GPT Image 2.6 vs Nano Banana 2.1: qualità dell'immagine e costo

Nano Banana 2.1 è il punto di partenza più economico per le immagini di tutti i giorni secondo le stime ufficiali di output: $0.0504 per un'immagine 2K, contro $0.10704 per entrambi i modelli GPT Image 2.6 con qualità high. Ha disegnato l'unico cucchiaio richiesto e ha mantenuto un poster su quattro righe. Per il vetro caldo provate Sunburst; Flare ha avuto la mediana dei tempi più bassa in questa prova, ma ha restituito un prodotto a 1254 px.

• Tutti e sei i poster hanno scritto correttamente ogni parola, prezzo e data; cinque usavano ancora cinque righe invece di quattro.
• Nano Banana 2.1 ha disegnato un cucchiaio; Sunburst e Flare ne hanno disegnati due ciascuno.
• Stime ufficiali per un output di 2048 px: $0.10704 per Sunburst o Flare, $0.0504 per Nano Banana 2.1.

GPT Image 2.6 arriva in due modelli: Sunburst per il lavoro visivo dettagliato e Flare per l'iterazione rapida.

Come abbiamo testato

L'8 novembre 2026 abbiamo generato 15 nuove immagini fisse tramite l'API media di OmniaKey: il poster due volte per modello, poi una foto per contare oggetti, uno scatto prodotto e una modifica per modello. Una nuova foto di GPT Image 2, realizzata da un quarto modello, è servita come input condiviso per la modifica e resta fuori dal confronto.

Le richieste chiedevano un quadrato 1:1 a 2048×2048: GPT con size=2048x2048 e quality=high, Nano Banana 2.1 con image_size=2K. Quattordici dei 15 candidati sono tornati a 2048 quadrato; la foto prodotto di Flare è tornata a 1254 quadrato. I file GPT sono PNG, come il primo poster di Nano Banana 2.1, mentre gli altri quattro sono JPEG. Tutte e tre le modifiche hanno ricevuto lo stesso JPEG da 1024 quadrato.

I tempi vanno dal POST di invio al primo polling completato con intervallo di 4 secondi; includono upload, coda e rete, ma non il download. Le chiamate sono state eseguite una alla volta, con l'ordine dei modelli ruotato, senza seed e senza un secondo tentativo per sostituire un'immagine debole. La coppia di poster mostra quanto un prompt possa variare tra un'esecuzione e l'altra; le altre attività hanno un solo risultato per modello, quindi leggetele come esempi e provate i vostri prompt prima di cambiare una pipeline.

OmniaKey vende l'accesso a tutti e tre i modelli; ogni prezzo qui sotto è la tariffa pubblicata dal fornitore, non la nostra.

Testo del poster: tutte le parole giuste, cinque impaginazioni sbagliate

Tutti e sei i poster hanno scritto correttamente REPAIR WEEKEND, la tagline, la data e il prezzo; cinque dei sei usavano ancora cinque righe perché il titolo si è spezzato.

Prompt:

Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:

REPAIR WEEKEND FIX IT. KEEP IT. SAT 14 NOV / 10 AM ENTRY $5

Keep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark.

• Sunburst (23.6 s, 28.6 s): ogni carattere è corretto. REPAIR WEEKEND si divide su due righe, quindi il poster porta cinque righe, e la chiave inglese appare grande invece che piccola.
• Flare (24.6 s, 23.7 s): la stessa scrittura pulita e la stessa impaginazione su cinque righe, testo blu scuro su crema, la data in negativo dentro una barra blu scuro, una grande chiave inglese arancione.
• Nano Banana 2.1 (35.4 s, 23.8 s): nel giro 1 il titolo stava su una riga, quattro righe in tutto, con una piccola chiave inglese a doppia estremità e più spazio bianco; nel giro 2 si è spezzato anche lui.

Verdetto: L'ortografia è in parità tra i tre su questi sei poster. Solo Nano Banana 2.1 ha mantenuto quattro righe, una volta su due tentativi, ed entrambi i modelli GPT hanno spezzato il titolo in entrambi i giri; controllate voi il numero di righe per la stampa.

