Nano Banana Pro बनाम GPT Image 2: Accepted-Output Cost कैसे निकालें
निष्कर्ष पहले: quality, size, billing mode और pass rate जाने बिना किसी route को हमेशा सस्ता नहीं कह सकते। GPT Image 2 और Nano Banana Pro के list prices अलग quality/resolution lanes में हो सकते हैं। इस लेख के numbers को live benchmark या winner न मानें; अपने account, date और official price source के साथ test ledger बनाएं।
दोनों routes को समान task, समान delivery requirement और समान retry budget दें। हर billed attempt, failure, human review, fix और rejection रिकॉर्ड करें। फिर:
Total delivery cost = generation bill + review cost + fix cost
Accepted cost per image = (G + R + F) ÷ K
जहाँ K accepted outputs की संख्या है। यदि K = 0, निष्कर्ष “no valid winner” है, कोई बहुत बड़ी unit price नहीं।
Route को पहले सटीक लिखें
“Nano Banana” original, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini App या third-party route हो सकता है। “GPT Image 2” official gpt-image-2, ChatGPT app या किसी gateway को कह सकता है। Model ID, account owner, billing mode, price source और check date लिखे बिना तुलना अमान्य है।
| Route | Contract owner | क्या verify करें |
|---|---|---|
gpt-image-2 | OpenAI official API | official calculator, API price, size/quality और billing |
gemini-3-pro-image | Google Gemini API | current Gemini pricing, 1K/2K/4K lane |
| Third-party same-name route | वह provider | current model ID, actual charge, limits, logs और support |
Standard, Batch और Flex को बिना label मिलाएं नहीं। List price में input images, text, failures, retries, review और fixes शामिल नहीं होते।
Break-even Worksheet
| Field | Route A | Route B |
|---|---|---|
| Precise model/service/account | ||
| Price source और check time | ||
| Target quality, pixels, format | ||
| Prompt/reference version | ||
Per-output baseline c | ||
| Input/reference cost | ||
| First attempts और retries | ||
Total billed attempts n | ||
| Failure billing evidence | ||
Route bill G | ||
Review cost R | ||
Fix cost F | ||
Accepted outputs K | ||
(G + R + F) ÷ K |
समान delivery quantity और acceptance line के बिना lower list price winner नहीं है। एक route कम per-call price रखते हुए अधिक retries और fixes के कारण महंगा हो सकता है।
Character Consistency की Acceptance
समान anchor image, locked features, allowed variations, final size, retry budget और reviewer रखें। Face, body proportions, hair, clothing, props, colors और art style को अलग-अलग pass/fail लिखें। केवल सुंदर पहला portrait या चार-image grid acceptance नहीं है। Hardest required shot—profile/full body, dynamic action या night scene—वास्तविक delivery से चुनें।
एक failed dimension पर केवल एक variable-reduction fix दें। फिर भी fail हो तो route switch या human repair budget लिखें। Consecutive attempts छिपाकर केवल best image report न करें।
Product Background Replacement
नया product generate करना और वास्तविक SKU का background बदलना अलग tasks हैं। Existing product photo में logo, model, capacity, warnings, color, material, outline, accessories और transparency unchanged रहने चाहिए। Background, contact shadow, light direction, perspective, format और final pixels जाँचें। यदि लक्ष्य mask, transparent PNG, cutout या compositing है तो controllable background-removal workflow चुनें, model showdown नहीं।
निष्पक्ष A/B Test
एक वास्तविक लेकिन non-sensitive product/character input चुनें; target background, SKU protection list, allowed changes, equal output intent और fixed retry budget पहले लिखें। Route ID, settings, time, account owner, downloaded files, rejection reasons और reviewer रिकॉर्ड करें। चार निष्कर्ष अलग रखें: route ने image बनाई, सही model ने image बनाई, image accepted हुई, और accepted output की total cost क्या थी।
FAQ
कौन सस्ता है?
Live same-condition ledger के बिना कोई universal winner नहीं।
क्या list price पर्याप्त है?
नहीं। Failures, retries, review, fixes, inputs और accepted count जोड़ें।
क्या character reference acceptance है?
नहीं। Reference input method है; identity preservation को per-shot verify करना होगा।
Product comparison कैसे करें?
Existing real product photo से केवल background बदलें और SKU fields को item-by-item जाँचें।
Further Reading
संबंधित गाइड
Billing Units