Nano Banana Pro বনাম GPT Image 2: Accepted-Output Cost কীভাবে হিসাব করবেন
মূল কথা: quality, size, billing mode এবং pass rate না জেনে কোনও route-কে সবসময় সস্তা বলা যায় না। GPT Image 2 ও Nano Banana Pro-এর price একই quality/resolution lane নাও হতে পারে। Live benchmark বা winner ঘোষণা না করে account, date ও official price source-সহ একটি test ledger রাখুন।
একই task, delivery requirement এবং retry budget দিন। প্রতিটি billed attempt, failure, human review, fix এবং rejection লিখুন। তারপর:
Total delivery cost = generation bill + review cost + fix cost
Accepted cost per image = (G + R + F) ÷ K
K = 0 হলে ফল “no valid winner”; উচ্চ unit price লিখে সেটি ঢেকে রাখবেন না।
Route আলাদা করে লিখুন
“Nano Banana” original, 2, Pro, Gemini App বা third-party route হতে পারে। “GPT Image 2” official gpt-image-2, ChatGPT app বা gateway হতে পারে। Model ID, account owner, billing mode, price source ও check date ছাড়া comparison valid নয়।
| Route | Owner | কী যাচাই করবেন |
|---|---|---|
gpt-image-2 | OpenAI official API | calculator, API price, size/quality, billing |
gemini-3-pro-image | Google Gemini API | current pricing, 1K/2K/4K lane |
| Third-party same-name route | provider | actual model ID, charge, limits, logs, support |
Standard, Batch এবং Flex label ছাড়া মেশাবেন না। Input image, text, failure, retry, review ও fix list price-এর বাইরে থাকতে পারে।
Break-even Worksheet
দুই পাশে model/service/account, price source/time, target pixels/format, prompt/reference version, baseline c, input cost, attempts, retries, total billed n, failure evidence, route bill G, review R, fix F, accepted count K এবং (G + R + F) ÷ K লিখুন। একই delivery quantity না পৌঁছালে কম list price winner নয়।
Character এবং Product Acceptance
Character test-এ একই anchor, locked features, allowed variations, final size, retry budget ও reviewer রাখুন। Face, body, hair, clothing, props, colors এবং style আলাদা pass/fail করুন। সুন্দর প্রথম portrait বা grid যথেষ্ট নয়; real delivery-এর hardest shot পরীক্ষা করুন। একবার variable-reduction fix দিন; আবার fail হলে route switch বা human repair cost লিখুন।
Product background replacement-এ নতুন product generate করা নয়; existing SKU photo-র শুধু বাইরের background বদলাতে হবে। Logo, model, capacity, warning, color, material, outline, accessory, shadow, perspective, format ও pixels item-by-item যাচাই করুন। Mask, transparent PNG বা compositing দরকার হলে controllable workflow নিন।
A/B Test ও FAQ
একটি licensed, non-sensitive বাস্তব input, target background, protection list, allowed changes এবং fixed retry budget আগে লিখুন। Route ID, settings, time, account, files, rejection reason এবং reviewer সংরক্ষণ করুন। আলাদা করে বলুন: image তৈরি হয়েছে কি না, সঠিক model তৈরি করেছে কি না, accepted হয়েছে কি না এবং accepted output-এর total cost কত।
কোনটি সস্তা?
Same-condition ledger ছাড়া universal winner নেই।
List price কি যথেষ্ট?
না; failure, retry, review, fix, input এবং accepted count যোগ করুন।
Reference image কি acceptance?
না। এটি input method; identity preservation per-shot যাচাই করতে হবে।
Further Reading
সম্পর্কিত গাইড
Billing Units