GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：先试哪一个图像模型？

先把名字分清楚

GPT Image 2 在 OpenAI API 文档中的模型名是 gpt-image-2。文档还列出可用于锁定版本行为的快照与别名，例如 gpt-image-2-2026-04-21 ^[13]。

Nano Banana Pro 的官方技术名称是 Gemini 3 Pro Image。Google 解释说，原来的 Nano Banana 品牌名对应 Gemini 2.5 Flash Image；随着 Gemini 3 Pro Image 到来，这个品牌名升级为 Nano Banana Pro ^[34]。Google 的正式介绍也把 Nano Banana Pro 描述为基于 Gemini 3 Pro 的图像生成与编辑模型 ^[32]。

核心对比表

生成质量：公开榜单更支持 GPT Image 2

如果你的主要任务是从提示词直接生成图片，GPT Image 2 的公开成绩更强。Artificial Analysis 的 Text to Image Leaderboard 显示，GPT Image 2 high 以 Elo 1331 排在第一位 ^[44]。

Arena.ai 的榜单也给出类似信号：

gpt-image-2 (medium)

gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)

gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)

[45]

但要注意，Arena.ai 对 GPT Image 2 的分数标注为 Preliminary ^[45]。排行榜适合用来判断方向，不等于你的品牌海报、电商商品图、中文长文案海报或 App UI mockup 一定会复现同样差距。

编辑：1 分差距不是胜负

图像编辑场景的结论更微妙。Artificial Analysis 的 Image Editing Leaderboard 显示，GPT Image 1.5 high 以 Elo 1267 排第一；GPT Image 2 high 为 1251，Nano Banana Pro 为 1250 ^[40]。

这意味着，很难仅凭公开榜单说 GPT Image 2 在编辑上稳胜，或者 Nano Banana Pro 一定更好。替换背景、保留人物或商品一致性、局部修图、品牌素材延展、风格迁移等任务，都应该用自己的素材库和提示词做 A/B 测试。

图中文字和信息图，不是同一个问题

这里容易混淆：Text to Image 榜单评估的是从文字提示生成图片的整体偏好和质量，并不等于专门测试图中排字、长文案、表格、小字号标签的准确率。因此，不能把 GPT Image 2 在文生图榜单上的高排名，直接等同为所有图中文字渲染都必然更强 ^[44][45]。

Nano Banana Pro 的官方定位在这一点上更直接。Google 称 Nano Banana Pro 会利用 Gemini 3 的推理能力和现实世界知识来可视化信息，并举了天气、Elaichi Chai 做法、植物养护等信息图例子 ^[25]。面向开发者的公告还提到，Nano Banana Pro 具备更高的文本渲染准确度、更强的世界知识，并可借助 Google Search grounding 根据用户提示检索数据 ^[30]。

所以更稳妥的判断是：通用生成榜单看 GPT Image 2；知识型信息图、说明型视觉和搜索增强内容，要给 Nano Banana Pro 单独开一轮测试。

价格：GPT Image 2 更容易先做预算

OpenAI 的图像生成指南公开了 GPT Image 2 的质量与分辨率示例价格。比如 1024×1024 输出，low 为 $0.006，medium 为 $0.053，high 为 $0.211；1024×1536 和 1536×1024 输出，low 为 $0.005，medium 为 $0.041，high 为 $0.165 ^[14]。

这不代表你的所有调用都会按一个固定价格结算，但至少能帮助团队在批量生成、A/B 测试、自动化创意生产之前，先估一个大致成本区间。

相比之下，本文所给 Google 官方资料说明了 Nano Banana Pro 的功能、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI paid preview，以及 Google Search grounding 等能力，但未提供像 OpenAI 价格表那样可直接按质量和分辨率对照的单价表 ^[30][32]。

4K 和分辨率：一定要看清模型名

GPT Image 2 这边，OpenAI 价格表明确列出 1024×1024、1024×1536、1536×1024 示例，并注明还有其他尺寸可用 ^[14]。

Nano Banana 系列的命名则更容易让人混淆。TechCrunch 报道中提到的 512px 到 4K 分辨率支持，指的是 Nano Banana 2，不是 Nano Banana Pro ^[1]。仅凭这条资料，不能反推出 Nano Banana Pro 的最大输出分辨率。

按任务怎么选

先试 GPT Image 2 的情况

• 你把公开文生图排行榜作为重要选型依据 ^[44][45]。
• 你要快速比较广告图、商品图、社交媒体封面、活动海报等通用生成质量。
• 你需要大量生成、批量 A/B 测试或 API 自动化，且希望先按质量和分辨率估算成本 ^[14]。
• 你希望在 OpenAI API 中通过模型快照或别名锁定相对稳定的版本行为 ^[13]。

先试 Nano Banana Pro 的情况

• 你的核心产出是信息图、教学图、知识解释型图片或结构化视觉总结 ^[25][32]。
• 你想把 Google Search grounding 或 Gemini 3 的推理能力接入图像生成流程 ^[30]。
• 团队已经在使用 Gemini API、Google AI Studio 或 Vertex AI，并希望把图像能力接进现有多模态产品 ^[30]。
• 你不只做生成，还要一起评估编辑、修图和已有图片再创作流程 ^[32][40]。

一定要自己实测的情况

• 图片里有简体中文、日文、韩文等非英文文字。
• 需要长句、表格、密集标签、小字号说明文字。
• 要在多张图中保持同一人物、角色、商品或品牌资产一致。
• 服务上线后非常在意平均延迟、失败率、重试成本、政策拒绝率。
• 需要在同一分辨率、同一质量等级和同一调用方式下比较最终账单。

最后怎么判断

如果你的第一优先级是通用文本生成图像质量和成本可预估性，先测 GPT Image 2 更合理。 它在 Artificial Analysis 和 Arena.ai 的公开文生图榜单上都给出更强信号，OpenAI 也公开了 GPT Image 2 的质量与分辨率示例价格 ^[14][44][45]。

如果你的第一优先级是知识型信息图、解释型可视化、Gemini 生态集成或 Search grounding，Nano Banana Pro 更值得优先进入候选。 Google 将 Nano Banana Pro 描述为基于 Gemini 3 Pro 的图像生成与编辑模型，并强调它利用推理和现实世界知识来可视化信息 ^[25][30][32]。

一句话总结：生成榜单和价格透明度看 GPT Image 2；信息可视化和 Gemini 集成看 Nano Banana Pro；编辑能力目前公开分数几乎打平。