先说结论：GPT Image 2 与 Nano Banana Pro 没有可由当前证据支持的通用冠军，但可以根据任务硬要求决定先测谁。
- 需要 4K、Google 搜索接地，或一次任务要带入较多参考图：先测 Nano Banana Pro。
- 需要固定模型快照、通过 Image API 直接生成或编辑，或明确使用 low、medium、high 质量档：先测 GPT Image 2。
- 要比较中文文字、人物或商品一致性、真实速度、一次通过率：两者都要用相同素材和验收规则实测。
- 预算敏感：不要只看单张输出标价，要算包含失败、重试和人工修复的“每张合格图成本”。
本文比较的准确对象是 gpt-image-2 与 gemini-3-pro-image。截至 2026 年 8 月 27 日，没有一组经独立复现、同时固定模型、提示词、参考图、尺寸、质量、尝试次数和验收标准的当前输出，足以证明其中一款在所有任务上画质、速度或通过率更高。
先纠正名称：Nano Banana Pro 不是 Nano Banana 2
很多比较内容把“Nano Banana Pro”“Nano Banana 2”甚至“Nano Banana”混着写。这样得出的价格和效果结论无法复用，因为 Google 当前文档明确区分了它们：
| 名称 | 当前 API 模型 ID | 本文是否比较 |
|---|---|---|
| GPT Image 2 | gpt-image-2；可固定快照 gpt-image-2-2026-04-21 | 是 |
| Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image，即 Gemini 3 Pro Image | 是 |
| Nano Banana 2 | gemini-3.1-flash-image，即 Gemini 3.1 Flash Image | 否，它是另一个模型 |
因此，第三方的“GPT Image 2 vs Nano Banana 2”样图不能拿来证明 Nano Banana Pro 的画质、速度、价格或可用性。开始测试前，至少保存产品入口、精确模型 ID、接口、测试日期和输出参数；只记录“用了 Gemini”或“用了 ChatGPT”不够。
消费端名称也不能直接替代 API 身份。ChatGPT Images 或 Gemini Apps 的一次输出，只能说明该账户当时获得的产品体验；除非产品明确显示并保证模型映射，否则不能把它当作固定 API 快照的测试结果。
按任务选择首测对象
这里的“先测”只表示官方公开能力更贴近任务硬要求，不代表它已经赢得画质比较。
| 你的硬要求 | 建议先测 | 公开资料能支持的理由 | 仍需实测 |
|---|---|---|---|
| 输出 4K | Nano Banana Pro | Google 文档列出 1K、2K、4K 输出 | 最终像素、细节、文字和可用率 |
| 一次带入较多人物、商品或风格参考 | Nano Banana Pro | 参考图工作流在文档条件下最多可到 14 张 | 多图之间的身份、商品和风格保持 |
| 图片内容需要结合最新可核验信息 | Nano Banana Pro | 支持 Google 搜索接地 | 接地是否真的改善事实准确性，以及额外费用 |
| 需要固定生产快照 | GPT Image 2 | OpenAI 提供 gpt-image-2-2026-04-21 | 固定快照在你的素材上的通过率 |
| 单次生成、局部编辑走直接图片接口 | GPT Image 2 | Image API 支持 generation 与 edit | 精确选区、未编辑区域保持和重试率 |
| 需要代理在对话中连续安排图片生成与编辑 | 两者都可进入首轮 | GPT 可走 Responses API 图片工具；Gemini 支持对话式多轮生成与编辑 | 工作流稳定性、延迟、主模型或思考成本 |
| 中文海报、包装文字、人物连续性 | 两者都测 | 两家官方都说明了能力，也都保留相关限制 | 逐字准确率、身份保持和合格图成本 |
OpenAI 的图片生成指南区分 Image API 的直接调用与 Responses API 的会话式图片工具，并列出尺寸和质量控制。同时它也提醒，精确文字放置、角色或品牌一致性、空间构图仍可能失败。
Google 的Gemini 图片生成文档说明 Nano Banana Pro 支持多轮生成与编辑、1K/2K/4K、高级文字呈现、搜索接地和参考图工作流。Google 的Nano Banana Pro 模型页还列出小脸、拼写、细节、事实、本地化、复杂编辑、融合与角色一致性等潜在失败。两边的能力说明都只是入围依据，不是相对胜负。
两者的工作流差异，比“风格更好看”更早影响选择
GPT Image 2：直接图片接口与固定快照更清楚
OpenAI 当前模型页把 gpt-image-2 定义为可接收文字和图片输入、输出图片，并支持生成和编辑的模型。直接生成或编辑可以使用 Image API；如果任务需要让主模型在对话里安排连续图片操作，可以使用 Responses API 的图片工具。
