| Nano Banana Pro |
| AVB 直接測試指 Nano Banana Pro 喺 hyperreal portrait、UGC selfie、athletic ad prompts 勝出,強項係寫實感、膚質同光影 |
| 中日韓文字(CJK)排版細緻度,或者戲劇化光影 | 早啲測 Nano Banana Pro/Gemini 圖像流程 | Genspark 見到 Nano Banana 2 喺 CJK typography polish 同 dramatic lighting 有窄位優勢;但呢個係相鄰證據,唔係 Nano Banana Pro 直接結果 |
| 產品相、電商 mockup、marketing infographic、解剖圖 | 兩個都 benchmark | Genspark 指只要 prompt 得好,呢幾類任務 GPT Image 2 同 Nano Banana 2 基本上打和 |
| 技術圖、帶標籤 schematic、工程式圖解 | 兩個都 benchmark | Analytics Vidhya 形容 annotated-diagram 任務非常接近,兩邊都準確畫出要求嘅 labels 同 data points |
| OpenAI 為中心嘅 stack、OpenAI tier 限額、batch jobs | GPT Image 2 | OpenAI 有文件列明 GPT Image 2 model、rate limits、token pricing 同 Batch API 經濟效益 |
Gemini 為中心嘅圖像流程,要 aspect ratio 同 2K 參數 | Nano Banana Pro/Gemini image workflow | Google Nano Banana image-generation 文件展示 Gemini API 用 inline image inputs、aspect ratio 同 2K resolution 參數 |
最貼題嘅直接比較係 AVB 嘅 10-prompt 測試:佢哋喺 2026 年 4 月 22 日用 GPT Image 2.0 對 Nano Banana Pro,當中 Nano Banana Pro 標示為 gemini-3-pro-image 。呢個測試入面,GPT Image 2.0 生成晒 10/10 個 prompts;Nano Banana Pro 生成 9/10,並因政策原因拒絕一個涉及知名人物 CV 嘅 prompt
。
不過,其他有參考價值嘅公開比較未必係直接測 Nano Banana Pro。Genspark、Analytics Vidhya 同 Vidguru 比較嘅係 GPT Image 2 對 Nano Banana 2,而唔係 Nano Banana Pro 。呢啲結果可以幫你理解 Gemini/Nano Banana 圖像系統嘅行為,但唔應該當成你實際 Nano Banana Pro endpoint 嘅完全替代。
官方文件最可靠嘅地方係 model availability、價格、rate limits 同 API 參數:OpenAI 列出 gpt-image-2-2026-04-21 同 usage-tier rate limits ;OpenAI pricing page 列出 GPT Image 2 token pricing
;Google pricing page 列出 Gemini image-output pricing
;Google image-generation docs 則展示透過 Gemini API 做 Nano Banana generation
。至於質素 benchmark,公開資料多數係細 prompt set、review-style 比較,或者特定平台測試,未有一套單一、標準化、獨立嘅 benchmark suite
。
目前公開比較入面,文字生成係 GPT Image 2 最清楚嘅優勢。Genspark 指 GPT Image 2 喺精準文字同技術術語有窄但實在嘅優勢 。AVB 直接比較 GPT Image 2.0 同 Nano Banana Pro 時,亦指 GPT Image 2.0 喺 in-image typography、漫畫對白格、雙語餐牌同 silkscreen gig poster 上勝出
。
Vidguru 嘅 10-test 盲測指,GPT-Image 2 對 Nano Banana 2 贏 5 輪、另外 5 輪打和;最大差距出現喺 image-editing fidelity、物料邏輯同重版面商業工作 。所以如果你做廣告版面、包裝概念、產品 mockup、品牌圖像,或者任何需要構圖同文字都受控嘅素材,GPT Image 2 值得先測。
Nano Banana Pro 最強嘅直接訊號係 photoreal creative。AVB 10-prompt 比較入面,Nano Banana Pro 喺 hyperreal portrait、UGC selfie 同 athletic ad prompts 勝出;來源亦特別指出佢嘅寫實感、皮膚質感同光影表現係強項 。
如果你做 editorial portrait、lifestyle campaign、creator-style 廣告,或者需要自然光、氣氛、電影感多過精準文案嘅概念圖,Nano Banana Pro 係合理嘅首選候選 。
Google Nano Banana image-generation docs 展示 Gemini API 可以用 inline image inputs、aspect ratio 設定同 2K resolution 參數 。如果你嘅產品本身已經依賴 Gemini tooling,或者想圍繞 Google 官方文件入面嘅圖像生成流程設計,ecosystem fit 可能比小型 benchmark 入面一兩分差距更重要。
