GPT Image 2 vs Nano Banana 2: qual modelo de imagem com IA você deve usar?

A maioria das comparações entre GPT Image 2 e Nano Banana 2 começa com a pergunta errada.

Perguntam qual modelo cria a imagem mais bonita.

Isso é útil para uma demonstração. É fraco para uma decisão de produto.

A melhor pergunta é esta:

Onde a imagem se encaixa no seu fluxo de trabalho?

Se a imagem faz parte de uma aplicação nativa da OpenAI, de um fluxo de agente, de um ciclo de edição ou de uma funcionalidade de produto que precisa de saída de ficheiros flexível, GPT Image 2 é a opção predefinida mais limpa. Se o fluxo de trabalho de imagem depende de geração rápida em grande volume, grounding por pesquisa web e de imagens, uso interativo de baixa latência e acesso ao ecossistema Google, Nano Banana 2 merece uma análise séria.

Em 25 de agosto de 2026, os nomes oficiais dos modelos de API são:

Nome comum	ID do modelo de API	Fornecedor
GPT Image 2	gpt-image-2	OpenAI
Nano Banana 2	gemini-3.1-flash-image	Google Gemini API

Essa distinção importa. Nomes amigáveis são para posts de blog e rótulos de UI. IDs de modelo são para logs, faturas, regras de fallback, evals e tickets de suporte.

Resposta rápida

Escolha GPT Image 2 se você quer:

• Geração e edição de imagens nativas da OpenAI
• Acesso à Image API para geração e edições diretas
• Fluxos de trabalho da Responses API para experiências de imagem conversacionais ou em várias etapas
• Tamanhos de saída flexíveis até dimensões documentadas no estilo 4K
• Entradas de imagem de alta fidelidade para fluxos de edição e referência
• Controle de saída em PNG, JPEG e WebP
• Suporte a fundo transparente em pré-visualização
• Uma stack compacta se o restante do seu produto já roda na OpenAI

Escolha Nano Banana 2 se você quer:

• Geração de imagens rápida e de alto throughput
• Um modelo padrão consciente de custo para volume
• Níveis de saída 0.5K, 1K, 2K e 4K
• Grounding com Google Web e Image Search
• Boa edição interativa em velocidade de nível Flash
• Forte disponibilidade atual no app Gemini, AI Studio e Gemini API
• Um modelo padrão prático antes de escalar para Nano Banana Pro

Minha recomendação é simples:

Use GPT Image 2 quando a geração de imagens for uma capacidade dentro de um fluxo de produto OpenAI. Use Nano Banana 2 quando seu produto precisar de muitas tentativas de imagem rápidas, fundamentadas e conscientes de custo.

Nenhum dos modelos é o vencedor permanente.

O vencedor depende da falha que você está tentando evitar.

No que GPT Image 2 é melhor

GPT Image 2 é mais forte quando a geração de imagens não é um brinquedo isolado, mas uma etapa dentro de um sistema de produto.

A OpenAI descreve gpt-image-2 como seu modelo atual de geração e edição de imagens, com tamanhos de imagem flexíveis e entradas de imagem de alta fidelidade. O guia de geração de imagens oferece dois caminhos principais: a Image API para geração ou edições diretas, e a Responses API para fluxos de trabalho de imagem conversacionais e em várias etapas.

Essa divisão é o detalhe de produto importante.

Se um usuário digita um prompt e quer uma imagem, a Image API é suficiente. Se um usuário carrega uma foto de produto, pede uma revisão, muda o fundo, solicita outro corte, compara versões e depois move a imagem para uma tarefa de agente mais ampla, o caminho da Responses API é mais natural.

GPT Image 2 também oferece aos desenvolvedores um conjunto útil de controles de saída. O guia oficial lista tamanho, qualidade, formato, compressão e fundo como opções de saída configuráveis. Ele também diz que gpt-image-2 aceita resoluções flexíveis que satisfazem restrições documentadas, com tamanhos populares incluindo 1024x1024, 1536x1024, 2048x1152, 3840x2160 e 2160x3840.

A atualização mais importante em relação a comparações antigas é fundos transparentes.

O guia atual da OpenAI diz que fundos transparentes estão disponíveis em pré-visualização para gpt-image-2, usando PNG ou WebP. Isso torna GPT Image 2 mais atraente para recortes de produto, stickers, ativos de marketplace e ferramentas de design do que era quando a exportação transparente exigia soluções alternativas.

