Примечание автора: в этой статье GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1 сравниваются по формату итоговых материалов. Мы рассмотрим анимацию и векторную графику, 4K и работу с несколькими эталонными изображениями, два набора результатов бенчмарков и две схемы тарификации. В конце — таблица выбора для трёх типов задач.
При сравнении GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1 важнее не то, какая модель рисует лучше, а какой файл вам нужно получить на выходе. Если это анимация для соцсетей или масштабируемая векторная иконка, GPT-Image-2.6 поддерживает вывод в GIF и SVG, а Nano Banana 2.1 — нет. Если же вам нужны материалы для печати в 4K, длинное изображение для электронной коммерции с соблюдением единообразия по 14 эталонным изображениям или приложение с опорой на результаты поиска, у Nano Banana 2.1 чётко описаны доступные разрешения, ограничения и возможности.
Это не компромиссная статья в духе «у каждой модели свои достоинства». Сначала разберёмся, что представляют собой обе модели, затем рассмотрим пять ключевых различий, два набора результатов бенчмарков, которые нельзя смешивать, и две схемы тарификации, которые нельзя напрямую перемножать. В конце вы найдёте таблицу выбора по типу задачи. Всё, что не было официально объявлено, отмечено как «неизвестно».
Что такое GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1
GPT-Image-2.6 — модель нового поколения для генерации изображений, которую OpenAI представила в официальном блоге 2026-11-04. У неё есть две версии для API: gpt-image-2.6-flare ориентирована на скорость — по данным OpenAI, при качестве low она может генерировать изображения всего за 6 секунд; gpt-image-2.6-sunburst делает ставку на детализацию и согласованность при многоэтапном редактировании. По заявлению компании, новая модель на 50% быстрее предыдущей, а пользователи по всему миру генерируют около 4 млрд изображений в неделю.
Nano Banana 2.1 стала общедоступна 2026-10-06. Её модель для API — gemini-nano-banana-2.1, а в основе лежит Gemini 3.6 Flash. Google позиционирует её как «эффективную основную модель для генерации изображений и диалогового редактирования». Это более эффективная альтернатива Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), а не сама версия Pro.
| Параметр | GPT-Image-2.6 | Nano Banana 2.1 |
|---|---|---|
| Компания и дата | OpenAI, выпущена 2026-11-04 | Google, общедоступна с 2026-10-06 |
| Основа и позиционирование | Специализированная модель для изображений: версия для скорости и версия для детализации | Gemini 3.6 Flash, эффективная основная модель |
| Модель для API | gpt-image-2.6-flare / gpt-image-2.6-sunburst |
gemini-nano-banana-2.1 |
| Входные данные | Текст, изображения | Текст, изображения, видео, PDF |
| Выходные данные | Растровые изображения, GIF, SVG | Изображения и текст |
| Где доступна | ChatGPT, Codex, OpenAI API | Gemini App, AI Studio, Gemini API, AI Mode в поиске, Ads, Flow, Stitch |
| Официально не опубликовано | Лимит эталонных изображений, размер контекстного окна, таблица доступных разрешений, независимые результаты тестов | Стоимость входных данных за единицу (в этой статье не приводится) |
Возможности подключения тоже заметно различаются. В OpenAI API для GPT-Image-2.6 доступны только два эндпоинта: v1/images/generations и v1/images/edits. Nano Banana 2.1 работает через Gemini API и поддерживает рассуждение, grounding через поиск и Batch, но не поддерживает кэширование, вызов функций, структурированный вывод, выполнение кода, поиск по файлам и Live API.
Подпись: скриншот карточки модели Nano Banana 2.1. Источник: официальная карточка модели Google DeepMind, дата обращения: 2026-11-05.
Матрица возможностей GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1: пять ключевых различий
Каждое из этих пяти различий напрямую влияет на то, можно ли сдать готовый файл.
