GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro vs FLUX.2 - co wybrać

Krótka odpowiedź: Nano Banana Pro daje najlepsze pojedyncze obrazy i pewnie pisze po polsku, GPT Image 2.5 jest najtańszy z tej trójki i też nie myli ogonków, a FLUX.2 robi dobre zdjęcia z kilku referencji, ale na polskich napisach się potyka. Do edycji samym poleceniem jest jeszcze FLUX.1 Kontext. W Jantarisie obraz kosztuje 0,254 zł za obraz w GPT Image 2.5, od 0,439 zł za obraz w Nano Banana Pro i od 0,404 zł za obraz w FLUX.2 [pro]. Niżej porównanie parametrów i wyniki moich testów na tych samych poleceniach.

Modele w porównaniu

"Od" przy cenie oznacza, że wyższa rozdzielczość kosztuje więcej. Dokładne stawki dla każdej rozdzielczości są na stronach modeli. Przy GPT Image 2.5 cena w Jantarisie jest stała: nie zależy od ustawienia quality, rozmiaru ani liczby referencji.

Mój test: te same polecenia, jedna próba

Na promptowy.com prowadzę własne porównania generatorów. 27 września 2026 roku puściłem pięć tych samych poleceń przez osiem modeli z API: targ w Warszawie, szyld "PIEKARNIA ŻÓŁĆ", płaską ilustrację bez napisów, portret z dłońmi i pierogi z góry. Proporcje 16:9, jedna próba, bez wybierania ładniejszych wersji. Tego samego dnia tymi samymi poleceniami sprawdziłem oba warianty GPT Image 2.5. Pełne plansze i opis ocen są w rankingu generatorów obrazów i w teście GPT Image 2.5.

Zastrzeżenia: oceny są moje, jedna próba na polecenie, a czasy zmierzyłem przez inne API niż Jantaris, więc u nas mogą być inne. W Jantarisie gpt-image-2.5 to wariant Flare, a gpt-image-2.5-sunburst to Sunburst.

GPT Image 2.5 i Sunburst

GPT Image 2.5 to generacja modeli obrazów OpenAI z września 2026 roku, w API w dwóch wariantach. Flare jest szybszy, Sunburst według OpenAI jest przeznaczony do długich łańcuchów edycji, w których produkt albo postać ma się nie rozjechać, i liczy wolniej.

Mocne strony:

• Polski tekst. Szyld "PIEKARNIA ŻÓŁĆ" był poprawny w obu wariantach i w trzech jakościach, od medium do max. Na targu model sam postawił poprawne kartki z cenami.
• Proste rozmiary. Trzy gotowe formaty (kwadrat, poziom, pion) albo auto, w jednej cenie.
• Do 16 referencji. Podajesz je w image_urls i zapytanie zmienia się w edycję.
• Cena w Jantarisie. Stała za obraz, także przy quality: "max".

Co mnie zaskoczyło: Sunburst i Flare dały prawie identyczne kadry w czterech z pięciu poleceń, z tym samym mężczyzną w tym samym swetrze. Sunburst wygrywał detalami, np. dłońmi.

Słabsza strona to edycja z zachowaniem reszty kadru. W teście pięciu zmian jednym poleceniem na zdjęciu salonu (opisanym w przewodniku po FLUX) Sunburst przerysował miejsca, których miał nie ruszać, wyraźniej niż Nano Banana Pro: podobieństwo nietkniętych fragmentów SSIM 0,870 wobec 0,942 (1 = identyczne).

Nano Banana Pro i Nano Banana 2

Nano Banana Pro to oficjalnie Gemini 3 Pro Image od Google. Przyjmuje do 14 obrazów referencyjnych, ma 10 proporcji i trzy rozdzielczości: 1K, 2K i 4K. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) jest szybszą odmianą: do 4 obrazów w jednym zapytaniu, 14 proporcji aż do 8:1 i 1:8, rozdzielczość od 0,5K.

W moim rankingu Nano Banana Pro miał najwyższą średnią (9,0) i był w czołówce w każdym poleceniu. Nano Banana 2 dostał 8,6, był najszybszy ze wszystkich modeli w tym porównaniu (12,2 s) i jako jedyny dostał 10/10 za szyld, bo dorzucił jeszcze poprawną tabliczkę "OTWARTE". W sierpniowym teście polskiej typografii (szyld, plakat i neon z "Zażółć gęślą jaźń") Nano Banana 2 nie zrobił ani jednego błędu w literach.

Na co uważać:

• Model dopowiada. Nano Banana dopisywał od siebie kartki z cenami na targu, a w teście typografii daty i adres festiwalu, o które nikt nie prosił. Przy grafice dla klienta czytaj każdą linijkę.
• 4K to nie zawsze 4K detalu. W teście ostrości Nano Banana Pro oddał plik 5504x3072, ale ilość prawdziwego detalu odpowiadała około 4,2 Mpx. GPT Image 2.5 w 3840x2160 miał podobnie, około 4,1 Mpx.
• Polskie potrawy. Nano Banana 2 zrobił pierogi zwinięte jak gyoza. Pro poradził sobie dobrze.
• Jeden obraz na zapytanie w wersji Pro. Kilka wariantów to kilka zapytań. Nano Banana 2 da do 4 naraz.

Prompty i edycję w tym modelu opisałem szerzej w tekście Nano Banana Pro po polsku.

