GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro: so sánh chữ, chỉnh sửa, ảnh tham chiếu và kích thước

GPT Image 2.5 và Nano Banana Pro là hai mô hình tạo ảnh chủ lực của OpenAI và Google, và không mô hình nào thắng ở mọi mặt. GPT Image 2.5 phù hợp hơn khi bạn cần nền trong suốt, chỉnh sửa bằng mặt nạ, nhiều ảnh trong một yêu cầu hoặc kích thước pixel chính xác. Nano Banana Pro phù hợp hơn với ảnh xoay quanh chữ, với việc kết hợp tối đa 14 ảnh tham chiếu mà vẫn giữ nhất quán tối đa 5 người, và với 4K như một mức đầu ra được hỗ trợ đầy đủ. Cả hai đều tạo và chỉnh sửa ảnh, và đều chạy qua cùng một endpoint của SeedRouter, nên bạn có thể so sánh chúng trên prompt của chính mình bằng một khóa.

Mọi thông tin về mô hình dưới đây đều lấy từ tài liệu chính thức của OpenAI và Google, kiểm tra vào ngày 29 tháng 9 năm 2026. Thông tin về phần thân yêu cầu lấy từ tài liệu tham chiếu API của SeedRouter cho GPT Image 2.5 và Nano Banana Pro.

GPT Image 2.5 và Nano Banana Pro khác nhau thế nào?

Mỗi mô hình có hơn một ID trên SeedRouter. GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst giải thích hai mức của OpenAI, và Nano Banana 2 vs Pro vs Lite cho thấy vị trí của Pro trong các mô hình tạo ảnh của Google.

GPT Image 2.5 có tốt hơn Nano Banana Pro không?

Không phải ở mọi mặt; mỗi nhà phát triển hướng mô hình của mình tới một loại công việc khác nhau. OpenAI mô tả GPT Image 2.5 Flare là mô hình nhanh nhất của họ "cho việc tạo ảnh chất lượng cao hằng ngày" và Sunburst là mô hình cho "các quy trình mà độ chính xác khi chỉnh sửa quan trọng nhất". Google mô tả Nano Banana Pro là "lựa chọn cao cấp cho những tác vụ hình ảnh phức tạp nhất", phù hợp nhất cho "thiết kế đồ họa phức tạp, mockup sản phẩm độ trung thực cao và trực quan hóa dữ liệu dựa trên sự thật cần hiển thị chữ chính xác".

Tài liệu của cả hai công ty đều không so sánh trực tiếp hai mô hình này. Khác biệt thực tế nằm ở những gì mỗi yêu cầu làm được, và các phần dưới đây lần lượt đi qua từng điểm. Để có câu trả lời thực sự cho nội dung của bạn, hãy gửi cùng một prompt cho cả hai và so sánh.

Mô hình nào tạo chữ trong ảnh tốt hơn?

Google đưa ra tuyên bố mạnh hơn. Bài ra mắt gọi Nano Banana Pro là "mô hình tốt nhất để tạo ảnh có chữ được hiển thị đúng và dễ đọc ngay trong ảnh, dù bạn cần một khẩu hiệu ngắn hay một đoạn văn dài", đồng thời cho biết nó viết được chữ bằng nhiều ngôn ngữ và dịch được chữ có sẵn trong ảnh. Hướng dẫn tạo ảnh của Google thêm một mẹo: mô hình "hoạt động tốt nhất nếu bạn tạo chữ trước rồi mới yêu cầu một ảnh chứa chữ đó".

OpenAI thận trọng hơn về mô hình của mình. Phần giới hạn trong hướng dẫn tạo ảnh của họ viết rằng "dù đã cải thiện đáng kể, mô hình vẫn có thể gặp khó khăn với vị trí chính xác và độ rõ nét của chữ", và rằng nó "có thể khó đặt các thành phần chính xác trong bố cục có cấu trúc hoặc nhạy cảm với layout".

Vì vậy, với poster, thực đơn, infographic và nhãn mà mỗi chữ đều phải đúng, hãy bắt đầu với Nano Banana Pro, và dù dùng mô hình nào cũng hãy kiểm tra kết quả.

