先把证据分层

这张表的关键结论是：Nano Banana Pro 的商业设计定位更明确；GPT Image 2 的优势判断，则更依赖你是否已经在 OpenAI API 生态里构建生成、编辑和审查流程 。

场景一：文字海报、UI、图表和数据可视化

如果成果物里有大量文字，优先看 Nano Banana Pro 更有依据。Google 官方说明中明确提到，Nano Banana Pro 适合需要准确文字渲染的事实性数据可视化，并可通过 Google Search 进行现实世界 grounding 。

GPT Image 2 也不是不能做文字。部分二次评测称它有约 99% 的文字准确率，另有评测称其多语言文本准确率超过 95% 。不过，这些说法不是双方官方在同一条件下发布的横向基准，因此更适合作为待验证线索，而不是采购结论。

建议：海报、包装、UI 原型、报告图表、信息图这类文字一错就不能用的任务，先试 Nano Banana Pro；同时把 GPT Image 2 放进同一批提示词里对照测试。

场景二：商品 Mockup、广告图和品牌素材

商品图、广告概念稿、品牌视觉对稳定性和细节一致性要求更高。这里 Nano Banana Pro 的官方定位比较直接：Google 将其描述为适合高保真商品 Mockup、复杂图形设计和工作室级精度的模型 。

GPT Image 2 也可作为生成和编辑候选。Fal.ai 说明其可通过文本提示生成图像，也可以编辑已有图片 。但就公开的 OpenAI 模型页而言，商品 Mockup 或广告质量方面没有给出与 Nano Banana Pro 的官方定量对比 。

建议：电商商品图、包装方案、品牌 KV、广告初稿，可以先跑 Nano Banana Pro。若团队的素材管理、审核或自动化脚本已经围绕 OpenAI API 搭建，则应并行测试 GPT Image 2。

场景三：复杂构图和提示词遵循

Nano Banana Pro 被 Google 称为 reasoning-driven engine，并强调复杂图形设计和高级创意控制 。这意味着在官方叙事中，它不是只追求好看，而是面向结构更复杂的商业视觉任务。

GPT Image 2 方面，有二次分析认为它可能适合复杂场景构建、UI 生成和自然感较强的社交素材 。但这类文章通常会受到提示词、分辨率、出图张数、挑选样图方式的影响，不能等同于标准化基准。

建议：自然场景、多轮修改、偏叙事的视觉，可以把 GPT Image 2 放在优先验证名单；含文字、商品、图表、品牌元素的商业版式，则 Nano Banana Pro 与官方定位更贴合 。

场景四：API 集成、速率限制和工作流

选模型不只是看一张图谁更漂亮，还要看它能不能进你的生产系统。OpenAI 模型页列出了 GPT Image 2 的分层速率限制，例如 Tier 1 为 100,000 TPM / 5 IPM，Tier 5 为 8,000,000 TPM / 250 IPM 。如果你要做批量生成、内部工具或自动化素材管线，这些限制和账单路径一样重要。

Nano Banana Pro 的官方文档强调专业级图像编辑与生成、工作室级精度和高级创意控制 。如果你的流程需要 Google Search grounding 或围绕 Gemini API 构建，它会更自然地进入候选列表。

建议：OpenAI API 已经是主干的产品，优先验证 GPT Image 2；商业设计、商品 Mockup、文字图表和 Google 生态联动更重的流程，优先验证 Nano Banana Pro。

场景五：4K、高分辨率和自定义尺寸

GPT Image 2 在 Fal.ai 的实现信息中，给出了较具体的自定义尺寸条件：两边必须是 16 的倍数，单边最大 3840px，最大宽高比 3:1，总像素数需在 655,360 到 8,294,400 之间 。Fal.ai 还说明，GPT Image 2 的价格从低质量 1024×768 的 $0.01/image 到 4K 高质量的 $0.41/image 不等 。

