Nano Banana 和 GPT Image 2 怎么选

先说结论:两个方向不同的强模型

GPT Image 2 是 OpenAI GPT Image 系列的第三代,发布重点是指令跟随和构图能力:复杂 prompt 的推理模式、多语言文字渲染、信息图和地图这类结构化构图。它的接口参数也是同类模型里最灵活的:任意输出尺寸、质量档位、透明背景、流式返回。 Nano Banana 2 是 Google Gemini 图像家族的主力款,对应 Gemini 3.1 Flash Image,发布重点是速度与质量兼顾:生成快、世界知识强、多语言文字渲染稳定,分辨率固定几档最高到 4K,按张计价好算账。上面还有 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)做顶配。 没有谁全面碾压谁,下文按维度逐项对照,结论是按场景路由,而不是二选一站队。

能力对照表,逐项核实过

下表只列各家官方文档写明的能力,标注为"官方定位"的是厂商的宣传口径而非可验证参数。

计费逻辑本质不同

Google 对 Nano Banana 2 按分辨率档位固定计价,生成前就知道这张图多少钱,方便批量预算。OpenAI 对 GPT Image 2 按图像 token 计费,尺寸越大、质量档位越高,消耗的 token 越多,成本是尺寸和质量的连续函数而不是分档跳变,需要先跑几组标定才知道自己场景的真实单价。 两种计费逻辑没有谁更优,固定按次计价更容易预估预算,按 token 计价能让低质量草稿比高质量成片明显更便宜。经 kkaiapi 两者都按次计价,人民币,充值余额里直接扣,用量日志里能看到每次请求实际花了多少,不用自己猜。

各自更擅长的场景

把这些当成方向参考而不是定论:图像模型质量高度依赖 prompt 分布,发布季的评测很快过时,自己场景下的真实差距,两个模型放在同一个接口下一个下午就能测出来。

• 预算优先的批量生成:Nano Banana 2。512px 档位加固定计价,适合高吞吐流水线、草稿、缩略图
• 设计系统素材产出:GPT Image 2。透明背景加任意尺寸,直接对应切图、图标、分层素材这类工作流
• 极端画幅:Nano Banana 2 原生支持 8:1 这类横幅比例;GPT Image 2 最宽到 3:1,超宽画幅需要用扩图变通
• 交互式体验:GPT Image 2 的流式返回能让界面显示图片逐渐成形,改变用户对等待时间的感知
• 指令密集的复杂构图:GPT Image 2 的推理模式官方定位更强,建议在自己的 prompt 上验证
• 事实类视觉内容:Gemini 家族的世界知识更适合地图、图表、真实场景这类需要准确性的图
• 顶配文字与品牌工作:两者都不是最优解,这是 Nano Banana Pro 的定位,同一个接口再远一步

跑一次靠谱的 A/B

干净的实验:固定十到二十条代表真实工作负载的 prompt,两个模型都用差不多的尺寸生成,让真正要用这批图的人盲选。尺寸要对齐——用 1024x1024 给两边跑,不要拿 4K 输出去比 1K 输出,那样比较的是分辨率不是模型。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的kkaiapi密钥",
    base_url="https://api.kkaiapi.com/v1",
)

PROMPTS = [
    "哑光黑色水壶产品照,影棚灯光,无缝灰背景",
    "信息图:咖啡冲泡三步骤,扁平化设计,带标注",
    "海报,标题《夜市》霓虹手写体,雨夜街道",
    # ...换成自己真实的 prompt
]

for prompt in PROMPTS:
    for model in ("nano-banana-2", "gpt-image-2"):
        result = client.images.generate(model=model, prompt=prompt, size="1024x1024")
        # 保存 result.data[0],按 (prompt, model) 盲选打分

价格对照:人民币按张计价

kkaiapi 上两个模型都按次计价,人民币,同一份余额扣费。

常见问题