GPT Image 2 vs Nano Banana：2026 年該選哪個模型？

若工作內容是圖片內精準文字、多語海報，或必須保留人物身分的參考圖編輯，選 GPT Image 2；若更重視原生寫實感、快速反覆產圖與可預期的單張成本，Nano Banana 2 會更合適。兩項獨立評測看似得出相反結論：Vidguru 的 10 項盲測中，GPT Image 2 以 48/50 領先 Nano Banana 2 的 40/50（vidguru.ai）；eWeek 的六組實務提示詞測試，則是 Nano Banana 2 贏下六回合中的四回合（eweek.com）。這並不矛盾：各自的測題剛好放大了不同模型的強項。

文字與版面控制：GPT Image 2 的主場

只要是簡短的英文圖片文字，兩款模型如今的差距已經很小。真正拉開距離的，是多語內容、複雜文案，以及需要嚴格編排的商業版面。

短英文文案：兩者幾乎平手

Vidguru 的黑板菜單測試要求兩款模型精準呈現兩行價格：「Caramel Latte $4.99」與「Mocha Frappuccino $5.49」。兩者都拿到 5/5，字體清楚且內容正確。Masonry 的精華液瓶海報測試中，兩款模型也都將三組指定英文文字「NIGHT BLOOM」、「Barrier Serum」、「30 mL」各自正確呈現一次，沒有多餘字元（masonry.so）。若只是單一語言的短文案，兩者沒有足以影響選擇的明顯差異。

多語與複雜編排：GPT Image 2 較穩

一旦加入非英文文字與多區塊構圖，差距就會放大。Vidguru 的日文旅遊海報測試要求標題為東京へようこそ（「歡迎來到東京」），另加一行副標。Nano Banana 2 雖然正確生成全部字元，但因版面過於鬆散、仍需手動裁切，只拿到 4/5；GPT Image 2 則以更緊湊、可直接交付的字體排版取得 5/5。

Pollo AI 的 3×3 格狀測試更凸顯這點：GPT Image 2 將格線視為嚴格的空間限制，每件服飾都待在獨立格子內，邊界清晰。Nano Banana 2 則讓物件跨格混合，對版面要求的遵從度較低（pollo.ai）。在需要商品圖、兩組價格與折扣徽章的電商橫幅測試中，GPT Image 2 的成品可直接上線；Nano Banana 2 則生成了憑空出現的額外文字，還得後續清理。

「差別不在基礎文字正確率，而在設計完成度。」——Vidguru AI Lab，10 項盲測基準評比（vidguru.ai）

寫實感與人像表現：Nano Banana 2 更有優勢

GPT Image 2 擅長結構化設計，但若追求自然的攝影感輸出，Nano Banana 2 則較為領先。eWeek 的產品攝影測試以白底無線耳機為題，Nano Banana 2 憑藉更好的材質細節與更真實的紋理拿下該回合。人像修圖與雨天咖啡館場景也有相同結果：Nano Banana 2 的棚拍光線更柔和，氛圍感也更可信。

Pollo AI 的視覺品質評比中，Nano Banana 2 的人像寫實度獲得 9/10，高於 GPT Image 2 的 7/10；評測指出，它在毛髮質感、衣物垂墜感與動態光線上的表現更自然。

「純粹的寫實度，Nano Banana 2 奪下王座。」——Pollo AI 比較評測（pollo.ai）

Reddit 的 r/ImagineAiArt 討論串也呼應這個觀察：使用者形容 Nano Banana 2 的產圖帶有「自然的 iPhone 照片感」，而 GPT Image 2 看起來更像「經過擺拍」或「精修過」的作品（reddit.com）。對重視隨拍感的生活風格圖與社群內容來說，這是實際優勢。

參考圖編輯與還原能力

兩款模型都支援參考圖片，但面對高難度編輯時，還原能力差異相當明顯。Vidguru 的雙參考圖身分轉移測試，要求將一張人像的臉部與髮型轉移到第二張參考圖中的武士身上。GPT Image 2 在動作場景中仍能維持身分一致性，獲得 5/5；Nano Banana 2 則只有 3/5，臉部偏向插畫風格，未能保留一對一的身分特徵。

