MiniMax H3-Image vs Nano Banana 2.1: ควรเลือกใช้โมเดลสร้างภาพตัวไหนดี?

คำตอบโดยสรุป: การเลือกระหว่าง MiniMax H3-Image กับ Nano Banana 2.1 คือเรื่องของการควบคุมเองเทียบกับความสะดวก เลือก MiniMax H3-Image ถ้าคุณต้องการ open weights, ใช้ภาพอ้างอิงได้สูงสุด 16 ภาพ และราคาปกติต่อภาพ 4K ที่ถูกกว่า ($0.06879 เทียบกับ $0.113) เลือก Nano Banana 2.1 ถ้าคุณต้องการแก้ไขภาพแบบสนทนาหลายรอบ, Google Search grounding และ API แบบ managed ที่ไม่ต้องอ่านข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งานใด ๆ

MiniMax H3-Image vs Nano Banana 2.1 ในภาพรวม

MiniMax H3-Image เป็นโมเดล text-to-image และแก้ไขภาพแบบ open-weight ที่ให้ผลลัพธ์ราว 16 ล้านพิกเซล และรับภาพอ้างอิงได้สูงสุด 16 ภาพ ส่วน Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) เป็นโมเดลภาพแบบปิดของ Google บน Gemini API ที่ออกแบบมาสำหรับการแก้ไขแบบสนทนา รองรับผลลัพธ์ 1K, 2K และ 4K พร้อมภาพอ้างอิงสูงสุด 14 ภาพ

Comparison card of MiniMax H3-Image and Nano Banana 2.1: about 16 MP vs 4K output, up to 16 vs up to 14 reference images, open community-license weights vs closed API-only, and $0.069 vs $0.113 list price per 4K image

	MiniMax H3-Image	Nano Banana 2.1
วันที่เปิดตัว	10 พฤศจิกายน 2026	6 ตุลาคม 2026
Weights	เปิด ภายใต้สิทธิ์การใช้งานแบบ community license	ปิด ใช้ผ่าน API เท่านั้น
ผลลัพธ์สูงสุด	ราว 16 MP (4096 x 4096 ที่อัตราส่วน 1:1, 6272 x 2688 ที่ 21:9)	4K (4096 x 4096 ที่อัตราส่วน 1:1, 5504 x 3072 ที่ 16:9)
ภาพอ้างอิง	สูงสุด 16 ภาพต่อการแก้ไขหนึ่งครั้ง	สูงสุด 14 ภาพ (วัตถุ 10, ตัวละคร 4)
ความเร็วที่อ้างสิทธิ์	“สร้างภาพ 4K ภายใน 10 วินาที”	“เร็วระดับ Flash” ไม่ระบุตัวเลข
ราคา 4K (ราคาปกติ)	$0.06879 ต่อผลลัพธ์ text-to-image อัตราส่วน 1:1	$0.113 ต่อภาพ
API ฟรี	ไม่มีข้อมูล	“ไม่มีให้ใช้”
ลายน้ำ	ไม่ได้ระบุไว้ในเอกสาร API	SynthID บนทุกภาพ

แหล่งข้อมูล ตรวจสอบเมื่อ 11 พฤศจิกายน 2026: ราคา MiniMax, model card ของ H3-Image, ราคา Gemini API และคู่มือการสร้างภาพของ Google

ความละเอียดและขนาดผลลัพธ์

ทั้งสองโมเดลให้ผลลัพธ์ภาพจัตุรัสสูงสุดราว 16 ล้านพิกเซล ดังนั้นคำว่า “4K” ไม่ใช่จุดตัดสิน สิ่งที่ต่างกันคือวิธีที่คุณระบุขนาด:

