GPT Image 2 vs Nano Banana Pro : choisir un modèle d'image
GPT Image 2 et Nano Banana Pro gagnent sur des tâches différentes : texte sur image, 4K, cohérence, ou intégration à la stack. Comment nous choisissons.
Traduction produite automatiquement par IA. La version allemande est l'original vérifié par la rédaction.
Nous utilisons GPT Image 2 et Nano Banana Pro en production pour les visuels clients, et aucun n'est le vainqueur universel. Ils l'emportent sur des tâches différentes. Nano Banana Pro, qui est le Gemini 3 Pro Image de Google, est celui vers lequel se tourner lorsqu'une image porte beaucoup de texte, exige du 4K, ou doit garder un produit ou une personne cohérents sur toute une série. GPT Image 2, le modèle d'image actuel d'OpenAI, occupe le haut des classements généralistes texte-vers-image et s'intègre proprement si vous vivez déjà dans la stack OpenAI.
Le choix ne porte donc pas sur celui qui est meilleur dans l'absolu. Il porte sur la tâche devant vous et la stack que vous faites déjà tourner.
01. Bien identifier la filiation d'abord
La moitié de la confusion dans cette comparaison vient des noms, il vaut donc la peine de la lever avant toute chose.
🔸 GPT Image 2 est le modèle d'image actuel d'OpenAI, le successeur de la lignée gpt-image, sorti en 2026. L'ancien identifiant d'API gpt-image-1 est la première génération, pas celui-ci.
🔸 Nano Banana Pro est le nom marketing de Google pour Gemini 3 Pro Image, annoncé en novembre 2025 et construit sur Gemini 3 Pro.
🔸 Nano Banana sans le Pro est l'ancien Gemini 2.5 Flash Image, désormais positionné comme le palier rapide et bon marché. Ne confondez pas les deux, car leur qualité de sortie et leur prix diffèrent.
Bien identifier cela importe pour la même raison que la filiation des modèles importait dans la leçon de souveraineté de Fable 5 : vous ne pouvez pas raisonner sur un outil que vous avez mal identifié.
02. La comparaison qui décide du vrai travail
Les axes qui changent réellement le résultat que vous livrez :
| Axe | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Texte sur image | Solide, un net progrès | Meilleur de sa catégorie, texte long et lisible |
| Respect du prompt | Élevé | Élevé, avec le raisonnement de Gemini 3 |
| Cohérence multi-images | Retouches par référence, sans plafond annoncé | Jusqu'à 14 références, jusqu'à 5 personnes |
| Résolution maximale | Environ 1536 px sur le côté long | 2K et 4K |
| Ratios d'aspect | Trois ratios natifs | Un éventail plus large |
| Ancrage sur la recherche | Non | Oui, peut tirer des faits en temps réel |
| Filigrane | Métadonnées C2PA | Filigrane invisible SynthID |
| Tarification | Au token, sortie image facturée par token | À l'image, voir le calculateur du fournisseur |
| Intégration à la stack | Native à OpenAI | Native à Google et Vertex |
En résumé : Nano Banana Pro l'emporte sur le texte, la résolution et la cohérence. GPT Image 2 l'emporte sur le rendu général et sur l'intégration à un flux OpenAI existant.
03. Là où chacun l'emporte
🔸 Création marketing avec beaucoup de texte sur image ou des infographies. Nano Banana Pro. Meilleur rendu de texte, sortie 2K et 4K, et ancrage sur la recherche pour des faits et logos exacts. GPT Image 2 est une bonne solution de repli si vous construisez déjà sur OpenAI.
🔸 Cohérence de produit ou de personnage sur une série. Nano Banana Pro. C'est celui doté d'une spécification annoncée, 14 images de référence et 5 personnes cohérentes, ce dont a besoin une campagne cohérente ou une prise de vue produit récurrente.
🔸 Imagerie hero ou éditoriale générale. C'est serré. GPT Image 2 domine actuellement les classements généralistes texte-vers-image, choisissez donc selon la préférence de rendu. Optez pour Nano Banana Pro si vous avez besoin de 4K directement en sortie du modèle.
🔸 Intégration serrée à la stack. Utilisez ce que vous faites déjà tourner. Une boutique OpenAI obtient une seule API et des remises par lot avec GPT Image 2. Une boutique Google ou Vertex obtient une génération native avec Nano Banana Pro.
C'est la même discipline de sélection que nous appliquons aux modèles vidéo d'IA et à l'image-vers-3D avec TRELLIS. Choisissez par la tâche, pas par le logo.
04. Des limites honnêtes des deux côtés
Aucun des deux modèles n'est exempt de compromis, et ce sont ces compromis qui mordent en production.
🔸 GPT Image 2 plafonne près de 1536 px sur le côté long et n'offre que trois ratios d'aspect, il perd donc sur le grand format et les formes inhabituelles. La tarification au token rend le travail chargé en retouches coûteux, car les retouches facturent aussi les tokens d'entrée image. Le filigrane relève de métadonnées C2PA plutôt que d'une marque invisible intégrée, ce qui vaut la peine d'être confirmé selon vos besoins de conformité.
🔸 Nano Banana Pro porte le filigrane invisible SynthID sur ses sorties, non supprimable en dessous du palier entreprise supérieur. Certains clients le veulent absent, vérifiez-le donc tôt. Il tourne aussi à un coût et une latence plus élevés que le Nano Banana de base, et Google ne publie pas de prix net par image, prévoyez donc le coût via le calculateur Vertex.
Rien de tout cela n'est rédhibitoire. C'est le genre de détail qui décide quel modèle correspond à une contrainte client précise.
05. Comment nous choisissons chez iiterate
Notre choix par défaut n'est pas la fidélité à un modèle, c'est une courte liste de contrôle. L'image porte-t-elle du texte ou a-t-elle besoin de 4K ? Doit-elle rester cohérente sur toute une série ? Quel cloud le client fait-il déjà tourner ? Y a-t-il des contraintes de filigrane ou de résidence ?
La plupart du temps, ces quatre questions répondent d'elles-mêmes. Le travail chargé en texte, en haute résolution ou critique en cohérence va à Nano Banana Pro. Le travail éditorial général et les pipelines natifs OpenAI vont à GPT Image 2. Nous gardons les deux dans la boîte à outils précisément parce que la bonne réponse change selon le brief.
Les modèles continueront de se dépasser mutuellement, revérifiez donc les classements et la tarification au moment de décider. Ce qui reste stable, c'est l'habitude : faire correspondre le modèle à la tâche, et à la stack dans laquelle le client vit déjà.