Nano Banana Pro 的 4K 与价格信息则分布在多个公开渠道。OpenRouter 列出了 google/gemini-3-pro-image-preview 及其 token 价格信息 ；二次价格指南提到 1K–2K 为 $0.134，4K 为 $0.24 ；另有价格指南将 Nano Banana Pro 的最大原生分辨率列为 4K 。

建议：如果你的交付要求是 4K，不要只看模型名。必须按实际 API 路径确认最大分辨率、宽高比、质量档位、文件格式、失败重试和再生成成本。

场景六：价格不能只看单张单价

价格经常不是模型本身决定的，而是由接入渠道、质量档位、分辨率、批处理方式和重试次数共同决定。OpenAI 价格页说明，Batch API 可在输入和输出上节省 50% 。但 GPT Image 2 的实际单张成本仍要结合使用路径和设置核算；Fal.ai 路径下，价格区间从低质量 1024×768 的 $0.01/image 到 4K 高质量的 $0.41/image 。

Nano Banana Pro 也类似。OpenRouter 给出 google/gemini-3-pro-image-preview 的 token 价格信息 ，二次价格指南则给出 1K–2K $0.134、4K $0.24 等换算口径 。这些数字可能随渠道和时间变化，落地前应以实际合同或控制台价格为准。

建议：不要只比较生成一张图多少钱，而要比较得到一张可用图的总成本。文字错、构图偏、品牌元素不稳、反复重生成和人工修图，都会把便宜模型变贵。

场景七：速度和延迟，公开资料最不够用

速度是最难用公开信息判断的指标之一。Replicate 的 GPT Image 2 页面中有一次运行日志：生成 1 张图用时 38.8 秒，predict time 约 40.64 秒，total time 约 40.66 秒 。但这只是一次运行样例，不代表平均延迟或高峰期性能。

Nano Banana Pro 也缺少与 GPT Image 2 的官方直接速度对比。TechCrunch 报道过 Nano Banana 2 在保留部分 Pro 高保真特性的同时生成更快，但这说的是 Nano Banana 2，并不是 Nano Banana Pro 与 GPT Image 2 的直接横评 。

建议：如果你的核心诉求是大批量快速出图，请在自己的 API 路径上测。分辨率、质量档位、是否带参考图、服务区域、队列、并发数都会影响结果。

用途별快速选择

自己做 AB 测试时，看这些指标

• 提示词遵循：主体、构图、背景、视角、禁用元素是否稳定。
• 文字准确性：标题、商品名、价格、按钮文案、图表标签是否可用。
• 版式稳定性：同一模板批量生成时，元素位置是否大幅漂移。
• 参考图一致性：商品、人物、品牌色、近似 logo 元素能否保持一致。
• 编辑耐受度：换背景、改颜色、替换文字、局部修复后是否崩坏。
• 分辨率与格式：目标宽高比、最大尺寸、文件格式和压缩设置是否满足交付。
• 速度：不仅看平均值，也看高峰期、并发和重试后的总耗时。
• 实际成本：按可采用的一张图计算，而不是按生成的一张图计算。
• 运营条件：商用使用、日志管理、内部审核、账单路径和速率限制是否匹配。

最后结论

公开信息不足以支持 GPT Image 2 或 Nano Banana Pro 的绝对总冠军判断。Fal.ai 对 Arena ranking 的注释也提醒我们：社区盲测和官方基准不是一回事 。

如果你的重点是文字设计、商品 Mockup、品牌素材、图表和 Google Search grounding，Nano Banana Pro 更容易从官方文档中找到支撑 。如果你的重点是 OpenAI API 集成、既有 OpenAI 工作流、Fal.ai 路径下的自定义尺寸或 4K 条件，GPT Image 2 更值得优先验证 。

