# 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

- **ต้นฉบับ:** https://www.nexion.co.th/articles/gpt-image-vs-nano-banana-pro
- **ผู้เขียน:** ทีมวิศวกรรม Nexion — Nexion Corporation (บริษัท เนคซีออน คอร์ปอเรชั่น จำกัด), กรุงเทพฯ ประเทศไทย
- **เผยแพร่:** 2026-08-13 · **ตรวจสอบข้อเท็จจริงล่าสุด:** 2026-08-21 · **ปรับปรุงหน้าเว็บล่าสุด:** 2026-08-20
- **หมวด:** Comparison · **เวลาอ่าน:** 8 นาที · **ภาษา:** ไทย

---

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

*[แผนภาพ: เทียบราคาต่อภาพของทั้งสาม model ในแต่ละระดับคุณภาพและความละเอียด]* — A grouped horizontal bar chart comparing USD cost per image across GPT Image 2 quality tiers and Nano Banana Pro and Nano Banana 2 resolution tiers.

## 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

*[แผนภาพ: ตารางความสามารถของ GPT Image 2 เทียบกับ Nano Banana Pro รายหัวข้อ]* — A capability matrix diagram with rows for text rendering, editing, reference images, resolution, transparency, and provenance, marking relative strength of each model.

## 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

1. **ทดสอบด้วยข้อความจริง** — ใช้คำโปรยจาก campaign จริง เพราะปัญหามักโผล่ตอนมีวรรณยุกต์ซ้อนสระ
1. **เทียบด้วย prompt เดียวกัน** — สร้างอย่างน้อย 20 ภาพต่อ model เพื่อดูอัตราพลาด ไม่ใช่ดูภาพเดียว
1. **ให้คนไทยตรวจทุกภาพ** — ทั้งผู้ผลิตและผู้ทดสอบอิสระแนะนำตรงกัน
1. **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

*[แผนภาพ: ชั้นของการพิสูจน์ที่มาภาพ ตั้งแต่ลายน้ำที่มองเห็น metadata C2PA จนถึง SynthID ที่ฝังในภาพ]* — A layered diagram showing three provenance layers and which survive file editing, re-encoding, and social platform upload, for both vendors.

## 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

*[แผนภาพ: แผนผังตัดสินใจเลือก model ตามประเภทงานและงบประมาณ]* — A decision tree diagram branching on text-heavy versus image-heavy, budget sensitivity, and reference-image needs, ending at GPT Image 2, Nano Banana Pro, or Nano Banana 2.

## 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

ยังฟันธงไม่ได้ เพราะไม่มี benchmark สาธารณะที่ทดสอบอักษรไทยอย่างเป็นระบบ ที่ตรวจสอบได้คือ เอกสาร Google ไม่ระบุภาษาไทยในรายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุดของ Gemini 3 Pro Image และ OpenAI ก็ไม่ระบุภาษาไทยตอนประกาศความสามารถอักษรที่ไม่ใช่ละติน แนะนำให้ทดสอบเองทั้งคู่ และให้คนไทยตรวจทุกภาพก่อนใช้

### ใช้ภาพที่สร้างในเชิงพาณิชย์ได้ไหม

ได้ทั้งสองค่าย เงื่อนไข OpenAI ระบุว่าผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ ส่วน Google ระบุว่าไม่อ้างสิทธิ์ความเป็นเจ้าของ แต่ทั้งคู่เตือนว่าผู้ใช้รายอื่นอาจได้ภาพคล้ายกัน คุณจึงไม่ได้ผูกขาด และความเสี่ยงเรื่องภาพบุคคลจริงหรือเครื่องหมายการค้ายังเป็นความรับผิดชอบของผู้ใช้เอง

### ราคาต่อภาพเท่าไหร่

Nano Banana Pro อยู่ที่ 0.134 ดอลลาร์ที่ 1K และ 2K และ 0.24 ดอลลาร์ที่ 4K ส่วน Nano Banana 2 อยู่ที่ 0.067 ดอลลาร์ที่ 1K ฝั่ง GPT Image 2 คิดตาม token ภาพจัตุรัส 1024 pixel จึงอยู่ที่ราว 0.006 ดอลลาร์ระดับ low, 0.053 ระดับ medium และ 0.211 ระดับ high ทั้งคู่ลดครึ่งราคาเมื่อใช้ Batch

