GPT Image 2 vs Nano Banana 2: quale modello di immagini IA dovresti usare?

La maggior parte dei confronti tra GPT Image 2 e Nano Banana 2 parte dalla domanda sbagliata.

Chiedono quale modello crei l’immagine più bella.

Questo è utile per una demo. È debole per una decisione di prodotto.

La domanda migliore è questa:

Dove si colloca l’immagine nel tuo workflow?

Se l’immagine fa parte di un’app nativa OpenAI, di un flusso agentico, di un ciclo di modifica o di una funzionalità di prodotto che richiede output di file flessibile, GPT Image 2 è il default più pulito. Se il workflow di immagini dipende da generazione rapida ad alto volume, grounding tramite ricerca web e immagini, uso interattivo a bassa latenza e accesso all’ecosistema Google, Nano Banana 2 merita un’analisi seria.

Al 25 agosto 2026, i nomi ufficiali dei modelli API sono:

Nome comune	ID modello API	Provider
GPT Image 2	gpt-image-2	OpenAI
Nano Banana 2	gemini-3.1-flash-image	Google Gemini API

Questa distinzione conta. I nomi amichevoli servono per post di blog ed etichette UI. Gli ID modello servono per log, fatture, regole di fallback, eval e ticket di supporto.

Risposta Rapida

Scegli GPT Image 2 se vuoi:

• Generazione e modifica di immagini native OpenAI
• Accesso alla Image API per generazione diretta e modifiche
• Workflow con Responses API per esperienze di immagini conversazionali o multi-step
• Dimensioni di output flessibili fino a dimensioni documentate in stile 4K
• Input immagine ad alta fedeltà per workflow di modifica e riferimento
• Controllo dell’output PNG, JPEG e WebP
• Supporto allo sfondo trasparente in preview
• Uno stack compatto se il resto del tuo prodotto gira già su OpenAI

Scegli Nano Banana 2 se vuoi:

• Generazione di immagini rapida e ad alto throughput
• Un modello predefinito attento ai costi per il volume
• Livelli di output 0.5K, 1K, 2K e 4K
• Grounding tramite Google Web e Image Search
• Buona modifica interattiva a velocità di livello Flash
• Forte disponibilità attuale su app Gemini, AI Studio e Gemini API
• Un modello predefinito pratico prima di passare a Nano Banana Pro

La mia raccomandazione è semplice:

Usa GPT Image 2 quando la generazione di immagini è una capacità dentro un workflow di prodotto OpenAI. Usa Nano Banana 2 quando il tuo prodotto ha bisogno di molti tentativi di immagini rapidi, grounded e attenti ai costi.

Nessuno dei due modelli è il vincitore permanente.

Il vincitore dipende dal fallimento che stai cercando di evitare.

Per Cosa È Migliore GPT Image 2

GPT Image 2 è più forte quando la generazione di immagini non è un giocattolo standalone, ma un passaggio dentro un sistema di prodotto.

OpenAI descrive gpt-image-2 come il suo attuale modello di generazione e modifica di immagini, con dimensioni immagine flessibili e input immagine ad alta fedeltà. La guida alla generazione di immagini ti offre due percorsi principali: la Image API per generazione diretta o modifiche, e la Responses API per workflow di immagini conversazionali e multi-step.

Questa divisione è il dettaglio di prodotto importante.

Se un utente digita un prompt e vuole una sola immagine, la Image API è sufficiente. Se un utente carica una foto prodotto, chiede una revisione, cambia lo sfondo, richiede un altro crop, confronta versioni e poi sposta l’immagine dentro un’attività agentica più ampia, il percorso della Responses API è più naturale.

GPT Image 2 offre anche agli sviluppatori un insieme utile di controlli di output. La guida ufficiale elenca dimensione, qualità, formato, compressione e sfondo come opzioni di output configurabili. Dice anche che gpt-image-2 accetta risoluzioni flessibili che soddisfano i vincoli documentati, con dimensioni popolari che includono 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152, 3840x2160 e 2160x3840.

L’aggiornamento più importante rispetto ai confronti più vecchi riguarda gli sfondi trasparenti.

La guida attuale di OpenAI dice che gli sfondi trasparenti sono disponibili in preview per gpt-image-2, usando PNG o WebP. Questo rende GPT Image 2 più interessante per scontorni di prodotti, sticker, asset per marketplace e strumenti di design rispetto a quando l’esportazione trasparente richiedeva workaround.

