Head-to-Head Model Comparison

Nano Banana vs GPT Image 1.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Nano Banana vs GPT Image 1.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google의 Nano Banana와 OpenAI의 GPT Image 1.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Nano Banana는 32.8K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.00/$20.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT Image 1.5는 4.1K 토큰 컨텍스트와 $5.00/$40.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

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

Nano Banana

AI 이미지 생성 모델

Google의 Nano Banana 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 60 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 75/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $20)을 제공합니다.

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

AI 이미지 생성 모델

OpenAI의 GPT Image 1.5 모델은 고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링에 최적화된 AI 모델로, 4K 컨텍스트 윈도우, 초당 17 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 46/100점(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)을 제공합니다.

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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

부문별 우위 모델

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

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1360)
  • 초당 60 토큰의 빠른 처리 속도와 900ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $20)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages

  • 4K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • 초당 17 토큰의 빠른 처리 속도와 7100ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $40)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

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

기술 사양 (Specifications)

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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Nano Banana(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT Image 1.5(고해상도 AI 이미지 생성, 비주얼 디자인 및 정교한 타이포그래피 렌더링, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Nano Banana가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Nano Banana가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Nano Banana가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Nano Banana와 GPT Image 1.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Nano Banana가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Nano Banana와 GPT Image 1.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Nano Banana는 100만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $20.00이며, GPT Image 1.5는 입력 $5.00 / 출력 $40.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Nano Banana가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Nano Banana가 32.8K 토큰, GPT Image 1.5가 4.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Nano Banana가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Google 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).