GPT Image vs Nano Banana Pro: เทียบราคา คุณภาพ และภาษาไทยในภาพ
สรุปสั้น ๆ
ทั้งสองตัวมีจุดเด่นคนละด้าน GPT Image 2 ครองอันดับหนึ่งทั้งบน leaderboard ของ Arena.ai และ Artificial Analysis และทำได้ดีเป็นพิเศษเรื่องการเขียนข้อความในภาพ ขณะที่ Nano Banana Pro ราคาถูกกว่า และรับภาพอ้างอิงได้ 14 ภาพ สรุปโดยย่อคือ งานที่มีตัวหนังสือเป็นหลักให้ใช้ GPT Image 2 ส่วนงานผลิตจำนวนมากให้ใช้ Nano Banana 2 ซึ่งราคาถูกกว่ารุ่น Pro ครึ่งหนึ่ง แต่ทำคะแนนบน Qwen-Image-Bench ได้สูงกว่าเล็กน้อย ส่วนภาษาไทยในภาพยังไม่มี benchmark สาธารณะ จึงต้องทดสอบเอง
ทีมออกแบบและการตลาดในประเทศไทยกำลังเลือกระหว่าง GPT Image ของ OpenAI กับ Nano Banana ของ Google บทความนี้เทียบเฉพาะสิ่งที่ตรวจสอบได้ และระบุไว้ชัดเจนว่าตรงไหนที่หลักฐานยังไม่เพียงพอ
ผู้เขียนไม่ได้ทดสอบสร้างภาพด้วยตัวเอง ทุกข้อความเรื่องคุณภาพจึงอ้างอิงจากเอกสารของผู้ผลิต จาก leaderboard สาธารณะ หรือจากการทดสอบอิสระที่ระบุแหล่งไว้
ชื่อทางการและรุ่นล่าสุดของทั้งสองตัว
ฝั่ง OpenAI รุ่นปัจจุบันคือ GPT Image 2 ซึ่งมี model ID เป็น gpt-image-2 เปิดตัวเมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 ส่วนชื่อที่ผู้ใช้ทั่วไปเห็นคือ ChatGPT Images 2.0
รุ่นนี้เป็น model ภาพตัวแรกของ OpenAI ที่มีขั้นตอนคิดก่อนสร้างภาพ ขณะที่ DALL·E ถูกถอดออกจาก API ไปแล้ว
ฝั่ง Google ชื่อทางการของ Nano Banana Pro คือ Gemini 3 Pro Image ซึ่งมี model ID เป็น gemini-3-pro-image ประกาศเมื่อวันที่ 20 พฤศจิกายน 2025 และเปิดใช้งานทั่วไปบน Vertex AI เมื่อวันที่ 28 พฤษภาคม 2026
สิ่งที่หลายคนมองข้ามคือ Google ไม่ได้มี model ภาพเพียงตัวเดียว เพราะ Nano Banana 2 มีชื่อทางการว่า Gemini 3.1 Flash Image ออกเมื่อวันที่ 26 กุมภาพันธ์ 2026 และราคาถูกกว่ารุ่น Pro ครึ่งหนึ่ง
จุดที่ต้องระวัง — ความละเอียดระดับ 1K และ 2K เปิดใช้งานทั่วไปแล้ว แต่ระดับ 4K ยังเป็น preview บน Vertex ซึ่งมีผลกับความคุ้มครองทางกฎหมายที่จะกล่าวถึงต่อไป
เข้าถึงแต่ละตัวได้จากที่ไหนบ้าง
- GPT Image 2 — ใช้ได้ทุกแพ็กเกจของ ChatGPT แต่ mode คิดก่อนสร้างภาพจำกัดเฉพาะ Plus, Pro และ Business ส่วนฝั่งนักพัฒนาเรียกผ่าน Images API และ Responses API รองรับการทำงานแบบ Batch และเปิดใช้งานทั่วไปบน Azure แล้ว
- Nano Banana Pro และ Nano Banana 2 — ใช้ได้ในแอป Gemini ทุกระดับ รวมถึงระดับฟรี ต่างกันที่ quota โดย AI Plus ได้ 2 เท่า และ AI Pro ได้ 4 เท่า
- ช่องทางนักพัฒนาฝั่ง Google — Google AI Studio, Gemini API และ Vertex AI โดย Vertex เป็นช่องทางเดียวที่มีข้อตกลงระดับบริการสำหรับองค์กร
