GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro: Text, Bearbeitung, Referenzbilder und Größen im Vergleich

GPT Image 2.5 und Nano Banana Pro sind die Flaggschiff-Bildmodelle von OpenAI und Google, und keines gewinnt überall. GPT Image 2.5 passt besser, wenn du einen transparenten Hintergrund, eine Bearbeitung mit Maske, mehrere Bilder pro Anfrage oder eine exakte Pixelgröße brauchst. Nano Banana Pro passt besser für Bilder, in denen Text im Mittelpunkt steht, für das Kombinieren von bis zu 14 Referenzen bei gleichbleibendem Aussehen von bis zu 5 Personen und für 4K als voll unterstützte Ausgabestufe. Beide generieren und bearbeiten, und beide laufen über denselben SeedRouter-Endpunkt, sodass du sie mit einem Key an deinen eigenen Prompts vergleichen kannst.

Alle Fakten zu den Modellen unten stammen aus der offiziellen Dokumentation von OpenAI und Google, geprüft am 29. September 2026. Angaben zu den Request-Bodys stammen aus den SeedRouter-API-Referenzen für GPT Image 2.5 und Nano Banana Pro.

Wie unterscheiden sich GPT Image 2.5 und Nano Banana Pro auf einen Blick?

Jedes Modell hat bei SeedRouter mehr als eine ID. GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst erklärt die beiden OpenAI-Stufen, und Nano Banana 2 vs Pro vs Lite ordnet Pro unter Googles Bildmodellen ein.

Ist GPT Image 2.5 besser als Nano Banana Pro?

Nicht in jeder Hinsicht; jeder Anbieter richtet sein Modell auf andere Arbeit aus. OpenAI beschreibt GPT Image 2.5 Flare als sein schnellstes Modell „für hochwertige, alltägliche Bildgenerierung“ und Sunburst als das Modell für „Workflows, bei denen Präzision beim Bearbeiten am wichtigsten ist“. Google beschreibt Nano Banana Pro als „die Premium-Wahl für die komplexesten visuellen Aufgaben“, am besten geeignet für „komplexes Grafikdesign, originalgetreue Produkt-Mockups und faktenbasierte Datenvisualisierungen, die eine genaue Textdarstellung erfordern“.

Die Dokumentation keines der beiden Unternehmen vergleicht die zwei Modelle direkt. Die praktischen Unterschiede liegen darin, was jede Anfrage kann; die folgenden Abschnitte gehen sie durch. Für eine echte Antwort zu deinen eigenen Inhalten schickst du denselben Prompt an beide und vergleichst.

Welches Modell ist besser bei Text im Bild?

Google macht die stärkere Aussage. Der Launch-Beitrag nennt Nano Banana Pro „das beste Modell, um Bilder mit korrekt dargestelltem und gut lesbarem Text direkt im Bild zu erstellen, egal ob du einen kurzen Slogan oder einen langen Absatz suchst“, und sagt, dass es Text in mehreren Sprachen schreiben und bereits vorhandenen Text im Bild übersetzen kann. Googles Bild-Guide ergänzt einen Tipp: Das Modell „funktioniert am besten, wenn du zuerst den Text generierst und dann ein Bild mit diesem Text anforderst“.

OpenAI ist bei seinem eigenen Modell vorsichtiger. Der Abschnitt zu Einschränkungen im Bild-Guide sagt, dass „das Modell trotz deutlicher Verbesserungen noch Schwierigkeiten mit der genauen Platzierung und Klarheit von Text haben kann“ und dass es „Elemente in strukturierten oder layoutsensiblen Kompositionen möglicherweise nicht präzise platzieren kann“.

Für Poster, Speisekarten, Infografiken und Etiketten, bei denen jedes Wort stimmen muss, fängst du also mit Nano Banana Pro an und prüfst das Ergebnis in jedem Fall.

Welches Modell eignet sich besser zum Bearbeiten eines Bildes?

