GPT Image vs Nano Banana Pro: เทียบราคา คุณภาพ และภาษาไทยในภาพ
สรุปสั้น ๆ
ทั้งสองตัวเก่งคนละด้าน GPT Image 2 นำอันดับ 1 ทั้ง leaderboard Arena.ai และ Artificial Analysis และเด่นเรื่องข้อความในภาพ ส่วน Nano Banana Pro ถูกกว่า และรับภาพอ้างอิงได้ 14 ภาพ สรุปสั้น ๆ คือ งานที่มีตัวหนังสือเยอะให้ใช้ GPT Image 2 งานผลิตจำนวนมากให้ใช้ Nano Banana 2 ซึ่งถูกกว่า Pro ครึ่งหนึ่งแต่คะแนนสูงกว่า ส่วนภาษาไทยในภาพยังไม่มี benchmark สาธารณะ ต้องทดสอบเอง
ทีมออกแบบและการตลาดในไทยกำลังเลือกระหว่าง GPT Image ของ OpenAI กับ Nano Banana ของ Google บทความนี้เทียบเฉพาะสิ่งที่ตรวจสอบได้ และบอกตรง ๆ ว่าตรงไหนหลักฐานยังไม่พอ
ผู้เขียนไม่ได้ทดสอบสร้างภาพเอง ทุกข้อความเรื่องคุณภาพอ้างอิงจากเอกสารผู้ผลิต leaderboard สาธารณะ หรือการทดสอบอิสระที่ระบุแหล่งไว้
ชื่อทางการและรุ่นล่าสุดของทั้งสองตัว
ฝั่ง OpenAI รุ่นปัจจุบันคือ GPT Image 2 model ID gpt-image-2 เปิดตัว 21 เมษายน 2026 ชื่อฝั่งผู้ใช้ทั่วไปคือ ChatGPT Images 2.0
ตัวนี้เป็น model ภาพตัวแรกของ OpenAI ที่มีขั้นตอนคิดก่อนวาด ส่วน DALL·E ถูกถอดจาก API ไปแล้ว
ฝั่ง Google ชื่อทางการของ Nano Banana Pro คือ Gemini 3 Pro Image model ID gemini-3-pro-image ประกาศ 20 พฤศจิกายน 2025 และขึ้น GA บน Vertex AI เมื่อ 28 พฤษภาคม 2026
สิ่งที่หลายคนพลาดคือ Google มีมากกว่าหนึ่งตัว Nano Banana 2 ชื่อทางการคือ Gemini 3.1 Flash Image ออก 26 กุมภาพันธ์ 2026 และถูกกว่า Pro ครึ่งหนึ่ง
จุดที่ต้องระวัง — ความละเอียด 1K และ 2K เป็น GA แล้ว แต่ 4K ยังเป็น preview บน Vertex ซึ่งมีผลกับความคุ้มครองทางกฎหมายที่จะพูดถึงต่อไป
เข้าถึงแต่ละตัวได้จากที่ไหนบ้าง
- GPT Image 2 — ใช้ได้ทุกแพ็กเกจ ChatGPT แต่ mode คิดก่อนวาดจำกัดเฉพาะ Plus, Pro และ Business ฝั่งนักพัฒนาเรียกผ่าน Images API และ Responses API รองรับ Batch และเปิด GA บน Azure
- 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 เป็นช่องทางเดียวที่มี SLA ระดับองค์กร
มีสองข้อที่มีผลกับการวางแผน อย่างแรก การเรียก gpt-image-2 ต้องผ่านการยืนยันตัวตนองค์กรของ OpenAI ก่อน อย่างที่สอง model Nano Banana รุ่น 3.x ไม่มีระดับฟรีผ่าน API
ราคาต่อภาพ เทียบกันตรง ๆ
Google คิดราคาต่อภาพตามความละเอียด ส่วน OpenAI คิดตาม token ภาพขาออกที่ 30 ดอลลาร์ต่อล้าน token ราคาฝั่ง OpenAI จึงขึ้นกับขนาด สัดส่วน และระดับคุณภาพ
| Model | ระดับ / ความละเอียด | ราคาต่อภาพ (USD) | 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 / 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 ที่ระบุ 211 ดอลลาร์ต่อพันภาพสำหรับ GPT Image 2, 134 สำหรับ Nano Banana Pro และ 67 สำหรับ Nano Banana 2
