三個領先的 AI 圖像模型中，有兩個在三個電商任務中都能將我們的產品標籤保持到像素級完美。最便宜的每張圖片只要 $0.01；自由工作者對同一張照片收費 $50。範例如下。
如果你只需要結論：Nano Banana Pro 是整體上最佳的產品照 AI 圖像模型，GPT Image 2 則是價格只有其五分之一的平價之選，而 Seedream 5.0 Pro 則是我們會跳過、凡是帶有小字標籤的任何情境都不太適合的那一款。
測試：一張手機照片，三項任務，三個模型
大多數關於 AI 商品攝影的建議都在比較應用程式與訂閱方案。但品質上限其實是由更底層的一層決定，也就是背後的影像模型。因此我們於 2026 年 7 月 17 日，直接透過它們的 API 對這些模型進行了測試。
這三個模型是目前三大供應商推出的旗艦影像模型，具備參考圖片編輯 API：Google 的 Nano Banana Pro、OpenAI 的 GPT Image 2，以及 ByteDance 的 Seedream 5.0 Pro。
設定如下：我們建立了一張刻意顯得業餘的「賣家照片」：一瓶來自 NORDVIK 的精華液，這是我們虛構的品牌，方便我們追蹤每一個標籤細節，擺放在凌亂的廚房餐桌上。每個模型都收到了同一張參考圖片，以及同樣的提示，用於每個商店都需要的三項工作：
1. 白底主視覺圖（市場平台主圖）2. 生活情境圖（浴室層架，晨光）3. 手持比例圖（讓購買者可判斷尺寸）
這三個提示詞，逐字如下——只有模型在各次執行之間有所變更：
- 英雄圖： *"Using the exact product from the reference image, create a professional e-commerce hero shot: the same amber dropper bottle centered on a pure white seamless background, soft studio lighting, gentle shadow and subtle reflection under the bottle. Keep the label design and all label text exactly identical to the reference image. Amazon main-listing style, photorealistic."*
- 生活情境： *"Place the exact product from the reference image on a light stone bathroom shelf next to a folded beige towel and a eucalyptus sprig, soft morning window light, shallow depth of field, editorial lifestyle photo for an online skincare store. Keep the label design and all label text exactly identical to the reference image. Photorealistic."*
- 手持： *"A woman's hand holding the exact product from the reference image toward the camera at realistic scale, neutral softly lit background, natural skin texture, so online shoppers can judge the true size of the 30 ml bottle. Keep the label design and all label text exactly identical to the reference image. Photorealistic."*
所有執行都使用預設模型設定、正方形輸出（1024–1408 px），並保留每個模型的第一次嘗試：不重試、不挑選最佳結果。我們評估了三件事：標籤是否保持不變（品牌名稱、三行小字、容量標示）、每張圖片實際耗費多少 API 點數，以及生成花了多久。總共九張完成的圖片，每個模型在每個任務各一張。這是一個很小的樣本，不能算基準測試。不過，這正是賣家實際執行的工作流程，而失敗模式在這九張圖片中都一致。
