इमेज जनरेशन के लिए सबसे अच्छा AI, काम के हिसाब से चुना हुआ

"इमेज के लिए सबसे अच्छा AI कौन-सा है" — इस सवाल की शक्ल में ही गड़बड़ है। यह ऐसे पढ़ा जाता है जैसे इसे एक नाम चाहिए, और हर ईमानदार जवाब एक टेबल है। हम पाँच इमेज मॉडल एक ही API के पीछे चलाते हैं और यह सवाल हर हफ़्ते सँभालते हैं। काम का जवाब कभी नहीं बदलता: हमें काम बताइए। पारदर्शी प्रोडक्ट cut-out पर जीतने वाला मॉडल हज़ार ब्लॉग thumbnails पर बुरी तरह हारता है।

"सबसे अच्छा" काम की शक्ल का होता है, और काम आपस में दूर-दूर हैं

इमेज मॉडलों को किसी एक धुरी पर रैंक कीजिए और वह रैंकिंग एक काम के लिए सही होगी और बाक़ी छह के लिए चुपचाप ग़लत। किसी प्रोजेक्ट का फ़ैसला capability का फाटक करता है, क्वालिटी की ढलान नहीं। मॉडल या तो पारदर्शी background लौटाता है या नहीं, या तो चौदह references लेता है या तीन, या तो 4K तक जाता है या 1K पर रुक जाता है।

ये फाटक कीमत के साथ वैसे नहीं चलते जैसी आप उम्मीद करेंगे। हमारा बेचा हुआ सबसे सस्ता मॉडल ऐसे aspect ratios ढोता है जो सबसे महँगा नहीं बना सकता। सबसे महँगा अकेला ऐसा है जो तस्वीर के भीतर पढ़ा जा सकने वाला शब्द लिखता है। इनमें से कुछ भी सहज-बुद्धि वाली बात नहीं है — इसीलिए टेबल मौजूद है।

फ़ैसले की टेबल

1K पर प्रति इमेज, E2X पर, 26 अगस्त 2026 को जाँची हुई।

कीमतें और प्रोडक्ट की शर्तें समय के साथ बदल सकती हैं; खरीद का फ़ैसला लेने से पहले हर provider की मौजूदा कीमत जाँच लें। Google Batch या Flex प्राइसिंग किसी स्टैंडर्ड on-demand API request के सीधे बराबर नहीं है, क्योंकि उसमें scheduling, उपलब्धता और प्रोसेसिंग की शर्तें अलग होती हैं; इसलिए उसे इस तुलना में शामिल नहीं किया गया है। यह एक सीमित दायरे की तुलना है — यह दावा नहीं किया जा रहा कि E2X हर कॉन्फ़िगरेशन में दुनिया का सबसे सस्ता विकल्प है।

इस पोस्ट का बाक़ी हिस्सा हर पंक्ति के पीछे का तर्क है।

पारदर्शिता: GPT Image 2, और कोई नहीं

GPT Image 2 background खोलता है, जो transparent, opaque या auto लेता है। transparent माँगिए और आपको असली alpha channel वाली PNG मिलती है। हमारे कैटलॉग का कोई Google मॉडल यह पैरामीटर नहीं देता, इसलिए यह पसंद का मामला नहीं है। यही अकेला रास्ता है।

यह सुनने से ज़्यादा मायने रखता है। एक cut-out प्रोडक्ट शॉट, एक स्टिकर शीट, एक logo जिसे अनजान background पर बैठना है — हर एक या तो alpha के साथ आता है या Photoshop में बैठे किसी इंसान की माँग करता हुआ। किसी सस्ते मॉडल पर background removal जोड़ने से आपको एक दूसरी API कॉल मिलती है, एक दूसरा failure mode, और वह धूसर आभा जो अपने-आप की गई matting बालों और शीशे के इर्द-गिर्द छोड़ जाती है।

GPT Image 2 पर quality हर सेटिंग पर ×7 का multiplier है, low और auto समेत, और डिफ़ॉल्ट high है। असली 1K कीमत $0.0075 × 7 = $0.0525 है, वह कच्चा कैटलॉग आँकड़ा नहीं।