ที่คุณภาพสูงสุด GPT Image 2 แพงกว่า Nano Banana Pro ราว 1.6 เท่า และแพงกว่า Nano Banana 2 ราว 3 เท่า แต่ถ้าลดมาที่ระดับ medium ราคาจะถูกกว่า Nano Banana Pro ทันที
กับดักการคำนวณงบ — ราคาของ GPT Image 2 ไม่แปรผันตรงกับขนาดภาพ เพราะการคิด token แบ่งช่วงตามสัดส่วน ภาพใหญ่แต่ยาวกว่าจึงอาจใช้ token น้อยกว่าภาพจัตุรัสที่เล็กกว่า ควรทดสอบขนาดจริงก่อนตั้งงบ
เทียบความสามารถที่มีผลกับงานจริง
| หัวข้อ | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| Arena.ai text-to-image | 1381 อันดับ 1 | 1246 อันดับ 12 |
| Artificial Analysis | 1370 อันดับ 1 | 1300 อันดับ 6 |
| Qwen-Image-Bench | 64.69 | 59.45 |
| ความละเอียดสูงสุด | ด้านยาวไม่เกิน 3840px | 6336×2688 ที่ 21:9 |
| สัดส่วนภาพ | กำหนดเองได้ 1:3 ถึง 3:1 | รายการตายตัว 15 แบบ |
| ภาพอ้างอิงสูงสุด | 16 ภาพ | 14 ภาพ แยกวัตถุ 6 คน 5 |
| พื้นหลังโปร่งใส | ไม่รองรับ | ไม่ระบุในเอกสาร |
| เชื่อมข้อมูลสด | ค้นเว็บก่อนวาดได้ | เชื่อม Google Search ได้ |
| ลายน้ำล่องหน | SynthID + C2PA | SynthID |
ข้อที่มักเจ็บตอนใช้งานจริงคือพื้นหลังโปร่งใส เอกสาร OpenAI ระบุตรง ๆ ว่า GPT Image 2 ไม่รองรับ ต่างจากรุ่นก่อน ถ้าคุณต้องการ PNG พื้นหลังใส ต้องเผื่อขั้นตอนตัดพื้นหลังเพิ่ม
ข้อความภาษาไทยในภาพ เรื่องที่ต้องพูดตรง ๆ
นี่คือหัวข้อที่ทีมไทยอยากรู้มากที่สุด และเป็นหัวข้อที่หลักฐานบางที่สุด ขอตอบตรง ๆ ว่า ไม่มี benchmark สาธารณะที่ทดสอบการเขียนอักษรไทยในภาพอย่างเป็นระบบ ทั้งจากผู้ผลิตและบุคคลที่สาม
สิ่งที่ตรวจสอบได้มีสามข้อ
- เอกสาร Google Cloud — ระบุว่า model ภาพของ Gemini รองรับกว่า 35 ภาษา แต่แยกรายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุดไว้ต่างหาก สำหรับ Gemini 3 Pro Image คือ 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 ภาษาไทยไม่อยู่ในรายการ ขณะที่เวียดนามและอินโดนีเซียอยู่
- ประกาศเปิดตัว GPT Image 2 — OpenAI ยกภาษาที่พัฒนาการเขียนอักษรไม่ใช่ละตินได้ดีขึ้น คือ ญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี และเบงกาลี ไม่มีภาษาไทยเช่นกัน
- การทดสอบอิสระที่ละเอียดที่สุดที่หาได้ — เทียบห้า model ด้วยข้อความเจ็ดตำแหน่งในภาพเดียว ผลคือ GPT Image 2 และ Nano Banana 2 เขียนถูกครบ แต่ผู้ทดสอบกำกับเองว่ารอบนั้นใช้อักษรละตินอย่างเดียว จึงสรุปเรื่องหลายภาษาไม่ได้
