GPT Image 2.5 מול Nano Banana Pro: השוואת טקסט, עריכה, תמונות ייחוס וגדלים

GPT Image 2.5 ו-Nano Banana Pro הם מודלי התמונות המובילים של OpenAI ו-Google, ואף אחד מהם לא מנצח בכל תחום. GPT Image 2.5 מתאים יותר כשאתה צריך רקע שקוף, עריכה עם מסכה, כמה תמונות בבקשה אחת או גודל מדויק בפיקסלים. Nano Banana Pro מתאים יותר לתמונות שבנויות סביב טקסט, לשילוב של עד 14 תמונות ייחוס תוך שמירה על עקביות של עד 5 אנשים, ול-4K כרמת פלט שנתמכת באופן מלא. שניהם יוצרים ועורכים תמונות, ושניהם עובדים דרך אותו endpoint של SeedRouter, כך שאתה יכול להשוות ביניהם על הפרומפטים שלך עם מפתח אחד.

כל העובדות על המודלים שלהלן לקוחות מהתיעוד הרשמי של OpenAI ו-Google, ונבדקו ב-29 בספטמבר 2026. המידע על גופי הבקשות לקוח ממסמכי העיון של SeedRouter API עבור GPT Image 2.5 ו-Nano Banana Pro.

מה ההבדל בין GPT Image 2.5 ל-Nano Banana Pro?

לכל מודל יש יותר ממזהה אחד ב-SeedRouter. GPT Image 2.5 Flare מול Sunburst מסביר את שתי הרמות של OpenAI, ו-Nano Banana 2 מול Pro מול Lite ממקם את Pro בין מודלי התמונות של Google.

האם GPT Image 2.5 טוב יותר מ-Nano Banana Pro?

לא בכל דבר; כל יצרן מכוון את המודל שלו לעבודה אחרת. OpenAI מתארת את GPT Image 2.5 Flare כמודל המהיר ביותר שלה "ליצירת תמונות יומיומית באיכות גבוהה", ואת Sunburst כמודל ל"תהליכי עבודה שבהם דיוק העריכה חשוב יותר מכול". Google מתארת את Nano Banana Pro כ"בחירת הפרימיום למשימות החזותיות המורכבות ביותר", המתאים במיוחד ל"עיצוב גרפי מורכב, הדמיות מוצר בנאמנות גבוהה והדמיות נתונים עובדתיות שדורשות הצגה מדויקת של טקסט".

התיעוד של אף אחת מהחברות לא משווה ישירות בין שני המודלים. ההבדלים המעשיים נמצאים במה שכל בקשה יכולה לעשות, והסעיפים הבאים עוברים עליהם אחד אחד. כדי לקבל תשובה אמיתית על התוכן שלך, שלח את אותו פרומפט לשניהם והשווה.

איזה מודל טוב יותר בטקסט בתוך תמונות?

Google טוענת את הטענה החזקה יותר. פוסט ההשקה שלה מכנה את Nano Banana Pro "המודל הטוב ביותר ליצירת תמונות עם טקסט מוצג נכון וקריא ישירות בתמונה, בין אם אתה מחפש סלוגן קצר ובין אם פסקה ארוכה", ומציין שהוא כותב טקסט בכמה שפות ומתרגם טקסט שכבר קיים בתמונה. מדריך התמונות של Google מוסיף טיפ אחד: המודל "עובד הכי טוב אם קודם מייצרים את הטקסט ואז מבקשים תמונה עם הטקסט הזה".

OpenAI זהירה יותר לגבי המודל שלה. סעיף המגבלות במדריך התמונות שלה אומר ש"למרות שיפור משמעותי, המודל עדיין עלול להתקשות במיקום מדויק ובבהירות של טקסט", ושהוא "עלול להתקשות למקם רכיבים במדויק בקומפוזיציות מובנות או רגישות לפריסה".

לכן, לפוסטרים, תפריטים, אינפוגרפיקות ותוויות שבהם כל מילה חייבת להיות נכונה, התחל עם Nano Banana Pro, ובדוק את התוצאה בכל מקרה.

