Nano Banana Pro 和 GPT Image 2 没有脱离任务的“画质总冠军”。 做复杂中文信息图、需要 Google Search grounding 或把 4K 当正式交付档位时，先测 Nano Banana Pro；已经使用 OpenAI API、需要灵活像素尺寸、高保真参考图或 mask 局部编辑时，先测 GPT Image 2。人像、电商图和连续改图不能靠一张样图定胜负，要看至少三次运行后的可交付率、重试和返修时间。
如果你搜索的是“Nano Banana Pro vs ChatGPT”，还要先纠正一个常见混淆：ChatGPT Images 2.0 是面向用户的产品入口，gpt-image-2 是 OpenAI API 模型；官方资料没有证明两者是可互换的同一个 endpoint。 同样，Nano Banana Pro 是 Google 的稳定模型 gemini-3-pro-image，不是更偏速度和吞吐的 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）。
| 你实际在比较什么 | 当前官方名称或 ID | 先看哪种合同 |
|---|---|---|
| 在 ChatGPT 网页或手机里生图、改图 | ChatGPT Images 2.0 | 套餐可用性、产品界面、动态额度 |
| 在 OpenAI API 中生成或编辑图片 | gpt-image-2 | Images API、输入/输出 token、尺寸和质量参数 |
| 在 Gemini API 中使用 Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image | Gemini API 价格、1K/2K/4K、grounding、参考图 |
| 看到 Nano Banana 2 的横测或价格 | gemini-3.1-flash-image | 这是另一模型，只能作为市场线索，不能代替 Pro 结果 |
30 秒选择：先按失败代价选首测路线
| 任务 | 第一条测试路线 | 为什么不是直接宣布赢家 |
|---|---|---|
| 中文密集文字、信息图、事实数据可视化 | Nano Banana Pro | Google 将准确文字、事实可视化和 Search grounding 列为 Pro 的专业场景，但这仍是官方定位，必须逐字验收 |
| 灵活尺寸、参考图编辑、mask/inpainting | GPT Image 2 | OpenAI 给出了明确的像素约束、编辑与高保真输入合同；mask 仍只是引导，不保证像素级贴合 |
| 夜间直闪人像或真实感摄影 | 两边各跑至少三次 | “更漂亮”“更真实”“更听提示”是三个不同问题，官方规格无法替你判断审美与物理合理性 |
| 16:9 电商或品牌主视觉 | 两边各跑至少三次 | 产品材质、中文字、留白、裁切和后期修复会共同决定是否可交付 |
| 4K 终稿 | 先按现有技术栈测试 | Nano Banana Pro 把 4K 作为正式价格档；GPT Image 2 支持 4K 示例尺寸，但超过 2560×1440 总像素的输出仍被标为 experimental |
| 多轮局部编辑 | OpenAI 工作流先测 GPT；Google 工作流先测 Pro | 真正指标是未要求区域是否漂移，而不是第一次改图是否惊艳 |
选择顺序应是：确认入口和模型 ID → 固定任务与验收线 → 重复三次 → 算每张可交付图片成本 → 达到停止条件就切换。
ChatGPT Images 2.0 不等于 GPT Image 2 API 合同
OpenAI Help Center当前把消费产品称为 ChatGPT Images 2.0：所有 tiers 都能使用，Free 的生图更慢且受限；Images with thinking 当前面向 Plus、Pro 和 Business，Enterprise 与 Edu 仍标为即将提供。官方没有给一个可长期引用的固定每日张数，因此不要把套餐写成“每天稳定 N 张”。
ChatGPT 产品面可以在界面里生成、上传和编辑图片，也支持请求透明背景及选择任意宽高比。直接 API 的合同不同：GPT Image 2 图像输出文档明确说 gpt-image-2 当前不支持 background: "transparent"，但允许满足约束的灵活像素尺寸。这个差异正说明：ChatGPT 能做什么，不能自动变成 API 参数承诺；订阅费也不会变成 API credits。
API 侧的当前身份是 gpt-image-2，快照为 gpt-image-2-2026-04-21。单次生成或编辑可以直接走 Images API；在 Responses API 中，应由兼容的主模型调用 hosted image-generation tool，工具负责图片模型选择，不能把 gpt-image-2 当普通 Responses 主模型。
Nano Banana Pro 也不是 Nano Banana 2
Google 当前模型页确认 Nano Banana Pro 的稳定 ID 是 gemini-3-pro-image。它支持文字和图片输入、文字和图片输出、图像生成、Search grounding、thinking、structured output，以及 Batch、Flex 和 Priority。
