GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：GPT 微勝，Nano 仍強在真實感

先對準：呢次係旗艦對旗艦

OpenAI API 文件列出 GPT Image 2，model ID 是 gpt-image-2-2026-04-21 。Google 方面，Nano Banana Pro 亦叫 Gemini 3 Pro Image；Google 開發者文件形容它是該公司最高質量的圖像生成模型，而 Nano Banana 2／Gemini 3.1 Flash Image 則偏向 high-volume、high-efficiency、lower price-point 。

Gemini model 頁面亦將 Nano Banana Pro Preview 描述成一個面向專業設計的引擎，支援 studio-quality 4K visuals、complex layouts 同 precise text rendering 。所以，呢個比較唔係「旗艦打入門」，而係兩個高階圖像模型正面交手。

直接 benchmark：GPT 領先，但只係領先少少

比較公平嘅讀法係：GPT Image 2 目前喺小型直接 benchmark 入面有輕微優勢；但 prompt 數量有限、分差好近，呢啲結果更應被視為方向性訊號，而唔係最終科學排名 。

文字同 layout：GPT Image 2 最大加分位

如果你張圖入面有字——例如 menu、poster、UI mock-up、產品 label、manga panel、infographic、手機或設備畫面——GPT Image 2 目前睇落較少中伏。AI Video Bootcamp 測試顯示，GPT Image 2.0 在 in-image typography、manga dialogue panels、bilingual menu、silkscreen gig poster 贏出 。

Pixazo 亦提到，在一個「手持手機」測試中，GPT-Image-2 有 5/6 次正確 render 出手機畫面上的 72°F 。呢點對商業素材好關鍵：一個價錢牌、一行 menu、一個產品 label 或 UI 數字錯咗，張圖通常就唔係「修一修就用得」，而係要重做。

另外有一篇 hands-on 比較的是 GPT Image 2 對 Nano Banana 2，而唔係 Nano Banana Pro；該文認為 GPT Image 2 在精準文字同技術術語上有窄幅優勢，而 Nano Banana 2 在 CJK（中日韓）typography polish 同戲劇化燈光上有窄幅優勢 。因為測試對象唔係 Pro，呢個只可以當輔助訊號，唔應直接套落 Nano Banana Pro。

真實感同燈光：Nano Banana Pro 未輸晒

Nano Banana Pro 絕對唔係被拋離。AI Video Bootcamp 的 benchmark 顯示，它在 hyperreal portrait、UGC selfie 同 athletic ad prompt 入面，photorealism、skin texture、lighting 贏過 GPT Image 2.0 。如果你做嘅係人像、生活方式廣告、hero visual、品牌情緒圖，或者要有「似真相機拍攝」嘅質感，呢個優勢好實際。

Google 亦將 Nano Banana Pro／Gemini 3 Pro Image 定位為其最高質量的 image generation model ；Gemini model 頁面則寫明 Nano Banana Pro Preview 面向 4K visuals、complex layouts 同 precise text rendering 。換句話講，GPT Image 2 喺部分文字同 prompt-following 任務有可量度優勢，但 Nano Banana Pro 喺畫面質感、光線同 Gemini 生態仍然係同級對手。

Prompt adherence 同 policy：要分清「做得差」定「被拒做」

AI Video Bootcamp 記錄到 GPT Image 2.0 完成全部 10 個 prompt，而 Nano Banana Pro 完成 9 個；未完成的一個，是同 Elon Musk CV 相關，因 prominent people 相關 policy 被拒 。Pixazo 亦給 GPT-Image-2 較高總分：19/25 對 Nano Banana Pro 的 18/25 。

不過，prompt 被拒同prompt 有生成但質素差係兩種唔同錯誤。Nano Banana Pro 喺 AVB 測試中被拒的案例，可能反映它對名人或真實人物內容的 safety policy 較嚴，而唔一定代表圖像生成能力較弱 。如果你嘅產品經常處理真人肖像、公眾人物或敏感內容，應該將 refusal rate 獨立統計，唔好直接同美術分數混埋一齊。

手、複雜物件同幾何錯誤：暫時冇人真正「解決晒」

唔好以為任何一個模型已經徹底解決手指、人體或複雜物件問題。Pixazo 提到，GPT-Image-2 在「手持手機」測試中有 4/6 次生成解剖上正確的手；但同一篇測試亦指出，手部仍然係所有模型的共同難題，未有模型乾淨俐落地過關 。

至於 Nano Banana Pro，現有直接來源未提供同等細緻數據，足以肯定它在手、多物件或工程結構上一定弱過 GPT Image 2。若你條 workflow 經常要處理多隻手、多人物、機械產品、重疊物件或精密結構，最好將呢啲 case 放入自己嘅 benchmark，而唔好只靠公開總分。

API、成本同 production 部署

OpenAI 方面，官方 API 文件確認 GPT Image 2 的 model ID 為 gpt-image-2-2026-04-21 。OpenAI pricing 頁面列出 gpt-image-2 的價格：image input US$8／1M token、cached image input US$2／1M token、image output US$30／1M token；text input US$5／1M token、cached text input US$1.25／1M token 。

Google 方面，Gemini 文件確認 Nano Banana Pro 即 Gemini 3 Pro Image，並指出 Gemini 3 系列模型目前處於 preview 狀態 。OpenRouter 亦有 google/gemini-3-pro-image-preview 專頁，列出該平台自己的價格 。如果你係經 Gemini API 或其他渠道購買，就唔應該將 OpenRouter 價格當成整個 Google 生態的官方標準價。

應該揀 GPT Image 2 定 Nano Banana Pro？

轉 model 前，建議自己做一次小型 benchmark

公開 benchmark 可以幫你縮窄選擇，但唔應該代替你自己嘅 production 測試。比較穩陣嘅做法係：

1. 揀一組真正代表 workload 嘅 prompt。 包括文字密集、photoreal、product shot、infographic、image edit、多人物、多物件，以及容易被 policy 拒絕的 case。
2. 重要 prompt 最好跑多次。 單次 output 可能好彩或唔好彩，唔應該用一張圖定生死。
3. 分項評分。 例如文字準確度、layout、prompt adherence、美術質感、anatomy、reference image fidelity、refusal rate、速度同成本。
4. 將「被拒」同「生成得差」分開統計。 前者關乎產品政策同 fallback flow，後者關乎模型能力同修圖成本。
5. 用你真正 production 渠道計價。 直接 API、router、企業 tier 或 batch 流程都可能有唔同價格結構 。

Verdict

如果你最大風險係錯字、錯 label、UI 壞咗、layout 唔聽話，GPT Image 2 係較安全的預設選擇。相反，如果你更重視 photorealism、燈光、人物質感、4K 視覺同 Gemini 整合，Nano Banana Pro 仍然好值得考慮 。

以目前公開證據睇，最合理結論係：GPT Image 2 整體輕微領先，但 Nano Banana Pro 完全未被拋離。 將公開 benchmark 當方向參考，再用自己真實 prompt 驗證，先係落 production 前最穩陣嘅做法 。