GPT Image 2 (OpenAI, April 2026) gewinnt bei Textwiedergabe, struktureller Präzision und 4K-Ausgabe. Nano Banana 2 (Google, Februar 2026 — offiziell Gemini 3.1 Flash Image) gewinnt bei Fotorealismus, 3–5 Sekunden Generierungsgeschwindigkeit und Konsistenz für 5 Charaktere. Wähle GPT Image 2 für Marketing-Creatives mit Typografie. Wähle Nano Banana 2 für Produktbilder und Bild-zu-Video-Pipelines.
Das ist der direkte Vergleich, den beide Anbieter schwer zu machen sind. Beide Modelle sind auf LoveGen AI unter demselben Credit-Guthaben verfügbar, daher bewertet dieser Leitfaden sie auf den Dimensionen, die für die Produktion zählen: Typografie, Fotorealismus, Geschwindigkeit, Charakter-Konsistenz, Mehrsprachigkeit und wie ihre Ausgaben sich behalten, wenn sie in Video-Modelle wie Veo 3.1 oder Kling 3.0 eingespeist werden.
Der Artikel geht auch auf den dringenden Migrations-Termin ein, den die meisten Vergleiche übergehen: DALL-E 2 und DALL-E 3 werden am 12. Mai 2026 abgeschaltet — neun Tage nach Veröffentlichung. Bestehende DALL-E 3-Integrationen brauchen einen Nachfolger. GPT Image 2 ist OpenAIs offizieller Ersatz, aber Nano Banana 2 wird zunehmend die bessere Standardwahl für viele Workflows.
Auf einen Blick — welches Modell für welche Aufgabe
| Deine Aufgabe ist… | Wähle |
|---|---|
| Marketing-Creative mit eingebettetem Text | GPT Image 2 |
| Produktfotografie / E-Commerce-Mockups | Nano Banana 2 |
| Ausgangsbild für Veo 3.1 oder Kling 3.0 | Nano Banana 2 |
| UI-Mockups mit scharfer Typografie | GPT Image 2 (oder Ideogram 3) |
| Multi-Charakter-Storyboard mit Kontinuität | Nano Banana 2 |
| Intensiver CJK- / Arabisch-Schriftsatz | Qwen Image |
| Malerische cinematische Illustration | Seedream 4 |
| Markenkonsistente künstlerische Kontrolle | Flux 2 Pro |
Zwei Flaggschiffe bedeuten nicht zwei gleich gute Flaggschiffe für jede Aufgabe. Die Entscheidungsmatrix oben ist die Kurzversion — der Rest des Artikels liefert die Begründung.
Was ist GPT Image 2?
GPT Image 2 ist OpenAIs Bildgenerierungsmodell, das am 21. April 2026 zusammen mit dem konsumentenorientierten ChatGPT Images 2.0-Rebranding veröffentlicht wurde. Es ist das erste Bildmodell von OpenAI mit eingebautem Reasoning — was OpenAI "Thinking Mode" nennt — und das erste, das native 4K-Ausgabe unterstützt. Das Modell verarbeitet kleinen Text, Iconographie, UI-Elemente, dichte Kompositionen und stilistische Einschränkungen mit einer Präzision, die frühere OpenAI-Bildmodelle nicht erreichen konnten.
Veröffentlichung und Vorgänger
GPT Image 2 ersetzt DALL-E 2 und DALL-E 3, die beide am 12. Mai 2026 abgeschaltet werden. Entwickler mit laufenden DALL-E 3-Integrationen müssen vorher migrieren. Der Großteil der Migration besteht darin, den Modellbezeichner in API-Aufrufen zu ändern, aber Prompt-Muster ändern sich ebenfalls, da GPT Image 2 auf Kompositionsanweisungen anders reagiert.
Thinking Mode — was Reasoning bringt
Bevor ein Pixel erzeugt wird, plant GPT Image 2 das Layout, kann nach visuellen Referenzen im Web suchen und prüft seine Ausgabe gegen den Prompt selbst. Dies kostet Latenz — die Bildgenerierung ist nicht mehr fast sofortig — aber es verbessert die Prompt-Treue, besonders für komplexe Briefs mit mehreren Subjekten, eingebettetem Text oder spezifischer räumlicher Logik. OpenAI berichtet von 99 % Typografie-Genauigkeit bei dichten Kompositionen als direktes Ergebnis.
