Anmerkung des Autors: Dieser Artikel vergleicht GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1 anhand der benötigten Ausgabeformate. Dabei geht es um Animationen und Vektorgrafiken, 4K und mehrere Referenzbilder, zwei Arten von Benchmark-Ergebnissen und zwei Abrechnungsmodelle. Zum Schluss folgt eine Entscheidungstabelle für drei Aufgabentypen.
Beim Vergleich von GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1 geht es nicht darum, welches Modell die schöneren Bilder zeichnet, sondern darum, welche Art von Datei Sie am Ende liefern müssen. Wenn Sie eine Animation für Social Media oder ein skalierbares Vektor-Icon brauchen, unterstützt GPT-Image-2.6 die Ausgabe als GIF und SVG nativ. Nano Banana 2.1 unterstützt keines dieser beiden Formate. Geht es dagegen um 4K-Druckmaterialien, ein langes E-Commerce-Bild, dessen Konsistenz durch 14 Referenzbilder gesichert werden soll, oder um eine Anwendung mit Search Grounding, nennt Nano Banana 2.1 klare Leistungsstufen, Obergrenzen und Funktionen.
Das ist kein Kompromissartikel nach dem Motto „Beide haben ihre Stärken“. Im Folgenden stellen wir zunächst beide Modelle vor. Danach geht es um fünf entscheidende Unterschiede, zwei Arten von Benchmark-Ergebnissen, die nicht vermischt werden dürfen, und zwei Abrechnungsmodelle, deren Werte sich nicht einfach miteinander multiplizieren lassen. Zum Schluss folgt eine Entscheidungstabelle nach Aufgabentyp. Alle Informationen, die offiziell nicht veröffentlicht wurden, sind als „unbekannt“ gekennzeichnet.
Was sind GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1?
GPT-Image-2.6 ist ein Bildmodell der neuen Generation, das OpenAI am 2026-11-04 in seinem offiziellen Blog vorgestellt hat. Es gibt zwei API-Varianten: gpt-image-2.6-flare ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und benötigt laut OpenAI bei niedriger Qualität im schnellsten Fall etwa 6 Sekunden. gpt-image-2.6-sunburst legt den Schwerpunkt auf Details und Konsistenz bei mehrstufigen Bearbeitungen. Laut OpenAI ist das neue Modell außerdem 50 % schneller als die Vorgängergeneration; weltweit werden wöchentlich rund 4 Milliarden Bilder erzeugt.
Nano Banana 2.1 ist seit dem 2026-10-06 offiziell verfügbar. Das API-Modell heißt gemini-nano-banana-2.1 und basiert auf Gemini 3.6 Flash. Google positioniert es als „leistungsfähiges Allround-Modell für Bilderzeugung und dialogbasierte Bearbeitung“. Es ist die auf Effizienz ausgelegte Alternative zu Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), nicht die Pro-Version selbst.
| Merkmal | GPT-Image-2.6 | Nano Banana 2.1 |
|---|---|---|
| Anbieter und Zeitpunkt | OpenAI, veröffentlicht am 2026-11-04 | Google, offiziell verfügbar seit 2026-10-06 |
| Grundlage und Positionierung | Spezielles Bildmodell mit einer schnellen und einer detailorientierten Variante | Gemini 3.6 Flash, leistungsfähiges Allround-Modell |
| API-Modell | gpt-image-2.6-flare / gpt-image-2.6-sunburst |
gemini-nano-banana-2.1 |
| Eingabe | Text, Bilder | Text, Bilder, Videos, PDF |
| Ausgabe | Bitmap, GIF, SVG | Bilder und Text |
| Produktzugang | ChatGPT, Codex, OpenAI API | Gemini App, AI Studio, Gemini API, AI Mode in der Suche, Ads, Flow, Stitch |
| Offiziell nicht veröffentlicht | Maximale Anzahl an Referenzbildern, Kontextfenster, Übersicht der Auflösungsstufen, unabhängige Benchmark-Ergebnisse | Eingabepreise pro Einheit (in diesem Artikel nicht angegeben) |
Auch bei der API-Anbindung unterscheiden sich die beiden deutlich. GPT-Image-2.6 bietet über die OpenAI API nur die beiden Endpunkte v1/images/generations und v1/images/edits. Nano Banana 2.1 nutzt die Gemini API und unterstützt Thinking, Such-Grounding und Batch. Nicht unterstützt werden Caching, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgabe, Codeausführung, Dateisuche und Live API.