| Параметр | GPT-Image-2.6 | Nano Banana 2.1 | Влияние на результат |
|---|---|---|---|
| Формат вывода | Растровые изображения, GIF (2–64 кадра), SVG (статическая векторная графика) | Изображения и текст, без GIF и SVG | Только 2.6 может создавать анимацию и векторную графику напрямую |
| Разрешение | Без фиксированных уровней, размер задаётся вручную, не более 3840 пикселей по любой стороне | Три уровня: 1K / 2K / 4K, по умолчанию 1K | Только у NB 2.1 есть отдельный уровень 4K |
| Эталонные изображения | Поддерживается ввод изображений, максимальное количество не объявлено | До 14 изображений (4 персонажа + 10 объектов) | Только у NB 2.1 есть чёткий лимит, на который можно опираться при сохранении согласованности нескольких SKU и персонажей |
| Управление редактированием | Слой разметки markup в виде прозрачного PNG + параметр complexity | Редактирование с помощью маски или наброска + три уровня размышления | Разные подходы к редактированию |
| Опора на поиск и контекст | Поддержка опоры на поиск не заявлена, размер контекста не объявлен | Поддерживается опора на поиск по вебу и изображениям, входной контекст — 131,072 токена | Если нужны актуальные факты, выбирайте NB 2.1 |
Параметры GIF и SVG в GPT-Image-2.6
При выводе в GIF поддерживается от 2 до 64 кадров, по умолчанию — 9. Интервал между кадрами можно задать в диапазоне от 20 до 2000 миллисекунд. Для вывода в SVG параметр n должен равняться 1. На выходе получается статичное векторное изображение — оно подойдёт для иконок, эскизов логотипов и иллюстраций, которые нужно масштабировать без потери качества. Учтите, что публичных данных о доле успешных запросов на генерацию GIF через API, размере файлов и времени обработки пока нет. Перед запуском стоит проверить всё на небольшой выборке.
Что касается размеров, в версии 2.6 ширина и высота должны быть кратны 16, соотношение сторон — находиться в пределах от 1:3 до 3:1, а длина каждой стороны не должна превышать 3840 пикселей. Общее число пикселей должно составлять от 655 360 до 8 294 400. Размеры выше 2560×1440 официально считаются экспериментальными. Из этих ограничений следует, что 2.6 не сможет сгенерировать квадратное изображение 4096×4096: максимальный размер — примерно 3840×2160.
4K, сверхширокие форматы и 14 эталонных изображений в Nano Banana 2.1
В Nano Banana 2.1 улучшились качество и реалистичность изображений на всех трёх уровнях разрешения: 1K, 2K и 4K. Также исправлены дефекты стыковки при сверхшироких и сверхвытянутых соотношениях сторон 1:4, 4:1, 1:8 и 8:1 в разрешениях 2K и 4K. Это пригодится для длинных изображений товаров и баннеров. Из 14 эталонных изображений 4 отводятся под персонажей и 10 — под объекты. Это удобно, когда нужно одновременно сохранить внешность модели и вид нескольких товаров. Доступны три уровня рассуждения: minimal, medium (по умолчанию) и high.
У обеих моделей есть и общие слабые стороны: они могут ошибаться при отображении текста, особенно мелкого шрифта и длинных абзацев; после нескольких раундов редактирования персонажи и элементы бренда могут постепенно менять свой вид; пространственные отношения, например расположение слева и справа, иногда путаются.
Как читать результаты GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1: сравнить можно только предыдущее поколение
Этот раздел легко понять неправильно. Сейчас встречаются два набора оценок Elo из разных систем тестирования. Сравнивать эти значения между собой и тем более пересчитывать их из одной системы в другую нельзя.
| Критерий | Официальная карточка модели Google | Artificial Analysis |
|---|---|---|
| Источник | Собственные данные Google | Независимое стороннее тестирование |
| Дата | 2026-10 | Данные получены 2026-11-05 |
| Метод | Elo по предпочтениям в едином попарном сравнении SxS | Elo по слепым оценкам на открытой арене с указанием размера выборки |
| Участники | Только четыре модели Google | Модели разных разработчиков, включая OpenAI и Google |
| Есть ли 2.6 | Нет | 2.6 нет ни в одном из двух рейтингов |
| На какой вопрос отвечает | Насколько NB 2.1 лучше старых моделей Google | Какое место NB 2.1 занимает среди моделей разных разработчиков |
Данные карточки модели Google (сравнение только внутри семейства Google)
- Общие предпочтения при генерации текст-в-изображение: NB 2.1 (Thinking) — 1,050 ±14, NB 2.1 (No Thinking) — 1,015 ±13, Nano Banana 2 — 990 ±7, Nano Banana Pro — 935 ±8.
- Согласованность нескольких персонажей: 1,106 / 1,068 / 978 / 1,011 — здесь отрыв NB 2.1 самый большой.
- Редактирование с несколькими эталонными изображениями: 1,066 / 1,041 / 988 / 989; редактирование по маске и наброску: 1,049 / 1,042 / 965 / 927.
