Nano Banana Pro बनाम GPT Image 2: Accepted-Output Cost कसरी निकाल्ने
मुख्य कुरा: quality, size, billing mode र pass rate नजानी कुनै route लाई सधैँ सस्तो भन्न सकिँदैन। GPT Image 2 र Nano Banana Pro का prices एउटै quality/resolution lane नहुन सक्छन्। Live benchmark वा winner घोषणा नगरी account, मिति र official price source सहित test ledger बनाउनुहोस्।
दुवै route मा एउटै task, delivery requirement र retry budget दिनुहोस्। प्रत्येक billed attempt, failure, human review, fix र rejection लेख्नुहोस्:
Total delivery cost = generation bill + review cost + fix cost
Accepted cost per image = (G + R + F) ÷ K
K = 0 भए निष्कर्ष “no valid winner” हो।
Route स्पष्ट पार्नुहोस्
“Nano Banana” original, 2, Pro, Gemini App वा third-party route हुन सक्छ। “GPT Image 2” official gpt-image-2, ChatGPT app वा gateway हुन सक्छ। Model ID, account owner, billing mode, price source र check date बिना तुलना मान्य हुँदैन।
| Route | Owner | जाँच्ने कुरा |
|---|---|---|
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 र Flex लाई label बिना नमिसाउनुहोस्। Input images, text, failures, retries, review र fixes list price बाहिर हुन सक्छन्।
Break-even Worksheet
दुवै पक्षमा 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 र (G + R + F) ÷ K भर्नुहोस्। एउटै delivery quantity पूरा नभए कम list price winner होइन।
Character र Product Acceptance
Character test मा उही anchor, locked features, allowed variations, final size, retry budget र reviewer राख्नुहोस्। Face, body, hair, clothing, props, colors र style अलग pass/fail गर्नुहोस्। राम्रो पहिलो portrait पर्याप्त होइन; वास्तविक delivery को hardest shot जाँच्नुहोस्। एक variable-reduction fix मात्र दिनुहोस्; फेरि fail भए route switch वा human repair cost लेख्नुहोस्।
Product background replacement मा नयाँ product generate गर्ने होइन; वास्तविक SKU photo को बाहिरी background मात्र बदल्ने हो। Logo, model, capacity, warning, color, material, outline, accessory, shadow, perspective, format र pixels item-by-item जाँच्नुहोस्। Mask, transparent PNG वा compositing चाहिँदा controllable workflow रोज्नुहोस्।
A/B Test र FAQ
एउटा licensed, non-sensitive input, target background, protection list, allowed changes र fixed retry budget पहिले लेख्नुहोस्। Route ID, settings, समय, account, files, rejection reasons र reviewer record गर्नुहोस्। Image बन्यो कि, सही model ले बनायो कि, accepted भयो कि र accepted output को total cost कति भयो—यी अलग निष्कर्ष हुन्।
कुन सस्तो हो?
Same-condition ledger बिना universal winner छैन।
List price मात्र पर्याप्त छ?
छैन; failure, retry, review, fix, input र accepted count जोड्नुहोस्।
Further Reading
सम्बन्धित गाइड
Billing Units