GPT Image 2 vs Nano Banana 2 : quel modèle d'image IA devriez-vous utiliser ?

La plupart des comparaisons entre GPT Image 2 et Nano Banana 2 commencent par la mauvaise question.

Elles demandent quel modèle produit la plus belle image.

C’est utile pour une démo. C’est faible pour une décision produit.

La meilleure question est celle-ci :

Où l’image se situe-t-elle dans votre workflow ?

Si l’image fait partie d’une application native OpenAI, d’un flux agentique, d’une boucle d’édition ou d’une fonctionnalité produit qui nécessite une sortie de fichier flexible, GPT Image 2 est le choix par défaut le plus propre. Si le workflow d’image dépend d’une génération rapide à grand volume, d’un ancrage par recherche web et image, d’une utilisation interactive à faible latence et d’un accès à l’écosystème Google, Nano Banana 2 mérite un examen sérieux.

Au 25 août 2026, les noms officiels des modèles API sont :

Nom courant	ID de modèle API	Fournisseur
GPT Image 2	gpt-image-2	OpenAI
Nano Banana 2	gemini-3.1-flash-image	Google Gemini API

Cette distinction compte. Les noms conviviaux sont faits pour les articles de blog et les libellés d’interface. Les ID de modèles sont faits pour les journaux, les factures, les règles de repli, les évaluations et les tickets d’assistance.

Réponse Rapide

Choisissez GPT Image 2 si vous voulez :

• Une génération et une édition d’images natives OpenAI
• Un accès à l’Image API pour la génération et les modifications directes
• Des workflows Responses API pour des expériences d’image conversationnelles ou en plusieurs étapes
• Des tailles de sortie flexibles jusqu’à des dimensions documentées de type 4K
• Des entrées d’image haute fidélité pour les workflows d’édition et de référence
• Un contrôle de sortie PNG, JPEG et WebP
• La prise en charge des arrière-plans transparents en aperçu
• Une pile compacte si le reste de votre produit fonctionne déjà sur OpenAI

Choisissez Nano Banana 2 si vous voulez :

• Une génération d’images rapide et à haut débit
• Un modèle par défaut soucieux des coûts pour le volume
• Des paliers de sortie 0.5K, 1K, 2K et 4K
• Un ancrage Google Web et Image Search
• Une bonne édition interactive à vitesse de niveau Flash
• Une forte disponibilité actuelle dans l’application Gemini, AI Studio et Gemini API
• Un modèle par défaut pratique avant de passer à Nano Banana Pro

Ma recommandation est simple :

Utilisez GPT Image 2 lorsque la génération d’images est une capacité parmi d’autres dans un workflow produit OpenAI. Utilisez Nano Banana 2 lorsque votre produit a besoin de nombreuses tentatives d’images rapides, ancrées et soucieuses des coûts.

Aucun des deux modèles n’est le gagnant permanent.

Le gagnant dépend de l’échec que vous essayez d’éviter.

Ce Que GPT Image 2 Fait Le Mieux

GPT Image 2 est le plus fort lorsque la génération d’images n’est pas un jouet autonome, mais une étape dans un système produit.

OpenAI décrit gpt-image-2 comme son modèle actuel de génération et d’édition d’images, avec des tailles d’image flexibles et des entrées d’image haute fidélité. Le guide de génération d’images vous donne deux chemins principaux : l’Image API pour la génération ou les modifications directes, et la Responses API pour les workflows d’image conversationnels en plusieurs étapes.

Cette séparation est le détail produit important.

Si un utilisateur saisit une invite et veut une image, l’Image API suffit. Si un utilisateur téléverse une photo produit, demande une révision, change l’arrière-plan, demande un autre recadrage, compare les versions, puis déplace l’image dans une tâche agentique plus large, le chemin Responses API est plus naturel.

GPT Image 2 donne aussi aux développeurs un ensemble utile de contrôles de sortie. Le guide officiel indique la taille, la qualité, le format, la compression et l’arrière-plan comme options de sortie configurables. Il indique aussi que gpt-image-2 accepte des résolutions flexibles qui satisfont les contraintes documentées, avec des tailles populaires incluant 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152, 3840x2160 et 2160x3840.