Contare gli oggetti: un cucchiaio contro due

Nano Banana 2.1 ha disegnato un cucchiaio, mentre Sunburst e Flare ne hanno disegnati due ciascuno, e tutti e tre hanno collocato quattro tazze e tre piattini.

Prompt:

Photorealistic overhead studio photograph of exactly seven ceramic pieces on a pale gray tabletop. Arrange four cobalt-blue espresso cups in one straight row across the upper half. Arrange three ivory saucers in one straight row below the cups. Leave clear gaps between all seven pieces; no cup sits on a saucer. Put one small brass teaspoon vertically at the far right of both rows, with its bowl pointing up. Nothing else in the scene. Soft shadows, no text, no logos.

• Sunburst (29.3 s): quattro tazze blu e tre piattini avorio nelle righe giuste, ma due cucchiaini di ottone all'estrema destra invece di uno. Le tazze sono inclinate, non esattamente viste dall'alto.
• Flare (34.9 s): le stesse quattro tazze, tre piattini e due cucchiai. Le tazze sembrano più alte e rotonde, e la fotocamera è di nuovo fuori centro.
• Nano Banana 2.1 (30.4 s): quattro tazze, tre piattini e un cucchiaio accanto alle righe, con la parte concava rivolta verso l'alto. L'apertura delle tazze è quasi invisibile, quindi anche qui la vista dall'alto non convince.

Verdetto: Nano Banana 2.1 vince il conteggio, un cucchiaio contro due. Tutti e tre hanno mancato il punto di vista esattamente verticale, quindi controllate l'angolo della fotocamera nella vostra scena.

Foto prodotto: vetro credibile, tre atmosfere, un file più piccolo

Tutti e tre hanno restituito una bottiglia, una pompa, un panno di lino e una pietra plausibili; il file di Flare è arrivato a 1254 px per una richiesta da 2048 px.

Prompt:

Square luxury product photograph of one unbranded frosted amber-glass soap dispenser with a brushed stainless-steel pump, standing on a pale travertine slab. A folded ivory linen cloth sits behind it to the left. Morning window light from the left creates a soft bottle shadow to the right. Show subtle glass translucency, realistic pump geometry and the porous stone texture. Camera at bottle height, three-quarter view. Neutral warm wall, generous empty space above. No label, lettering, logo, watermark or extra bottles.

• Sunburst (46.4 s): una bottiglia ambra larga con la luce più vivida che attraversa il vetro vicino alla base, un beccuccio in acciaio aperto, pieghe di lino nette e pori della pietra visibili. Il motivo della finestra a sinistra è più marcato e lo spazio sopra è più stretto.
• Flare (27.5 s): una bottiglia più stretta, pompa e pietra coerenti, più spazio sopra rispetto a Sunburst. Ha restituito 1254×1254 per la richiesta a 2048×2048, quindi il dettaglio è più morbido rispetto agli altri due file.
• Nano Banana 2.1 (31.8 s): una bottiglia ambra slanciata e opaca, con una pompa in acciaio spazzolato leggibile, pori fini della pietra, ambra più scura, contrasto più morbido e molto spazio sopra.

Verdetto: Tutti e tre rispettano le istruzioni su materiale e scena. Sunburst è la nostra scelta per un'immagine principale calda; Nano Banana 2.1 offre un aspetto da catalogo più discreto nel quadrato 2048 completo. Controllate larghezza e altezza restituite e chiedete un altro file quando il 2048 è obbligatorio.

Modifica foto: composizione mantenuta, tessuto e colore spostati

Tutti e tre hanno mantenuto la poltrona, le sue quattro gambe e l'intera stanza; nessuno ha restituito una ricolorazione identica al pixel, e il tessuto è cambiato in ogni caso.

Prompt:

Change only the armchair upholstery from mustard yellow to deep cobalt blue. Keep the chair shape, fabric texture, walnut legs, camera position, room lighting, shadows, floor, white lamp, oak table, green mug and framed print exactly as in the reference image. Do not add or remove anything.