Wo es verfügbar ist
GPT Image 2 ist über die OpenAI-API, in Codex, auf Microsoft Foundry und auf LoveGen AIs GPT Image 2-Seite verfügbar. Auf LoveGen läuft es mit demselben Credit-System wie alle anderen Bildmodelle, was Seite-an-Seite-Tests mit Nano Banana 2 zu einem Ein-Tab-Workflow macht.
Was ist Nano Banana 2?
Nano Banana 2 ist das Bildgenerierungsmodell von Google DeepMind, das am 26. Februar 2026 veröffentlicht wurde. Sein offizieller Modellname ist Gemini 3.1 Flash Image. Die Produktpriorität ist Geschwindigkeit — 3 bis 5 Sekunden pro Bild ist typisch — ohne die fotorealistische Qualität von Nano Banana Pro aufzugeben. Google hat es zum Standard-Bildgenerator in Gemini, Google Suche, Google Ads und Google Flow gemacht.
Veröffentlichung und Modellreihe
Die Nano-Banana-Familie begann als leichter Bild-Route innerhalb von Gemini. Das ursprüngliche Nano Banana priorisierte Geschwindigkeit bei moderater Qualität. Nano Banana Pro steigerte die Qualität auf Kosten der Geschwindigkeit. Nano Banana 2 löst diesen Kompromiss auf: Pro-Level-Wiedergabetreue bei Flash-Latenz. Innerhalb von Googles Stack ist es jetzt das Standardmodell für die Bildgenerierung in der Gemini-App und im Flow-Videobearbeitungstool.
Kernfunktion — Flash-Geschwindigkeit plus Fotorealismus
Zwei Fähigkeiten definieren Nano Banana 2 in der Produktion: Generierungsgeschwindigkeit (3–5 Sekunden ist der typisch beobachtete Bereich) und fotorealistischer Naturalismus in Beleuchtung, Materialien und Hauttextur. Das Modell hält auch die Charakter-Konsistenz für bis zu 5 Charaktere und 14 Objekte in einem einzigen Workflow aufrecht — etwas, das Google für Storyboards und Multi-Shot-Creative-Briefs konzipiert hat. Die Personal-Intelligence-Integration in der Gemini-App ermöglicht es Nutzern, generierte Bilder in ihrer eigenen Google-Fotos-Bibliothek zu verankern.
So nutzt du Nano Banana 2
Nano Banana 2 ist über die Gemini-API, die Gemini-App, Google Suche, Google Ads, Google Flow und auf LoveGen AIs Nano Banana 2-Seite verfügbar. Auf LoveGen teilt es denselben kreditbasierten Zugang wie GPT Image 2, was bedeutet, dass du denselben Prompt auf beiden Flaggschiffen in zwei Browser-Tabs testen kannst, ohne separate Google- und OpenAI-Abrechnungsbeziehungen einzurichten.
Vergleich Funktion für Funktion
Die folgende Tabelle fasst alle Dimensionen zusammen, die für eine Kaufentscheidung wichtig sind. Die Unterabschnitte nach der Tabelle gehen tiefer auf die vier Bereiche ein, wo die Wahl entscheidend ist: Textwiedergabe, Fotorealismus, Geschwindigkeit und Charakter-Konsistenz.
| Funktion | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Google DeepMind |
| Veröffentlicht | 21. April 2026 | 26. Februar 2026 |
| Offizieller Modellname | gpt-image-2 | Gemini 3.1 Flash Image |
| Max. Auflösung | Bis 4K (benutzerdefinierte Abmessungen) | Hoch, kein offizielles 4K-Flag |
| Generierungsgeschwindigkeit | Reasoning-bewusst, langsamer pro Bild | 3–5 Sekunden typisch |
| Textwiedergabe-Genauigkeit | OpenAI gibt 99% bei dichten Layouts an | Stark, kein primärer Fokus |
| Charakter-Konsistenz | Standard | Bis zu 5 Charaktere + 14 Objekte |
| Mehrfaches Bearbeiten | Ja (kontextbewusst) | Ja (kontextbewusst) |
| Reasoning / "Thinking Mode" | Ja (erstes OpenAI-Bildmodell) | Nein |
| Persönlicher Kontext (Fotobibliothek) | Nein | Ja über Gemini Personal Intelligence |
| Mehrsprachiges Rendering | JA, KO, ZH, HI, BN explizit unterstützt | Stark, keine spezifische Sprachliste |
| Ersetzt | DALL-E 2 / DALL-E 3 (Abschaltung 12. Mai 2026) | Nano Banana / Pro (jetzt Standard) |
| Preis auf LoveGen | Siehe Preisseite | Siehe Preisseite |
Textwiedergabe und Typografie
GPT Image 2 ist die sicherere Wahl, wenn lesbarer Text im Bild wichtig ist. OpenAIs Training priorisierte kleinen Text, dichte Kompositionen und mehrsprachige Schriften, und das Modell hält Typografie-Genauigkeit bis 2K-Auflösung. Marketing-Layouts, Social Cards, Infografiken und UI-Mockups profitieren alle davon — Typografie, die früher Post-Production-Textüberlagerungen erforderte, kann jetzt inline generiert werden.