結果一覽
| 模型 | 標籤保真度 | 平均速度 | 實測成本/圖片 | 官方 API 列價 |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana Pro (Google) | 3/3 完全一致 | ~30 s | $0.06 | $0.134 (1K/2K) |
| GPT Image 2 (OpenAI) | 3/3 完全一致 | ~80 s | $0.01 | $0.053 (medium, 1024²) |
| Seedream 5.0 Pro (ByteDance) | 品牌名稱保留，小字在 3/3 中有退化 | ~70 s | $0.075 | $0.045 (≤2.36 MP) |
實際成本是 AIReiter 每次生成實際扣除的費用（500 credits = $5）；官方標價則來自各供應商的定價頁面，於 2026 年 7 月 17 日查核。Relay 平台以批量方式購買模型容量，並自行設定 credit 匯率，因此價格差距會同時出現在兩個方向：對 Nano Banana Pro 和 GPT Image 2 來說比標價便宜，而對 Seedream 來說則較貴。Speed 是從請求到可下載圖片所需的實際經過時間。
真正重要的模式是：標籤保真度與價格並無相關性。這次測試中最便宜的運行卻生成了一些最準確的圖片。
工作 1：白色背景英雄照
任務：將廚房桌面快照轉換為可在市集上使用的主圖：純白背景、棚拍燈光、標籤保持不變。
Nano Banana Pro 和 GPT Image 2 都完整地回傳了我們提供的那瓶產品。四行文字全都保留了下來：NORDVIK、「Vitamin C Face Serum」、「Hyaluronic Acid」、「30 ml / 1.0 fl oz.」。把拼貼圖放大後，字體清晰到足以通過商品刊登審核。
Seedream 5.0 Pro 保留了版面配置和品牌名稱，但重新繪製了字形。「NORDVIK」出現了不穩定的筆畫，下面兩行較小的文字看起來像是描過而不是印刷出來的。它也把瓶身做得明顯比參考圖更寬。在商品列表中，這違反了圖片必須與顧客實際收到的實體商品相符的基本要求。
工作 2：生活風格場景
任務：在石質浴室架上的同一個瓶子，旁邊有毛巾和尤加利，這種影像是品牌常用於廣告和產品頁面圖庫的那種。
這三個生成的場景都足以直接上線。Nano Banana Pro 的版本是我們會選擇上線的那一個：溫暖的窗邊光線、逼真的洞石質感、標籤完美無瑕。GPT Image 2 在保真度上與它不相上下，但風格略顯平淡。Seedream 構圖出最漂亮的層架，而且同樣把小字弄糊了（只有在你先知道內容時，"Hyaluronic Acid" 才勉強可辨）。
工作 3：手持比例鏡頭
尺寸混淆會導致退貨：僅靠照片，無法分辨 30 ml 瓶和 100 ml 瓶的消費者只能猜測，而其中一些猜測最後又會被寄回來。手持照片能解決這個問題，而且這也是三項任務中最困難的一項：模型必須渲染出逼真的人手，*同時*在手指部分遮住瓶身時，仍要讓標籤保持清楚正確。
三者都順利解決了手部問題，手指自然，沒有多餘的指節。Nano Banana Pro 和 GPT Image 2 在手指後方也能準確保留標籤。Seedream 保住了品牌名稱，但再次弱化了次要文字。從我們的九張圖片中得到的一致結論是：Seedream 的失敗模式在於小字，而不是場景。
一張產品圖片實際上要花多少成本
以下是每張圖片的計算方式，數據來自實際 API 呼叫，而非定價頁面。
按每張圖片計算，以官方列表價格為基準：Nano Banana Pro 經由 AIReiter 的成本為 $0.06，而透過 Google 自家的 API 則是 $0.134，因此經由中轉更便宜。GPT Image 2 的成本為 $0.01，而直接使用 OpenAI 的中等品質價格為 $0.053。Seedream 則相反：經由中轉為 $0.075，而在 ByteDance 的 BytePlus 平台上則是 $0.045，所以如果您選擇 Seedream，直接購買會更划算。
現在將它擴展到真正的目錄。假設你需要 30 張圖片，十個產品，每個產品三張拍攝：
- API、Nano Banana Pro：約 $1.80，且以每張圖片約 30 秒計算，整體順序生成時間約 15 分鐘
