Nano Banana 2.1 vs Pro vs GPT Image 2.5 对比：9 组同题实测

2026 年 10 月 8 日，Nano Banana 2.1、Nano Banana Pro 和 GPT Image 2.5 Sunburst 用同样的 8 个提示词各生成一张 1K 图，再对同一张产品图做同一个改色指令，一共 27 张，不重抽、不挑图。结论按任务分：

• 海报、招牌、菜单这类文字必须一字不差：用 Pro 或 GPT Image 2.5。三道精确文字题里，这两个模型保留了每个指定的词和数字，只是和 2.1 一样把菜单上的“单”写成了“単”；2.1 三道都有额外偏差，改了标点和大小写、多写了一个词、把“38元”写成“三十八元”。
• 中文菜单不管用哪个都要人工校字：三个模型都把“今日茶单”的“单”写成了日文字形“単”。
• 信息图、计数、按指定数值画界面：三个模型都答对了，2.1 按官方单价每张最便宜、出图速度和 Pro 相当，适合当默认；走老张API 按次计费时，GPT Image 2.5 VIP 线路的 $0.03 更低。
• 要电商主图那种精修质感：GPT Image 2.5 的画面最“贵”，但通过 VIP 线路每张要等 1 分钟左右。
• 改图保留构图：三个都做到了，差别只在细节理解。

每个判断只基于一张样图，说明的是“这一次出了什么”，不是“哪个模型稳定更好”。GPT Image 2.5 的结果来自老张API 的 VIP 按次线路，不是 OpenAI 官方 API 直连，下文“测试条件”一节写明了区别。

怎么选：按任务对照 Nano Banana 2.1、Pro 和 GPT Image 2.5

如果只能记一条：文字要准用 Pro，量大按官方价计费用 2.1。GPT Image 2.5 在文字和质感上与 Pro 同一档，走老张API VIP 线路时按次价最低，但等待最长。

测试条件：每题一张、只测 1K，GPT 走老张API VIP 线路

三个模型都通过老张API 调用：

• Nano Banana 2.1：gemini-nano-banana-2.1，Gemini 原生 generateContent 接口，1:1、imageSize 1K，思考等级用默认值 medium。
• Nano Banana Pro：gemini-3-pro-image，同一接口，1:1、1K，默认思考设置。
• GPT Image 2.5 Sunburst：gpt-image-2.5-sunburst-vip，/v1/images/generations 和 /v1/images/edits，size 为 1024x1024，quality 为 high。

关于 GPT Image 2.5 的线路要单独说清楚。老张API 有两条 GPT Image 2.5 线路：一条是按 OpenAI 价格计费的官方转发线路 gpt-image-2.5-sunburst，需要单独的分组权限，普通分组的 key 调用会返回 503 “no available channels”（不扣费）；另一条是 VIP 按次线路 gpt-image-2.5-sunburst-vip，每次 $0.03。这组测试用的是 VIP 线路。它不是 OpenAI 官方 API 直连，同一提示词在 OpenAI 直连下出的图可能不同，下文所有 GPT Image 2.5 的画面、耗时和失败次数都只代表这条线路。两条线路的说明见老张API 的 GPT Image 2.5 文档。

8 个提示词覆盖英文海报、美国立法流程信息图、耳机盒产品图、东京拉面店招牌（日文）、中式茶馆菜单（中文）、3 红 2 蓝杯子的计数与左右位置、老渔夫人像、带指定数字的天气 App 界面。改图题把 2.1 生成的黑色耳机盒照片原样交给三个模型，指令是“把充电盒改成亮面白色，耳机、机位、石面、光线和阴影都保持不变”。

这组测试的边界：

• 每题每个模型只出一张，没有重抽，所以单题结果可能是运气好或运气差。
• 只测 1K，2K、4K 的小字清晰度没有覆盖。
• 没测多图参考、角色一致性、使用 Google 搜索建立依据，也没测 Batch。
• 耗时是从调用端测到的总时间，包含老张API 网关和网络，不等于 Google 或 OpenAI 直连的速度。

