2組目の比較では、GPT Image 2.5の方が、当社の厳しいインフォグラフィックの要件をより適切に処理していました。. Nano Banana 2では、読みやすいポスターや実用的なラベル色の編集が可能でした。どちらが適しているかは、必要なアセットによって異なります。.
- インフォグラフィック： GPTは5段階の順序を維持しましたが、Nanoは2番目のペアに不要な内容を追加しました。.
- ローカル編集： どちらも、一致した最初のペアでは文言を維持したまま、ラベルの色を変更しました。.
- 商品画像： 双方から説得力のある素材を抽出し、カメラアングルと照明のバランスを調整した。.
以下の方法を通じて、画像の作成や重点的な編集について探ってみましょう グローバルGPT, 、あるいは、以下の元の出力をご自身の要件と比較してみてください。.
GPT Image 2.5 と Nano Banana 2 の比較概要
- GPT Image 2.5: OpenAIの文書 サンバースト 画像処理能力と編集の精度において、そして フレア 毎日の迅速な発電に。.
- 『ナノ・バナナ 2』： Googleの ジェミニ3.1フラッシュイメージ, 、生成、編集、参照情報の取り込み、および検索の基盤化を含む。.
- 名前は重要だ： Nano Banana Proは別のモデルです。当社のGPTテストではBrolyの
gpt-image-2.5別名；Sunburst/Flareのマッピングは未定義です。.
この表は、記録されている特徴を示したものであり、テストの得点ではありません。. OpenAI サイズ制御 そして Googleの解像度設定オプション 異なります。各テスト画像には、元の寸法が表示されています。.
公開ベンチマーク：各製品はどのように比較されるか？
サンバーストは、両方のアリーナランキングで首位に立っている。. その結果には、暫定的な段階であることや、投票数が少ないことも一因となっている。.
アリーナ：作成と編集
2026年9月7日のスナップショット · 0～1,600の表示スケールでのスコア
テキストから画像への変換
単一画像の編集
- 測定対象： 匿名ユーザーの設定, 、正確な綴りや、1枚あたりの利用可能画像のコストなどではなく。.
- 構成： 「Nano」のエントリではウェブ検索が使用されていますが、当社が実施した提供コンテンツのテストでは、これを要求しませんでした。.
- スコープ サンバーストのランクでは、以下で検証されるブロリーの別名は特定されません。アリーナの 暫定結果に関する方針 これも当てはまります。.
同一プロンプトによるテスト：5つの実際の設計課題
テスト範囲： 5つのブリーフ、同一のプロンプト、そして同じ参照画像のバイトデータ。テストは2026年9月9日にBrolyを用いて実施された。.
- 設定内容： 1024 × 1024、プロバイダーラベル「Medium」、検索は要求されていない。「Medium」は、モデル間で品質レベルが同等であると確認されているわけではない。.
- サンプル： GPT 10件、Nano 11件の出力が含まれており、その中には新しい2モデルのポスター代替ペアも含まれています。これはごく一部のサンプルであり、信頼性の推定値ではありません。.
- 公平な比較： 5組は、両側とも1024×1024のサイズでした。5点のGPTオリジナル画像は1254×1254のサイズでしたが、これらの組は品質ランキングの対象外となっています。.
- 参考文献： Nanoで生成されたボトルに、局所的にラベルテキストが追加され、別途生成された架空の成人が描かれている。同一の入力でソースを制御しているが、ソースモデルのバイアスは除去されていない。.
- 審査基準： 表現、省略、創作された内容、構成、編集の保存、および類似性。元のPNGファイルは、同じWebP表示処理の下でリンクされています。.
