Nano Banana 2 ve GPT Image 2.5: testler ve örnekler

GPT Image 2.5 şu anda daha güçlü genel test sonuçlarına sahip. Nano Banana 2; arama temellendirmesi, esnek görsel formatları ve üretim maliyetleri için değerlendirilmeye değer. Yaratıcı işlerde yararlı soru, hangi modelin en az üretim maliyeti, bekleme ve elle düzeltmeyle kabul edilebilir öğe verdiğidir.

Karşılaştırma üç model içerir. OpenAI hız için optimize edilmiş GPT Image 2.5 Flare ve kalite için optimize edilmiş GPT Image 2.5 Sunburst sunar. Google'ın Nano Banana 2 modeli Gemini 3.1 Flash Image'dır. Nano Banana Pro ve Nano Banana 2 Lite farklı modellerdir. OpenAI model rehberi, Google model belgeleri.

Araştırma 5 Ekim 2026'da kontrol edildi. Test anlık görüntülerinin tarihleri aşağıdadır. Üretilmiş örnekler değerlendirme görevlerini gösterir; puanlanmış doğrudan karşılaştırma değildir.

Desteklenen iş akışları, çıkış kaynakları ve Quickmake kredi tahminleri için Nano Banana 2 rehberine ve GPT Image 2.5 rehberine bakın. Aile sayfaları daha geniş Nano Banana ve GPT Image seçeneklerini karşılaştırır.

Önce hangi modeli denemelisiniz?

Bunlar aşağıdaki kanıtlara dayanan editör başlangıç önerileridir. Genel sıralama, modelin özel ambalajınızı koruyacağını veya kampanya metninin her karakterini doğru yazacağını söylemez.

Bağımsız test sonuçları

Artificial Analysis metinden görsele tercihi

Artificial Analysis, tercihleri insanların ikili oylarıyla ölçer. AA-Image-T2I v2.0 tablosunun 5 Ekim 2026'da alınan sonuçları şöyleydi:

İki OpenAI yapılandırması da burada Nano Banana 2'nin önünde. Sunburst ve Flare daha yakın: bildirilen aralıklar örtüşüyor; bu yüzden küçük fark yalnızca bu testle Sunburst'ü kesin kazanan ilan etmeyi haklı çıkarmaz. Artificial Analysis metinden görsele sıralaması.

Elo, değerlendirme içindeki göreli tercihi anlatır. 72 puan fark, görselin %72 daha iyi olduğu anlamına gelmez. Ayrı tabloların puanları ortak ölçek kullanıyormuş gibi ortalanmamalı veya karşılaştırılmamalıdır.

Arena üretim ve düzenleme sonuçları

Arena metinden görsele tablosu 24 Eylül 2026 tarihliydi. Tek görsel düzenleme tablosu ise 29 Eylül tarihliydi.

GPT Image 2.5 kayıtları ön sonuç olarak işaretlenmişti. Nano Banana 2'nin listelenen yapılandırması web araması içeriyordu. Başka uygulama veya API kurulumuyla karşılaştırırken bunlar önemlidir. Arena metinden görsele sonuçları, Arena görsel düzenleme sonuçları.

Düzenleme sonucu, zorlu referans işinde önce Sunburst'ü değerlendirmeyi destekler. Kusursuz korumayı kanıtlamaz; tek görsel tablosu uzun düzenleme dizisindeki performansı göstermez.

ImageBench yetenek ve gecikme

ImageBench V1.2 altı kategoride 192 istem değerlendirir. Genel puan, yetenek değerlendirmesiyle tahmini estetik tercihi eşit birleştirir; yalnızca başarılı istem yüzdesi değildir.

ImageBench, çıktıları incelenebilmesi için yayımlar. Otomatik değerlendiricileri hata yapabilir. Bu süreler ayrıca testteki belirli yapılandırmaları yansıtır: Google kaydı fal/google/ uç noktasını, OpenAI kayıtları ise openai/ kullanır. Bunlar tüm sağlayıcılar için garanti edilen yanıt süreleri değildir. ImageBench sıralaması ve yöntem özeti.

Bu ölçümler, Nano Banana 2'nin her zaman daha hızlı olduğu yönündeki genellemeyi sorgulatıyor. Kendi iş akışınızda, yeniden denemeler dâhil olmak üzere isteği göndermekten kullanılabilir bir görsel almaya kadar geçen süreyi ölçün.