อย่าเชื่อตัวเลขความแม่นยำข้อความตามเว็บรีวิว ที่อ้างระดับ 94% ถึง 99% ส่วนใหญ่มาจากผู้ขายสิทธิ์เข้าถึง API ต่อ ซึ่งไม่เปิดเผยชุดทดสอบและไม่ระบุภาษา แม้แต่กราฟที่ Google เผยแพร่เองก็เทียบกับ GPT-Image-1 ซึ่งเป็น model ของเมษายน 2025 ห่างจาก GPT Image 2 ถึงสองรุ่น
งานวิชาการที่ใกล้เคียงที่สุดคือ benchmark ชื่อ Qwen-Image-Bench บน arXiv เดือนพฤษภาคม 2026 ให้คะแนนรวม GPT Image 2 ที่ 64.69 นำ Nano Banana 2 ที่ 59.82 และ Nano Banana Pro ที่ 59.45
งานนี้พบว่าข้อความคือจุดที่แต่ละ model ต่างกันมากที่สุด แต่หมวดข้ามภาษาใช้เพียงจีนกับอังกฤษ จึงยังตอบเรื่องภาษาไทยไม่ได้
ที่สำคัญคือ Google ยอมรับเองว่า model ยังมีปัญหากับการสะกดคำและรายละเอียดเล็ก ๆ และหน้า model ของ DeepMind เขียนว่าอาจมีปัญหากับไวยากรณ์และความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม
ข้อจำกัดนี้ตรงกับลักษณะภาษาไทยพอดี เพราะไทยมีสระบน สระล่าง วรรณยุกต์ซ้อนชั้น และไม่เว้นวรรคระหว่างคำ
- ทดสอบด้วยข้อความจริง — ใช้คำโปรยจาก campaign จริง เพราะปัญหามักโผล่ตอนมีวรรณยุกต์ซ้อนสระ
- เทียบด้วย prompt เดียวกัน — สร้างอย่างน้อย 20 ภาพต่อ model เพื่อดูอัตราพลาด ไม่ใช่ดูภาพเดียว
- ให้คนไทยตรวจทุกภาพ — ทั้งผู้ผลิตและผู้ทดสอบอิสระแนะนำตรงกัน
- เผื่อทางหนี — ถ้าอัตราพลาดสูง ให้สร้างภาพเปล่าแล้ววางตัวหนังสือไทยทับด้วย font จริง
ข้อสุดท้ายสำคัญที่สุด ถ้าข้อความต้องถูกต้องแน่นอน เช่น ราคาหรือเงื่อนไข promotion การให้ AI วาดตัวหนังสือคือความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น
แก้ภาพเดิม inpainting และการรวมหลายภาพ
งานจริงส่วนใหญ่คือการแก้ภาพที่มีอยู่แล้ว ฝั่ง OpenAI รองรับ mask แต่เอกสารระบุว่าการทำ mask อิง prompt ทั้งหมด และอาจไม่ทำตามขอบเขต mask เป๊ะ ข้อนี้สำคัญกับงาน retouch เฉพาะจุด
ฝั่ง Google เด่นที่รับภาพอ้างอิงได้ 14 ภาพ และคงหน้าคนได้ 5 คน
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-image",
contents=[product_img, scene_img, "วางสินค้าบนโต๊ะไม้ แสงธรรมชาติ"],
)ด้านคะแนน leaderboard สองเจ้าให้ผลไม่ตรงกัน แปลว่ายังไม่มีผู้ชนะเด็ดขาด
บน Arena.ai หมวดแก้ภาพเดี่ยว GPT Image 2 นำที่ 1463 ส่วน Nano Banana Pro อยู่อันดับ 8 ที่ 1389
แต่บน Artificial Analysis อันดับหนึ่งกลับเป็น Reve 2.1 ที่ 1262 โดย GPT Image 2 ตามมาที่ 1258 ระยะห่างนี้น้อยกว่าค่าความคลาดเคลื่อน เท่ากับเสมอกันทางสถิติ
ระวังตัวเลขเก่าที่ยังลอยตามเว็บ ตอนเปิดตัว OpenAI ประกาศว่า GPT Image 2 ได้ 1512 และนำอันดับสองถึง 242 คะแนน นั่นคือภาพวันเปิดตัวที่ยังมีโหวตน้อย ข้อมูลวันที่ 10 สิงหาคม 2026 คะแนนจริงคือ 1381 และนำอยู่ 45 คะแนน