La mise à jour la plus importante par rapport aux anciennes comparaisons concerne les arrière-plans transparents.

Le guide actuel d’OpenAI indique que les arrière-plans transparents sont disponibles en aperçu pour gpt-image-2, avec PNG ou WebP. Cela rend GPT Image 2 plus attractif pour les détourages produit, les autocollants, les ressources de marketplace et les outils de design qu’il ne l’était lorsque l’export transparent nécessitait des contournements.

Utilisez GPT Image 2 lorsque le workflow ressemble à ceci :

• Un utilisateur modifie une photo produit
• Un agent produit des ressources d’image dans une tâche plus large
• Une application SaaS a besoin d’appels Image API directs avec une journalisation propre
• Un outil de design a besoin d’une taille et d’une sortie de fichier flexibles
• Un workflow a besoin de ressources PNG ou WebP transparentes
• Le même produit utilise déjà OpenAI pour le texte, les agents, l’assistance, l’extraction ou le raisonnement multimodal

La réserve est que les modèles GPT Image ont encore des limites. OpenAI signale la latence sur les invites complexes, la difficulté persistante avec le placement précis du texte, des problèmes occasionnels de cohérence entre personnages récurrents ou éléments de marque, et la difficulté du contrôle exact de composition.

Cela ne rend pas le modèle faible.

Cela vous indique où placer la revue et les couches de design déterministes.

Ce Que Nano Banana 2 Fait Le Mieux

Nano Banana 2 est le modèle d’image Gemini à haute efficacité de Google.

La page officielle des modèles Gemini indique l’ID de modèle API gemini-3.1-flash-image et le décrit comme l’équivalent haute efficacité de Gemini 3 Pro Image, optimisé pour la vitesse et les cas d’usage développeur à grand volume. Il prend en charge les entrées texte et image, l’entrée PDF, la sortie image et texte, Thinking, l’ancrage par recherche, l’usage batch et la génération d’images.

Le positionnement produit est clair.

Nano Banana 2 est le modèle que vous utilisez lorsque les utilisateurs ont besoin d’élan.

La documentation de Google met en avant la nouvelle prise en charge des sorties 0.5K, 2K et 4K, avec 1K comme valeur par défaut. Elle met aussi en avant Image Search Grounding, qui intègre les résultats de recherche texte et image afin que la génération puisse utiliser des données web en temps réel.

Cette fonctionnalité d’ancrage n’est pas un petit point secondaire. Elle change le type de travail d’image que vous pouvez tenter.

Si une invite dépend de produits récents, de lieux publics, d’événements, de références visuelles, de monuments, d’emballages actuels ou de visuels culturellement spécifiques, un modèle capable de puiser dans un contexte web et image actuel a un avantage. Vous devez toujours vérifier la sortie, surtout pour les images factuelles ou riches en données, mais le premier passage peut commencer plus près du monde réel.

Google DeepMind positionne aussi Nano Banana 2 autour des connaissances du monde réel, du texte précis et de la vitesse de niveau Flash. La même page est prudente sur les limites : les utilisateurs doivent vérifier l’exactitude des images générées, y compris le texte, et le modèle peut encore avoir des difficultés avec l’orthographe, les détails fins, les données complexes, la localisation et les modifications avancées.

C’est la façon honnête de penser Nano Banana 2 :

rapide, capable, pratique, mais pas un substitut à la revue.

Utilisez Nano Banana 2 lorsque le workflow ressemble à ceci :

• Un utilisateur veut rapidement de nombreuses variantes
• Un créateur teste des miniatures, des concepts sociaux ou des images de blog
• Une équipe marketing veut des idées d’images ancrées par recherche
• Un produit a besoin d’un modèle par défaut soucieux des coûts
• Un développeur veut la génération d’images Gemini API avec des options batch
• La ressource finale peut ensuite être mise à niveau vers Nano Banana Pro

Nano Banana 2 n’est pas seulement un modèle de brouillon. Il est assez fort pour de nombreuses sorties réelles.

