GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：公開 benchmark 唔夠用，應該點揀？

官方資料可以確認到乜？

1. 文字設計、UI、圖表：Nano Banana Pro 證據較硬

如果張圖入面有標題、價錢、UI label、產品名、圖表文字，文字出錯就唔只係「唔靚」，而係成張圖唔可用。Google 官方講到 Nano Banana Pro 適合需要 accurate text rendering 嘅 factual data visualizations，並可透過 Google Search 做 real-world grounding 。呢一點對 infographic、報告配圖、pitch deck 圖表、包裝草圖特別關鍵。

GPT Image 2 亦有二手 review 聲稱文字能力好強，例如約 99% character-level accuracy、或 95% 以上多語文字準確度 。不過呢啲唔係同一條件下嘅官方 benchmark，最好視為「值得測」而唔係「已證明全面勝出」。

建議：文字密集、要交畀客或者要入 production 嘅設計，先試 Nano Banana Pro；同時用同一份 copy、同一版式要求，拉 GPT Image 2 做 AB test。

2. 商品 mockup、廣告、品牌素材：Nano Banana Pro 起步較順

商品圖同品牌素材，重點通常係比例、材質、包裝文字、顏色一致性同商業質感。Google 官方將 Nano Banana Pro 放喺 high-fidelity product mockups、complex graphic design 同 studio-quality precision 呢類場景 ，所以如果你做電商商品草圖、廣告 key visual、包裝方案，佢係合理嘅第一候選。

GPT Image 2 並非唔適合做呢類工作；Fal.ai 說明其可由 text prompt 生成圖片，亦可編輯既有圖片 。但以公開資料計，OpenAI 模型頁本身冇提供商品 mockup 或廣告品質嘅官方量化比較 。

建議：商用視覺先跑 Nano Banana Pro；如果公司已經用 OpenAI API 做內容生產，就同步測 GPT Image 2，睇返成條 pipeline 邊個少返工、少重生。

3. 複雜構圖同 prompt 跟隨：要睇任務係「設計」定「場景」

Nano Banana Pro 官方定位係 reasoning-driven engine，強調複雜設計同進階創意控制 。呢種說法對多元素 poster、diagram、產品佈局、品牌版面有參考價值。

GPT Image 2 方面，有二手分析認為佢可能更適合複雜場景建構、UI 生成同自然感 social asset 。但呢類文章通常 prompt、解像度、出圖數量、揀圖方法都唔完全一致，唔應當當作標準化測試。

建議：自然場景、故事式畫面、邊傾邊改嘅創作流程，可以先試 GPT Image 2；含大量文字、商品、圖表、品牌元素嘅商業 layout，Nano Banana Pro 嘅官方定位較貼近 。

4. 編輯同系統整合：性能之外，要睇你條路點行

Nano Banana Pro 官方主打專業級圖片編輯/生成、studio-quality precision 同 advanced creative control 。GPT Image 2 透過 Fal.ai 亦被描述為支援 text-to-image 同既有圖片編輯 。

真正落地時，模型質素只係一半；另一半係 rate limit、收費、log 管理、審批流程同現有 API 夾唔夾。OpenAI 模型頁列出 GPT Image 2 不同 usage tier 限額，例如 Tier 1 100,000 TPM / 5 IPM，到 Tier 5 8,000,000 TPM / 250 IPM 。如果你要做內部工具或大量生成，呢啲限制同品質同樣重要。

建議：OpenAI API 為核心嘅產品或內部工具，先驗 GPT Image 2；以商業設計、商品 mockup、品牌素材為核心，就先驗 Nano Banana Pro。

5. 4K、自訂尺寸同輸出限制：一定要按 API 路徑核對

GPT Image 2 喺 Fal.ai 實作資料中有清楚尺寸條件：自訂圖像兩邊都要係 16 嘅倍數、最大單邊 3,840px、最大長寬比 3:1、總像素介乎 655,360 至 8,294,400 。Fal.ai 亦列出 GPT Image 2 價格由 1024×768 低質量 $0.01/image，到 4K 高質量 $0.41/image 。