27 次成功调用按老张API 标价合计 $1.485，即 9 ×（$0.045 + $0.09 + $0.03）。

谁的文字更准：Pro 与 GPT Image 2.5 照抄原文，2.1 常改写

三道题要求模型照抄指定文字。结果逐字核对如下：

2.1 的偏差有一个共同点：它不是写错字，而是“改写”了原文，把连字符改成破折号、把阿拉伯数字改成汉字、在招牌上补词。这类问题在海报初稿里不显眼，印出来才发现。2.1 在这三道题上的思考 token 有 1,209–1,552 个，远多于 Pro 的 122–252 个，想得多并没有让它更忠于原文。思考 token 是模型出图前先用文字推理的部分，2.1 按文本输出单独计费，见下文价格一节。

Google 在 2.1 的模型卡里也写了已知局限：1K 下的小字可能模糊。需要小字清楚的图，先试 2K。

英文海报的画面也有差别：2.1 和 Pro 都把海报画成摆在背景上的一张纸（2.1 是黑底，Pro 是灰底），GPT Image 2.5 直接出满版海报，还加了铁轨和红日的图形，构图最接近能直接用的成品。

中文菜单用哪个：2.1 把 38元写成三十八元，“单”三家都写错

中文菜单题是这组测试里最能直接用的结论：

• 价格：Pro 和 GPT Image 2.5 把 38元、42元、28元都照写；2.1 把第一项写成“三十八元”，后两项又是阿拉伯数字，同一张菜单里格式不一致。
• “单”字：三个模型都把“今日茶单”的简体“单”写成了日文字形“単”（上面两点写成了三点）。毛笔字风格下乍看不明显，放大后很清楚。
• 其余字：龙井、普洱、茉莉花茶都写对了。

做中文海报、菜单、价目表，结论是 Pro 或 GPT Image 2.5 打底，出图后逐字校对，尤其是“单、团、乐、对”这类简体与日文字形不同的字。同样有日文写法的“龙”（日文作“竜”）三家都写对了，所以这不是整篇换成日文字形，而是个别字出错，哪些字会出错只能逐字看。在提示词里写明“简体中文”能否避免，这组测试没有覆盖。

信息图、计数和天气界面：三家都对，差别在多画的内容

美国法案成为法律的 5 个步骤：三个模型的步骤都准确。2.1 是“提出法案、委员会审议、全院辩论表决、送另一院、总统签署或否决”，标签清楚、图标贴切。Pro 把参众两院表决合成一步，单独加了“两院协商委员会”一步，事实上也成立。GPT Image 2.5 每一步配了较长的说明文字，但多加了一句提示词没要的副标题和底部口号“A LAW FOR A STRONGER TOMORROW”。

3 个红杯在左、2 个蓝杯在右：三家都画对了数量和位置。Google 在模型卡里提到 2.1 有左右混淆的已知局限，这一张没有出现，但一张不足以说明它已解决。

天气 App 界面：提示词指定了“Lisbon 23°C Sunny”和周一到周五的 23、21、19、22、24，三家都写对。差别在没要求的内容：

• 2.1 加了空气质量、湿度 42%、风速 12 km/h；
• Pro 加得最多，体感温度、紫外线指数、每天的最高最低温、逐小时预报、风速气压，周五那张卡片还超出了手机屏幕边缘；
• GPT Image 2.5 只加了状态栏和城市风景，最干净。

做界面示意图或带数据的图，模型自行补的数字是风险：它们看起来像真数据，其实是编的。用 Pro 和 2.1 时可以在提示词里写明“不要添加其他字段”，这一招在这组测试里没有验证，出图后仍要检查一遍。

电商产品图和人像：都够真实，GPT Image 2.5 最像精修广告

黑色耳机盒放在灰色石面上：三张都能当产品图用。2.1 和 Pro 的盒子、耳机形状接近，光线柔和。GPT Image 2.5 画出的是另一种盒型和耳机，光影对比更强，最像广告精修图。如果你要的是某个具体产品，三家都需要配合参考图，单靠文字描述不能保证外形。