Mais son meilleur rôle est généralement l’exploration à grande échelle.

Tableau Comparatif GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Catégorie	GPT Image 2	Nano Banana 2
ID de modèle API	gpt-image-2	gemini-3.1-flash-image
Meilleur rôle par défaut	Génération, édition et workflows produit natifs OpenAI	Génération rapide à grand volume et exploration ancrée
API principale adaptée	OpenAI Image API et Responses API	Gemini API, Google AI Studio, surfaces de l’application Gemini
Meilleure forme produit	Génération d’images dans le cadre d’une application OpenAI, d’un agent ou d’une boucle d’édition	Génération d’images comme moteur créatif rapide avec contexte web/image
Types d’entrée	Entrée texte et entrée/sortie image	Entrée texte et image, entrée PDF, sortie image et texte
Workflow d’édition	Fort pour les modifications directes et les workflows multi-tours via les surfaces OpenAI	Bonne édition conversationnelle avec une vitesse de niveau Flash
Stratégie de taille de sortie	Tailles flexibles dans les contraintes OpenAI, y compris des dimensions de type 2K et 4K	Paliers de sortie 0.5K, 1K, 2K et 4K
Arrière-plan transparent	Disponible en aperçu pour PNG ou WebP	Ce n’est pas la principale raison de le choisir ; vérifiez la prise en charge actuelle du format de sortie avant de construire un workflow d’export alpha
Ancrage par recherche	Ce n’est pas la fonctionnalité centrale de GPT Image 2 lui-même	L’ancrage Web et Image Search est un avantage majeur
Texte dans les images	Amélioré, mais nécessite encore une revue pour le placement précis et la clarté	Plus fort que les anciens modèles d’image Flash, mais nécessite encore une revue, surtout pour le texte long ou localisé
Posture de coût	Estimation via le calculateur OpenAI selon la taille, la qualité et l’usage de tokens	Équivalents publiés par image standard et batch selon le palier de résolution
Meilleure étape suivante	Construire un petit banc de test Image API ou Responses API	Lancer des tests d’invites à grand volume et mesurer le coût par sortie utilisable

Le tableau rend le choix plus propre qu’il ne l’est.

La vraie décision n’est pas « quel modèle est meilleur ? »

La vraie décision est « quel modèle doit gérer cette étape ? »

La Plus Grande Différence Est L’Architecture Produit

GPT Image 2 ressemble à une infrastructure pour un produit OpenAI.

Nano Banana 2 ressemble à un moteur créatif à haut débit dans l’écosystème Gemini.

Cette différence devrait changer l’interface que vous construisez.

Pour GPT Image 2, je concevrais autour de la traçabilité et du contrôle d’édition. Afficher l’image de référence téléversée. Afficher le masque. Enregistrer l’invite. Stocker l’ID du modèle. Enregistrer la taille, la qualité, le format de sortie, la compression, le paramètre d’arrière-plan, l’ID de requête et l’estimation du coût. Si l’utilisateur fait cinq révisions, conserver la chaîne.

Pour Nano Banana 2, je concevrais autour de l’exploration. Donner aux utilisateurs des planches-contact. Leur permettre de générer beaucoup d’idées en 0.5K ou 1K avant de payer pour une résolution plus élevée. Rendre explicite le mode ancré par recherche. Indiquer quand l’ancrage peut ajouter un coût. Permettre aux utilisateurs de promouvoir un résultat prometteur vers un flux de rendu final.

La plupart des outils d’image réduisent tout cela à un bouton :

Générer.

C’est trop brutal.

L’exploration et la production sont des tâches différentes.

GPT Image 2 est souvent meilleur près du côté production d’une application OpenAI. Nano Banana 2 est souvent meilleur près du côté exploration d’un produit créatif à grand volume.