Use GPT Image 2 quando o fluxo de trabalho se parecer com isto:

• Um usuário edita uma foto de produto
• Um agente produz ativos de imagem dentro de uma tarefa maior
• Uma aplicação SaaS precisa de chamadas diretas à Image API mais logs limpos
• Uma ferramenta de design precisa de tamanho e saída de ficheiro flexíveis
• Um fluxo de trabalho precisa de ativos PNG ou WebP transparentes
• O mesmo produto já usa OpenAI para texto, agentes, suporte, extração ou raciocínio multimodal

A ressalva é que os modelos GPT Image ainda têm limites. A OpenAI aponta latência em prompts complexos, dificuldade restante com posicionamento preciso de texto, problemas ocasionais de consistência entre personagens recorrentes ou elementos de marca e dificuldade com controle exato de composição.

Isso não torna o modelo fraco.

Isso diz onde colocar revisão e camadas de design determinísticas.

No que Nano Banana 2 é melhor

Nano Banana 2 é o modelo de imagem Gemini de alta eficiência do Google.

A página oficial de modelos Gemini lista o ID do modelo de API como gemini-3.1-flash-image e o descreve como a contraparte de alta eficiência do Gemini 3 Pro Image, otimizada para velocidade e casos de uso de desenvolvedores em alto volume. Ele oferece suporte a entradas de texto e imagem, entrada PDF, saída de imagem e texto, Thinking, grounding por pesquisa, uso em lote e geração de imagens.

O posicionamento do produto é claro.

Nano Banana 2 é o modelo que você usa quando os usuários precisam de ritmo.

A documentação do Google destaca novo suporte a saídas 0.5K, 2K e 4K, com 1K como padrão. Também destaca Image Search Grounding, que integra resultados de pesquisa de texto e imagem para que a geração possa usar dados web em tempo real.

Esse recurso de grounding não é um pequeno ponto em uma lista. Ele muda o tipo de trabalho com imagens que você pode tentar.

Se um prompt depende de produtos recentes, locais públicos, eventos, referências visuais, pontos turísticos, embalagens atuais ou visuais culturalmente específicos, um modelo que consegue extrair contexto atual de pesquisa web e de imagens tem uma vantagem. Você ainda precisa verificar a saída, especialmente para imagens factuais ou ricas em dados, mas a primeira tentativa pode começar mais perto do mundo real.

O Google DeepMind também posiciona Nano Banana 2 em torno de conhecimento do mundo real, texto preciso e velocidade de nível Flash. A mesma página é cuidadosa sobre limitações: os usuários devem verificar a precisão das imagens geradas, incluindo texto, e o modelo ainda pode ter dificuldades com ortografia, detalhes finos, dados complexos, localização e edições avançadas.

Essa é a forma honesta de pensar sobre Nano Banana 2:

rápido, capaz, prático, mas não um substituto para revisão.

Use Nano Banana 2 quando o fluxo de trabalho se parecer com isto:

• Um usuário quer muitas variações rapidamente
• Um criador está testando thumbnails, conceitos sociais ou imagens de blog
• Uma equipe de marketing quer ideias de imagem com grounding por pesquisa
• Um produto precisa de um modelo padrão consciente de custo
• Um desenvolvedor quer geração de imagens pela Gemini API com opções em lote
• O ativo final pode depois ser atualizado para Nano Banana Pro

Nano Banana 2 não é apenas um modelo de rascunho. Ele é forte o suficiente para muitas saídas reais.

Mas seu melhor papel costuma ser exploração em escala.