Bildunterschrift: Screenshot der Modellkarte von Nano Banana 2.1, Quelle: offizielle Modellkarte von Google DeepMind, abgerufen am 2026-11-05.
GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1 im Vergleich: fünf entscheidende Unterschiede
Jeder dieser fünf Unterschiede kann darüber entscheiden, ob sich eine Datei wie gewünscht liefern lässt.
| Unterschied | GPT-Image-2.6 | Nano Banana 2.1 | Auswirkungen auf das Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Ausgabeformat | Bitmap, GIF (2–64 Frames), SVG (statische Vektorgrafik) | Bilder und Text, kein GIF oder SVG | Nur 2.6 erzeugt Animationen und Vektorgrafiken nativ |
| Auflösung | Keine benannten Auflösungsstufen, Grösse frei wählbar, maximal 3840 Pixel pro Seite | Drei Stufen: 1K / 2K / 4K, standardmässig 1K | Nur NB 2.1 bietet eine explizite 4K-Stufe |
| Referenzbilder | Unterstützt Bildeingaben, Obergrenze nicht veröffentlicht | Bis zu 14 Bilder (4 Figuren + 10 Objekte) | Nur NB 2.1 nennt eine verlässliche Obergrenze für Konsistenz über mehrere SKUs und Figuren hinweg |
| Bearbeitungssteuerung | Transparente PNG-Anmerkungsebene mit markup + Parameter complexity | Masken- / Skizzenbearbeitung + drei Denkstufen | Die Bearbeitungsabläufe unterscheiden sich |
| Such-Grounding und Kontext | Keine Angaben zu Such-Grounding oder Kontextfenster | Unterstützt Grounding über Web- und Bildersuche, Eingabe von 131,072 Tokens | Wenn aktuelle Fakten nötig sind, NB 2.1 wählen |
GIF- und SVG-Parameter von GPT-Image-2.6
Die GIF-Ausgabe unterstützt 2 bis 64 Frames, standardmässig sind es 9. Das Intervall zwischen den Frames lässt sich auf 20 bis 2000 Millisekunden einstellen. Für die SVG-Ausgabe muss n gleich 1 sein. Das Ergebnis ist eine statische Vektorgrafik, die sich für Icons, Logoentwürfe und verlustfrei skalierbare Illustrationen eignet. Zur Erfolgsquote über die API, zur Dateigrösse und zur benötigten Zeit bei GIFs gibt es derzeit keine öffentlichen Daten. Vor dem produktiven Einsatz sollte man daher zunächst eine kleine Stichprobe testen.
Bei der Bildgrösse müssen Breite und Höhe jeweils ein Vielfaches von 16 sein. Das Seitenverhältnis muss zwischen 1:3 und 3:1 liegen, keine Seite darf länger als 3840 Pixel sein, und die Gesamtzahl der Pixel muss zwischen 655.360 und 8.294.400 liegen. Grössen über 2560×1440 gelten laut offizieller Dokumentation als experimentell. Aus diesen Vorgaben ergibt sich, dass 2.6 keine quadratischen Bilder mit 4096×4096 erzeugen kann. Die maximale Grösse liegt ungefähr bei 3840×2160.
4K, ultrabreite Formate und 14 Referenzbilder bei Nano Banana 2.1
Nano Banana 2.1 verbessert Bildqualität und Realismus in allen drei Auflösungsstufen: 1K, 2K und 4K. Ausserdem wurden Fehler beim Zusammenfügen von Bildteilen für die ultrabreiten und extralangen Seitenverhältnisse 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1 bei 2K und 4K behoben. Das ist besonders für lange Produktbilder und Banner im E-Commerce praktisch. Die 14 Referenzbilder verteilen sich auf 4 Figuren und 10 Objekte. Damit lassen sich ein Model und mehrere Produkte gleichzeitig festlegen. Für die Denktiefe stehen drei Stufen zur Verfügung: minimal, medium (Standard) und high.
Beide Modelle haben auch gemeinsame Schwächen: Bei der Textdarstellung können Fehler auftreten, besonders bei kleiner Schrift und längeren Absätzen. Nach mehreren Bearbeitungsrunden kann die Konsistenz von Figuren und Marken weiterhin nachlassen. Auch räumliche Beziehungen wie links und rechts werden gelegentlich verwechselt.
GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1: Was sagen die Benchmarks aus?
