Nano Banana Pro или GPT Image 2.5: тест на одинаковых промптах

01Как мы проверяли?

• Один промпт на обе модели. Три задачи с русским текстом: постер, инфографика и карточка товара. Промпт стоит рядом с картинками, его можно скопировать.

• Одинаковые настройки. Разрешение 1K у всех картинок, а формат кадра в каждой паре один: 2:3 у постера, 3:2 у инфографики и 1:1 у карточки товара.

• Одна попытка на модель. Мы показываем первую готовую картинку: без повторов и без отбора лучшей.

• Запросы через API Rendergrid. Они ушли тем же путём, каким их будете отправлять вы. Оценок и баллов мы не ставим: описываем, что видно на картинках, вместе с недостатками.

«1K» — запрошенный уровень размера, а не точное число пикселей. Готовые файлы двух моделей могут отличаться размером, поэтому мы сравниваем содержание кадров.

02Как модели справились с русским текстом на постере?

В промпте две надписи: крупное «Летний день» и ниже «Лимонад». Обе модели написали их без ошибок и не добавили другого текста. Заметнее всего различается подача кадра.

Промпт — один для обеих моделей

Вертикальный постер о летнем напитке. В центре прозрачная бутылка лимонада, рядом два ломтика лимона и веточка мяты на светлом деревянном столе. Тёплый боковой свет, спокойный кремовый фон, свободные края. Сверху крупно напишите «Летний день», ниже — «Лимонад». Надписи простым шрифтом, бутылка целиком в кадре. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков.

1K · 2:3 · одна попыткаКопировать промпт

У Nano Banana Pro получился спокойный кадр, похожий на фотографию, с тонкими чёрными буквами; вокруг картинки появилась неровная светлая кайма, которой в промпте не было, а ломтики лимона оказались в бутылке, хотя промпт ставил их рядом с ней. У GPT Image 2.5 надписи вышли жёлтыми и зелёными, а в кадре появились детали, которых в промпте нет: крышка и капли на бутылке, мята внутри неё, тени от листьев на стене. Подробности — в подписях к картинкам.

Если нужен спокойный кадр, в этом тесте ближе Nano Banana Pro, а если яркий и насыщенный — GPT Image 2.5. Это вывод по одному промпту и одной попытке.

Описание надписей в промпте

В промпте у каждой надписи три составляющие:

1. Слова в кавычках-«ёлочках». Текст дан слово в слово: «Летний день», «Лимонад».
2. Место и размер. «Сверху крупно», «ниже»: модели не приходится угадывать, что где стоит.
3. Запрет на лишнее. «Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков»: на постере посторонних надписей нет ни у одной модели.

03Какую инфографику нарисовали модели?

Промпт просил три одинаковых по размеру рисунка слева направо — пустой горшок, горшок с землёй и горшок с ростком, — две тонкие стрелки и подписи «Горшок», «Земля», «Росток». Обе модели нарисовали три горшка одного размера и две стрелки, а слова написали верно. Различаются они двумя вещами. Первая — стиль: у Nano Banana Pro плоская иллюстрация с тёмным контуром, у GPT Image 2.5 объёмные горшки с мягкими тенями. Вторая — подписи: у Nano Banana Pro они стоят в кавычках-«ёлочках» из промпта, а у GPT Image 2.5 слова написаны без кавычек.

Промпт — один для обеих моделей

Горизонтальная инфографика о пересадке ростка. На кремовом фоне расположите слева направо три одинаковых по размеру рисунка: пустой глиняный горшок, горшок с землёй, горшок с маленьким зелёным ростком. Соедините их тонкими стрелками. Подписи под рисунками строго такие: «Горшок», «Земля», «Росток». Ровные интервалы, крупные буквы, широкие поля. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков.

1K · 3:2 · одна попыткаКопировать промпт

Кавычки в промпте отделяют слова надписи от остального текста, но у Nano Banana Pro они попали на картинку вместе со словами. Проверяйте надписи на готовой картинке, а не только в промпте.

Подробнее о читаемых надписях на русском — в статье «Текст на картинке: как получить читаемые надписи на русском».

04Что получилось в карточке товара?

Здесь кадры похожи. Обе модели нарисовали полноразмерные наушники цвета слоновой кости на светло-сером фоне в ракурсе три четверти, провели три тонкие линии к деталям и написали подписи «Оголовье», «Амбушюры» и «Чашки» без ошибок. Различается масштаб: у Nano Banana Pro наушники парят над мягкой тенью и вокруг много свободного места, а у GPT Image 2.5 они крупнее, занимают почти весь кадр, и линии с точками на концах заходят на корпус.