Tabela de comparação GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Categoria	GPT Image 2	Nano Banana 2
ID do modelo de API	gpt-image-2	gemini-3.1-flash-image
Melhor função padrão	Geração, edição e fluxos de produto nativos da OpenAI	Geração rápida, de alto volume, e exploração com grounding
Principal encaixe de API	OpenAI Image API e Responses API	Gemini API, Google AI Studio, superfícies do app Gemini
Melhor formato de produto	Geração de imagens como parte de uma aplicação OpenAI, agente ou ciclo de edição	Geração de imagens como motor criativo rápido com contexto web/imagem
Tipos de entrada	Entrada de texto e entrada/saída de imagem	Entrada de texto e imagem, entrada PDF, saída de imagem e texto
Fluxo de edição	Forte para edições diretas e fluxos multi-turn através das superfícies OpenAI	Boa edição conversacional com velocidade de nível Flash
Estratégia de tamanho de saída	Tamanhos flexíveis dentro das restrições da OpenAI, incluindo dimensões no estilo 2K e 4K	Níveis de saída 0.5K, 1K, 2K e 4K
Fundo transparente	Disponível em pré-visualização para PNG ou WebP	Não é a principal razão para escolhê-lo; verifique o suporte atual a formatos de saída antes de criar um fluxo de exportação alfa
Grounding por pesquisa	Não é o recurso central do próprio GPT Image 2	Grounding por Web e Image Search é uma grande vantagem
Texto dentro de imagens	Melhorado, mas ainda precisa de revisão para posicionamento preciso e clareza	Mais forte que modelos de imagem Flash antigos, mas ainda precisa de revisão, especialmente para texto longo ou localizado
Postura de custo	Estimar pela calculadora da OpenAI usando tamanho, qualidade e uso de tokens	Equivalentes publicados por imagem padrão e em lote por nível de resolução
Melhor próximo passo	Criar um pequeno harness de teste da Image API ou Responses API	Rodar testes de prompt em alto volume e medir custo por saída utilizável

A tabela faz a escolha parecer mais simples do que é.

A decisão real não é “qual modelo é melhor?”

A decisão real é “qual modelo deve lidar com esta etapa?”

A maior diferença é a arquitetura do produto

GPT Image 2 parece infraestrutura para um produto OpenAI.

Nano Banana 2 parece um motor criativo de alto throughput no ecossistema Gemini.

Essa diferença deve mudar a interface que você constrói.

Para GPT Image 2, eu desenharia em torno de rastreabilidade e controle de edição. Mostre a imagem de referência carregada. Mostre a máscara. Salve o prompt. Armazene o ID do modelo. Registre tamanho, qualidade, formato de saída, compressão, configuração de fundo, ID da solicitação e estimativa de custo. Se o usuário fizer cinco revisões, mantenha a cadeia.

Para Nano Banana 2, eu desenharia em torno de exploração. Dê aos usuários folhas de contato. Permita que gerem muitas ideias em 0.5K ou 1K antes de pagar por resolução mais alta. Torne explícito o modo com grounding por pesquisa. Mostre quando o grounding pode adicionar custo. Permita que os usuários promovam um resultado promissor para um fluxo de renderização final.

A maioria das ferramentas de imagem colapsa isso em um botão:

Gerar.

Isso é grosseiro demais.

Exploração e produção são trabalhos diferentes.

GPT Image 2 costuma ser melhor perto do lado de produção de uma aplicação OpenAI. Nano Banana 2 costuma ser melhor perto do lado de exploração de um produto criativo de alto volume.

Preços: compare planos, créditos e resultados utilizáveis

É fácil interpretar mal preços quando uma comparação os transforma em um único número por geração.

Para um produto de imagem voltado ao cliente, a pergunta útil não é o menor número ligado ao nome de um modelo. A pergunta útil é quantos créditos de plano, tentativas de geração, edições, revisões e exportações são necessários para produzir uma imagem que o usuário possa realmente usar.

Os preços finais devem ser lidos no fluxo de compra ou na exibição de créditos atual no momento do uso. Planos, promoções, tamanho de saída, modo de geração, limites de conta e recursos disponíveis podem mudar com o tempo.

Um modelo prático de custo deve registrar:

• ID do modelo
• Prompt
• Contagem de imagens de entrada
• Tamanho de saída
• Qualidade
• Formato de saída
• Configuração de fundo
• Uso de grounding
• Contagem de tentativas
• Contagem de saídas aceitas
• Data

Sem isso, você não está comparando valor real de produção.

Você está apenas comparando uma tentativa de geração isolada.

Renderização de texto: melhor não significa seguro

Ambos os modelos são melhores em texto do que sistemas de imagem mais antigos.

Nenhum deve ser confiado cegamente.

A OpenAI diz que os modelos GPT Image melhoraram a renderização de texto, mas ainda podem ter dificuldades com posicionamento preciso e clareza. O Google DeepMind diz que Nano Banana 2 consegue renderizar texto legível, mas a mesma página alerta os usuários para verificar a precisão das imagens e lista ortografia e detalhes finos como limitações restantes.

Isso é suficiente para definir uma regra:

Se o texto é decorativo, use o modelo.