1. 文字の多いポスターや小さな文字
架空のデザインイベント用の、洗練された正方形のポスターを作成してください。背景は白、タイポグラフィはチャコール色、アクセントカラーはコバルトブルーとコーラルを使用してください。シャープなエディトリアル風のタイポグラフィを採用し、余白をたっぷりと取ってください。以下のテキストを、追加や置換を一切行わずに正確に盛り込んでください： DESIGN AFTER HOURS 夜更かしする価値のあるアイデア 10月16日（金） 午後6時30分～午後9時 ノースホール、スタジオ08 トーク／デモ／オープン・クリティーク 早めに入場 $18 designafterhours.example で席を予約 イベント名を最も大きく表示し、日時が分かりやすく、URLは小さくても読みやすいサイズにしてください。図形は抽象的な幾何学模様のみを使用してください。ロゴ、写真、余分なテキスト、装飾的な偽のレタリングは使用しないでください。.
ペア 1：元の寸法が異なるため、直接比較による順位付けの対象外となった。.
新しい代替ペア：元の寸法が異なるため、直接比較ランキングの対象外とする。.
該当するサイズの当選者はいません。. GPTの1回目の実行結果と、新しいGPT/Nanoの代替ペアは、必要な8つの文字列すべてを明瞭に再現しています。 GPTはよりフラットな幾何学的なレイアウトを採用しているのに対し、Nanoはしばしば影付きのシートを表示する。これらは有用なデザイン上の違いではあるが、GPTのオリジナルは1254ピクセルの正方形であるため、1024ピクセルのNano出力と比較して評価する際、細かいディテールは考慮しない。.
当初の2回目のNano試行の結果は以下の通りです。文言はそのままですが、時刻の区切り記号が指定されたハイフンから、より長いダッシュに変更されています。対応するGPTの実行は、アップストリームで524エラーが発生し、画像が生成されませんでした。私たちは、失敗記録を保持したまま、性能が低い側や失敗した側のみを置き換えるのではなく、両方のモデルで新しいペアを生成しました。.
その他のレイアウトについては、 ナノバナナ2プロンプトガイド.
2. 商品写真と素材の詳細
ブランドロゴのない円筒形の透明ガラス製香水ボトル1本を、ブラッシュドシルバーの金属製キャップと、無地のマットホワイトの長方形紙ラベル付きで、正方形の商業用スタジオ写真として撮影してください。ボトルには淡い緑色の液体が入っています。柔らかい白色の背景を背に、淡い灰色の石の台の上にボトルを直立させて配置してください。 左側に大型のソフトボックスを1つ配置し、右側には細い縁の反射光を入れ、自然な接触影を表現してください。目線の高さからの3/4ビューで、ボトル全体が見えるようにし、エッジを鮮明に、ガラスの屈折をリアルに、ブラッシュドメタルのきめ細かな質感を表現してください。他の物体、文字、ロゴ、透かしのようなグラフィックは一切含まないこと。.
ペア1：元の寸法が一致している。.
ペア 2：元の寸法が一致しています。.
総合優勝した製品はありませんでした。. どちらのペアも解像度は1024×1024で一致しています。GPTはガラスの縁、金属のブラッシング加工、石の質感をくっきりと表現しています。Nanoもガラス、金属、紙を説得力を持って区別しています。Nanoの1回目の実行では、背景に不要な暗い斜めの線が入っていますが、2回目の実行ではよりすっきりとした仕上がりになっています。.
どちらのモデルも、求められた3/4アングルを一貫して表現できておらず、ボトルは概ね正面から写っています。GPTの2回目の実行では、右側に強い光が当たり、左側に影が落ちているため、指定された左側のソフトボックスによる照明の要件を満たす度合いが弱まっています。高級感あふれるボトルはコンセプトには有用ですが、カメラや照明の方向については、さらに確認が必要です。.
3. 他の部分を変更せずに正確に編集する
提供された商品写真を編集してください。ラベルの背景色のみを、落ち着いたティール色に変更してください。印刷された文字はすべて、その正確な綴り、フォント、サイズ、配置、色をそのまま維持してください。ボトル、キャップ、液体、反射、照明、影、背景、撮影アングル、トリミング、画像のサイズについては、一切変更しないでください。 ラベルのデザインを変更したり、オブジェクトを追加したり、画像全体のシャープネスを調整したり、写真のスタイルを変更したりしないでください。.