Dieser Abschnitt wird leicht missverstanden. Derzeit kursieren zwei Sätze von Elo-Werten aus unterschiedlichen Bewertungssystemen. Die Zahlen lassen sich weder direkt vergleichen noch zwischen den Systemen umrechnen.
| Vergleichspunkt | Offizielle Modellkarte von Google | Artificial Analysis |
|---|---|---|
| Art | Offizielle Angaben des Herstellers | Unabhängiger Test durch Dritte |
| Zeitpunkt | 2026-10 | Abgerufen am 2026-11-05 |
| Methode | Einheitliche SxS-Präferenzbewertung mit Elo | Elo aus Blindbewertungen in einer öffentlichen Arena, mit Stichprobengröße |
| Einbezogene Modelle | Nur vier Modelle von Google | Herstellerübergreifend, darunter OpenAI und Google |
| Ist 2.6 enthalten? | Nein | 2.6 fehlt in beiden Ranglisten |
| Geeignet für die Frage | Wie stark hat sich NB 2.1 gegenüber den älteren Google-Modellen verbessert? | Welchen Platz belegt NB 2.1 im herstellerübergreifenden Vergleich? |
Googles Modellkarte: Vergleich nur innerhalb der Google-Familie
- Gesamtpräferenz bei Text-zu-Bild: NB 2.1 (Thinking) 1.050 ±14, NB 2.1 (No Thinking) 1.015 ±13, Nano Banana 2 990 ±7 und Nano Banana Pro 935 ±8.
- Konsistenz mehrerer Figuren: 1.106 / 1.068 / 978 / 1.011. Hier ist der Vorsprung von NB 2.1 am größten.
- Bearbeitung mit mehreren Referenzbildern: 1.066 / 1.041 / 988 / 989; Bearbeitung mit Masken und Skizzen: 1.049 / 1.042 / 965 / 927.
- Faktentreue von Infografiken: 0,521 / 0,328 / 0,179 / 0,265. Mit aktiviertem Thinking fällt die Verbesserung deutlich aus.
Artificial Analysis: herstellerübergreifender Vergleich, 2026-11-05
- Text-zu-Bild-Rangliste (AA-Image-T2I v2.1): GPT Image 2.5 Sunburst liegt mit 1.224 Punkten (13.108 Stichproben) auf Platz eins, Nano Banana 2.1 mit 1.176 Punkten (6.274 Stichproben) auf Platz vier.
- Rangliste für Bildbearbeitung (AA-Image-Editing v2.1): GPT Image 2.5 Sunburst erreicht 1.199 Punkte (18.300 Stichproben), Nano Banana 2.1 kommt auf 1.151 Punkte (6.937 Stichproben).
- Der Drittanbieter-Vergleich von OrcaRouter kommt zu dem Schluss, dass 2.5 in beiden Ranglisten rund 48 Punkte vor NB 2.1 liegt und der Abstand außerhalb des Konfidenzintervalls liegt.
Für einen herstellerübergreifenden Vergleich stehen also nur die Vorgängergeneration GPT Image 2.5 und NB 2.1 zur Verfügung. Die 1.224 Punkte von 2.5 dürfen nicht als Wert für 2.6 ausgegeben werden. Ein Drittanbieter behauptet zwar, 2.6 Sunburst liege in der Image Arena von DesignArena auf Platz eins und vor 2.5 Sunburst. Da derzeit aber kein überprüfbarer Elo-Wert vorliegt, bleibt das eine Drittanbieterangabe. Stand 2026-11-05 ist der unabhängige Wert für 2.6 weiterhin unbekannt.
GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1 im Preisvergleich: Bei 2K fast gleichauf, bei 4K hat nur ein Modell einen Preis
Die beiden Anbieter rechnen unterschiedlich ab. OpenAI berechnet die Kosten nach Token. Googles Preisliste basiert zwar ebenfalls auf Token, nennt aber auch einen umgerechneten Preis pro Bild. Die Token-Zahlen lassen sich daher nicht einfach multiplizieren und direkt vergleichen – aussagekräftig sind nur die Ausgabekosten pro Bild. Die folgende Tabelle zeigt ausschließlich die Bildausgabe, ohne Eingabe-Token und Teilbilder.
