Nano Banana 2 vs GPT Image 2.5: avaliações e exemplos

O GPT Image 2.5 apresenta atualmente os resultados globais mais fortes nas avaliações comparativas. O Nano Banana 2 continua a merecer avaliação pela fundamentação com pesquisa, pelos formatos de imagem flexíveis e pelos custos de geração. No trabalho criativo, a questão útil é qual o modelo que produz um elemento aceitável com menos custo de geração, espera e correção manual.

A comparação envolve três modelos. A OpenAI oferece o GPT Image 2.5 Flare, otimizado para velocidade, e o GPT Image 2.5 Sunburst, otimizado para qualidade. O Nano Banana 2 da Google é o Gemini 3.1 Flash Image. O Nano Banana Pro e o Nano Banana 2 Lite são modelos diferentes. Orientações de modelos da OpenAI, Documentação de modelos da Google.

Investigação verificada em 5 de outubro de 2026. As datas dos resultados das avaliações são identificadas abaixo. Os exemplos gerados ilustram tarefas de avaliação; não constituem uma comparação direta com pontuação.

Para processos suportados, fontes de lançamento e estimativas de créditos do Quickmake, consulte o guia do Nano Banana 2 e o guia do GPT Image 2.5. As páginas das famílias comparam as gamas mais amplas Nano Banana e GPT Image.

Que modelo deve experimentar primeiro?

Estas recomendações editoriais iniciais baseiam-se nas evidências abaixo. Uma classificação global não revela se um modelo vai preservar a sua embalagem específica ou reproduzir corretamente todos os carateres do texto da campanha.

Resultados de avaliações independentes

Preferência de texto para imagem da Artificial Analysis

A Artificial Analysis mede a preferência através de votos humanos em comparações aos pares. A classificação AA-Image-T2I v2.0, consultada em 5 de outubro de 2026, apresentava:

Ambas as configurações da OpenAI superam aqui o Nano Banana 2. Sunburst e Flare estão muito mais próximos: os intervalos publicados sobrepõem-se, pelo que a pequena diferença não justifica declarar Sunburst um vencedor inequívoco apenas com esta avaliação. Classificação de texto para imagem da Artificial Analysis.

O Elo descreve a preferência relativa dentro de uma avaliação. Uma diferença de 72 pontos não significa que uma imagem seja 72% melhor. As pontuações de classificações separadas não devem ser agregadas ou comparadas como se usassem uma escala comum.

Resultados de geração e edição da Arena

A classificação de texto para imagem da Arena tinha a data de 24 de setembro de 2026. A classificação de edição de imagem única tinha a data de 29 de setembro.

As entradas do GPT Image 2.5 estavam assinaladas como preliminares. A configuração indicada para o Nano Banana 2 incluía pesquisa na Web. Estes pormenores importam ao comparar os resultados com outra aplicação ou configuração de API. Resultados de texto para imagem da Arena, Resultados de edição de imagem da Arena.

O resultado de edição apoia a avaliação inicial do Sunburst para trabalho exigente com referências. Não demonstra preservação perfeita, e uma classificação de imagem única não prova o desempenho ao longo de uma sequência extensa de edições.

Capacidade e latência do ImageBench

O ImageBench V1.2 avalia 192 prompts em seis categorias. A pontuação global combina em partes iguais a avaliação de capacidade e a preferência estética estimada; não é simplesmente uma percentagem de prompts bem-sucedidos.

O ImageBench publica os resultados para consulta. Os avaliadores automáticos podem cometer erros. Estes tempos também descrevem as configurações específicas usadas: a entrada da Google utiliza uma fal/google/ enquanto as entradas da OpenAI usam openai/. Não são tempos de resposta garantidos entre fornecedores. Classificação e resumo da metodologia do ImageBench.

Estas medições contrariam a afirmação generalizada de que o Nano Banana 2 é sempre mais rápido. No seu processo, meça o tempo entre enviar um pedido e receber uma imagem utilizável, incluindo novas tentativas.

Qualidade da imagem e cumprimento do prompt

As avaliações globais favorecem o GPT Image 2.5, tornando-o um ponto de partida sensato para um briefing exigente. Mas uma imagem impressionante pode ainda falhar o objetivo.

Na fotografia de produto, examine a silhueta, os reflexos, as sombras de contacto e o rótulo. Verifique a composição no tamanho final de entrega: um frasco detalhado não chega se a composição não deixar espaço para um título.

Na ilustração editorial, avalie se a ideia se percebe rapidamente e se o tema continua reconhecível numa miniatura. Uma imagem muito texturada pode impressionar ampliada e perder o ponto focal num feed de redes sociais.

Comece com o Sunburst quando o briefing tiver requisitos visuais exigentes e depois avalie o Flare com os mesmos critérios de aceitação. Mantenha o processo mais lento ou caro apenas quando os resultados o justificarem.