Görsel kalitesi ve isteme uyum

Genel değerlendirmeler GPT Image 2.5'i öne çıkarıyor; bu da onu zorlu bir brief için mantıklı bir başlangıç noktası yapıyor. Ancak etkileyici bir görsel yine de işi karşılamayabilir.

Ürün fotoğrafçılığında silueti, yansımaları, temas gölgelerini ve etiketi inceleyin. Kompozisyonu teslim edileceği son boyutta kontrol edin: yerleşimde başlığa yer yoksa ayrıntılı bir şişe tek başına yeterli değildir.

Editoryal illüstrasyonlarda fikrin hızla anlaşılıp anlaşılmadığını ve konunun küçük önizlemede tanınabilir kalıp kalmadığını değerlendirin. Yoğun dokulu bir görsel, büyütüldüğünde etkileyici görünürken sosyal medya akışında odak noktasını kaybedebilir.

Brief zorlu görsel gereksinimler içeriyorsa Sunburst ile başlayın, ardından Flare'i aynı kabul ölçütleriyle değerlendirin. Daha yavaş veya daha pahalı iş akışını yalnızca sonuçları buna değiyorsa sürdürün.

Görsel düzenleme ve konuyu koruma

OpenAI, her iki 2.5 sürümü için hassas düzenleme ve konuyu koruma konusunda iyileştirmeler belgeliyor. Google, sohbet üzerinden görsel düzenlemeyi destekliyor. Bunların güvenilirliğini yine de kendi görsellerinizle kontrol etmeniz gerekir. OpenAI görsel istemi rehberi, Nano Banana 2 belgeleri.

Yararlı bir testin kapsamını bilinçli olarak dar tutun: ürünü, etiketi, kamera açısını ve ön planı korurken arka plan rengini değiştirin. Değişen bölgeyi ve değişmemesi gereken bölgeleri ayrı ayrı değerlendirin. Doğru bir arka plan, yanlış yazılmış bir marka adını telafi etmez.

Art arda düzenlemelerde orijinali sonucun yanında görünür tutun. Birkaç değişiklikten sonra yeniden orijinalle karşılaştırın; yalnızca ardışık sürümleri karşılaştırmak, kademeli sapmayı fark etmeyi zorlaştırabilir. Aşağıdaki ürün örneği bunun neden önemli olduğunu gösteriyor.

Metin oluşturma ve yerelleştirme

Google, Nano Banana 2 için iyileştirilmiş metin oluşturma ve görsel içi yerelleştirmeyi öne çıkarıyor. Bu nedenle çok dilli reklamlar, değerlendirmeye uygun bir kullanım alanı. Google'ın geliştirici duyurusu.

Yukarıdaki genel kıyaslama puanları, her dilde tipografi konusunda hangi modelin daha iyi olduğunu göstermiyor. Gerçekte ihtiyaç duyduğunuz dili, metin miktarını ve boyutları test edin.

Bir afişte yazımı ve yerleşimi ayrı ayrı değerlendirin. Kelimeler doğru olsa bile aralıklar kötü veya hiyerarşi okunaksız olabilir. Özenli bir yerleşim tek bir yanlış karakter içerebilir. Noktalama işaretlerini, aksanları, sayıları ve Latin alfabesi dışındaki yazıları başlık kadar dikkatle inceleyin.

Gerçek kampanyalarda, üretici harfleri iyi oluştursa bile düzenlenebilir metin kullanışlıdır. Fiyatları, tarihleri ve çevirileri ayrı katmanlarda tutmak için kullanabileceğiniz araç: tasarım düzenleyici.

Aramayla destekleme ve çıktı biçimleri

Nano Banana 2, web ve görsel aramasından yararlanarak üretimi destekler. Belgelenen çözünürlük seçenekleri arasında 0.5K, 1K, 2K ve 4K; en boy oranları arasında ise alışılmadık ölçüde geniş ve uzun olan 4:1, 1:4, 8:1 ve 1:8 bulunur. Google model özellikleri.

Bu özellikler, web'den görsel referanslar veya panoramik banner'lar içeren brief'lerde modeli değerlendirmeye değer kılıyor. Aramayla desteklemeyi olgusal doğruluk garantisi olarak değil, bir girdi avantajı olarak görün. Mimari illüstrasyonlarda onay vermeden önce binanın geometrisini ve ayırt edici ayrıntılarını inceleyin.

Sağlayıcının sunduğu yeteneklerle uygulamanızın sunduğu kontrolleri de ayırt edin. Modelin bir API özelliği, iş akışınıza ancak kullandığınız arayüz bunu destekliyorsa yarar sağlar.