Beide bearbeiten anhand einer Textanweisung plus Referenzbildern, bieten aber unterschiedliche Steuerung.

• GPT Image 2.5 nimmt eine Maske. Schick das Bild in images und eine PNG-Maske, deren transparenter Bereich markiert, was geändert werden soll. Laut OpenAIs Ankündigung ändert das Modell besser nur das, worum du bittest, und lässt alles andere unverändert; Sunburst ist für bearbeitungsintensive Arbeit gedacht.
• Nano Banana Pro bearbeitet im Gespräch. Es gibt keine Maske. Du beschreibst die Änderung und kannst über mehrere Runden weitermachen: Jedes Ergebnis liefert output.parts mit einer thoughtSignature, die du zurückschickst, um weiter zu bearbeiten. Google hebt lokale Bearbeitungen, Kamerawinkel, Fokus, Color Grading und neue Beleuchtung hervor.

Nimm GPT Image 2.5, wenn die Änderung in einem Bereich bleiben muss, den du einzeichnen kannst. Nimm Nano Banana Pro, wenn die Änderung aus mehreren schriftlichen Anweisungen besteht, die nacheinander auf dasselbe Bild angewendet werden.

Wie viele Referenzbilder kann jedes Modell verwenden?

Laut Googles Ankündigung kann Nano Banana Pro bis zu 14 Bilder kombinieren und dabei „die Konsistenz und Ähnlichkeit von bis zu 5 Personen erhalten“. OpenAI sagt, dass GPT Image 2.5 Motive aus Referenzfotos besser erkennbar hält als zuvor, nennt aber keine Anzahl pro Rolle.

Bei SeedRouter werden Referenzen für beide Modelle als öffentliche Bild-URLs übergeben; base64 und Datei-Uploads werden nicht akzeptiert.

Welche Größen und Seitenverhältnisse kann jedes Modell erzeugen?

GPT Image 2.5 nimmt eine exakte size wie 1536x1024 oder auto. Breite und Höhe müssen Vielfache von 16 sein, keine Kante über 3840 Pixel, das Verhältnis zwischen 1:3 und 3:1 und die Gesamtfläche im dokumentierten Bereich. OpenAI bezeichnet Auflösungen über 2560×1440 als experimentell.

Nano Banana Pro nimmt ein aspectRatio aus einer festen Liste von zehn, von 1:1 bis 21:9, und eine imageSize von 1K, 2K oder 4K. Bei 1:1 ist 4K 4096×4096. Du wählst ein Verhältnis und eine Größenstufe, keine exakten Pixel.

GPT Image 2.5 liefert PNG oder JPEG, festgelegt mit output_format; Nano Banana Pro meldet das Format jedes Ergebnisses in output.output_format. Nur GPT Image 2.5 hat eine Einstellung background: "transparent", die eine PNG-Ausgabe voraussetzt.

Welches Modell ist schneller?

Keiner der Anbieter veröffentlicht eine vergleichbare Geschwindigkeitsangabe. OpenAI sagt, GPT Image 2.5 Flare erzeugt hochwertigere Bilder als GPT Image 2 mit 50 % geringerer Latenz, Sunburst braucht länger für mehr Präzision, und komplexe Prompts „können bis zu 2 Minuten dauern“. Google sagt, Nano Banana Pro denkt immer, bevor es zeichnet, und kann bei der Planung bis zu zwei Zwischenbilder rendern; das Denken lässt sich nicht abschalten.

Für Entwürfe empfiehlt die GPT Image 2.5-API-Referenz quality: "low", weil höhere Stufen länger zum Rendern brauchen. Miss beide an deinen eigenen Prompts, bevor du dich auf ein Latenzbudget festlegst.

Wie unterscheiden sich die API-Anfragen?