冰塊折射測試更能看出兩者差異。提示詞要求模型將帶有「V」標誌的香水瓶放入不規則的原始冰塊中，且標誌必須因折射產生光學變形。GPT Image 2 正確呈現了標誌穿過冰塊後的折射效果；Nano Banana 2 沒有扭曲標誌，而是直接替換成另一個標誌。這是對材質物理邏輯的失誤，最終 Nano Banana 2 為 3/5，GPT Image 2 則為 5/5。

控制項方面，Nano Banana 2 最多可接受 14 張參考圖（Masonry route），高於 GPT Image 2 的 10 張，並提供 seed 參數以重現批次設定。GPT Image 2 則會在提供參考圖時自動切換至編輯模式，且單次編輯的還原度更高。若正式工作流程必須在編輯後保留特定商品、人臉或品牌素材，GPT Image 2 的高保真優勢通常比 Nano Banana 2 較高的參考圖數量更重要。

實際單張成本怎麼算

兩篇競品比較文章都未提供完整的定價對照。兩者 API 的計費邏輯差異很大。以下價格整理自 OpenAI 在 2026 年 4 月 21 日發布的公告（community.openai.com），以及 Vidguru 報導的 Google Nano Banana 2 分級定價（vidguru.ai）：

GPT Image 2 的單張估算，以 1024×1024 輸出搭配三種品質等級為前提，根據 OpenAI 發布討論串提到的典型輸出 Token 數量計算。Nano Banana 2 的級距對應不同原生解析度（1K、2K、4K），因此並非完全相同解析度下的直接比較。若要做預算規劃，Nano Banana 2 的固定級距更好估算：以 2K 產生 1,000 張圖片，成本約為 $101。

前述橫幅與海報測試顯示，Nano Banana 2 在複雜版面中會產生需要清理的虛構文字，GPT Image 2 則能在第一次生成時產出可直接交付的結果。對文字密集的商業工作，應比較每張「可採用成品」的成本，而非只看每次生成價格，因為清理時間與重試頻率會隨提示詞複雜度而變化。

速度、解析度與控制能力

資料來源：速度、解析度與參考圖上限來自 Masonry 的 route 文件（masonry.so）及 Vidguru 的技術摘要（vidguru.ai）。API 名稱則來自 OpenAI 的模型文件與 Google 的 Gemini API 模型目錄。

對需要重現結果的工作流程而言，Nano Banana 2 的 seed 參數是最突出的控制功能。GPT Image 2 沒有公開 seed 參數，對可重複的批次設定提供的直接控制較少；不過，當你提供參考圖片時，它會自動偵測並切換至編輯模式作為補償。

選型建議：依你的工作類型決定

若工作流程同時需要兩者的強項，可採用雙模型管線：先用 Nano Banana 2 生成生活風格影像，再以 GPT Image 2 加上文字覆蓋或完成精準版面。只是跨模型編輯未必能保留原始生成圖的所有視覺細節，若你對身分保留有要求，務必先測試這個交接流程。

常見問題

文字很多的海報與橫幅，哪一款比較好？

GPT Image 2。引用的橫幅與海報測試顯示，它在精確文案與版面編排上的表現更好。

哪個模型產生的人像更真實？

Nano Banana 2。Pollo AI 給它的人像寫實度為 9/10，GPT Image 2 為 7/10；Reddit 使用者回饋也認為它的輸出更自然、更有隨拍感。

Nano Banana 2 比 GPT Image 2 便宜嗎？

要看使用級距。GPT Image 2 的低品質模式約為 $0.006，比所有 Nano Banana 2 級距都便宜，但低品質會限制正式製作用途。在中階設定下，Nano Banana 2 的 2K 級距約為 $0.101，大約是 GPT Image 2 中品質約 $0.053 的兩倍；不過兩者解析度並未對齊。完整明細請見上方定價表。

使用參考圖片做編輯時，哪個模型較好？

GPT Image 2。Vidguru 的雙參考圖身分轉移與冰塊折射測試中，GPT Image 2 都拿到 5/5，Nano Banana 2 則為 3/5。

我該用 Nano Banana 2 還是 Nano Banana Pro？

Nano Banana 2 的定位是速度、成本效率與大量生成。若要比較 GPT Image 2 與更高階的 Nano Banana Pro 版本，請參考我們的GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 分析。