Tarification : Comparez Les Forfaits, Les Crédits Et Les Résultats Utilisables

La tarification est facile à mal lire lorsqu’une comparaison la réduit à un seul nombre par génération.

Pour un produit d’image orienté client, la question utile n’est pas le plus petit nombre associé à un nom de modèle. La question utile est combien de crédits de forfait, de tentatives de génération, de modifications, de revues et d’exports sont nécessaires pour produire une image que l’utilisateur peut réellement utiliser.

La tarification finale doit être lue dans le flux d’achat ou l’affichage des crédits actuel au moment de l’utilisation. Les forfaits, promotions, tailles de sortie, modes de génération, limites de compte et fonctionnalités disponibles peuvent changer avec le temps.

Un modèle de coût pratique devrait enregistrer :

• ID du modèle
• Invite
• Nombre d’images d’entrée
• Taille de sortie
• Qualité
• Format de sortie
• Paramètre d’arrière-plan
• Usage de l’ancrage
• Nombre de nouvelles tentatives
• Nombre de sorties acceptées
• Date

Sans cela, vous ne comparez pas la vraie valeur en production.

Vous comparez seulement une tentative de génération isolée.

Rendu Du Texte : Meilleur Ne Veut Pas Dire Sûr

Les deux modèles sont meilleurs en texte que les anciens systèmes d’image.

Aucun ne doit être cru aveuglément.

OpenAI indique que les modèles GPT Image ont amélioré le rendu du texte mais peuvent encore avoir du mal avec le placement précis et la clarté. Google DeepMind indique que Nano Banana 2 peut rendre du texte lisible, mais la même page avertit les utilisateurs de vérifier l’exactitude des images et liste l’orthographe et les détails fins comme limites restantes.

C’est suffisant pour fixer une règle :

Si le texte est décoratif, utilisez le modèle.

Si le texte est contractuel, légal, lié aux prix, critique pour l’interface ou critique pour la marque, utilisez une couche de design déterministe.

Générez le concept visuel avec le modèle. Placez les mots exacts dans HTML, SVG, Figma, Canva, Photoshop ou votre propre moteur de rendu.

Cela compte pour :

• Tableaux de tarification produit
• Mentions légales
• Allégations médicales ou financières
• Captures d’écran d’interface d’application
• Texte publicitaire
• Affiches localisées
• Étiquettes d’emballage

Pour de courtes étiquettes visibles, les deux modèles peuvent fonctionner assez bien après revue. Pour du texte long, une typographie exacte ou des mises en page multilingues, ne faites pas porter tout le poids au modèle raster.

L’Ancrage Est L’Avantage Pratique De Nano Banana 2

L’avantage le plus distinctif de Nano Banana 2 sur GPT Image 2 est l’ancrage.

La page du modèle de Google liste Image Search Grounding et l’intégration des résultats de recherche texte et image. La page Nano Banana 2 de DeepMind indique que le modèle peut utiliser les connaissances du monde réel de Gemini ainsi que la recherche web et image en temps réel pour créer des rendus plus précis de sujets spécifiques, d’infographies et de diagrammes.

C’est utile lorsque l’invite dépend du monde extérieur.

Exemples :

• Un produit de consommation actuel
• Un lieu touristique
• Un événement récent
• Le contexte visuel actuel d’une personnalité publique
• Un aliment, costume, commerce ou véhicule local
• Un diagramme basé sur des informations publiques actuelles
• Un moodboard qui a besoin de références visuelles récentes

Cela ne signifie pas que les images ancrées sont automatiquement factuelles.

Google avertit explicitement que les sorties pilotées par les données peuvent être erronées et doivent être vérifiées. Traitez l’ancrage comme un meilleur signal d’entrée, pas comme une garantie de vérité.

Dans un produit, j’exposerais l’ancrage comme un mode :

Utilisez la génération standard pour les ressources imaginatives ou internes.

Utilisez la génération ancrée lorsque l’image dépend d’un contexte public actuel.

Puis journalisez l’usage de l’ancrage séparément, car il peut affecter le coût.

