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gemini-3.1-flash-lite-image vs GPT Image 2

vs

Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks

Les deux sont des modèles d'image qui facturent le même tarif de $30 par million de tokens de sortie, la vraie différence se situe donc sur l'entrée : gemini-3.1-flash-lite-image accepte le texte et les images à $0.25 par million contre $5 pour gpt-image-2, ce qui le rend 20x moins cher pour fournir des prompts et des images de référence. Choisissez gemini-3.1-flash-lite-image pour les pipelines riches en prompts ou image-in-image-out où le volume d'entrée domine la facture, et notez qu'il peut également renvoyer du texte aux côtés des images, avec un plafond de sortie de 4096 tokens et une réflexion qui ne peut pas être désactivée. Choisissez gpt-image-2 lorsque vous souhaitez un endpoint purement image-out d'OpenAI et que le coût d'entrée est un poste de dépense mineur.

Tarification

gemini-3.1-flash-lite-image GPT Image 2 Δ
Entrée / 1M tokens $0.25 $5 0.05×
Sortie / 1M tokens $30 $30 =

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent — prix en sortie pour 1M de tokens sur l'ensemble des 8 modèles génération d'images pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Spécifications

gemini-3.1-flash-lite-image GPT Image 2
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte image image
Sortie 2026-06-30 2026-04-21
Limite de connaissances 2025-01
Tailles de sortie 1K only (1:1 = 1024x1024)
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3–3:1)
Modes d'entrée text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images text-to-image, image edit with mask inpainting
Images par requête 10
Formats png, jpeg, webp
Notes

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)

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : gemini-3.1-flash-lite-image · GPT Image 2

Un prompt, deux modèles — mesurés via la passerelle

PROMPT A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

gemini-3.1-flash-lite-image

gemini-3.1-flash-lite-image: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

Renvoyé par le modèle 1408×768 latence 3 s

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

Renvoyé par le modèle 1402×1122 latence 18 s

Un prompt, une requête par modèle, aucun nouvel essai et aucune sélection sur le volet — le premier résultat renvoyé par chaque modèle. Ni la taille ni la durée n'ont été fixées : chaque modèle a utilisé sa propre valeur par défaut, car une requête conçue pour s'adapter à tous n'en mettrait aucun en valeur. Les fichiers ici sont réencodés pour le web, jugez donc la composition et le respect du prompt, pas la compression.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

Obtenir une clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, gemini-3.1-flash-lite-image ou GPT Image 2 ?

gemini-3.1-flash-lite-image est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.25 contre $5, avec un écart de 20×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de gemini-3.1-flash-lite-image par rapport à GPT Image 2 sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Le prix change-t-il avec la taille de l'image ?

Cela dépend de la façon dont le modèle est facturé. Les modèles facturés par image coûtent la même chose indépendamment de la taille du prompt ou de la sortie ; les modèles facturés par jeton évoluent avec la résolution que vous générez, une image 4K coûte donc un multiple d'une petite image. Le tableau ci-dessus montre ce qui s'applique à chacun.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées