AIREITER現在幾乎每個 AI 圖像模型都說自己很會生成文字，但實際表現往往沒有宣傳得那麼可靠。這次我用完全相同的兩組提示詞，分別測試 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro 與 Seedream 5 Pro：一組是含四個文字區塊的咖啡包裝，另一組是有六項標示的登入 UI。結果很明確：GPT Image 2 是唯一一次生成就能讓四個文字區塊全數清楚、拼字正確的模型；不過，這不代表它適合所有類型的工作。
測試怎麼做：兩種場景，考驗多區塊文字能力
只拿單一單字來比較文字生成沒有太大意義。能在海報上正確寫出「HELLO」的模型，碰上同時有四個文字區域的產品包裝標籤，未必還撐得住。因此，這次刻意設計兩組提示詞，鎖定實務上最常出問題的情境：同一張圖中，同時生成多個不同尺寸的文字區塊。
測試 1｜咖啡袋包裝：包含「PREMIUM ROAST」大型標題、「Single Origin Colombia」副標、「340g / 12 oz」小字，以及「Ethically Sourced Since 2019」標語；同一件產品上共有四個獨立文字區域。
測試 2｜手機登入 UI：包含「Welcome Back」標題、「Sign in to your account」說明文字、「Email Address」與「Password」欄位標籤、「Sign In」按鈕，以及「Forgot your password?」和「Don't have an account? Sign Up」頁尾文字，共六個獨立文字元素。
每組提示詞都在各模型上只執行一次，輸出尺寸為 1024×1024 或對等規格，沒有挑圖。以下看到的都是第一次生成結果，不是五次之中最好的一張。
本次測試模型：
| 模型 | 開發商 | API 識別碼 |
|---|---|---|
| GPT Image 2 | OpenAI | gpt-image-2 |
| Nano Banana 2 | Google DeepMind | gemini-3.1-flash-image |
| Nano Banana Pro | Google DeepMind | gemini-3-pro-image |
| Seedream 5 Pro | ByteDance | seedream-v5-pro |
另外，我也透過各自的 API，以相同提示詞檢查了 Ideogram V3 和 FLUX.2。由於兩者目前未上架 AIReiter 平台，這裡不提供完整測試圖片，但會在後續的選擇建議中提及結果。
咖啡包裝實測：四個文字區塊才是真考驗
咖啡袋這組提示詞要求模型在不同尺寸下處理四段文字。這正是區分模型究竟真的能生成文字，還是只是剛好把單一單字做對的典型情境。
GPT Image 2 正確生成四個文字區塊。「PREMIUM ROAST」粗體且置中；副標「Single Origin Colombia」沒有任何錯字；小尺寸的「340g / 12 oz」仍清晰可辨，標語拼字也正確。沒有憑空出現的字元，也沒有遺漏文字區塊。
Nano Banana 2 的標題與副標表現正確，但小字開始失準。「340g」正確生成，不過「12 oz」和周圍的設計元素混在一起；標語則有字距不一致的問題。另一方面，它的場景品質是四者中最佳，桌面材質與光線更像真正的產品攝影，而不只是渲染圖。
Nano Banana Pro 做出了視覺衝擊感最強的設計，字體風格更突出，也帶有編輯設計感。標題很乾淨，但副標有一個字元被替換，小字也有部分內容是模型自行編造。Nano Banana Pro 對待文字更像是設計元素，而不是需要精準無誤的內容。
Seedream 5 Pro 的標題與副標正確，重量文字大致無誤，但標語有一個拼字錯誤。ByteDance 的模型在中文文字上的能力相當突出，我以另一組中文標籤提示詞驗證過；不過在英文多區塊文字方面，仍比 GPT Image 2 稍遜一籌。
| 模型 | 標題正確？ | 副標正確？ | 重量文字正確？ | 標語正確？ | 四個區塊都乾淨正確？ |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Nano Banana 2 | 是 | 是 | 部分正確 | 字距有誤 | 否 |
| Nano Banana Pro | 是 | 字元替換 | 否 | 否 | 否 |
| Seedream 5 Pro | 是 | 是 | 大致正確 | 1 個拼字錯誤 | 否 |
登入 UI 實測：同框六項文字標示
登入畫面的難度高於包裝測試，因為它不只要求六個不同尺寸的文字元素，也必須同時維持按鈕、輸入欄位等 UI 結構。這組測試看的不只是文字準確度，還包括版面配置是否有紀律。
GPT Image 2 生成了可辨識的登入畫面，六個文字元素全都存在且拼字正確。按鈕文字置中，欄位標籤位於輸入區上方，頁尾文字也清楚可讀。版面並非像素等級的完美，畢竟目前沒有 AI 生成 UI 能做到這點；但每段文字都看得懂，位置也正確。
Nano Banana 2 做出了乾淨好看的 UI，標題與按鈕文字都正確。欄位標籤雖然存在，但仔細看會發現「Password」有細微的字元問題。頁尾的「Forgot your password?」可辨識，但「Don't have an account? Sign Up」這一行有部分遭截斷。整體設計比 GPT Image 2 的輸出更現代，但文字完整度較低。
Seedream 5 Pro 生成的畫面具備可用的介面結構，版面安排也不錯。標題正確，但欄位標籤和頁尾文字偏差更明顯；按鈕文字則很乾淨。整體來說，六個文字元素中有 4 個完全正確。
「AI 圖像模型仍然無法可靠地生成文字……你還是得用 photoshop。」— 一位 r/StableDiffusion 使用者針對本機模型的評論；不過到了 2026 年，本機模型與 API 模型之間的差距已明顯拉大
| 模型 | 標題 | 說明文字 | 欄位標籤 | 按鈕 | 頁尾文字 | 得分（滿分 6） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 6/6 |
| Nano Banana 2 | 是 | 是 | 部分正確 | 是 | 部分正確 | 4/6 |
| Seedream 5 Pro | 是 | 部分正確 | 部分正確 | 是 | 部分正確 | 3.5/6 |
文字密集圖片的成本，不能只看單張報價
文字多的圖片有個容易被忽略的成本放大器：第一次生成只要拼錯字，就得重跑。以下價格是官方 API 的單張圖片費用，但在重視文字正確性的工作裡，實際成本還要乘上取得乾淨文字所需的生成次數。
| 模型 | 1024×1024 成本 | 2K+ 成本 | 首次生成文字準確度（本次 2 組提示詞測試） |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 約 $0.020（medium） | 約 $0.067（high，2K） | 兩組提示詞首次生成皆乾淨正確 |
| Nano Banana 2 | 約 $0.020 | 約 $0.040（4K） | 標題／副標正確；小字偏移 |
| Nano Banana Pro | 約 $0.050 | 約 $0.060 | 標題正確；四個區塊中有 3 個出錯 |
| Seedream 5 Pro | 約 $0.035 | — | 標題／副標正確；標語拼字錯誤 |
當文字準確度很重要時，模型的真實成本必須包含重跑次數。一張 $0.020 的圖片若需要重新生成三次才得到乾淨文字，成本就是 $0.060。
資料來源：OpenAI API 定價（於 2026 年 8 月查核）、Google Gemini API 定價（於 2026 年 8 月查核）、AIReiter 定價頁面。
GPT Image 2 用於文字工作的成本優勢，主要來自節省重跑次數。本次兩組測試提示詞中，它都在第一次生成時產出乾淨文字，無須重跑；其他模型至少都要重試一次，才能讓所有文字區塊正確。
Imagen 4 呢？Google 將於 2026 年 8 月 17 日關閉 Imagen 4 API 端點，並引導開發者改用 Nano Banana 系列模型。如果你目前仍有 Imagen 4 的文字生成流程，現在就該規劃遷移。
不同需求該選哪一款模型？