Mô hình nào chỉnh sửa ảnh tốt hơn?

Cả hai đều chỉnh sửa từ một chỉ dẫn bằng chữ cộng ảnh tham chiếu, nhưng cung cấp cách điều khiển khác nhau.

• GPT Image 2.5 nhận mặt nạ. Gửi ảnh trong images và một mặt nạ PNG có vùng trong suốt đánh dấu phần cần thay đổi. Theo thông báo của OpenAI, mô hình giỏi hơn trong việc chỉ thay đổi đúng phần bạn yêu cầu và giữ nguyên mọi thứ khác, còn Sunburst dành cho công việc chỉnh sửa nhiều.
• Nano Banana Pro chỉnh sửa theo kiểu hội thoại. Không có mặt nạ. Bạn mô tả thay đổi và có thể tiếp tục qua nhiều lượt: mỗi kết quả trả về output.parts kèm thoughtSignature, bạn gửi lại nó để tiếp tục chỉnh sửa. Google nhấn mạnh chỉnh sửa cục bộ, góc máy, lấy nét, chỉnh màu và thay đổi ánh sáng.

Chọn GPT Image 2.5 khi thay đổi phải nằm trong một vùng bạn có thể vẽ ra. Chọn Nano Banana Pro khi thay đổi là một chuỗi chỉ dẫn bằng chữ áp dụng lần lượt lên cùng một ảnh.

Mỗi mô hình dùng được bao nhiêu ảnh tham chiếu?

Thông báo của Google cho biết Nano Banana Pro có thể kết hợp tối đa 14 ảnh trong khi "giữ được sự nhất quán và giống nhau của tối đa 5 người". OpenAI cho biết GPT Image 2.5 giữ chủ thể trong ảnh tham chiếu dễ nhận ra hơn trước, nhưng không nêu số lượng theo từng vai trò.

Trên SeedRouter, ảnh tham chiếu của cả hai mô hình đều là URL ảnh công khai; không chấp nhận base64 và tải tệp lên.

Mỗi mô hình tạo được những kích thước và tỷ lệ khung hình nào?

GPT Image 2.5 nhận một size chính xác như 1536x1024, hoặc auto. Chiều rộng và chiều cao phải là bội số của 16, không cạnh nào vượt quá 3840 pixel, tỷ lệ nằm trong khoảng 1:3 đến 3:1 và tổng diện tích nằm trong phạm vi được ghi trong tài liệu. OpenAI gọi các độ phân giải trên 2560×1440 là thử nghiệm.

Nano Banana Pro nhận một aspectRatio từ danh sách cố định gồm mười tỷ lệ, từ 1:1 đến 21:9, và một imageSize là 1K, 2K hoặc 4K. Ở 1:1, 4K là 4096×4096. Bạn chọn tỷ lệ và mức kích thước, không phải số pixel chính xác.

GPT Image 2.5 trả về PNG hoặc JPEG, đặt bằng output_format; Nano Banana Pro báo định dạng của từng kết quả trong output.output_format. Chỉ GPT Image 2.5 có tùy chọn background: "transparent", và tùy chọn này cần đầu ra PNG.

Mô hình nào nhanh hơn?

Không nhà phát triển nào công bố con số tốc độ có thể so sánh được. OpenAI cho biết GPT Image 2.5 Flare tạo ảnh chất lượng cao hơn GPT Image 2 với độ trễ thấp hơn 50%, Sunburst mất nhiều thời gian hơn để đổi lấy độ chính xác cao hơn, và prompt phức tạp "có thể mất tới 2 phút". Google cho biết Nano Banana Pro luôn suy luận trước khi vẽ và có thể dựng tối đa hai ảnh trung gian trong lúc lên bố cục; không thể tắt phần suy luận.

Với bản nháp, tài liệu tham chiếu API của GPT Image 2.5 khuyên dùng quality: "low", vì các mức cao hơn mất nhiều thời gian hơn để tạo ảnh. Hãy đo cả hai trên prompt của bạn trước khi chốt ngân sách độ trễ.

Yêu cầu API của hai mô hình khác nhau thế nào?