| Modell und Stufe | Abrechnungsbasis | Ausgabe-Token | Ausgabekosten pro Bild (offiziell) |
|---|---|---|---|
| NB 2.1 · 1K (1024×1024) | Preis laut Preisliste pro Bild | 1,120 | ca. $0.0336 |
| NB 2.1 · 2K (2048×2048) | Preis laut Preisliste pro Bild | 1,680 | ca. $0.0504 |
| NB 2.1 · 4K (4096×4096) | Preis laut Preisliste pro Bild | 3,780 | ca. $0.113 |
| 2.6 · low (1024×1024) | Offizieller Rechner nach Token | 823 | ca. $0.02469 |
| 2.6 · medium | Offizieller Rechner nach Token | 1,449 | ca. $0.04347 |
| 2.6 · high | Offizieller Rechner nach Token | 1,756 | ca. $0.05268 |
| 2.6 · xhigh / max | Offizieller Rechner nach Token | 3,122 / 7,024 | ca. $0.09366 / $0.21072 |
| 2.6 · Größe auf 4K-Niveau | Nach Token | Nicht veröffentlicht | Unbekannt |
Bei 2K liegen die beiden Modelle preislich am nächsten beieinander. In seiner Übersicht vom 2026-11-05 nennt OrcaRouter für NB 2.1 bei 2K $0.0504 und für 2.6 high rund $0.053 – ein Unterschied von etwa 5%. Dabei ist zu beachten: Der Rechnerwert für 2.6 wurde bei 1024×1024 ermittelt, und auch die Qualitätsstufen sind nicht gleichwertig. Das Ergebnis zeigt daher nur, dass die Preise „fast gleichauf“ liegen – nicht, welches Modell das bessere Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
Bei 4K gehen die Angaben auseinander. Für NB 2.1 ist ein Preis von $0.113 pro Bild ausgewiesen. Bei 2.6 gelten Größen über 2560×1440 als experimentell; den Token-Verbrauch für Größen auf 4K-Niveau hat OpenAI nicht veröffentlicht. Zum Vergleich innerhalb derselben Modellfamilie: Nano Banana 2 kostet bei 1K $0.067, bei 2K $0.101 und bei 4K $0.151. Für Nano Banana Pro liegen die Preise bei $0.134 für 1K–2K und $0.24 für 4K. Wer höhere Qualitätsansprüche hat, kann Pro in Betracht ziehen – die Kosten steigen dann allerdings deutlich.
Beim Batch-Tarif kostet die Bildausgabe von NB 2.1 $15/1M Tokens. Auf der Preisseite für 2.5 nennt OpenAI ebenfalls $15/1M für die Bildausgabe im Batch-Modus. Auf der Modellseite für 2.6 fehlt diese Angabe jedoch, sodass der Batch-Rabatt für 2.6 derzeit noch unbekannt ist. Die weiteren Einzelpreise für 2.6: Texteingabe $5/1M (aus dem Cache $1.25/1M), Bildeingabe $8/1M (aus dem Cache $2/1M), Bildausgabe $30/1M.
💰 Kosten prüfen: Die obige Tabelle enthält die offiziellen Preise. Bei Modellaufrufen über eine Aggregationsplattform kann deren Abrechnung abweichen. Die aktuellen Einzelpreise können Sie in der Modellliste von APIYI auf apiyi.com prüfen. Maßgeblich für die tatsächliche Abrechnung ist die Anzeige in der Konsole.
GPT-Image-2.6 oder Nano Banana 2.1: Die Wahl nach Ergebnisformat
Für die Modellwahl lassen sich die Unterschiede auf drei Regeln herunterbrechen:
- Das Ergebnis soll ein GIF oder SVG sein: Wählen Sie GPT-Image-2.6. NB 2.1 unterstützt diese beiden Ausgabeformate nicht.
- Sie benötigen ein fertiges 4K-Bild, ein Bild mit extremem Seitenverhältnis oder müssen mehrere Charaktere und Produkte konsistent halten: Wählen Sie Nano Banana 2.1. Für Auflösung, Preis und maximale Anzahl an Referenzbildern gibt es klare Angaben.
- Die Anwendung benötigt aktuelle Fakten, etwa für Nachrichtenbilder oder Infografiken mit aktuellen Daten: Wählen Sie Nano Banana 2.1 und aktivieren Sie die Suchanbindung. Beachten Sie dabei, dass der Wissensstand des Modells im März 2026 endet.