Edição de imagem e preservação do tema

A OpenAI documenta melhorias na edição precisa e na preservação do tema em ambas as variantes 2.5. A Google suporta edição de imagem por conversação. A fiabilidade continua a precisar de verificação com os seus próprios elementos. Orientações da OpenAI para prompts de imagem, Documentação do Nano Banana 2.

Um teste útil é deliberadamente restrito: alterar a cor do fundo mantendo o produto, o rótulo, o ângulo da câmara e o primeiro plano. Avalie separadamente a zona alterada e as zonas supostamente inalteradas. Um fundo correto não compensa um nome de marca mal escrito.

Em edições sucessivas, mantenha o original visível ao lado do resultado mais recente. Após várias alterações, volte a comparar com o original; comparar apenas versões consecutivas pode dificultar a deteção de desvios graduais. O exemplo de produto abaixo mostra porque isso importa.

Reprodução de texto e localização

A Google destaca melhorias na reprodução de texto e na localização dentro da imagem no Nano Banana 2, tornando a publicidade multilingue um caso de uso relevante para avaliar. Anúncio da Google para programadores.

As pontuações globais acima não estabelecem um vencedor de tipografia para cada língua. Teste a língua, a quantidade de texto e as dimensões de que realmente precisa.

Num cartaz, avalie separadamente a ortografia e a composição. Palavras corretas podem ter mau espaçamento ou uma hierarquia ilegível. Uma composição cuidada pode conter um caráter errado. Examine a pontuação, os acentos, os números e as escritas não latinas com o mesmo cuidado que o título.

Nas campanhas finais, o texto editável continua a ser útil mesmo quando um gerador reproduz bem as letras. Preços, datas e traduções são mais fáceis de manter como camadas separadas num editor de design.

Fundamentação com pesquisa e formatos de saída

O Nano Banana 2 suporta geração informada por pesquisa na Web e de imagens. As resoluções documentadas incluem 0,5K, 1K, 2K e 4K, com proporções invulgarmente largas e altas, incluindo 4:1, 1:4, 8:1 e 1:8. Especificações de modelos da Google.

Isto justifica avaliá-lo em briefings que envolvam referências visuais da Web ou faixas panorâmicas. Trate a fundamentação com pesquisa como uma vantagem na informação de entrada, não como garantia de exatidão factual. Numa ilustração de arquitetura, examine a geometria e os pormenores distintivos do edifício antes de aprovar.

Distinga também as capacidades do fornecedor dos controlos disponibilizados pela aplicação. Uma funcionalidade da API de um modelo só é útil ao seu processo se a interface que usa a suportar.

Preços e custo por elemento aceite

A Google apresenta estes preços padrão de saída de imagem para o Nano Banana 2:

A entrada, a saída de texto/raciocínio e as pesquisas faturáveis podem acrescentar custos. O processamento em lote tem preços inferiores. Preços da API da Google.

Para ambas as variantes do GPT Image 2.5, a OpenAI apresenta preços padrão de 5 USD por milhão de tokens de entrada de texto, 8 USD por milhão de tokens de entrada de imagem e 30 USD por milhão de tokens de saída de imagem. Uma estimativa por imagem depende das definições de geração e da utilização resultante. Preços da API da OpenAI.

A Artificial Analysis apresenta aproximadamente 210,70 USD por 1 000 imagens para cada configuração «max» do GPT Image 2.5 testada e 67 USD por 1 000 imagens para o Nano Banana 2. É uma diferença de cerca de 3,1× para essas configurações, não uma relação universal de preços. Comparação de preços da Artificial Analysis.

Uma medida empresarial mais útil é o custo por elemento aceite: despesa total de geração dividida pelo número de elementos aceites.

Por exemplo, uma geração hipotética de 0,07 USD que exija cinco tentativas custa 0,35 USD por elemento aceite. Uma geração de 0,20 USD aceite de imediato custa menos no total. Nenhum exemplo prevê as taxas de aceitação reais destes modelos; ilustra porque as novas tentativas entram no cálculo. Registe separadamente o tempo de correção manual.

O Quickmake apresenta o custo de geração em créditos de IA. Os preços diretos de API não são preços de créditos do Quickmake. Abra o gerador de imagens com IA e verifique a estimativa do gerador para o modelo e as definições escolhidos.

Exemplos gerados e prompts reutilizáveis

Fotografia de produto com texto exato

Briefing ilustrativo de produto que testa texto exato, reprodução de materiais e posição dos objetos. A identidade do modelo não foi verificada.

