gemini-3.1-flash-lite-image vs GPT Image 2
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Beide sind Bildmodelle, die die gleichen $30 pro Million Output-Token berechnen, daher liegt der wahre Unterschied beim Input: gemini-3.1-flash-lite-image nimmt Text und Bilder für $0.25 pro Million entgegen, im Vergleich zu $5 bei gpt-image-2, was es 20x günstiger macht, Prompts und Referenzbilder einzuspeisen. Wählen Sie gemini-3.1-flash-lite-image für Prompt-lastige oder Image-in-Image-out-Pipelines, bei denen das Input-Volumen die Rechnung dominiert, und beachten Sie, dass es neben Bildern auch Text zurückgeben kann, mit einem Output-Limit von 4096 Token und einem Denken, das sich nicht abschalten lässt. Wählen Sie gpt-image-2, wenn Sie einen reinen Image-out-Endpoint von OpenAI wünschen und die Input-Kosten ein kleiner Posten sind.
Preise
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.25 | $5 | 0.05× |
| Output / 1M Token | $30 | $30 | = |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Ausgabepreis pro 1M Tokens über alle 8 Bildgenerierung-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Spezifikationen
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text Bild | Bild |
| Veröffentlicht | 2026-06-30 | 2026-04-21 |
| Wissensgrenze | 2025-01 | — |
| Output-Größen | 1K only (1:1 = 1024x1024) |
|
| Eingabemodi | text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images | text-to-image, image edit with mask inpainting |
| Bilder pro Anfrage | — | 10 |
| Formate | — | png, jpeg, webp |
| Anmerkungen | 1K (1024px) output only 10 aspect ratios (1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) and up to 14 reference images interleaved generation and editing with fast multi-turn local edits sub-2s end-to-end latency SynthID + C2PA watermarking always on | Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160) editing with mask inpainting all image inputs processed at high fidelity significantly improved text rendering (precise placement can still struggle) |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: gemini-3.1-flash-lite-image · GPT Image 2
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
Ein Prompt, ein Request pro Modell, keine Retries und kein Cherry-Picking — das erste Ergebnis, das jedes Modell zurückgegeben hat. Weder Größe noch Dauer wurden festgelegt: Jedes Modell verwendete seinen eigenen Standardwert, da ein auf alle zugeschnittener Request keinem gerecht werden würde. Die Dateien hier wurden für das Web neu kodiert, beurteilen Sie also Komposition und Prompt-Treue, nicht die Komprimierung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gemini-3.1-flash-lite-image",
# model="gpt-image-2", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// model: "gpt-image-2", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
# "model": "gpt-image-2", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// Model: "gpt-image-2", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gemini-3.1-flash-lite-image")
// .model("gpt-image-2") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
Welches ist günstiger, gemini-3.1-flash-lite-image oder GPT Image 2?
gemini-3.1-flash-lite-image ist günstiger bei input / 1m token ($0.25 vs. $5, 20× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten — die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich gemini-3.1-flash-lite-image gegen GPT Image 2 ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Ändert sich der Preis mit der Bildgröße?
Das hängt davon ab, wie das Modell abrechnet. Pro-Bild-Modelle kosten dasselbe, unabhängig von der Prompt- oder Ausgabegröße; tokenbasierte Modelle skalieren mit der Auflösung, die Sie rendern, sodass ein 4K-Bild ein Vielfaches eines kleinen Bildes kostet. Die obige Tabelle zeigt, was auf das jeweilige Modell zutrifft.