# Nano Banana Pro или GPT Image 2.5: какую модель запускать первой

> Универсального победителя нет: GPT Image 2.5 Sunburst лучше держит геометрию товара и цепочки правок, Nano Banana Pro сильнее в стилизации, 4K и референсах.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2-5
- Published: 2026-09-22
- Updated: 2026-09-22
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about)
- Topic: Руководства по API
- Tags: Nano Banana Pro, GPT Image 2.5, Sunburst, Flare, Генерация изображений, Сравнение моделей

---
**Первой под задачу запускайте ту модель, чья слабость дороже всего вам обойдётся.** Если ошибка в силуэте товара или возврат уже удалённой детали делает картинку непригодной, начинайте с GPT Image 2.5 Sunburst: в опубликованных сторонних тестах именно она точнее сохраняла форму исходного товара и результаты предыдущих правок. Если нужен квадрат 4096×4096, заземление с помощью Google Поиска (Grounding with Google Search), несколько референсов с заданными ролями (до 6 объектов, 5 персонажей и 3 стилей) или стилизация под фигурку, начинайте с Nano Banana Pro: часть этих возможностей у OpenAI просто отсутствует, а в тесте на конвертацию персонажа в фигурку Pro набрала максимум там, где 2.5 выглядела как 3D-рендер. Для латинского текста на постере обе модели в сторонних прогонах шли вровень, и решает цена: при 1024×1024 у 2.5 `high` официальная оценка стоимости вывода — $0,053 против $0,134 у Pro.

Это выбор для первого запуска, а не приговор. Все результаты ниже — из документации обоих вендоров, официального калькулятора OpenAI, слепого голосования Arena и шести сторонних тестов; условия и размер выборки указаны у каждого, всё по состоянию на 22 сентября 2026 года. Как за один день перепроверить это на своих материалах и где обе модели доступны по одному ключу, разобрано в конце.

## Что именно сравниваем

Под «GPT Image 2.5» скрываются две API-модели и одна функция ChatGPT. В API это `gpt-image-2.5-flare` (снимок `gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`) и `gpt-image-2.5-sunburst` (`gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`); идентификатора `gpt-image-2.5` без суффикса не существует. По [руководству OpenAI по промптингу](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting) Flare — «малая модель, оптимизированная под скорость, с качеством, сопоставимым с GPT Image 2», Sunburst — «базовая модель, оптимизированная под качество, с более высоким качеством, чем GPT Image 2»; обе «улучшили точное редактирование и сохранение объекта». В [анонсе от 8 сентября](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) OpenAI пишет о Flare уже как о «более качественной, чем GPT Image 2, при вдвое меньшей задержке» — обе формулировки принадлежат вендору и между собой не согласованы. В ChatGPT это же поколение называется Images 2.5. О различиях внутри пары — в [сравнении Sunburst и Flare](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare).

«Nano Banana» — семейство из четырёх моделей Google, и речь ниже только об одной: **Nano Banana Pro = `gemini-3-pro-image`**, стабильная модель с [пометкой «Latest update: November 2025»](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3-pro-image), которую Google позиционирует как «премиальный выбор для самых сложных визуальных задач». Nano Banana 2 (`gemini-3.1-flash-image`) дешевле и по [собственной рекомендации Google](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) должна быть «моделью по умолчанию»; чем она отличается от Pro — в [отдельном разборе](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-vs-nano-banana-2). Если в сравнении под заголовком «Nano Banana против GPT Image 2.5» речь идёт о Nano Banana 2 или о прошлой GPT Image 2, это другая пара моделей.

Если вы встретили «Nano Banana 2.5» — такой модели нет ни на странице цен, ни в списке моделей Google. [Kie.ai](https://kie.ai/blog/nano-banana-2-5-vs-gpt-image-2-5) описывает её как неподтверждённую модель, замеченную на Image Arena под кодовым именем «spicy-mayo», без анонса, цены и API-спецификации. Сравнивать её не с чем.

