一句話結論:跑分標題是 GPT Image 2 贏;真正上線時,Nano Banana 仍有不少工作流會贏。
如果只問「哪個模型在公開文字轉圖榜單上較強」,目前最清楚的訊號來自 Artificial Analysis:GPT Image 2 (high) 以 1331 Elo 位居 Text to Image Arena 第一名 [31]。但如果問題是「產品或團隊該接哪一個 API」,答案就不該只看第一名。Gemini 工具鏈、解析度選項、速度、成本與既有開發環境,都會改變實務選擇。
快速判斷表
| 你在意什麼 | 目前證據怎麼說 | 實務建議 |
|---|---|---|
| 文字轉圖整體榜單 | Artificial Analysis 顯示 GPT Image 2 (high) 以 1331 Elo 排名第一 [ | 以畫質、提示遵循與整體偏好為主時,先測 GPT Image 2。 |
| 影像編輯 | Artificial Analysis 編輯榜列出 GPT Image 1.5 1267、GPT Image 2 1251、Nano Banana Pro 1250 [ | GPT Image 2 與 Nano Banana Pro 差距太小,不宜直接下定論;用自己的素材測。 |
| 4K 輸出路徑 | Google 的 Nano Banana 文件顯示可選 512、1K、2K、4K 解析度 [ | 若 API 規格明確要求文件化 4K 路徑,Nano Banana 較容易驗證。 |
| 官方價格可見度 | OpenAI 價格頁列出 GPT-image-2 的圖片與文字 token 價格 [ | 只看這批來源,GPT Image 2 較容易先做預算估算。 |
| 圖中需要精準文字 | 第三方比較指出,當圖中文字、複雜限制、版面或一致性重要時,GPT-image-2 較合理 [ | 廣告、海報、包裝、UI、圖解與標籤,優先測 GPT Image 2。 |
| 快速迭代 | Google Skills 將 Gemini 2.5 Flash Image,也就是 Nano Banana,描述為支援高速圖像生成、提示式編輯與視覺推理 [ | 草稿、變體、靈感探索與 Gemini 原生應用,Nano Banana 很有競爭力。 |
文字轉圖:GPT Image 2 的榜單訊號最強
Artificial Analysis 的 Text to Image Arena 資訊顯示,GPT Image 2 (high) 目前以 1331 Elo 領先,排在 GPT Image 1.5 與 Nano Banana 2 前面 [31]。Elo 可理解為一種偏好排名分數;它不是絕對真理,但能反映某個評測環境下,使用者或評審較常偏好哪個輸出。
也有其他二手報導往同一方向走。Neurohive 稱 GPT Image 2 在圖像生成類別取得第一,並引述 LM Arena 指出其領先最近競爭者 242 Elo [16];CalcPro 也報導 GPT Image 2 文字轉圖分數為 1512,並領先 Nano Banana 2 242 Elo [
28]。這些說法強化了「GPT Image 2 目前佔上風」的方向,但較穩妥的採購級結論仍是:在可見的 Artificial Analysis 文字轉圖榜單中,GPT Image 2 以 1331 Elo 領先 [
31]。
影像編輯:差距沒有那麼戲劇化
編輯任務不能簡化成「GPT Image 2 完勝」。Artificial Analysis 的影像編輯榜顯示,第一名是 GPT Image 1.5 (high),Elo 1267;GPT Image 2 (high) 為 1251;Nano Banana Pro,也就是 Gemini 3 Pro Image,為 1250 [30]。GPT Image 2 與 Nano Banana Pro 只差 1 分,從這段資訊本身看不出壓倒性勝負。
Arena.ai 的編輯榜片段也列出 gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)29]。
如果你的工作重點是修圖、遮罩、參考圖延伸、產品照改版或多輪修改,最安全的做法是:拿自己的圖片、自己的修訂提示、自己的尺寸規格,兩邊都跑一輪。
先搞清楚名稱:Nano Banana 特別容易混淆
GPT Image 2 在這批來源中相對清楚。OpenAI 開發者文件列出模型 gpt-image-2-2026-04-21,並顯示 API 用量層級限制 [13];OpenAI 價格頁也把 GPT-image-2 標示為圖像生成模型,並列出 token 計價 [
14]。
Nano Banana 的命名則比較像一串家族名稱。Google 圖像生成文件在 Gemini API 的 Nano Banana 範例中,使用 gemini-3.1-flash-image-preview [35];Google Skills 則把 Gemini 2.5 Flash Image 稱為 Nano Banana,並描述其用途是高速圖像生成、提示式編輯與視覺推理 [
43];Artificial Analysis 編輯榜又使用 Nano Banana Pro,並標示為 Gemini 3 Pro Image [
30]。
這不只是命名潔癖問題。Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini 2.5 Flash Image、Gemini 3.1 Flash Image Preview 可能不是同一條模型路徑。做內部評測時,務必記下模型名稱、API route、測試日期、解析度、取樣設定與提示詞版本。
什麼情況先用 GPT Image 2?