對好多常見商業類別,公開資料未顯示穩定大贏家。Genspark 指,只要 prompt 得好,GPT Image 2 同 Nano Banana 2 喺 photorealistic product shots、e-commerce mockups、marketing infographics 同 anatomy diagrams 上基本上打和 。
技術圖亦好接近。Analytics Vidhya 形容 annotated-diagram 任務係佢哋比較入面最接近嘅一場:Nano Banana 2 產出嚴謹嘅 two-view engineering-style diagram;GPT Image 2 則產出視覺上好強嘅 blueprint-style 結果;兩邊都準確畫出要求嘅 labels 同 data points 。如果你要精準尺寸、行業專用 notation 或嚴格 schematic 慣例,通用排名唔夠用,要用自己嘅模板測。
OpenAI 列出 gpt-image-2 image input 為每 100 萬 tokens 8.00 美元、cached image input 2.00 美元、image output 30.00 美元 。OpenAI 資料亦列出 GPT Image 2 text input 為每 100 萬 tokens 5.00 美元、cached text input 1.25 美元、text output 10.00 美元
。
Google Gemini pricing page 則列出 image output 為每 1,000,000 tokens 30 美元,並指 1024×1024 或以下嘅輸出圖像消耗 1,290 tokens,即每張約 0.039 美元 。
重點係:表面圖像輸出價差唔多,但實際成本可以差好遠。Prompt 長度、image inputs、reference images、resolution、edit loops、retry 次數、policy refusal、caching 同 routing,都會改變每張合格圖嘅有效成本 。如果你係大量非同步工作,OpenAI 亦指 Batch API 可以為 inputs 同 outputs 節省 50%,並喺 24 小時內非同步執行任務
。
OpenAI GPT Image 2 model page 列出分 tier rate limits,Free 不支援;較高 tier 由 Tier 1 到 Tier 5 按 TPM 同 IPM 擴大 。文件中列出 Tier 1 為 100,000 TPM、5 IPM,Tier 5 為 8,000,000 TPM、250 IPM
。
Google Nano Banana image-generation docs 展示 Gemini API examples 可用 inline images、aspect ratio 同 2K resolution parameters 。如果呢啲控制正好配合你嘅產品要求,Nano Banana Pro 對 Gemini-centered workflow 可能較易落地。
如果你經第三方 router 用模型,唔好假設 first-party 限額同尺寸會原封不動。Fal 嘅 GPT Image 2 page 例如列出 custom dimensions 兩邊都要係 16 嘅倍數、單邊最大 3840px、最大 aspect ratio 3:1,總 pixel range 由 655,360 到 8,294,400 。
如果你需要以下場景,先試 GPT Image 2:
如果你需要以下場景,先試 Nano Banana Pro:
2K resolution 等官方文件示範過嘅 image-generation 參數 如果你嘅核心工作係 product shots、e-commerce mockups、infographics、anatomy diagrams 或 technical schematics,就應該 兩邊都 benchmark,因為現有比較顯示呢幾類結果相當接近 。
正式 standardize 任何一個 API 之前,先用你真實工作流砌一小批測試。唔好淨係測靚圖,要加入真正會令你流程出事嘅素材:產品圖、品牌廣告、UI 畫面、diagram、多語文字、reference-image edits、包裝、社交平台比例,以及可能觸發政策限制嘅邊界情況。
每張輸出可以用以下準則打分:
Vidguru benchmark 提供咗一個幾實用嘅測試模式:first-take generations、相同 prompts、相關時用相同 references,評分亦集中喺 prompt adherence、commercial usability、text accuracy、physical logic 同 reference fidelity,而唔係純粹睇藝術喜好 。
如果張圖嘅價值在於文字、標籤、排版同商業結構,GPT Image 2 係較好嘅第一個 API。 如果張圖嘅價值在於寫實光影、人像、膚質同 Gemini 原生工作流,Nano Banana Pro 係較好嘅第一個 API。至於產品圖、diagram 同 infographic,公開證據太接近,最可靠做法係用你自己嘅 prompts、限制同收貨標準做私家 benchmark 。
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