มีสองข้อที่มีผลกับการวางแผน ข้อแรก การเรียกใช้ gpt-image-2 ต้องผ่านการยืนยันตัวตนองค์กรของ OpenAI ก่อน ข้อที่สอง model Nano Banana รุ่น 3.x ไม่มีระดับฟรีผ่าน API
ราคาต่อภาพ เทียบกันโดยตรง
Google คิดราคาต่อภาพตามความละเอียด ส่วน OpenAI คิดตาม token ภาพขาออกที่ 30 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้าน token ราคาฝั่ง OpenAI จึงขึ้นอยู่กับขนาด สัดส่วน และระดับคุณภาพ
| model | ระดับหรือความละเอียด | ราคาต่อภาพ (ดอลลาร์) | แบบ Batch |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | low, 1024×1024 | 0.006 | ลด 50% |
| GPT Image 2 | medium, 1024×1024 | 0.053 | ลด 50% |
| GPT Image 2 | high, 1024×1024 | 0.211 | ลด 50% |
| Nano Banana Pro | 1K และ 2K | 0.134 | 0.067 |
| Nano Banana Pro | 4K | 0.24 | 0.12 |
| Nano Banana 2 | 1K | 0.067 | 0.034 |
| Nano Banana 2 | 4K | 0.151 | 0.076 |
ตัวเลขทั้งหมดมาจากหน้าราคาทางการของทั้งสองค่าย และตรงกับข้อมูลอิสระของ Artificial Analysis ที่ระบุไว้ที่ 211 ดอลลาร์ต่อหนึ่งพันภาพสำหรับ GPT Image 2, 134 ดอลลาร์สำหรับ Nano Banana Pro และ 67 ดอลลาร์สำหรับ Nano Banana 2
ที่ระดับคุณภาพสูงสุด GPT Image 2 มีราคาสูงกว่า Nano Banana Pro ราว 1.6 เท่า และสูงกว่า Nano Banana 2 ราว 3 เท่า แต่หากลดลงมาที่ระดับ medium ราคาจะถูกกว่า Nano Banana Pro ทันที
กับดักในการคำนวณงบประมาณ — ราคาของ GPT Image 2 ไม่ได้แปรผันตรงกับขนาดภาพ เพราะการคิด token แบ่งเป็นช่วงตามสัดส่วน ภาพที่ใหญ่แต่ยาวกว่าจึงอาจใช้ token น้อยกว่าภาพจัตุรัสที่เล็กกว่า ควรทดสอบด้วยขนาดจริงก่อนตั้งงบประมาณ
เทียบความสามารถที่มีผลกับงานจริง
| หัวข้อ | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Arena.ai หมวด text-to-image | 1381 คะแนน อันดับ 1 | 1246 คะแนน อันดับ 12 |
| Artificial Analysis | 1370 คะแนน อันดับ 1 | 1300 คะแนน อันดับ 6 |
| Qwen-Image-Bench | 64.69 | 59.45 |
| ความละเอียดสูงสุด | ด้านยาวไม่เกิน 3840 pixel | 6336×2688 ที่สัดส่วน 21:9 |
| สัดส่วนภาพ | กำหนดเองได้ตั้งแต่ 1:3 ถึง 3:1 | เลือกจากรายการตายตัว 15 แบบ |
| ภาพอ้างอิงสูงสุด | 16 ภาพ | 14 ภาพ โดยคงลักษณะวัตถุได้ถึง 6 ชิ้น และคงหน้าคนได้ถึง 5 คน |
| พื้นหลังโปร่งใส | ไม่รองรับ | ไม่ระบุในเอกสาร |
| เชื่อมข้อมูลสด | ค้นเว็บก่อนสร้างภาพได้ | เชื่อม Google Search ได้ |
| ลายน้ำที่มองไม่เห็น | SynthID และ C2PA | SynthID |
ข้อที่มักเป็นปัญหาตอนใช้งานจริงคือพื้นหลังโปร่งใส เพราะเอกสารของ OpenAI ระบุไว้ชัดเจนว่า GPT Image 2 ไม่รองรับ ซึ่งต่างจากรุ่นก่อนหน้า หากคุณต้องการไฟล์ PNG พื้นหลังใส ต้องเผื่อขั้นตอนตัดพื้นหลังเพิ่ม
