# Nano Banana 2.1 vs Pro vs GPT Image 2.5 对比：9 组同题实测 > 同题各出一张 1K 图：要一字不差的海报和菜单，选 Pro 或 GPT Image 2.5；2.1 按官方单价最便宜、出图快，但三道文字题都有偏差。三者都把“单”写成了“単”。 - URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5 - Published: 2026-10-08 - Updated: 2026-10-08 - Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about) - Topic: AI 图像生成 - Tags: Nano Banana 2.1, Nano Banana Pro, GPT Image 2.5, 图片生成 API, 模型对比, 中文文字渲染 --- 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 | 你的任务 | 先用 | 这组测试里看到的 | 证据强度 | | --- | --- | --- | --- | | 英文海报、日文招牌，文字要照抄 | Pro 或 GPT Image 2.5 | 两者保留了全部指定的词和数字，但菜单上的“单”也写成“単”；2.1 三道都有额外偏差 | 每题一张，方向一致 | | 中文菜单、价目表 | Pro 或 GPT Image 2.5，出图后校字 | 价格只有 2.1 写错；“单”三家都写成“単” | 一道题一张 | | 信息图、流程图 | 2.1 | 三家 5 个步骤都准确；GPT Image 2.5 多加了一句没要的口号 | 一道题一张；Google 自测也偏向 2.1 | | 按数量、左右位置摆放物体 | 任一，按官方价 2.1 最便宜 | 三家都画对 3 个红杯在左、2 个蓝杯在右 | 一道题一张 | | App 界面、带指定数字的小字 | GPT Image 2.5 或 2.1 | 指定内容全对；Pro 和 2.1 自己加了不少没要的字段，GPT Image 2.5 最少 | 一道题一张 | | 电商产品图、人像 | 要质感选 GPT Image 2.5，要量选 2.1 | 三家都够真实；GPT Image 2.5 光影最戏剧化 | 主观观感 | | 只改颜色、其余不动 | 三个都可以 | 构图、耳机、石面、光线都保住；内盖颜色理解不同 | 一道题一张 | | 批量出图、要快 | 2.1 | 2.1 和 Pro 约 20 秒一张；GPT Image 2.5 VIP 线路 58–76 秒 | 单次计时，含网关与网络 | 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](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)。 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： | 提示词要求的文字 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | GPT Image 2.5（VIP） | | --- | --- | --- | --- | | 英文海报：MIDNIGHT TRAIN / Live at Hall 7 - Nov 14, 2026 - Doors 19:30 | 单词都对，但副标题改成全大写，连字符换成长破折号 | 一字不差，连字符保留 | 一字不差，版式最完整 | | 日文招牌：本日のおすすめ ラーメン 980円，门边 OPEN | 指定文字都在，但招牌上多了一个没要求、读不通的词（形似“エソープ”） | 一字不差，OPEN 牌也对 | 一字不差，OPEN 竖排；背景多了“麺”“やきとり”等店招 | | 中文菜单：今日茶单 / 龙井 38元 / 普洱 42元 / 茉莉花茶 28元 | “38元”写成“三十八元”；“单”写成“単” | 价格全对；“单”写成“単” | 价格全对；“单”写成“単” | 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。 ![三道照抄文字题逐字核对：Nano Banana 2.1 三题都有偏差，Pro 和 GPT Image 2.5 VIP 线路照原文写对，中文菜单三家都把“单”写成“単”](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5/img/text-accuracy.webp) 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 | 指标 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | GPT Image 2.5（VIP） | | --- | --- | --- | --- | | 9 次调用耗时 | 17.4–33.1 秒 | 17.7–22.3 秒 | 57.6–75.7 秒 | | 中位数 | 22.2 秒 | 19.9 秒 | 66.6 秒 | | 首次即成功 | 9/9 | 9/9 | 11 次请求中 2 次返回 503 “Upstream model service error”，重试后成功 | | 思考 token | 146–1,704 | 122–252 | — | 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 | 每张图 | Nano Banana 2.1 | Nano Banana Pro | GPT Image 2.5 Sunburst | | --- | --- | --- | --- | | 官方 1K | $0.0336 + 思考 token | $0.134 | 约 $0.053（high，推算） | | 官方 2K | $0.0504 | $0.134 | 按 token 计 | | 官方 4K | $0.113 | $0.24 | 按 token 计 | | 老张API 按次 | $0.045（任意尺寸） | $0.09 | $0.03（VIP 线路） | | 100 张 1K，官方 | $3.36 起 | $13.40 | 约 $5.27 | | 100 张，老张API | $4.50 | $9.00 | $3.00 | ![三个模型每张 1K 图的官方单价与老张API 按次价对比，以及本次实测中位耗时 22.2 秒、19.9 秒和 66.6 秒](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/nano-banana-2-1-vs-pro-vs-gpt-image-2-5/img/cost-and-speed.webp) 几个口径说明： - **Google 官方价**取自 [Gemini API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-1)和 [Nano Banana Pro 多少钱？API、订阅与每张合格图成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-pricing)。还在用 Nano Banana 2 的，可以对照 [Nano Banana 2 API 价格](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-2-api-pricing-guide)，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](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image)（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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)；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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-image-2-5-vs-gpt-image-2)。 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。 ## 参考来源 本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-10-08。 - [Gemini API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev) - [OpenAI API 价格页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com) - [Arena 文生图盲评榜](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) (arena.ai)