最务实的答案很简单：不要直接照搬公开榜单。把真实提示词、目标分辨率、API 路径、质量档位和采用标准统一起来，做一轮 AB 测试，再决定把哪一个放进生产流程。

先把证据分层

这张表的关键结论是：Nano Banana Pro 的商业设计定位更明确；GPT Image 2 的优势判断，则更依赖你是否已经在 OpenAI API 生态里构建生成、编辑和审查流程 。

场景一：文字海报、UI、图表和数据可视化

如果成果物里有大量文字，优先看 Nano Banana Pro 更有依据。Google 官方说明中明确提到，Nano Banana Pro 适合需要准确文字渲染的事实性数据可视化，并可通过 Google Search 进行现实世界 grounding 。

GPT Image 2 也不是不能做文字。部分二次评测称它有约 99% 的文字准确率，另有评测称其多语言文本准确率超过 95% 。不过，这些说法不是双方官方在同一条件下发布的横向基准，因此更适合作为待验证线索，而不是采购结论。

建议：海报、包装、UI 原型、报告图表、信息图这类文字一错就不能用的任务，先试 Nano Banana Pro；同时把 GPT Image 2 放进同一批提示词里对照测试。

场景二：商品 Mockup、广告图和品牌素材

商品图、广告概念稿、品牌视觉对稳定性和细节一致性要求更高。这里 Nano Banana Pro 的官方定位比较直接：Google 将其描述为适合高保真商品 Mockup、复杂图形设计和工作室级精度的模型 。

GPT Image 2 也可作为生成和编辑候选。Fal.ai 说明其可通过文本提示生成图像，也可以编辑已有图片 。但就公开的 OpenAI 模型页而言，商品 Mockup 或广告质量方面没有给出与 Nano Banana Pro 的官方定量对比 。

建议：电商商品图、包装方案、品牌 KV、广告初稿，可以先跑 Nano Banana Pro。若团队的素材管理、审核或自动化脚本已经围绕 OpenAI API 搭建，则应并行测试 GPT Image 2。

场景三：复杂构图和提示词遵循

Nano Banana Pro 被 Google 称为 reasoning-driven engine，并强调复杂图形设计和高级创意控制 。这意味着在官方叙事中，它不是只追求好看，而是面向结构更复杂的商业视觉任务。

GPT Image 2 方面，有二次分析认为它可能适合复杂场景构建、UI 生成和自然感较强的社交素材 。但这类文章通常会受到提示词、分辨率、出图张数、挑选样图方式的影响，不能等同于标准化基准。

建议：自然场景、多轮修改、偏叙事的视觉，可以把 GPT Image 2 放在优先验证名单；含文字、商品、图表、品牌元素的商业版式，则 Nano Banana Pro 与官方定位更贴合 。

场景四：API 集成、速率限制和工作流

选模型不只是看一张图谁更漂亮，还要看它能不能进你的生产系统。OpenAI 模型页列出了 GPT Image 2 的分层速率限制，例如 Tier 1 为 100,000 TPM / 5 IPM，Tier 5 为 8,000,000 TPM / 250 IPM 。如果你要做批量生成、内部工具或自动化素材管线，这些限制和账单路径一样重要。

Nano Banana Pro 的官方文档强调专业级图像编辑与生成、工作室级精度和高级创意控制 。如果你的流程需要 Google Search grounding 或围绕 Gemini API 构建，它会更自然地进入候选列表。

建议：OpenAI API 已经是主干的产品，优先验证 GPT Image 2；商业设计、商品 Mockup、文字图表和 Google 生态联动更重的流程，优先验证 Nano Banana Pro。

场景五：4K、高分辨率和自定义尺寸

GPT Image 2 在 Fal.ai 的实现信息中，给出了较具体的自定义尺寸条件：两边必须是 16 的倍数，单边最大 3840px，最大宽高比 3:1，总像素数需在 655,360 到 8,294,400 之间 。Fal.ai 还说明，GPT Image 2 的价格从低质量 1024×768 的 $0.01/image 到 4K 高质量的 $0.41/image 不等 。