Usa GPT Image 2 quando il workflow appare così:

• Un utente modifica una foto prodotto
• Un agente produce asset immagine dentro un’attività più ampia
• Un’app SaaS richiede chiamate dirette alla Image API più logging pulito
• Uno strumento di design richiede dimensioni e output file flessibili
• Un workflow richiede asset PNG o WebP trasparenti
• Lo stesso prodotto usa già OpenAI per testo, agenti, supporto, estrazione o reasoning multimodale

L’avvertenza è che i modelli GPT Image hanno ancora limiti. OpenAI segnala latenza su prompt complessi, difficoltà residua con il posizionamento preciso del testo, problemi occasionali di coerenza tra personaggi ricorrenti o elementi di brand, e difficoltà con il controllo esatto della composizione.

Questo non rende il modello debole.

Ti dice dove mettere revisione e layer di design deterministici.

Per Cosa È Migliore Nano Banana 2

Nano Banana 2 è il modello immagine Gemini ad alta efficienza di Google.

La pagina ufficiale dei modelli Gemini elenca l’ID modello API come gemini-3.1-flash-image e lo descrive come la controparte ad alta efficienza di Gemini 3 Pro Image, ottimizzata per velocità e casi d’uso sviluppatore ad alto volume. Supporta input di testo e immagini, input PDF, output di immagini e testo, Thinking, search grounding, uso batch e generazione di immagini.

Il posizionamento di prodotto è chiaro.

Nano Banana 2 è il modello che usi quando gli utenti hanno bisogno di slancio.

La documentazione di Google evidenzia il nuovo supporto per output 0.5K, 2K e 4K, con 1K come default. Evidenzia anche Image Search Grounding, che integra risultati di ricerca testuali e per immagini così che la generazione possa usare dati web in tempo reale.

Quella funzionalità di grounding non è un dettaglio minore. Cambia il tipo di lavoro sulle immagini che puoi tentare.

Se un prompt dipende da prodotti recenti, luoghi pubblici, eventi, riferimenti visivi, monumenti, packaging attuale o visual culturalmente specifici, un modello che può attingere al contesto corrente di ricerca web e immagini ha un vantaggio. Devi comunque verificare l’output, specialmente per immagini fattuali o ricche di dati, ma il primo passaggio può partire più vicino al mondo reale.

Google DeepMind posiziona inoltre Nano Banana 2 attorno a conoscenza del mondo reale, testo preciso e velocità di livello Flash. La stessa pagina è attenta sulle limitazioni: gli utenti dovrebbero controllare l’accuratezza delle immagini generate, incluso il testo, e il modello può ancora avere difficoltà con ortografia, dettagli fini, dati complessi, localizzazione e modifiche avanzate.

Questo è il modo onesto di pensare a Nano Banana 2:

rapido, capace, pratico, ma non un sostituto della revisione.

Usa Nano Banana 2 quando il workflow appare così:

• Un utente vuole molte variazioni rapidamente
• Un creator sta testando thumbnail, concept social o immagini per blog
• Un team marketing vuole idee immagine grounded sulla ricerca
• Un prodotto ha bisogno di un modello predefinito attento ai costi
• Uno sviluppatore vuole generazione di immagini con Gemini API e opzioni batch
• L’asset finale potrebbe poi essere aggiornato a Nano Banana Pro

Nano Banana 2 non è solo un modello da bozza. È abbastanza forte per molti output reali.

Ma il suo ruolo migliore è di solito l’esplorazione su scala.

Tabella Comparativa GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Categoria	GPT Image 2	Nano Banana 2
ID modello API	gpt-image-2	gemini-3.1-flash-image
Miglior ruolo predefinito	Generazione, modifica e workflow di prodotto nativi OpenAI	Generazione rapida ad alto volume ed esplorazione grounded
Fit API principale	OpenAI Image API e Responses API	Gemini API, Google AI Studio, superfici dell’app Gemini
Migliore forma di prodotto	Generazione di immagini come parte di un’app OpenAI, di un agente o di un ciclo di modifica	Generazione di immagini come motore creativo rapido con contesto web/immagini
Tipi di input	Input di testo e input/output di immagini	Input di testo e immagini, input PDF, output di immagini e testo
Workflow di modifica	Forte per modifiche dirette e workflow multi-turn tramite superfici OpenAI	Buona modifica conversazionale con velocità di livello Flash
Strategia dimensioni output	Dimensioni flessibili entro i vincoli OpenAI, incluse dimensioni in stile 2K e 4K	Livelli di output 0.5K, 1K, 2K e 4K
Sfondo trasparente	Disponibile in preview per PNG o WebP	Non è il motivo principale per sceglierlo; verifica il supporto attuale del formato di output prima di costruire un workflow di export alpha
Search grounding	Non è la funzionalità centrale di GPT Image 2 stesso	Il grounding tramite Web e Image Search è un vantaggio importante
Testo dentro le immagini	Migliorato, ma richiede ancora revisione per posizionamento preciso e chiarezza	Più forte dei vecchi modelli immagine Flash, ma richiede ancora revisione, specialmente per testo lungo o localizzato
Postura sui costi	Stima con il calcolatore OpenAI usando dimensione, qualità e uso token	Equivalenti per immagine standard e batch pubblicati per livello di risoluzione
Miglior prossimo passo	Costruisci un piccolo test harness per Image API o Responses API	Esegui test prompt ad alto volume e misura il costo per output utilizzabile