Arrière-Plans Transparents : GPT Image 2 A Une Histoire Plus Claire

Les arrière-plans transparents étaient autrefois une partie compliquée des workflows GPT Image.

Selon le guide actuel de génération d’images d’OpenAI, GPT Image 2 prend en charge les arrière-plans transparents en aperçu. Le guide indique de demander background: "transparent" et d’utiliser PNG ou WebP, car JPEG n’est pas compatible avec la transparence.

Cela donne à GPT Image 2 un avantage direct pour :

• Détourages produit
• Autocollants
• Images de marketplace
• Icônes d’application
• Ressources de design
• Graphiques sociaux composés
• Workflows e-commerce

Nano Banana 2 peut-il faire partie d’un workflow avec arrière-plan transparent ? Possiblement, selon la surface produit et le chemin de post-traitement. Mais d’après la documentation actuelle vérifiée pour cet article, l’export transparent n’est pas la principale raison pour laquelle je choisirais Nano Banana 2.

Si la sortie avec canal alpha est centrale pour votre produit, testez-la explicitement.

Ne supposez pas.

Quel Modèle Les Développeurs Doivent-Ils Utiliser ?

Les développeurs doivent partir de la surface API, pas de la galerie d’images.

Utilisez GPT Image 2 si :

• Votre pile utilise déjà OpenAI
• Vous voulez un contrôle direct via l’Image API
• Vous avez besoin de workflows multi-tours via la Responses API
• Vous avez besoin d’une sortie PNG ou WebP transparente
• Vous voulez des contrôles flexibles de taille, qualité, format et compression
• Vous tenez à journaliser un workflow propre natif OpenAI

Utilisez Nano Banana 2 si :

• Vous avez besoin d’une génération rapide à grand volume
• Vous voulez des brouillons soucieux des coûts et un traitement batch
• Vous avez besoin d’un accès Gemini API ou AI Studio
• Vous voulez un ancrage par recherche web et image
• Vous voulez tester de nombreuses directions d’invites avant de finaliser
• Vous pourrez plus tard acheminer les sorties finales vers Nano Banana Pro

La configuration la plus robuste n’est pas l’un ou l’autre.

C’est le routage.

Utilisez Nano Banana 2 pour l’exploration large. Utilisez GPT Image 2 lorsque l’utilisateur entre dans un workflow d’édition/export natif OpenAI ou a besoin de ressources transparentes. Utilisez Nano Banana Pro lorsqu’un workflow Gemini a besoin d’une ressource finale à plus haute confiance.

Quel Modèle Les Marketeurs Et Créateurs Doivent-Ils Utiliser ?

Pour le travail de contenu normal, commencez par Nano Banana 2.

Il convient bien aux visuels de blog, miniatures, variantes sociales, planches de concept, visuels de campagne en brouillon et séries de comparaison rapides. Les paliers de résolution publiés facilitent aussi le fait d’éviter de gaspiller de l’argent sur des sorties 4K avant que la direction soit fixée.

Passez à GPT Image 2 lorsque :

• Vous avez besoin d’un arrière-plan transparent
• Vous modifiez une image spécifique téléversée
• Vous voulez un meilleur contrôle du format de sortie et de la compression
• Votre workflow est déjà dans un outil alimenté par OpenAI
• Vous utilisez un flux agentique ou assistant qui produit des images comme une étape

Passez à un modèle plus orienté final ou à un outil de design déterministe lorsque :

• L’image contient du texte exact
• La ressource représente une publicité payante
• L’image se trouve au-dessus de la ligne de flottaison sur un site web
• La sortie contient des allégations légales, tarifaires, médicales ou financières
• La cohérence de marque compte plus que la vitesse de brouillon

La règle pour les créateurs est directe :

Utilisez l’itération rapide pendant que vous réfléchissez.

Utilisez des workflows plus stricts lorsque l’image commence à représenter votre réputation.

Recommandations Par Cas D’Usage

Éditeur d’images IA SaaS

Commencez par GPT Image 2 si l’éditeur tourne autour du téléversement, de l’édition, du masque, de la révision, de l’export et des ressources transparentes. La séparation Image API et Responses API correspond bien à cette forme de produit.