## С какой модели начинать: по типам задач

Таблица опирается на документированные возможности и на сторонние тесты из раздела ниже, у каждого указан источник. «С чего начать» означает: запустить сначала эту модель, а решение принять после сравнения первого результата с исходником.

| Задача | С чего начать | Почему | Источник |
|---|---|---|---|
| Правка товара с сохранением силуэта, фурнитуры, маркировки | GPT Image 2.5 Sunburst | В тесте Ima Studio на 30 картинках Sunburst сохранила форму плафона 3/3, Pro скруглила его в купол 3/3, и искажение накапливалось по цепочке | Ima Studio, 1 товар |
| Цепочка последовательных правок | GPT Image 2.5 | В серии из пяти правок у Danawa Pro вернула удалённый чемодан, Images 2.5 удержала прошлые правки; у Ima Studio — тот же дрейф у Pro | Danawa (приложения), Ima Studio |
| Постер с латинским заголовком | Любая; решают цена и время ответа | У Ima Studio и JXP текст без ошибок на обеих; у HiAPI на одном образце Pro продублировала слово | Ima Studio, JXP, HiAPI (2 образца) |
| Постер с японским текстом | GPT Image 2.5 | В трёх бизнес-тестах HS Working у Pro «поехал японский», Images 2.5 потребовала меньше всего вмешательств | HS Working, приложения |
| Персонаж по нескольким референсам | Обе параллельно | Google документирует роли: до 6 объектов, 5 персонажей, 3 стиля; у OpenAI лимит референсов не задокументирован. В приложении Pro добавила элементы, которых не было в исходниках | Документация, Danawa |
| Стилизация, фигурки, перенос в другой стиль | Nano Banana Pro | 30/30 у Pro против 24/30 у 2.5 по шести критериям иллюстратора; 2.5 «сохранила композицию, лицо и доспехи», но выглядела как 3D с cel-shading | note てんねん, лучшая из четырёх |
| Вывод 4096×4096 | Nano Banana Pro | У OpenAI ни одна сторона не больше 3840 px, максимальный квадрат 2880×2880 | Документация OpenAI и Google, JXP |
| Прозрачный PNG/WebP | GPT Image 2.5 | `background: "transparent"` документирован у OpenAI; у Google альфа-вывод не описан | Документация |
| Факты из свежих источников в картинке | Nano Banana Pro | Заземление с помощью Google Поиска (Grounding with Google Search) есть только у Google | Документация |
| Массовая генерация со скидкой | Nano Banana Pro (Batch) | Google Batch даёт $0.067 за 1K/2K; у OpenAI обе модели 2.5 помечены как не поддерживающие `v1/batch` | Страницы цен |

Строка о правках не означает, что Pro не умеет редактировать: в тех же тестах цвет плафона и фон она сменила 3/3. Разница проявилась в том, что должно было остаться нетронутым.

## Различия, зафиксированные в документации

Здесь только то, что записано в документации и не зависит от вкуса оценщика.

| Параметр | GPT Image 2.5 (Flare / Sunburst) | Nano Banana Pro (`gemini-3-pro-image`) |
|---|---|---|
| Размер | Произвольный `WIDTHxHEIGHT`, кратный 16, соотношение от 1:3 до 3:1, сторона ≤ 3840 px, всего 655 360–8 294 400 px; выше 2560×1440 — экспериментально | Уровни 1K / 2K / 4K (4K = 4096 px); 10 соотношений от 21:9 до 9:16 |
| Качество | `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`, `auto` | Уровня качества нет; цена задаётся размером |
| Референсы | `image[]` в правках; пример в гайде — 4 изображения; максимум не задокументирован | До 14: 6 объектов (высокая точность), 5 персонажей, 3 стиля |
| Рассуждение | Нет отдельного режима | «Thinking» включён всегда и в API не отключается; до двух промежуточных изображений, не тарифицируются |
| Поиск | Нет | Заземление с помощью Google Поиска |
| Прозрачный фон | `background: "transparent"` + PNG/WebP | Не задокументирован |
| Многошаговые правки | `previous_response_id` в Responses или подача предыдущего результата на вход | `previous_interaction_id` |
| Batch | Не поддерживается у обеих моделей 2.5 | Есть, вдвое дешевле Standard |
| Водяной знак | Не заявлен | SynthID во всех изображениях |
| Изменённая область | Ни один вендор не возвращает маску правки | — |

Источники: [гайд OpenAI по генерации](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) и [гайд Google по генерации изображений](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation). «Не задокументирован» у Google не значит «невозможно», но строить на этом пайплайн нельзя. Метки качества у разных вендоров несопоставимы: OpenAI прямо пишет, что «одинаковая метка качества не означает одинакового качества изображения или времени ответа у разных моделей» — и это сказано даже о её собственных моделях.

