Nano Banana 2 e GPT Image 2.5: benchmark ed esempi

GPT Image 2.5 ha attualmente risultati complessivi più forti nei benchmark. Nano Banana 2 resta da valutare per il supporto della ricerca, i formati flessibili e i costi di generazione. Nel lavoro creativo, la domanda utile è quale modello produca un materiale accettabile con minori costi di generazione, attesa e correzioni manuali.

Il confronto coinvolge tre modelli. OpenAI offre GPT Image 2.5 Flare, ottimizzato per la velocità, e GPT Image 2.5 Sunburst, ottimizzato per la qualità. Nano Banana 2 di Google è Gemini 3.1 Flash Image. Nano Banana Pro e Nano Banana 2 Lite sono modelli diversi. Indicazioni di OpenAI sui modelli, Documentazione dei modelli Google.

Ricerca verificata il 5 ottobre 2026. Le date delle rilevazioni dei benchmark sono indicate sotto. Gli esempi generati illustrano attività di valutazione; non sono un confronto diretto con punteggi.

Per flussi supportati, fonti delle uscite e stime dei crediti Quickmake, consulta la guida a Nano Banana 2 e la guida a GPT Image 2.5. Le pagine delle famiglie confrontano le gamme più ampie di Nano Banana e GPT Image.

Quale modello provare per primo?

Sono consigli editoriali iniziali basati sulle prove sotto riportate. Una classifica generale non dice se il modello conserverà la tua confezione specifica o renderà correttamente ogni carattere dei testi di campagna.

Risultati dei benchmark indipendenti

Preferenze da testo a immagine di Artificial Analysis

Artificial Analysis misura le preferenze attraverso voti umani a coppie. La classifica AA-Image-T2I v2.0, consultata il 5 ottobre 2026, mostrava:

Entrambe le configurazioni OpenAI superano qui Nano Banana 2. Sunburst e Flare sono molto più vicini: gli intervalli dichiarati si sovrappongono, quindi la piccola differenza non giustifica proclamare Sunburst vincitore inequivocabile sulla base di questo solo benchmark. Classifica da testo a immagine di Artificial Analysis.

Elo descrive la preferenza relativa in una valutazione. Una differenza di 72 punti non significa che un'immagine sia migliore del 72%. I punteggi di classifiche separate non vanno mediati o confrontati come se avessero una scala comune.

Risultati di generazione e modifica di Arena

La classifica da testo a immagine di Arena era datata 24 settembre 2026. Quella di modifica di una singola immagine era datata 29 settembre.

Le voci GPT Image 2.5 erano indicate come preliminari. La configurazione di Nano Banana 2 elencata includeva la ricerca web. Questi dettagli contano confrontando i risultati con un'altra app o configurazione API. Risultati Arena da testo a immagine, Risultati Arena di modifica immagini.

Il risultato di modifica sostiene la valutazione iniziale di Sunburst per riferimenti impegnativi. Non dimostra una conservazione perfetta e una classifica della singola immagine non prova le prestazioni su una lunga sequenza di modifiche.

Capacità e latenza di ImageBench

ImageBench V1.2 valuta 192 prompt in sei categorie. Il punteggio complessivo combina in parti uguali valutazione delle capacità e preferenza estetica stimata; non è una semplice percentuale di prompt riusciti.

ImageBench pubblica i risultati per consentirne l'ispezione. I giudici automatici possono sbagliare. Questi tempi descrivono inoltre configurazioni specifiche: la voce Google usa un endpoint fal/google/, mentre le voci OpenAI usano openai/. Non sono tempi di risposta garantiti tra i diversi fornitori. Classifica ImageBench e sintesi della metodologia.

Queste misurazioni mettono in discussione l'affermazione generale che Nano Banana 2 sia sempre più veloce. Per il tuo flusso di lavoro, misura il tempo dall'invio della richiesta alla ricezione di un'immagine utilizzabile, includendo gli eventuali tentativi successivi.

Qualità dell'immagine e aderenza al prompt

Le valutazioni complessive favoriscono GPT Image 2.5, rendendolo un punto di partenza ragionevole per un brief impegnativo. Ma un'immagine d'effetto può comunque non soddisfare l'incarico.

Per la fotografia di prodotto, esamina la sagoma, i riflessi, le ombre di contatto e l'etichetta. Controlla la composizione alle dimensioni finali di consegna: una bottiglia dettagliata non basta se il layout non lascia spazio al titolo.

Per l'illustrazione editoriale, valuta se l'idea si comprende rapidamente e se il soggetto resta riconoscibile in una miniatura. Un'immagine molto ricca di texture può colpire quando viene ingrandita, ma perdere il punto focale nel feed dei social.

Parti da Sunburst quando il brief ha requisiti visivi impegnativi, poi valuta Flare con gli stessi criteri di accettazione. Mantieni il flusso più lento o costoso solo quando i risultati lo giustificano.