ลายน้ำและการพิสูจน์ที่มา SynthID กับ C2PA
ความเข้าใจเดิมคือ Google ฝังลายน้ำ แต่ OpenAI ไม่ฝัง ตอนนี้ไม่จริงแล้ว เมื่อ 19 พฤษภาคม 2026 OpenAI เข้าร่วมมาตรฐาน C2PA และจับมือกับ Google ฝัง SynthID ในผลลัพธ์ของตัวเองด้วย
- Nano Banana Pro — เอกสาร Gemini API ระบุว่าภาพที่สร้างทุกภาพมีลายน้ำ SynthID ออกแบบให้ทนต่อการ crop ใส่ filter และการบีบอัด
- GPT Image 2 — ศูนย์ช่วยเหลือ OpenAI ระบุว่าภาพจาก ChatGPT, Codex และ OpenAI API มีทั้ง metadata C2PA และลายน้ำ SynthID
- ลายน้ำที่มองเห็น — ฝั่ง Google ระดับฟรีและ Pro มีรูปประกายดาว Gemini ติดมา ส่วนระดับ Ultra และนักพัฒนาเอาออกได้ ฝั่ง OpenAI ไม่มีลายน้ำมองเห็นโดยอัตโนมัติ
ที่มีผลกับงานจริงคือ metadata C2PA หลุดง่ายเมื่อแก้ไฟล์หรืออัปโหลดขึ้น social media แต่ SynthID ฝังอยู่ในตัวภาพ จึงอยู่รอดการแปลงบางอย่างได้
แปลว่าอะไรกับงานเชิงพาณิชย์ — ลายน้ำล่องหนไม่ได้ห้ามใช้ภาพเชิงพาณิชย์ แต่อย่าวางแผนบนสมมติฐานว่าจะปกปิดได้ว่าภาพสร้างด้วย AI ถ้าลูกค้าหรือแพลตฟอร์มโฆษณามีนโยบายต้องเปิดเผย ให้ถือว่าตรวจสอบได้เสมอ
สิทธิ์ใช้งานเชิงพาณิชย์ และข้อควรระวังเรื่องข้อมูล
ทั้งสองค่ายอนุญาตให้ใช้ภาพเชิงพาณิชย์ เงื่อนไข OpenAI ฉบับมีผล 1 มกราคม 2026 ระบุว่าผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ ส่วน Google ระบุว่าจะไม่อ้างสิทธิ์ความเป็นเจ้าของ
แต่ทั้งคู่เตือนตรงกันว่าผู้ใช้รายอื่นอาจได้ภาพคล้ายกัน คุณจึงไม่ได้ผูกขาดภาพที่สร้างขึ้น
เรื่องความลับต้องอ่านให้ดี เงื่อนไข Gemini API แยกชัดระหว่างบริการไม่เสียเงินกับเสียเงิน ฝั่งไม่เสียเงิน Google ระบุว่านำเนื้อหาที่คุณส่งเข้าไปและคำตอบที่ได้ ไปพัฒนาผลิตภัณฑ์ และผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์อาจอ่านได้ ถ้าคุณทดลองงานลูกค้าที่มี NDA ใน AI Studio บนโปรเจกต์ที่ไม่เสียเงิน คุณกำลังเข้าเงื่อนไขนี้
เรื่องที่สองคือความคุ้มครองทางกฎหมาย ทั้งคู่รับผิดชดใช้กรณีถูกฟ้องละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาจากการใช้ผลลัพธ์ แต่มีข้อยกเว้นที่กระทบงานการตลาดโดยตรง
- ฝั่ง Google — คุ้มครองเฉพาะบริการที่เสียเงินและเป็นรุ่น GA ส่วนรุ่น preview และระดับฟรีไม่อยู่ในขอบเขต
- ฝั่ง OpenAI — คุ้มครองลูกค้า API และ ChatGPT ระดับองค์กร แต่ไม่คุ้มครองแพ็กเกจผู้ใช้ทั่วไปอย่าง Free, Plus และ Pro
- ข้อยกเว้นที่เหมือนกัน — ทั้งคู่ไม่คุ้มครองข้อเรียกร้องเรื่องเครื่องหมายการค้าที่เกิดจากการนำผลลัพธ์ไปใช้ทางการค้า ถ้าภาพที่ได้คล้าย logo ของคนอื่น คุณรับความเสี่ยงเอง
