我们向 GPT Image 2 和 Nano Banana Pro 提交了五个相同的提示词，用输出而不是观点来决定这场比较。简而言之：在纯粹的照片级真实感方面，两者不相上下，但 GPT Image 2 依然能让小而密集的文字保持可读，成本更低，而且在测试中返回更快。Nano Banana Pro 确实很美——更有电影感，带有胶片般的质感——但其小号文字会崩坏，而且每张图的成本更高。
简而言之
GPT Image 2 — 最适合文本较多的工作（海报、广告、信息图、UI 线框图）、紧张预算以及批量生成。智能默认选择。
Nano Banana Pro — 最适合电影感场景、照片编辑和角色一致性，只要没有关键的小字即可。
Cost: GPT Image 2 ≈ $0.02–$0.035/图片；Nano Banana Pro ≈ $0.05–$0.06。
Watch out: 用户反馈免费/消费级套餐在生成一定数量图片后会悄悄降级 Nano Banana Pro。
一览
两个型号的规格和官方定价（已于 2026-06-30 核对）：
GPT Image 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
制造商 | OpenAI | Google (Gemini 3 Pro Image) |
最大分辨率 | 4K | 4K |
原生宽高比 | 13（包括 16:9、21:9） | 10（包括 16:9、21:9） |
参考图像 | 最多 10 张 | 最多 8 张 |
批处理模式 | 否 | 是 |
官方价格 | ~$0.01–$0.12 / image（按质量） | $0.134（≤2K）/ $0.24（4K） |
速度（我们的测试） | ~15 s | ~40 s |
小号/密集文本 | 可靠 | 会失真 |
纯照片级真实感 | 优秀 | 优秀 |
先纠正一下：两者都原生支持 4K，并且两者都支持 16:9 和 21:9。那句“GPT 不能做宽屏 / 最高只有 1.5 MP”描述的是早期模型，而不是 GPT Image 2。
测试：五个相同的提示词
每个模型都在匹配的宽高比下获得了相同的五个提示；下面的每张图片都是第一次生成，没有重试。评分如下：
提示词 | GPT Image 2 | Nano Banana Pro | 获胜者 |
|---|---|---|---|
编辑风格肖像 | 写实，工作室氛围 | 写实，电影感 | 平局 |
山间日出 | 写实，戏剧性强 | 写实，自然 | 平局 |
电影海报（密集片尾字幕） | 字幕清晰可读 | 字幕乱码 | GPT Image 2 |
产品标签（小字） | 标签准确 | 标签拼写错误 | GPT Image 2 |
信息图（中等文字量） | 整洁 | 整洁 | 平局 |
单从外观来看，这完全是五五开
去掉文字后，这两者针锋相对——一幅社论式肖像：
以及一幅电影感的风景：
两者都非常逼真，带有摄影感。GPT Image 2 更偏向阴郁且受控的棚拍风格；Nano Banana Pro 则更明亮、更自然，甚至还给这张肖像加上了中画幅胶片边框。若只看真实感，这更多是偏好问题，而不是明显胜出——Nano Banana Pro 也毫不逊色。
小字号文本上的间距会打开
添加细则后，分割便会出现。一张带有密集制片方演职员表块的电影海报：
两者都准确抓住了标题和氛围——Nano Banana Pro 的雨街版本无疑更像一张更出色的海报。但署名区块说明了一切：GPT Image 2 连到演员名单为止的小字都保持得很连贯，而 Nano Banana Pro 的 从第一行之后就变成了乱码（“KMYROBT SCHAIN”，“AME FROKSOON”）。
产品标签以更小的边距重复了它：
Nano Banana Pro 的瓶身是更令人信服的产品照片，但它把细则拼错了（“Hysluronic Acid”、“Diely Value”）；GPT Image 2 则保持了 Supplement Facts 面板的准确性。
中等文本为平局
公平地说，Nano Banana Pro 并不会对所有文本都出错——正常大小的标签都能清晰呈现：
两者都生成了一张可用的“How API Caching Works”信息图。规律是：印刷细节越精细，GPT Image 2 的领先优势就越大。
你应该选择哪一个？
GPT Image 2 — 适用于大多数工作。 以文本为主的素材（海报、广告、信息图表、UI 线框图），支持最广的宽高比，最多 10 张参考图，成本最低，并且在我们的测试中速度最快。它清晰可读的排版，正是 GPT 生成的文本线框图在网上传播得如此顺畅的原因。
Nano Banana Pro — 适用于电影感和编辑类工作。 具有阴郁、生活方式摄影风格的外观，再加上用通俗英语进行图像编辑，以及在不同镜头间保持角色一致性（最多 8 张参考图和批处理模式——这些都是有文档支持的优势，我们在这里没有做压力测试）。对于关键的小字号文本，请避免使用它。