איזה מודל טוב יותר לעריכת תמונה?

שניהם עורכים לפי הוראת טקסט ועוד תמונות ייחוס, אבל הם מציעים כלי שליטה שונים.

• GPT Image 2.5 מקבל מסכה. שלח את התמונה ב-images ומסכת PNG שהאזור השקוף שלה מסמן מה לשנות. לפי ההכרזה של OpenAI, המודל טוב יותר בשינוי רק של מה שביקשת תוך השארת כל השאר כמו שהוא, ו-Sunburst מיועד לעבודה עתירת עריכות.
• Nano Banana Pro עורך בשיחה. אין מסכה. אתה מתאר את השינוי ויכול להמשיך לאורך כמה סבבים: כל תוצאה מחזירה output.parts עם thoughtSignature שאתה שולח בחזרה כדי להמשיך לערוך. Google מדגישה עריכות מקומיות, זווית מצלמה, פוקוס, תיקון צבע ושינוי תאורה.

בחר ב-GPT Image 2.5 כשהעריכה חייבת להישאר בתוך אזור שאפשר לסמן. בחר ב-Nano Banana Pro כשהעריכה היא סדרה של הוראות כתובות שמוחלות על אותה תמונה, אחת אחרי השנייה.

בכמה תמונות ייחוס כל מודל יכול להשתמש?

ההכרזה של Google אומרת ש-Nano Banana Pro יכול לשלב עד 14 תמונות תוך "שמירה על העקביות והדמיון של עד 5 אנשים". OpenAI אומרת ש-GPT Image 2.5 שומר על אנשים ועצמים מתמונות ייחוס מזוהים יותר מבעבר, בלי לציין מספר לכל תפקיד.

ב-SeedRouter, תמונות הייחוס של שני המודלים הן כתובות URL ציבוריות של תמונות; base64 והעלאת קבצים לא מתקבלים.

אילו גדלים ויחסי גובה-רוחב כל מודל יכול ליצור?

GPT Image 2.5 מקבל size מדויק כמו 1536x1024, או auto. הרוחב והגובה חייבים להיות כפולות של 16, אף צלע לא מעל 3840 פיקסלים, היחס בין 1:3 ל-3:1, והשטח הכולל בטווח שמופיע בתיעוד. OpenAI מגדירה רזולוציות מעל 2560×1440 כניסיוניות.

Nano Banana Pro מקבל aspectRatio מתוך רשימה קבועה של עשרה יחסים, מ-1:1 עד 21:9, ו-imageSize של 1K, 2K או 4K. ב-1:1, 4K הוא 4096×4096. אתה בוחר יחס ורמת גודל, לא פיקסלים מדויקים.

GPT Image 2.5 מחזיר PNG או JPEG, לפי output_format; Nano Banana Pro מדווח על הפורמט של כל תוצאה ב-output.output_format. רק ל-GPT Image 2.5 יש הגדרת background: "transparent", והיא דורשת פלט PNG.

איזה מודל מהיר יותר?

אף אחד מהיצרנים לא מפרסם נתון מהירות שאפשר להשוות. OpenAI אומרת ש-GPT Image 2.5 Flare מייצר תמונות באיכות גבוהה יותר מ-GPT Image 2 עם זמן השהיה נמוך ב-50%, ש-Sunburst לוקח יותר זמן בתמורה לדיוק רב יותר, ושפרומפטים מורכבים "עשויים לקחת עד 2 דקות". Google אומרת ש-Nano Banana Pro תמיד מבצע הסקה לפני שהוא מצייר, ויכול ליצור עד שתי תמונות ביניים בזמן התכנון; אי אפשר לכבות את ההסקה.

לטיוטות, מסמך העיון של GPT Image 2.5 API ממליץ על quality: "low", כי רמות גבוהות יותר לוקחות יותר זמן לרנדור. מדוד את שני המודלים על הפרומפטים שלך לפני שאתה קובע תקציב זמן השהיה.

במה שונות בקשות ה-API?