ข้อความภาษาไทยในภาพ สิ่งที่หลักฐานบอกได้และบอกไม่ได้
นี่คือหัวข้อที่ทีมไทยอยากรู้มากที่สุด และเป็นหัวข้อที่หลักฐานบางที่สุด คำตอบตามหลักฐานเท่าที่มีคือ ไม่มี benchmark สาธารณะที่ทดสอบการเขียนอักษรไทยในภาพอย่างเป็นระบบ ทั้งจากผู้ผลิตและจากบุคคลที่สาม
สิ่งที่ตรวจสอบได้มีอยู่สามข้อ
- เอกสารของ Google Cloud — ระบุว่า model ภาพของ Gemini รองรับมากกว่า 35 ภาษา แต่แยกรายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุดไว้ต่างหาก สำหรับ Gemini 3 Pro Image ได้แก่ ar-EG, de-DE, EN, es-MX, fr-FR, hi-IN, id-ID, it-IT, ja-JP, ko-KR, pt-BR, ru-RU, ua-UA, vi-VN และ zh-CN โดยภาษาไทยไม่อยู่ในรายการ ขณะที่ภาษาเวียดนามและอินโดนีเซียอยู่ในรายการ
- ประกาศเปิดตัว GPT Image 2 — OpenAI ระบุภาษาที่ปรับปรุงการเขียนอักษรที่ไม่ใช่ละตินให้ดีขึ้น ได้แก่ ญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี และเบงกาลี ซึ่งไม่มีภาษาไทยเช่นกัน
- การทดสอบอิสระที่ละเอียดที่สุดเท่าที่หาได้ — เป็นการเทียบห้า model ด้วยข้อความเจ็ดตำแหน่งในภาพเดียว ผลคือ GPT Image 2 และ Nano Banana 2 เขียนถูกต้องครบทุกตำแหน่ง แต่ผู้ทดสอบระบุไว้เองว่ารอบนั้นใช้อักษรละตินอย่างเดียว จึงสรุปเรื่องหลายภาษาไม่ได้
อย่าเชื่อตัวเลขความแม่นยำของข้อความที่อ้างกันตามเว็บไซต์รีวิวว่าอยู่ในระดับ 94% ถึง 99% เพราะส่วนใหญ่มาจากผู้ให้บริการที่ขายสิทธิ์เข้าถึง API ต่อ ซึ่งไม่เปิดเผยชุดทดสอบและไม่ระบุภาษา แม้แต่กราฟที่ Google เผยแพร่เองก็เทียบกับ GPT-Image-1 ซึ่งเป็น model ของเดือนเมษายน 2025 คนละรุ่นกับ GPT Image 2 ที่นำมาเทียบในบทความนี้
งานวิชาการที่ใกล้เคียงที่สุดคือ benchmark ชื่อ Qwen-Image-Bench บน arXiv เดือนพฤษภาคม 2026 ซึ่งให้คะแนนรวม GPT Image 2 ที่ 64.69 นำ Nano Banana 2 ที่ 59.82 และ Nano Banana Pro ที่ 59.45
งานนี้พบว่าข้อความคือจุดที่แต่ละ model ต่างกันมากที่สุด แต่หมวดข้ามภาษาใช้เพียงภาษาจีนกับอังกฤษ จึงยังตอบเรื่องภาษาไทยไม่ได้
ที่สำคัญคือ Google ยอมรับเองว่า model ยังมีปัญหากับการสะกดคำและรายละเอียดเล็ก ๆ ขณะที่หน้า model ของ DeepMind ระบุไว้ว่าอาจมีข้อผิดพลาดด้านไวยากรณ์และความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม
ข้อจำกัดนี้ตรงกับลักษณะของภาษาไทยพอดี เพราะภาษาไทยมีสระบน สระล่าง วรรณยุกต์ที่ซ้อนกันหลายชั้น และไม่เว้นวรรคระหว่างคำ
- ทดสอบด้วยข้อความจริง — ใช้คำโปรยจากแคมเปญจริง เพราะปัญหามักปรากฏตอนที่มีวรรณยุกต์ซ้อนกับสระ