การสร้างภาพบุคคลจริงโดยไม่ได้รับความยินยอมก็ผิดนโยบายของทั้งสองค่าย เพราะสิทธิ์ในภาพลักษณ์บุคคลเป็นคนละเรื่องกับสิทธิ์ในผลลัพธ์
เลือกตัวไหนกับงานแบบไหน
- งาน creative โฆษณา — เลือก GPT Image 2 ถ้าชิ้นงานมีตัวหนังสือเป็นหลัก เพราะนำทั้งสอง leaderboard แต่ถ้าเป็นภาพบรรยากาศ ฝั่ง Google คุ้มกว่า
- ภาพสินค้า — Nano Banana Pro ได้เปรียบเรื่องรับภาพอ้างอิง 14 ภาพ จึงคงหน้าตาสินค้าจริงได้ดีกว่าเวลาย้ายฉาก
- งาน graphic ภาษาไทย — ยังฟันธงจากหลักฐานสาธารณะไม่ได้ ต้องทดสอบเองทั้งคู่ และถ้าข้อความต้องถูกต้องแน่นอน ให้วางตัวหนังสือทับเองด้วย font จริง
- mockup UI — GPT Image 2 ได้คะแนนสูงกว่าด้านการจัดวางข้อความ แต่ควรถือเป็นภาพนำเสนอ concept ไม่ใช่ spec ที่เอาไปตัดเป็นโค้ด
- ผลิตจำนวนมาก — Nano Banana 2 ชนะชัด ที่ 0.067 ดอลลาร์ต่อภาพ 1K และเหลือ 0.034 เมื่อใช้ Batch
ข้อสังเกตที่สวนความคาดหมายคือ ถ้าเลือกฝั่ง Google อย่าเลือก Pro โดยอัตโนมัติ เพราะ Nano Banana 2 ถูกกว่าครึ่งหนึ่งและได้คะแนนสูงกว่า Pro ทั้งสอง leaderboard ให้เลือก Pro เฉพาะเมื่อต้องการความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริงสูงสุด
หลักฐานที่ยังบาง และสิ่งที่คุณต้องทดสอบเอง
- ภาษาไทยในภาพ — ไม่มี benchmark ที่ทดสอบอักษรไทยในภาพอย่างเป็นระบบ ทั้งจากผู้ผลิตและบุคคลที่สาม
- ความเร็ว — ตัวเลขจากบุคคลที่สามขัดแย้งกันรุนแรง มีตั้งแต่ 4 ถึง 112 วินาทีสำหรับ model เดียวกัน ที่เชื่อได้มีแค่คำแถลงผู้ผลิต คือ OpenAI ระบุว่า prompt ซับซ้อนอาจถึง 2 นาที และ Google ระบุว่า Nano Banana 2 ต่ำกว่า 20 วินาที
- คะแนน Elo — แต่ละ leaderboard ใช้ scale ต่างกันและเปลี่ยนตลอด ตัวเลขในบทความนี้เป็นภาพ ณ สิงหาคม 2026
- ตัวเลข 5 คนและ 14 ภาพ — ที่เห็นตามเว็บ สืบย้อนไปที่ประโยคเดียวของ Google เอง ยังไม่มีการวัดอิสระ
วิธีที่ถูกต้องคือทดสอบด้วยงานจริงของคุณ กำหนดเกณฑ์ล่วงหน้า เช่น อัตราที่ต้องแก้งานซ้ำ และต้นทุนต่อชิ้นที่ผ่านการอนุมัติ
จากนั้นรัน prompt ชุดเดียวกันกับทั้งสอง model อย่างน้อย model ละ 20 ภาพ ตัวเลขจากงานของคุณเชื่อถือได้กว่า leaderboard ใด ๆ
คำถามที่พบบ่อย
ตัวไหนเขียนภาษาไทยในภาพได้ดีกว่ากัน
ใช้ภาพที่สร้างในเชิงพาณิชย์ได้ไหม
ราคาต่อภาพเท่าไหร่
มีลายน้ำติดมากับภาพไหม
ตัวไหนแก้ภาพเดิมได้ดีกว่ากัน
ควรใช้ระดับฟรีของ Gemini API กับงานลูกค้าได้ไหม
ถ้าต้องผลิตภาพจำนวนมากควรเลือกอะไร
แหล่งอ้างอิง
ทุกตัวเลขและข้อเท็จจริงในบทความนี้ตรวจสอบกับแหล่งด้านล่างเมื่อ 21 สิงหาคม 2026 หากผู้ให้บริการเปลี่ยนราคาหรือฟีเจอร์หลังจากนั้น ให้ยึดตามหน้าต้นทาง