## Цены при одинаковом размере

У обеих сторон тарифы за токены, а не за картинку, поэтому сравнивать надо конкретную настройку. Ниже — оценка только выходных токенов: у OpenAI по [официальному калькулятору](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency) при $30 за миллион токенов вывода (Flare и Sunburst в нём — одна опция), у Google по [опубликованным счётчикам токенов](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-3-pro-image) при $120 за миллион. Значения калькулятора и счётчиков сняты 22 сентября 2026 года.

| Размер и настройка | Токены вывода | Оценка за изображение |
|---|---|---|
| 2.5 · 1024×1024 · `low` | 196 | $0,006 |
| 2.5 · 1024×1024 · `medium` | 439 | $0,013 |
| 2.5 · 1024×1024 · `high` | 1 756 | $0,053 |
| 2.5 · 1024×1024 · `xhigh` | 3 122 | $0,094 |
| Nano Banana Pro · 1K или 2K · Standard | 1 120 | $0,134 |
| 2.5 · 1024×1024 · `max` | 7 024 | $0,211 |
| 2.5 · 2048×1152 · `high` | 1 413 | $0,042 |
| 2.5 · 2048×1152 · `xhigh` | 2 511 | $0,075 |
| 2.5 · 2048×1152 · `max` | 5 650 | $0,170 |
| Nano Banana Pro · 4K · Standard | 2 000 | $0,24 |
| Nano Banana Pro · 1K/2K · Batch | 1 120 | $0,067 |
| Nano Banana Pro · 4K · Batch | 2 000 | $0,12 |

![Оценка стоимости одного изображения при 1024×1024: GPT Image 2.5 от $0,013 на medium до $0,211 на max, Nano Banana Pro $0,134 за 1K/2K и $0,24 за 4K, только вывод, Standard, 22 сентября 2026](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2-5/img/price-per-image.webp)

Три вывода из таблицы. Первый: при 1024×1024 Pro стоит между 2.5 `xhigh` и `max`, а 2.5 `high` дешевле Pro примерно в два с половиной раза — но никто не доказал, что `high` равен Pro по качеству, поэтому сравнивать надо не метки, а принятые картинки. Второй: у OpenAI одинаковая настройка `medium` при переходе с GPT Image 2 на 2.5 падает с 1 756 до 439 токенов — [подробности в сравнении 2.5 и GPT Image 2](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-image-2-5-vs-gpt-image-2). Третий: для 4K сопоставимой официальной цифры у OpenAI нет: 3840×2160 в калькулятор не заложено; ориентир — $0,24 у Google за 4096×4096. Полный разбор тарифов Google — в [статье о ценах Nano Banana Pro](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-pricing), тарифов OpenAI — в [разборе цен GPT Image 2.5 API](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-image-2-5-api-pricing).

Во всех строках не учтены входные токены (у OpenAI $8 за миллион токенов входных изображений, у Google $2 за миллион, что даёт «около $0,0011 за входное изображение»), текстовый вывод и «thinking» у Google ($12 за миллион), 100 токенов за каждое потоковое превью у OpenAI и, главное, повторные попытки. Реальная метрика — стоимость принятой картинки: весь счёт за партию, делённый на число принятых. Если из десяти запусков вы приняли четыре, «дешёвая» модель по $0,053 обошлась в $0,13 за результат.

Для масштаба, при гипотетических 10 000 одиночных вызовах 1K без повторов и входов: Pro Standard — $1 340, Pro Batch — $670, 2.5 `high` — около $527, 2.5 `max` — около $2 107. Это арифметика по опубликованным ставкам, а не счёт.

## Слепое голосование Arena: кто впереди и сколько за этим голосов

На [Arena, текст → изображение](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) (отображаемая дата обновления — 7 сентября 2026, 78 моделей) первые два места у OpenAI: Sunburst 1421 ±13 при 3 149 голосах и Flare 1399 ±13 при 2 856, обе с пометкой Preliminary. GPT Image 2 (`medium`) — третья с 1381 ±4 при 78 731 голосе. Nano Banana Pro в версии 2K стоит на 14-м месте с 1246 ±3 при 152 220 голосах, preview-версия — 16-я, 1232 ±5. На [доске редактирования](https://arena.ai/leaderboard/image-edit) картина та же: Sunburst 1520 ±9 (6 704 голоса, Preliminary), Flare 1491 ±9 (5 676), Nano Banana Pro 2K — девятая, 1390 ±3 при 556 580 голосах.