- เทียบด้วย prompt เดียวกัน — สร้างอย่างน้อย 20 ภาพต่อ model เพื่อดูอัตราความผิดพลาด ไม่ใช่ดูจากภาพเดียว
- ให้คนไทยตรวจทุกภาพ — ทั้งผู้ผลิตและผู้ทดสอบอิสระแนะนำตรงกัน
- เตรียมทางเลือกสำรองไว้ — หากอัตราความผิดพลาดสูง ให้สร้างภาพเปล่าแล้ววางตัวหนังสือไทยทับด้วยฟอนต์จริง
ข้อสุดท้ายคือข้อที่สำคัญที่สุด หากข้อความต้องถูกต้องแน่นอน เช่น ราคาหรือเงื่อนไขโปรโมชัน การให้ AI เขียนตัวหนังสือคือความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น
แก้ภาพเดิม การทำ inpainting และการรวมหลายภาพ
งานจริงส่วนใหญ่คือการแก้ภาพที่มีอยู่แล้ว ฝั่ง OpenAI รองรับ mask แต่เอกสารระบุว่าการทำงานของ mask อ้างอิงจาก prompt ทั้งหมด และอาจไม่ยึดตามขอบเขตของ mask เสมอไป ข้อนี้มีผลโดยตรงกับงานตกแต่งภาพเฉพาะจุด
ทางฝั่ง Google จุดเด่นอยู่ที่การรับภาพอ้างอิงได้ถึง 14 ภาพ และคงใบหน้าของบุคคลได้ 5 คน
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-image",
contents=[product_img, scene_img, "วางสินค้าบนโต๊ะไม้ แสงธรรมชาติ"],
)ด้านคะแนนบน leaderboard ทั้งสองแห่งให้ผลไม่ตรงกัน จึงยังไม่มี model ใดเหนือกว่าอย่างชัดเจน
บน Arena.ai หมวดแก้ภาพเดี่ยว GPT Image 2 นำอยู่ที่ 1463 คะแนน ส่วน Nano Banana Pro อยู่อันดับ 8 ที่ 1389 คะแนน
แต่บน Artificial Analysis อันดับหนึ่งกลับเป็น Reve 2.1 ที่ 1262 คะแนน โดย GPT Image 2 ตามมาที่ 1258 คะแนน ระยะห่างนี้น้อยกว่าค่าความคลาดเคลื่อน จึงถือว่าเสมอกันทางสถิติ
ระวังตัวเลขเก่าที่ยังปรากฏอยู่ตามหน้าเว็บต่าง ๆ ตอนเปิดตัว OpenAI ประกาศว่า GPT Image 2 ได้ 1512 คะแนน และนำอันดับสองอยู่ถึง 242 คะแนน นั่นคือตัวเลข ณ วันเปิดตัวที่ยังมีการโหวตน้อย ข้อมูลของวันที่ 10 สิงหาคม 2026 ระบุว่าคะแนนจริงคือ 1381 และนำอยู่ 45 คะแนน
ลายน้ำและการพิสูจน์ที่มา SynthID กับ C2PA
ความเข้าใจเดิมที่ว่า Google ฝังลายน้ำ ส่วน OpenAI ไม่ฝัง ใช้ไม่ได้แล้ว เพราะเมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม 2026 OpenAI เข้าร่วมมาตรฐาน C2PA และร่วมมือกับ Google ในการฝัง SynthID ลงในผลลัพธ์ของตัวเองด้วย
- Nano Banana Pro — เอกสาร Gemini API ระบุว่าภาพที่สร้างขึ้นทุกภาพมีลายน้ำ SynthID ซึ่งออกแบบให้ทนต่อการ crop การใส่ filter และการบีบอัด
- GPT Image 2 — ศูนย์ช่วยเหลือของ OpenAI ระบุว่าภาพจาก ChatGPT, Codex และ OpenAI API มีทั้ง metadata แบบ C2PA และลายน้ำ SynthID
- ลายน้ำที่มองเห็นได้ — ฝั่ง Google ระดับฟรีและ Pro จะมีสัญลักษณ์ประกายดาวของ Gemini ปรากฏบนภาพด้วย ส่วนระดับ Ultra และช่องทางนักพัฒนาสามารถนำออกได้ ขณะที่ฝั่ง OpenAI ไม่มีลายน้ำที่มองเห็นโดยอัตโนมัติ