La tabella fa sembrare la scelta più pulita di quanto sia.

La vera decisione non è “quale modello è migliore?”

La vera decisione è “quale modello dovrebbe gestire questa fase?”

La Differenza Più Grande È l’Architettura di Prodotto

GPT Image 2 sembra infrastruttura per un prodotto OpenAI.

Nano Banana 2 sembra un motore creativo ad alto throughput nell’ecosistema Gemini.

Questa differenza dovrebbe cambiare l’interfaccia che costruisci.

Per GPT Image 2, progettarei attorno a tracciabilità e controllo delle modifiche. Mostra l’immagine di riferimento caricata. Mostra la maschera. Salva il prompt. Conserva l’ID modello. Registra dimensione, qualità, formato di output, compressione, impostazione dello sfondo, request ID e stima del costo. Se l’utente fa cinque revisioni, conserva la catena.

Per Nano Banana 2, progettarei attorno all’esplorazione. Dai agli utenti contact sheet. Permetti loro di generare molte idee 0.5K o 1K prima di pagare per una risoluzione più alta. Rendi esplicita la modalità grounded sulla ricerca. Mostra quando il grounding può aggiungere costi. Permetti agli utenti di promuovere un risultato promettente in un flusso di render finale.

La maggior parte degli strumenti immagine riduce tutto a un pulsante:

Genera.

È troppo grossolano.

Esplorazione e produzione sono lavori diversi.

GPT Image 2 è spesso migliore vicino al lato produzione di un’app OpenAI. Nano Banana 2 è spesso migliore vicino al lato esplorazione di un prodotto creativo ad alto volume.

Prezzi: Confronta Piani, Crediti e Risultati Utilizzabili

I prezzi sono facili da fraintendere quando un confronto li riduce a un singolo numero per generazione.

Per un prodotto immagine rivolto ai clienti, la domanda utile non è il numero più piccolo associato a un nome modello. La domanda utile è quanti crediti piano, tentativi di generazione, modifiche, revisioni ed esportazioni servono per produrre un’immagine che l’utente possa davvero usare.

Il prezzo finale dovrebbe essere letto dal flusso di acquisto corrente o dalla visualizzazione dei crediti al momento dell’uso. Piani, promozioni, dimensione output, modalità di generazione, limiti account e funzionalità disponibili possono cambiare nel tempo.

Un modello di costo pratico dovrebbe registrare:

• ID modello
• Prompt
• Numero di immagini di input
• Dimensione output
• Qualità
• Formato output
• Impostazione sfondo
• Uso del grounding
• Numero di retry
• Numero di output accettati
• Data

Senza questo, non stai confrontando il valore reale in produzione.

Stai solo confrontando un tentativo di generazione isolato.

Rendering Del Testo: Migliore Non Significa Sicuro

Entrambi i modelli sono migliori con il testo rispetto ai sistemi immagine più vecchi.

Nessuno dei due dovrebbe essere considerato affidabile alla cieca.

OpenAI dice che i modelli GPT Image hanno migliorato il rendering del testo ma possono ancora avere difficoltà con posizionamento preciso e chiarezza. Google DeepMind dice che Nano Banana 2 può renderizzare testo leggibile, ma la stessa pagina avverte gli utenti di controllare l’accuratezza delle immagini e indica ortografia e dettagli fini come limitazioni residue.

Questo basta per stabilire una regola:

Se il testo è decorativo, usa il modello.

Se il testo è contrattuale, legale, legato ai prezzi, critico per la UI o critico per il brand, usa un layer di design deterministico.