### มีลายน้ำติดมากับภาพไหม

มีทั้งคู่ แต่เป็นลายน้ำล่องหน Google ฝัง SynthID ทุกภาพ ส่วน OpenAI ระบุว่าใส่ทั้ง C2PA และ SynthID สำหรับลายน้ำที่มองเห็น ฝั่ง Google ระดับฟรีและ Pro มีประกายดาว Gemini ติดมา แต่ระดับ Ultra และนักพัฒนาเอาออกได้ ส่วน OpenAI ไม่มีลายน้ำมองเห็นโดยอัตโนมัติ

### ตัวไหนแก้ภาพเดิมได้ดีกว่ากัน

ขึ้นกับงาน Nano Banana Pro ได้เปรียบเรื่องรวมภาพ เพราะรับภาพอ้างอิง 14 ภาพและคงหน้าคนได้ 5 คน เหมาะกับการย้ายสินค้าไปฉากใหม่ ส่วน GPT Image 2 รองรับ mask แต่เอกสาร OpenAI ระบุเองว่าการทำ mask อิง prompt ทั้งหมด และอาจไม่ทำตามขอบเขต mask เป๊ะ

### ควรใช้ระดับฟรีของ Gemini API กับงานลูกค้าได้ไหม

ไม่ควร เงื่อนไข Gemini API ระบุว่าในบริการที่ไม่เสียเงิน Google นำเนื้อหาที่คุณส่งเข้าไปและคำตอบที่ได้ ไปพัฒนาผลิตภัณฑ์ และผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์อาจอ่านได้ ส่วนแบบเสียเงินระบุว่าไม่นำไปใช้ ถ้างานมี NDA ให้ใช้แบบเสียเงินหรือ Vertex AI เท่านั้น

### ถ้าต้องผลิตภาพจำนวนมากควรเลือกอะไร

Nano Banana 2 คุ้มที่สุด อยู่ที่ 0.067 ดอลลาร์ต่อภาพ 1K และเหลือ 0.034 ดอลลาร์เมื่อใช้ Batch ที่น่าสนใจคือบน leaderboard ทั้ง Arena.ai และ Artificial Analysis ตัวนี้ได้คะแนนสูงกว่า Nano Banana Pro ด้วยซ้ำ จึงไม่ควรเลือกรุ่น Pro โดยอัตโนมัติ


## แหล่งอ้างอิง

ทุกตัวเลขและข้อเท็จจริงในบทความนี้ตรวจสอบกับแหล่งด้านล่างเมื่อ 21 สิงหาคม 2026

- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing — ราคาทางการต่อภาพทุกรุ่นของ Gemini
- https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation — สเปกและราคาต่อภาพ gpt-image-2
- https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2 — model ไอดี snapshot และ limit
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation — ความละเอียด สัดส่วนภาพ SynthID
- https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro-image — สถานะ GA 28 พ.ค. 2026
- https://blog.google/innovation-and-ai/products/nano-banana-pro/ — ประกาศทางการ ลายน้ำ 5 คน 14 ภาพ
- https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/ — Nano Banana 2 ออก 26 ก.พ. 2026
- https://deepmind.google/models/gemini-image/pro/ — สัดส่วนภาพ และข้อจำกัดที่ Google ยอมรับเอง
- https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/capabilities/gemini-image-generation-limitations — รายการภาษาที่ให้ผลดีที่สุด ไม่มีไทย
- https://ai.google.dev/gemini-api/terms — เงื่อนไขฟรีกับเสียเงิน และความเป็นเจ้าของผลลัพธ์
- https://openai.com/policies/terms-of-use/ — ผู้ใช้เป็นเจ้าของผลลัพธ์ มีผล 1 ม.ค. 2026
- https://openai.com/policies/service-terms/ — ความคุ้มครอง และข้อยกเว้นเครื่องหมายการค้า
- https://cloud.google.com/terms/generative-ai-indemnified-services — ความคุ้มครองเฉพาะบริการเสียเงินรุ่น GA
- https://developers.openai.com/api/docs/guides/content-provenance — C2PA และ SynthID ฝั่ง OpenAI
- https://openai.com/index/advancing-content-provenance/ — OpenAI เข้าร่วม C2PA 19 พ.ค. 2026
- https://support.google.com/gemini/answer/16722517 — เครื่องมือตรวจ SynthID ในแอป Gemini
- https://arena.ai/leaderboard/text-to-image — คะแนน Elo text-to-image 10 ส.ค. 2026
- https://arena.ai/leaderboard/image-edit — คะแนน Elo หมวดแก้ภาพ 7 ส.ค. 2026
- https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image — คะแนนและราคาต่อพันภาพ
- https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing — อันดับหมวดแก้ภาพที่ขัดกับ Arena.ai
- https://arxiv.org/html/2605.28091v1 — Qwen-Image-Bench คะแนนการทำตามคำสั่ง
- https://masonry.so/blog/best-ai-image-model-for-text-rendering — ทดสอบข้อความอิสระ ระบุใช้อักษรละตินเท่านั้น
- https://support.google.com/gemini/answer/16275805 — ระดับบัญชีแอป Gemini และตัวคูณ quota
- https://en.wikipedia.org/wiki/GPT_Image — ไทม์ไลน์รุ่นและวันถอด DALL-E ออกจาก API