GPT Image 2 最適合「錯了很難補救」的圖像任務。Analytics Vidhya 的比較指出,當圖中文字必須正確、提示含多重限制或版面要求、或輸出一致性很重要時,GPT-image-2 較有道理 [6]。另一個實測比較也給出簡單判斷:GPT 贏在「每個字都重要」的場景;Nano Banana 贏在「每個光影像素都重要」的場景 [
3]。
優先測 GPT Image 2 的場景包括:
- 廣告素材,需要準確標題、CTA 或促銷字樣。
- 海報、菜單、招牌、產品標籤。
- UI mockup、App 畫面、網站視覺稿,且介面文字要能讀。
- 教學圖、流程圖、資訊圖表與有註解的圖像。
- 商品包裝、品牌資產與需要文字一致性的素材。
- 同一張圖裡有許多物件、空間關係或版面規則。
這不代表 Nano Banana 做不了上述工作;而是目前可用的榜單與比較證據,讓 GPT Image 2 在文字準確度、結構化版面與複雜提示遵循上更適合作為第一個測試對象 [6][
31]。
什麼情況 Nano Banana 更務實?
Nano Banana 的強項不一定是單一榜單第一,而是工作流契合度。
Google 的 Nano Banana 文件顯示多種長寬比選項,並提供 resolution 設定,可選 512、1K、2K、4K [35]。如果你的產品規格明確要求可文件化的 4K 生成路徑,這點很關鍵。
Nano Banana 也更常被放在快速迭代脈絡中。Google Skills 將 Gemini 2.5 Flash Image,也就是 Nano Banana,描述為支援高速圖像生成、提示式編輯與視覺推理 [43]。一篇實測比較的結果也比排行榜標題更接近:2 項 GPT 勝、2 項 Nano Banana 勝、2 項平手 [
3]。
優先測 Nano Banana 的場景包括:
- 你的應用已經建立在 Gemini、Google AI Studio 或 Google 開發工具上 [
35][
43]。
- 你需要透過文件中展示的 Gemini API 路徑,使用 512、1K、2K 或 4K 輸出選項 [
35]。
- 你要大量產生草稿、變體或概念圖。
- 光線、氛圍、視覺精緻度與整體真實感,比圖中精準文字更重要 [
3]。
- 成本是主要限制;但第三方成本說法仍應回到當前官方計費頁核對 [
6]。
價格與用量限制:這批來源能確認什麼?
OpenAI 的 GPT-image-2 價格在這批來源中最清楚。OpenAI 價格頁列出:圖片輸入為每 100 萬 token 8 美元、快取圖片輸入 2 美元、圖片輸出 30 美元;文字輸入每 100 萬 token 5 美元、快取文字輸入 1.25 美元 [14]。
OpenAI 的 GPT Image 2 模型頁也列出用量層級限制:可見片段中 Free 不支援;Tier 1 為 100,000 TPM、5 IPM;Tier 5 則到 8,000,000 TPM、250 IPM [13]。
Nano Banana 方面,這批官方 Google 圖像生成資料能確認 Gemini API 路徑、長寬比與解析度選項,但沒有呈現可與 OpenAI 直接對照的價格表 [35]。Analytics Vidhya 稱 Nano Banana 2 在規模化使用時更便宜,尤其是搭配批次處理 [
6];不過這屬於第三方比較。若要進入正式預算,請確認實際模型版本、API 路徑、解析度、是否使用 batch,以及當下最新帳務頁面。
你應該怎麼自己測?
公開榜單有參考價值,但圖像生成非常吃提示詞。一篇實測比較指出,提示品質本身就能讓 GPT Image 2 表現提升一整個層級;在某些任務中,這個差異甚至大過模型之間的差距 [3]。
比較 GPT Image 2 與 Nano Banana 時,建議至少做到:
- 同一組提示詞與參考圖。 不要拿精修過的 GPT 提示去比臨時寫的 Nano Banana 提示。
- 分項評分。 將文字準確度、提示遵循、構圖、寫實度、編輯品質、延遲與成本分開評。
- 納入真實限制。 測你實際會用的長寬比、解析度、吞吐量與預算條件 [
13][
14][
35]。
- 記錄完整版本。 寫下測的是 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini Flash Image,還是其他 route [
30][
35][
43]。
- 盡量盲測。 人類偏好很容易受品牌與預期影響。
2026 結論
如果你只需要一個「基準測試贏家」,答案是 GPT Image 2:Artificial Analysis 將 GPT Image 2 (high) 列為文字轉圖第一,Elo 1331 [31]。它也是文字密集、版面敏感、指令複雜任務的更好起點。
如果你要的是穩定上線的生產配置,別把所有任務都丟給單一模型。用 GPT Image 2 處理精準文字、標誌、UI、圖解、包裝與複雜版面;用 Nano Banana 處理 Gemini 原生應用、文件化 4K 工作流、快速視覺探索,以及文字可後製補上的圖像 [35][
43]。
最簡單的 2026 判決是:GPT Image 2 贏了基準測試標題;Nano Banana 仍贏得很多實際工作流。