这条路线适合需要固定快照、区分质量档，或者希望把生成和编辑接入现有图片管线的团队。但 Responses API 方案还可能产生负责协调的主模型用量；不能只把图片输出费当作整条工作流成本。
Nano Banana Pro：4K、搜索接地与复杂参考图工作流
Google 当前模型页把 gemini-3-pro-image 定义为稳定图片模型，支持文字和图片输入、文字和图片输出、图片生成、思考与 Google 搜索接地。
如果交付必须达到 4K，或任务需要把多张人物、商品、风格素材放进同一轮，Nano Banana Pro 值得优先验证。但“最多 14 张参考图”是有分类与请求条件的输入上限，不等于 14 张都能被准确保持；“支持搜索接地”也不等于所有生成事实都会自动正确。
API 价格怎么比：先统一口径
以下是 2026 年 8 月 27 日核验的标准 API 美元标价，不是消费端套餐价格，也不是最终合格图成本。
| 计费项 | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 图片输入 | $8 / 百万 token；缓存图片输入 $2 | 文字与图片输入 $2 / 百万 token |
| 文字输入 | $5 / 百万 token；缓存文字输入 $1.25 | 已包含在上述 $2 / 百万 token 输入价中 |
| 图片输出 | $30 / 百万 token | $120 / 百万 token |
| 参考输出价 | 1024×1024：low 约 $0.006、medium 约 $0.053、high 约 $0.211 | 1K 或 2K 约 $0.134；4K 约 $0.24 |
| 其他项目 | 文字输入、参考图、partial images、Responses 主模型等 | 文字或思考输出、搜索接地等 |
| API 免费层 | 不支持 | 不支持 |
价格来源分别是 OpenAI API 定价与计算指南和 Gemini API 定价。表中的参考输出并非同规格、同质量结果：GPT 的 low、medium、high 不是 Gemini 的 1K、2K、4K，不能直接据此宣布谁“更便宜”。
项目预算更应该用这个公式：
“每张合格图成本 =（全部输入与输出费用 + 搜索、思考或主模型费用 + 人工修复时间成本）÷ 最终通过验收的图片数
如果 A 每次只花 $0.05，却平均五次才修正文字；B 每次 $0.15，但多数一次通过，单张输出价更低的 A 未必更省。反过来也一样：没有失败样本、重试记录和实际账单，就不能比较合格图成本。
用同一张测试卡，得出自己的赢家
真正的比较不需要覆盖几十个炫技场景。先选 4 至 6 个会影响交付的任务，每个任务给两边相同的尝试预算：
- 中文文字：固定标题、价格、日期、型号和行动按钮，错一个关键字符即失败。
- 商品或人物参考：检查身份、轮廓、比例、材质、包装与品牌色是否保持。
- 连续编辑：第一轮只改背景，第二轮只改一个属性，第三轮加入文字；未要求修改的区域被破坏即失败。
- 复杂构图：明确对象数量、相对位置、镜头和留白，检查是否满足可量化约束。
- 事实型视觉：先规定允许的资料来源，再核对名称、数字、关系和本地化表达。
- 生产交付：验证像素、比例、格式、透明背景、返回数量、超时和失败响应。
测试前固定并记录：
| 测试字段 | 必须记录的内容 |
|---|---|
| 调用对象 | API 或消费端入口、精确模型 ID 或快照、地区、时间 |
| 输入 | 完全相同的提示词、参考图和负面约束 |
| 输出 | 尺寸、比例、质量档、格式、每轮图片数 |
| 尝试预算 | 每个模型相同的最大次数、超时和失败计数规则 |
| 硬失败 | 文字、品牌、身份、SKU、尺寸或未选区域被改坏 |
| 软评分 | 构图、光线、风格、氛围等主观偏好 |
| 成本 | 所有调用、失败、重试、实际账单和人工修复分钟数 |
先判硬失败，再看审美；先算通过率，再算合格图成本。不要在看过输出后修改规则，也不要删除失败样本。最终结论应带上条件：
“在【精确模型与入口】、【这组素材】、【这个输出规格】和【这套验收规则】下，A 的通过率或合格图成本优于 B；结论有效至【测试日期和版本】。
这样的结论能指导项目，却不能扩展成所有任务、账户和版本下的总冠军。
新加坡用户还要核对哪些访问条件
API 文档不能替你确认 ChatGPT Images 或 Gemini 消费端在新加坡某个账户上的实时套餐、额度、排队、回退模型和实际路由。API 标价也不能投射为订阅内的单张成本。
正式投入前，应分别在官方产品或开发者控制台确认：目标模型是否可选、账户与地区是否符合资格、账单和付款是否可用、速率与并发是否满足交付，以及数据处理条款是否适合你的素材。未确认的条件要留在测试计划中，不应写成固定预算或交付承诺。
所以，GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 怎么选？先确认比较的是 gpt-image-2 与 gemini-3-pro-image，再用任务硬要求选首测对象。 需要 4K、较多参考图或搜索接地，先测 Nano Banana Pro；需要固定快照、直接 Image API 或明确质量档，先测 GPT Image 2。凡是涉及画质、中文文字、一致性、速度和通过率，都让同条件原始输出说话。