港口补网的老渔夫：三张皮肤纹理和光线都自然。2.1 和 Pro 偏纪实；GPT Image 2.5 把夕阳放进画面、调色更浓，更像商业摄影。

这两题没有对错，只有风格偏好。要做大批量商品图，2.1 的成本优势更重要；要做主视觉，GPT Image 2.5 的质感值得多等一会儿。

改图用哪个：耳机盒改成白色，三家都保住了构图

把同一张 2.1 生成的黑色耳机盒照片交给三个模型，要求只把充电盒改成亮面白色。结果：

• 三家都完成了改色，耳机仍是黑色，机位、石面纹理、光线和阴影与原图基本一致。
• 2.1 和 Pro 把盒盖内侧也改成了白色；GPT Image 2.5 保留了盒盖内侧的黑色。

哪种算“对”取决于你怎么理解“充电盒”：要整个盒子统一变白，2.1 和 Pro 更合适；只想改外壳、内衬保持原样，GPT Image 2.5 的处理更贴近。改图时把要改和不改的部位写具体，比换模型更有效。

Google 在模型卡里给出的自测分数也偏向 2.1：通用编辑 1026 对 Pro 的 939，蒙版或涂抹编辑 1049 对 927。但 Google 同时写明 2.1 对蒙版编辑的指令只能部分遵循。这些是 Google 自己的评测，不是独立测试。

哪个最快、最稳：2.1 和 Pro 约 20 秒，GPT VIP 线路要 1 分钟以上

2.1 最慢的一张是中文菜单（33.1 秒），这道题它的思考 token 也有 1,352 个；文字越多，2.1 想得越久，耗时和费用都会上去。Pro 的思考 token 少得多，耗时也更平稳。

GPT Image 2.5 慢了约 3 倍，而且偶尔需要重试。写批量脚本时要把超时设到 2 分钟以上，并对 503 自动重试。注意这只是 VIP 线路的表现，OpenAI 直连的速度不在这组测试的范围内。

每张多少钱：官方单价与老张API 按次价

几个口径说明：

• Google 官方价取自 Gemini API 价格页的标准档图片输出单价，截至 2026 年 10 月 8 日；Batch 模式各档减半。输入和思考 token 另计：2.1 的文本与思考输出是每 100 万 token $7.50。按这组测试的 146–1,704 个思考 token 算，2.1 一张 1K 图的官方实际成本约为 $0.0336 + $0.0011 至 $0.0128，也就是 $0.035–$0.046；文字越多越接近上限。
• GPT Image 2.5 官方价按 OpenAI API 价格页的图片输出 $30/100 万 token 计。VIP 线路回报的每张输出图片 token 是 1,756，1,756 × $30 ÷ 1,000,000 ≈ $0.053，未含输入 token，是推算不是账单。OpenAI 计算器对 1024×1024 的估算从 low 档 $0.0059 到 max 档 $0.2107，画质档位对成本影响很大。
• 老张API 按次价是每次成功调用固定扣费，2.1 不分尺寸都是 $0.045，所以出 2K、4K 时比官方便宜；1K 时官方价通常更低，文字多、思考 token 高时两者接近。

Pro 和 2.1 的价差：官方 1K 约 4 倍（$0.134 对 $0.0336），2K 约 2.7 倍，4K 约 2.1 倍；老张API 按次是 2 倍（$0.09 对 $0.045）。

各模型的完整价格拆分见 Nano Banana 2.1 价格与入口和 Nano Banana Pro 多少钱？API、订阅与每张合格图成本。还在用 Nano Banana 2 的，可以对照 Nano Banana 2 API 价格，它已弃用，同尺寸下 2.1 更便宜。