У [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image) лидируют те же модели, но в настройке `max`: Sunburst 1197 ±9 при 13 401 сравнении, Flare 1190 ±9; Nano Banana Pro — десятая, 1100 ±8 при 15 977 сравнениях. В редактировании Sunburst 1180 ±8, Flare 1161 ±8, Pro — 13-я, 1096 ±8. Обратите внимание на цену у Artificial Analysis: $210,7 за тысячу для 2.5 против $134 у Pro — потому что там прогоняют `max` с 7 024 токенами на квадрат; запуск на `high` стоил бы вчетверо дешевле.

Как это читать. Разрыв в 150–180 пунктов Elo — большой, и на двух независимых площадках он в одну сторону. Но у Sunburst три тысячи голосов против полумиллиона у Pro, доверительный интервал ±13 против ±3, а сама отображаемая дата предшествует запуску 8 сентября. Такие рейтинги измеряют слепое предпочтение по одному промпту, не скорость, не стоимость и не поведение на пятом шаге правок. Именно поэтому в ручных тестах ниже Pro не раз выигрывала у модели, которая опережает её в рейтинге.

## Что показали сторонние тесты и при каких условиях

Каждый из этих тестов ограничен своей выборкой и площадкой; условия указаны рядом с результатами.

**[Ima Studio](https://imastudio.com/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro), 11–14 сентября: интернет-магазин, одна лампа, 30 картинок.** Sunburst 1024×1024 `high` PNG против Pro 1:1 1K; три независимые цепочки по пять этапов (hero-кадр товара → нижний плафон в кобальт → фон → заголовок «LIGHT IN BALANCE» с кнопкой «SHOP NOW» → макет с двумя окнами деталей). Геометрия: Sunburst удержала плоский широкий плафон 3/3, Pro скруглила его в купол 3/3, и это искажение тянулось до конца цепочки. Цвет и фон — 3/3 у обеих, у Pro больше сине-фиолетовых засветов. Текст без ошибок у обеих, у Sunburst безопаснее отступы. Вёрстка: у Sunburst стабильные интервалы, у Pro плавающий размер окон. Кредиты площадки — 10 у Pro против 31 у Sunburst за этап. Вывод авторов: Sunburst, когда «силуэт товара, фурнитура и повторяемая вёрстка критичны для согласования»; Pro, если вы «можете сверить товар с исходником после первой генерации»; и главное — «не выбирайте модель по финальной картинке, сравнивайте первый этап с исходником». Один товар, только английский текст, ничего о портретах и примерке.

**[JXP](https://www.jxp.com/gpt-image/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro), 15 сентября: четыре промпта, по одной генерации.** Flare на `medium` против Pro через платформу JXP. Вывеска кафе — ничья; флакон с этикеткой — ничья, Pro «более рекламная»; локальная смена цвета велосипеда — ничья; 4K-макро апельсина — Pro отдала 4096×4096, 2.5 — 2880×2880, что вытекает из лимитов, а не из качества. Скорость по наблюдениям автора: 2.5 «примерно 20–40 секунд» на 1K и «40–60» на 4K, Pro «от минуты до двух с лишним», нестабильно; без перцентилей.

**[HiAPI](https://www.hiapi.ai/zh/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro), 17 сентября: два промпта, по одной картинке.** Flare против Pro. Постер «NIGHT SHIFT»: Flare вывела заголовок один раз, Pro добавила лишнее «SHIFT». Кроссовок носком влево: Flare — влево, Pro — вправо, «противоположно промпту». Автор сам предупреждает: «четыре картинки не позволяют вычислить среднее качество, скорость, стабильность или будущую вероятность успеха».

