AIREITERGörselin içindeki metnin harf hatasız çıkması, çok dilli afişler ya da referans görseldeki kimliği koruyan düzenlemeler gerekiyorsa GPT Image 2 daha doğru tercih. Fotogerçekçilik, hızlı deneme döngüleri ve görsel başına öngörülebilir maliyet sizin için daha önemliyse Nano Banana 2 öne çıkıyor. İki bağımsız benchmark da bunu farklı açılardan doğruluyor: Vidguru'nun 10 testlik kör çalışmasında GPT Image 2, Nano Banana 2'nin 40/50 puanına karşı 48/50 aldı (vidguru.ai). eWeek'in altı prompt'luk pratik testinde ise Nano Banana 2 altı turun dördünü kazandı (eweek.com). Bu sonuçlar birbiriyle çelişmiyor; her test, prompt'ları hangi modelin güçlü yönlerine yakınsa o modeli avantajlı kıldı.
Görsel İçinde Metin: GPT Image 2'nin Belirgin Üstünlüğü
Kısa ve basit İngilizce metinlerde iki model artık birbirine çok yakın. Fark; metin uzadığında, farklı diller devreye girdiğinde veya ticari tasarımda düzenin de kusursuz biçimde korunması gerektiğinde ortaya çıkıyor.
İngilizce Metinde Beraberlik
Vidguru'nun kara tahta menü testinde modellerden iki fiyat satırını eksiksiz yazmaları istendi: "Caramel Latte $4.99" ve "Mocha Frappuccino $5.49." İki model de net ve doğru harflerle 5/5 puan aldı. Masonry'nin serum şişesi afişi testinde de her iki model, istenen üç İngilizce ifadeyi — "NIGHT BLOOM," "Barrier Serum," "30 mL" — ek karakter eklemeden ve yalnızca birer kez oluşturdu (masonry.so). Tek dilde, kısa metinli işlerde anlamlı bir avantajdan söz etmek zor.
Çok Dilli ve Karmaşık Tasarımda GPT Image 2 Önde
İngilizce dışındaki metinlerde ve birden fazla alan içeren kompozisyonlarda fark açılıyor. Vidguru'nun Japonya seyahat afişi testinde başlık olarak 東京へようこそ ("Tokyo'ya hoş geldiniz") ve bir alt başlık gerekiyordu. Nano Banana 2 tüm karakterleri doğru üretti, ancak kompozisyon yeterince sıkı olmadığı ve manuel kırpma gerektirdiği için 4/5 aldı. GPT Image 2 ise daha dengeli, doğrudan kullanıma hazır tipografiyle 5/5 puana ulaştı.
Pollo AI'ın 3×3 ızgara testi farkı daha da netleştirdi: GPT Image 2, ızgarayı katı bir mekânsal kural olarak yorumladı; her kıyafet parçasını sınırları belirgin kendi hücresinde tuttu. Nano Banana 2 ise öğeleri hücreler arasında birbirine karıştırdı ve yerleşimi daha serbest ele aldı (pollo.ai). Ürün görseli, iki fiyat ve indirim rozeti istenen e-ticaret banner testinde GPT Image 2 doğrudan yayına alınabilecek bir sonuç verdi; Nano Banana 2 ise temizlenmesi gereken, uydurulmuş ek metinler ekledi.
"Fark, temel metin doğruluğunda değil; tasarımın tamamlanmışlık kalitesinde." - Vidguru AI Lab, 10 testlik kör benchmark (vidguru.ai)
Fotogerçekçilik ve Portreler: Nano Banana 2'nin Alanı
GPT Image 2 yapılandırılmış tasarımda öne çıkarken, doğal fotoğraf hissi veren çıktılarda Nano Banana 2 liderliği alıyor. eWeek'in beyaz fonda kablosuz kulaklık ürün fotoğrafı testinde Nano Banana 2, daha iyi malzeme detayı ve daha gerçekçi doku sunduğu için turu kazandı. Portre düzenleme testi ile yağmurlu kafe sahnesinde de sonuç aynıydı: Nano Banana 2 daha yumuşak stüdyo ışığı ve daha ikna edici bir atmosfer üretti.
Pollo AI'ın görsel kalite turunda Nano Banana 2, GPT Image 2'nin 7/10 puanına karşı portre gerçekçiliğinde 9/10 aldı. Değerlendirmede daha doğal tüy dokusu, kıyafet dökümü ve dinamik ışık kullanımı öne çıkarıldı.
"Ham fotogerçekçilikte taç Nano Banana 2'nin." - Pollo AI karşılaştırması (pollo.ai)
r/ImagineAiArt içindeki bir Reddit başlığı da bu eğilimi destekliyor. Kullanıcılar Nano Banana 2 çıktılarını "doğal iPhone fotoğrafı" hissine daha yakın bulurken, GPT Image 2'yi daha "kurgulanmış" veya "cilalı" olarak nitelendiriyor (reddit.com). Samimi ve doğal görünümün önemli olduğu lifestyle ve sosyal medya görselleri için bu avantaj değerli.