两者都要批量处理？ 默认使用 GPT Image 2，并在其外观更占优势的镜头切换到 Nano Banana Pro。通过单一 API（我们使用的是 AIReiter）同时接入两者，可以省去在两个提供商之间来回切换的麻烦。
它们的成本——以及为什么“免费”可能适得其反
两家厂商都公布了官方定价，这也印证了这一模式。Nano Banana Pro（Google） 按张计费，详见 Gemini API 定价页面：标准层级下，1K–2K 为 $0.134，4K 为 $0.24。GPT Image 2（OpenAI） 按 token 计费，详见 OpenAI 定价页面——每 1M 图像输出 tokens 需 $30——换算下来，1024² 图像在低 / 中 / 高质量下分别约为 $0.01 / $0.03 / $0.12。因此，在可比质量下，GPT Image 2 是更便宜的模型，而且到 4K 时差距会进一步拉大。
使用一张具有代表性的中等质量 GPT Image 2 图像（约 $0.03）与标准 Nano Banana Pro（约 $0.134）相比：
图片 / 月 | GPT Image 2 (~$0.03) | Nano Banana Pro (~$0.134) |
|---|---|---|
1,000 | ~$30 | ~$134 |
5,000 | ~$150 | ~$670 |
20,000 | ~$600 | ~$2,680 |
在大规模使用时，这个约 4 倍的差距几乎决定了一切。（速度报告各不相同——有些人发现 Nano Banana Pro 在消费端应用的简单提示词上更快——但在 API 上，GPT Image 2 在我们的每一次测试中都更快。）
如果您特别需要 Nano Banana Pro，或者只是想以更低的价格在一个 key 下同时使用这两个模型，第三方 router 会很有帮助：在 AIReiter 上，Nano Banana Pro 每张图片大约 $0.06（官方为 $0.134），而 GPT Image 2 约为 $0.01——因此，5,000 张 Pro 图片大约只需 $300，而不是 $670。
免费层陷阱
营销文案没提到的一点是：用户反映免费和消费级套餐在悄悄降级。 在 Google 的开发者论坛上，有人描述 Nano Banana Pro 在大约 20 张图片后切换到更旧、质量更低的模型，而且没有任何警告。免费 Gemini 用户据说已被限制为每天最多只有两张 Nano Banana Pro 图片，而 OpenAI 的论坛上也有关于消费端质量突然大幅下降的类似投诉。这些都是用户反馈，并非已确认的政策——但如果你要把它用于工作，付费 API 提供的是实际模型，不会意外回退。
坦诚的注意事项
GPT Image 2: 严格的内容过滤，第一轮之后变得顽固的编辑，以及偶尔出现的暖色偏色。
Nano Banana Pro: 上面展示的小字号文本崩坏、批量使用时更高的价格，以及据报道的免费层降级。
Both: 对近景手部仍然不太稳定，而且两者都会拼错长词或虚构词——凡是对文本要求严格的内容，都应预留一次重试。
常见问题
GPT Image 2 比 Nano Banana Pro 更好吗？
对于大多数工作来说，是的——它在真实感上不相上下，但在小文本、成本和速度方面更胜一筹。Nano Banana Pro 是电影级场景和编辑的首选。
哪种更能呈现文字效果？
GPT Image 2，显然，当文本变得很小或很密集时更胜一筹。对于正常大小的标签，两者都可以。
为什么我的 Nano Banana Pro 图片突然看起来变差了？
很可能是一次静默降级——用户报告称，免费和消费级套餐在生成一定数量的图像后会回退到较旧的模型。付费 API 可以避免这一问题。
每个多少钱？
GPT Image 2 每张图片约 $0.02–$0.035，Nano Banana Pro 每张约 $0.05–$0.06。
Imagen 4 或 Nano Banana 2 怎么样？
Nano Banana 2 是更快、更便宜的 flash 模型（参见我们的 Nano Banana 2 与 Nano Banana Pro 评测）。
测试的提示词（两者完全相同）：(1) 编辑风格特写肖像，雀斑，侧窗光，85mm；(2) 日出时站在薄雾山谷上方山脊上的孤独徒步者；(3) 电影海报“MIDNIGHT PROTOCOL — Trust No Signal”，带有密集的演职员表区块；(4) “LUMEN Vitamin C Serum 20%”瓶身，带有 Supplement Facts 面板；(5) “How API Caching Works”三步信息图。运行于 2026-06-30。