- Фактическая точность инфографики: 0.521 / 0.328 / 0.179 / 0.265 — при включённом режиме Thinking улучшение заметно.
Данные Artificial Analysis (сравнение разных разработчиков, 2026-11-05)
- Рейтинг текст-в-изображение (AA-Image-T2I v2.1): GPT Image 2.5 Sunburst занимает первое место с 1,224 баллами (13,108 примеров), Nano Banana 2.1 — четвёртое с 1,176 баллами (6,274 примера).
- Рейтинг редактирования (AA-Image-Editing v2.1): GPT Image 2.5 Sunburst — 1,199 баллов (18,300 примеров), Nano Banana 2.1 — 1,151 балл (6,937 примеров).
- В сравнительном обзоре OrcaRouter отмечается, что 2.5 опережает NB 2.1 примерно на 48 баллов в обоих рейтингах и этот разрыв выходит за пределы доверительного интервала.
Итак, среди моделей разных разработчиков пока можно сравнить только GPT Image 2.5 предыдущего поколения и NB 2.1. Результат 2.5 в 1,224 балла нельзя приписывать 2.6. Что касается DesignArena, сторонние источники утверждают, что 2.6 Sunburst занимает первое место в её Image Arena, опережая 2.5 Sunburst. Но проверяемой оценки Elo пока нет, поэтому это остаётся лишь сторонним утверждением. По состоянию на 2026-11-05 независимая оценка 2.6 всё ещё неизвестна.
GPT-Image-2.6 против Nano Banana 2.1: цены на 2K почти совпадают, а для 4K цена известна только у одной модели
Компании используют разные способы тарификации. OpenAI рассчитывает стоимость по токенам, а Google, хотя тоже тарифицирует по токенам, указывает в прайс-листе стоимость одного изображения. Поэтому напрямую сравнивать модели, просто умножив количество токенов на цену, нельзя — остаётся сопоставить стоимость одной выходной картинки. В таблице учтена только генерация изображения, без входных токенов и промежуточных изображений (partial images).
| Модель и уровень | Способ расчёта | Выходные токены | Стоимость одного изображения (официальная) |
|---|---|---|---|
| NB 2.1 · 1K（1024×1024） | Пересчёт на изображение по прайс-листу | 1,120 | около $0.0336 |
| NB 2.1 · 2K（2048×2048） | Пересчёт на изображение по прайс-листу | 1,680 | около $0.0504 |
| NB 2.1 · 4K（4096×4096） | Пересчёт на изображение по прайс-листу | 3,780 | около $0.113 |
| 2.6 · low（1024×1024） | По токенам, официальный калькулятор | 823 | около $0.02469 |
| 2.6 · medium | По токенам, официальный калькулятор | 1,449 | около $0.04347 |
| 2.6 · high | По токенам, официальный калькулятор | 1,756 | около $0.05268 |
| 2.6 · xhigh / max | По токенам, официальный калькулятор | 3,122 / 7,024 | около $0.09366 / $0.21072 |
| 2.6 · размер уровня 4K | По токенам | Не опубликовано | Неизвестна |
Цены двух моделей ближе всего на уровне 2K. В обзоре от 2026-11-05 OrcaRouter указывает для NB 2.1 в сценарии 2K цену $0.0504, а для 2.6 high — около $0.053. Разница составляет примерно 5%. Однако данные калькулятора для 2.6 получены при разрешении 1024×1024, а уровни качества двух моделей не эквивалентны. Поэтому можно сказать лишь, что цены почти совпадают, но не определить, какая модель выгоднее.
На уровне 4K ситуация меняется. Для NB 2.1 указана цена $0.113 за изображение, а в 2.6 размеры больше 2560×1440 считаются экспериментальными, и расход токенов для размера уровня 4K официально не опубликован. Для сравнения с другими моделями семейства: Nano Banana 2 стоит $0.067 за 1K, $0.101 за 2K и $0.151 за 4K; Nano Banana Pro — $0.134 за 1K–2K и $0.24 за 4K. Если требования к качеству выше, можно рассмотреть Pro, но расходы заметно вырастут.