Beide Modelle nutzen bei SeedRouter POST /v1/images/generations und geben eine Task-ID zurück, die du über GET /v1/tasks/{id} abfragst. Die Request-Bodys unterscheiden sich. GPT Image 2.5 nimmt einen Body im OpenAI-Stil:

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "An amber glass bottle on a cream background, studio lighting",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

Nano Banana Pro nimmt Googles generateContent-Body plus ein Feld model:

curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image",
    "contents": [{"parts": [{"text": "A ceramic teapot on a linen tablecloth, soft window light"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
    }
  }'

Google Search Grounding, das Google für Nano Banana Pro aufführt, ist bei SeedRouter noch nicht verfügbar: Eine Anfrage mit tools wird abgelehnt. Streaming und Teilbilder gibt es für keines der beiden Modelle.

Welches Modell solltest du wählen?

• Transparente PNGs, Sticker und Freisteller: GPT Image 2.5.
• Eine Bearbeitung, die auf einen Bereich begrenzt ist: GPT Image 2.5 mit Maske; Sunburst, wenn Präzision am wichtigsten ist.
• Mehrere Varianten aus einer Anfrage: GPT Image 2.5, mit n bis 10.
• Exakte Pixelmaße für ein Layout: GPT Image 2.5.
• Poster, Infografiken, Speisekarten und übersetzter Text: Nano Banana Pro.
• Eine Komposition aus vielen Referenzen oder mehreren wiederkehrenden Personen: Nano Banana Pro.
• 4K als unterstützte Stufe: Nano Banana Pro (GPT Image 2.5 akzeptiert bis zu 3840 px pro Kante, aber OpenAI bezeichnet Größen über 2560×1440 als experimentell).

Beide Modelle fügen Herkunftsmarkierungen hinzu: Google versieht jedes Bild mit einem SynthID-Wasserzeichen, OpenAI nutzt C2PA-Metadaten und ein unsichtbares Wasserzeichen.

Häufig gestellte Fragen

Ist Nano Banana Pro besser als die Bildgenerierung von ChatGPT?

Das hängt von der Aufgabe ab. Die Bildgenerierung von ChatGPT läuft auf OpenAIs Images 2.5, das die API als GPT Image 2.5 anbietet. Nano Banana Pro hat die stärkere Herstelleraussage zu Text im Bild und mehr Referenzrollen; GPT Image 2.5 bietet dafür Masken, transparente Hintergründe und bis zu 10 Bilder pro Anfrage.

Ist das Bildmodell von ChatGPT dasselbe wie GPT Image 2.5?

Es ist dieselbe Generation. OpenAI hat ChatGPT Images 2.5 am 8. September 2026 vorgestellt und am selben Tag GPT Image 2.5 Flare und Sunburst in der API veröffentlicht, mit dem Hinweis, dass Flare dieselben Verbesserungen bei Qualität, Bearbeitung und Geschwindigkeit bringt.

Kann ich beide Modelle mit einem API-Key aufrufen?

Ja. Bei SeedRouter nutzen beide denselben Endpunkt und denselben Key; du wechselst, indem du model und die oben gezeigte Body-Struktur änderst.

Welches Modell kann einen transparenten Hintergrund erzeugen?

GPT Image 2.5, mit background: "transparent" und PNG-Ausgabe. Die Anfrage an Nano Banana Pro hat keine Hintergrundeinstellung.

Welches Modell ist günstiger?

Das hängt von der ID und der Größe ab. Standard-IDs beider Modelle berechnen einen festen Preis pro geliefertem Bild, Official-IDs rechnen nach Token-Verbrauch ab. Der Preisleitfaden für GPT Image 2.5 und der Preisleitfaden für Nano Banana haben die Details, und jede Modellseite zeigt die aktuellen Preise.

Probier beide aus

Führ denselben Prompt im GPT Image 2.5 Playground und im Nano Banana Pro Playground aus und schau vor der Integration in die GPT Image 2.5-API-Referenz und die Nano Banana Pro-API-Referenz. Du lädst einmal Guthaben auf, ohne Abo, das Guthaben verfällt nie, neue Konten starten mit einem kleinen kostenlosen Guthaben, und eine fehlgeschlagene Anfrage wird nicht berechnet.