Fiyatlandırma ve kabul edilen içerik başına maliyet

Google, Nano Banana 2 için şu standart görsel çıktısı fiyatlarını listeliyor:

Girdi, metin/düşünme çıktısı ve ücretli arama sorguları ek maliyet yaratabilir. Toplu işlem fiyatları daha düşüktür. Google API fiyatlandırması.

OpenAI, her iki GPT Image 2.5 sürümü için standart ücretleri şöyle listeliyor: bir milyon metin girdisi token'ı başına $5, bir milyon görsel girdisi token'ı başına $8 ve bir milyon görsel çıktısı token'ı başına $30. Görsel başına tahmin, üretim ayarlarına ve oluşan kullanıma bağlıdır. OpenAI API fiyatlandırması.

Artificial Analysis, yaklaşık olarak $210,70 / 1.000 görsel tutarını test edilen her GPT Image 2.5 “max” yapılandırması için, $67 / 1.000 görsel tutarını ise Nano Banana 2 için listeliyor. Bu, söz konusu yapılandırmalarda yaklaşık 3,1 kat fark demektir; evrensel bir fiyat oranı değildir. Artificial Analysis fiyat karşılaştırması.

İşletmeler için daha yararlı bir ölçüt, kabul edilen içerik başına maliyettir: toplam üretim harcamasının kabul edilen içerik sayısına bölünmesi.

Örneğin, varsayımsal olarak $0,07 tutarındaki bir üretim beş deneme gerektiriyorsa, kabul edilen içerik başına maliyet $0,35 olur. İlk denemede kabul edilen $0,20 tutarındaki bir üretim toplamda daha ucuza gelir. Bu örnekler modellerin gerçek kabul oranlarını öngörmez; yeniden denemelerin neden hesaba katılması gerektiğini gösterir. Elle düzeltme süresini ayrıca takip edin.

Quickmake, üretim maliyetini yapay zekâ kredisi olarak gösterir. Doğrudan API fiyatları, Quickmake kredi fiyatları değildir. Yapay zekâ görsel üreticisini açın ve seçtiğiniz model ile ayarlar için gösterilen kredi tutarını kontrol edin.

Üretilen örnekler ve yeniden kullanılabilir istemler

Tam etiket metniyle ürün fotoğrafçılığı

Tam etiket metnini, malzeme görünümünü ve nesne yerleşimini test eden örnek ürün brief'i. Model kimliği doğrulanmış değildir.

Sıcak krem rengi arka planın önünde açık renkli bir kireç taşı blok üzerinde duran, mat siyah pompalı tek bir kehribar cam el sabunu şişesinin kare stüdyo fotoğrafını oluşturun. Önden üç çeyrek açı, sol üstten yumuşak gün ışığı, inandırıcı cam kırılması ve yumuşak temas gölgesi kullanın. Fildişi kâğıt etikette tam olarak şu üç satır yer alsın: “FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”. Pompa sola baksın. Bloğun sağındaki yüzeyde tek bir okaliptüs dalı bulunsun. Gerçekçi ince dokulara sahip, sade editoryal ürün fotoğrafçılığı. Başka nesne, başka yazı veya filigran eklemeyin.

İstenen üç etiket satırı da okunuyor ve pompa sola bakıyor. Şişe ve taş, yansımaları ve dokuyu incelemek için yararlı yüzeyler sunuyor. Bu, metinden üretilmiş kurgusal bir ürün olduğundan mevcut bir ürün fotoğrafına sadakati test etmiyor.

Kontrollü bir arka plan düzenlemesi

Önceki görseli referans alan, yalnızca arka planı değiştirmeye yönelik brief. Değişen duvar kadar ürünü ve ön planı da dikkatle karşılaştırın.

Yalnızca krem rengi arka plan duvarını soluk adaçayı yeşili bir duvarla değiştirin. Kehribar şişeyi, tam siluetini ve boyutunu, sola bakan siyah pompayı, üç etiket satırının tamamını (“FORM & FIELD”, “CEDAR HAND WASH”, “300 ml”), tipografiyi, etiket dokusunu, kireç taşı bloğu, okaliptüs dalını, ön plan yüzeyini, kadrajı ve kamera açısını değiştirmeyin. Işığın yönünü ve yumuşaklığını koruyun. Hiçbir nesne eklemeyin veya çıkarmayın. Tek bir kare fotoğraf üretin.