Что касается Batch, стоимость выходных токенов изображений для NB 2.1 составляет $15/1M токенов. OpenAI указала на странице цен версии 2.5 тариф Batch для выходных токенов изображений — $15/1M, но на странице модели 2.6 эта информация не повторяется. Поэтому скидка Batch для версии 2.6 пока неизвестна. Остальные тарифы 2.6: текстовый ввод — $5/1M токенов (кэшированный — $1.25/1M), ввод изображений — $8/1M (кэшированный — $2/1M), вывод изображений — $30/1M.
💰 Проверка стоимости: в таблице выше приведены официальные цены. При вызове через платформу-агрегатор способ расчёта может отличаться. Актуальные тарифы можно проверить в списке моделей APIYI на apiyi.com; фактическая сумма списания отображается в консоли.
GPT-Image-2.6 или Nano Banana 2.1: выбор по типу результата
Если применить разобранные различия к конкретным задачам, получится три правила:
- Нужен GIF или SVG — выбирайте GPT-Image-2.6: NB 2.1 не поддерживает эти два формата вывода.
- Нужна готовая работа в 4K, изображение с экстремальным соотношением сторон или сохранение внешнего вида нескольких персонажей и товаров — выбирайте Nano Banana 2.1. Для неё чётко указаны доступные разрешения, цены и лимит эталонных изображений.
- Приложению нужны актуальные факты — например, для иллюстраций к новостям или инфографики со свежими данными — выбирайте Nano Banana 2.1 и включайте привязку к результатам поиска. При этом учитывайте, что знания модели ограничены мартом 2026 года.
| Тип задачи | Рекомендация | Главная причина | На что обратить внимание |
|---|---|---|---|
| Анимация для соцсетей, стикеры, короткие зацикленные ролики | GPT-Image-2.6 | Нативный GIF, до 64 кадров, настраиваемый интервал между кадрами | Размер GIF и время генерации через API не раскрыты |
| Иконки, эскизы логотипов, векторные иллюстрации | GPT-Image-2.6 | Нативный SVG (n=1) |
Только статичная векторная графика |
| Правки в несколько этапов, локальное редактирование по разметке | GPT-Image-2.6 sunburst | Слой разметки markup, приоритет согласованности между этапами | Сложные промпты могут обрабатываться до 2 минут |
| Главные изображения и длинные баннеры для интернет-магазинов, согласованность нескольких SKU | Nano Banana 2.1 | 14 эталонных изображений, исправлены дефекты при экстремальном соотношении сторон | При редактировании по маске могут оставаться следы разметки |
| Печать в 4K, крупные постеры | Nano Banana 2.1 | Чётко указан тариф для 4K — около $0.113 за изображение | В 1K мелкий текст может быть размытым, лучше использовать 2K и выше |
| Инфографика с актуальными фактами, иллюстрации к новостям | Nano Banana 2.1 | Привязка к результатам поиска повышает фактическую точность инфографики | Знания о мире и пространственное 3D-мышление по-прежнему ограничены |
| Обычные статичные изображения в 2K, когда важна скорость | Обе модели | Стоимость 2K различается примерно на 5% | Сравните результаты на небольшой выборке |
Если нужны оба варианта, их можно параллельно протестировать через единый интерфейс. APIYI сейчас предоставляет обе модели:
gpt-image-2.6-flare/gpt-image-2.6-sunburst: оплата по фактическому использованию — $5/1M токенов на входе, $30/1M токенов на выходе, $1.25/1M за чтение из кеша; эндпоинты поддерживают chat и images.gemini-nano-banana-2.1: оплата за вызов — $0.045/вызов; если нужно более высокое качество, также доступнаnano-banana-pro.- Адрес подключения: укажите
https://api.apiyi.com/v1вbase_urlи используйте OpenAI-совместимый способ вызова.
Актуальные модели и цены смотрите в списке платформы на docs.apiyi.com/models.
🎯 Совет по выбору: сначала запустите одну и ту же подборку промптов на обеих моделях и получите по 20–50 изображений. Затем выберите основной вариант в зависимости от нужного результата. Через APIYI apiyi.com параллельное тестирование можно провести с одним API-ключом. Новым пользователям доступен бесплатный лимит для тестирования, поэтому подключать аккаунты и системы оплаты обоих провайдеров по отдельности не придётся.
GPT-Image-2.6 и Nano Banana 2.1: FAQ и итоги
Частые вопросы
Q1: Что лучше подходит для плакатов с китайским текстом — GPT-Image-2.6 или Nano Banana 2.1?