Görsel Düzenleme ve Referansa Sadakat
Her iki model de referans görsel kabul ediyor, ancak zorlayıcı düzenleme senaryolarında referansa ne kadar sadık kaldıkları ciddi biçimde ayrışıyor. Vidguru'nun çift referanslı kimlik aktarımı testinde, ilk görseldeki kişinin yüzü ve saç stili ikinci referanstaki samuray karakterine aktarılmaya çalışıldı. GPT Image 2, aksiyon sahnesi boyunca kimliği koruyarak 5/5 aldı. Nano Banana 2 ise yüzü illüstratif bir görünüme kaydırdığı ve bire bir kimliği kaybettiği için 3/5 puanda kaldı.
Buzdaki kırılma testi ise daha çarpıcıydı. Prompt, modellerden "V" logolu bir parfüm şişesini düzensiz ham buzun içine yerleştirmesini ve logonun kırılma etkisiyle optik olarak bozulmasını istiyordu. GPT Image 2 logoyu buzun içinden doğru biçimde kırdı. Nano Banana 2 ise logoyu bozmak yerine tamamen değiştirdi; bu, malzeme fiziği açısından bir hata olarak değerlendirildi ve GPT Image 2'nin 5/5 puanına karşı 3/5 aldı.
Kontrol seçeneklerinde Nano Banana 2, GPT Image 2'nin 10 referansına karşı Masonry rotasında en fazla 14 referans görsel kabul ediyor. Ayrıca tekrarlanabilir toplu üretim ayarları için seed parametresi sunuyor. GPT Image 2 ise referans sağlandığında düzenleme moduna otomatik geçmesi ve düzenleme başına daha yüksek sadakat sunmasıyla karşılık veriyor. Belirli bir ürünü, yüzü veya marka varlığını düzenlemeler boyunca korumanız gereken prodüksiyon iş akışlarında, GPT Image 2'nin sadakat avantajı Nano Banana 2'nin daha yüksek referans sayısından daha ağır basıyor.
Görsel Başına Gerçek Maliyet
Rakip karşılaştırma yazılarının hiçbiri kapsamlı bir fiyat kıyaslaması yayımlamadı. API fiyatlandırmaları ise kullanılan ücretlendirme modeline göre ciddi şekilde ayrılıyor. Aşağıdaki API ücretleri, OpenAI'ın 21 Nisan 2026 tarihli lansman duyurusundan (community.openai.com) ve Vidguru'nun aktardığı Google Nano Banana 2 katman fiyatlarından alınmıştır (vidguru.ai):
| Nano Banana 2 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Ücretlendirme modeli | Çözünürlük katmanına göre sabit görsel başı ücret | Token tabanlı: $5/M metin girişi, $8/M görsel girişi, $30/M görsel çıktısı |
| 1K çözünürlük | ~$0.067/görsel | ~$0.006/görsel (1024×1024, düşük kalite) |
| 2K çözünürlük | ~$0.101/görsel | ~$0.053/görsel (1024×1024, orta kalite) |
| 4K çözünürlük | ~$0.151/görsel | ~$0.211/görsel (1024×1024, yüksek kalite) |
| Referans görsel girişi | Katmana dahil | $8/M token |
| Bütçeleme | Öngörülebilir — katmanı seçin, hacimle çarpın | Değişken — prompt uzunluğuna, referanslara ve kalite ayarına bağlı |
GPT Image 2'nin görsel başı tahminleri, OpenAI'ın lansman başlığında paylaşılan tipik çıktı token sayılarına dayanarak üç kalite seviyesinde 1024×1024 çıktı varsayıyor. Nano Banana 2 katmanları ise farklı yerel çözünürlükleri (1K, 2K, 4K) temsil ediyor; dolayısıyla bunlar bire bir çözünürlük karşılaştırmaları değil. Bütçe planlamasında Nano Banana 2'nin sabit katmanlarını modellemek daha kolay: 2K çözünürlükte 1.000 görsel yaklaşık $101 tutuyor.
Atıf yapılan banner ve afiş testlerinde Nano Banana 2, karmaşık yerleşimlerde temizleme gerektiren hayali metinler üretirken GPT Image 2 ilk denemede yayına hazır sonuçlar verdi. Metin yoğun ticari işlerde görsel üretim maliyeti yerine kabul edilen görsel başına maliyeti ölçmek daha doğru olur; çünkü temizleme süresi ve yeniden deneme sıklığı prompt karmaşıklığına göre değişiyor.