Genera il concept visivo con il modello. Inserisci le parole esatte in HTML, SVG, Figma, Canva, Photoshop o nel tuo renderer.

Questo conta per:

• Tabelle prezzi di prodotto
• Disclaimer legali
• Claim medici o finanziari
• Screenshot UI di app
• Copy pubblicitario
• Poster localizzati
• Etichette di packaging

Per etichette visibili brevi, entrambi i modelli possono funzionare abbastanza bene dopo revisione. Per testo lungo, tipografia esatta o layout multilingue, non far portare all’intero modello raster tutto il peso.

Il Grounding È il Vantaggio Pratico di Nano Banana 2

Il vantaggio più distintivo di Nano Banana 2 rispetto a GPT Image 2 è il grounding.

La pagina del modello Google elenca Image Search Grounding e l’integrazione dei risultati di ricerca testuale e per immagini. La pagina Nano Banana 2 di DeepMind dice che il modello può usare la conoscenza del mondo reale di Gemini più ricerca web e immagini in tempo reale per creare rendering più accurati di soggetti specifici, infografiche e diagrammi.

È utile quando il prompt dipende dal mondo esterno.

Esempi:

• Un prodotto consumer attuale
• Una località turistica
• Un evento recente
• Il contesto visivo attuale di una figura pubblica
• Un cibo, costume, negozio o veicolo locale
• Un diagramma basato su informazioni pubbliche attuali
• Una moodboard che richiede riferimenti visivi recenti

Questo non significa che le immagini grounded siano automaticamente fattuali.

Google avverte esplicitamente che gli output basati sui dati possono essere sbagliati e dovrebbero essere verificati. Tratta il grounding come un segnale di input migliore, non come una garanzia di verità.

In un prodotto, esporrei il grounding come una modalità:

Usa la generazione standard per asset immaginativi o interni.

Usa la generazione grounded quando l’immagine dipende dal contesto pubblico attuale.

Poi registra l’uso del grounding separatamente, perché può influire sul costo.

Sfondi Trasparenti: GPT Image 2 Ha Una Storia Più Chiara

Gli sfondi trasparenti erano una parte complicata dei workflow GPT Image.

Secondo l’attuale guida alla generazione di immagini di OpenAI, GPT Image 2 supporta sfondi trasparenti in preview. La guida dice di richiedere background: "transparent" e usare PNG o WebP, perché JPEG non è compatibile con la trasparenza.

Questo dà a GPT Image 2 un vantaggio diretto per:

• Scontorni di prodotti
• Sticker
• Immagini per marketplace
• Icone app
• Asset di design
• Grafiche social composite
• Workflow e-commerce

Nano Banana 2 può far parte di un workflow con sfondo trasparente? Possibilmente, a seconda della superficie di prodotto e del percorso di post-processing. Ma sulla base della documentazione attuale controllata per questo articolo, l’export trasparente non è il motivo principale per cui sceglierei Nano Banana 2.

Se l’output con canale alpha è centrale per il tuo prodotto, testalo esplicitamente.

Non assumere.

Quale Modello Dovrebbero Usare Gli Sviluppatori?

Gli sviluppatori dovrebbero partire dalla superficie API, non dalla galleria di immagini.

Usa GPT Image 2 se:

• Il tuo stack usa già OpenAI
• Vuoi controllo diretto tramite la Image API
• Hai bisogno di workflow multi-turn tramite la Responses API
• Hai bisogno di output PNG o WebP trasparente
• Vuoi controlli flessibili di dimensione, qualità, formato e compressione
• Ti interessa registrare un workflow pulito nativo OpenAI

Usa Nano Banana 2 se:

• Hai bisogno di generazione rapida ad alto volume
• Vuoi bozze attente ai costi ed elaborazione batch
• Hai bisogno di accesso a Gemini API o AI Studio
• Vuoi grounding tramite ricerca web e immagini
• Vuoi testare molte direzioni di prompt prima di finalizzare
• Potresti in seguito indirizzare gli output finali a Nano Banana Pro

La configurazione più robusta non è o/o.

È routing.

Usa Nano Banana 2 per esplorazione ampia. Usa GPT Image 2 quando l’utente entra in un workflow di modifica/export nativo OpenAI o ha bisogno di asset trasparenti. Usa Nano Banana Pro quando un workflow Gemini richiede un asset finale con maggiore confidenza.

Quale Modello Dovrebbero Usare Marketer E Creator?