तस्वीर में पढ़ने लायक़ शब्द: Nano Banana Pro

अगर इमेज में टाइप है — पैकेजिंग मॉकअप, पोस्टर, मेन्यू बोर्ड, चार्ट — तो Nano Banana Pro वह जगह है जहाँ Google ने पढ़ने लायक़, styled, बहुभाषी in-image टेक्स्ट रखा है। यह gemini-3-pro-image है, और $0.04 की जगह $0.075 देने की इकलौती वजह यही capability है।

बहुभाषी वाला पहलू कम आँका जाता है। एक तैयार अंग्रेज़ी infographic स्पैनिश कॉपी की माँग के साथ reference बनकर वापस अंदर जा सकती है, और Pro उसके इर्द-गिर्द का लेआउट दोबारा बनाए बिना टाइप बदल देता है। स्थानीयकरण डिज़ाइन का टिकट होना बंद करके एक API कॉल बन जाता है।

पुराने टियर इसके लिए बने ही नहीं थे। मूल Nano Banana 2.5 पीढ़ी का मॉडल है, और उसके अक्षर ठीक तब तक टिकते हैं जब तक कोई उन्हें सचमुच पढ़ने न लगे। अगर तस्वीर में headline है, तो $0.035 बचाने की कोशिश मत कीजिए।

वॉल्यूम: Nano Banana 2 Lite

हज़ार इमेज वह जगह है जहाँ प्रति-इकाई कीमत गोल किया जाने वाला अंश होना बंद कर देती है। Nano Banana 2 Lite $0.042 की लिस्ट के मुक़ाबले $0.0238 है, यानी वे हज़ार इमेज $23.80 की पड़ती हैं। वही run Pro पर $75 का है।

Lite gemini-3.1-flash-lite-image है — नामकरण चाहे जो कहे, वह उस बिना-suffix वाले मॉडल से पूरी एक पीढ़ी नया है जिसकी उसने जगह ली। एक साथ सस्ता भी और नया भी।

दो अड़चनें, जिनके इर्द-गिर्द बनाना होगा। यह सिर्फ़ 1K है, और इसमें resolution पैरामीटर है ही नहीं — उसे भेजना error है, नज़रअंदाज़ किया गया फ़ील्ड नहीं। इसका aspect_ratio डिफ़ॉल्ट 1:1 है, इसलिए उसे साफ़-साफ़ सेट कीजिए वरना banners का batch चुपचाप वर्गों का batch बन जाएगा।

पूरी सीरीज़ में एक कैरेक्टर: Nano Banana Pro

यह पंक्ति लोगों को चौंकाती है। यह क्वालिटी की समस्या जैसी दिखती है और है reference-slot की समस्या।

यहाँ Pro अकेला टियर है जो जानता है कि हर reference इमेज किसलिए है। चौदह slots, और वे आपस में बदले नहीं जा सकते: 5 को पढ़ा जाता है कि इंसान कौन है, 6 को कि चीज़ कैसी दिखती है, 3 को कि पूरी चीज़ के साथ बर्ताव कैसा हो।

बाक़ी सब references को एक ही अविभाजित ढेर की तरह लेते हैं। व्यावहारिक फ़र्क़: एक अकेली Pro request एक साथ चेहरा, उस इंसान के हाथ की चीज़ और art direction थामती है, और तीनों साथ लौटाती है। तीन passes और एक compositing क़दम की जगह एक ही कॉल में ad composite। Nano Banana 2 वही चौदह लेता है पर उसे बताया नहीं जा सकता कि कौन-सी कौन है। किसी लंबे run में एक चेहरा जमाए रखने की अपनी अलग गाइड है।

प्रिंट resolution: Nano Banana 2, या Pro अगर artwork में टेक्स्ट हो

Nano Banana 2 4K तक जाता है, 2K पर ×1.5 और 4K पर ×2 के multipliers के साथ, यानी $0.04 पहले $0.06 और फिर $0.08 हो जाता है। यह हमारे कैटलॉग का सबसे सस्ता 4K है, और अंतर बड़ा है।

Pro भी 4K तक जाता है, 4096 गुणा 4096 तक, $0.15 पर — यह तभी वाजिब है जब प्रिंट वाली चीज़ में टाइप हो। एक काम का झोल: Pro पर 1K और 2K की कीमत बिलकुल एक है, दोनों $0.075। अगर आप Pro का पैसा दे ही रहे हैं, तो 1K माँगना pixels छोड़ देना है।