MiniMax H3-Image รับค่า size แบบอิสระ เช่น 2720x1536 โดยอยู่ระหว่าง 655,360 ถึง 20,000,000 พิกเซล และอัตราส่วนภาพระหว่าง 1:3 ถึง 3:1 หรือคุณจะตั้ง aspect_ratio และ area (1K, 2K หรือ 4K) แล้วให้ API เลือกให้ก็ได้ โดย model card ระบุว่าผลลัพธ์ดีที่สุดราว 16 MP
Nano Banana 2.1 รับ image_size หนึ่งในสามระดับ และอัตราส่วนจากตารางที่กำหนดไว้ โดยตารางนั้นรวมแบนเนอร์แบบสุดขั้วอย่าง 8:1 ซึ่งจะได้ขนาด 12288 x 1536 ในโหมด 4K

ต้องการขนาดพิกเซลแบบเป๊ะ ๆ? H3-Image ช่วยให้คุณไม่ต้องมา crop เอง ต้องการภาพแถบกว้างมาก ๆ? Nano Banana 2.1 ทำได้เกินขีดจำกัดขนาดกำหนดเอง 3:1 ของ H3-Image

ความเร็ว: สิ่งที่แต่ละบริษัทอ้างสิทธิ์

MiniMax ระบุว่า H3-Image สร้างภาพ 4K ได้ในราว 10 วินาที โดยอาศัยการ distillation ลงเหลือ 6 sampling steps โดยไม่ใช้ classifier-free guidance แต่ไม่ได้ระบุฮาร์ดแวร์ที่ใช้ จึงควรถือว่าเป็นเพียงคำอ้างสิทธิ์

Google ไม่ได้ให้ตัวเลขเป็นวินาทีสำหรับ Nano Banana 2.1 แต่อธิบายว่า “เร็วระดับ Flash” และให้คุณแลกคุณภาพกับ latency ผ่าน thinking levels minimal, medium (ค่าเริ่มต้น) และ high นอกจากนี้โมเดลอาจสร้างภาพ “thought” ชั่วคราวสูงสุดสองภาพก่อนก็ได้

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่ผล benchmark ถ้า latency เป็นตัวตัดสินใจสำหรับคุณ ให้วัดด้วยวิธีทดสอบด้านล่าง

การแก้ไขและภาพอ้างอิง

MiniMax H3-Image แก้ไขภาพผ่าน endpoint แยกต่างหาก คือ POST /v1/images/edits โดยคุณส่งภาพอ้างอิง 1 ถึง 16 ภาพในรูปแบบ URL สาธารณะ, file ID ที่อัปโหลดแล้ว หรือ data URI (สูงสุด 64 MiB ต่อคำขอ) และอ้างถึงใน prompt ว่า <Picture 1>, <Picture 2> เป็นต้น คู่มือของ MiniMax ระบุสิ่งที่ไม่รองรับ: การแก้ไขแบบ mask, พื้นหลังโปร่งใส และภาพ preview

Nano Banana 2.1 แก้ไขภาพอยู่ในบทสนทนา คุณอธิบายบริเวณที่ต้องการด้วยคำ (“เปลี่ยนเฉพาะโซฟา”) แทนการอัปโหลด mask และแต่ละคำสั่งถัดไปจะอ้างอิงจากรอบก่อนหน้า ทำให้สินค้าหรือตัวละครคงสภาพสม่ำเสมอ ภาพอ้างอิงจำกัดที่ 14 ภาพ: วัตถุ 10 และตัวละคร 4

ดังนั้นกฎง่าย ๆ คือ:

อินพุตหลายภาพ รวมเป็นภาพเดียว (ห้องที่ประกอบจากภาพเฟอร์นิเจอร์ 15 ภาพ, character sheet): ขีดจำกัด 16 ภาพของ H3-Image เหมาะกว่า
ปรับแต่งภาพเดียวซ้ำ ๆ (เปลี่ยนฉลาก, แปลอินโฟกราฟิก, ปรับโทนสี): การแก้ไขแบบ multi-turn ของ Nano Banana 2.1 เหมาะกว่า
ภาพที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลปัจจุบัน (แผนภูมิอากาศวันนี้, เหตุการณ์ล่าสุด): มีเพียง Nano Banana 2.1 เท่านั้นที่มี Google Search grounding รวมถึง image search เป็นบริบททางภาพ