Nano Banana 2 produziert in den meisten Fällen sauberen, lesbaren Text, zielt aber nicht auf dasselbe Präzisions-Limit. Für textintensive Arbeiten, bei denen Typografie selbst die visuelle Hierarchie ist — Wordmark-Designs, dichte Poster-Layouts, Inhalte mit mehreren Textblöcken in verschiedenen Größen — Ideogram 3 übertrifft weiterhin beide Flaggschiffe. Ideogram ist der Typografie-Spezialist auf LoveGen und bleibt das richtige Werkzeug für Typografie-first Design.
Fotorealismus und cineastisches Licht
Nano Banana 2 führt, wenn die Ausgabe fotografiert statt gerendert aussehen soll. Cineastische Beleuchtung, natürliche Hauttextur, realistische Materialphysik (Stofffall, Glasbrechung, Metallreflexion) und atmosphärische Tiefe zeigen Googles Training-Schwerpunkt auf fotografischem Naturalismus. Produkt-Mockups und redaktionelle Fotografie-Mockups landen mit Nano Banana 2 konsistent näher an "nicht von einem echten Foto zu unterscheiden".
GPT Image 2s Fotorealismus ist kompetent, tendiert aber zum saubereren, illustrierten Look, der für strukturierte Kompositionen geeignet ist. Für malerisch-cineastische Illustration mit stärkerem künstlerischen Stil sind Seedream 4 und Flux 2 Pro auf LoveGen weiterhin starke Alternativen.
Geschwindigkeit und Kosten
Generierungsgeschwindigkeit ist, wo Nano Banana 2 seinen deutlichsten Vorsprung hat. Die typische Ausgabezeit beträgt 3 bis 5 Sekunden und positioniert es im Flash-Latenz-Bereich. GPT Image 2s Thinking Mode fügt vor den Pixeln einen Reasoning-Schritt hinzu, was deutlich längere Latenz pro Bild bedeutet — typischerweise mehrfach langsamer als ein Flash-Klasse-Modell, je nach Prompt-Komplexität. Für Workflows, die Dutzende Varianten iterieren, spielt die Geschwindigkeitslücke eine Rolle.
Bei den Kosten verwenden beide Modelle kreditbasierte Preisgestaltung auf LoveGen. Die Credit-Kosten pro Bild werden auf der Seite jedes Modells und auf der Preisseite angezeigt.
Charakter-Konsistenz und Mehrpersonen-Szenen
Nano Banana 2 wirbt mit Konsistenz für bis zu 5 Charaktere und 14 Objekte in einem einzigen Workflow. In der Praxis bedeutet das, dass Storyboard-Sequenzen und Multi-Shot-Creative-Briefs besser zusammenhalten — Gesicht, Kleidung und Requisiten desselben Charakters bleiben über eine Serie von Generierungen hinweg bestehen, ohne explizite Referenzbilder für jeden Shot.
GPT Image 2 verarbeitet gut Multi-Subjekt-Komposition innerhalb eines einzelnen Bildes, erreicht aber nicht Nano Banana 2s Multi-Frame-Konsistenz in diesem Ausmaß. Für Multi-Charakter-Storyboards oder Szenen-Kontinuitätsarbeit ist Nano Banana 2 die praktische Wahl.