एक slug की बारीकी, जो डीबगिंग का एक घंटा बचा सकती है। इस मॉडल पर जनरेशन google/nano-banana-2 है और वहीं रुक जाता है — बाक़ी मॉडल जो capability suffix ढोते हैं, वह यहाँ है ही नहीं। एडिटिंग एक suffix ज़रूर लेती है, google/nano-banana-2/edit-image। जनरेशन slug में /text-to-image जोड़ते ही आपको 404 मिलता है।

चरम शक्लें: panoramas के लिए GPT Image 2, rails के लिए Lite

GPT Image 2 पंद्रह aspect ratios ढोता है, जो हमारा बेचा सबसे चौड़ा दायरा है, और असली 3:1, 1:3, 2:1 और 1:2 अकेले उसी के पास हैं। सीधे 3:1 पर बना hero banner किसी 21:9 इमेज को काटकर बनाए गए banner से बेहतर होता है, क्योंकि मॉडल उसी फ़्रेम के लिए रचना करता है जो उसे दिया गया, बजाय इसके कि उसका विषय बाद में कटे।

सचमुच चरम rails के लिए यह सबसे सस्ते मॉडल पर पलट जाता है। 1:4, 4:1, 1:8 और 8:1 अकेला Lite देता है। 8:1 के साइट header या 1:8 की खड़ी sidebar का किसी और टियर पर कोई विकल्प नहीं है, और लागत $0.0238।

पूरे दायरे में डिफ़ॉल्ट अलग-अलग हैं: Nano Banana 2 और Pro पर 9:16, Lite पर 1:1। इसे अपने request टेम्पलेट में pin कीजिए और इसके बारे में सोचना बंद कर दीजिए।

डिफ़ॉल्ट, और उसे कब छोड़ें

अगर आप टेबल नहीं पढ़ने वाले, तो $0.04 वाला Nano Banana 2 ले लीजिए। यह उन कामों का सबसे चौड़ा सेट समेटता है जो हम देखते हैं: चाहिए तो 4K, 14 references, हर उस चीज़ के लिए काफ़ी अच्छा टेक्स्ट जो typography-प्रधान न हो, दस aspect ratios, और फ़र्श के इतने क़रीब की कीमत कि वॉल्यूम डराए नहीं। Pro माँगते हुए आने वाले ज़्यादातर प्रोजेक्ट इसी पर ठीक रहते हैं।

डिफ़ॉल्ट चार सूरतों में छोड़िए, और सिर्फ़ इन्हीं में:

1. इमेज को पारदर्शी background चाहिए, तो वह GPT Image 2 बन जाता है।
2. इमेज में टाइप ही इमेज की असल बात है, तो वह Pro बन जाता है।
3. किसी कैरेक्टर या प्रोडक्ट को लंबी सीरीज़ में एक जैसा रहना है, तो रोल-अलग references के लिए वह Pro बन जाता है।
4. आप हज़ारों में बना रहे हैं और इमेज सीधी-सादी हैं, तो वह Lite बन जाता है और बिल 40% गिर जाता है।

बाक़ी हर चीज़ में Nano Banana 2 पर टिके रहिए। हम यह कहना पसंद करेंगे, बजाय इसके कि आपको लगभग दोगुनी कीमत पर Pro बेचें उस काम के लिए जो Pro की ख़ूबी कभी इस्तेमाल ही नहीं करता।

दो चीज़ें जो यह पोस्ट जानबूझकर नहीं है

यह photorealism की समीक्षा नहीं है। कौन-सा मॉडल सबसे भरोसेमंद तस्वीर बनाता है, यह ज़्यादा सँकरा सवाल है जिसका जवाब अलग है, और वह सबसे यथार्थवादी AI इमेज जनरेटर की तुलना में रहता है।

यह चार Nano Banana मॉडलों की व्याख्या भी नहीं है। Google उस नाम के नीचे चार मॉडल भेजता है — legacy, 2, 2 Lite और Pro — और उन्हें सुलझाने में पूरी पोस्ट लगती है, जो Nano Banana मॉडल तुलना है। हर टियर और हर multiplier पर कीमत का हिसाब सबसे सस्ता इमेज जनरेशन API में है, और API-बनाम-subscription का फ़ैसला क्या पैसे देने लायक़ है में।

ऊपर के सारे मॉडल वही submit-and-poll contract मानते हैं, इसलिए उस टेबल की पंक्तियों के बीच जाना request body की एक string भर है — किसी पंक्ति पर टिकने से पहले यह जान लेना काम आता है। सबको देखिए, या text-to-image तक सीमित कीजिए। prompt की तकनीक पूरे दायरे में साथ चलती है, और वह prompting गाइड है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

इमेज जनरेशन के लिए सबसे अच्छा AI कौन-सा है?