| Aufgabentyp | Empfehlung | Wichtigster Grund | Zu beachten |
|---|---|---|---|
| Animierte Social-Media-Bilder, Sticker, kurze Endlosschleifen | GPT-Image-2.6 | Natives GIF, bis zu 64 Frames, einstellbarer Frame-Abstand | Dateigröße und Verarbeitungszeit für GIFs über die API sind nicht veröffentlicht |
| Icons, Logoentwürfe, Vektorillustrationen | GPT-Image-2.6 | Natives SVG (n=1) |
Erzeugt nur statische Vektorgrafiken |
| Überarbeitung in mehreren Runden, lokale Änderungen per Markierung | GPT-Image-2.6 sunburst | Markup-Ebene für Anmerkungen, Fokus auf Konsistenz über mehrere Runden | Komplexe Eingabeaufforderungen können bis zu etwa 2 Minuten dauern |
| E-Commerce-Hauptbilder und lange Produktbilder, Konsistenz über mehrere SKUs | Nano Banana 2.1 | 14 Referenzbilder, Fehler bei extremen Seitenverhältnissen wurden behoben | Bei der Maskenbearbeitung können Markierungsspuren zurückbleiben |
| 4K-Druck, grossformatige Poster | Nano Banana 2.1 | Klar definierte 4K-Stufe, etwa $0.113 pro Bild | Bei 1K kann kleine Schrift unscharf werden; mindestens 2K verwenden |
| Infografiken mit aktuellen Fakten, Bilder für Nachrichtenbeiträge | Nano Banana 2.1 | Suchanbindung verbessert die faktische Zuverlässigkeit von Infografiken | Weltwissen und räumliches 3D-Denken sind weiterhin begrenzt |
| Normale 2K-Standbilder, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt | Beide geeignet | Die 2K-Kosten unterscheiden sich um etwa 5 % | Tatsächliche Ergebnisse anhand einer kleinen Stichprobe vergleichen |
Wenn Sie beide Modelle nutzen möchten, können Sie sie über dieselbe Schnittstelle parallel testen. APIYI bietet derzeit beide an:
gpt-image-2.6-flare/gpt-image-2.6-sunburst: nutzungsbasierte Abrechnung, Eingabe $5/1M tokens, Ausgabe $30/1M tokens, Cache-Lesezugriffe $1.25/1M; Endpunkte für chat und images.gemini-nano-banana-2.1: Abrechnung pro Aufruf, $0.045/Aufruf; für höhere Qualität steht auchnano-banana-prozur Verfügung.- Zugriff: Tragen Sie
https://api.apiyi.com/v1alsbase_urlein und verwenden Sie die OpenAI-kompatible Aufrufweise.
Für Modelle und Preise ist die Modellliste der Plattform auf docs.apiyi.com/models massgeblich.
🎯 Empfehlung zur Modellwahl: Erstellen Sie mit demselben Satz an Eingabeaufforderungen zunächst 20 bis 50 Bilder pro Modell. Entscheiden Sie dann anhand des gewünschten Ergebnisses, welches Modell Sie hauptsächlich einsetzen. Über APIYI apiyi.com können Sie den parallelen Test mit einem einzigen API-Schlüssel durchführen. Neue Nutzer erhalten ein kostenloses Testguthaben und müssen nicht separat Konten und Abrechnungssysteme bei beiden Anbietern einrichten.
GPT-Image-2.6 und Nano Banana 2.1 im Vergleich: FAQ und Fazit
Häufig gestellte Fragen
F1: Welches Modell eignet sich besser für chinesischsprachige Poster: GPT-Image-2.6 oder Nano Banana 2.1?
Keiner der beiden Anbieter hat spezielle Daten zur Darstellung chinesischer Schrift veröffentlicht. Beide räumen ein, dass bei kleiner Schrift und längeren Absätzen Fehler auftreten können. Laut den offiziellen Angaben von NB 2.1 sind die Textdarstellung und das Layout von Infografiken präziser. Bei 1K kann kleine Schrift allerdings verschwimmen. Für Poster empfiehlt sich daher 2K oder 4K. Laut den offiziellen Angaben zu 2.6 kann Text falsch positioniert sein. Am besten erstellen Sie mit demselben Text auf beiden Plattformen mehrere Testbilder und vergleichen die Ergebnisse.
F2: Darf man mit GPT-Image-2.6 erzeugte GIFs kommerziell nutzen?
Die für diesen Artikel herangezogenen Quellen behandeln die Lizenzbedingungen für GIFs nicht. Massgeblich sind die Nutzungsbedingungen und Richtlinien von OpenAI. Auch zur Erfolgsquote, Dateigrösse und Dauer der GIF-Erzeugung per API liegen noch keine öffentlichen Daten vor. Vor dem kommerziellen Einsatz sollten Sie deshalb zunächst eine kleine Testserie durchführen.
F3: Wie lassen sich die 14 Referenzbilder bei Nano Banana 2.1 aufteilen?
