Text-to-image đã định hình quanh ba mô hình tiên phong vào năm 2026: Flux Kontext Pro (Black Forest Labs), Nano Banana (Google), và 4o Image (OpenAI). Mỗi mô hình đại diện cho một sự đánh đổi khác nhau giữa tốc độ, độ trung thực và giá cả.

Đây là kết quả mà chúng tôi tạo ra khi chạy cùng một prompt qua cả ba mô hình.

Prompt

"Một con cáo đỏ ngồi trên tuyết mới vào giờ vàng, độ sâu trường ảnh nông, chân thực như ảnh chụp"

Tốc độ và giá cả (theo mức giá cổng hiện tại của chúng tôi)

  • Nano Banana — 6 giây, $0.056 mỗi ảnh
  • Flux Kontext Pro — 9 giây, $0.084 mỗi ảnh
  • 4o Image — 12 giây, $0.14 mỗi ảnh

Nhận xét về chất lượng

  • Flux Kontext Pro: bám sát tốt nhất với các prompt phức tạp. Xử lý văn bản trong ảnh một cách thuyết phục (menu, biển hiệu). Đôi khi có hiệu ứng bóng nhựa nhẹ trên da.
  • Nano Banana: nhanh nhất, hiện thực sạch sẽ cho thiên nhiên, sản phẩm, chân dung. Yếu hơn trong văn bản nhúng và các cảnh phức tạp nhiều chủ thể.
  • 4o Image: mạnh nhất trong minh họa và concept art. Tính chân thực hơi kém hơn Flux. Tốt nhất cho đầu ra mang phong cách nghệ thuật.

Chọn mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng

  • Ảnh thương mại điện tử và tiếp thị: Nano Banana là lựa chọn đầu tiên. Rẻ nhất + nhanh nhất + đủ chân thực cho 90% ảnh sản phẩm/lối sống.
  • Cảnh biên tập phức tạp với văn bản: Flux Kontext Pro. Mô hình duy nhất có thể đánh vần chính xác một cách đáng tin cậy.
  • Minh họa phong cách, concept art, biên tập: 4o Image. Khả năng định hướng nghệ thuật của OpenAI rất khó bị đánh bại.
  • Tạo hàng loạt (>1000 ảnh/ngày): Nano Banana. Tiết kiệm $0.03 mỗi ảnh so với Flux sẽ tích lũy thành khoản tiền lớn.

Mô hình sử dụng: chọn theo prompt, không phải theo sản phẩm

Hầu hết các sản phẩm nặng về hình ảnh thành công mà chúng tôi thấy trên API của mình không trung thành với một mô hình duy nhất. Họ định tuyến: "nếu prompt chứa văn bản" → Flux, "nếu category == illustration" → 4o Image, mặc định → Nano Banana. Quy tắc đơn giản đó mang lại tiết kiệm chi phí 30% mà không làm giảm chất lượng đầu ra trên các prompt khó.

Gọi cả ba mô hình qua một API

// Định tuyến trong mã ứng dụng:
const model = prompt.includes('text') || prompt.includes('sign')
  ? 'black-forest-labs/flux-kontext-pro'
  : style === 'illustration'
    ? 'openai/4o-image'
    : 'google/nano-banana';

await fetch('https://aimarcus.eu/aigenerate/api/v1/jobs/createTask', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer sk-aig-...',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({ model, input: { prompt, output_format: 'png', image_size: '1:1' } }),
});

Một Bearer token, ba nhà cung cấp hàng đầu, định tuyến thông minh trong mã ứng dụng. Đó là toàn bộ lợi thế của một API tổng hợp.