GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：邊個圖像 API 更啱你？

睇 benchmark 前，先分清楚證據有幾硬

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 。

亦有比較文章提出好精準嘅排行榜名次或文字準確率百分比，但提供嘅片段未見足夠 methodology，唔適合單靠呢啲數字決定 production vendor 。

GPT Image 2 較有勝算嘅地方

圖中文字、字體同重版面素材

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 。

呢點對商業圖好關鍵。如果一個錯字、壞咗嘅 label、走樣 UI 字串，或者產品 callout 寫錯，會令成張圖報廢，GPT Image 2 係較穩陣嘅第一站 。

商業修圖同結構化設計

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 較有勝算嘅地方

寫實人像、膚質同光影

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 。

Gemini 原生圖像流程

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。

暫時未分勝負：產品圖、infographic、技術圖

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。

價錢：headline output cost 好近，但實際帳單未必一樣

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 。

API 限額同 routing：上線前要逐項核

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 。

到底應該用邊個 API？

如果你需要以下場景，先試 GPT Image 2：

• 精準英文文字、labels、餐牌、UI copy、海報或產品 callouts 。
• 重版面商業素材，例如廣告、包裝、產品 mockup 同結構化品牌圖像 。
• OpenAI API access，並需要清楚嘅 model availability、rate limits 同 token pricing 文件 。
• 大量非同步 image jobs，想用 Batch API 經濟效益 。

如果你需要以下場景，先試 Nano Banana Pro：

• 寫實人像、UGC-style imagery、lifestyle ads、皮膚質感或電影感光影 。
• Gemini／Nano Banana workflow，並需要 aspect ratio、2K resolution 等官方文件示範過嘅 image-generation 參數 。
• 想早啲測中日韓文字（CJK）排版細緻度或 dramatic lighting；但要記住，呢個 CJK 訊號嚟自 Nano Banana 2，而唔係 Nano Banana Pro 直接 benchmark 。
• 預算模型配合 Google 文件入面 1024×1024 估算：1,290 output tokens，即每張 0.039 美元 。

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 。

點樣做一個真係有用嘅私家 benchmark

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：

• 文字準確度同可讀性。
• Prompt adherence。
• Layout 同空間邏輯。
• Reference-image fidelity。
• 寫實感或 style match。
• 後續 prompt 修改嘅 editability。
• Artifact rate。
• Refusal rate。
• 喺你自己 stack 入面嘅 latency。
• 每張合格圖嘅實際成本。

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 。

一句收尾

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 。