GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1: тест на одинаковых промптах и цена

26 октября 2026 года мы отправили четыре одинаковых промпта в GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare и Nano Banana 2.1. Меню выиграл Sunburst, фото товара — Flare, два теста закончились вничью. Одно изображение 2K стоило около $0.50 по тарифам OpenAI с GPT в качестве high и около $0.056 по тарифам Google для Nano Banana 2.1.

GPT Image 2.5 Flare сделал лучшее фото товара, но нарисовал в меню маяк, которого никто не просил, и ошибся в счёте обоих контейнеров. Цены за токены у него такие же, как у Sunburst, и в наших запусках он не был быстрее.

Все три модели есть в OmniaKey: GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare и Nano Banana 2.1.

Как мы тестировали

• Модели: gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image-2.5-flare и gemini-nano-banana-2.1 в OmniaKey. OpenAI публикует ещё снимки с датой, gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 и gpt-image-2.5-flare-2026-09-08, но мы брали ID без даты.
• Настройки: Sunburst и Flare с size 2048x2048 и quality high, Nano Banana 2.1 с image_size 2K, aspect_ratio 1:1 и рассуждением по умолчанию. Все изображения 2048×2048.
• Дата: 26 октября 2026 года. Меню запускали дважды на Sunburst и Nano Banana 2.1 и один раз на Flare, каждый другой тест — по одному разу на модель. С исходным фото для правки и тремя дополнительными запусками качества выходит 18 вызовов, и все прошли с первой попытки.
• Исходное фото для правки сделали на GPT Image 2, модели прошлого поколения, и все три модели получили один и тот же файл.
• Время считается от создания задачи до её завершения, статус опрашивается каждые 4 s через асинхронный медиа-API OmniaKey, поэтому ожидание в очереди входит в цифры.
• Проверяли в полном размере: каждое слово и каждую цену, предметы считали на увеличенных фрагментах, смотрели, следует ли каждое изображение каждой строке промпта, а в правке — что осталось неизменным.
• OmniaKey продаёт доступ по API ко всем трём моделям, поэтому тесты шли через него. Все цены ниже — прайс OpenAI и Google, а не наш.
• Источники: страницы моделей OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, её цены API, руководство по генерации изображений и список изменений; у Google — цены Gemini API, генерация изображений и список изменений, всё проверено 25 октября 2026 года.

Одно-два изображения на промпт и модель — маленькая выборка, так что каждый результат стоит читать как пример, который можно посмотреть.

Четыре теста, одинаковые промпты

Тест 1: меню кафе с шестью ценами (1:1)

Здесь проверяем каждое слово и каждую цену на печатной карточке меню и то, встают ли цены в одну колонку.

Промпт:

A printed café menu card lying flat on a marble table, shot from directly above. The card is cream paper with dark green ink. At the top, a large heading reads "HARBOR CAFÉ". Below it, six items, each on its own line with the price aligned to the right: "Flat White — $4.50", "Oat Latte — $5.25", "Cardamom Bun — $3.75", "Avocado Toast — $9.00", "Shakshuka — $11.50", "Lemon Tart — $4.25". At the bottom, in small italic text: "Open daily 7am–3pm". Natural window light, soft shadows, a sprig of rosemary at one corner of the card.

Что просит промпт: карточку меню кафе, лежащую на мраморном столе, снять строго сверху. Карточка из кремовой бумаги с тёмно-зелёной краской, сверху крупный заголовок "HARBOR CAFÉ", под ним шесть позиций по одной в строке, цена выровнена по правому краю. Внизу мелким курсивом "Open daily 7am–3pm", свет из окна, мягкие тени и веточка розмарина в углу карточки.