- ai.google.dev/gemini-api/…/pricingราคาทางการต่อภาพทุกรุ่นของ Gemini
- developers.openai.com/api/…/image-generationสเปกและราคาต่อภาพ gpt-image-2
- developers.openai.com/api/…/gpt-image-2model ไอดี snapshot และ limit
- ai.google.dev/gemini-api/…/image-generationความละเอียด สัดส่วนภาพ SynthID
- docs.cloud.google.com/vertex-ai/…/3-pro-imageสถานะ GA 28 พ.ค. 2026
- blog.google/innovation-and-ai/…/nano-banana-proประกาศทางการ ลายน้ำ 5 คน 14 ภาพ
- blog.google/innovation-and-ai/…/nano-banana-2Nano Banana 2 ออก 26 ก.พ. 2026
- deepmind.google/models/…/proสัดส่วนภาพ และข้อจำกัดที่ Google ยอมรับเอง
- docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/…/gemini-image-generation-limitationsรายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุด ไม่มีไทย
- ai.google.dev/gemini-api/termsเงื่อนไขฟรีกับเสียเงิน และความเป็นเจ้าของผลลัพธ์
- openai.com/policies/terms-of-useผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ มีผล 1 ม.ค. 2026
- openai.com/policies/service-termsความคุ้มครอง และข้อยกเว้นเครื่องหมายการค้า
- cloud.google.com/terms/generative-ai-indemnified-servicesความคุ้มครองเฉพาะบริการเสียเงินรุ่น GA
- developers.openai.com/api/…/content-provenanceC2PA และ SynthID ฝั่ง OpenAI
- openai.com/index/advancing-content-provenanceOpenAI เข้าร่วม C2PA 19 พ.ค. 2026
- support.google.com/gemini/…/16722517เครื่องมือตรวจ SynthID ในแอป Gemini
- arena.ai/leaderboard/text-to-imageคะแนน Elo text-to-image 10 ส.ค. 2026
- arena.ai/leaderboard/image-editคะแนน Elo หมวดแก้ภาพ 7 ส.ค. 2026
- artificialanalysis.ai/image/…/text-to-imageคะแนนและราคาต่อพันภาพ
- artificialanalysis.ai/image/…/editingอันดับหมวดแก้ภาพที่ขัดกับ Arena.ai
- arxiv.org/html/2605.28091v1Qwen-Image-Bench คะแนนการทำตามคำสั่ง
- masonry.so/blog/best-ai-image-model-for-text-renderingทดสอบข้อความอิสระ ระบุใช้อักษรละตินเท่านั้น
- support.google.com/gemini/…/16275805ระดับบัญชีแอป Gemini และตัวคูณ quota
- en.wikipedia.org/wiki/GPT_Imageไทม์ไลน์รุ่นและวันถอด DALL-E ออกจาก API
อ้างอิงบทความนี้
ถ้าคุณหรือผู้ช่วย AI นำเนื้อหาจากหน้านี้ไปใช้ต่อ ขอความกรุณาอ้างอิงตามรูปแบบนี้
ทีมวิศวกรรม Nexion. "GPT Image vs Nano Banana Pro: เทียบราคา คุณภาพ และภาษาไทยในภาพ". Nexion Corporation, 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