คู่มือ Nano Banana 2.1 API ของเราอธิบายการเรียกแบบ multi-turn และ grounding ส่วน คู่มือ MiniMax H3-Image API อธิบาย endpoint สำหรับแก้ไขภาพ

Open weights เทียบกับ API แบบปิด

MiniMax H3-Image เปิด weights ให้ดาวน์โหลดบน Hugging Face ภายใต้ MiniMax-H3-Image Community License คุณสามารถ self-host ได้ ซึ่ง Nano Banana 2.1 ไม่มีทางเลือกนี้ให้ แต่สิทธิ์การใช้งานก็มีข้อจำกัดจริง:

ไม่รวมสหภาพยุโรป สหราชอาณาจักร สาธารณรัฐเกาหลี และสหรัฐอเมริกาไว้ในสิทธิ์เริ่มต้น
บริษัทที่มีรายได้ต่อปีเกิน 1 ล้านดอลลาร์ หรือผู้ที่นำโมเดลไปให้บริการแบบ hosted ต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก MiniMax
ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ต้องแสดงชื่อ “MiniMax-H3-Image” ในอินเทอร์เฟซ และห้ามใช้ผลลัพธ์ไปเทรนโมเดลอื่น

การ self-host ก็เป็นภาระเช่นกัน: transformer ขนาด 33.1B พารามิเตอร์ และ weights ประมาณ 137 GB ตามที่บทความ what is MiniMax H3-Image อธิบายไว้

Nano Banana 2.1 เข้าใจง่ายกว่า: มี Gemini API key แบบเสียเงิน อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ Google และมีลายน้ำ SynthID บนทุกภาพ

ราคาต่อภาพ

ทั้งสองคิดค่าบริการตาม tokens แต่แต่ละเจ้าก็เผยแพร่ราคาเทียบเท่าต่อภาพ ราคาปกติ ระดับ standard ตรวจสอบเมื่อ 11 พฤศจิกายน 2026:

ผลลัพธ์	MiniMax H3-Image	MiniMax H3-Image-Highspeed	Nano Banana 2.1
1K (1024 x 1024)	$0.02179	$0.03529	$0.0336
2K (2048 x 2048)	$0.02333	$0.03622	$0.0504
4K (4096 x 4096)	$0.06879	$0.13001	$0.113

รายละเอียดบางอย่างที่ทำให้การคำนวณเปลี่ยนไป:

ส่วนลดช่วงเปิดตัว MiniMax ลดราคาคำขอทั้งหมด 50% สำหรับโมเดล H3 ทั้งสองตัว เมื่อภาพที่ได้มีอย่างน้อย 16,600,000 พิกเซล จนถึงวันที่ 17 พฤศจิกายน 2026 เวลา 16:00 UTC ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ 4K มาตรฐานอยู่ที่ $0.03439 ในช่วงสัปดาห์เปิดตัว ภาพที่เล็กกว่านี้ไม่ได้รับส่วนลด
Batch Google ตั้งราคาผลลัพธ์ภาพของ Nano Banana 2.1 ผ่าน Batch API ที่ $15 ต่อล้าน tokens ครึ่งหนึ่งของราคาปกติ $30
ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม Nano Banana 2.1 ยังคิดค่า text และ thinking output ที่ $7.50 ต่อล้าน tokens ส่วน MiniMax นับ prompt enhancement เริ่มต้นเป็น input text tokens; ปิดได้ด้วย disable_prompt_enhanced: true
การ retry endpoint ของ MiniMax ไม่ใช่ idempotent: หาก retry หลังเกิด timeout จะสร้างภาพใหม่และคิดค่าใช้จ่ายซ้ำ

ตามราคาปกติ H3-Image ระดับ standard ถูกกว่าทุกระดับที่แสดง โดยถูกกว่าราวสองเท่าที่ระดับ 2K