**[Danawa DPG](https://dpg.danawa.com/bbs/view?boardSeq=309&listSeq=6060697), 17 сентября: приложения, по одной попытке.** ChatGPT Plus (Images 2.5) против приложения Gemini (Pro), четыре задания. Композит из трёх персонажей: 2.5 объединила в единую аниме-работу, Pro дала «американский комикс с толстой обводкой» и добавила элементы, которых не было в исходниках. Спрайт-лист — ничья. Пять раундов последовательных правок: Pro вернула удалённый чемодан, 2.5 удержала все прошлые правки. Постер с корейским текстом: у обеих без опечаток, 2.5 добавила незапрошенные эффекты, Pro выглядела «скучно». Итог автора: 2.5 «дорисовывает то, о чём не просили, чтобы поднять качество», Pro «аккуратно убирает в рамках указанного». Поведение приложений может отличаться от API.

**[note, автор てんねん](https://note.com/munou_ac/n/ncb8f588054d6), 11 сентября: фигурки, лучшая из четырёх.** Один промпт на превращение персонажа в фигурку, написанный под Pro; шесть моделей по четыре генерации, лучшая из четырёх, шесть критериев по 5 баллов. Pro 30/30, Nano Banana 2 — 29, 2 Lite — 25, GPT Image 2.5 — 24, GPT Image 2 — 21. О 2.5: «с высокой точностью сохранила композицию, черты лица, фигуру и информацию о доспехах», но «выглядит как 3DCG с cel-shading»; промпт, переписанный под 2.5, дал те же 24. Вариант Flare/Sunburst не указан.

**[HS Working](https://www.hsworking.com/post/ai-image-tools-comparison-chatgpt-canva-nanobanana), обновлено 9 сентября: три бизнес-задачи.** Images 2.5, Pro и Seedream 5.0 Pro; консистентность персонажа с составной инструкцией, японский B2B-превью 16:9, вертикальная А4-схема. Метрика — число вмешательств человека до готового результата. Меньше всего у Images 2.5; Pro дважды не прошла первый порог качества, с «поплывшим японским».

Русскоязычный [тест DTF](https://dtf.ru/reviews/5272176) от 1 сентября сравнивает Pro с GPT Image 2, а не 2.5: из семи промптов GPT Image 2 взяла пять («собранность и композиция»), Pro — два (портрет за рифлёным стеклом, пара в библиотеке). Его выводы к 2.5 не переносятся; для задач интернет-магазинов с прошлым поколением есть [наш разбор Pro против GPT Image 2](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2-ecommerce).

Сложите шесть тестов вместе — и получится не победитель, а карта: 2.5 сильнее там, где нельзя ничего менять или где текст не латинский; Pro — там, где нужна интерпретация, стиль и знание мира. Автор DTF сформулировал это раньше всех: «без привязки к задаче сравнение почти не имеет смысла».

## Как сравнить на своих материалах за один день

OpenAI в [гайде по промптингу](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting) описывает метод сравнения своих моделей; он в точности подходит и для сравнения с Google.

1. **Зафиксируйте всё, кроме модели.** Один промпт, одни референсы, один размер, явно заданное качество — не `auto`. Для 2.5 сопоставимая пара — `1024x1024` + `high` или `xhigh` против Pro 1K; для широких форматов `2048x1152` против Pro 2K 16:9. Помните, что 2K у Google — это уровень с длинной стороной 2048 px, а не то же число пикселей, что у 2048×1152.
2. **Оценивайте пять вещей по первому же выходу**: выполнение инструкции, сохранность товара или лица, точность текста, незапрошенные изменения, прозрачность, если нужна. Сравнивайте первый этап с исходником, а не финал с финалом.
3. **Повторяйте.** Пять запусков одного задания дают представление о стабильности; одна удачная картинка — нет.
4. **Для правок гоняйте всю цепочку.** Ни один вендор не возвращает маску изменённой области, поэтому дрейф видно только по серии. OpenAI сама советует: если участок должен остаться попиксельно тем же, вклейте утверждённую правку в оригинал в графическом редакторе, а не полагайтесь на промпт.
5. **Считайте время и деньги до принятого результата**: медиану и долгие хвосты, сбои, повторы и итоговую стоимость принятой картинки из реального `usage`, а не из калькулятора. Формулировка OpenAI: «подтверждайте актуальные цены, а не предполагайте, что быстрая модель дешевле».