Nano Banana Pro 的 4K 与价格信息则分布在多个公开渠道。OpenRouter 列出了 google/gemini-3-pro-image-preview 及其 token 价格信息 ；二次价格指南提到 1K–2K 为 $0.134，4K 为 $0.24 ；另有价格指南将 Nano Banana Pro 的最大原生分辨率列为 4K 。

建议：如果你的交付要求是 4K，不要只看模型名。必须按实际 API 路径确认最大分辨率、宽高比、质量档位、文件格式、失败重试和再生成成本。

场景六：价格不能只看单张单价

价格经常不是模型本身决定的，而是由接入渠道、质量档位、分辨率、批处理方式和重试次数共同决定。OpenAI 价格页说明，Batch API 可在输入和输出上节省 50% 。但 GPT Image 2 的实际单张成本仍要结合使用路径和设置核算；Fal.ai 路径下，价格区间从低质量 1024×768 的 $0.01/image 到 4K 高质量的 $0.41/image 。

Nano Banana Pro 也类似。OpenRouter 给出 google/gemini-3-pro-image-preview 的 token 价格信息 ，二次价格指南则给出 1K–2K $0.134、4K $0.24 等换算口径 。这些数字可能随渠道和时间变化，落地前应以实际合同或控制台价格为准。

建议：不要只比较生成一张图多少钱，而要比较得到一张可用图的总成本。文字错、构图偏、品牌元素不稳、反复重生成和人工修图，都会把便宜模型变贵。

场景七：速度和延迟，公开资料最不够用

速度是最难用公开信息判断的指标之一。Replicate 的 GPT Image 2 页面中有一次运行日志：生成 1 张图用时 38.8 秒，predict time 约 40.64 秒，total time 约 40.66 秒 。但这只是一次运行样例，不代表平均延迟或高峰期性能。

Nano Banana Pro 也缺少与 GPT Image 2 的官方直接速度对比。TechCrunch 报道过 Nano Banana 2 在保留部分 Pro 高保真特性的同时生成更快，但这说的是 Nano Banana 2，并不是 Nano Banana Pro 与 GPT Image 2 的直接横评 。

建议：如果你的核心诉求是大批量快速出图，请在自己的 API 路径上测。分辨率、质量档位、是否带参考图、服务区域、队列、并发数都会影响结果。

用途별快速选择

自己做 AB 测试时，看这些指标

• 提示词遵循：主体、构图、背景、视角、禁用元素是否稳定。
• 文字准确性：标题、商品名、价格、按钮文案、图表标签是否可用。
• 版式稳定性：同一模板批量生成时，元素位置是否大幅漂移。
• 参考图一致性：商品、人物、品牌色、近似 logo 元素能否保持一致。
• 编辑耐受度：换背景、改颜色、替换文字、局部修复后是否崩坏。
• 分辨率与格式：目标宽高比、最大尺寸、文件格式和压缩设置是否满足交付。
• 速度：不仅看平均值，也看高峰期、并发和重试后的总耗时。
• 实际成本：按可采用的一张图计算，而不是按生成的一张图计算。
• 运营条件：商用使用、日志管理、内部审核、账单路径和速率限制是否匹配。

最后结论

公开信息不足以支持 GPT Image 2 或 Nano Banana Pro 的绝对总冠军判断。Fal.ai 对 Arena ranking 的注释也提醒我们：社区盲测和官方基准不是一回事 。

如果你的重点是文字设计、商品 Mockup、品牌素材、图表和 Google Search grounding，Nano Banana Pro 更容易从官方文档中找到支撑 。如果你的重点是 OpenAI API 集成、既有 OpenAI 工作流、Fal.ai 路径下的自定义尺寸或 4K 条件，GPT Image 2 更值得优先验证 。

最务实的答案很简单：不要直接照搬公开榜单。把真实提示词、目标分辨率、API 路径、质量档位和采用标准统一起来，做一轮 AB 测试，再决定把哪一个放进生产流程。