• Sunburst (38.9 s): il cobalto più luminoso e un contorno della poltrona pulito, con la stanza vicina alla fonte. Il tessuto sottile e felpato diventa più grossolano e ondulato.
• Flare (34.0 s): cobalto leggermente più scuro, la stessa stanza e le quattro gambe, e anche una trama più grossolana. La più rapida delle tre modifiche.
• Nano Banana 2.1 (40.9 s): un blu-grigio attenuato invece del cobalto vivido, una trama puntinata più fine e uniforme, con parte dell'illuminazione e della texture del tessuto ridisegnata.

Verdetto: La composizione è in parità: tutti e tre hanno mantenuto la poltrona, le sue quattro gambe visibili, la lampada, il tavolo in quercia e la tazza, la stampa rossa, la finestra e la pianta. Sunburst è andato più vicino al cobalto saturo richiesto, Flare è stato il più veloce, Nano Banana 2.1 ha dato il blu più discreto.

Costo per immagine e velocità

Entrambi i fornitori fatturano l'output delle immagini a $30 per 1 milione di token, quindi la fattura segue i token per immagine. Il calcolatore dei costi di OpenAI, usato l'8 novembre 2026, assegna a GPT Image 2.6 3,568 token di output per un'immagine 2048×2048 a qualità high: 3,568 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.10704. I conteggi di token pubblicati da Google danno 1,680 token per un'immagine 2K, cioè $0.0504.

Queste sono stime del solo output. I token di input e di ragionamento si aggiungono: in GPT l'input di testo costa $5 per 1 milione di token e l'input immagine $8; Nano Banana 2.1 addebita $1.50 per 1 milione di token di input per testo, immagine o video e $7.50 per 1 milione per output di testo e ragionamento.

Nove dei dieci output GPT hanno riportato un utilizzo pari a zero, il che significa che i conteggi non sono mai arrivati; zero non è un'immagine gratuita. Dove i conteggi sono arrivati, la foto prodotto di Flare riportava 105 token di input di testo e 2,058 token di output immagine, $0.062265 alle tariffe OpenAI, su un file da 1254 quadrato, mentre i conteggi di output di Nano Banana 2.1 andavano da 1,276 a 2,013. Quei numeri coprono altre dimensioni, quindi la tabella usa i valori pubblicati per immagine.

Il tempo mediano sui cinque output per modello è stato di 29.3 s per Sunburst (23.6–46.4 s), 27.5 s per Flare (23.7–34.9 s) e 31.8 s per Nano Banana 2.1 (23.8–40.9 s). Pochi secondi di differenza non bastano per parlare di classifica di velocità.

Risultati indipendenti e cosa è cambiato nella 2.6

Artificial Analysis raccoglie voti umani ciechi a coppie e li adatta a punteggi Elo; la metodologia per le immagini spiega come. L'8 novembre 2026 la sua classifica testo-immagine (v2.1) mostrava GPT Image 2.6 Sunburst a qualità max con 1259 (±15), Flare a 1228 (±12) e Nano Banana 2.1 a 1176 (±12). La classifica di modifica (v2.1) mostrava 1209 (±14), 1206 (±13) e 1152 (±13). Quelle esecuzioni GPT usano la qualità max, mentre le nostre usavano high.

Gli intervalli di modifica di Sunburst e Flare si sovrappongono, quindi quella classifica non mostra un vincitore netto nella modifica. Un Elo più alto significa più preferenze nei voti ciechi, non una percentuale di qualità.

Entrambi i modelli GPT sono arrivati il 4 novembre 2026 con complessità regolabile, output SVG e output GIF animato, nessuno usato nelle nostre attività su immagini fisse; la recensione di GPT Image 2.6 li copre. Nano Banana 2.1 è diventato disponibile al pubblico il 6 ottobre come aggiornamento di Nano Banana 2, e Google elenca gemini-3.1-flash-image come deprecato, senza data di spegnimento annunciata. Per 2.5 contro Nano Banana 2.1, vedi GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1.