![Пять шагов сравнения Nano Banana Pro и GPT Image 2.5 на своих материалах: зафиксировать всё, кроме модели, сравнить первый выход с исходником, повторить пять раз, прогнать всю цепочку правок, посчитать стоимость принятой картинки](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/nano-banana-pro-vs-gpt-image-2-5/img/compare-method.webp)

Для текста в обеих моделях помогает одно и то же: нужную надпись брать в кавычки, названия брендов диктовать по буквам, для мелкого текста сравнивать `medium` и `high`.

Пример запроса к 2.5 через LaoZhang, который проксирует официальный API OpenAI; тот же JSON работает и напрямую в OpenAI с их базовым URL:

```bash
curl --fail-with-body "https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst",
    "prompt": "Постер ночного фестиваля фотографии, заголовок \"NIGHT SHIFT\" один раз, крупно, по центру",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high"
  }' -o sunburst.json
```

Для Pro на том же ключе есть две формы запроса: OpenAI-совместимый `/v1/chat/completions` с фиксированными 1K и 1:1 и Google-нативный `generateContent`, где задаются соотношение сторон и `imageConfig.imageSize: "4K"`. Для честного сравнения нужен нативный вариант — иначе вы сравните 1K с 4K и не заметите. Готовые запросы обеих форм с обработкой ответа разобраны в [руководстве по API Nano Banana Pro](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-api-guide), а нюансы 4K — в [гиде по 4K](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/nano-banana-pro-4k-guide).

## Где обе модели доступны сегодня и по каким ценам

**Напрямую у вендоров.** OpenAI: обе модели 2.5 в Images API и Responses по тарифам Standard из таблицы выше; Batch недоступен, в [списке deprecations](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) ни GPT Image 2, ни 2.5 не значатся. Google: `gemini-3-pro-image` в Gemini Developer API за $0,134 (1K/2K) и $0,24 (4K) Standard, Batch — $0,067 и $0,12; бесплатного API-уровня у Pro в таблице цен нет, есть тестирование в AI Studio, лимиты которого разобраны в [статье о бесплатных и платных ограничениях Nano Banana Pro](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gemini-nano-banana-pro-free-vs-pro-limits). Условия доступа к обоим сервисам из вашей страны проверяйте на страницах вендоров.

**Один ключ на обе модели — LaoZhang.** Базовый URL `https://api2.laozhang.ai/v1`. По [документации LaoZhang по GPT Image 2.5](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5) `gpt-image-2.5-flare` и `gpt-image-2.5-sunburst` идут через проксирование официального API (у провайдера это называется official forwarding) с потокенной тарификацией «по тем же ставкам, что official forwarding GPT Image 2», с явным выбором Flare/Sunburst и размерами 2K/4K; нужен токен с оплатой по расходу в группе `Sora2Official` или `GPTImage2 Sora2 Enterprise`, группа выбирается в настройках токена, а не в поле `model`. Nano Banana Pro на той же площадке — `gemini-3-pro-image` за $0,09 за вызов при любом разрешении, включая 4K, с референсами до 6 объектов и 5 персонажей ([документация LaoZhang по Nano Banana Pro](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/nano-banana-pro-image)). На гипотетических 10 000 вызовах 1K это $900 против $1 340 у Google Standard и $670 у Google Batch — то есть дешевле прямого Standard-маршрута, но дороже официального Batch, если вы готовы ждать пакетной обработки.

*Примечание: [laozhang.ai — наш собственный сервис](https://blog.laozhang.ai/ru/about#laozhang); его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.*

**Статус на 22 сентября 2026.** Поштучные вызовы `gpt-image-2.5-flare-vip` и `gpt-image-2.5-sunburst-vip` по $0,03 [приостановлены с 16 сентября](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/gpt-image-2-5-vip-unavailable-2026-09) «из-за ограниченной мощности апстрима», срок восстановления не назван; закладывать их в бюджет нельзя. Маршрут `gpt-image-2.5-web` с оплатой за генерацию поддерживает `size`, но не позволяет выбрать Flare или Sunburst, а его цену провайдер показывает только в консоли — фиксированной цифры у него нет. Подробное сопоставление тарифов Flare с моделями семейства Nano Banana — в [сравнении цен Flare и Nano Banana](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-image-2-5-flare-vs-nano-banana-pricing). «Те же ставки», «~10 секунд» в каталоге и любые лимиты параллелизма — заявления провайдера, которые стоит подтвердить в консоли до масштабирования; протокольная совместимость не гарантирует всех функций, квот и SLA официального API.

