GPT Image 2 vs. Nano Banana：跑分誰贏，工作流該怎麼選？

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 。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 ；CalcPro 也報導 GPT Image 2 文字轉圖分數為 1512，並領先 Nano Banana 2 242 Elo 。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 。

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 。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)

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 ；OpenAI 價格頁也把 GPT-image-2 標示為圖像生成模型，並列出 token 計價 。

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 ；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 ；Artificial Analysis 編輯榜又使用 Nano Banana Pro，並標示為 Gemini 3 Pro Image 。

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 。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 。

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 。

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 。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 。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 。

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 。
• 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 。
• 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 。
• 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 。

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 。

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 。

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 。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 ；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 。

比較 GPT Image 2 與 Nano Banana 時，建議至少做到：

1. 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。
2. 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。
3. 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 。
4. 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 。
5. 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 。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 。

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。