ทำการทดสอบด้วยตัวเองด้วย Apidog CLI

การทดสอบที่ยุติธรรมคือใช้ prompt เดียวกันกับทั้งสอง API รันซ้ำหลายครั้ง โดยบันทึกสถานะ, ฟิลด์ภาพ และเวลาตอบสนองของแต่ละครั้ง ให้ coding agent ของคุณสร้างด้วย Apidog CLI แทนการเขียนสคริปต์ SDK สองตัวด้วยมือ

Workflow diagram: a coding agent sends one prompt to Apidog CLI, which calls MiniMax POST /v1/images/generations and Gemini POST /v1beta/interactions, then collects status 200, image present and response time for both into one test report

ติดตั้ง CLI ครั้งเดียว:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_APIDOG_TOKEN>
apidog skill install

ตัว skill จะสอน Claude Code, Codex, Cursor หรือ agent อื่นให้รู้จักคำสั่งของ CLI จากนั้นสั่งด้วย prompt เดียว:

In Apidog project <projectId>, set up a head-to-head image test.
1. Environment "minimax", base URL https://api.minimax.io. Endpoint
   POST /v1/images/generations with Bearer {{MINIMAX_API_KEY}}.
   Body: model MiniMax-H3-Image, size 1024x1024, n 1,
   disable_prompt_enhanced true, response_format url.
2. Environment "gemini", base URL https://generativelanguage.googleapis.com.
   Endpoint POST /v1beta/interactions with header x-goog-api-key {{GEMINI_API_KEY}}.
   Body: model gemini-nano-banana-2.1, response_format type image,
   aspect_ratio 1:1, image_size 1K.
3. Use the same prompt in both: "A ceramic coffee mug on a walnut desk,
   morning window light, the word APIDOG printed on the mug."
4. One test case per endpoint. MiniMax asserts status 200, data[0].url exists
   and data[0].error is absent. Gemini asserts status 200 and an image output
   block is present (read the Gemini docs for the response path).
5. Run each case 3 times and compare status, assertions and response times.

Agent จะแปลงคำสั่งนี้เป็นชุดคำสั่ง apidog สั้น ๆ โดย flag ทุกตัวด้านล่างมาจาก apidog <command> --help บน Apidog CLI 2.2.12:

apidog environment create minimax --project <projectId> --base-url https://api.minimax.io
apidog environment create gemini --project <projectId> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get endpoint-create
apidog cli-schema validate endpoint-create --file ./h3-endpoint.json
apidog endpoint create --project <projectId> --file ./h3-endpoint.json
apidog endpoint create --project <projectId> --file ./nb21-endpoint.json
apidog test-case category --project <projectId>
apidog test-case create --project <projectId> --file ./h3-case.json
apidog test-case create --project <projectId> --file ./nb21-case.json
apidog run --test-case <h3CaseId> --project <projectId> -e <minimaxEnvId> \
  --env-var "MINIMAX_API_KEY=$MINIMAX_API_KEY" -n 3 -r cli,json
apidog run --test-case <nb21CaseId> --project <projectId> -e <geminiEnvId> \
  --env-var "GEMINI_API_KEY=$GEMINI_API_KEY" -n 3 -r cli,json

cli-schema validate ตรวจสอบไฟล์ JSON แต่ละไฟล์ก่อนที่อะไรจะถูกเขียนลง -n 3 รันแต่ละเคสสามครั้ง เพื่อให้การเรียกที่ช้าครั้งเดียวไม่ตัดสินผลแทนคุณ CLI จะแสดงสรุปผ่าน/ไม่ผ่าน และเขียนรายงาน JSON ให้ agent อ่านเพื่อเปรียบเทียบผลการรัน; เพิ่ม --upload-report เพื่อดูรายงานใน Apidog

ที่ระดับ 1K การเรียกหกครั้งจะมีค่าใช้จ่ายราว $0.07 บน MiniMax และ $0.10 บน Nano Banana 2.1 ตามราคาปกติ บวกกับ thinking tokens ฝั่ง Gemini หากมี จากนั้นเทียบภาพกัน: ตัวอักษรบนแก้วช่วยทดสอบการเรนเดอร์ข้อความ ซึ่ง Google ระบุว่าเป็นจุดที่พัฒนาในรุ่น 2.1 เราไม่ได้รันการทดสอบนี้สำหรับบทความนี้ ตัวเลขจริงจึงเป็นหน้าที่ของคุณที่จะหา อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบนี้ได้ในคู่มือ Apidog CLI agent workflow และแผน Free ของ Apidog รองรับผู้ใช้ได้สูงสุด 4 คน

ควรใช้โมเดลภาพตัวไหน?

