Confronto tra modelli di immagini — Nano Banana Pro vs GPT-Image-2 vs Nano Banana 2

Tre dei più validi modelli di immagini che puoi chiamare oggi su Kunavo: Nano Banana Pro di Google, GPT-Image-2 di OpenAI e il nuovo ed economico Nano Banana 2 di Google. Condividono la stessa superficie API compatibile con OpenAI, quindi passare dall’uno all’altro richiede una modifica di una sola parola. Ecco in cosa differiscono, quando scegliere ciascuno e dove si colloca realmente il costo.

I modelli a confronto

• Nano Banana Pro — il modello di immagini premium di Google. Fedeltà di livello superiore e la migliore resa del testo nell’immagine del gruppo: insegne, etichette dell’interfaccia, confezioni e testi su più righe risultano leggibili già al primo tentativo. È il più costoso dei tre, ma costa comunque 50% in meno rispetto alla tariffa ufficiale di Google.
• GPT-Image-2 — il modello di immagini nativo di OpenAI. Comprensione eccellente dei prompt: segue da vicino istruzioni letterali e dettagliate. Ha un prezzo fisso per immagine che non aumenta con la risoluzione, diventando così l’opzione più economica quando passi al 4K.
• Nano Banana 2 — la scelta più conveniente. Un Nano Banana più recente, con fedeltà e aderenza ai prompt migliorate rispetto all’originale, al prezzo 1K più basso dei tre. La scelta predefinita per generare in grandi volumi.

Tutti e tre su Kunavo a 13–50% in meno rispetto alla tariffa ufficiale di ciascun provider. Superficie API OpenAI identica: cambia solo lo slug del modello:

# Same client. Same code shape. Different model.
# All three return a permanent files.kunavo.com URL.
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",
)

prompts = [
    "a glass-walled tea house at the edge of a misty forest, golden hour, "
    "cinematic, 50mm lens, shallow depth of field",
    "a vintage Italian espresso machine on a marble counter, soft window "
    "light, food magazine photography",
    "a stylized cityscape map of Tokyo, isometric, pastel colors, "
    "labeled districts in elegant serif",
]

for prompt in prompts:
    for model in ["nano-banana-pro", "gpt-image-2", "nano-banana-2"]:
        resp = client.images.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
        )
        print(model, resp.data[0].url)

Come scegliere

Testo dentro l’immagine — insegne, mockup UI, poster

Inizia con Nano Banana Pro. La linea Nano Banana di Google è la più forte del catalogo nel rendere leggibile il testo dentro un’immagine: testi su più righe, pesi variabili e coerenza nello stile del brand. Se il tuo caso d’uso include qualsiasi testo renderizzato nell’inquadratura — mockup di Twitter Card, confezioni di prodotto, poster infografici, screenshot di app store — è il primo modello da provare. GPT-Image-2 è un valido secondo classificato; il Nano Banana 2 economico gestisce le etichette brevi, ma diventa meno affidabile man mano che il testo cresce.

Fedeltà al prompt — prompt letterali e complessi

GPT-Image-2 e Nano Banana Pro eccellono entrambi qui, con caratteristiche diverse. GPT-Image-2 è più letterale: segue da vicino un prompt dettagliato ed esplicito, ideale quando il brief è preciso. Nano Banana Pro segue meglio le istruzioni per richieste compositive (“metti X a sinistra, Y sullo sfondo”) e per tutto ciò che contiene testo. Nelle scene con quattro o più elementi e relazioni spaziali rigide, tutti i modelli attuali peggiorano: prevedi di generare alcuni candidati e scegliere il migliore.

Budget e grandi volumi

Nano Banana 2 è la scelta predefinita conveniente. A circa $0,047 per immagine 1K è il più economico dei tre alla risoluzione standard, con una fedeltà chiaramente superiore a quella del Nano Banana originale. Se generi miniature, varianti o qualsiasi contenuto su larga scala in cui il costo per immagine domina, inizia da qui e passa a Nano Banana Pro solo per le immagini che richiedono testo o la massima fedeltà. (Il Nano Banana originale è ancora più economico se vuoi il costo assolutamente minimo.)

Quando serve il 4K

GPT-Image-2 è il vincitore a sorpresa per il costo in 4K. Il suo prezzo per immagine è fisso tra 1K, 2K e 4K, mentre i modelli Nano Banana aumentano il prezzo con la risoluzione. Per l’output ad alta risoluzione, GPT-Image-2 è quindi capace e anche il più economico del gruppo: un aspetto da tenere presente per risorse destinate alla stampa e immagini hero di grandi dimensioni.

Costo (per immagine, su Kunavo)

Tutte e tre vengono fatturate per immagine, non per token. L'indicazione del costo per chiamata su /pricing:

• Nano Banana Pro: circa $0,067 per 1K / 2K, circa $0,12 per 4K (la scelta premium — la qualità del testo vale il costo nel caso d'uso giusto)
• GPT-Image-2: circa $0,063 per immagine a ogni risoluzione (prezzo fisso — quindi di fascia media a 1K e il più economico a 4K)
• Nano Banana 2: circa $0,047 per 1K, circa $0,071 per 2K, circa $0,106 per 4K (il più economico alla risoluzione standard)

Le chiamate non riuscite non vengono fatturate: se scrivi male lo slug del modello o il provider upstream rifiuta il prompt, il saldo resta intatto. Consulta /docs/billing per le regole complete.

Con quale dovresti iniziare?

• Qualsiasi immagine contenente testo (mockup UI, materiali di marketing, packaging)? Nano Banana Pro. Non iniziare nemmeno con gli altri.
• Prompt precisi e letterali o output in 4K? GPT-Image-2. L'aderenza al prompt è eccellente e il prezzo fisso rende economica l'alta risoluzione.
• Grandi volumi, con il costo come fattore dominante? Nano Banana 2. È il più economico a 1K, con una fedeltà sufficiente per la maggior parte del lavoro in produzione.
• Stai creando uno strumento general-purpose che deve gestire tutti i casi precedenti? Imposta Nano Banana 2 come predefinito per la maggior parte delle richieste e consenti agli utenti (o al tuo routing) di passare a Nano Banana Pro per i fotogrammi ricchi di testo e a GPT-Image-2 per il 4K. Un predefinito con due alternative è meglio che forzare ogni richiesta attraverso il modello più costoso.

Modifica delle immagini — una questione separata

Per il lavoro image-to-image, sono disponibili due modelli di modifica sullo stesso endpoint /v1/images/edits: Nano Banana Edit (la stessa forza nel rendering del testo, ideale per sostituire testi su packaging e insegne) e GPT-Image-2 Edit (elevata aderenza al prompt per modifiche mirate). Passa semplicemente image insieme al prompt.

Provali tu stesso

L'intero catalogo è disponibile su /models, filtrabile per categoria. Il modo più rapido per confrontarli è creare un account e ricaricare da $10, eseguire lo snippet precedente con i tuoi 5 prompt e lasciare che siano i tuoi occhi a scegliere. Il gusto per le immagini è personale: il confronto corretto è quello eseguito sui tuoi prompt.