Laut den offiziellen Angaben sind bis zu 4 Figuren und 10 Objekte möglich. Im E-Commerce können Sie das Model als Figur und Produkte sowie Verpackungen als Objekte zuweisen, um die Konsistenz über mehrere SKUs hinweg zu sichern. In der Model Card sind die Werte für die Bearbeitung mit mehreren Referenzbildern und die Konsistenz mehrerer Figuren deutlich gestiegen. Der Anbieter räumt aber auch ein, dass die Konsistenz „nicht immer perfekt“ ist. Wenn Sie die Ergebnisse zunächst ausprobieren möchten, können Sie über APIYI apiyi.com einen Testlauf mit wenigen Referenzbildern durchführen.
F4: Gibt es unabhängige Benchmark-Ergebnisse für GPT-Image-2.6?
Stand 2026-11-05 liegt für 2.6 weder in der Text-zu-Bild-Rangliste noch in der Bearbeitungsrangliste von Artificial Analysis ein Ergebnis vor. Die Platzierung bei DesignArena wird nur von Dritten wiedergegeben; ein überprüfbarer Elo-Wert fehlt. Für einen herstellerübergreifenden Vergleich stehen daher nur GPT Image 2.5 und NB 2.1 zur Verfügung. GPT Image 2.5 liegt dabei rund 48 Punkte vorn.
F5: Welches Modell lässt sich einfacher integrieren?
Bei direkter Anbindung läuft 2.6 über den Bild-Endpunkt von OpenAI, NB 2.1 über die Gemini API. Die Parameter und die Abrechnungsweise unterscheiden sich. Wenn Sie beide Optionen testen möchten, können Sie bei APIYI apiyi.com über eine einheitliche OpenAI-kompatible Schnittstelle zwischen den Modellen wechseln. Für den Vergleich müssen Sie nur das Feld `model` ändern.
Fazit: eine Entscheidung und drei Handlungsschritte
Die Entscheidung in einem Satz: Wer animierte Bilder und Vektorgrafiken braucht, wählt GPT-Image-2.6; für 4K, mehrere Referenzbilder oder Such-Grounding ist Nano Banana 2.1 die passende Wahl. Bei gewöhnlichen statischen Bildern in 2K sind die Kosten ähnlich – entscheiden Sie anhand der Beispielbilder.
- Zuerst das Ausgabeformat klären: Legen Sie fest, ob das Ergebnis eine GIF-Datei, SVG-Grafik, 4K-Bitmap oder ein gewöhnliches statisches Bild sein soll. Erst danach lohnt sich der Blick auf Benchmarks.
- Benchmarks im richtigen Kontext lesen: Die Elo-Werte aus Googles Modellkarte eignen sich nur für Vergleiche innerhalb der Modellfamilie. Für Vergleiche zwischen Anbietern dienen die Zahlen von Artificial Analysis – immer zusammen mit Stichprobengröße und Datum. Für 2.6 liegt derzeit noch kein Ergebnis vor.
- Mit einer kleinen Stichprobe parallel testen: Lassen Sie dieselben Eingabeaufforderungen einmal auf beiden Modellen laufen und erfassen Sie Kosten und Dauer. Empfehlung: Nutzen Sie dafür einen einzigen API-Schlüssel bei APIYI auf apiyi.com. Maßgeblich für Modelle und Preise ist die Modellliste der Plattform.
Quellen
- Offizieller OpenAI-Blog: Introducing Images 2.6
- Link:
openai.com/index/introducing-images-2-6 - Inhalt: Modellbezeichnung von 2.6, Ausgabeparameter für GIF und SVG sowie die von OpenAI angegebene Geschwindigkeitssteigerung
- Google Gemini API-Modellseite: Nano Banana 2.1
- Link:
ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1 - Inhalt: Ein- und Ausgabe, Token-Limits sowie unterstützte und nicht unterstützte Funktionen
- Google DeepMind-Modellkarte: Nano Banana 2.1
- Link:
deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1 - Inhalt: SxS-Elo innerhalb der Modellfamilie und offiziell anerkannte Einschränkungen
- Artificial Analysis Bild-Rangliste
- Link:
artificialanalysis.ai - Inhalt: Anbieterübergreifende Elo-Werte und Stichprobengrößen, abgerufen am 05.11.2026
Autor: APIYI-Technikteam
Technischer Austausch: Kontaktieren Sie uns gerne über die offizielle APIYI-Website apiyi.com. Weitere Informationen zu Modellen und Integration finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com.