Mehrfaches Bearbeiten
Beide Modelle unterstützen kontextbewusstes Mehrfach-Editieren — du erzeugst ein Bild und bittest dann um eine spezifische Änderung ("Jacke auf Marine wechseln", "Uhr an die Wand hinzufügen"), und der Rest des Bildes bleibt konsistent. Nano Banana 2 hat den zusätzlichen Vorteil der Gemini-Personal-Intelligence-Integration in der Gemini-App: Bearbeitungen können Kontext aus deiner eigenen Google-Fotos-Bibliothek ziehen, was für persönliche Projekte wirklich nützlich ist, aber für B2B-Produktionsarbeit irrelevant ist.
Mehrsprachigkeit und nicht-lateinische Schrift
GPT Image 2 unterstützt explizit Textwiedergabe auf Japanisch, Koreanisch, Chinesisch, Hindi und Bengali mit derselben Genauigkeit wie Englisch. Nano Banana 2 verarbeitet auch nicht-englische Schriften gut, aber Google hat keine explizite Sprachliste veröffentlicht. Für die schwersten CJK- oder Arabisch-Typografiearbeiten — zum Beispiel ein Poster, bei dem die gesamte visuelle Hierarchie um chinesische Schriftzeichen aufgebaut ist — ist Qwen Image speziell dafür gebaut und es lohnt sich, es neben den Flaggschiffen zu testen.
Leistung in Bild-zu-Video-Pipelines
Ein statisches Bild ist heute selten die finale Ausgabe. Die meisten Produktions-Workflows verlängern das Standbild in Bewegung über Bild-zu-Video-Pipelines — das Standbild wird zum ersten Frame einer Veo 3.1-, Kling 3.0- oder Seedance 2-Generierung. Die Wahl des Bildmodells beeinflusst, wie sauber dieser Übergang funktioniert.
Warum die Wahl des Bildmodells die Videoqualität beeinflusst
Fotorealistische Standbilder speisen Video-Modelle natürlicher. Atmosphärische Tiefe, Beleuchtung aus der realen Welt und natürliche Materialphysik sind Signale, die Video-Modelle bereits aus ihren Video-Trainingsdaten verstehen. Wenn der erste Frame bereits fotografiert aussieht, hat das Bewegungsmodell weniger Arbeit, die Quelle zu vereinbaren.
Hochstrukturierte oder textintensive Kompositionen sind schwieriger. Eingebetteter lesbarer Text, scharfe geometrische Layouts und UI-Elemente kämpfen oft gegen das Video-Modell — Text wackelt, Geometrie verzerrt, und stilistische Präzision degradiert in den ersten 1–2 Sekunden Bewegung. Das ist ein reales Artefakt, kein hypothetisches, und es betrifft sowohl Veo- als auch Kling-Ausgaben.
Empfohlene Kombinationen
Für Bild-zu-Video erste Frames ist Nano Banana 2 → Veo 3.1 heute das zuverlässigste Pairing. Der fotorealistische Naturalismus überträgt sich reibungslos in Veos Bewegungssynthese und Audiogenerierung. Nano Banana 2 → Kling 3.0 ist die richtige Wahl für längere Clips (Kling unterstützt bis zu 5 Minuten) und Multi-Shot-Regie. Nano Banana 2 → Seedance 2 eignet sich für kreative Bewegungseffekte.
GPT Image 2-Ausgaben funktionieren als Video-erste-Frames, wenn der Brief nicht von eingebettetem Text oder strengem geometrischen Layout abhängt. Für typografieintensive Standbilder, die in Bewegung lesbar bleiben müssen, ist der bessere Workflow, das Standbild in GPT Image 2 zu generieren und Bewegung per Post-Production statt per Bild-zu-Video hinzuzufügen.
Wann andere LoveGen-Modelle beide Flaggschiffe schlagen
GPT Image 2 und Nano Banana 2 sind die Headline-Flaggschiffe von 2026, aber nicht die richtige Antwort für jeden Job. Vier LoveGen-Modelle übertreffen sie weiterhin in spezifischen Kategorien:
- Imagen 4 — Googles Premium-Bildtier, bevorzugt für hochpolierte kommerzielle Fotografie-Mockups, wo Nano Banana 2s geschwindigkeitsoptimierte Gewichte Details auf der Strecke lassen.
- Flux 2 Pro — Black Forest Labs' Flaggschiff, die bessere Wahl für markenkonsistente künstlerische Kontrolle. Stilistische Treue zu einer definierten visuellen Identität (Farbpalette, Illustrationssprache, Charakterdesign) ist seine Kernstärke.