• GPT Image 2.5 Sunburst (36.7 s и 34.3 s): каждое слово и каждая цена верны в обоих запусках, включая "CAFÉ" и среднее тире в "7am–3pm". Оба раза длинные тире исчезли, а цены встали в колонку по правому краю, как в напечатанном меню. Розмарин лежит на углу карточки, частично за её краем; в первом запуске по краям добавились чашка кофе и стакан воды, во втором — чашка.
• GPT Image 2.5 Flare (42.9 s): каждое слово и каждая цена верны, длинные тире убраны, цены по правому краю, между строками тонкая линейка и рамка вокруг карточки. Сверху над заголовком появился маленький рисунок маяка с птицами, а также чашка кофе и стакан воды.
• Nano Banana 2.1 (36.5 s и 32.8 s): каждое слово и каждая цена верны в обоих запусках, розмарин лежит на углу карточки, как и просили. Длинные тире он сохранил буквально, поэтому цены не выравниваются: в первом запуске линии-выноски разной длины, во втором выравнивания по правому краю нет вовсе.

Вердикт: GPT Image 2.5 Sunburst. Все пять меню написали каждое слово и каждую цену верно, так что по тексту ничья. Sunburst дважды превратил строки вида "Flat White — $4.50" в настоящее меню с колонкой цен по правому краю и ничего не добавил на саму карточку. Nano оставил тире буквально, поэтому его цены не выравниваются, а Flare нарисовал маяк, которого никто не просил.

Тест 2: считаем предметы на полке (1:1)

Здесь проверяем два точных количества в одном кадре и то, осталась ли полка такой, как просили.

Промпт:

A studio photo of a wooden shelf against a light gray wall. On the shelf, from left to right: a clear glass jar holding exactly five red marbles, an empty clear glass jar, and a clear glass jar holding exactly three yellow lemons. A small white paper tag hangs from the middle jar with the number "2" written on it in black marker. A single blue feather lies on the shelf in front of the right jar. Soft, even lighting and no other objects.

Что просит промпт: студийное фото деревянной полки на фоне светло-серой стены. Слева направо: прозрачная стеклянная банка ровно с пятью красными шариками, пустая прозрачная банка и прозрачная банка ровно с тремя жёлтыми лимонами. На средней банке висит белая бумажная бирка с числом "2", написанным чёрным маркером, а перед правой банкой лежит одно синее перо. Мягкий ровный свет и больше никаких предметов.

• GPT Image 2.5 Sunburst (32.9 s): ровно 5 красных шариков в левой банке и пустая средняя банка с биркой "2". В правой банке 3 лимона впереди и четвёртый, наполовину скрытый за ними, то есть 4. Перо лежит спереди, между средней и правой банками.
• GPT Image 2.5 Flare (37.7 s): 6 шариков пирамидкой и 4 лимона справа, 3 впереди и один наполовину скрыт. Средняя банка пуста, на ней бирка "2".
• Nano Banana 2.1 (37.5 s): 7 шариков в левой банке и ровно 3 лимона справа, уложенных вдоль стекла. Средняя банка пуста, на ней бирка "2", а сами банки выше, в стиле банок Mason.

Вердикт: ничья, Sunburst и Nano Banana 2.1. Ни одна модель не попала в оба счёта сразу: Sunburst спрятал четвёртый лимон, Nano положил семь шариков, а Flare ошибся и там, и там. Если счёт важен, проверяйте каждое изображение и попробуйте просить предметы в ряд ("three lemons in a row, none behind").

Тест 3: фото товара — белый кожаный беговой кроссовок (1:1)

Здесь проверяем, выдерживается ли студийное задание до конца: глянцевые отражения, неоновый свет не в фокусе, без текста и без логотипов.

Промпт:

Product photo of a white leather running shoe on wet black asphalt at night, low angle, close-up. Pink and teal neon signs are out of focus in the background, and their colors reflect in the puddles and on the shoe's glossy surfaces. Small water droplets on the toe box. Sharp focus on the shoe, shallow depth of field, realistic commercial photography, no logos and no text.