Ajoutez Nano Banana 2 si les utilisateurs ont besoin de beaucoup de génération d’idées avant l’édition.

Génération d’images pour blog et SEO

Commencez par Nano Banana 2. La plupart des images de blog sont des visuels de soutien à faible risque. Vous voulez de la vitesse, un contrôle des coûts et beaucoup de tentatives.

Utilisez GPT Image 2 lorsque vous avez besoin de ressources transparentes, de formats de sortie exacts ou d’automatisation native OpenAI.

Tests de concepts publicitaires sociaux

Commencez par Nano Banana 2 à des résolutions plus basses. Générez de nombreuses options, choisissez les gagnantes, puis refaites le rendu ou reconstruisez l’image finale avec des contrôles plus stricts.

Ne lancez pas chaque brouillon en 4K.

Détourages produit et ressources de marketplace

Utilisez GPT Image 2 d’abord, surtout si la sortie PNG ou WebP transparente compte.

Inspectez quand même manuellement les bords avant publication.

Visuels liés à l’actualité ou sensibles au lieu

Utilisez Nano Banana 2 avec l’ancrage, puis vérifiez le résultat. C’est l’un des endroits les plus clairs où le contexte de recherche de Nano Banana 2 peut compter.

Infographies riches en texte

Utilisez l’un ou l’autre modèle uniquement pour le concept visuel.

Rendez les libellés, chiffres et la mise en page finaux avec des outils déterministes. Si vous insistez pour que le modèle rende le texte, gardez-le court et vérifiez chaque lettre.

Workflows d’agents OpenAI

Utilisez GPT Image 2 via les chemins de génération d’images d’OpenAI. Garder la sortie image dans la même pile fournisseur peut réduire la charge d’intégration et d’observabilité.

Workflows de l’écosystème Google

Utilisez Nano Banana 2. L’application Gemini, Google AI Studio, Gemini API, l’ancrage par recherche et les options batch ont plus de sens lorsque le reste du workflow est déjà orienté Google.

Un Arbre De Décision Simple

Posez ces questions dans l’ordre.

Le reste du produit est-il déjà natif OpenAI ?

Si oui, commencez par GPT Image 2.

La sortie a-t-elle besoin d’un arrière-plan transparent ?

Si oui, commencez par GPT Image 2 et testez soigneusement le comportement en aperçu.

L’utilisateur générera-t-il de nombreuses variantes ?

Si oui, commencez par Nano Banana 2.

L’invite dépend-elle d’informations publiques actuelles ou de références visuelles du web ?

Si oui, commencez par l’ancrage Nano Banana 2.

S’agit-il d’une ressource finale, sensible à la marque et riche en texte ?

Ne vous fiez pas à l’un ou l’autre modèle seul. Utilisez un modèle de rendu final ou une couche de design déterministe, et révisez manuellement.

Êtes-vous incertain ?

Lancez un ensemble d’évaluation de 20 invites issues de vos vrais cas d’usage. Notez le coût par image utilisable, la précision d’édition, la qualité du texte, la prise en charge du format de sortie, la latence et la satisfaction utilisateur.

Cette évaluation vous apprendra plus que des captures d’écran.

Le Workflow Que Je Livrerais

Si je construisais un produit d’image aujourd’hui, je ne présenterais pas le choix du modèle comme une guerre religieuse permanente.

Je livrerais trois modes :

Mode	Choix de modèle par défaut	Comportement produit
Explorer	Nano Banana 2	Faible friction, nombreuses variantes, résolution plus basse par défaut
Éditer	GPT Image 2 ou la pile fournisseur actuelle de l’utilisateur	Préserver les entrées, suivre les masques, conserver l’historique des révisions
Exporter	Dépend du risque de la ressource	Qualité plus élevée, taille exacte, format, arrière-plan, checklist de revue

Puis je journaliserais tout.

