GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro: scegliere il modello di immagini giusto
GPT Image 2 e Nano Banana Pro vincono su compiti diversi: testo nell'immagine, 4K, coerenza o integrazione nello stack. Come scegliamo.
Traduzione generata automaticamente con IA. La versione tedesca è l'originale verificato dalla redazione.
Utilizziamo sia GPT Image 2 sia Nano Banana Pro in produzione per i visual dei clienti, e nessuno dei due è il vincitore universale. Eccellono in compiti diversi. Nano Banana Pro, ovvero Gemini 3 Pro Image di Google, è il modello di scelta quando un'immagine porta molto testo, richiede il 4K o deve mantenere coerente un prodotto o una persona lungo una serie. GPT Image 2, l'attuale modello di immagini di OpenAI, mantiene il vertice delle classifiche generali di text-to-image e si integra perfettamente se lavorate già nello stack OpenAI.
La scelta, dunque, non riguarda quale modello sia astrattamente migliore. Riguarda il compito che avete davanti e lo stack che gestite già.
01. Prima di tutto, inquadrare correttamente la genealogia
Metà della confusione in questo confronto riguarda la denominazione, vale quindi la pena chiarirla prima di tutto.
🔸 GPT Image 2 è l'attuale modello di immagini di OpenAI, il successore della serie gpt-image, rilasciato nel 2026. Il più vecchio ID API gpt-image-1 è la prima generazione, non questo modello.
🔸 Nano Banana Pro è il nome commerciale di Google per Gemini 3 Pro Image, annunciato a novembre 2025 e costruito su Gemini 3 Pro.
🔸 Nano Banana senza il Pro è il precedente Gemini 2.5 Flash Image, ora posizionato come livello veloce ed economico. Non confondete i due, perché la qualità dell'output e il prezzo sono diversi.
Inquadrare correttamente questo punto è importante per lo stesso motivo per cui la genealogia del modello era importante in la lezione di Fable 5 sulla sovranità: non potete ragionare correttamente su uno strumento che avete identificato male.
02. Il confronto che decide il lavoro reale
Gli assi che cambiano davvero l'output consegnato:
| Asse | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Testo nell'immagine | Forte, un chiaro passo avanti | Best-in-class, testi lunghi e leggibili |
| Fedeltà al prompt | Alta | Alta, con il reasoning di Gemini 3 |
| Coerenza tra più immagini | Modifiche con riferimento, nessun limite massimo dichiarato | Fino a 14 riferimenti, fino a 5 persone |
| Risoluzione massima | Circa 1536px sul lato lungo | 2K e 4K |
| Proporzioni | Tre proporzioni native | Un set più ampio |
| Search Grounding | No | Sì, può recuperare fatti in tempo reale |
| Filigrana | Metadati C2PA | Filigrana invisibile SynthID |
| Prezzo | Basato su token, output immagine calcolato per token | Per immagine, vedere il calcolatore del fornitore |
| Compatibilità con lo stack | Nativo per OpenAI | Nativo per Google e Vertex |
In breve: Nano Banana Pro vince su testo, risoluzione e coerenza. GPT Image 2 vince sul look generale e sull'integrazione in un workflow OpenAI già esistente.
03. Dove vince ciascuno dei due
🔸 Creatività di marketing con molto testo nell'immagine o infografiche. Nano Banana Pro. Migliore resa del testo, output 2K e 4K e Search Grounding per fatti e loghi corretti. GPT Image 2 è una solida opzione di riserva se costruite comunque su OpenAI.
🔸 Coerenza di prodotto o personaggio lungo una serie. Nano Banana Pro. È il modello con una specifica dichiarata, 14 immagini di riferimento e 5 persone coerenti, ciò che serve per una campagna coerente o per uno scatto di prodotto ricorrente.
🔸 Immagini hero o editoriali generali. Testa a testa. GPT Image 2 guida attualmente le classifiche generali di text-to-image, scegliete quindi in base alla preferenza di look. Scegliete Nano Banana Pro se vi serve il 4K direttamente dal modello.
🔸 Integrazione stretta nello stack. Usate quello che gestite già. Un'operazione OpenAI ottiene un'API e sconti batch con GPT Image 2. Un'operazione Google o Vertex ottiene generazione nativa con Nano Banana Pro.
È la stessa disciplina di selezione che applichiamo per i modelli video IA e per image-to-3D con TRELLIS. Scegliete in base al compito, non al logo.
04. Limiti onesti da entrambe le parti
Nessun modello è privo di compromessi, e sono proprio i compromessi a mordere in produzione.
🔸 GPT Image 2 si ferma a circa 1536px sul lato lungo e offre solo tre proporzioni, quindi perde terreno su formati grandi e forme insolite. Il prezzo a token rende costoso il lavoro incentrato sulle modifiche, poiché anche gli edit calcolano token di immagine in ingresso. La filigrana è costituita da metadati C2PA anziché da un marchio invisibile incorporato, cosa che dovreste verificare rispetto ai vostri requisiti di compliance.
🔸 Nano Banana Pro porta la filigrana invisibile SynthID sull'output, non rimovibile al di sotto del livello enterprise più alto. Alcuni clienti la vogliono via, verificatelo quindi per tempo. Funziona inoltre con costi e latenza più alti rispetto al Nano Banana di base, e Google non pubblica un prezzo netto per immagine, pianificate quindi i costi tramite il calcolatore Vertex.
Nulla di tutto ciò è un criterio di esclusione. È il tipo di dettaglio che decide quale modello si adatta a un determinato requisito del cliente.
05. Come scegliamo in iiterate
La nostra impostazione predefinita non è la fedeltà a un modello, ma una breve checklist. L'immagine porta testo o richiede il 4K? Deve restare coerente lungo una serie? Quale cloud gestisce già il cliente? Ci sono vincoli di filigrana o di residenza dei dati?
Nella maggior parte dei casi queste quattro domande si rispondono da sole. Il lavoro con molto testo, alta risoluzione o critico per la coerenza va a Nano Banana Pro. Il lavoro editoriale generale e le pipeline native OpenAI vanno a GPT Image 2. Manteniamo entrambi nella cassetta degli attrezzi, proprio perché la risposta giusta cambia da briefing a briefing.
I modelli continueranno a superarsi a vicenda, verificate quindi classifiche e prezzi al momento della decisione. Ciò che resta stabile è l'abitudine: adattare il modello al compito, e allo stack in cui il cliente vive già.
