Nano Banana Pro vs GPT Image 2: Accepted-Output Cost-ஐ கணக்கிடுவது எப்படி
முக்கியம்: quality, size, billing mode மற்றும் pass rate தெரியாமல் எந்த route-யும் எப்போதும் மலிவானது என்று சொல்ல முடியாது. GPT Image 2 மற்றும் Nano Banana Pro விலைகள் ஒரே quality/resolution lane-ஐ குறிக்காமல் இருக்கலாம். Live benchmark செய்யாமல் account, தேதி மற்றும் official price source உடன் test ledger வைத்திருங்கள்.
இரு routes-க்கும் ஒரே task, delivery requirement மற்றும் retry budget கொடுக்கவும். ஒவ்வொரு billed attempt, failure, human review, fix மற்றும் rejection பதிவு செய்யவும்:
Total delivery cost = generation bill + review cost + fix cost
Accepted cost per image = (G + R + F) ÷ K
K = 0 என்றால் முடிவு “no valid winner”.
Route-ஐ துல்லியமாக எழுதுங்கள்
“Nano Banana” original, 2, Pro, Gemini App அல்லது third-party route ஆக இருக்கலாம். “GPT Image 2” official gpt-image-2, ChatGPT app அல்லது gateway ஆக இருக்கலாம். Model ID, account owner, billing mode, price source மற்றும் check date இல்லாமல் comparison நம்பகமானதல்ல.
| Route | Owner | சரிபார்க்க வேண்டியது |
|---|---|---|
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 மற்றும் Flex-ஐ label இல்லாமல் கலக்க வேண்டாம். Input images, text, failures, retries, review மற்றும் fixes list price-க்கு வெளியே இருக்கலாம்.
Break-even Worksheet
இரு பக்கங்களிலும் 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 மற்றும் (G + R + F) ÷ K நிரப்பவும். ஒரே delivery quantity நிறைவேறவில்லை என்றால் குறைந்த list price வெற்றியல்ல.
Character மற்றும் Product Acceptance
Character test-ல் ஒரே anchor, locked features, allowed variations, final size, retry budget மற்றும் reviewer வைத்திருங்கள். Face, body, hair, clothing, props, colors மற்றும் style-ஐ தனித்தனியாக pass/fail செய்யவும். அழகான முதல் portrait போதாது; உண்மையான delivery-யின் hardest shot-ஐ சோதிக்கவும். ஒரு variable-reduction fix மட்டும் அனுமதித்து மீண்டும் fail ஆனால் route switch அல்லது human repair cost பதிவு செய்யவும்.
Product background replacement என்பது புதிய product உருவாக்குவது அல்ல; உண்மையான SKU photo-வின் வெளிப்புற background-ஐ மட்டும் மாற்றுவது. Logo, model, capacity, warning, color, material, outline, accessory, shadow, perspective, format மற்றும் pixels-ஐ item-by-item சரிபார்க்கவும். Mask, transparent PNG அல்லது compositing தேவைப்பட்டால் controllable workflow பயன்படுத்தவும்.
A/B Test மற்றும் FAQ
ஒரு licensed, non-sensitive input, target background, protection list, allowed changes மற்றும் fixed retry budget முதலில் எழுதவும். Route ID, settings, நேரம், account, files, rejection reasons மற்றும் reviewer பதிவு செய்யவும். Image உருவானதா, சரியான model உருவாக்கியதா, accepted ஆனதா, accepted output total cost என்ன என்பதைக் தனித்தனியாக எழுதவும்.
எது மலிவு?
Same-condition ledger இல்லாமல் universal winner இல்லை.
List price மட்டும் போதுமா?
இல்லை; failure, retry, review, fix, input மற்றும் accepted count சேர்க்கவும்.
Further Reading
தொடர்புடைய வழிகாட்டி
Billing Units