Criar uma fotografia de estúdio quadrada de um único frasco de vidro âmbar de sabonete líquido para as mãos, com doseador preto mate, sobre um bloco de calcário claro contra um fundo creme quente. Vista frontal a três quartos, luz natural suave do canto superior esquerdo, refração credível do vidro e sombra de contacto suave. O rótulo de papel marfim deve apresentar exatamente três linhas: “FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”. O doseador aponta para a esquerda. Um ramo de eucalipto está pousado à direita do bloco. Fotografia editorial de produto contida, com texturas finas realistas. Sem outros objetos, outras letras ou marca de água.

As três linhas pedidas para o rótulo são legíveis e o doseador aponta para a esquerda. O frasco e a pedra oferecem superfícies úteis para examinar reflexos e textura. Como se trata de um produto fictício gerado a partir de texto, não testa a fidelidade a uma fotografia de produto existente.

Uma edição controlada do fundo

Briefing de edição apenas do fundo, usando a imagem anterior como referência. Compare o produto e o primeiro plano com o mesmo cuidado que a parede alterada.

Alterar apenas a parede de fundo creme para uma parede verde-sálvia discreta. Manter inalterados o frasco âmbar, a sua silhueta e dimensão exatas, o doseador preto a apontar para a esquerda, as três linhas do rótulo (“FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”), a tipografia, a textura do rótulo, o bloco de calcário, o ramo de eucalipto, a superfície do primeiro plano, o enquadramento e o ângulo da câmara. Preservar a direção e a suavidade da luz. Não acrescentar nem retirar objetos. Produzir uma fotografia quadrada.

O fundo muda e o rótulo continua legível. A composição geral mantém-se, mas alguma textura do calcário também muda. Por isso, «parece semelhante» e «preservou tudo o que foi pedido» devem receber avaliações diferentes. Reutilize a mesma imagem de origem ao comparar os três modelos identificados através das respetivas APIs reais.

Tipografia de cartaz bilingue

Cartaz bilingue ilustrativo que testa texto exato e hierarquia tipográfica. O evento é fictício.

O prompt reutilizável seguinte é uma adaptação para português do briefing normalizado; o registo de geração preserva a formulação original em inglês. O texto pedido para o cartaz mantém-se no original.

Criar um cartaz quadrado contemporâneo para um mercado de design. Papel marfim quente com textura impressa subtil, tipografia moderna sem serifa de grandes dimensões em azul-marinho escuro com hierarquia clara, um círculo vermelhão forte e um pequeno apontamento retangular cobalto. Reproduzir exatamente estas cinco linhas: “FORM & FIELD”, “DESIGN MARKET”, “24–25 OCTOBER”, “SOFIA • СОФИЯ”, “FREE ENTRY”. Usar cirílico para “СОФИЯ”. Margens equilibradas e espaçamento generoso. Design gráfico plano visto de frente, sem maqueta em perspetiva, sem moldura fotografada, sem marca de água. A tipografia é o ponto focal.

O texto pedido parece legível, incluindo o nome da cidade em cirílico. Uma revisão completa deve também examinar a forma dos carateres, a pontuação, o espaçamento e a legibilidade no tamanho de apresentação pretendido. Um único exemplo bem-sucedido não demonstra fiabilidade multilingue.

Como comparar os modelos no seu trabalho

Use os mesmos briefings e imagens de origem para o Nano Banana 2, o Flare e o Sunburst. Registe o modelo exato, o fornecedor, as dimensões, a definição de qualidade e se a pesquisa está ativada. Se as definições não forem equivalentes, indique a diferença.

Gere vários resultados independentes por briefing e preserve as falhas e os sucessos. Analise os resultados sem os nomes dos modelos sempre que for prático. Avalie quatro aspetos separadamente:

1. Cumprimento das instruções: Incluiu os elementos pedidos e o texto exato?
2. Qualidade visual: Funciona no tamanho de entrega pretendido?
3. Preservação: Nas edições, o que mudou fora da área pedida?
4. Esforço de produção: Quanto tempo e dinheiro exigiu um elemento aceite?

Na edição, dê a todos os modelos a mesma imagem original. Começar cada modelo com uma imagem gerada diferente introduz outra variável. Decida o que é aceitável antes de avaliar os resultados e evite escolher um resultado apelativo escondendo falhas repetidas.

A nossa recomendação

Comece com o GPT Image 2.5 Sunburst quando a qualidade final e a precisão de edição dominarem o briefing. Os resultados independentes citados apoiam essa escolha. Avalie o Flare quando o prazo for importante; aproxima-se do Sunburst em algumas avaliações e regista menor latência no ImageBench.

Avalie o Nano Banana 2 quando a fundamentação com pesquisa, as proporções invulgares ou os custos de geração forem importantes para o processo. Escolha com base no sucesso repetido nos seus próprios briefings, incluindo texto aceitável, pormenores preservados e esforço de revisão controlável.

Explore o gerador de imagens com IA e o processo de edição de imagem com IA. Leve o resultado selecionado para o editor de design para terminar a composição e manter o texto da campanha editável.