Ни одна из компаний не опубликовала отдельных данных о качестве генерации китайского текста. Обе признают, что с мелким шрифтом и длинными абзацами возможны ошибки. В документации NB 2.1 говорится, что модель точнее воспроизводит текст и компоновку инфографики, но при разрешении 1K мелкий шрифт может быть размытым. Для плакатов лучше использовать 2K или 4K. Разработчики 2.6 признают, что текст может располагаться неточно. Рекомендуем сгенерировать несколько образцов в обеих моделях с одним и тем же текстом и сравнить результаты.
Q2: Можно ли использовать GIF, созданные GPT-Image-2.6, в коммерческих целях?
В материалах, использованных для статьи, условия лицензирования GIF не рассматриваются. Ориентируйтесь на условия обслуживания и политики использования OpenAI. С технической стороны публичных данных о доле успешных запросов, размере и времени создания GIF через API тоже пока нет. Перед коммерческим использованием стоит провести небольшой пробный запуск.
Q3: Как распределить 14 эталонных изображений в Nano Banana 2.1?
Официально предусмотрено до 4 персонажей и 10 объектов. В электронной коммерции можно использовать слоты персонажей для моделей, а слоты объектов — для товаров и упаковки. Это поможет сохранить согласованность между разными SKU. В карточке модели показатели редактирования по нескольким эталонным изображениям и согласованности нескольких персонажей заметно выросли, но разработчики признают, что согласованность «не всегда идеальна». Чтобы сначала оценить результат, можно провести пробный запуск с небольшим числом эталонных изображений через APIYI apiyi.com.
Q4: Есть ли независимые результаты тестирования GPT-Image-2.6?
По состоянию на 2026-11-05 результатов 2.6 ещё нет ни в рейтинге Artificial Analysis для задач текст-в-изображение, ни в рейтинге редактирования. Позиция в DesignArena известна только из пересказов третьих сторон, а проверяемого рейтинга Elo нет. Для сравнения моделей разных разработчиков доступны только результаты GPT Image 2.5 и NB 2.1: первая опережает вторую примерно на 48 баллов.
Q5: Какую модель проще подключить?
При прямой интеграции 2.6 использует эндпоинт OpenAI для работы с изображениями, а NB 2.1 — Gemini API. Формат параметров и принципы тарификации у них различаются. Если нужно оценить оба варианта, в APIYI apiyi.com можно переключаться между моделями через единый OpenAI-совместимый интерфейс: для сравнения достаточно изменить поле `model`.
Итоги: решение в одном предложении и три шага
Решение в одном предложении: нужны анимация и векторная графика — выбирайте GPT-Image-2.6; нужны 4K, несколько эталонных изображений или привязка к поиску — Nano Banana 2.1; для обычных статичных изображений в 2K стоимость примерно одинакова, поэтому выбирайте по результатам тестов.
- Сначала определите формат результата: выясните, нужен ли вам GIF, SVG, растровое изображение в 4K или обычная статичная картинка, и только потом смотрите на бенчмарки.
- Читайте результаты с учётом методики: Elo из карточки модели Google подходит только для сравнения внутри семейства. Для сравнения разных разработчиков используйте данные Artificial Analysis, обращая внимание на размер выборки и дату. Результатов для 2.6 пока нет.
- Проведите параллельный тест на небольшой выборке: запустите один и тот же набор промптов на обеих моделях и запишите стоимость и время выполнения. Это удобно сделать через APIYI apiyi.com с одним API-ключом. Актуальные модели и цены смотрите в списке моделей на платформе.
Источники
- Официальный блог OpenAI: Introducing Images 2.6
- Ссылка:
openai.com/index/introducing-images-2-6 - Описание: модель 2.6, параметры вывода GIF и SVG, заявленное разработчиком повышение скорости
- Страница модели в Google Gemini API: Nano Banana 2.1
- Ссылка:
ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1 - Описание: входные и выходные данные, лимиты токенов, поддерживаемые и неподдерживаемые возможности
- Карточка модели Google DeepMind: Nano Banana 2.1
- Ссылка:
deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1 - Описание: SxS Elo внутри семейства и официально признанные ограничения
- Рейтинг изображений Artificial Analysis
- Ссылка:
artificialanalysis.ai - Описание: Elo для сравнения разных разработчиков и размер выборки; дата обращения — 2026-11-05
Автор: техническая команда APIYI
Технические вопросы: свяжитесь с нами на официальном сайте APIYI apiyi.com. Подробнее о моделях и подключении — в документации на docs.apiyi.com