Что просит промпт: фото товара — белый кожаный беговой кроссовок на мокром чёрном асфальте ночью, низкая точка и крупный план. Розовые и бирюзовые неоновые вывески размыты на фоне, их цвет отражается в лужах и на глянцевых участках кроссовка. Мелкие капли воды на носке, резкий фокус на кроссовке, малая глубина резкости, реалистичная коммерческая съёмка, без логотипов и без текста.

• GPT Image 2.5 Sunburst (41.5 s): мокрый асфальт, розовые и бирюзовые неоновые отражения, капли на носке, глянцевое покрытие как у лака и никакого текста. Но кроссовок надет: в кадр попали щиколотка и чёрные джоггеры, то есть это лайфстайл-снимок, а не заказанное фото товара.
• GPT Image 2.5 Flare (41.8 s): кроссовок один, на мокром асфальте ночью, с низкой точки, неон размыт позади, цвет в лужах и на глянцевом покрытии, капли на носке, ни текста, ни логотипов. Это самое близкое совпадение с каждой строкой задания.
• Nano Banana 2.1 (47.3 s): кроссовок один, из матовой перфорированной кожи, самая похожая на настоящую кожа из трёх, с каплями на носке. Строка "без текста" не выдержала: размытый розовый неон на фоне сложился в слово, земля выглядит блестящей, а не мокрой, и кроссовок не глянцевый.

Вердикт: GPT Image 2.5 Flare. Только он дал чистое фото товара с глянцевыми отражениями и без текста. Sunburst надел кроссовок на чью-то ногу, а Nano сделал вещь, больше всего похожую на кожу, но добавил неон в форме слова.

Тест 4: правка комнаты (1:1)

Здесь проверяем правку, которая сохраняет комнату: меняется только диван и появляется одно растение.

Промпт:

Change the sofa to dark green velvet and put a tall potted fiddle-leaf fig plant on the left side of the sofa. Keep everything else exactly the same: the walls, the window, the coffee table, the books, the rug, the light and the camera angle.

Что просит промпт: заменить диван на тёмно-зелёный бархат и поставить слева от него высокий фикус лировидный в горшке. Всё остальное оставить точно таким же: стены, окно, журнальный столик, книги, ковёр, свет и угол камеры.

Исходное фото мы сделали на GPT Image 2, модели прошлого поколения, по промпту со светло-серым трёхместным тканевым диваном у белой стены, круглым дубовым столиком с двумя книгами, кремовым шерстяным ковром и большим окном справа с прозрачными шторами, при послеобеденном солнце. Все три модели получили один и тот же файл.

• GPT Image 2.5 Sunburst (43.1 s): диван из тёмно-зелёного бархата и высокий фикус в корзине слева. Стены, обе картины в рамах, окно, шторы, подушки, плед, дубовый столик, обе книги, надписи на корешках, ковёр, свет и угол камеры совпадают с исходником. Стеллаж в самом левом углу исчез, на его месте стоит растение.
• GPT Image 2.5 Flare (37.5 s): тот же результат, что у Sunburst: фикус слева, каждый перечисленный предмет и надписи на корешках сохранены, стеллаж убран.
• Nano Banana 2.1 (33.2 s): диван из тёмно-зелёного бархата и фикус в белом горшке слева, стеллаж на месте. Но диван он укоротил, сдвинув его левый край вправо, чтобы поместить растение, плед и подушки, а надписи на корешках превратил в другие, нечитаемые буквы. Столик, ковёр, окно и свет остались.

Вердикт: ничья, Sunburst и Flare. Оба сохранили каждый перечисленный предмет вплоть до надписей на корешках и освободили место для растения, убрав стеллаж. Nano сохранил стеллаж, но укоротил диван и изменил надписи на корешках, хотя промпт просил оставить книги такими же.

Результат по тестам

Все меню написали каждое слово и каждую цену верно, поэтому этот тест решила вёрстка: GPT обошёлся с длинными тире как с разделителями и выровнял цены, а Nano их сохранил. Каждая модель ещё и уронила по одной строке задания: Sunburst сделал лайфстайл-снимок вместо фото товара, Flare дорисовал на меню, а Nano вставил неон в форме слова в фото "без текста".

Цена и скорость

OpenAI считает GPT Image 2.5 по токенам и не публикует цену за изображение, поэтому цифры ниже — это токены, которые списали наши изображения, умноженные на тарифы OpenAI.

OpenAI берёт $30 за миллион токенов вывода изображений, так что изображение в high стоит 16,640 × $30 за миллион = $0.4992, плюс 79–160 токенов текста на входе по $5 за миллион, максимум $0.0008.

На экране телефона три снимка похожи, в полном размере меню в low чуть мягче. Это один промпт, так что считайте подсказкой.

Sunburst и Flare списали одинаковые токены при одинаковом качестве: 16,640 в high, 4,224 в medium. Правка в high добавила 1,659 токенов входного изображения по $8 за миллион и 56 токенов текста, около $0.51.

Тарифы Google по прайсу, проверенному 25 октября 2026 года: $30 за миллион токенов вывода изображений, $7.50 за миллион токенов вывода текста и рассуждений и $1.50 за миллион токенов ввода.

Наша правка на Nano израсходовала 258 токенов рассуждения и входное изображение на 1,120 токенов, около $0.054. За изображение 2K GPT Image 2.5 в high стоит примерно в 9 раз больше, в medium примерно в 2.3 раза, а в low меньше: $0.033 против $0.056.

Nano стоит больше опубликованной цены Google за изображение потому, что в medium рассуждение включено по умолчанию и тарифицируется как вывод текста по $7.50 за миллион. Наш тест Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1 показал тот же эффект.

Обе компании берут за задания Batch половину стандартного тарифа.

Качество low и medium не ускорило GPT: меню в low и medium заняли 37.3 s на Sunburst и 37.8 s на Flare в medium. Актуальные цены OmniaKey смотрите на страницах моделей Sunburst, Flare и Nano Banana 2.1.

Sunburst или Flare

Sunburst — для текста, вёрстки и счёта, Flare — для фото товара; за токен они стоят одинаково. Сам OpenAI советует: "Choose Sunburst for workflows where editing precision matters most, and Flare for fast, high-quality everyday image generation." На страницах моделей Sunburst помечен как "Highest" со скоростью "Medium", а Flare — как "Higher" со скоростью "Very fast", при одинаковых токенных тарифах.

В наших запусках обе модели списали одинаковые токены и дали почти одинаковые правки, а лучшее фото товара сделал Flare. При этом Flare дорисовал на меню, ошибся в счёте обоих контейнеров и показал самую медленную медиану, 41.8 s. В документации OpenAI есть ещё два уровня качества, xhigh и max, их мы не тестировали, а что изменилось по сравнению с прошлым поколением, описано в GPT Image 2.5 vs GPT Image 2.

Плюсы и минусы

GPT Image 2.5 Sunburst

• Плюсы: каждое слово верно в обоих запусках меню и цены выровнены, правильный счёт шариков, правка сохранила каждый перечисленный предмет и самая быстрая медиана, 35.5 s.
• Минусы: надел кроссовок на чью-то ногу, спрятал четвёртый лимон, добавил в сцену с меню чашку кофе и стакан воды, и стоит около $0.50 за изображение 2K в high.

GPT Image 2.5 Flare

• Плюсы: лучшее фото товара и правка не хуже, чем у Sunburst.
• Минусы: нарисовал в меню маяк, которого никто не просил, ошибся в счёте обоих контейнеров и показал самую медленную медиану, 41.8 s, несмотря на пометку "Very fast" у OpenAI.

Nano Banana 2.1

• Плюсы: каждое слово верно, ровно три лимона, розмарин там, где просили, стеллаж сохранён и около $0.056 за изображение 2K. Документация Google даёт ему 4K и до 14 референсных изображений, что Nano Banana 2.1 vs Pro измеряет рядом с Pro.
• Минусы: сохранил длинные тире, поэтому цены не выравниваются, семь шариков вместо пяти, неон в форме слова в фото "без текста", укороченный диван и изменённые надписи на корешках в правке, и токены рассуждения на каждом изображении.