कोई एक सबसे अच्छा नहीं है, क्योंकि मॉडलों के बीच का फ़र्क़ क्वालिटी की ढलान नहीं, capability के फाटक हैं। ज़्यादातर कामों के लिए $0.04 वाला Nano Banana 2 सही डिफ़ॉल्ट है। पारदर्शी backgrounds के लिए GPT Image 2 पर जाइए, पढ़ने लायक़ in-image टेक्स्ट या रोल-अलग references के लिए Nano Banana Pro पर, और ज़्यादा वॉल्यूम वाले batches के लिए Nano Banana 2 Lite पर।

कौन-सा AI इमेज मॉडल पारदर्शी background बना सकता है?

GPT Image 2, जो background पैरामीटर खोलता है और transparent, opaque या auto लेता है। E2X कैटलॉग में एक ही कॉल में असली alpha channel लौटाने वाला यही अकेला मॉडल है, 26 अगस्त 2026 तक प्रति 1K इमेज $0.0525 पर। Google के मॉडलों में इसका कोई समकक्ष नहीं, इसलिए वहाँ पारदर्शिता का मतलब है एक अलग background-removal क़दम।

कौन-सा AI मॉडल इमेज के भीतर पढ़ने लायक़ टेक्स्ट लिखता है?

Nano Banana Pro, यानी gemini-3-pro-image, जो पढ़ने लायक़, styled और बहुभाषी टेक्स्ट को artwork के हिस्से की तरह render करता है। Nano Banana 2 सीधे-सादे शब्द ठीक-ठाक निभा लेता है। मूल Nano Banana इस capability से पहले का है, क्योंकि यह Gemini 3 पीढ़ी के साथ आई, इसलिए typography-प्रधान हर चीज़ $0.075 पर Pro की है।

सबसे सस्ता AI इमेज जनरेटर कौन-सा है जो फिर भी अच्छा हो?

Lite, $0.0238 प्रति इमेज पर। इसकी मॉडल ID gemini-3.1-flash-lite-image है, जो इसे उस मूल Nano Banana से पूरी एक पीढ़ी आगे रखती है जिसकी उसने जगह ली — यानी वह उस मॉडल से कीमत में नीचे है और capability में ऊपर। सीमाएँ फिर भी असली हैं: सिर्फ़ 1K output, और जो resolution फ़ील्ड बाक़ी टियर लेते हैं वह यहाँ ठुकरा दिया जाता है।

कौन-सा AI इमेज जनरेटर 4K output देता है?

Nano Banana 2 और Nano Banana Pro। Nano Banana 2, 4K पर $0.08 का पड़ता है, क्योंकि उसके $0.04 बेस पर ×2 का multiplier लगता है — यानी सस्ता रास्ता यही है। Nano Banana Pro $0.15 पर 4096 गुणा 4096 तक जाता है, और 2K के लिए वही लेता है जो 1K के लिए।

एक जैसे कैरेक्टर के लिए मैं कितनी reference इमेज इस्तेमाल कर सकता हूँ?

Nano Banana Pro पर चौदह, और काम की बात यह है कि Pro उन्हें छाँटता है: 5 slots कैरेक्टर के तौर पर पढ़े जाते हैं, 6 चीज़ों के तौर पर, 3 styling के तौर पर। यही छँटाई किसी लंबे run में चेहरे को भटकने से रोकती है। Nano Banana 2 भी चौदह लेता है पर सबको एक ही तरह पढ़ता है, और मूल Nano Banana तीन पर रुक जाता है।

8:1 banners जैसे चरम aspect ratios कौन-सा AI मॉडल सपोर्ट करता है?

Nano Banana 2 Lite, जो कैटलॉग में अकेला ऐसा मॉडल है जो स्टैंडर्ड सेट के साथ 1:4, 4:1, 1:8 और 8:1 भी देता है। चौड़े पर चरम नहीं वाले panoramas के लिए GPT Image 2 पंद्रह ratios ढोता है, असली 3:1, 1:3, 2:1 और 1:2 समेत। Google के flash और pro टियर 21:9 पर रुक जाते हैं।