Hız, Çözünürlük ve Kontrol Seçenekleri
| Parametre | Nano Banana 2 | GPT Image 2 |
|---|---|---|
| Üretim hızı | ~2–5 saniye | ~3–5 saniye |
| Maksimum çözünürlük | 4K | 3840 × 2160 |
| Çözünürlük seçenekleri | 1K, 2K, 4K katmanları | Düşük, orta, yüksek kalite |
| En-boy oranları | 14 hazır ayar | 6 sabit boyut (1024² ile 3840×2160 arası) |
| Seed kontrolü | Evet (0–2,147,483,647) | Hayır |
| Maksimum referans görseli | 14 | 10 |
| Düzenleme modu | Manuel seçim | Referans girişiyle otomatik geçiş |
| API adı | gemini-3.1-flash-image-preview | gpt-image-2 |
Kaynaklar: Hız, çözünürlük ve referans sınırları Masonry'nin rota dokümantasyonundan (masonry.so) ve Vidguru'nun teknik özetinden (vidguru.ai) alınmıştır. API adları için OpenAI model dokümanlarına ve Google Gemini API model kataloğuna bakılabilir.
Nano Banana 2'nin seed parametresi, tekrarlanabilir iş akışları için en dikkat çeken kontrol özelliği. GPT Image 2'de açıkta sunulan bir seed parametresi olmadığından, tekrarlanabilir toplu üretim yapılandırmaları üzerinde daha az doğrudan kontrol sağlıyor. Buna karşılık, referans görsel verdiğinizde düzenleme modunu otomatik algılıyor.
İşinize Göre Model Seçimi
| Kullanım senaryosu | Önerilen model | Neden |
|---|---|---|
| Metni bire bir doğru afişler ve banner'lar | GPT Image 2 | Atıf yapılan testlerde daha güçlü metin ve yerleşim performansı |
| Sosyal medya portreleri, lifestyle görselleri | Nano Banana 2 | Doğal fotoğraf kalitesi, iPhone fotoğrafı estetiği |
| Referans tabanlı görsel düzenleme | GPT Image 2 | Daha yüksek kimlik sadakati, daha iyi malzeme fiziği |
| Yüksek hacimli toplu üretim | Nano Banana 2 | Öngörülebilir katman fiyatları, daha hızlı minimum hız |
| Çok dilli tasarım (Japonca vb.) | GPT Image 2 | İngilizce dışı metinlerde daha sıkı tipografi ve yerleşim |
| 4K fotogerçekçi çıktı | Nano Banana 2 | 4K'da daha ucuz ($0.151 vs ~$0.211), güçlü sinematik kalite |
| Ürün fotoğrafçılığı | Nano Banana 2 | Daha iyi malzeme detayı ve stüdyo gerçekçiliğinde dokular |
| Fiyatlı/rozetli e-ticaret banner'ları | GPT Image 2 | Temizleme gerektirmeden yayına hazır çıktı |
Her iki modelin güçlü yanlarına ihtiyaç duyan iş akışlarında iki modellerden oluşan bir pipeline kurulabilir: lifestyle görsellerini Nano Banana 2 ile üretip, metin katmanlarını veya hassas yerleşimi GPT Image 2 ile ekleyebilirsiniz. Modeller arası düzenleme, ilk üretimdeki tüm görsel ayrıntıları korumayabileceğinden, bu aktarımı kimlik koruma gereksinimlerinize göre test edin.
Sık Sorulan Sorular
Metin yoğun afiş ve banner'lar için hangisi daha iyi?
GPT Image 2. Atıf yapılan banner ve afiş testleri, modelin metni bire bir yerleştirme ve düzen performansının daha güçlü olduğunu gösteriyor.
Hangi model daha gerçekçi portreler üretiyor?
Nano Banana 2. Pollo AI, portre gerçekçiliğinde GPT Image 2'ye 7/10 verirken Nano Banana 2'yi 9/10 puanladı; Reddit geri bildirimleri de çıktıları daha doğal ve samimi olarak tanımlıyor.
Nano Banana 2, GPT Image 2'den daha mı ucuz?
Katmana bağlı. Düşük kalitede GPT Image 2 (~$0.006), Nano Banana 2'nin tüm katmanlarından daha ucuz; ancak düşük kalite prodüksiyon kullanımını sınırlandırıyor. Orta seviye ayarlarda Nano Banana 2'nin 2K katmanı (~$0.101), GPT Image 2'nin orta kalite seçeneğinin (~$0.053) yaklaşık iki katı maliyetli. Bununla birlikte çözünürlükleri eşleşmiyor. Tüm döküm için yukarıdaki fiyat tablosuna bakın.
Referans görsellerle düzenleme için hangi model daha iyi?
GPT Image 2. Vidguru'nun çift referanslı kimlik aktarımı ve buz kırılması testlerinin ikisinde de GPT Image 2 5/5, Nano Banana 2 ise 3/5 aldı.
Nano Banana 2 mi, Nano Banana Pro mu kullanmalıyım?
Nano Banana 2; hız, maliyet verimliliği ve yüksek hacimli üretime odaklanıyor. GPT Image 2'nin üst seviye Nano Banana Pro varyantıyla karşılaştırması için GPT Image 2 vs Nano Banana Pro analizimize göz atın.