สิ่งที่มีผลกับงานจริงคือ metadata แบบ C2PA หายไปได้ง่ายเมื่อแก้ไฟล์หรืออัปโหลดขึ้นโซเชียลมีเดีย แต่ SynthID ฝังอยู่ในตัวภาพ จึงคงอยู่ได้แม้ผ่านการแปลงไฟล์บางรูปแบบ
เรื่องนี้หมายความว่าอย่างไรกับงานเชิงพาณิชย์ — ลายน้ำที่มองไม่เห็นไม่ได้ห้ามใช้ภาพเชิงพาณิชย์ แต่อย่าวางแผนบนสมมติฐานว่าจะปกปิดได้ว่าภาพสร้างด้วย AI หากลูกค้าหรือแพลตฟอร์มโฆษณามีนโยบายที่ต้องเปิดเผย ให้ถือว่าตรวจสอบได้เสมอ
สิทธิ์ใช้งานเชิงพาณิชย์ และข้อควรระวังเรื่องข้อมูล
ทั้งสองค่ายอนุญาตให้ใช้ภาพเชิงพาณิชย์ โดยเงื่อนไขของ OpenAI ฉบับที่มีผลวันที่ 1 มกราคม 2026 ระบุว่าผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ ส่วน Google ระบุว่าจะไม่อ้างสิทธิ์ความเป็นเจ้าของ
แต่ทั้งคู่เตือนตรงกันว่าผู้ใช้รายอื่นอาจได้ภาพที่คล้ายกัน คุณจึงไม่ได้ผูกขาดภาพที่สร้างขึ้น
เรื่องความลับของข้อมูลต้องอ่านให้ละเอียด เพราะเงื่อนไขของ Gemini API แยกชัดเจนระหว่างบริการที่ไม่เสียเงินกับบริการที่เสียเงิน ในฝั่งที่ไม่เสียเงิน Google ระบุว่าจะนำเนื้อหาที่คุณส่งเข้าไปและคำตอบที่ได้ไปใช้พัฒนาผลิตภัณฑ์ และผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์อาจอ่านได้ ดังนั้นหากคุณทดลองงานลูกค้าที่มีข้อตกลงรักษาความลับใน AI Studio บนโปรเจกต์ที่ไม่เสียเงิน ก็เท่ากับเข้าข่ายเงื่อนไขนี้แล้ว
เรื่องที่สองคือความคุ้มครองทางกฎหมาย ทั้งคู่รับผิดชดใช้กรณีถูกฟ้องละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาจากการใช้ผลลัพธ์ แต่มีข้อยกเว้นที่กระทบงานการตลาดโดยตรง
- ฝั่ง Google — คุ้มครองเฉพาะบริการที่เสียเงินและเป็นรุ่นที่เปิดใช้งานทั่วไปแล้ว ส่วนรุ่น preview และระดับฟรีไม่อยู่ในขอบเขต
- ฝั่ง OpenAI — คุ้มครองลูกค้า API และ ChatGPT ระดับองค์กร แต่ไม่คุ้มครองแพ็กเกจผู้ใช้ทั่วไปอย่าง Free, Plus และ Pro
- ข้อยกเว้นที่เหมือนกัน — ทั้งคู่ไม่คุ้มครองข้อเรียกร้องเรื่องเครื่องหมายการค้าที่เกิดจากการนำผลลัพธ์ไปใช้ทางการค้า หากภาพที่ได้คล้ายกับโลโก้ของคนอื่น คุณต้องรับความเสี่ยงเอง
การสร้างภาพบุคคลจริงโดยไม่ได้รับความยินยอมก็ผิดนโยบายของทั้งสองค่าย เพราะสิทธิ์ในภาพลักษณ์ของบุคคลเป็นคนละเรื่องกับสิทธิ์ในผลลัพธ์
เลือกใช้ตัวไหนกับงานประเภทใด
- งานสร้างสรรค์เพื่อการโฆษณา — เลือก GPT Image 2 หากชิ้นงานมีตัวหนังสือเป็นหลัก เพราะนำอยู่บน leaderboard ทั้งสองแห่ง แต่หากเป็นภาพบรรยากาศ ฝั่ง Google คุ้มค่ากว่า
- ภาพสินค้า — Nano Banana Pro ได้เปรียบเรื่องรับภาพอ้างอิงได้ 14 ภาพ จึงรักษาหน้าตาของสินค้าจริงได้ดีกว่าเมื่อต้องเปลี่ยนฉาก