不写代码、只在 Gemini 应用里用的话：截至 2026 年 10 月 8 日，2.1 需要 Google AI Pro、Plus 或 Ultra 订阅，免费用户用的是 Nano Banana 2；付费用户还可以把不满意的图交给 Pro 重新生成（英文界面里叫“Redo with Pro”）。

Nano Banana 2.1 和 Pro 的区别：Pro 贵 2–4 倍，照抄文字更稳

把上面的结果合在一起，2.1 和 Pro 的区别可以这样理解：

• 价格：Pro 每张贵 2–4 倍，取决于尺寸和计费方式。
• 文字：这组测试里，Pro 三道精确文字题都保留了每个指定的词和数字，只有菜单上的“单”写成了“単”；2.1 三道都有额外偏差。只要图上的字要原样交付，Pro 更省返工。
• 信息图、改图、计数：两者都做对了，2.1 更便宜。
• 速度：两者都在 20 秒左右，Pro 更平稳。
• 规格：2.1 最多 14 张参考图，可保持最多 4 个角色和 10 个物体，支持 1:8、8:1 等 14 种比例，支持用 Google 网页搜索和图片搜索建立依据，但没有 0.5K；Pro 支持 6 个物体、5 个角色的参考，只支持网页搜索。多角色、多商品合成的需求，规格上 2.1 更宽，但这组测试没验证。

Google 自己的评测和这组测试有一处看似矛盾：Google 模型卡里，2.1（开启思考）的总体偏好分是 1050，Pro 是 935；信息图事实准确率 0.521 对 0.265。这是 Google 的内部人工评测，衡量的是整体观感和信息图事实，不是“照抄指定文字”。两者并不冲突：2.1 整体画得更好，但更爱自行调整文字。

第三方的 Arena 文生图盲评榜（榜单页显示 2026 年 10 月 6 日更新）也是同样的方向：GPT Image 2.5 Sunburst 第 1（1425 分），2.1 第 5（1328 分），Pro 2K 第 16（1248 分）。GPT Image 2.5 Sunburst 和 2.1 的分数仍标为初步结果，票数少、名次每天会变，而且盲评只看单张图的观感，不反映文字准确度、改图和成本。

GPT Image 2.5 只测了 Sunburst：Flare 和 GPT Image 2 另看

这组测试只跑了 Sunburst。GPT Image 2.5 另有一个 Flare 变体，两者在速度、编辑精度和价格上的取舍见 GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst 对比；如果你现在用的是 GPT Image 2，是否值得换见 GPT Image 2.5 与 GPT Image 2：换还是留。

GPT Image 2.5 的尺寸上限是 3840×2160 或 2880×2880，支持自定义尺寸，画质从 low 到 max 可调。要输出大尺寸横幅或特殊比例，它比两个 Nano Banana 模型更灵活。

常见问题

Nano Banana 2.1 和 Pro 哪个更好？

看任务。图上的文字要一字不差，Pro 更稳；信息图、批量产品图、改图，2.1 做得一样好，价格只有 Pro 的四分之一到二分之一。Google 自己的评测里 2.1 总体得分高于 Pro，但这组同题测试里 2.1 三道文字题都改写了原文。

2.1 和 GPT Image 2.5 谁的文字更准？

这组测试里 GPT Image 2.5 更准：英文海报、日文招牌一字不差，中文菜单的价格也照原文写对，2.1 三题都有偏差。不过 GPT Image 2.5 也把“单”写成了“単”，而且结果来自老张API 的 VIP 线路，每题只有一张。

做中文海报、菜单用哪个模型？

用 Pro 或 GPT Image 2.5 出图，价格和数字更可靠；然后逐字校对，三个模型都把简体“单”写成了日文字形“単”。2.1 可能把阿拉伯数字改写成汉字。

三个模型哪个最便宜？

按老张API 按次价，GPT Image 2.5 VIP 线路 $0.03 最低，2.1 $0.045，Pro $0.09。按官方 1K 单价，2.1 的 $0.0336 最低（另加思考 token），GPT Image 2.5 high 档约 $0.053，Pro $0.134。