| 中日韓(CJK)字體細緻度或戲劇化光線 | 早點測 Nano Banana Pro | Genspark 發現 Nano Banana 2 在 CJK 排版細緻度與戲劇化光線上略有優勢;但這是 Nano Banana 2 的相鄰證據,不等同於 Nano Banana Pro 的直接結果 |
| 商品攝影、電商 mockup、行銷資訊圖、解剖圖 | 兩者都測 | Genspark 認為這些類別在提示得當時幾乎打平 |
| 技術圖、標註圖、工程式示意圖 | 兩者都測 | Analytics Vidhya 形容標註圖任務非常接近,兩者都能正確呈現要求的標籤與資料點 |
| OpenAI 既有架構、分級額度、批次作業 | GPT Image 2 | OpenAI 文件列出 GPT Image 2 型號、速率限制、token 計價與 Batch API 經濟性 |
Gemini 既有影像流程、需要長寬比與 2K 參數 | Nano Banana Pro/Gemini 影像流程 | Google 的 Nano Banana 影像文件示範在 Gemini API 中使用 inline 圖片輸入、長寬比與 2K 解析度參數 |
目前最乾淨的直接比較,是 AVB 在 2026 年 4 月 22 日以 10 組提示測試 GPT Image 2.0 與 Nano Banana Pro;文中把 Nano Banana Pro 標示為 gemini-3-pro-image 。該測試中,GPT Image 2.0 生成 10/10,Nano Banana Pro 生成 9/10,並因知名人物相關政策拒絕了一個履歷提示
。
其他有參考價值的比較,並不完全是 Nano Banana Pro 的直接測試。Genspark、Analytics Vidhya、Vidguru 比較的是 GPT Image 2 與 Nano Banana 2,而不是 Nano Banana Pro 。這些結果仍可用來觀察 Gemini/Nano Banana 系列在影像生成上的傾向,但不應被當成你實際 Nano Banana Pro endpoint 的完全替代。
官方文件最可靠的部分,是型號可用性、價格、額度與 API 參數。OpenAI 列出 gpt-image-2-2026-04-21 與分級速率限制 ,OpenAI 價格頁列出 GPT Image 2 token 計價
;Google 價格頁列出 Gemini 圖像輸出計價
,Google 影像生成文件則示範透過 Gemini API 使用 Nano Banana 影像生成
。相較之下,公開品質評測多半是小型提示集、心得式比較或特定平台測試,還不是一套標準化、獨立且可重現的大型基準
。
文字生成是 GPT Image 2 在現有比較裡最清楚的優勢。Genspark 報告 GPT Image 2 在精準文字與技術術語上略勝一籌 。AVB 的 GPT Image 2.0 對 Nano Banana Pro 直接測試也顯示,GPT Image 2.0 在圖中文字排版、漫畫對話格、雙語菜單與網版演唱會海報等任務中勝出
。
Vidguru 的 10 回合盲測中,GPT-Image 2 對 Nano Banana 2 贏 5 回合、另 5 回合平手;最大差距出現在影像編輯忠實度、材質邏輯與版面密集的商業工作 。因此,廣告、包裝概念、產品 mockup、品牌圖像,以及需要構圖與文案可控的素材,GPT Image 2 是較合理的起點。
Nano Banana Pro 最明確的直接勝出訊號,來自寫實創意影像。AVB 的 10 組提示比較中,Nano Banana Pro 在超寫實肖像、UGC 自拍與運動廣告提示勝出;該來源特別點出它在寫實度、膚質與光線上的優勢 。
Google 的 Nano Banana 影像生成文件顯示,Gemini API 可使用 inline 圖片輸入、長寬比設定與 2K 解析度參數 。若你的產品已經建立在 Gemini 工具鏈上,或你想沿用 Google 文件化的影像生成流程,生態系整合的便利性可能比小幅品質差距更重要。
在常見商業素材上,公開證據並未顯示穩定贏家。Genspark 指出,若提示寫得好,GPT Image 2 與 Nano Banana 2 在寫實商品照、電商 mockup、行銷資訊圖與解剖圖上幾乎打平 。
技術圖也很接近。Analytics Vidhya 把標註圖任務形容為該比較中最接近的一局:Nano Banana 2 產出嚴謹的雙視圖工程圖,GPT Image 2 則產出視覺上很強的藍圖風格結果;兩者都正確呈現要求的標籤與資料點 。如果你需要精確尺寸、產業符號或嚴格圖面慣例,通用排名不夠,應該測你自己的圖表模板。
OpenAI 列出 gpt-image-2 的圖像輸入為每 100 萬 token 8.00 美元、快取圖像輸入為 2.00 美元、圖像輸出為 30.00 美元 。OpenAI 相關資料也列出 GPT Image 2 的文字輸入為每 100 萬 token 5.00 美元、快取文字輸入為 1.25 美元、文字輸出為 10.00 美元
。
Google 的 Gemini 價格頁則列出圖像輸出為每 1,000,000 token 30 美元,並說明最高 1024×1024 的輸出圖片消耗 1,290 token,折合每張 0.039 美元 。
重點是:影像輸出的表面價格相近,但每張「可交付成品」的成本可能差很多。提示長度、圖片輸入、參考圖、解析度、反覆編修、重試、拒絕率、快取與路由方式,都會改變實際成本 。如果是高量、非即時工作,OpenAI 也表示 Batch API 可在 24 小時內非同步執行任務,並節省 50% 的 input 與 output 成本
。
OpenAI 的 GPT Image 2 型號頁列出分級速率限制:Free 不支援,Tier 1 到 Tier 5 依 TPM 與 IPM 擴張 。文件中的範圍從 Tier 1 的 100,000 TPM、5 IPM,到 Tier 5 的 8,000,000 TPM、250 IPM
。
Google 的 Nano Banana 影像生成文件示範 Gemini API 可使用 inline 圖片、長寬比與 2K 解析度參數 。如果這些控制項剛好符合你的產品需求,Nano Banana Pro 在 Gemini 中心的工作流裡可能更容易落地。
若透過第三方 router 或平台,不要假設第一方文件的限制會原封不動套用。以 Fal 的 GPT Image 2 頁面為例,它列出自訂尺寸兩邊都必須是 16 的倍數、單邊最大 3840px、最大長寬比 3:1,總像素範圍為 655,360 到 8,294,400 。
優先選 GPT Image 2,如果你需要:
優先選 Nano Banana Pro,如果你需要:
正式導入前,請用真實工作建立一組小型測試集。別只測漂亮範例,要放進真正會讓流程出問題的素材:產品圖、品牌廣告、UI 畫面、圖表、多語文字、參考圖編修、包裝、社群尺寸,以及可能觸發政策判定的邊界案例。
每張輸出至少評分:
GPT Image 2 比較適合作為文字密集、結構化版面與商業設計工作的第一個 API。Nano Banana Pro 則比較適合作為寫實光線、人像、膚質與 Gemini 原生影像流程的第一個 API。至於商品圖、資訊圖與技術圖表,公開證據太接近,無法給出通用勝者;最可靠的做法,是用你自己的提示詞、限制條件與驗收標準,跑一輪私有基準 。
Comments
0 comments