Какая модель для какой задачи

Прогнать тот же тест через один API

Этот запрос отправляет промпт с меню из теста 1 в Sunburst с 2048×2048 и качеством high, как было у нас:

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: harbor-cafe-menu-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A printed café menu card lying flat on a marble table, shot from directly above. The card is cream paper with dark green ink. At the top, a large heading reads \"HARBOR CAFÉ\". Below it, six items, each on its own line with the price aligned to the right: \"Flat White — $4.50\", \"Oat Latte — $5.25\", \"Cardamom Bun — $3.75\", \"Avocado Toast — $9.00\", \"Shakshuka — $11.50\", \"Lemon Tart — $4.25\". At the bottom, in small italic text: \"Open daily 7am–3pm\". Natural window light, soft shadows, a sprig of rosemary at one corner of the card."},
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"}
  }'

1. Ответ — 202 с идентификатором задачи.
2. Опрашивайте https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id} каждые несколько секунд, пока status не станет succeeded.
3. Скачайте изображение из assets[0].url.

Для Flare замените model на gpt-image-2.5-flare. В OmniaKey quality принимает low, medium, high или auto, и medium сократил наши токены вывода с 16,640 до 4,224.

Для Nano Banana 2.1 поставьте model в gemini-nano-banana-2.1, а parameters в {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}, потому что OmniaKey отклоняет size у этой модели. Для правки поставьте operation в edit и отправьте исходник в input.image как {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}, держа весь запрос в пределах 1 MiB. Модели GPT Image возвращают PNG, модели Gemini обычно JPEG.

Начните со страниц моделей GPT Image 2.5 Sunburst, GPT Image 2.5 Flare и Nano Banana 2.1, а каждый параметр разобран в документации по API изображений.

Частые вопросы

GPT Image 2.5 лучше, чем Nano Banana 2.1?

По тестам: меню выиграл Sunburst, фото товара — Flare, а счёт и правка комнаты закончились вничью. С ценой наоборот: около $0.50 против около $0.056 за изображение 2K в high. Модели GPT берите для вёрстки и правок, которые нужно сохранить, а Nano — когда важнее счёт к оплате.

Чем отличаются GPT Image 2.5 Sunburst и Flare?

OpenAI ставит Sunburst на точность правки, а Flare на быструю повседневную генерацию, помечая Sunburst как "Highest" со скоростью "Medium", а Flare как "Higher" и "Very fast". Токенные тарифы у них одинаковые, и в наших запусках они списали одинаковые токены. Лучшее фото товара дал Flare, самую чистую вёрстку меню — Sunburst.

Сколько токенов уходит на одно изображение GPT Image 2.5?

При 2048×2048 наши изображения списали 1,088 токенов вывода в low, 4,224 в medium и 16,640 в high, а правка добавила 1,659 токенов входного изображения. Калькулятор OpenAI не оценивает расход токенов 2.5, поэтому измерьте первую партию и умножьте на $30 за миллион токенов вывода.

Почему Nano Banana 2.1 стоит больше опубликованной цены за изображение?

Потому что в medium рассуждение включено по умолчанию и тарифицируется как вывод текста по $7.50 за миллион. В четырёх генерациях медиана рассуждения составила 730 токенов, около $0.0055 сверх $0.0504 за изображение.

gpt-image-2 устаревшая модель?

Нет. На странице устаревших моделей OpenAI нет строки для gpt-image-2, и руководство по изображениям его по-прежнему описывает. Более старые gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5 и chatgpt-image-latest уходят из API 1 декабря 2026 года, замена — Sunburst или Flare, а gpt-image-1 отключили 23 октября 2026 года.

История обновлений

• 26 октября 2026 года: первая версия, четыре теста с одинаковыми промптами прошли в тот же день.