Per il normale lavoro sui contenuti, parti da Nano Banana 2.

È adatto a grafiche per blog, thumbnail, variazioni social, concept board, visual di campagna in bozza e cicli di confronto rapidi. I livelli di risoluzione pubblicati rendono anche più facile evitare di sprecare denaro in output 4K prima che la direzione sia definita.

Passa a GPT Image 2 quando:

• Hai bisogno di uno sfondo trasparente
• Stai modificando una specifica immagine caricata
• Vuoi un controllo più forte su formato di output e compressione
• Il tuo workflow è già dentro uno strumento alimentato da OpenAI
• Stai usando un flusso agente o assistente che produce immagini come un passaggio

Passa a un modello più orientato al finale o a uno strumento di design deterministico quando:

• L’immagine contiene testo esatto
• L’asset rappresenta un annuncio a pagamento
• L’immagine si trova above the fold su un sito web
• L’output contiene claim legali, di prezzo, medici o finanziari
• La coerenza del brand conta più della velocità di bozza

La regola per i creator è netta:

Usa iterazione rapida mentre stai pensando.

Usa workflow più rigorosi quando l’immagine inizia a rappresentare la tua reputazione.

Raccomandazioni Per Casi D’Uso

Editor di immagini AI SaaS

Parti da GPT Image 2 se l’editor ruota attorno a upload, modifica, maschera, revisione, export e asset trasparenti. La divisione tra Image API e Responses API si mappa bene su quella forma di prodotto.

Aggiungi Nano Banana 2 se gli utenti hanno bisogno di molta generazione di idee prima della modifica.

Generazione di immagini per blog e SEO

Parti da Nano Banana 2. La maggior parte delle immagini per blog sono visual di supporto a basso rischio. Vuoi velocità, controllo dei costi e molti tentativi.

Usa GPT Image 2 quando hai bisogno di asset trasparenti, formati di output esatti o automazione nativa OpenAI.

Test di concept per annunci social

Parti da Nano Banana 2 a risoluzioni più basse. Genera molte opzioni, scegli le vincitrici, poi rerenderizza o ricostruisci l’immagine finale con controlli più rigorosi.

Non eseguire ogni bozza a 4K.

Scontorni di prodotto e asset marketplace

Usa prima GPT Image 2, specialmente se l’output PNG o WebP trasparente conta.

Controlla comunque manualmente i bordi prima della pubblicazione.

Visual legati a eventi attuali o località

Usa Nano Banana 2 con grounding, poi verifica il risultato. Questo è uno dei casi più chiari in cui il contesto di ricerca di Nano Banana 2 può contare.

Infografiche ricche di testo

Usa entrambi i modelli solo per il concept visivo.

Renderizza etichette finali, numeri e layout con strumenti deterministici. Se insisti sul testo renderizzato dal modello, tienilo breve e rivedi ogni lettera.

Workflow agentici OpenAI

Usa GPT Image 2 tramite i percorsi di generazione immagini di OpenAI. Mantenere l’output immagine dentro lo stesso stack provider può ridurre overhead di integrazione e osservabilità.

Workflow dell’ecosistema Google

Usa Nano Banana 2. App Gemini, Google AI Studio, Gemini API, search grounding e opzioni batch hanno più senso quando il resto del workflow è già orientato a Google.

Un Semplice Albero Decisionale

Fai queste domande in ordine.

Il resto del prodotto è già nativo OpenAI?

Se sì, parti da GPT Image 2.

L’output ha bisogno di uno sfondo trasparente?

Se sì, parti da GPT Image 2 e testa con cura il comportamento in preview.

L’utente genererà molte variazioni?

Se sì, parti da Nano Banana 2.

Il prompt dipende da informazioni pubbliche attuali o riferimenti visivi dal web?

Se sì, parti dal grounding di Nano Banana 2.

È un asset finale, sensibile al brand e ricco di testo?

Non affidarti a nessuno dei due modelli da solo. Usa un modello per render finale o un layer di design deterministico, e rivedi manualmente.

Sei incerto?

Esegui un set di eval da 20 prompt dai tuoi casi d’uso reali. Valuta costo per immagine utilizzabile, accuratezza delle modifiche, qualità del testo, supporto del formato di output, latenza e soddisfazione utente.

Quell’eval ti insegnerà più degli screenshot.

Il Workflow Che Spedirei

Se oggi stessi costruendo un prodotto immagine, non presenterei la scelta del modello come una guerra religiosa permanente.

