Nano Banana Pro بمقابلہ GPT Image 2: Accepted-Output Cost کیسے نکالیں
خلاصہ: quality، size، billing mode اور pass rate جانے بغیر کسی route کو ہمیشہ سستا نہ کہیں۔ GPT Image 2 اور Nano Banana Pro کی قیمتیں مختلف quality/resolution lanes کی ہو سکتی ہیں۔ Live benchmark یا winner کے بجائے اپنے account، تاریخ اور official price source کے ساتھ test ledger بنائیں۔
دونوں routes کو ایک ہی task، delivery requirement اور retry budget دیں۔ ہر billed attempt، failure، human review، fix اور rejection لکھیں:
Total delivery cost = generation bill + review cost + fix cost
Accepted cost per image = (G + R + F) ÷ K
اگر K = 0 ہو تو نتیجہ “no valid winner” ہے۔
Route واضح کریں
“Nano Banana” original، 2، Pro، Gemini App یا third-party route ہو سکتا ہے۔ “GPT Image 2” official gpt-image-2، ChatGPT app یا gateway ہو سکتا ہے۔ Model ID، account owner، billing mode، price source اور check date لکھے بغیر comparison معتبر نہیں۔
| Route | Owner | کیا verify کریں |
|---|---|---|
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 اور Flex کو label کے بغیر نہ ملائیں۔ Input images، text، failures، retries، review اور fixes list price کے علاوہ ہیں۔
Break-even Worksheet
دونوں طرف 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 اور (G + R + F) ÷ K لکھیں۔ ایک جیسی delivery quantity پوری نہ ہو تو کم list price winner نہیں۔
Character اور Product Acceptance
Character test میں ایک ہی anchor، locked features، allowed variations، final size، retry budget اور reviewer رکھیں۔ Face، body، hair، clothing، props، colors اور style الگ pass/fail کریں۔ خوبصورت پہلا portrait کافی نہیں؛ real delivery کا hardest shot ٹیسٹ کریں۔ ایک variable-reduction fix دیں؛ دوبارہ fail ہو تو route switch یا human repair cost لکھیں۔
Product background replacement میں نیا product generate نہیں کرنا؛ موجودہ SKU photo کا صرف بیرونی background بدلنا ہے۔ Logo، model، capacity، warning، color، material، outline، accessory، shadow، perspective، format اور pixels item-by-item چیک کریں۔ Mask، transparent PNG یا compositing کے لیے زیادہ controllable workflow لیں۔
A/B Test اور FAQ
ایک licensed non-sensitive input، target background، protection list، allowed changes اور fixed retry budget پہلے لکھیں۔ Route ID، settings، وقت، account، files، rejection reasons اور reviewer محفوظ کریں۔ الگ نتیجے دیں: image بنی، صحیح model نے بنائی، accepted ہوئی، اور accepted output کی total cost کیا تھی۔
کون سا سستا ہے؟
Same-condition ledger کے بغیر universal winner نہیں۔
کیا list price کافی ہے؟
نہیں؛ failure، retry، review، fix، input اور accepted count شامل کریں۔
کیا reference image acceptance ہے؟
نہیں۔ یہ input method ہے؛ identity preservation per-shot verify کریں۔
Further Reading
متعلقہ رہنما
Billing Units