## Частые вопросы

**Что лучше — GPT Image 2.5 или Nano Banana Pro?** По слепым голосам на Arena и Artificial Analysis впереди 2.5 Sunburst с отрывом 150–180 пунктов Elo, но при ~3 тысячах голосов против 150–550 тысяч у Pro и пометке Preliminary. В ручных тестах 2.5 стабильнее держала геометрию и цепочки правок, Pro выигрывала в стилизации и давала 4096×4096. Выбирайте по классу задачи из таблицы выше и проверяйте на своих файлах.

**Существует ли Nano Banana 2.5?** Нет. На страницах цен и моделей Google такой модели нет; это неподтверждённое кодовое имя из рейтинга Arena. Актуальные модели Google — Nano Banana Pro, Nano Banana 2, Nano Banana 2 Lite и оригинальная Nano Banana (`gemini-2.5-flash-image`), которая отключается 2 октября 2026 года.

**Стоит ли переходить с GPT Image 2 на 2.5?** При одинаковой настройке `medium` 2.5 расходует 439 токенов вместо 1 756 при тех же ставках, обе модели не сняты с поддержки. Но `medium` у 2.5 и `medium` у GPT Image 2 — разные бюджеты; сравнивайте картинки, а не метки. Отдельный минус 2.5 — отсутствие Batch, который у GPT Image 2 даёт $15 за миллион токенов вывода.

**Flare или Sunburst для сравнения с Pro?** Для правок с длинным списком «не менять» — Sunburst; для быстрых вариантов и черновиков — Flare. В калькуляторе OpenAI обе модели дают одну оценку токенов при одинаковых настройках, так что бюджет одинаков, а поведение — нет.

**Нужен ли API, если я работаю в ChatGPT и Gemini?** Тесты Danawa и HS Working сделаны в приложениях, и их выводы о поведении моделей переносимы, но приложения не дают явно задать `quality` и размер и не показывают `usage`. Для расчёта стоимости принятой картинки нужен API; как открыть Images 2.5 в ChatGPT и когда переходить на API — в [руководстве по ChatGPT Images 2.5](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/chatgpt-images-2-5).

**Сколько стоит одна картинка при одинаковом размере?** Только вывод, Standard, 22 сентября 2026: 1024×1024 у 2.5 — $0,013 на `medium`, $0,053 на `high`, $0,094 на `xhigh`, $0,211 на `max`; Pro 1K/2K — $0,134, 4K — $0,24, Batch вдвое дешевле. Входы, текст, повторы и потоковые превью добавляются сверху.

## Источники

Внешние страницы, на которые ссылается это руководство, в порядке упоминания. Последнее обновление: 2026-09-22.

- [руководству OpenAI по промптингу](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting) (developers.openai.com)
- [анонсе от 8 сентября](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) (openai.com)
- [пометкой «Latest update: November 2025»](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3-pro-image) (ai.google.dev)
- [собственной рекомендации Google](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation) (ai.google.dev)
- [Kie.ai](https://kie.ai/blog/nano-banana-2-5-vs-gpt-image-2-5) (kie.ai)
- [гайд OpenAI по генерации](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) (developers.openai.com)
- [опубликованным счётчикам токенов](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [Arena, текст → изображение](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) (arena.ai)
- [доске редактирования](https://arena.ai/leaderboard/image-edit) (arena.ai)
- [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image) (artificialanalysis.ai)
- [Ima Studio](https://imastudio.com/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro) (imastudio.com)
- [JXP](https://www.jxp.com/gpt-image/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro) (jxp.com)
- [HiAPI](https://www.hiapi.ai/zh/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-pro) (hiapi.ai)
- [Danawa DPG](https://dpg.danawa.com/bbs/view?boardSeq=309&listSeq=6060697) (dpg.danawa.com)
- [note, автор てんねん](https://note.com/munou_ac/n/ncb8f588054d6) (note.com)
- [HS Working](https://www.hsworking.com/post/ai-image-tools-comparison-chatgpt-canva-nanobanana) (hsworking.com)
- [тест DTF](https://dtf.ru/reviews/5272176) (dtf.ru)
- [списке deprecations](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) (developers.openai.com)