多區塊、高密度文字：GPT Image 2
資訊圖表、附有成分表的包裝、UI 畫面、標示繁多的圖表、多語言招牌，都適合優先選 GPT Image 2。它是本次測試中唯一能在一次生成內，正確維持四個以上文字區塊的模型。它也支援遮罩式編輯，可只修正拼錯的一個標籤，不必重新生成整張圖。OpenAI 文件確認其輸出尺寸最長邊最高可達 3840px，且尺寸彈性高。
寫實場景中的短標題：Nano Banana 2
例如街景照片中的招牌，或生活風格商品照裡瓶身上的品牌名稱。Nano Banana 2 在本次測試模型中能產出最寫實的場景，也能穩定處理 1 至 2 個短文字元素。問題通常從第三個以上的獨立文字區塊開始出現。
Nano Banana 2 與 Nano Banana Pro 都可透過 API 使用。
以排版設計為主的文字：Ideogram V3
若需求是海報、帶有文字的 Logo 或專輯封面，Ideogram V3 會把文字視為一級設計元素處理，包括字距微調、字型風格控制與理解版面配置的提示詞擴展。多個獨立比較都將它列為單一標題排版的首選。它尚未在 AIReiter 上提供，因此未納入本文完整圖片測試。
CJK 與多語言文字：先選 GPT Image 2
根據競品測試與 Google 官方文件，GPT Image 2 對非拉丁字母的可靠度最高。由 ByteDance 開發的 Seedream 5 Pro，則是處理中文字符時很不錯的備選。無論使用哪個模型，非拉丁文字輸出都應找母語使用者校對。
低成本大量生成、文字需求極少：Nano Banana 2 Lite 或 Seedream 5 Lite
如果文字只是次要元素，例如小型浮水印或單一單字，而你又需要低成本大量生成，Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）與 Seedream 5 Lite 是最便宜的 API 選項。我沒有對這兩款模型進行高密度文字壓力測試，因此其文字能力應視為比完整版同系模型低一個等級。
常見問題
2026 年哪一款 AI 圖像模型生成文字最準？
在多區塊文字情境中，GPT Image 2 以明顯差距領先。在咖啡包裝測試裡，它第一次生成就正確處理四個獨立文字區塊；Nano Banana 2 和 Seedream 5 Pro 則各至少有一個元素出現錯誤。若只需要一個短標題，Nano Banana 2 與 Ideogram V3 都是很強的選擇。
AI 可以生成文字清楚的 Logo 嗎？
可以。Ideogram V3 最適合帶文字的 Logo，字距、對齊與字型風格處理能力是通用型模型難以比擬的。GPT Image 2 是可靠的第二選擇，處理 Logo 中較長的文字也更有優勢。不過，在正式投入使用前，仍應放大檢查每一個字元。
為什麼 AI 會把圖片裡的文字拼錯？
主要是三個因素疊加。首先，字母幾乎沒有容錯空間：把「B」的一筆換掉，就可能變成「R」或無意義字元；但一張臉即使有幾個百分點的偏差，仍然看起來像一張臉。第二，錯誤機率會隨元素數量增加：每個文字區塊都是獨立的精準限制，一組有五個標籤的提示詞，就有五次可能失敗。第三，非拉丁文字的字形集合大得多，訓練資料也較不整齊，要精準生成字元自然難得多。
Imagen 4 現在還適合用來生成文字嗎？
不適合新專案。Google 將在 2026 年 8 月 17 日停止 Imagen 4 API，並建議改用 Nano Banana 系列模型。如果你已有 Imagen 4 工作流程，現在就應開始遷移。
要用最低成本取得正確的 AI 圖中文字，怎麼做？
GPT Image 2 的 medium 品質每張約 $0.020，因為所需重跑次數較少，成本與準確度的比例最佳。Nano Banana 2 的單張價格相近，但要生成乾淨的多區塊文字通常得多跑幾次，因此在文字要求嚴格的工作中，有效成本反而更高。
延伸閱讀
- GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：正面比較，涵蓋寫實度、價格，以及文字生成以外的應用情境建議
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