Arka plan değişiyor ve etiket okunabilir kalıyor. Genel kompozisyon korunuyor, ancak kireç taşının dokusunda da bazı değişiklikler var. Bu nedenle “benzer görünüyor” ile “istenen her şeyi korudu” ayrı değerlendirilmelidir. Adı geçen üç modeli gerçek uç noktaları üzerinden karşılaştırırken aynı kaynak görseli yeniden kullanın.

İki dilli afiş tipografisi

Tam metin doğruluğunu ve tipografik hiyerarşiyi test eden iki dilli örnek afiş. Etkinlik kurgusaldır.

Aşağıdaki yeniden kullanılabilir Türkçe istem, gönderilen brief'in düzenlenmiş bir uyarlamasıdır; üretim kaydı özgün İngilizce metni korur.

Kare biçiminde çağdaş bir tasarım pazarı afişi oluşturun. Hafif baskı dokulu sıcak fildişi kâğıt, belirgin hiyerarşiye sahip büyük koyu lacivert modern sans serif yazı, güçlü bir parlak kırmızı daire ve küçük bir kobalt mavisi dikdörtgen vurgu kullanın. Tam olarak şu beş satırı yazın: “FORM & FIELD”, “DESIGN MARKET”, “24–25 OCTOBER”, “SOFIA • СОФИЯ”, “FREE ENTRY”. “СОФИЯ” için Kiril alfabesini kullanın. Dengeli kenar boşlukları ve geniş aralıklar bırakın. Düz, önden görünen grafik tasarım; perspektifli maket, fotoğraflanmış çerçeve veya filigran olmasın. Odak noktası tipografi olsun.

Kiril alfabesiyle yazılan şehir adı da dâhil olmak üzere istenen metin okunaklı görünüyor. Kapsamlı bir incelemede karakter şekilleri, noktalama işaretleri, aralıklar ve hedef görüntüleme boyutundaki okunabilirlik de kontrol edilmelidir. Tek bir başarılı örnek, çok dilli güvenilirlik kanıtı değildir.

Modelleri kendi işleriniz üzerinde nasıl karşılaştırabilirsiniz?

Nano Banana 2, Flare ve Sunburst için aynı brief'leri ve kaynak görselleri kullanın. Tam model adını, sağlayıcıyı, boyutları, kalite ayarını ve aramanın açık olup olmadığını kaydedin. Ayarlar eşleştirilemiyorsa farkı belirtin.

Her brief için birbirinden bağımsız birkaç sonuç üretin; başarısız olanları da başarılı olanlarla birlikte saklayın. Mümkünse çıktıları model etiketleri olmadan inceleyin. Şu dört ölçütü ayrı ayrı puanlayın:

1. Talimatlara uyum: İstenen öğeleri ve tam metni içeriyor mu?
2. Görsel kalite: Hedef teslim boyutunda işe yarıyor mu?
3. Koruma: Düzenlemelerde, istenen alanın dışında neler değişti?
4. Üretim emeği: Kabul edilen bir içerik ne kadar zaman ve para gerektirdi?

Düzenleme için her modele aynı özgün kaynağı verin. Her modeli farklı bir üretilmiş görselle başlatmak ek bir değişken yaratır. Sonuçları incelemeden önce neyin kabul edilebilir olduğunu belirleyin; tekrarlanan başarısızlıkları gizleyip yalnızca çekici bir çıktıyı seçmekten kaçının.

Önerimiz

Son kalite ve düzenleme hassasiyeti brief'te öncelikliyse GPT Image 2.5 Sunburst ile başlayın. Atıfta bulunulan bağımsız sonuçlar bu seçimi destekliyor. Teslim süresi önemliyse Flare 'i değerlendirin; bazı değerlendirmelerde Sunburst'e yakın puan alıyor ve ImageBench'te daha düşük gecikme kaydediyor.

Aramayla destekleme, alışılmadık en boy oranları veya üretim maliyetleri iş akışınız için önemliyse Nano Banana 2 'yi değerlendirin. Kabul edilebilir yazı, korunan ayrıntılar ve yönetilebilir revizyon emeği dâhil olmak üzere kendi brief'lerinizde tekrarlanan başarıya göre seçim yapın.

Şu araçları keşfedin: Yapay zekâ görsel üreticisini ve yapay zekâ görsel düzenleme iş akışını keşfedin. Yerleşimi tamamlamak ve kampanya metnini düzenlenebilir tutmak için seçtiğiniz çıktıyı tasarım düzenleyiciye aktarın.