Cả hai mô hình đều dùng POST /v1/images/generations trên SeedRouter và trả về một ID tác vụ để bạn truy vấn qua GET /v1/tasks/{id}. Phần thân yêu cầu thì khác nhau. GPT Image 2.5 dùng phần thân kiểu 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 dùng phần thân generateContent của Google, thêm trường 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, tính năng Google liệt kê cho Nano Banana Pro, hiện chưa có trên SeedRouter: yêu cầu có tools sẽ bị từ chối. Cả hai mô hình đều không hỗ trợ streaming và ảnh từng phần.

Nên chọn mô hình nào?

• PNG trong suốt, sticker và ảnh tách nền: GPT Image 2.5.
• Chỉnh sửa giới hạn trong một vùng: GPT Image 2.5 kèm mặt nạ; dùng Sunburst khi độ chính xác quan trọng nhất.
• Nhiều biến thể trong một yêu cầu: GPT Image 2.5, với n tối đa 10.
• Kích thước pixel chính xác cho một bố cục: GPT Image 2.5.
• Poster, infographic, thực đơn và chữ đã dịch: Nano Banana Pro.
• Bố cục ghép từ nhiều ảnh tham chiếu hoặc nhiều người xuất hiện lặp lại: Nano Banana Pro.
• 4K như một mức được hỗ trợ: Nano Banana Pro (GPT Image 2.5 nhận tối đa 3840 px mỗi cạnh, nhưng OpenAI gọi các kích thước trên 2560×1440 là thử nghiệm).

Cả hai mô hình đều gắn dấu nguồn gốc: Google thêm hình mờ SynthID vào mọi ảnh, còn OpenAI dùng siêu dữ liệu C2PA và hình mờ vô hình.

Câu hỏi thường gặp

Nano Banana Pro có tốt hơn tính năng tạo ảnh của ChatGPT không?

Tùy công việc. Tính năng tạo ảnh của ChatGPT chạy trên Images 2.5 của OpenAI, và API cung cấp nó dưới tên GPT Image 2.5. Nano Banana Pro có tuyên bố mạnh hơn từ nhà phát triển về chữ trong ảnh và nhiều vai trò hơn cho ảnh tham chiếu; GPT Image 2.5 thì có thêm mặt nạ, nền trong suốt và tối đa 10 ảnh mỗi yêu cầu.

Mô hình ảnh của ChatGPT có giống GPT Image 2.5 không?

Chúng cùng một thế hệ. OpenAI ra mắt ChatGPT Images 2.5 vào ngày 8 tháng 9 năm 2026 và cùng ngày phát hành GPT Image 2.5 Flare và Sunburst trong API, cho biết Flare mang lại cùng những cải thiện về chất lượng, chỉnh sửa và tốc độ.

Có thể gọi cả hai mô hình bằng một khóa API không?

Có. Trên SeedRouter, cả hai dùng cùng một endpoint và cùng một khóa; bạn chuyển đổi bằng cách đổi model và cấu trúc phần thân như ở trên.

Mô hình nào tạo được nền trong suốt?

GPT Image 2.5, với background: "transparent" và đầu ra PNG. Yêu cầu của Nano Banana Pro không có tùy chọn nền.

Mô hình nào rẻ hơn?

Tùy vào ID và kích thước. ID Standard của cả hai mô hình tính một mức giá cố định cho mỗi ảnh được trả về, còn ID Official tính theo lượng token sử dụng. Hướng dẫn giá GPT Image 2.5 và hướng dẫn giá Nano Banana có thông tin chi tiết, và trang của từng mô hình hiển thị giá hiện tại.

Dùng thử cả hai

Chạy cùng một prompt trong Playground GPT Image 2.5 và Playground Nano Banana Pro, rồi xem tài liệu tham chiếu API GPT Image 2.5 và tài liệu tham chiếu API Nano Banana Pro trước khi tích hợp. Bạn nạp một lần, không cần gói đăng ký, tín dụng không bao giờ hết hạn, tài khoản mới có sẵn một khoản số dư miễn phí nhỏ, và yêu cầu thất bại không bị tính phí.