Se o texto é contratual, legal, relacionado a preços, crítico para UI ou crítico para a marca, use uma camada de design determinística.

Gere o conceito visual com o modelo. Coloque as palavras exatas em HTML, SVG, Figma, Canva, Photoshop ou no seu próprio renderizador.

Isso importa para:

• Tabelas de preços de produto
• Avisos legais
• Alegações médicas ou financeiras
• Capturas de tela de UI de app
• Texto de anúncios
• Cartazes localizados
• Rótulos de embalagem

Para rótulos visíveis curtos, ambos os modelos podem funcionar bem o suficiente após revisão. Para texto longo, tipografia exata ou layouts multilíngues, não faça o modelo raster carregar todo o peso.

Grounding é a vantagem prática do Nano Banana 2

A vantagem mais distinta do Nano Banana 2 sobre GPT Image 2 é o grounding.

A página de modelos do Google lista Image Search Grounding e integração de resultados de pesquisa de texto e imagem. A página Nano Banana 2 da DeepMind diz que o modelo pode usar o conhecimento do mundo real do Gemini mais pesquisa web e de imagens em tempo real para criar renderizações mais precisas de assuntos específicos, infográficos e diagramas.

Isso é útil quando o prompt depende do mundo exterior.

Exemplos:

• Um produto de consumo atual
• Um local turístico
• Um evento recente
• O contexto visual atual de uma figura pública
• Uma comida, traje, vitrine ou veículo local
• Um diagrama baseado em informações públicas atuais
• Um moodboard que precisa de referências visuais recentes

Isso não significa que imagens com grounding sejam automaticamente factuais.

O Google alerta explicitamente que saídas orientadas por dados podem estar erradas e devem ser verificadas. Trate o grounding como um sinal de entrada melhor, não como uma garantia de verdade.

Em um produto, eu exporia o grounding como um modo:

Use geração padrão para ativos imaginativos ou internos.

Use geração com grounding quando a imagem depender de contexto público atual.

Depois registre o uso de grounding separadamente, porque ele pode afetar o custo.

Fundos transparentes: GPT Image 2 tem uma história mais clara

Fundos transparentes costumavam ser uma parte confusa dos fluxos de GPT Image.

Segundo o guia atual de geração de imagens da OpenAI, GPT Image 2 suporta fundos transparentes em pré-visualização. O guia diz para solicitar background: "transparent" e usar PNG ou WebP, porque JPEG não é compatível com transparência.

Isso dá ao GPT Image 2 uma vantagem direta para:

• Recortes de produto
• Stickers
• Imagens de marketplace
• Ícones de app
• Ativos de design
• Gráficos sociais compostos
• Fluxos de e-commerce

Nano Banana 2 pode fazer parte de um fluxo de fundo transparente? Possivelmente, dependendo da superfície do produto e do caminho de pós-processamento. Mas, com base na documentação atual verificada para este artigo, exportação transparente não é a principal razão pela qual eu escolheria Nano Banana 2.

Se saída com canal alfa é central para o seu produto, teste explicitamente.

Não assuma.

Qual modelo os desenvolvedores devem usar?

Desenvolvedores devem começar pela superfície de API, não pela galeria de imagens.

Use GPT Image 2 se:

• Sua stack já usa OpenAI
• Você quer controle direto pela Image API
• Você precisa de fluxos multi-turn pela Responses API
• Você precisa de saída PNG ou WebP transparente
• Você quer controles flexíveis de tamanho, qualidade, formato e compressão
• Você se importa em registrar um fluxo de trabalho limpo e nativo da OpenAI

Use Nano Banana 2 se:

• Você precisa de geração rápida em alto volume
• Você quer rascunhos conscientes de custo e processamento em lote
• Você precisa de acesso à Gemini API ou AI Studio
• Você quer grounding por pesquisa web e de imagens
• Você quer testar muitas direções de prompt antes de finalizar
• Você pode depois encaminhar saídas finais para Nano Banana Pro

A configuração mais robusta não é ou/ou.

É roteamento.

Use Nano Banana 2 para exploração ampla. Use GPT Image 2 quando o usuário entra em um fluxo de edição/exportação nativo da OpenAI ou precisa de ativos transparentes. Use Nano Banana Pro quando um fluxo Gemini precisa de um ativo final com maior confiança.

Qual modelo profissionais de marketing e criadores devem usar?