- Seedream 4 — ByteDances Bildmodell, dominant bei cinematischer Illustration und malerischer Stimmung. Für Erzählbilder mit atmosphärischer Tiefe und stilisierter Beleuchtung übertrifft es routinemäßig beide Flaggschiffe.
- Ideogram 3 — der Typografie-Spezialist. Wenn der Text selbst das Design ist (Logo-Wordmarks, dichte typografische Poster), produziert Ideogram 3 sauberere Ausgaben als GPT Image 2.
Das einheitliche LoveGen-Credit-System bedeutet, dass das Ausprobieren von Alternativen keine neuen Konten oder neue Abrechnung erfordert — dasselbe Credit-Guthaben, andere Modellseite.
Was wird aus DALL-E 3?
DALL-E 2 und DALL-E 3 werden am 12. Mai 2026 abgeschaltet — neun Tage nach dem Veröffentlichungsdatum dieses Artikels. Danach sind beide Modelle nicht mehr über die OpenAI-API zugänglich, was bedeutet, dass jede DALL-E 3-Integration in der Produktion vorher migrieren muss.
GPT Image 2 ist OpenAIs offizieller Nachfolger. Die Migration ist hauptsächlich mechanisch — der Modellbezeichner ändert sich, und die API-Parameter sind weitgehend kompatibel. Zwei praktische Unterschiede lohnen die Anmerkung: GPT Image 2s Thinking Mode fügt Latenz hinzu, sodass jeder DALL-E 3-Workflow, der fast sofortige Rückgaben annahm, längere Antwortzeiten verarbeiten muss; und GPT Image 2 reagiert anders auf Kompositions-Prompts, besonders rund um eingebetteten Text und strukturierte Layouts, sodass Prompt-Templates oft leichte Anpassungen benötigen.
Workflows, die OpenAI nicht strikt benötigen, können die Migration auch als Gelegenheit nutzen, Nano Banana 2 zu evaluieren — für viele DALL-E 3-Anwendungsfälle (Produktbilder, Social-Content, fotorealistische Creatives) ist Nano Banana 2 die bessere Wahl.
Wie wählen — eine 5-Sekunden-Entscheidungshilfe
| Deine Aufgabe ist… | Wähle |
|---|---|
| Marketing-Creative mit eingebettetem Text | GPT Image 2 |
| Produktfotografie / E-Commerce-Mockups | Nano Banana 2 |
| Ausgangsbild für Veo 3.1 oder Kling 3.0 | Nano Banana 2 |
| UI-Mockups mit scharfer Typografie | GPT Image 2 (oder Ideogram 3) |
| Multi-Charakter-Storyboard mit Kontinuität | Nano Banana 2 |
| Intensiver CJK- / Arabisch-Schriftsatz | Qwen Image |
| Malerische cinematische Illustration | Seedream 4 |
| Markenkonsistente künstlerische Kontrolle | Flux 2 Pro |
| Migration von DALL-E 3 (Produktion) | GPT Image 2 |
| Migration von DALL-E 3 (offen für Alternativen) | Nano Banana 2 |
Der vollständige LoveGen-Katalog der KI-Bildmodelle ist der praktische Ort, um diese der Reihe nach zu testen — gleiche Credits, gleiche Benutzeroberfläche, gleiche Prompt-Geschichte. Für das breitere KI-Bildgenerator-Erlebnis ist jedes Modell in dieser Liste einen Klick entfernt.
Häufig gestellte Fragen
Ist GPT Image 2 besser als Nano Banana 2?
Keines der Modelle ist universell besser — beide spezialisieren sich. GPT Image 2 punktet bei Typografie, struktureller Präzision und 4K-Ausgabe; OpenAI gibt 99 % Genauigkeit bei der Textwiedergabe in dichten Layouts an. Nano Banana 2 gewinnt bei Fotorealismus, Generierungsgeschwindigkeit (3–5 Sekunden) und Charakter-Konsistenz für bis zu 5 Subjekte. Wähle nach Aufgabe. Beide sind nebeneinander auf LoveGen AI verfügbar.
Wann wurde GPT Image 2 veröffentlicht?
GPT Image 2 erschien am 21. April 2026, gleichzeitig mit dem Consumer-Rebranding ChatGPT Images 2.0. Es ist das erste OpenAI-Bildmodell mit eingebautem Reasoning (Thinking Mode), das vor dem Generieren das Layout plant, Web-Referenzen abrufen und die Ausgabe selbst prüfen kann. Es ersetzt DALL-E 2 und DALL-E 3, die beide am 12. Mai 2026 abgeschaltet werden.