Modifica delle immagini e conservazione del soggetto

OpenAI documenta miglioramenti nella precisione delle modifiche e nella conservazione del soggetto per entrambe le varianti 2.5. Google supporta la modifica conversazionale delle immagini. Occorre comunque verificarne l'affidabilità sui tuoi materiali. Guida OpenAI ai prompt per le immagini, Documentazione di Nano Banana 2.

Un test utile limita deliberatamente l'intervento: cambia il colore dello sfondo preservando il prodotto, l'etichetta, l'angolazione della fotocamera e il primo piano. Valuta separatamente l'area modificata e quelle che dovrebbero essere rimaste inalterate. Uno sfondo corretto non compensa un nome del brand scritto male.

Per modifiche ripetute, tieni l'originale visibile accanto all'ultimo risultato. Dopo vari interventi, confrontalo di nuovo con l'originale: confrontare solo versioni consecutive può rendere più difficile notare uno scostamento graduale. L'esempio di prodotto qui sotto mostra perché conta.

Resa del testo e localizzazione

Google evidenzia una migliore resa del testo e la localizzazione all'interno delle immagini per Nano Banana 2: la pubblicità multilingue è quindi un caso d'uso pertinente da valutare. Annuncio Google per gli sviluppatori.

I punteggi complessivi dei benchmark citati non stabiliscono un vincitore nella tipografia per ciascuna lingua. Prova la lingua, la quantità di testo e le dimensioni che ti servono davvero.

Per un manifesto, valuta separatamente ortografia e layout. Parole corrette possono comunque avere spaziature poco curate o una gerarchia illeggibile. Un layout rifinito può contenere un carattere sbagliato. Esamina punteggiatura, accenti, numeri e alfabeti non latini con la stessa attenzione dedicata al titolo.

Per le campagne destinate alla produzione, il testo modificabile resta utile anche quando un generatore rende bene le scritte. Prezzi, date e traduzioni sono più facili da aggiornare come livelli separati in un editor di design.

Ricerca come fonte e formati di output

Nano Banana 2 supporta la generazione basata sulla ricerca web e di immagini. Le risoluzioni documentate comprendono 0.5K, 1K, 2K e 4K, con rapporti d'aspetto particolarmente larghi e alti, tra cui 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. Specifiche del modello Google.

Vale quindi la pena valutarlo per brief che coinvolgono riferimenti visivi dal web o banner panoramici. Considera la ricerca come un vantaggio negli input, senza darne per garantita l'accuratezza fattuale. Per un'illustrazione architettonica, esamina la geometria dell'edificio e i dettagli distintivi prima di approvarla.

Distingui inoltre le capacità del fornitore dai controlli esposti dalla tua applicazione. Una funzione dell'API del modello è utile al tuo flusso solo se l'interfaccia che usi la supporta.

Prezzi e costo per materiale approvato

Google indica questi prezzi standard per le immagini generate con Nano Banana 2:

Gli input, l'output di testo e ragionamento e le ricerche a pagamento possono aggiungere costi. I prezzi per l'elaborazione in batch sono inferiori. Prezzi delle API Google.

Per entrambe le varianti di GPT Image 2.5, OpenAI indica tariffe standard di $5 per milione di token di testo in input, $8 per milione di token di immagine in input e $30 per milione di token di immagine in output. La stima per immagine dipende dalle impostazioni di generazione e dall'utilizzo risultante. Prezzi delle API OpenAI.

Artificial Analysis indica circa $210,70 per 1.000 immagini per ciascuna configurazione «max» di GPT Image 2.5 provata e $67 per 1.000 immagini per Nano Banana 2. Per quelle configurazioni la differenza è di circa 3,1×; non è un rapporto di prezzo universale. Confronto dei prezzi di Artificial Analysis.

Una misura più utile per l'attività è il costo per materiale approvato: spesa totale di generazione divisa per il numero di materiali approvati.

Per esempio, una generazione ipotetica da $0,07 che richiede cinque tentativi costa $0,35 per materiale approvato. Una generazione da $0,20 approvata subito costa complessivamente meno. Nessuno dei due esempi prevede i reali tassi di accettazione di questi modelli: mostra perché includere i nuovi tentativi nel calcolo. Misura separatamente il tempo dedicato alle correzioni manuali.

Quickmake esprime i preventivi di generazione in crediti IA. I prezzi delle API dirette non corrispondono ai prezzi in crediti Quickmake. Apri il generatore di immagini IA e controlla il preventivo per il modello e le impostazioni scelti.

Esempi generati e prompt riutilizzabili

Fotografia di prodotto con scritte esatte

Brief illustrativo di prodotto per valutare scritte esatte, resa dei materiali e disposizione degli oggetti. L'identità del modello non è verificata.

Crea una fotografia quadrata da studio di un solo flacone di vetro ambrato di sapone per le mani con erogatore nero opaco, appoggiato su un blocco di pietra calcarea chiara davanti a uno sfondo color crema caldo. Vista frontale di tre quarti, luce naturale morbida dall'alto a sinistra, rifrazione del vetro credibile e ombra di contatto soffusa. L'etichetta di carta avorio deve riportare esattamente tre righe: “FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”. L'erogatore punta a sinistra. Un rametto di eucalipto è appoggiato sulla superficie a destra del blocco. Fotografia editoriale di prodotto sobria con texture fini realistiche. Nessun altro oggetto, nessun'altra scritta, nessuna filigrana.