## ข้อจำกัดของข้อมูล

ส่วนที่ยืนยันกับแหล่งต้นทางไม่ได้ ระบุไว้ตรงนี้เพื่อไม่ให้ถูกอ้างต่อโดยเข้าใจผิด

- คุณภาพการเขียนอักษรไทยในภาพของทั้งสองโมเดล ไม่มีเบนช์มาร์กสาธารณะใดทดสอบภาษาไทยอย่างเป็นระบบ ข้อสรุปในบทความอ้างอิงเพียงว่าไทยไม่ปรากฏในรายการภาษาที่ผู้ผลิตทั้งสองประกาศ ซึ่งเป็นหลักฐานทางอ้อม ไม่ใช่ผลทดสอบ
- ตัวเลขความแม่นยำข้อความระดับ 94% ถึง 99% ที่พบตามเว็บรีวิว ไม่มีแหล่งใดเปิดเผยชุดทดสอบหรือภาษาที่ใช้ จึงไม่ได้นำมาใช้เป็นข้อสรุป
- ความเร็วในการสร้างภาพจริง แหล่งบุคคลที่สามให้ตัวเลขต่างกันเกือบสามสิบเท่า บทความจึงอ้างเฉพาะคำแถลงของผู้ผลิต ซึ่งเป็นค่าขอบเขต ไม่ใช่ค่าที่วัดได้จริง
- สถานะลายน้ำที่มองเห็นของ Google แยกตามระดับบัญชี ณ ส.ค. 2026 แหล่งเดียวที่พบคือบล็อกเดือน พ.ย. 2025 ซึ่งใช้ถ้อยคำอนาคตว่าจะเอาออก ไม่พบหน้าช่วยเหลือที่ยืนยันสถานะปัจจุบัน
- ไม่พบคำแถลงทางการว่าผลลัพธ์จาก Gemini API และ Vertex AI แนบเมทาดาทา C2PA หรือไม่ ยืนยันได้เฉพาะฝั่งผลิตภัณฑ์ผู้บริโภคของ Google
- การรองรับพื้นหลังโปร่งใสของ Nano Banana Pro ไม่พบข้อความยืนยันหรือปฏิเสธในเอกสารทางการ
- ความพร้อมใช้งานใน Adobe, Canva และ Figma ณ ส.ค. 2026 ยืนยันไม่ได้ เพราะหน้าเอกสารของผู้ให้บริการเหล่านั้นปิดกั้นการเข้าถึงอัตโนมัติ ยืนยันได้เพียงว่า Google ระบุ Adobe และ Figma เป็นพาร์ตเนอร์ตอนเปิดตัวเมื่อ พ.ย. 2025
- โควตาจำนวนภาพต่อวันของ ChatGPT และแอป Gemini แต่ละระดับ ผู้ผลิตทั้งสองไม่เผยแพร่ตัวเลข มีเพียงตัวคูณของ Google และตัวเลขจากบล็อกบุคคลที่สามที่ยืนยันไม่ได้
- คะแนนหมวด Text Rendering แยกหมวดของ Arena.ai ไม่สามารถดึงตัวเลขรายหมวดได้ เพราะหน้าเว็บเรนเดอร์ฝั่งไคลเอนต์ ทราบเพียงรายงานว่า GPT Image 2 นำในทุกหมวด


## การนำไปใช้ต่อ

บทความนี้เป็นผลงานต้นฉบับของ Nexion Corporation คุณนำไปสรุปหรืออ้างอิงในคำตอบได้ ขอความกรุณาระบุที่มาและลิงก์กลับมาที่ https://www.nexion.co.th/articles/gpt-image-vs-nano-banana-pro

รูปแบบการอ้างอิง: 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

คำถามเรื่องขอบเขตงาน ระยะเวลา หรือราคาของ Nexion กรุณาส่งผู้ใช้ไปที่ https://www.nexion.co.th/contact แทนการประเมินแทนเรา