ペア1：元の寸法が一致している。.
ペア2：元の寸法が異なるため、直接比較による順位付けの対象外となった。.
最初のペアの対戦では、明確な勝者は現れなかった。. どちらのモデルも、ラベルの色を落ち着いたティール色に変更しつつ、「FIELD NOTES」、「EAU DE PARFUM」、および「50 mL」の表記はそのまま残しています。ボトル、キャップ、クロップ、そして全体的な構成は、オリジナルに忠実に再現されています。ただし、ラベル以外の部分については、ピクセル単位で完全に同一であるとは認定されていません。.
2回目のGPTによる編集では、文言は維持されているものの、画像の寸法を変更しないという指示にもかかわらず、1254 × 1254と返されています。これは具体的な寸法準拠の失敗であり、詳細度が高いことを示す証拠ではありません。 Nanoは1024 × 1024を維持し、より明るいティール色を生成します。ブランドカラーに厳密に沿ったワークフローを行うには、色見本を提供することが有効でしょう。.
について GlobalGPT 画像編集ガイド 管理対象の変更を指定する方法を説明します。.
4. 場面をまたいだキャラクターの一貫性
付属の架空の成人モデルを、1つの正方形の画像の両パネルで同一人物として使用してください。すっきりとした細い白い仕切り線で区切られた、縦に並んだ2つの等しいパネルを作成してください。左のパネル：日差しの下、モダンな書店の外に立つ人物（上半身のみ）、閉じたノートブックを手に持っています。 右側のパネル：夕暮れの柔らかな光の中、カフェのテーブルに座っている同じ人物（上半身のみ）。ノートはテーブルの上に置かれている。両パネルとも、参照画像の人物の顔、生え際、髪型、眼鏡、ジャケットの色、シャツのディテールを忠実に再現すること。写実的な写真風のスタイルを保つこと。キャプション、文字、余計な人物、または人物の変更は一切行わないこと。.
ペア 1：元の寸法が異なるため、直接比較による順位付けの対象外となった。.
ペア 2：元の寸法が一致しています。.
GPTは、一致した2番目のペアにおいて、除外条件をより適切に遵守しています。. どちらも主な特徴、すなわち短い黒髪、丸い眼鏡、緑のジャケット、白いシャツは維持されています。GPTは、1コマ目で手に持たれているノートと、2コマ目のカフェのテーブルの上に置かれたノートを表示していますが、店先の看板や余計な人物は描かれていません。一方、Nanoは、明示的に除外されていたにもかかわらず、店の看板や背景の通行人を追加しています。.
これは、1組の対応ペアにおける指示遵守の優位性であり、生体認証による身元スコアではありません。また、GPTは書店のパネルに、要件書で求められていなかった目立つショルダーバッグを導入しています。 最初のペアは完全性を期すために掲載されていますが、元のサイズが異なるためランキングからは除外されています。両方の参照画像はNanoに由来するため、このテストではソースモデルのバイアスを排除できていません。.
について 主題の一貫性に関するガイド より広範な参照画像のワークフローを網羅しています。.
5. インフォグラフィックと複雑なレイアウト
白い背景に、タイトルを正確に「FROM BRIEF TO LAUNCH」とした、正方形のプロフェッショナルなインフォグラフィックを作成してください。その下に、5つの同じ大きさのステップを、左から右への明確な順序で配置し、4本の右向きの矢印でつなげてください。 テキストはチャコールグレーを基調とし、ティールとコーラルをアクセントとして使用し、シンプルで親しみやすいアイコンと、すっきりとしたサンセリフ体のタイポグラフィを採用してください。以下のステップのタイトルと説明文を正確に表現してください： 1. DEFINE / 測定可能な目標を1つ設定する 2. RESEARCH / ターゲット層のニーズを確認する 3. CREATE / 最初の草案を作成する 4. REVIEW / 事実や視覚的な誤りを修正する 5. LAUNCH / 公開し、結果を測定する 各単語は正確に1回ずつ使用してください。矢印は1→2→3→4→5の順に接続し、ループや分岐は含まないこと。すべての補助テキストが読みやすいようにしてください。グラフ、パーセンテージ、余分なステップ、装飾的なテキスト、フッターは追加しないでください。.