Nano Banana 2 则是 gemini-3.1-flash-image，是另一条偏速度和高吞吐的路线。中文搜索结果里有不少 GPT Image 2 对比 Nano Banana 2 的样张，这能提醒我们该测试哪些维度，却不能证明 Nano Banana Pro 的画质或成本。任何把两者样张、价格或免费额度互相套用的比较，都应停止使用。
Google 为 Pro 公开的能力边界包括 1K、2K 和 4K、始终开启的 thinking、Google Web Search grounding，以及最多 14 张参考图。其中可包含最多 6 张高保真对象参考、5 张人物参考和 3 张风格参考。需要注意：Google Image Search grounding 当前属于 Gemini 3.1 Flash Image，不是 Pro；所有 Gemini 生成图均带 SynthID，请求几张也不保证严格返回几张。
四任务三次验收：这是一套测试方法，不是伪造的实测结果
下面的表格是给读者复现的验收协议，本文没有声称已经替你跑出胜负数据。每个精确模型、每项任务至少运行三次；保持同一提示词、同一参考图、同一目标画布和尽量等价的质量档。记录原图和请求 ID，不要只保存最好看的一张。
统一判定只允许两种结果：
- 通过：所有硬门槛都满足，人工修复时间没有超过事先上限；
- 拒绝：任一硬门槛失败。不要用“整体很好看”抵消错字、主体漂移或错误数字。
任务一：中文密集文字信息图
固定 brief：一张 16:9 信息图，必须含一个标题、5 个指定标签、2 条有方向的因果关系和2个指定数字；禁止增加未经提供的事实。逐字符检查简体中文、数字、箭头方向、层级和事实归属。
| 模型 | 运行 | 标题与 5 标签逐字正确 | 2 条关系方向正确 | 数字与事实无新增 | 通过/拒绝与原因 |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2 | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
停止规则：同一模型三次都出现硬性错字、反向因果或假数字，就停止继续抽卡。改用另一模型，或把模型降级为只生成无字底图，文字交给排版工具。
任务二：夜间直闪人像
固定 brief：夜间街道、正面直闪、给定人物数量与服装、禁止额外人物。把“画质”拆成提示词遵从、闪光与环境光是否合理、皮肤和材质是否自然、手部/五官是否可用，不设置模糊的总审美分。
| 模型 | 运行 | 人数/服装/场景听话 | 光照和阴影物理合理 | 皮肤、手部、材质可用 | 通过/拒绝与原因 |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2 | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
停止规则：三次都违反人物数量、关键服装或出现不可修复的人体错误，就换路线。若只是色调偏好不同，不要把个人审美写成模型能力失败。
任务三：16:9 电商或品牌主视觉
固定 brief：同一产品参考图、同一品牌色、一个精确中文短句、固定安全区和留白方向。检查产品形状、Logo 轮廓、材质、文字、构图、裁切后是否仍可用，以及修到上线需要几分钟。
| 模型 | 运行 | 产品身份与材质保持 | 中文和版式通过 | 16:9 裁切/交付通过 | 返修分钟与判定 |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2 | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
停止规则：产品身份三次漂移，或单张人工返修持续超过团队预算，就不再用更高分辨率掩盖问题。先换模型；若两边都失败，模型只负责无品牌素材，最终版式回到设计工具。
任务四：同一参考图的连续局部编辑
固定 brief：连续三步只改一个局部属性，例如“杯子改为蓝色 → 标签日期改为指定日期 → 背景增加一株植物”。每一步都检查人物或商品身份、主体位置、光线和未要求区域；保存每一步输入和输出，不能只看终图。
| 模型 | 运行 | 指定区域修改正确 | 主体身份与位置不漂移 | 未要求区域保持 | 通过/拒绝与原因 |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2 | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gpt-image-2 | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 1 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 2 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
gemini-3-pro-image | 3 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 | 实测填写 |
停止规则：同一路线三次都在第二或第三步破坏未要求区域，就停止多轮对话式编辑。回到原始参考图逐张编辑，必要时改用 mask/inpainting；仍无法满足硬门槛就换模型。
画质怎么记：不要让“更漂亮”吞掉生产问题
四项测试完成后，至少分开报告下面五个维度：
- 提示词遵从：指定的人、物、数量、颜色和禁用元素是否正确；