เลือก MiniMax H3-Image เมื่อ:

คุณต้องการ self-host และข้อกำหนดด้านดินแดนและรายได้ของสิทธิ์การใช้งานเหมาะกับคุณ
การแก้ไขของคุณรวมอินพุตหลายภาพ สูงสุด 16 ภาพอ้างอิง
คุณเรนเดอร์ภาพ 1K และ 2K จำนวนมาก และต้องการราคาปกติที่ถูกกว่า
คุณต้องการขนาดพิกเซลแบบเป๊ะ ๆ แทนระดับที่กำหนดตายตัว

เลือก Nano Banana 2.1 เมื่อ:

คุณปรับแต่งภาพเดียวหลายรอบ และต้องการให้ภาพคงสภาพสม่ำเสมอ
ภาพของคุณขึ้นอยู่กับข้อมูลปัจจุบัน และได้ประโยชน์จาก Google Search grounding
คุณต้องการอัตราส่วนแบนเนอร์แบบสุดขั้วอย่าง 8:1 หรือคุณสามารถ batch งานในราคาผลลัพธ์ครึ่งหนึ่ง

กำลังเปรียบเทียบตัวเลือกเพิ่มเติม? ดู GPT Image 2.6 API, Qwen-Image 2.1 และ Nano Banana 2.1 vs 2 vs Pro สำหรับวิธีใช้ฟรี ดู MiniMax H3-Image แบบฟรี และ วิธีใช้ Nano Banana 2.1 ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

MiniMax H3-Image ดีกว่า Nano Banana 2.1 หรือไม่? ยังไม่มี benchmark เทียบตรง ๆ H3-Image มีจุดเด่นด้าน open weights, จำนวนภาพอ้างอิง และราคาปกติ; Nano Banana 2.1 มีจุดเด่นด้านการแก้ไขแบบ multi-turn และ search grounding

ตัวไหนถูกกว่าต่อภาพ? ตามราคาปกติ MiniMax H3-Image ระดับ standard: $0.02179 เทียบกับ $0.0336 ที่ 1K, $0.02333 เทียบกับ $0.0504 ที่ 2K และ $0.06879 เทียบกับ $0.113 ที่ 4K ส่วนระดับ Highspeed ของ MiniMax แพงกว่า Nano Banana 2.1 ที่ 1K และ 4K

รัน Nano Banana 2.1 ในเครื่องได้ไหม? ไม่ได้ Google ให้บริการเป็นโมเดล hosted เท่านั้น ส่วน MiniMax H3-Image เป็นตัวที่คุณดาวน์โหลดและ self-host ได้ ภายใต้ community license ของมัน

คำอ้างสิทธิ์ความเร็ว 10 วินาทีได้รับการยืนยันหรือไม่? ไม่ เป็นตัวเลขของ MiniMax โดยไม่ระบุฮาร์ดแวร์ ให้วัดทั้งสองโมเดลด้วยคำขอของคุณเอง

มีโมเดลใดเพิ่มลายน้ำหรือไม่? Google เพิ่มลายน้ำ SynthID บนภาพ Nano Banana 2.1 ทุกภาพ เอกสาร API ของ MiniMax ไม่ได้กล่าวถึงลายน้ำ แต่สิทธิ์การใช้งานกำหนดให้คุณต้องเปิดเผยว่าเนื้อหาที่เผยแพร่นั้นสร้างโดยเครื่อง