Quale modello per quale lavoro

• Immagini da catalogo di routine in volume: Nano Banana 2.1. Circa la metà della stima ufficiale di output 2K, un file 2048 completo in tutte e cinque le esecuzioni e il conteggio oggetti più pulito.
• Immagini prodotto calde e illuminate: Sunburst. La migliore traslucenza del vetro nella nostra scena prodotto, con la stessa stima di output di Flare.
• Bozze rapide: Flare. Il tempo mediano più basso qui, 27.5 s, con l'avvertenza che un file prodotto è tornato a 1254 px.
• Poster con un numero fisso di righe: uno qualsiasi dei tre, poi controllate l'impaginazione. Cinque risultati su sei hanno spezzato il titolo.

Una richiesta, tre ID modello

Stesso modello, impostazioni e prompt del poster Sunburst del giro 1; la chiave di idempotenza è illustrativa. L'API restituisce un ID attività; fate polling finché non è succeeded, poi scaricate l'asset.

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: repair-weekend-poster" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {
      "prompt": "Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:\nREPAIR WEEKEND\nFIX IT. KEEP IT.\nSAT 14 NOV / 10 AM\nENTRY $5\nKeep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark."
    },
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"}
  }'

La risposta è un'attività in coda con un id. Fate polling di GET https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id} ogni pochi secondi; quando status è succeeded, scaricate assets[0].url. Per Flare cambiate model in gpt-image-2.6-flare; per Nano Banana 2.1 cambiatelo in gemini-nano-banana-2.1 e i parametri in {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}. Per una modifica impostate operation su edit e inviate la foto come input.image nella forma {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}. Usate una nuova chiave di idempotenza per ogni immagine.

Per ripetere senza codice, aprite AI Image Generator. Le pagine dei modelli Sunburst, Flare e Nano Banana 2.1 elencano i prezzi attuali.

Domande frequenti

GPT Image 2.6 è migliore di Nano Banana 2.1?

Nessuno vince nel complesso sulle nostre quattro attività. Sunburst ha dato la luce prodotto più calda e il cobalto più vivido nella modifica; Nano Banana 2.1 è costato meno, ha disegnato un cucchiaio invece di due e ha mantenuto un poster su quattro righe.

Nano Banana 2.1 è più economico di GPT Image 2.6?

Sulle stime ufficiali di output a 2048 quadrato, sì: $0.0504 contro $0.10704, quindi 100 immagini costano circa $5.04 contro $10.70. I token di input e di ragionamento sono extra in entrambi i casi.

Perché un'immagine Flare è tornata a 1254 px?

Abbiamo chiesto 2048×2048 e ricevuto 1254×1254 sulla foto prodotto, mentre gli altri quattro output erano 2048 quadrato. Controllate la dimensione restituita prima di pubblicare; la stima di $0.10704 presuppone un quadrato 2048 completo.

Le modifiche mantengono i pixel originali?

No. Tutti e tre hanno mantenuto la disposizione della stanza e la poltrona, ma hanno ridipinto il tessuto e spostato luce e colore, e il blu di Sunburst è andato più vicino al cobalto richiesto. Controllate colore e texture a dimensione piena prima di usare una modifica come ritocco da catalogo.

Fonti verificate

• Registro delle modifiche dell'API OpenAI
• Pagina del modello GPT Image 2.6 Sunburst
• Pagina del modello GPT Image 2.6 Flare
• Guida alla generazione di immagini di OpenAI
• Prezzi dell'API OpenAI
• Guida alla generazione di immagini di Gemini
• Prezzi della Gemini Developer API
• Registro delle modifiche dell'API Gemini
• Classifica testo-immagine di Artificial Analysis
• Classifica di modifica immagini di Artificial Analysis
• Metodologia per le immagini di Artificial Analysis

Aggiornato l'8 novembre 2026. Ripeteremo i test su poster e prodotto se uno dei fornitori cambia le impostazioni predefinite o i prezzi.