- 物理与材质：光照、反射、皮肤、手部、产品表面是否可信；
- 文字与结构：中文字、数字、关系、留白和视觉层级是否可用；
- 编辑稳定性：只改要求的地方，身份、位置和未要求区域是否漂移；
- 交付质量：实际像素、文件、裁切、后期时间和审核结果是否达到上线线。
第三方横测、论坛投票和搜索结果可以作为测试维度的 signal，却不能填进结果栏。特别是测试对象写着 Nano Banana 2 时，不允许把它改名成 Nano Banana Pro。
官方能力和价格：先对齐单位，再算成本
GPT Image 2 的自定义尺寸需满足：最大边不超过 3840px、两边均为 16 的倍数、长短边比不超过 3:1、总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。质量可选 low、medium、high 或 auto。OpenAI 也提醒复杂提示可能耗时约两分钟，精确文字、连续人物/品牌一致性和布局敏感构图仍可能失败。
OpenAI 当前成本示例中，1024×1024 的图片输出约为 low $0.006、medium $0.053、high $0.211；1024×1536 或 1536×1024 分别约为 $0.005、$0.041、$0.165。这些不是固定调用总价，还要加文字和参考图输入 token；API Free tier 不支持该模型。
Google 当前定价页中，Nano Banana Pro Standard 没有 Free Tier。图片输出是 $120/百万 tokens，折算 1K/2K 约 $0.134，4K 约 $0.24；单张输入图固定按 560 tokens，约 $0.0011，另外还可能有文字、thinking 和 grounding 成本。Batch/Flex 的图片输出约为 1K/2K $0.067、4K $0.12。
这些数字不能直接推出“谁更便宜”：不同厂商的 quality、分辨率、输入和失败合同不等价，ChatGPT 或 Gemini App 的订阅也不是 API 账单。
Accepted-output cost：只为通过验收的图片付结论
生产比较应使用这条公式：
text每张可交付图片成本 = （图片输出 + 文字/Thinking + 参考图输入 + Grounding + 所有计费重试） ÷ 验收通过图片数 + 每张通过图的人工返修成本
假设某路线跑 6 次、只有 4 张通过，所有 API 费用合计 $0.60，则纯 API accepted-output cost 是 $0.15/张，不是 $0.10/次。如果每张通过图还需 8 分钟人工修复，必须把这 8 分钟按团队成本加入。这个数字只是公式示例，不是本文对任一模型的实测结果。
记录时至少保留：模型 ID、官方或 provider route、时间、提示词版本、参考图、尺寸/质量、三次输出、通过原因、拒绝原因、账单和返修分钟。第三方 provider 的 alias、价格、4K、失败扣费和数据处理是独立合同，不能标成 OpenAI 或 Google 官方事实。
App、官方 API 与第三方路线怎么选
- 非开发者，只想在聊天界面创作：比较 ChatGPT Images 2.0 与 Gemini App 的当前套餐体验。额度是动态的，登录后以账户内提示为准；不要拿 App 套餐推算 API 成本。
- 已经是 OpenAI 技术栈：先用
gpt-image-2跑四任务。需要直接生成/编辑用 Images API，需要对话式多步骤工作流再评估 Responses tool 的主模型 token。 - 需要 Google grounding、复杂多图或 4K 分档：先用
gemini-3-pro-image跑同一验收表，不用 Nano Banana 2 的结果替代。 - 需要一个入口做受控 A/B 测试：第三方 gateway 可以减少接入工作，但必须另记上游模型映射、计费、失败扣费、日志和支持边界。无法确认上游身份时，停止测试并回到官方直连。
当前 Gemini App Help 采用五小时/每周的 compute-based 限制，并把“使用 Nano Banana Pro 重做图片”列给 AI Plus、Pro 和 Ultra；它没有给可长期承诺的固定每日 Pro 张数。2025 年旧页面中的少量免费额度已不能代表 2026 年 7 月的当前合同。
最终停止规则
- 同一硬门槛连续三次失败：切模型或改工作流，不继续抽卡；
- 只有一张漂亮样图、没有三次结果：只能提出假设，不能宣布画质赢家；
- API route、模型 ID 或 provider 上游身份不清：停止成本比较；
- App 套餐、地区或额度临发布无法核实：删除具体数字，提示读者登录查看；
- 返修时间超过预算：即使单次 API 更便宜，也停止该路线；
- 两个模型都无法通过中文文字或品牌硬门槛：让模型只产无字素材，版式和文字回到确定性工具；
- 需要精确透明背景：不要选直接
gpt-image-2API；ChatGPT 产品面的透明背景能力不能反推给 API。
如果你要继续验证 OpenAI 开发路线，可查看 GPT Image 2 API 接入指南和 GPT Image 2 API 定价说明；要先分清 Google 图像家族，可查看 Gemini 图像模型对比。这篇文章只负责 Nano Banana Pro、GPT Image 2 与 ChatGPT 产品入口之间的选型，不扩张成免费额度或通用 API 教程。