- งานกราฟิกภาษาไทย — ยังสรุปจากหลักฐานสาธารณะไม่ได้ ต้องทดสอบเองทั้งคู่ และหากข้อความต้องถูกต้องแน่นอน ให้วางตัวหนังสือทับเองด้วยฟอนต์จริง
- ภาพจำลองหน้าจอ — GPT Image 2 ได้คะแนนสูงกว่าด้านการจัดวางข้อความ แต่ควรถือเป็นภาพนำเสนอแนวคิด ไม่ใช่สเปกที่นำไปพัฒนาเป็นโค้ดได้โดยตรง
- งานผลิตจำนวนมาก — Nano Banana 2 คุ้มค่าที่สุดอย่างชัดเจน ที่ 0.067 ดอลลาร์ต่อภาพระดับ 1K และเหลือ 0.034 ดอลลาร์เมื่อใช้ Batch
ข้อสังเกตที่ขัดกับความคาดหมายคือ หากเลือกฝั่ง Google อย่าเลือกรุ่น Pro โดยอัตโนมัติ เพราะ Nano Banana 2 ราคาถูกกว่าครึ่งหนึ่ง และบน Qwen-Image-Bench ยังทำคะแนนได้ 59.82 ซึ่งสูงกว่ารุ่น Pro ที่ 59.45 จึงควรเลือกรุ่น Pro เฉพาะเมื่อต้องการความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริงสูงสุดเท่านั้น
หลักฐานที่ยังบาง และสิ่งที่คุณต้องทดสอบเอง
- ภาษาไทยในภาพ — ไม่มี benchmark ที่ทดสอบอักษรไทยในภาพอย่างเป็นระบบ ทั้งจากผู้ผลิตและจากบุคคลที่สาม
- ความเร็ว — ตัวเลขจากบุคคลที่สามขัดแย้งกันอย่างรุนแรง มีตั้งแต่ 4 ถึง 112 วินาทีสำหรับ model เดียวกัน ที่พอเชื่อถือได้มีเพียงคำแถลงของผู้ผลิต โดย OpenAI ระบุว่า prompt ที่ซับซ้อนอาจใช้เวลาถึง 2 นาที ส่วน Google ระบุว่า Nano Banana 2 ใช้เวลาต่ำกว่า 20 วินาที
- คะแนน Elo — แต่ละ leaderboard ใช้มาตรวัดต่างกันและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ตัวเลขในบทความนี้จึงเป็นภาพ ณ เดือนสิงหาคม 2026
- ตัวเลข 5 คนและ 14 ภาพ — ตัวเลขที่พบตามหน้าเว็บต่าง ๆ สืบย้อนกลับไปได้ถึงประโยคเดียวของ Google เอง และยังไม่มีการวัดซ้ำจากผู้อื่น
วิธีที่ถูกต้องคือทดสอบด้วยงานจริงของคุณ กำหนดเกณฑ์ไว้ล่วงหน้า เช่น อัตราที่ต้องแก้งานซ้ำ และต้นทุนต่อชิ้นที่ผ่านการอนุมัติ
จากนั้นรัน prompt ชุดเดียวกันกับทั้งสอง model อย่างน้อย model ละ 20 ภาพ เพราะตัวเลขจากงานของคุณเองเชื่อถือได้มากกว่า leaderboard ใด ๆ
คำถามที่พบบ่อย
ตัวไหนเขียนภาษาไทยในภาพได้ดีกว่ากัน
ใช้ภาพที่สร้างขึ้นในเชิงพาณิชย์ได้หรือไม่
ราคาต่อภาพเท่าไร
ภาพที่สร้างขึ้นมีลายน้ำฝังอยู่หรือไม่
ตัวไหนแก้ภาพเดิมได้ดีกว่ากัน
ควรใช้ระดับฟรีของ Gemini API กับงานลูกค้าหรือไม่
หากต้องผลิตภาพจำนวนมากควรเลือกอะไร
แหล่งอ้างอิง
ทุกตัวเลขและข้อเท็จจริงในบทความนี้ตรวจสอบกับแหล่งด้านล่างเมื่อ 21 สิงหาคม 2026 หากผู้ให้บริการเปลี่ยนราคาหรือฟีเจอร์หลังจากนั้น ให้ยึดตามหน้าต้นทาง
- ai.google.dev/gemini-api/…/pricingราคาทางการต่อภาพทุกรุ่นของ Gemini
- developers.openai.com/api/…/image-generationสเปกและราคาต่อภาพของ gpt-image-2
- developers.openai.com/api/…/gpt-image-2model ID, snapshot และ limit