Промпт — один для обеих моделей

Квадратная карточка товара: полноразмерные наушники цвета слоновой кости на светло-сером фоне. Покажите их целиком в ракурсе три четверти. Три тонкие линии ведут к видимым деталям, подписи: «Оголовье», «Амбушюры», «Чашки». Не перекрывайте ими предмет. Мягкая тень под наушниками, простая типографика, свободное место по краям. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков.

1K · 1:1 · одна попыткаКопировать промпт

Больше готовых промптов для маркетплейсов — в статье «Промпты для карточек товаров: 40 примеров для маркетплейсов».

05Сколько стоит картинка у каждой модели?

Nano Banana Pro: $0,04 в 1K, $0,04 в 2K и $0,07 в 4K. GPT Image 2.5: $0,025, только в 1K. Цена списывается при приёме запроса, а неудачный запрос бесплатен: сумма сразу возвращается на баланс.

Официальные цены производителей

Google публикует цену Nano Banana Pro за картинку, поэтому её можно сравнить с нашей напрямую. Это стандартный тариф Google, без пакетного режима:

OpenAI считает цену по токенам изображения, поэтому цену GPT Image 2.5 за картинку мы берём из официального калькулятора OpenAI. Таблица ниже — для квадратной картинки 1K при качестве high; другие форматы кадра в ней не учтены:

Все модели и разрешения — на странице цен.

06Сколько ждать картинку?

Обещанного срока нет: время зависит от модели и нагрузки. Среднее время ожидания в нашей статистике — среднее по всем запросам модели за последние 7 дней, а не по шести картинкам теста.

07Чем модели отличаются по параметрам?

08Как повторить тест через API?

Обе модели вызываются одним и тем же запросом: меняется только поле model. Ниже — промпт постера из теста: отправьте его обеим моделям и сравните результат сами. Нужны ключ API и баланс. Это обычные платные запросы: цена списывается за каждую картинку, а неудачный запрос бесплатен. В заголовке X-Idempotency-Key передавайте новый ключ повтора на каждый запрос: он защищает от двойного списания, если запрос придётся повторить.

# Нужны bash, curl и uuidgen. Ключ повтора — свой на каждый запрос.
PROMPT='Вертикальный постер о летнем напитке. В центре прозрачная бутылка лимонада, рядом два ломтика лимона и веточка мяты на светлом деревянном столе. Тёплый боковой свет, спокойный кремовый фон, свободные края. Сверху крупно напишите «Летний день», ниже — «Лимонад». Надписи простым шрифтом, бутылка целиком в кадре. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков.'
for MODEL in nano-banana-pro gpt-image-2.5; do
  curl --fail-with-body --max-time 30 \
    -X POST https://api.rendergrid.io/api/public/v1/images/generate \
    -H "Authorization: Bearer $RENDERGRID_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "X-Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
    -d "{\"model\": \"$MODEL\", \"prompt\": \"$PROMPT\", \"resolution\": \"1K\", \"aspect_ratio\": \"2:3\"}"
  echo
done

# статус и ссылки на картинку: id берите из ответа на запрос
CREATION_ID="5b0214ae-9e39-460a-820a-f6ae3e24400b"
curl --fail-with-body --max-time 20 \
  "https://api.rendergrid.io/api/public/v1/creations/$CREATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $RENDERGRID_API_KEY"

import os
import time
import uuid

import requests

API = "https://api.rendergrid.io/api/public/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['RENDERGRID_API_KEY']}"}
PROMPT = "Вертикальный постер о летнем напитке. В центре прозрачная бутылка лимонада, рядом два ломтика лимона и веточка мяты на светлом деревянном столе. Тёплый боковой свет, спокойный кремовый фон, свободные края. Сверху крупно напишите «Летний день», ниже — «Лимонад». Надписи простым шрифтом, бутылка целиком в кадре. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков."

for model in ("nano-banana-pro", "gpt-image-2.5"):
    created = requests.post(
        f"{API}/images/generate",
        headers={**HEADERS, "X-Idempotency-Key": str(uuid.uuid4())},
        json={
            "model": model,
            "prompt": PROMPT,
            "resolution": "1K",
            "aspect_ratio": "2:3",
        },
        timeout=(10, 120),
    )
    created.raise_for_status()
    creation_id = created.json()["id"]
    while True:
        time.sleep(5)  # чаще раза в 5 секунд спрашивать нельзя
        r = requests.get(f"{API}/creations/{creation_id}", headers=HEADERS, timeout=(5, 20))
        r.raise_for_status()
        creation = r.json()
        if creation["status"] in ("completed", "failed"):
            break
    print(model, creation["status"], creation.get("result_urls") or creation.get("error"))