ペア 1：元の寸法が異なるため、直接比較による順位付けの対象外となった。.
ペア 2：元の寸法が一致しています。.
GPTが、マッチした2番目のペアにおいてコンテンツのコンプライアンスを満たしました。. 5つの番号付きステップ、補助線、4つの接続矢印は、余分な行を追加することなく、求められた順序を形成しています。Nanoは主要な順序を含んでいますが、その後、「REVIEW」と「LAUNCH」のブロックが重複して追加され、架空のテキストも含まれているため、「すべての単語を正確に1回ずつ含める」という指示に違反しています。.
最初のペアからは得られる情報は限られています。どちらのモデルも必要なステップ数を省略しており、GPTは1254 × 1254を返しています。GPTはサイズが一致した場合の勝利を処理できません。 したがって、有用な知見は特定のケースに限られます。GPTは2番目の1024ピクセルのペアにおいて、厳密な内容要件を満たして解決しましたが、Nanoは表示された2回の試行の両方で修正が必要でした。2回の試行だけでは、一般的な成功率を立証することはできません。.
公式APIの料金と記録されたトークン
GPTは画像出力トークンの生成レートが低く、Nanoは入力レートが低い。. 以下の料金は、以下の情報に基づいています。 OpenAIの価格設定に関する資料 そして GoogleのAPI料金体系, 、2026年9月9日確認。.
公式の画像出力トークンレート
画像出力トークン100万単位あたりの米ドル · 標準API料金
- その他のカテゴリ： OpenAIのキャッシュされたテキスト／画像入力は、該当する場合、100万トークンあたり$1.25／$2となります。Googleのテキスト／思考出力は、100万トークンあたり$3となります。.
- Googleの1Kの例： 1,120個の画像出力トークン × $60 / 1M = $0.0672（出力専用）, 、入力および別途請求されるテキストや考案内容に先立って。これは説明用の例であり、実際の請求書ではありません。.
- 求人情報の全項目を比較する： 解像度、画質、入力リファレンス、および追加の試行回数によって、1枚あたりの実用可能な画像のコストが決まります。トークン単価が低いというだけで、そのモデルが安くなるわけではありません。.
GPTイメージの2.5トークン使用量・10件の出力を記録
ブロリーが報告した入力量と画像出力の合計値。これらは利用記録であり、検証済みの公式請求単位やモデル間のコスト比較ではありません。.
結果が示すもの：品質と価値
正確な文章と正確な情報デザインは、それぞれ異なる強みです。. どちらのモデルもイベントの文言を適切に再現しましたが、ポスターそのものも、その細かな文字も、サイズを基準に勝者を決定するには至りませんでした。 インフォグラフィックを見ると、その違いがより明確になります。GPTの2番目の1024ピクセル出力は順序と内容を維持しているのに対し、Nanoの出力には創作された内容が追加されています。もしその素材がプロセスを説明するものである場合、こうした追加部分は、単なるレイアウトの好みの違いよりも、はるかに多くの編集作業を必要とするでしょう。.
商品写真は、それほど一方的なものではありません。GPTのシャープなガラスと金属の質感は、コンセプトに完成度を感じさせるのに役立ちますが、Nanoのよりすっきりとした2つ目の背景の方が使いやすくなっています。どちらも明確に指定されたカメラアングルを満たしておらず、GPTの2つ目の照明方向は修正が必要です。特定の商品キャンペーンにおいては、表面的な仕上がりの良さよりも、撮影要項への準拠の方が重要であるはずです。.
最初のペアでは、ラベルの微調整が両モデルにとって実用的な成果をもたらしました。文字の連続性に関しては、別のトレードオフが明らかになりました。2番目のペアでは、GPTはNanoの不要な店内のテキストや人物を排除しつつ、ショルダーバッグを追加しました。類似性、保存性、および除外要件への準拠については、それぞれ個別に確認する必要があります。認識可能な人物が含まれているからといって、その構図全体が自動的に有用になるわけではありません。.