Nano Banana Pro 方面，4K 同價格公開資訊比較分散。OpenRouter 有列出 google/gemini-3-pro-image-preview 及 token pricing ；二手價格 guide 提到 1K–2K 約 $0.134、4K 約 $0.24 ；另一份價格 guide 則將 Nano Banana Pro 最大 native resolution 視為 4K 。

建議：如果你要 4K 交付，唔好只問「邊個模型有 4K」。要逐條 API route 查最大解像度、aspect ratio、quality tier、檔案格式、失敗重生點計錢。

6. 價格：平唔平，要計「可採用一張」成本

OpenAI 價格頁提到 Batch API 可為 inputs and outputs 節省 50%，但 GPT Image 2 每張實際成本仍要睇使用路徑、品質、解像度同重生次數 。以 Fal.ai 為例，GPT Image 2 由低質量 1024×768 $0.01/image 到 4K 高質量 $0.41/image 。

Nano Banana Pro 亦一樣唔應該只睇單一價目。OpenRouter 列出 google/gemini-3-pro-image-preview 嘅 token pricing ；二手 guide 則有 1K–2K $0.134、4K $0.24 呢類每張估算 。收費路徑、合約、時間點一變，數字就可能唔同。

建議：真正要比較嘅唔係「生成一張幾錢」，而係「出到一張可用圖總共幾錢」。文字錯、構圖錯、要重生、要人手修，全部都係成本。

7. 速度：公開數字最唔適合直接下定論

Replicate 的 GPT Image 2 頁面有一個執行例子：1 張圖 generated image in 38.8sec，predict time 約 40.64 秒、total time 約 40.66 秒 。但呢個只係單一 run 嘅 log，唔代表平均延遲、繁忙時段表現或其他 API route。

Nano Banana Pro 同 GPT Image 2 之間亦未見到可靠公開直接速度比較。TechCrunch 報道 Nano Banana 2 係保留部分 Pro model 高忠實特性、但生成更快嘅模型；呢個講法係 Nano Banana 2，唔係 Nano Banana Pro 對 GPT Image 2 嘅直接 benchmark 。

建議：如果你重視大量生成速度，請用自己會用嘅 API region、解像度、quality setting、並發數同 queue 情況實測。

用途別：先試邊個？

自己做 AB test，要睇呢幾樣

• Prompt 跟隨：主體、背景、視角、禁止元素有冇跟足。
• 文字準確度：產品名、價錢、UI label、圖表文字有冇錯字或變形。
• Layout 穩定性：同一模板出多張，元素位置會唔會大亂。
• 參考圖一致性：產品外觀、人物、品牌色、近似 logo 元素有冇走樣。
• 編輯耐受度：換背景、改顏色、改文字、局部修正會唔會牽一髮動全身。
• 輸出條件：解像度、aspect ratio、格式、壓縮、透明背景等是否符合需要。
• 速度同成本：睇平均、尖峰、並發同重生後總時間；成本要計到可採用一張為止。
• 營運要求：商用條款、審批、log、付款路徑、rate limits 同內部安全要求。

最後點揀？

公開資料不足以支持「GPT Image 2 或 Nano Banana Pro 全面贏晒」呢種講法。Fal.ai 對 Arena ranking 都清楚註明，該排名唔係 OpenAI 官方 benchmark 。所以最穩陣唔係抄排行榜，而係用自己真實 prompt、實際解像度、同一採用標準做 AB test。

簡單講：文字、商品、品牌、圖表、Search grounding 優先試 Nano Banana Pro，因為呢啲同 Google 官方定位最吻合 。OpenAI API workflow、自訂尺寸、既有生成/編輯工具整合 就優先測 GPT Image 2，因為模型 ID、rate limits 同 Fal.ai 實作限制較容易查得到 。

最終唔係揀「網上話最勁嗰個」，而係揀「喺你嘅 prompt、你嘅產線、你嘅成本表入面，最少出錯、最快交到、最少返工嗰個」。