// Node.js 22+, файл .mjs
import { randomUUID } from "node:crypto";

const API = "https://api.rendergrid.io/api/public/v1";
const key = process.env.RENDERGRID_API_KEY;
const PROMPT = "Вертикальный постер о летнем напитке. В центре прозрачная бутылка лимонада, рядом два ломтика лимона и веточка мяты на светлом деревянном столе. Тёплый боковой свет, спокойный кремовый фон, свободные края. Сверху крупно напишите «Летний день», ниже — «Лимонад». Надписи простым шрифтом, бутылка целиком в кадре. Только указанные надписи, без логотипов, людей и водяных знаков.";

for (const model of ["nano-banana-pro", "gpt-image-2.5"]) {
  const created = await fetch(`${API}/images/generate`, {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${key}`,
      "Content-Type": "application/json",
      "X-Idempotency-Key": randomUUID(),
    },
    body: JSON.stringify({ model, prompt: PROMPT, resolution: "1K", aspect_ratio: "2:3" }),
    signal: AbortSignal.timeout(120_000),
  });
  if (created.status !== 202) {
    throw new Error(`HTTP ${created.status}: ${await created.text()}`);
  }
  const { id } = await created.json();

  let creation;
  do {
    // чаще раза в 5 секунд спрашивать нельзя
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
    const res = await fetch(`${API}/creations/${id}`, {
      headers: { Authorization: `Bearer ${key}` },
      signal: AbortSignal.timeout(20_000),
    });
    if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}: ${await res.text()}`);
    creation = await res.json();
  } while (["queued", "processing"].includes(creation.status));

  console.log(model, creation.status, creation.result_urls ?? creation.error);
}

{
  "id": "5b0214ae-9e39-460a-820a-f6ae3e24400b",
  "status": "queued",
  "task_id": "5b0214ae-9e39-460a-820a-f6ae3e24400b",
  "cost": 0.04
}

{
  "id": "5b0214ae-9e39-460a-820a-f6ae3e24400b",
  "status": "completed",
  "result_urls": [
    "https://cdn.rendergrid.io/images/example/result.jpg"
  ]
}

Вместо опроса передайте в запросе webhook_url: мы сообщим, когда картинка будет готова. Скачайте результат сразу: файлы хранятся сутки.

Ключ и первый запрос — в быстром старте документации, статусы — в разделе «Задачи и статусы», параметры моделей — на страницах Nano Banana Pro и GPT Image 2.5. Подробный разбор запроса к Nano Banana Pro — в статье «Nano Banana Pro API: быстрый старт и первая картинка».

09Какую модель выбрать?

• Картинка в 2K или 4KGNano Banana ProУ GPT Image 2.5 только 1K, а запрос в 2K или 4K к этой модели отклоняется до списания.
• Формат кадра 9:21, 7:5 или 5:7OGPT Image 2.5У Nano Banana Pro таких форматов нет.
• Модель сама выбирает формат кадраGNano Banana ProУ Nano Banana Pro есть значение auto, у GPT Image 2.5 его нет.
• Сдержанный кадр, ближе к фотографииGNano Banana ProНа нашем постере кадр получился именно таким.
• Яркая сцена с цветным текстомOGPT Image 2.5На нашем постере буквы вышли цветными, а деталей стало больше, чем в промпте.

10Где это сравнение не подходит?

• Три промпта — не бенчмарк. На ваших задачах результат может быть другим: проверьте обе модели на своих промптах.
• Одна попытка на модель. Разброс между попытками мы не измеряли: тот же промпт может дать другую картинку.
• Только 1K. В 2K и 4K сравнивать не с чем: GPT Image 2.5 их не рисует.
• Не всё проверяли. Надписи на других языках, правки по референсам и серии с одним героем в тест не входили.
• Время ожидания — не из теста. Это среднее по всем запросам модели за 7 дней, а не время этих шести картинок.

11Вопросы и ответы

12Источники

1. Google AI for Developers — страница ценОфициальная цена Nano Banana Pro за картинку: стандартный тариф, без пакетного режима. Проверено 26 октября 2026.
2. OpenAI — генерация изображений: стоимостьОфициальный калькулятор OpenAI: цена GPT Image 2.5 за квадратную картинку 1K при качестве high. Проверено 26 октября 2026.
3. Цены RendergridЦена за картинку для каждой модели и разрешения.
4. Документация Rendergrid: модели и параметрыРазрешения, форматы кадра и значения по умолчанию.
5. Документация Rendergrid: быстрый стартКлюч, запрос, статус и скачивание картинки.
6. Тест RendergridПромпт и настройки — у каждой пары картинок в этой статье.
7. Статистика RendergridСреднее время ожидания по всем запросам модели за последние 7 дней.