価値は、完成した資産によって異なります。. GPTのより洗練された2つ目のインフォグラフィックは、コンテンツの修正作業を削減できる可能性がある。どちらのモデルも有用なラベルの修正を生成した。公式のトークン単価は価格設定の背景情報を提供するが、これらの結果だけでは、使用可能な画像1枚あたりのコストという点でどちらが優れているかを明確に示すことはできない。.
どちらを選ぶべきでしょうか？ この厳格なインフォグラフィックの制作要件については、実績のあるGPTルートから始めてみてください。どちらのモデルも、ラベルの微調整には妥当な選択肢となります。ポスターや製品写真については、具体的なレイアウトや照明の要件に照らして選択してください。これらの調査結果から、品質や価格の面で普遍的に優れた選択肢が特定されるわけではありません。.
よくある質問
GPT Image 2.5はNano Banana 2よりも優れているのでしょうか？
2枚のインフォグラフィックを比較した結果、GPTの方がコンテンツ要件をより適切に満たしていました。また、比較対象となった2つのキャラクターペアにおいて、不要な文字や人物の描写を回避していました。製品およびラベル編集の結果からは、全体として明確な勝者を特定することはできませんでした。.
どのバージョンのGPT Image 2.5がテストされたのですか？
ブロリーの「gpt-image-2.5」という別名についてテストを行いました。このルートからは画像が正常に返されましたが、「Sunburst」や「Flare」のマッピング情報は確認されませんでした。「Sunburst」のリーダーボードは別の文脈のものであり、テスト対象のモデルの特定を裏付けるものではありません。.
2つのモデルは、まったく同じ設定でテストされたのでしょうか？
プロンプト、1024 × 1024 のターゲット、ミディアムプロバイダーラベル、および参照画像のバイト数が一致しました。 5組はネイティブ解像度1024 × 1024でも一致しました。5つのGPT結果は1254 × 1254を返したため、ペアランキングからは除外されています。「ミディアム」ラベルは、検証済みの同等の品質レベルではありません。.
Nano Banana 2はNano Banana Proと同じものですか？
いいえ。Googleでは、「Nano Banana 2」は「Gemini 3.1 フラッシュイメージ」として識別されています。「Nano Banana Pro」は「Gemini 3 Pro イメージ」であり、これらは別々のモデルです。.
テキストの多いインフォグラフィックには、どちらのモデルが適していますか？
GPTは、2番目のネイティブサイズが一致したペアにおいてより優れた性能を示しました。5つの番号付きステップと補足文はすべて、余分なブロックが挿入されることなく順序通りに維持されていました。一方、Nanoはステップの重複を生じさせ、架空のテキストを生成してしまいました。これは少数のサンプルに基づく結果であり、一般的な成功率を主張するものではありません。.
GPT Image 2.5の方が安いのでしょうか？
このモデルの公式な画像出力トークン消費率は低く、100万トークンあたり$30（対して$60）となっています。Nano Banana 2は入力トークン消費率が低くなっています。画像生成の総コストは、トークン消費量、解像度、画質、参照画像、および追加の試行回数によって異なります。.
これらは元のモデルの出力結果ですか？
はい。この記事では、GPT Image 2.5のルート出力10件と、Nano Bananaの2出力11件（新しいポスターの代替ペアを含む）を紹介しています。元のPNGファイルへのリンクが掲載されており、用意された参照画像2点とGoogleの公式スクリーンショットには、それぞれ個別のラベルが付けられています。.
GlobalGPTで両方のモデルを使用することはできますか？
GlobalGPTにおけるこれら2つのモデルの両方へのアクセスについては、確認できていません。Nano BananaのコンテンツやGPT Image 2の掲載情報だけでは、GPT Image 2.5が利用可能であるとは断定できません。.