Para trabalho de conteúdo normal, comece com Nano Banana 2.

Ele é bem adequado para gráficos de blog, thumbnails, variações sociais, quadros de conceito, visuais de campanha em rascunho e rodadas rápidas de comparação. Os níveis de resolução publicados também facilitam evitar desperdiçar dinheiro em saídas 4K antes de a direção estar definida.

Mude para GPT Image 2 quando:

• Você precisa de fundo transparente
• Você está editando uma imagem carregada específica
• Você quer controle mais forte sobre formato de saída e compressão
• Seu fluxo de trabalho já está dentro de uma ferramenta alimentada por OpenAI
• Você está usando um fluxo de agente ou assistente que produz imagens como uma etapa

Mude para um modelo mais orientado ao final ou uma ferramenta de design determinística quando:

• A imagem tem texto exato
• O ativo representa um anúncio pago
• A imagem aparece acima da dobra em um site
• A saída contém alegações legais, de preços, médicas ou financeiras
• Consistência de marca importa mais do que velocidade de rascunho

A regra para criadores é direta:

Use iteração rápida enquanto está pensando.

Use fluxos mais rigorosos quando a imagem começa a representar sua reputação.

Recomendações por caso de uso

Editor de imagens AI SaaS

Comece com GPT Image 2 se o editor gira em torno de upload, edição, máscara, revisão, exportação e ativos transparentes. A divisão entre Image API e Responses API mapeia bem esse formato de produto.

Adicione Nano Banana 2 se os usuários precisam de muita geração de ideias antes da edição.

Geração de imagens para blog e SEO

Comece com Nano Banana 2. A maioria das imagens de blog são visuais de suporte de baixo risco. Você quer velocidade, controle de custo e muitas tentativas.

Use GPT Image 2 quando precisar de ativos transparentes, formatos de saída exatos ou automação nativa da OpenAI.

Teste de conceitos de anúncios sociais

Comece com Nano Banana 2 em resoluções mais baixas. Gere muitas opções, escolha as vencedoras e depois renderize novamente ou reconstrua a imagem final com controles mais rigorosos.

Não rode todo rascunho em 4K.

Recortes de produto e ativos de marketplace

Use GPT Image 2 primeiro, especialmente se saída PNG ou WebP transparente importa.

Ainda assim, inspecione manualmente as bordas antes de publicar.

Visuais conscientes de eventos atuais ou localização

Use Nano Banana 2 com grounding e depois verifique o resultado. Este é um dos lugares mais claros onde o contexto de pesquisa do Nano Banana 2 pode importar.

Infográficos com muito texto

Use qualquer um dos modelos apenas para o conceito visual.

Renderize os rótulos, números e layout finais com ferramentas determinísticas. Se insistir em texto renderizado pelo modelo, mantenha-o curto e revise cada letra.

Fluxos de agentes OpenAI

Use GPT Image 2 pelos caminhos de geração de imagens da OpenAI. Manter a saída de imagem dentro da mesma stack de fornecedor pode reduzir overhead de integração e observabilidade.

Fluxos do ecossistema Google

Use Nano Banana 2. App Gemini, Google AI Studio, Gemini API, grounding por pesquisa e opções em lote fazem mais sentido quando o restante do fluxo de trabalho já é orientado ao Google.

Uma árvore de decisão simples

Faça estas perguntas em ordem.

O restante do produto já é nativo da OpenAI?

Se sim, comece com GPT Image 2.

A saída precisa de um fundo transparente?

Se sim, comece com GPT Image 2 e teste cuidadosamente o comportamento de pré-visualização.

O usuário vai gerar muitas variações?

Se sim, comece com Nano Banana 2.

O prompt depende de informações públicas atuais ou referências visuais da web?

Se sim, comece com grounding do Nano Banana 2.

Este é um ativo final, sensível à marca e com muito texto?

Não confie em nenhum dos modelos sozinho. Use um modelo de renderização final ou uma camada de design determinística, e revise manualmente.

Você está em dúvida?

Rode um conjunto de eval com 20 prompts dos seus casos de uso reais. Pontue custo por imagem utilizável, precisão de edição, qualidade de texto, suporte a formato de saída, latência e satisfação do usuário.

Esse eval vai ensinar mais do que screenshots.

O fluxo de trabalho que eu lançaria

Se eu estivesse construindo um produto de imagem hoje, não apresentaria a escolha do modelo como uma guerra religiosa permanente.