ID du modèle. Invite. Références. Images d’entrée. Mode d’ancrage. Taille de sortie. Qualité. Format. Arrière-plan. Coût. Nombre de nouvelles tentatives. Sortie acceptée. Date.

La génération d’images par IA n’est plus seulement une boîte d’invite.

C’est une infrastructure de production.

L’infrastructure de production a besoin de preuves.

Verdict Final

GPT Image 2 et Nano Banana 2 n’essaient pas de gagner le même travail.

GPT Image 2 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une génération d’images native OpenAI, d’édition, de contrôles de sortie flexibles, d’arrière-plans transparents et d’une intégration avec des workflows OpenAI plus larges.

Nano Banana 2 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une génération d’images rapide à grand volume, de brouillons soucieux des coûts, d’un contexte ancré par recherche et d’un accès à l’écosystème Gemini.

Pour la plupart des produits sérieux, la réponse n’est pas d’en choisir un pour toujours.

Utilisez Nano Banana 2 pendant que l’utilisateur explore.

Utilisez GPT Image 2 lorsque le workflow a besoin d’une édition contrôlée, de paramètres d’export, de transparence ou d’une orchestration native OpenAI.

Utilisez la revue manuelle et des outils de design déterministes lorsque l’image porte un texte exact, des affirmations de marque ou un risque commercial.

Voilà la réponse pratique à GPT Image 2 vs Nano Banana 2.

Pas quel modèle paraît meilleur dans une démo.

Quel modèle appartient à cette étape du workflow ?

FAQ

GPT Image 2 est-il meilleur que Nano Banana 2 ?

Pas universellement. GPT Image 2 est généralement meilleur pour les workflows d’image natifs OpenAI, les modifications directes, les sorties transparentes et les paramètres d’export contrôlés. Nano Banana 2 est généralement meilleur pour la génération rapide à grand volume, l’exploration ancrée et les workflows de l’écosystème Gemini.

Quel est l’ID de modèle API de GPT Image 2 ?

L’ID de modèle API est gpt-image-2.

Quel est l’ID de modèle API de Nano Banana 2 ?

L’ID de modèle API est gemini-3.1-flash-image.

Comment comparer la tarification ?

Ne répondez pas uniquement à partir du nom du modèle. Comparez le forfait réel, l’usage des crédits, les paramètres de sortie, l’effort de revue et les ressources finales acceptées pour votre workflow.

Quel modèle est meilleur pour les arrière-plans transparents ?

GPT Image 2 a le chemin documenté le plus clair. Le guide d’image actuel d’OpenAI indique que les arrière-plans transparents sont disponibles en aperçu pour gpt-image-2 avec une sortie PNG ou WebP.

Quel modèle est meilleur pour les images ancrées ?

Nano Banana 2. La documentation de Google met en avant l’ancrage Web et Image Search pour gemini-3.1-flash-image, utile lorsque les invites dépendent d’un contexte public actuel ou de références visuelles.

Quel modèle est meilleur pour le texte dans les images ?

Les deux nécessitent une revue. Nano Banana 2 est présenté autour d’un texte amélioré et de capacités de texte précis, tandis que GPT Image 2 a amélioré le rendu du texte mais liste encore le placement précis et la clarté comme limites. Pour une copie finale exacte, utilisez un outil de design.

Dois-je utiliser les deux modèles ?

Oui, si votre workflow comporte à la fois des étapes d’exploration et de production. Nano Banana 2 est un solide choix par défaut pour l’exploration. GPT Image 2 est fort pour les workflows d’édition et d’export contrôlés natifs OpenAI.

Sources Vérifiées

Sources vérifiées le 25 août 2026 :

• Page du modèle API OpenAI pour GPT Image 2 : https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
• Guide OpenAI de génération d’images : https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
• Page Google AI for Developers du modèle Gemini 3.1 Flash Image / Nano Banana 2 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-flash-image
• Tarification Google AI for Developers Gemini API : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• Présentation du modèle Google DeepMind Nano Banana 2 : https://deepmind.google/models/gemini-image/flash/