2026 年 4 月 21 日，OpenAI 上线了 GPT-image 2。两个月前，Google 已经先一步推出了 Nano Banana 2（也就是 Gemini 3.1 Flash Image）。两家都说自己是"生产级"图像模型，文字渲染都不弱，都开了公开 API。那真要选一个，到底怎么选？
光看 benchmark 文章我也没看出个所以然，所以干脆自己画了一张对比图——四个小模块，每个回答一个具体问题。这篇文章把这四块讲一遍。文末有可编辑模板，你可以 fork 下来换成自己关心的模型、自己的打分、自己的口径。
TL;DR
| 问题 | 一句话答案 |
|---|---|
| 1K 单图谁更便宜？ | GPT-image 2（中质约 $0.05）略低于 Nano Banana 2（$0.067） |
| 4K 谁更便宜？ | Nano Banana 2（$0.151，批处理 $0.075）——GPT-image 4K 还在 beta |
| 多语种文字谁更准？ | GPT-image 2——拉丁/CJK/印地/孟加拉 ~99% |
| 多角色 / 多对象一致性？ | Nano Banana 2——单次最多 5 个角色 + 14 个参考对象 |
| 图内文字翻译/本地化？ | Nano Banana 2 独有 |
| 实时联网知识？ | Nano Banana 2 独有（Gemini 实时检索） |
| 消费端入口？ | GPT-image 2 走 ChatGPT Plus $20 / Pro $200。Nano Banana 2 在 Gemini app 免费可试 |
两个都不差。多语种文字密集的活儿偏 GPT-image 2，多主体一致性 / 品牌素材偏 Nano Banana 2。
Frame 1：基础参数对比
参数表枯燥但必要——任何严肃对比都得有这一张。
| 维度 | GPT-image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| 厂商 | OpenAI | Google DeepMind |
| 发布日期 | 2026-04-21 | 2026-02-26 |
| 底层模型 | GPT-5.4 Image 2 | Gemini 3.1 Flash Image |
| 支持分辨率 | 1024² / 1024×1536 / 1536×1024，4K Beta | 1K / 2K / 4K |
| 单图价格（1K 中质） | 约 $0.05 / 张 | $0.067 / 张 |
| 图像输出价 | $30 / 百万 token | $60 / 百万 token |
| 消费端入口 | ChatGPT Plus $20 / Pro $200 | Gemini app / AI Studio / Vertex |
标题数字"$30 vs $60"看着 GPT-image 2 便宜一半，但两边每张图算多少 token 不一样，实际单图差距小很多。1K 中质 GPT-image 大约便宜 25%。到了 4K，Nano Banana 2 的批处理 API 反而比 GPT-image beta 价更低。
Frame 2：能力评分对比
数字不能说明一切，所以我按 5 个维度各打 1–10 分。打分主观——基于厂商的官方能力宣称和截至 2026 年 6 月 API 实际开放的功能。
| 能力维度 | GPT-image 2 | Nano Banana 2 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 图像质量 | 9 / 10 | 9 / 10 | 都是旗舰，差别在风格不在技术 |
| 文字渲染 | 9 / 10 | 8 / 10 | GPT-image 多语种准确度的宣称更扎实 |
| 价格友好 | 6 / 10 | 8 / 10 | Nano Banana 的 Flash 档 + 批处理拉高 |
| 主体一致性 | 7 / 10 | 9 / 10 | Nano Banana 2 主打能力，5 角色 + 14 对象 |
| 创意自由度 | 9 / 10 | 8 / 10 | GPT-image 2 一般对宽泛 prompt 更宽容 |
柱状图刻意不给"赢家"。要做多语种海报，GPT-image 的文字精度有用；要做电商品类页，同一个模特和同一个商品要在 200 张里保持一致——Nano Banana 2 的一致性是决定性的。
Frame 3：性价比象限图
象限图说了一件参数表说不出的事:两个模型都在右上"高质量"区域,但 Nano Banana 2 略偏左(便宜),GPT-image 2 在质量轴上略高。
放到更大的市场图里看,SDXL/FLUX 这些开源模型聚在左下,Imagen 3、中档 Midjourney 在中间,GPT-image 2 和 Nano Banana 2 撑起右上角。如果你正在这两个之间纠结,说明你已经站在第一梯队——剩下要回答的就是,哪个轴对你更重要。
Frame 4：特性矩阵
这是两者差异最直白的地方。打勾打叉的视觉冲击比一段段描述要快。
| 特性 | GPT-image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| 多语种文字渲染 | ✓ | ✓ |
| 4K 分辨率 | ✓ (beta) | ✓ |
| 图内文字翻译 | ✗ | ✓ |
| 多主体一致性（5+ 实体） | ✗ | ✓ |
| 公开 API | ✓ | ✓ |
| 免费额度 | ✓（有限速） | ✓（Gemini app） |
| 批处理折扣 | ✗ | ✓（50%） |
| 实时联网知识 | ✗ | ✓ |
Nano Banana 2 在"新一代特性"上几乎是 GPT-image 2 的超集——翻译、一致性、批处理、联网。GPT-image 2 的优势更微妙：某些文字脚本上的渲染更好、创意自由度更高、和 ChatGPT 生态深度集成。
该选哪个？
落地推荐：
- 多语种营销海报、包装、菜单 → GPT-image 2（文字精度）
- 商品图、品牌素材、多镜一致 → Nano Banana 2（主体一致性）
- 已经付了 ChatGPT Plus / Pro → GPT-image 2 包含在内
- 量大、要 4K → Nano Banana 2 批处理 API（$0.075 / 张）
- 要"基于事实"的生成内容 → Nano Banana 2（联网检索）
- 创意类、不希望被频繁拒绝 → GPT-image 2
两个都有免费额度,选之前都先试。
自己做一张对比图
这篇文章里的对比图是一个 CodePic 模板。每个 Frame 都是独立模块——只想留参数表的话,把其他三块整块删掉就行。想比三个模型？复制一列,横向挪一下。
AI 模型对比
试试这个模板同一个模板还能拿来对比 LLM（Claude、GPT、Gemini）、开发工具（Cursor vs Copilot vs Windsurf）、SaaS 计划,或者团队任何一次"该选哪个"的可视化决策。改文字、改柱长、拖象限点——核心工作流就这三步。