Tutte e tre le righe richieste sull'etichetta sono leggibili e l'erogatore punta a sinistra. La bottiglia e la pietra offrono superfici utili per esaminare riflessi e texture. Poiché è un prodotto immaginario generato da testo, non verifica la fedeltà a una fotografia di prodotto esistente.

Una modifica controllata dello sfondo

Brief di modifica del solo sfondo usando l'immagine precedente come riferimento. Confronta il prodotto e il primo piano con la stessa attenzione dedicata alla parete modificata.

Cambia solo la parete di sfondo color crema in una parete verde salvia tenue. Mantieni invariati il flacone ambrato, la sua sagoma e le sue dimensioni esatte, l'erogatore nero rivolto a sinistra, tutte e tre le righe dell'etichetta (“FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”), la tipografia, la texture dell'etichetta, il blocco di pietra calcarea, il rametto di eucalipto, la superficie in primo piano, l'inquadratura e l'angolazione della fotocamera. Conserva la direzione e la morbidezza della luce. Non aggiungere né rimuovere oggetti. Produci una sola fotografia quadrata.

Lo sfondo cambia e l'etichetta resta leggibile. La composizione generale viene mantenuta, ma cambia anche parte della texture della pietra. Per questo «sembra simile» e «ha conservato tutto ciò che era richiesto» meritano giudizi diversi. Riutilizza la stessa immagine originale quando confronti i tre modelli citati tramite i loro endpoint effettivi.

Tipografia bilingue per un manifesto

Manifesto bilingue illustrativo per valutare il testo esatto e la gerarchia tipografica. L'evento è immaginario.

Il prompt riutilizzabile seguente è un adattamento italiano del brief inviato, uniformato nella forma; il registro di generazione conserva la formulazione originale inglese.

Crea un manifesto quadrato contemporaneo per un mercato di design. Carta avorio calda con una sottile texture di stampa, caratteri moderni senza grazie blu scuro di grandi dimensioni con una gerarchia chiara, un cerchio vermiglio deciso e un piccolo accento rettangolare cobalto. Riproduci esattamente queste cinque righe: “FORM & FIELD”, “DESIGN MARKET”, “24–25 OCTOBER”, “SOFIA • СОФИЯ”, “FREE ENTRY”. Usa il cirillico per “СОФИЯ”. Margini equilibrati e spaziatura generosa. Grafica piatta vista frontalmente, nessun mockup in prospettiva, nessuna cornice fotografata, nessuna filigrana. La tipografia è il punto focale.

Il testo richiesto appare leggibile, compreso il nome della città in cirillico. Una revisione completa deve esaminare anche le forme dei caratteri, la punteggiatura, la spaziatura e la leggibilità alle dimensioni di visualizzazione previste. Un singolo esempio riuscito non dimostra l'affidabilità multilingue.

Come confrontare i modelli sul tuo lavoro

Usa gli stessi brief e le stesse immagini originali per Nano Banana 2, Flare e Sunburst. Registra modello esatto, fornitore, dimensioni, impostazione di qualità e attivazione della ricerca. Se le impostazioni non sono equiparabili, indica la differenza.

Genera più risultati indipendenti per ogni brief e conserva sia i fallimenti sia i successi. Quando possibile, esamina i risultati senza le etichette dei modelli. Valuta separatamente quattro aspetti:

1. Rispetto delle istruzioni: sono presenti gli elementi richiesti e il testo esatto?
2. Qualità visiva: funziona alle dimensioni finali di consegna?
3. Conservazione: nelle modifiche, che cosa è cambiato fuori dall'area richiesta?
4. Impegno di produzione: quanto tempo e denaro ha richiesto un materiale approvato?

Per le modifiche, fornisci a ogni modello la stessa immagine originale. Partire da immagini generate diverse introduce un'altra variabile. Decidi cosa considerare accettabile prima di esaminare i risultati ed evita di scegliere un solo output attraente nascondendo i ripetuti insuccessi.

Il nostro consiglio

Parti da GPT Image 2.5 Sunburst quando qualità finale e precisione delle modifiche sono decisive per il brief. I risultati indipendenti citati sostengono questa scelta. Valuta Flare quando i tempi contano: in alcune valutazioni ottiene punteggi vicini a Sunburst e registra una latenza inferiore in ImageBench.

Valuta Nano Banana 2 quando ricerca come fonte, rapporti d'aspetto insoliti o costi di generazione sono rilevanti per il flusso. Scegli in base a successi ripetuti sui tuoi brief, includendo scritte accettabili, dettagli conservati e un impegno di revisione gestibile.

Esplora il generatore di immagini IA e il flusso di modifica delle immagini con IA. Porta il risultato scelto nell'editor di design per completare il layout e mantenere modificabile il testo della campagna.