Duas coisas podem ser verdade ao mesmo tempo:
Se você está nos EUA/UE e se preocupa em obter ativos utilizáveis rapidamente (marketing, produto, UI, documentação, anúncios, miniaturas), esta comparação não é sobre impressões. É sobre: o que falha com menos frequência.
A OpenAI lançou uma nova experiência de Imagens dentro do ChatGPT e disponibilizou o mesmo modelo via API como GPT Image 1.5. Eles estão a apresentá-lo como: seguimento de instruções mais forte, edições mais precisas que preservam iluminação/composição/semelhança, renderização de texto denso melhorada e geração até 4x mais rápida em comparação com a versão anterior. (OpenAI)
Os programadores também obtiveram acesso à API + preços publicados (preços de tokens de texto + imagem) e snapshots versionados como gpt-image-1.5-2025-12-16. (OpenAI Image)
A maior parte da cobertura enquadra o GPT Image 1.5 como uma resposta direta à popularidade viral do Nano Banana Pro—especialmente em torno da edição de “pós-produção” e do manuseamento de texto.
Se está tentado a coroar um vencedor com base numa captura de ecrã de um ranking, não o faça.
A Image Edit Arena cega da LMArena (atualizada em 16 de dez. de 2025) mostra o chatgpt-image-latest (20251216) ligeiramente à frente do gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) por alguns pontos.
A Text-to-Image Arena da LMArena (também atualizada em 16 de dez. de 2025) coloca o gpt-image-1.5 à frente da variante 2K Nano Banana Pro também.
Tradução: A OpenAI recuperou rapidamente. Mas “recuperar” não é o mesmo que “dominar no seu fluxo de trabalho.”
A melhor história do GPT Image 1.5 é a fiabilidade. A OpenAI enfatiza explicitamente “mude apenas o que pede” e mantenha tudo o resto estável ao longo das edições—iluminação, composição, aparência das pessoas. (OpenAI)
Isso importa quando está a iterar em:
O Nano Banana Pro também é descrito como de “qualidade de estúdio” com edição sofisticada, mas na minha experiência, por vezes comporta-se como um diretor de arte com opiniões—ótimo quando se quer polimento, irritante quando se quer conformidade rigorosa. O ponto principal é: ambos são fortes; o GPT Image 1.5 está claramente otimizado para “faça exatamente isto, não mais.”
A minha opinião sincera: se o seu prompt parece um contrato, o GPT Image 1.5 é a aposta mais segura.
É aqui que “quase bom” ainda é inútil.
A OpenAI alega renderização de texto denso melhorada e mostra exemplos como a conversão de um layout de artigo em estilo markdown para uma imagem. (OpenAI)
Mas o Nano Banana Pro tem sido consistentemente enquadrado como o modelo que impressionou as pessoas especificamente pela renderização precisa de texto e “visuais de qualidade de estúdio.”
A minha opinião sincera:
Esta é a fasquia da “produção”.
O anúncio da OpenAI é inequívoco: as edições devem preservar o que importa e evitar alterações colaterais. (OpenAI) A cobertura do TechCrunch repete o mesmo tema—controlos de edição granulares para manter a consistência (semelhança, iluminação, tom).
O Nano Banana Pro é posicionado de forma semelhante, mas com uma ênfase extra na composição de alta qualidade e consistência ao misturar entradas.
A minha opinião sincera:
O Quartz relata a própria divulgação da Google: o Nano Banana Pro consegue misturar composições complexas usando até 14 imagens e manter a consistência para até cinco pessoas, além de texto melhorado para pósteres/diagramas.
A mensagem da OpenAI inclina-se mais para “preservar a semelhança ao longo das edições” em vez de citar limites rígidos como “14 imagens.” (OpenAI)
A minha opinião sincera: se o seu fluxo de trabalho é “aqui estão 10 fotos de referência, junte-as de forma limpa,” o Nano Banana Pro é aquele que é explicitamente comercializado para isso.
Muitas equipas estão discretamente a mudar para prompts estruturados porque querem resultados repetíveis (seguros para a marca, seguros para o layout, amigáveis à automação). Então, aqui está uma maneira prática de comparar ambos os modelos:
Não se pede uma imagem com um parágrafo poético. Enviam-se especificações de layout.
Exemplo de JSON (simplificado):
{
"canvas": { "width": 1024, "height": 1536, "style": "clean editorial poster" },
"grid": { "columns": 12, "margin": 64, "gutter": 16 },
"palette": { "bg": "#0B1220", "accent": "#7C3AED", "text": "#F8FAFC" },
"elements": [
{ "type": "title", "text": "Launch Week", "x": 64, "y": 96, "size": 96, "weight": 800 },
{ "type": "subtitle", "text": "Build. Ship. Iterate.", "x": 64, "y": 220, "size": 40, "weight": 600 },
{ "type": "badge", "text": "No Credit Card", "x": 64, "y": 320, "size": 28 },
{ "type": "cta", "text": "Try it free →", "x": 64, "y": 1250, "size": 44, "weight": 800 }
],
"rules": [
"Do not change wording.",
"Text must be perfectly legible.",
"Keep spacing consistent with the grid."
]
}
Se está a construir ferramentas (templates, kits de marca, criativos automatizados), o prompting tipo JSON é a forma de parar de jogar à “roleta de prompts.” Nesse mundo, o “vencedor” é o modelo que viola a especificação com menos frequência.
A OpenAI tem preços de API claros publicados para o GPT Image 1.5 (tokens de texto + imagem) e versionamento de snapshots para estabilidade. (OpenAI Image)
A OpenAI também afirma que as entradas/saídas de imagem são 20% mais baratas em comparação com o GPT Image 1 (útil se estiver a fazer em volume). (OpenAI)
Para o Nano Banana Pro, a história dos custos é menos consistente entre as fontes esta semana (e muitas vezes ligada às superfícies de produtos da Google), por isso não vou fingir que pode fazer uma folha de cálculo a partir das manchetes.
Se quer apenas um modelo: use o GPT Image 1.5 para fluxos de trabalho estruturados e iterativos e mude para o Nano Banana Pro quando o texto ou a composição se tornarem o ponto de falha. Esse é o conselho de “produção” mais honesto com base no que está a ser enfatizado na cobertura e nos benchmarks de 16 a 17 de dezembro. (OpenAI)
Gostaria que eu o ajudasse a elaborar uma estrutura de prompt específica para testar as capacidades de "seguimento de instruções" mencionadas no artigo?
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