- API、GPT Image 2：約 $0.30，但由於每張圖片速度較慢，整體更接近 40 分鐘
- 商品照片 SaaS 工具： Photoroom 和 Claid 以每月訂閱搭配點數上限，將生成、編輯器與範本整合在一起——對工作流程很值得，但產圖本身並非必要
- 外包製作： r/nanobanana 上的賣家報價每張 AI 生成商品圖片 $50–100（另一則討論串則將同樣的工作定價為每小時 $50–80），這表示一個 30 張圖片的目錄成本為 $1,500–3,000
那些貼文就存在於 Nano Banana 社群本身，建立在上方所衡量的每次呼叫 $0.06 的模型之上。這筆費用的一部分用於合理的工作（修圖、修改、客戶處理），但生成這一步，則是你可以透過一張清晰的參考照片、一個經過測試的提示詞，以及一次 QA 檢查，改由內部完成的部分。
你應該選擇哪個模型？
在給出結論之前先說明一下適用範圍：這些結論適用於以參考圖為基礎的產品編輯，輸出解析度約為 1K–1.4K，並且是在印刷標籤包裝上測試的。在把整個型錄押注在這個結果之前，請先在你自己的品類中重新執行測試。
預設：Nano Banana Pro。 唯一兼具完美標籤忠實度、最好看的場景，以及約 30 秒生成時間的模型。每張只要 $0.06，幾乎沒有什麼理由可以反對它的成本。你可以在瀏覽器中於 AIReiter 的 Nano Banana Pro 頁面執行，或透過 API 使用。
預算內的高產量：GPT Image 2。 以每張圖片 $0.01 的價格提供相同的 3/3 擬真度，讓一份 30 張圖片的型錄只要三十美分。不過，在你批次處理一千個 SKU 之前，有兩個注意事項：它在我們的測試中速度最慢（每張 71–90 秒），而且 r/ChatGPT 上的使用者回報 某些生成結果會出現顆粒感的拼貼紋理。我們在三次測試中沒有遇到，但若是大型批次，我們仍會抽查。它也可在 AIReiter 上以 GPT Image 2 使用。
標籤工作可略過：Seedream 5.0 Pro。 它在三項任務中都降低了小字的品質，而且是我們測得最昂貴的方案。這是針對產品包裝的結論，而不是對整個模型的評價——它的場景構圖或許是三者中最好的，而且直接價格為 $0.045，對於沒有細小文字要求的風格化圖像來說，定價相當合理。
在您自己的產品上執行相同的測試
您的產品不是精華液瓶，而保真失敗是具有品類特異性的：文字密集的包裝是最困難的保真測試，而服飾、反光金屬與透明玻璃各自也有不同的失敗方式。花大約 $0.50 在您自己的產品上重現這項測試，就能在您承諾整個產品目錄之前先把問題定下來。
1. 拍攝一張誠實的參考照片。 手機相機就可以。讓標籤清晰且完整可見；模型可以修正光線和背景，但無法還原來源中不可見的文字。2. 針對你的候選模型執行上方公布的三個提示詞，除了模型之外不要改變任何內容。「保持標籤設計和所有標籤文字完全一致」這個條款才是關鍵；不要把它刪掉。3. 將畫面放大到 100% 並檢查四件事： 標籤文字中最小的那一行、瓶蓋／封口的幾何結構、相對於真實產品的整體比例，以及材質呈現（玻璃看起來像玻璃、布料垂墜感像布料）。
一個每次嘗試收費 $0.06、能重寫你的標籤的模型，也能在規模上重寫它。先快速失敗，然後用通過的那個進行批次處理。
常見問題
有免費的 AI 圖像模型可用於產品照片嗎？
雖然有免費消費者方案，但浮水印和輸出上限使其不適合用於商品列表。按照上面測得的 API 價格，整個目錄的成本還不到自由工作者處理一張圖片的收費。
為什麼我的產品標籤會輸出成亂碼或被改寫？
兩個常見原因：參考圖片根本沒有送達模型（請檢查你的工具或 API 呼叫是否已傳入；在這次測試初期，一個命名錯誤的 API 欄位悄悄地把我們的圖片丟掉了，而每次「編輯」都回傳成一個隨機捏造的產品），或者模型會重新生成文字而不是保留它，這就是上面 Seedream 的失敗模式。
我可以在 Amazon 或 Shopify 上使用 AI 生成的產品照片嗎？
Amazon 的圖片要求，例如，規定圖片必須呈現的內容（實際產品，主圖需為純白背景），而非檔案是如何製作的。準確性才是具約束力的限制：請使用此處測試過的真實參考工作流程，並在上傳前以 100% 縮放檢查標籤。
我還需要攝影師嗎？
對於參考照片，你就是攝影師——每個產品拍一張清晰的手機照片。對於主打廣告活動以及服飾等類別，工作室拍攝仍然更勝一籌，因為垂墜感和合身度會影響購買決策。