- ai.google.dev/gemini-api/…/image-generationความละเอียด สัดส่วนภาพ และ SynthID
- docs.cloud.google.com/vertex-ai/…/3-pro-imageสถานะเปิดใช้งานทั่วไป 28 พฤษภาคม 2026
- blog.google/innovation-and-ai/…/nano-banana-proประกาศทางการ ลายน้ำ 5 คน และ 14 ภาพ
- blog.google/innovation-and-ai/…/nano-banana-2Nano Banana 2 ออกวันที่ 26 กุมภาพันธ์ 2026
- deepmind.google/models/…/proสัดส่วนภาพ และข้อจำกัดที่ Google ยอมรับเอง
- docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/…/gemini-image-generation-limitationsรายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุด ซึ่งไม่มีภาษาไทย
- ai.google.dev/gemini-api/termsเงื่อนไขแบบฟรีกับเสียเงิน และความเป็นเจ้าของผลลัพธ์
- openai.com/policies/terms-of-useผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ มีผลวันที่ 1 มกราคม 2026
- openai.com/policies/service-termsความคุ้มครอง และข้อยกเว้นเรื่องเครื่องหมายการค้า
- cloud.google.com/terms/generative-ai-indemnified-servicesความคุ้มครองเฉพาะบริการเสียเงินรุ่นที่เปิดใช้งานทั่วไป
- developers.openai.com/api/…/content-provenanceC2PA และ SynthID ฝั่ง OpenAI
- openai.com/index/advancing-content-provenanceOpenAI เข้าร่วม C2PA วันที่ 19 พฤษภาคม 2026
- support.google.com/gemini/…/16722517เครื่องมือตรวจ SynthID ในแอป Gemini
- arena.ai/leaderboard/text-to-imageคะแนน Elo หมวด text-to-image วันที่ 10 สิงหาคม 2026
- arena.ai/leaderboard/image-editคะแนน Elo หมวดแก้ภาพ วันที่ 7 สิงหาคม 2026
- artificialanalysis.ai/image/…/text-to-imageคะแนนและราคาต่อหนึ่งพันภาพ
- artificialanalysis.ai/image/…/editingอันดับหมวดแก้ภาพที่ขัดกับ Arena.ai
- arxiv.org/html/2605.28091v1Qwen-Image-Bench คะแนนการทำตามคำสั่ง
- masonry.so/blog/best-ai-image-model-for-text-renderingการทดสอบข้อความอิสระ ที่ระบุว่าใช้อักษรละตินเท่านั้น
อ้างอิงบทความนี้
ถ้าคุณหรือ AI Assistant นำเนื้อหาจากหน้านี้ไปใช้ต่อ ขอความกรุณาอ้างอิงตามรูปแบบนี้
ทีมวิศวกรรม Nexion. "GPT Image vs Nano Banana Pro: เทียบราคา คุณภาพ และภาษาไทยในภาพ". Nexion Co., Ltd, 13 สิงหาคม 2026. https://www.nexion.co.th/articles/gpt-image-vs-nano-banana-pro
เวอร์ชันข้อความล้วนสำหรับเครื่องอ่าน: /articles/gpt-image-vs-nano-banana-pro.md · /llms.txt
อยากให้เรื่องพวกนี้เกิดขึ้นจริงในธุรกิจคุณไหม?
เราเปลี่ยนสิ่งที่เขียนไว้ในบทความ ให้กลายเป็นระบบที่ขึ้นใช้งานจริงและอยู่ได้ยาว
คุยกับทีมของเรา