Wann wurde Nano Banana 2 veröffentlicht?
Nano Banana 2 wurde am 26. Februar 2026 von Google DeepMind veröffentlicht. Der offizielle Modellname ist Gemini 3.1 Flash Image. Es ist jetzt das Standard-Bildmodell in Gemini, Google Suche, Google Ads und Google Flow und vereint die Qualität von Nano Banana Pro mit der Latenz von Gemini Flash.
Unterstützt Nano Banana 2 4K-Auflösung?
Google hat 4K nicht offiziell als Standard-Ausgabeauflösung für Nano Banana 2 gekennzeichnet — die Designpriorität liegt auf Geschwindigkeit (3–5 Sekunden pro Bild) statt auf maximalen Abmessungen. GPT Image 2 unterstützt explizit bis zu 4K bei benutzerdefinierten Größen. Für maximale Auflösung ist GPT Image 2 die sichere Wahl; für alles andere ist die Qualität von Nano Banana 2 in typischen Web-Größen wettbewerbsfähig.
Was ist der Thinking Mode in GPT Image 2?
Thinking Mode ist der Reasoning-Schritt, den GPT Image 2 vor der Pixelgenerierung ausführt. Das Modell plant das Bildlayout, kann eine Websuche nach visuellen Referenzen durchführen und prüft die Ausgabe gegen den Prompt selbst. Es ist das erste Mal, dass OpenAI Reasoning in ein Bildmodell integriert — das verbessert die Prompt-Treue auf Kosten einer leicht höheren Generierungszeit.
Können beide Modelle vorhandene Bilder bearbeiten?
Ja. Sowohl GPT Image 2 als auch Nano Banana 2 unterstützen kontextbewusstes Mehrfach-Editieren — du erzeugst ein Bild und forderst dann gezielte Änderungen an (Objekt austauschen, Beleuchtung anpassen, Text korrigieren), während der Rest konsistent bleibt. Nano Banana 2 integriert über Gemini Personal Intelligence zusätzlich Google Fotos, sodass Bearbeitungen auf deine eigene Fotosammlung referenzieren können.
Welches Modell ist besser für Marketing-Visuals mit Text?
GPT Image 2 ist die sicherere Wahl für Marketing-Creatives mit lesbarem Text — OpenAI berichtet 99 % Typografie-Genauigkeit bei dichten Layouts, und das Modell beherrscht nicht-lateinische Schriften (Japanisch, Koreanisch, Chinesisch, Hindi, Bengali) mit derselben Präzision. Bei sehr typografielastigen Arbeiten, in denen der Text das Hauptmotiv ist, übertrifft Ideogram 3 weiterhin beide Flaggschiffe.
Welches Modell ist besser für Fotorealismus?
Nano Banana 2 führt bei Fotorealismus, cineastischem Licht und natürlichen Haut- und Materialtexturen. Googles Trainingsfokus auf fotografische Natürlichkeit zeigt sich im Ergebnis. Für malerisch-cineastische Illustration mit stärkerer künstlerischer Handschrift sind Seedream 4 und Flux 2 Pro ebenfalls starke Alternativen auf LoveGen AI.
Funktioniert DALL-E 3 nach dem 12. Mai 2026 noch?
Nein. OpenAI hat bestätigt, dass DALL-E 2 und DALL-E 3 am 12. Mai 2026 abgeschaltet werden, und bestehende API-Integrationen müssen vor diesem Datum migriert werden. GPT Image 2 ist der offizielle Nachfolger und über die OpenAI-API sowie über LoveGen AIs GPT Image 2-Seite erreichbar. Die Migration erfordert hauptsächlich den Modellbezeichner zu wechseln und leichte Anpassungen an Prompt-Vorlagen.
Kann ich GPT Image 2 und Nano Banana 2 auf LoveGen AI nutzen?
Ja. Beide sind auf LoveGen AI unter einem einzigen Credit-Guthaben verfügbar — GPT Image 2 und Nano Banana 2. Das macht den direkten Vergleich einfach, ohne separate Abrechnungsbeziehungen zu OpenAI und Google. Der Preis pro Bild wird auf jeder Modellseite und auf der Preisseite angezeigt.