3 は100万トークンあたり入力$30.00 / 出力$0.00、GPT Image 1 は入力$5.00 / 出力$40.00です。総合的なコスト効率では GPT Image 1 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 Imagen 3 が 1K トークン、GPT Image 1 が 4.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Imagen 3 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: GoogleおよびOpenAI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)。