שני המודלים משתמשים ב-POST /v1/images/generations ב-SeedRouter ומחזירים מזהה משימה שאתה בודק דרך GET /v1/tasks/{id}. גופי הבקשות שונים. GPT Image 2.5 מקבל גוף בסגנון OpenAI:

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 מקבל את גוף generateContent של Google ועוד שדה 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"}
    }
  }'

עיגון בחיפוש Google, ש-Google מציינת עבור Nano Banana Pro, עדיין לא זמין ב-SeedRouter: בקשה עם tools נדחית. סטרימינג ותמונות חלקיות לא זמינים לאף אחד מהמודלים.

באיזה מודל לבחור?

• PNG שקופים, מדבקות וגזירות רקע: GPT Image 2.5.
• עריכה שמוגבלת לאזור אחד: GPT Image 2.5 עם מסכה; Sunburst כשהדיוק חשוב יותר מכול.
• כמה וריאציות מבקשה אחת: GPT Image 2.5, עם n עד 10.
• מידות פיקסלים מדויקות לפריסה: GPT Image 2.5.
• פוסטרים, אינפוגרפיקות, תפריטים וטקסט מתורגם: Nano Banana Pro.
• קומפוזיציה שבנויה מתמונות ייחוס רבות או מכמה אנשים שחוזרים: Nano Banana Pro.
• 4K כרמה נתמכת: Nano Banana Pro (GPT Image 2.5 מקבל עד 3840 px לכל צלע, אבל OpenAI מגדירה גדלים מעל 2560×1440 כניסיוניים).

שני המודלים מוסיפים סימוני מקור: Google מוסיפה סימן מים SynthID לכל תמונה, ו-OpenAI משתמשת במטא-נתונים של C2PA ובסימן מים בלתי נראה.

שאלות נפוצות

האם Nano Banana Pro טוב יותר מיצירת התמונות של ChatGPT?

תלוי במשימה. יצירת התמונות של ChatGPT פועלת על Images 2.5 של OpenAI, שה-API מציע כ-GPT Image 2.5. ל-Nano Banana Pro יש טענה חזקה יותר של היצרן לגבי טקסט בתמונות ויותר תפקידים לתמונות ייחוס; GPT Image 2.5 מוסיף מסכות, רקעים שקופים ועד 10 תמונות לבקשה.

האם מודל התמונות של ChatGPT זהה ל-GPT Image 2.5?

הם מאותו דור. OpenAI השיקה את ChatGPT Images 2.5 ב-8 בספטמבר 2026, ובאותו יום שחררה ב-API את GPT Image 2.5 Flare ו-Sunburst, ואמרה ש-Flare מביא את אותם שיפורים באיכות, בעריכה ובמהירות.

אפשר לקרוא לשני המודלים עם מפתח API אחד?

כן. ב-SeedRouter שניהם משתמשים באותו endpoint ובאותו מפתח; אתה עובר ביניהם על ידי שינוי model ומבנה הגוף שמוצג למעלה.

איזה מודל יכול ליצור רקע שקוף?

GPT Image 2.5, עם background: "transparent" ופלט PNG. לבקשה של Nano Banana Pro אין הגדרת רקע.

איזה מודל זול יותר?

תלוי במזהה ובגודל. מזהי Standard של שני המודלים גובים מחיר קבוע לכל תמונה שנמסרת, ומזהי Official מחויבים לפי שימוש בטוקנים. ב-מדריך המחירים של GPT Image 2.5 וב-מדריך המחירים של Nano Banana יש את הפרטים, ובעמוד של כל מודל מוצגים המחירים העדכניים.

נסה את שניהם

הרץ את אותו פרומפט ב-Playground של GPT Image 2.5 וב-Playground של Nano Banana Pro, ולפני השילוב עיין ב-מסמך העיון של GPT Image 2.5 API וב-מסמך העיון של Nano Banana Pro API. אתה טוען יתרה פעם אחת בלי מנוי, הקרדיטים לא פגים לעולם, חשבונות חדשים מתחילים עם יתרה חינמית קטנה, ובקשה שנכשלת אינה מחויבת.