GPT Image 2 對上 Nano Banana Pro：GPT 略勝一籌，Nano 仍強在真實感

先確認：比較的是哪兩個模型

OpenAI 的 API 文件列出 GPT Image 2，模型 ID 為 gpt-image-2-2026-04-21 。Google 這邊，Nano Banana Pro 也稱為 Gemini 3 Pro Image；Google 文件把它描述為該公司最高品質的圖像生成模型，而 Nano Banana 2／Gemini 3.1 Flash Image 則是高流量、高效率、較低價格定位的版本 。

Gemini 模型頁面也把 Nano Banana Pro Preview 形容為面向專業設計的引擎，可用於 studio-quality 4K visuals、複雜版面與精準文字渲染 。因此，這場比較不是旗艦對入門，而是兩個高階圖像模型的正面對決。

公開 benchmark 怎麼說：GPT 領先，但只領先一點

比較公平的讀法是：GPT Image 2 在目前的小型公開測試中確實有輕微優勢；但因 prompt 數量有限、分差又非常接近，這些結果比較像方向性訊號，不是最終科學排名 。

文字與版面：GPT Image 2 的最大加分項

如果你的圖片會出現文字——例如菜單、海報、UI、產品標籤、漫畫分鏡、資訊圖或裝置畫面——GPT Image 2 目前看起來風險較低。AI Video Bootcamp 的測試中，GPT Image 2.0 在圖中文字排版、漫畫對話框、雙語菜單與絲網印刷風格海報項目勝出 。

Pixazo 也記錄到，在一個手持手機的測試中，GPT-Image-2 有 5/6 次正確渲染手機畫面上的 72°F 。這點對商用素材很關鍵：標籤、售價、菜單、UI 或安全標示只要錯一個字元，成品就可能不能用。

另一篇 hands-on 比較的是 GPT Image 2 與 Nano Banana 2，而不是 Nano Banana Pro；它的結論是 GPT Image 2 在精準文字與技術術語上有狹窄但真實的優勢，Nano Banana 2 則在中日韓文字（CJK）排版細緻度與戲劇化光線上有小幅優勢 。因為這不是 Pro 的直接測試，最多只能當輔助訊號，不能直接套用到 Nano Banana Pro。

照片真實感與光線：Nano Banana Pro 仍很能打

Nano Banana Pro 並不是全面落後。AI Video Bootcamp 的 benchmark 中，Nano Banana Pro 在超寫實人像、UGC 自拍與運動廣告 prompt 裡，於 photorealism、皮膚紋理與 lighting 上勝過 GPT Image 2.0 。

如果你的工作流更重視人物肖像、社群廣告、生活風主視覺、hero image 或接近真實相機的質感，這個優勢很實用。Google 也把 Nano Banana Pro／Gemini 3 Pro Image 定位為其最高品質的圖像生成模型 ，Gemini 模型頁則強調 Nano Banana Pro Preview 可處理 4K visuals、複雜版面與精準文字渲染 。

也就是說，GPT Image 2 在某些文字與指令遵循測試中有可觀察到的優勢；但在照片感、光線與 Gemini 生態整合上，Nano Banana Pro 仍是同級對手。

指令遵循與安全政策：別把兩種錯誤混在一起

AI Video Bootcamp 記錄到 GPT Image 2.0 完成 10/10 個 prompt，Nano Banana Pro 則完成 9/10，原因是一個涉及 Elon Musk CV 的 prompt 被拒絕 。Pixazo 也讓 GPT-Image-2 的總分略高於 Nano Banana Pro，19/25 對 18/25 。

但「被拒絕生成」和「生成出來但品質差」不是同一種問題。AVB 這個案例可能反映的是對名人或真實人物相關內容的安全政策差異，不必然代表模型的圖像能力比較弱 。如果你的產品經常處理肖像、公眾人物或敏感內容，應該把 refusal rate 獨立量測，而不是直接併入美術分數。

手部、複雜物件與幾何錯誤：誰都還不能說完全解決

不要假設任一模型已經徹底解決手部或複雜物件問題。Pixazo 記錄到，GPT-Image-2 在一個手持手機的測試中，6 次生成有 4 次手部解剖正確；但同一篇也指出，手仍是各家模型的共同難題，沒有模型乾淨地全數通過 。

至於 Nano Banana Pro，這組直接來源沒有提供同等細緻的手部或多物件統計，因此不能武斷說 Pro 在手、複雜物件或技術結構上一定弱於 GPT Image 2。若你的素材常出現手部、多人物、機械產品或層層堆疊的物件，最好把這些 case 放進自己的 benchmark。

API、成本與正式導入

OpenAI 文件確認 GPT Image 2 的模型 ID 是 gpt-image-2-2026-04-21 。OpenAI pricing 頁面列出 gpt-image-2 的價格：image input 為 $8/100 萬 token、cached image input 為 $2/100 萬 token、image output 為 $30/100 萬 token；text input 為 $5/100 萬 token，cached text input 為 $1.25/100 萬 token 。

Google 方面，Gemini 文件確認 Nano Banana Pro 就是 Gemini 3 Pro Image，且 Gemini 3 系列模型目前處於 preview 狀態 。OpenRouter 也有 google/gemini-3-pro-image-preview 的頁面，並列出該平台上的價格 。如果你是透過 Gemini API 或其他通路採購，不應把 OpenRouter 的價格直接視為整個 Google 生態的標準價格。

到底該選 GPT Image 2 還是 Nano Banana Pro？

正式換模型前，建議這樣自測

1. 挑真實 workload 的 prompt：文字密集、照片感、產品照、資訊圖、圖片編輯、多人物、多物件，以及容易被政策拒絕的場景都要涵蓋。
2. 重要 prompt 多跑幾次：如果預算允許，不要只用一次幸運輸出做決策。
3. 分開評分：文字是否正確、版面是否正確、是否遵循 prompt、美感、解剖結構、參考圖 fidelity、拒絕生成率、速度與成本，都應分開看。
4. 把拒絕生成和生成失敗分開：這兩種錯誤會導向不同的產品決策。
5. 用你的正式通路算成本：直連 API、router、不同 tier 或平台方案，價格可能不同 。

Verdict

如果你最大的風險是文字錯誤、標籤錯誤、版面崩掉或 prompt 不被遵循，GPT Image 2 是更穩的預設選擇。若你更重視照片真實感、光線、4K 視覺質感與 Gemini 整合，Nano Banana Pro 仍非常值得選 。

以目前公開證據來看，最合理的結論是：GPT Image 2 整體小幅領先，但 Nano Banana Pro 遠沒有被甩開。公開 benchmark 可以當作方向參考；真正上線前，還是要用自己的 prompt、成本與政策風險重新驗證 。