我們將 GPT Image 2 和 Nano Banana Pro 以五個相同的提示詞進行測試，用輸出結果，而不是意見，來定下這場比較。簡短版：在純粹的照片級真實感上，它們不相上下，但 GPT Image 2 能讓小而密集的文字保持可讀、成本更低，而且在測試中回應更快。Nano Banana Pro 確實很美——更有電影感，帶有類似膠片的質感——但它的細小文字會崩壞，而且每張圖的成本更高。
TL;DR
GPT Image 2 — 最適合文字量多的工作（海報、廣告、資訊圖表、UI 模型），預算緊縮，以及大量產出。智慧型預設選擇。
Nano Banana Pro — 最適合電影感場景、照片編輯，以及角色一致性，只要沒有關鍵的小字即可。
Cost: GPT Image 2 ≈ $0.02–$0.035/image; Nano Banana Pro ≈ $0.05–$0.06.
Watch out: 使用者回報免費/消費者方案在產生一定數量的圖片後，會悄悄降級 Nano Banana Pro。
一目了然
兩款模型的規格與官方定價（已於 2026-06-30 核對）：
GPT Image 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
製造商 | OpenAI | Google (Gemini 3 Pro Image) |
最大解析度 | 4K | 4K |
原生長寬比 | 13（含 16:9、21:9） | 10（含 16:9、21:9） |
參考圖片 | 最多 10 張 | 最多 8 張 |
批次模式 | 否 | 是 |
官方價格 | ~$0.01–$0.12 / image（依品質） | $0.134（≤2K） / $0.24（4K） |
速度（我們的測試） | ~15 秒 | ~40 秒 |
小型／密集文字 | 可靠 | 容易崩解 |
純寫實感 | 極佳 | 極佳 |
先更正一點：兩者都原生支援 4K，而且兩者都支援 16:9 和 21:9。所謂「GPT 不能做寬螢幕／最高只有 1.5 MP」這句話描述的是較早的模型，不是 GPT Image 2。
測試：五個相同的提示詞
每個模型都使用相同的五個提示詞，並在相同的長寬比下生成；下方每張圖片都是第一次生成，沒有重試。以下是它們的分數：
提示詞 | GPT Image 2 | Nano Banana Pro | 勝者 |
|---|---|---|---|
編輯風格人像 | 寫實，棚拍氛圍 | 寫實，電影感 | 平手 |
山景日出 | 寫實，戲劇感強烈 | 寫實，自然 | 平手 |
電影海報（密集字幕） | 字幕清晰可讀 | 字幕混亂 | GPT Image 2 |
產品標籤（小字） | 標籤準確 | 標籤拼寫錯誤 | GPT Image 2 |
資訊圖表（中等文字量） | 乾淨 | 乾淨 | 平手 |
單看外觀，這很難分出高下
把文字剝離後，兩者短兵相接——一幅社論式肖像：
以及電影般的風景：
兩者都非常具有說服力，帶有攝影感。GPT Image 2 較偏陰鬱且受影棚控制；Nano Banana Pro 則較明亮、更自然，甚至為肖像加上了中片幅底片邊框。若只看寫實程度，這屬於個人偏好，並沒有明確勝出者——Nano Banana Pro 表現相當出色。
小字上出現差距
加入細則文字後，分割效果就會出現。一張電影海報，帶有密集的製片公司片尾名單區塊：
兩者都精準掌握了標題與氛圍——Nano Banana Pro 的雨街版本可以說是更出色的海報。但片尾字幕區塊說明了一切：GPT Image 2 連演員名單在內的小字都保持一致，而 Nano Banana Pro 的 在第一行之後就崩解成亂碼（"KMYROBT SCHAIN"、"AME FROKSOON"）。
產品標籤以較小的邊距重複顯示：
Nano Banana Pro 的瓶子是更有說服力的商品照片，但它把細字說明拼錯了（"Hysluronic Acid"、"Diely Value"）；GPT Image 2 則保持了 Supplement Facts 面板的準確性。
中等文字為平手
公平地說，Nano Banana Pro 並不會把所有文字都弄壞——正常大小的標籤輸出得很乾淨：
兩者都產出了一張可用的「API 快取如何運作」資訊圖。規律是：字越細，GPT Image 2 的領先幅度就越大。
您應該選擇哪一個？
GPT Image 2 — 適合大多數工作。 以文字為主的素材（海報、廣告、資訊圖表、UI 模擬稿）、最廣泛的長寬比支援、最多 10 張參考圖片、最低成本，以及在我們的測試中速度最快。它可讀性高的排版，正是 GPT 產生的文字模擬稿在網路上如此容易流傳的原因。
Nano Banana Pro — 適合電影感與編輯工作。 帶有憂鬱氛圍的生活攝影風格，再加上以簡單英文進行的圖片編輯，以及跨鏡頭的角色一致性（最多 8 張參考圖片與批次模式——這些都是文件中提到但我們未在此進行壓力測試的優勢）。若是關鍵的小字，請避免使用它。
