GPT Image 2 vs. Nano Banana Pro：哪個影像 API 更適合你的工作流？

先看證據強度，不要只看勝負表

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 。

也有比較頁提出排行榜名次、文字準確率等精確數字；但在提供的片段中，方法、資料集與重現細節不足，不能單靠這些數字做生產環境選型 。

GPT Image 2 強在哪裡？

文字、字體與版面密集素材

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 。

這對商業素材很實際：如果標籤拼錯、菜單項目變形、UI 字串出錯或產品註解不可讀，整張圖往往就不能用。這類工作以 GPT Image 2 作為第一個測試 API，較站得住腳 。

商業修圖與結構化設計

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 強在哪裡？

寫實人像、膚質與光線

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 。

如果你的需求是人物肖像、生活風活動視覺、創作者風格廣告，或情緒與自然光比精準文案更重要的電影感概念圖，Nano Banana Pro 很值得優先測 。

Gemini 原生影像工作流

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。

哪些情境還分不出明顯贏家？

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。

價格：表面輸出單價接近，實際成本未必一樣

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 。

額度、參數與第三方路由也要查清楚

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 。

實務選擇：誰該先測？

優先選 GPT Image 2，如果你需要：

• 準確的英文文字、標籤、菜單、UI 文案、海報或產品註解 。
• 廣告、包裝、產品 mockup、品牌版面等結構化商業素材 。
• OpenAI API 的型號可用性、速率限制與 token 計價文件 。
• 適合非同步大量影像工作的批次成本優勢 。

優先選 Nano Banana Pro，如果你需要：

• 寫真人像、UGC 風格圖片、生活風廣告、膚質或電影感光線 。
• Gemini／Nano Banana 工作流，以及長寬比、2K 解析度等文件化參數 。
• 先探索 CJK 字體細緻度或戲劇化打光；但要記得，這項 CJK 訊號來自 Nano Banana 2，而非 Nano Banana Pro 的直接基準 。
• 依照 Google 文件中 1024×1024 約 1,290 output token、每張 0.039 美元的估算方式做預算 。

如果你的核心工作是商品照、電商 mockup、資訊圖、解剖圖或技術示意圖，建議 兩者都測。現有公開比較顯示，這些類別的差距很小 。

怎麼做自己的小型基準？

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：

• 文字準確度與可讀性。
• 是否遵循提示。
• 版面與空間邏輯。
• 對參考圖的忠實度。
• 寫實度或風格一致性。
• 後續提示的可編修性。
• 瑕疵與 artifact 比率。
• 拒絕率。
• 在你系統中的延遲。
• 每張通過驗收圖片的成本。

Vidguru 的測試方法可作為範本：第一次生成就評分、使用相同提示、有參考圖時使用相同參考，並以提示遵循度、商業可用性、文字準確度、物理邏輯與參考圖忠實度評分，而不是只看主觀美感 。

結論

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 。