Eu lançaria três modos:

Modo	Escolha de modelo padrão	Comportamento do produto
Explorar	Nano Banana 2	Baixa fricção, muitas variações, resolução mais baixa por padrão
Editar	GPT Image 2 ou a stack atual de fornecedor do usuário	Preservar entradas, rastrear máscaras, manter histórico de revisões
Exportar	Depende do risco do ativo	Maior qualidade, tamanho exato, formato, fundo, checklist de revisão

Depois eu registraria tudo.

ID do modelo. Prompt. Referências. Imagens de entrada. Modo de grounding. Tamanho de saída. Qualidade. Formato. Fundo. Custo. Contagem de tentativas. Saída aceita. Data.

Geração de imagens por IA já não é apenas uma caixa de prompt.

É infraestrutura de produção.

Infraestrutura de produção precisa de recibos.

Veredito final

GPT Image 2 e Nano Banana 2 não estão tentando vencer o mesmo trabalho.

GPT Image 2 é a melhor escolha quando você precisa de geração de imagens nativa da OpenAI, edição, controles flexíveis de saída, fundos transparentes e integração com fluxos OpenAI mais amplos.

Nano Banana 2 é a melhor escolha quando você precisa de geração de imagens rápida e de alto volume, rascunhos conscientes de custo, contexto com grounding por pesquisa e acesso ao ecossistema Gemini.

Para a maioria dos produtos sérios, a resposta não é escolher um para sempre.

Use Nano Banana 2 enquanto o usuário está explorando.

Use GPT Image 2 quando o fluxo de trabalho precisa de edição controlada, configurações de exportação, transparência ou orquestração nativa da OpenAI.

Use revisão manual e ferramentas de design determinísticas quando a imagem carrega texto exato, alegações de marca ou risco de negócio.

Essa é a resposta prática para GPT Image 2 vs Nano Banana 2.

Não qual modelo parece melhor em uma demonstração.

Qual modelo pertence a esta etapa do fluxo de trabalho?

FAQ

GPT Image 2 é melhor que Nano Banana 2?

Não universalmente. GPT Image 2 costuma ser melhor para fluxos de imagem nativos da OpenAI, edições diretas, saídas transparentes e configurações de exportação controladas. Nano Banana 2 costuma ser melhor para geração rápida em alto volume, exploração com grounding e fluxos do ecossistema Gemini.

Qual é o ID do modelo de API para GPT Image 2?

O ID do modelo de API é gpt-image-2.

Qual é o ID do modelo de API para Nano Banana 2?

O ID do modelo de API é gemini-3.1-flash-image.

Como os preços devem ser comparados?

Não responda apenas pelo nome do modelo. Compare o plano real, uso de créditos, configurações de saída, esforço de revisão e ativos finais aceitos para o seu fluxo de trabalho.

Qual modelo é melhor para fundos transparentes?

GPT Image 2 tem o caminho documentado mais claro. O guia de imagem atual da OpenAI diz que fundos transparentes estão disponíveis em pré-visualização para gpt-image-2 com saída PNG ou WebP.

Qual modelo é melhor para imagens com grounding?

Nano Banana 2. A documentação do Google destaca grounding por Web e Image Search para gemini-3.1-flash-image, o que é útil quando prompts dependem de contexto público atual ou referências visuais.

Qual modelo é melhor para texto dentro de imagens?

Ambos exigem revisão. Nano Banana 2 é promovido por texto melhorado e capacidades de texto preciso, enquanto GPT Image 2 tem renderização de texto melhorada, mas ainda lista posicionamento preciso e clareza como limitações. Para copy final exata, use uma ferramenta de design.

Devo usar ambos os modelos?

Sim, se o seu fluxo de trabalho tem etapas de exploração e produção. Nano Banana 2 é um forte padrão de exploração. GPT Image 2 é forte para fluxos controlados de edição e exportação nativos da OpenAI.

Fontes verificadas

As fontes foram verificadas em 25 de agosto de 2026:

• Página de modelo da OpenAI API para GPT Image 2: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
• Guia de geração de imagens da OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
• Página Google AI for Developers para Gemini 3.1 Flash Image / Nano Banana 2: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-flash-image
• Preços da Google AI for Developers Gemini API: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• Visão geral do modelo Nano Banana 2 do Google DeepMind: https://deepmind.google/models/gemini-image/flash/