Nano Banana 2 与 GPT Image 2 对比：价格、文字与分辨率

Google 的图片生成文档把 Nano Banana 2 标为 gemini-3.1-flash-image。同一页面现在称它为上一代高效率主力模型，并建议所有新项目使用 Nano Banana 2.1。这不代表 Nano Banana 2 不能用，只代表官方默认已经前移。

OpenAI 的文档把 GPT Image 2 标为 gpt-image-2，其模型页列出的快照是 gpt-image-2-2026-04-21。图片生成指南现在把 gpt-image-2.5-sunburst 与 gpt-image-2.5-flare 作为新集成推荐模型，并把 gpt-image-2 的细节放在“较早模型”一节。

第三方产品可以使用自己的显示名称与计费方式。比较输出前，先记录服务、它显示的标签、设置与日期。如果平台没有公开上游模型 ID，就把映射视为未确认。

• Google 模型 ID：gemini-3.1-flash-image。
• OpenAI 模型 ID：gpt-image-2（快照 gpt-image-2-2026-04-21）。
• 截至 2026-10-22，Google 建议新项目使用 Nano Banana 2.1。

Google 标准档按输出尺寸给 Nano Banana 2 定价：0.5K 为 $0.045、1K 为 $0.067、2K 为 $0.101、4K 为 $0.151。价格页最后更新于 2026-10-19。批量档约为一半：同样尺寸分别为 $0.022、$0.034、$0.050、$0.076。

OpenAI 按 token 给 GPT Image 2 计价：标准档图片输入 $8/百万 token、输出 $30/百万 token；批量档为 $4 与 $15。图片生成指南把它换算成 1024x1024 的单张示例：低质量 $0.006、高质量 $0.211。其他尺寸与质量会落在示例之间或之外，所以 OpenAI 提供了价格计算器。

两组数字都是面向开发者的厂商标价。Nano Banana Lite 卖的是积分而不是厂商 token，所以生成前应比较工作台显示的积分成本，而不是上游标价。

把标价放大到批量就更容易判断。10 张 Nano Banana 2 的 1K 图片按标准价为 $0.67，4K 为 $1.51。10 张 1024x1024 的 GPT Image 2 图片，低质量为 $0.06，高质量为 $2.11。

真正有用的是这个区间，而不是单一头条价格。如果你需要大量废弃草稿，GPT Image 2 的低质量档是本次对比里公开价格最低的选项。如果你需要固定最终尺寸、否则还要额外放大，Nano Banana 2 的 4K 档是每张 $0.151，2K 档是 $0.101。

以上都不含平台积分或加价。生成前先看工作台显示的成本，并记住被拒绝的图片仍然会消耗平台收取的费用。

Nano Banana 2 文档列出 0.5K、1K、2K、4K 输出，默认 1K。其模型页还列出新增宽高比 1:4、4:1、1:8、8:1。如果你的交付物是固定 4K 画布，这是两者中更直接的文档路径。

GPT Image 2 推荐 1024x1024、1536x1024、1024x1536，并接受自定义 WIDTHxHEIGHT：两边都必须是 16 的倍数、宽高比在 1:3 到 3:1 之间、单边不超过 3840 像素、总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。高于 2560x1440 的分辨率被标为实验性。

实际选择时，Nano Banana 2 给你命名好的分辨率档位，GPT Image 2 给你一套尺寸公式。选更贴合你下游版式规范的那一个。

• Nano Banana 2：0.5K、1K、2K、4K 输出档，默认 1K。
• GPT Image 2：三个推荐尺寸，外加符合公开约束的自定义尺寸。
• 按厂商指南，GPT Image 2 高于 2560x1440 的尺寸属于实验性。

Google 图片生成文档为 Nano Banana 2.1 与 Gemini 3.1 Flash Image 这一列给出最多 10 张物体图与 4 张角色图，共 14 张参考图。这是文档上限，不保证每张参考图都被同等程度地保留。

OpenAI 文档说明 GPT Image 2 可用一张或多张参考图，示例用了 4 张；2026-10-22 核查的页面没有给出上限。如果同时提供多张图片与蒙版，蒙版会应用到第一张图片。

当多张参考图分别定义不同细节时（身份一致性或目录商品），Nano Banana 2 公开的分类上限更容易规划。单张参考图的编辑两者都能做，决定因素是你自己的源图效果。

Google 图片生成文档称该系列可为信息图、菜单、示意图与营销素材生成清晰、风格化的文字，Nano Banana 2 模型页则列出改进的多语言文字渲染。核查的页面没有给出准确率基准。

OpenAI 表示 GPT Image 2 的文字能力显著提升，但仍可能在精确的位置与清晰度上出错。这是坦率的限制说明，不是否定。

面对密集排版，两个模型都不能替代校对。生成准确文案后，按最终展示尺寸逐字检查；对不能反复重生成的关键文字，保留独立排版步骤。如果文字是主要任务且预算允许，Nano Banana Pro 是 Google 控制力更高的选项：1K 或 2K 每张 $0.134，4K 每张 $0.24。

Google 说明所有生成图片都带 SynthID 水印。如果你的流程要求无标记文件，要提前考虑这一点，并核对当前条款，而不是假设某个设置能去掉它。

OpenAI 文档说明 GPT Image 2 可通过 background 设为 transparent 并使用 PNG 或 WebP 输出透明背景。如果你需要目录或设计文件用的抠图，这是有文档支持的选项。

2026-10-22 核查的 OpenAI 图片生成指南没有描述水印政策。没有文档说明不等于不存在；发布前请核对服务商条款。

生成前先写一条验收线：主体、必须保持不变的细节、必须可读的文字、输出尺寸、以及图片的用途。然后用同一段提示词与同一张参考图分别跑两个模型，在控件允许时使用相同输出尺寸。

每个模型做两次尝试，不要做十次。按验收线给每张图判通过或不通过，再单独记录风格偏好。一个在两个硬性条件上失败的模型，不会因为更好看而变成合格。

记录标签、设置、日期，以及你接受或拒绝每张图的理由。这份记录才是你以后能拿出来的唯一基准，也比通用排行榜更有用。

这不是寻找永久赢家，而是看哪个有文档支持的约束更贴合你的任务。把下面的清单当作初始顺序，再用你自己的测试覆盖它。

• 需要明确的 4K 档、较多参考图或命名清晰的分辨率阶梯时，先选 Nano Banana 2。
• 需要大量低成本草稿、自定义尺寸或有文档支持的透明背景时，先选 GPT Image 2。
• 当密集文字与更高控制力值得 $0.134（1K/2K）或 $0.24（4K）时，选 Nano Banana Pro。
• 新的 Google 模型项目先看 Nano Banana 2.1：Google 推荐它，并列出 1K $0.0336、2K $0.0504、4K $0.113 的单张价格。
• 如果两个模型各两次尝试都没通过，先改需求说明；换模型很少能修复不清楚的指令。