GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：哪個影像模型值得先試？

先把模型名稱分清楚

GPT Image 2 在 OpenAI API 文件中的模型名稱是 gpt-image-2；文件也列出像 gpt-image-2-2026-04-21 這類快照與別名資訊，方便開發者固定版本行為 ^[13]。

Nano Banana Pro 的官方模型名稱則是 Gemini 3 Pro Image。Google 說明，原本的 Nano Banana 是 Gemini 2.5 Flash Image 的品牌名稱；到了 Gemini 3 Pro Image，品牌名升級為 Nano Banana Pro ^[34]。Google 官方介紹也將 Nano Banana Pro 定位為基於 Gemini 3 Pro 的圖像生成與編輯模型 ^[32]。

核心比較表

生成品質：公開排行榜偏向 GPT Image 2

若任務是「輸入文字提示詞，產生一張新圖」，GPT Image 2 目前有較強的公開排行榜訊號。Artificial Analysis 的 Text to Image Leaderboard 顯示，GPT Image 2 high 以 Elo 1331 排名第一 ^[44]。

Arena.ai 的結果也類似：

gpt-image-2 (medium)

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

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

[45]

不過要留意，Arena.ai 對 GPT Image 2 的分數標示為 Preliminary，也就是初步結果 ^[45]。排行榜是很有用的參考，但不能保證它在你的品牌主視覺、產品圖、繁體中文海報、App UI mockup 上也會同樣勝出。

圖片編輯：1 分差距不能當作勝負

編輯流程的結論更微妙。Artificial Analysis 的 Image Editing Leaderboard 顯示，GPT Image 1.5 high 以 1267 分排第一；GPT Image 2 high 為 1251 分，Nano Banana Pro 為 1250 分 ^[40]。

這種差距很難支撐「GPT Image 2 編輯一定比較強」或「Nano Banana Pro 一定比較好」的結論。若你的工作涉及既有圖片改稿、局部修圖、產品一致性、人物風格保留、品牌素材延續，最穩妥的做法是把同一批原圖與同一組提示詞丟給兩個模型，觀察成功率、返工次數與最終可用比例。

文字渲染與資訊圖，不是同一件事

這裡的「Text to Image Leaderboard」主要評估的是從文字提示生成圖像的整體能力，不等於專門測「圖片裡的字是否每個都打對」的錯字率榜單。因此，不能只因 GPT Image 2 在文字轉圖像排行榜上領先，就直接推論它在長文案、表格、小字標籤上一定更準 ^[44][45]。

Nano Banana Pro 的官方定位則更直接指向資訊視覺化。Google 表示，Nano Banana Pro 會運用 Gemini 3 的推理能力與真實世界知識，更好地將資訊視覺化，並舉出城市天氣、Elaichi Chai 製作方式、植物照護等資訊圖例子 ^[25]。Google 給開發者的公告也提到，Nano Banana Pro 提供更高的文字渲染準確度、強化的世界知識，並能使用 Google Search grounding 依提示詞擷取資料 ^[30]。

簡單說：若只看一般生圖排行榜，GPT Image 2 較占上風；若要做解說型圖片、教育圖解、搜尋輔助資訊圖，Nano Banana Pro 值得獨立測試。

價格：GPT Image 2 較容易先算帳

OpenAI 的圖片生成指南公開了 GPT Image 2 依品質與解析度區分的價格範例。以 1024×1024 輸出為例，low 為 0.006 美元、medium 為 0.053 美元、high 為 0.211 美元；1024×1536 與 1536×1024 輸出則分別列為 low 0.005 美元、medium 0.041 美元、high 0.165 美元 ^[14]。

這不代表實際帳單在所有情境下一定等於表格數字；輸入、編輯、重試、快取、工作流設計都可能影響最終成本。不過對大量生成、A/B 測試、API 創意自動化這類需要先估單價的情境，GPT Image 2 的價格資訊確實比較好納入試算。

相較之下，提供的 Google 官方資料主要說明 Nano Banana Pro 的功能、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI paid preview，以及 Search grounding 的使用方向；在這些資料範圍內，沒有看到像 OpenAI 價格表那樣可按品質與解析度直接對照的單價資訊 ^[30][32]。

解析度與「4K」說法要小心對應模型

GPT Image 2 方面，OpenAI 價格表列出 1024×1024、1024×1536、1536×1024 的價格範例，並註明 GPT Image 2 支援其他尺寸 ^[14]。

Nano Banana 系列則因名稱相近，很容易混淆。TechCrunch 報導中提到的 512px 到 4K 解析度支援，是針對 Nano Banana 2 的說明 ^[1]。不能只憑這項資料，就把 4K 最大輸出能力直接歸到 Nano Banana Pro 身上。

依工作類型怎麼選？

適合先測 GPT Image 2 的情境

• 你把公開文字轉圖像排行榜視為重要選型依據 ^[44][45]
• 你要做廣告圖、產品圖、海報、活動主視覺等一般創意生成
• 你需要大量生成、A/B 測試或 API 自動化，且必須先估算品質與解析度成本 ^[14]
• 你希望利用 OpenAI API 的模型快照與版本固定流程 ^[13]

適合先測 Nano Banana Pro 的情境

• 你要做資訊圖、教育圖解、知識型說明圖片 ^[25][32]
• 你想把 Google Search grounding 或 Gemini 3 推理能力放進圖片生成流程 ^[30]
• 團隊已在使用 Gemini API、Google AI Studio 或 Vertex AI，想把影像模型接入既有多模態產品 ^[30]
• 你不只要生成新圖，也要一併評估編輯、修圖、既有圖片改稿流程 ^[32][40]

一定要自己做 A/B 測試的情境

• 圖片內會出現繁體中文、日文、韓文等非英文文字
• 海報或文件型圖片含有長句、表格、密集標籤、小字
• 需要同一角色、同一產品或同一品牌資產在多張圖中保持一致
• 產品服務很在意實際 API 延遲、失敗率、重試率或政策拒絕率
• 上線環境必須精準比較相同解析度、相同品質條件下的最終帳單

最終判斷

如果你的優先順序是一般文字轉圖像生成與成本可預測性，先測 GPT Image 2 較合理。 它在 Artificial Analysis 與 Arena.ai 的公開排行榜上有強勢表現，OpenAI 也公開了依品質與解析度區分的價格範例 ^[14][44][45]。

如果你重視知識型資訊圖、解說型視覺化、Gemini 整合或 Search grounding，Nano Banana Pro 很值得優先評估。 Google 將 Nano Banana Pro 介紹為基於 Gemini 3 Pro 的圖像生成與編輯模型，並強調它能利用推理與真實世界知識來視覺化資訊 ^[25][30][32]。

最平衡的結論是：生成排行榜與價格透明度看 GPT Image 2；資訊視覺化與 Gemini 整合看 Nano Banana Pro；圖片編輯則以目前公開分數來看幾乎五五波，務必用自己的素材實測。