Spedirei tre modalità:

Modalità	Scelta modello predefinita	Comportamento del prodotto
Esplora	Nano Banana 2	Basso attrito, molte variazioni, risoluzione più bassa di default
Modifica	GPT Image 2 o lo stack provider attuale dell’utente	Preserva input, traccia maschere, conserva cronologia revisioni
Esporta	Dipende dal rischio dell’asset	Qualità più alta, dimensione esatta, formato, sfondo, checklist di revisione

Poi registrerei tutto.

ID modello. Prompt. Riferimenti. Immagini di input. Modalità grounding. Dimensione output. Qualità. Formato. Sfondo. Costo. Numero di retry. Output accettato. Data.

La generazione di immagini AI non è più solo una casella prompt.

È infrastruttura di produzione.

L’infrastruttura di produzione ha bisogno di ricevute.

Verdetto Finale

GPT Image 2 e Nano Banana 2 non stanno cercando di vincere lo stesso lavoro.

GPT Image 2 è la scelta migliore quando hai bisogno di generazione di immagini nativa OpenAI, modifica, controlli di output flessibili, sfondi trasparenti e integrazione con workflow OpenAI più ampi.

Nano Banana 2 è la scelta migliore quando hai bisogno di generazione di immagini rapida e ad alto volume, bozze attente ai costi, contesto grounded sulla ricerca e accesso all’ecosistema Gemini.

Per la maggior parte dei prodotti seri, la risposta non è sceglierne uno per sempre.

Usa Nano Banana 2 mentre l’utente esplora.

Usa GPT Image 2 quando il workflow richiede modifica controllata, impostazioni di export, trasparenza o orchestrazione nativa OpenAI.

Usa revisione manuale e strumenti di design deterministici quando l’immagine porta testo esatto, claim di brand o rischio business.

Questa è la risposta pratica a GPT Image 2 vs Nano Banana 2.

Non quale modello sembra migliore in una demo.

Quale modello appartiene a questo passaggio del workflow?

FAQ

GPT Image 2 è migliore di Nano Banana 2?

Non universalmente. GPT Image 2 è di solito migliore per workflow di immagini nativi OpenAI, modifiche dirette, output trasparenti e impostazioni di export controllate. Nano Banana 2 è di solito migliore per generazione rapida ad alto volume, esplorazione grounded e workflow dell’ecosistema Gemini.

Qual è l’ID modello API per GPT Image 2?

L’ID modello API è gpt-image-2.

Qual è l’ID modello API per Nano Banana 2?

L’ID modello API è gemini-3.1-flash-image.

Come dovrebbero essere confrontati i prezzi?

Non rispondere solo dal nome del modello. Confronta il piano effettivo, l’uso dei crediti, le impostazioni di output, lo sforzo di revisione e gli asset finali accettati per il tuo workflow.

Quale modello è migliore per sfondi trasparenti?

GPT Image 2 ha il percorso documentato più chiaro. L’attuale guida immagini di OpenAI dice che gli sfondi trasparenti sono disponibili in preview per gpt-image-2 con output PNG o WebP.

Quale modello è migliore per immagini grounded?

Nano Banana 2. La documentazione di Google evidenzia il grounding tramite Web e Image Search per gemini-3.1-flash-image, utile quando i prompt dipendono da contesto pubblico attuale o riferimenti visivi.

Quale modello è migliore per testo dentro le immagini?

Entrambi richiedono revisione. Nano Banana 2 è commercializzato attorno a testo migliorato e capacità di testo preciso, mentre GPT Image 2 ha migliorato il rendering del testo ma elenca ancora posizionamento preciso e chiarezza come limitazioni. Per copy finale esatto, usa uno strumento di design.

Dovrei usare entrambi i modelli?

Sì, se il tuo workflow ha sia fasi di esplorazione sia fasi di produzione. Nano Banana 2 è un forte default per l’esplorazione. GPT Image 2 è forte per workflow di modifica ed export controllati nativi OpenAI.

Fonti Controllate

Le fonti sono state controllate il 25 agosto 2026:

• Pagina modello OpenAI API per GPT Image 2: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
• Guida OpenAI alla generazione di immagini: https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
• Pagina modello Google AI for Developers per Gemini 3.1 Flash Image / Nano Banana 2: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-flash-image
• Prezzi Google AI for Developers Gemini API: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• Panoramica modello Google DeepMind Nano Banana 2: https://deepmind.google/models/gemini-image/flash/