要大量處理兩者嗎？ 預設使用 GPT Image 2，並在其風格更占優勢的鏡頭切換到 Nano Banana Pro。透過單一 API（我們使用的是 AIReiter）同時串接兩者，可省去在兩個供應商之間來回切換的麻煩。
它們的成本——以及為什麼「免費」可能會適得其反
兩家廠商都公布了官方定價，而且這也證實了這個模式。Nano Banana Pro（Google） 在 Gemini API 定價頁面 上是按每張圖片計費：標準方案在 1K–2K 為 $0.134，在 4K 為 $0.24。GPT Image 2（OpenAI） 則是在 OpenAI 定價頁面 上按 token 計費——每 1M image output tokens 為 $30——換算下來，1024² 圖片在 low / medium / high quality 下大約分別是 $0.01 / $0.03 / $0.12。因此，在相近品質下，GPT Image 2 是較便宜的模型，而到了 4K 時差距會更大。
使用一張具代表性的中等品質 GPT Image 2 圖片（約 $0.03）與標準 Nano Banana Pro（約 $0.134）相比：
每月圖片數 | GPT Image 2 (~$0.03) | Nano Banana Pro (~$0.134) |
|---|---|---|
1,000 | ~$30 | ~$134 |
5,000 | ~$150 | ~$670 |
20,000 | ~$600 | ~$2,680 |
在大規模使用下，這個約 4× 的差距幾乎就是決策的關鍵。（速度報告各有不同——有些人在消費者應用程式中的簡單提示詞測試中，覺得 Nano Banana Pro 更快——但在 API 上，GPT Image 2 在我們每一次測試中都更快。）
如果您特別需要 Nano Banana Pro，或只是想把兩個模型整合在一個 key 下、以更低的成本使用，第三方路由器會很有幫助：在 AIReiter 上，Nano Banana Pro 每張圖片約 $0.06（官方為 $0.134），GPT Image 2 約 $0.01——因此 5,000 張 Pro 圖片大約是 $300，而不是 $670。
免費方案陷阱
行銷沒提的一點：使用者回報免費與消費級方案正悄悄降級。 在 Google 的開發者論壇上，有人描述 Nano Banana Pro 在大約 20 張圖片後會切換到較舊、品質較差的模型，而且沒有任何警告。免費 Gemini 使用者據稱已被限制為每天最多只能產生兩張 Nano Banana Pro 圖片；OpenAI 的論壇也出現了類似的抱怨，指稱消費端的品質突然大幅下降。這些都是使用者回報，並非已確認的政策——但如果你要交付的是工作成果，付費 API 能提供實際的模型，而不會有意外的回退。
誠實的注意事項
GPT Image 2: 嚴格的內容過濾、第一輪之後變得固執的編輯，以及偶爾出現的偏暖色調。
Nano Banana Pro: 如上所示的小字解析失準、在大量使用時價格更高，以及據報的免費方案降級。
Both: 對近距離的手部仍然不夠穩定，而且兩者都會拼錯較長或虛構的單字——凡是文字內容很重要的情況，都要預留重試一次的空間。
常見問題
GPT Image 2 比 Nano Banana Pro 更好嗎？
對於大多數工作來說，是的——它在寫實度上不相上下，但在小字、成本和速度方面更勝一籌。Nano Banana Pro 是適合電影感場景和編輯的首選。
哪個能更好地呈現文字？
GPT Image 2，顯然，當文字變得很小或很密集時。對於正常大小的標籤，兩者都沒問題。
為什麼我的 Nano Banana Pro 圖片突然變得更糟了？
很可能是無聲降級——使用者回報免費與消費者方案在生成一定數量的圖片後，會回退到較舊的模型。付費 API 則可避免這個問題。
每個要多少錢？
GPT Image 2 每張圖片約 $0.02–$0.035，Nano Banana Pro 則為 $0.05–$0.06。
那 Imagen 4 或 Nano Banana 2 呢？
Nano Banana 2 是更快、更便宜的 flash 模型（請參閱我們的 Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro review）。
測試的提示詞（兩者相同）：(1) 編輯風格特寫肖像、雀斑、側窗光、85mm；(2) 清晨日出時，孤獨的健行者站在薄霧山谷上方的山脊；(3) 電影海報「MIDNIGHT PROTOCOL — Trust No Signal」，附有密集的演職員表區塊；(4) 「LUMEN Vitamin C Serum 20%」瓶身，帶有 Supplement Facts 面板；(5)「How API Caching Works」三步驟資訊圖。執行 2026-06-30。