FLUX.2 i FLUX.1 Kontext

FLUX.2 od Black Forest Labs wyszedł w listopadzie 2025 roku. W Jantarisie są trzy warianty:

• [pro] - produkcyjny, fotorealizm, do 8 referencji, 1K albo 2K, prompt do 5000 znaków,
• [max] - najwyższa jakość i detal tej generacji, wyjście od 1 do 4 MP, pole seed,
• [flex] - wariant, który producent opisuje jako nastawiony na kontrolę i typografię, do 8 referencji, 1K albo 2K,
• FLUX.1 Kontext [pro] i [max] - starsza linia (maj 2025) do edycji samym poleceniem, bez masek, z zachowaniem postaci w kolejnych poprawkach; do 4 referencji, około 1 MP, z polem seed.

Mocna strona FLUX.2 to składanie sceny z kilku zdjęć: pokój z jednego, meble z innych, faktura koca z jeszcze innego. W moim rankingu FLUX.2 [pro] dostał po 8,5/10 za ilustrację, portret i pierogi, czyli zdjęcia wychodzą mu porządnie, i był szybki (13 s).

Słaby punkt to polskie znaki. W rankingu napisał "ZÓŁC" zamiast "ŻÓŁĆ". W sierpniowym teście typografii zrobił co najmniej cztery błędy na trzech grafikach, w tym "PIEKARNIÁ" z obcym akcentem i pangram jak poniżej.

Jeśli FLUX.2 ma robić grafikę z polskim tekstem, zostaw na niej puste miejsce i dodaj napis w edytorze.

Edycja i referencje

Zasada, która działa we wszystkich: jedna zmiana na raz i wprost napisane, co ma zostać bez zmian ("produkt, etykieta i cień zostają takie same"). Zdjęcia do edycji podajesz w image_urls jako publiczne adresy HTTPS.

Do czego który

Ten sam prompt w trzech modelach przez API

Każdy model ma trochę inne nazwy wartości. GPT Image 2.5 bierze rozmiar w pikselach (1536x1024), Nano Banana Pro i FLUX.2 proporcję (3:2) i rozdzielczość. Schemat każdego modelu zwraca GET /v1/models/{id}.

import os
import requests

API = "https://jantaris.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['JANTARIS_API_KEY']}"}
PROMPT = ('Witryna krakowskiej piekarni wieczorem, malowany szyld z napisem dokładnie '
          '"PIEKARNIA ŻÓŁĆ", ciepłe światło, chleb na półkach')

jobs = {
    "gpt-image-2.5": {"aspect_ratio": "1536x1024", "quality": "high"},
    "nano-banana-pro": {"aspect_ratio": "3:2", "resolution": "1k"},
    "flux-2-pro": {"aspect_ratio": "3:2", "resolution": "1K"},
}

for model, extra in jobs.items():
    r = requests.post(
        f"{API}/generate",
        params={"wait": 60},
        headers=HEADERS,
        json={"model": model, "input": {"prompt": PROMPT, **extra}},
        timeout=130,
    )
    task = r.json()
    if task.get("status") == "succeeded":
        print(model, task["output"][0]["url"], task["cost"])
    else:
        print(model, task.get("status"), task.get("error") or task.get("poll_url"))

Każdy model jest liczony osobno, a nieudane zadanie kosztuje 0 zł. Gdy obraz nie zdąży w 60 sekund (Sunburst w wysokiej jakości potrafi liczyć dłużej), odpowiedź zawiera poll_url do odpytania. Więcej o seriach i zapisie plików: generowanie obrazów przez API w Pythonie.

W Jantaris Studio zrobisz to samo bez kodu: ten sam prompt, zmieniasz model w liście i porównujesz wyniki w historii generacji. Jak pisać prompty, żeby takie porównanie miało sens, pokazuję w poradniku jak pisać prompty do obrazów AI. Gotową grafikę możesz potem ożywić, opis w tekście jak zrobić film AI ze zdjęcia.

Najczęstsze pytania

Który model obrazu najlepiej pisze po polsku?

W moich testach polski szyld bez błędu napisały Nano Banana Pro, Nano Banana 2 i GPT Image 2.5 w obu wariantach. FLUX.2 [pro] gubił kropki i kreski nad literami.

Czym różni się GPT Image 2.5 od GPT Image 2.5 Sunburst?

Sunburst jest wolniejszy i według OpenAI lepszy w długich seriach edycji. W moim teście oba dały prawie te same kadry, Sunburst był dokładniejszy w detalach (np. dłoniach) i liczył 1,5-2 razy dłużej.

Nano Banana Pro czy Nano Banana 2?

Pro do pojedynczych grafik, w których liczy się jakość (9,0 wobec 8,6 w moim rankingu). Nano Banana 2 do serii: jest szybszy, daje do 4 obrazów w zapytaniu i ma skrajne proporcje, np. 8:1.

Który z tych modeli jest najtańszy?

W chwili pisania GPT Image 2.5 (0,254 zł za obraz). Aktualne stawki wszystkich modeli są w cenniku. Płacisz w złotówkach z VAT, BLIK-iem, z fakturą VAT po każdym doładowaniu.

Czy mogę edytować własne zdjęcie w tych modelach?

Tak, wszystkie przyjmują obrazy w image_urls: GPT Image 2.5 do 16, Nano Banana Pro do 14, FLUX.2 do 8, FLUX.1 Kontext do 4. Przy zdjęciach ludzi pamiętaj o zgodzie osoby na wizerunek.

Czy któryś z nich jest za darmo?

W Jantarisie nie ma darmowego planu ani kredytów na start, płacisz od pierwszego obrazu, minimalne doładowanie to 40 zł. Google i OpenAI dają ograniczone darmowe generowanie w swoich aplikacjach Gemini i ChatGPT, z limitami ustalanymi przez nich.