Nano Banana 2 vs Midjourney vs GPT Image 1.5 vs FLUX.2：2026年全面对比指南

选择当下顶级 AI 图像生成器，关键在于你到底需要什么。Nano Banana 2 仅需 3-5 秒即可生成图像，单张仅 $0.067，是速度最快且提供完整 API 的选项。Midjourney V7 能生成最具美学冲击力的作品，但需要 $10-120/月的订阅制，且没有官方 API。GPT Image 1.5 以 Elo 1264 分的评分和 87% 的照片级真实度交出最高画质答卷，标准图像仅 $0.04。FLUX.2 则以开源方案提供最大灵活性，最低 $0.015 一张且支持自行部署。没有绝对赢家——正确的选择取决于你优先看重速度、美学、真实感还是成本。

要点速览

以下是基于 2026 年 3 月已验证基准测试和定价的各类别快速获胜者：

本指南后续将深入剖析每个模型的已验证基准测试、多个用量档位的真实定价计算，以及帮助你做出选择的实用决策框架。我们分析了 overchat.ai、dataskater.com、invideo.io 等比较来源在 2026 年 2-3 月发布的大量测试数据，并与各供应商官方文档中的定价进行了交叉验证。

决策框架——哪款生成器最适合你

在深入逐一分析每个模型之前，先建立一个思考决策的框架会很有帮助。人们在比较 AI 图像生成器时最常犯的错误，就是把它们当作可互换的工具。这四款模型各自在根本不同的维度上表现出色，正确的选择完全取决于你的工作流程。在对这四款模型进行大量测试并分析了 SERP 上数百个对比结果之后，一个清晰的规律浮现出来：所谓"最好的"生成器，就是与你的核心约束条件相匹配的那一个——无论这个约束是速度、画质、预算还是自动化需求。

如果你的核心约束是速度和吞吐量，Nano Banana 2 是明确的赢家。以 3-5 秒的单张生成速度，它比 GPT Image 1.5 快约 5-10 倍，比 Midjourney 快 10-20 倍。这对实时应用、批量处理工作流以及任何需要生成数百或数千张图像的场景都至关重要。速度优势是叠加的：用 NB2 生成 1,000 张图像大约需要 80 分钟，而 Midjourney 则需要 12 小时以上。对于电商产品模型图、社交媒体内容流水线或快速原型设计等应用场景，这种速度差异不仅仅是方便——它从根本上改变了架构层面的可能性。

如果你的核心约束是艺术性和美学质感，Midjourney V7 仍然是无可争议的领先者。尽管其基准测试分数并非最高（估算 Elo 约 1200，低于 GPT Image 1.5 的 1264），Midjourney 始终能生成在构图、光影和艺术协调性方面更为出色的图像。差异显而易见：Midjourney 的图像看起来像是由专业摄影师或数字艺术家精心打造的，而其他生成器的产出虽然技术上准确，但在美感上往往显得平淡。代价也很明显——没有官方 API、仅限订阅制定价，而且是本次对比中生成速度最慢的模型。

如果你的核心约束是照片级真实准确度，GPT Image 1.5 以 LM Arena 上 1264 的 Elo 分数领先（2026 年 3 月数据，来源 overchat.ai 测试）。它达到了 87% 的照片级准确率，意味着绝大多数产出可以被当作真实照片。加上合理的标准图像 $0.04 单价，GPT Image 1.5 是需要图像看起来真实可信的专业内容创作的务实之选。如果你曾查看过我们之前的 Gemini Flash Image vs GPT Image vs FLUX 对比，你会发现 GPT Image 1.5 代表了显著的质量飞跃。

如果你的核心约束是成本或基础设施掌控，FLUX.2 提供了无与伦比的灵活性。FLUX.2 Schnell 通过 fal.ai 等供应商仅需 $0.015 一张，而 FLUX.2 Dev 拥有开放权重，你可以自行部署，仅需承担 GPU 计算成本。对于每月处理数百万张图像的组织来说，在自有基础设施上运行 FLUX.2 可以完全消除按张计费的 API 成本。FLUX.2 Pro v1.1 同样达到了令人印象深刻的 Elo 1265 分，与 GPT Image 1.5 并列基准排名榜首。

多模型组合策略

最精明的团队不会只选一个生成器——他们针对不同任务使用不同模型。一个典型的生产工作流可能会用 FLUX.2 Schnell 处理低优先级的批量生成，用 NB2 处理对速度敏感的实时功能，用 GPT Image 1.5 生成需要照片级真实感的主图，用 Midjourney 制作需要艺术打磨的品牌和营销素材。laozhang.ai 等服务通过提供单一 API 端点让这种多模型策略变得切实可行，统一价格 $0.05 一张即可路由到任意模型。

四款竞争者——每个模型到底做了什么

了解每个模型本身是什么——而不仅仅是它生成什么——有助于解释为什么它们的表现不同，以及每个选择中固有哪些权衡。这不是同一技术的四个版本，而是由不同团队基于不同优先级和设计理念构建的根本不同的架构。Google 优化了速度和多模态集成，OpenAI 专注于照片级真实度，Black Forest Labs 优先考虑开放性和开发者灵活性，而 Midjourney 则在美学质量上倾注一切，以牺牲可访问性为代价。了解这些设计优先级几乎可以解释你在实际使用中遇到的每一个性能差异。

Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image Preview) 是 Google 最新的图像生成模型，于 2026 年 2 月 26 日发布（ai.google.dev）。它是 Gemini 3.1 Flash 系列的一部分，这意味着它继承了 Flash 对速度和效率的侧重，而非原始能力的极限。"Flash"这个名称是关键：NB2 针对低延迟推理进行了优化，以牺牲部分画质上限换取了大幅更快的生成速度。这与使用更大 Pro 架构的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）有本质区别，后者的成本大约是前者的两倍——每千张图像 $0.134 对比 NB2 的 $0.067（ai.google.dev，2026 年 3 月）。许多对比文章混淆了 NB2 和 NB Pro，但它们是服务于不同场景的根本不同的模型。关于两者差异的详细解读，请参阅我们的 NB2 vs NB Pro 对比。

Midjourney V7 是 Midjourney Inc. 的当前版本，这家公司有意选择不提供官方 API。Midjourney 通过 Discord 和网页界面运行，订阅价格从 $10/月（Basic，约 200 次生成）到 $120/月（Mega，无限放松模式生成）不等（docs.midjourney.com，2026 年 3 月）。这种订阅模式意味着 Midjourney 的单张成本因套餐和用量差异巨大：Basic 订阅者生成 200 张大约 $0.05/张，而 Mega 订阅者生成 5,000 张则大约 $0.024/张。缺乏 API 对开发者来说是决定性的障碍，但对交互式工作的设计师来说并不重要。

GPT Image 1.5 是 OpenAI 的图像生成模型，通过 OpenAI API 以 gpt-image-1.5 的形式访问。标准质量 $0.04 一张、高质量约 $0.133 一张（openai.com、costgoat.com，2026 年 3 月）的定价使其在价格上处于中间地带。它最突出的特点是照片级真实准确度：在 LM Arena 评估中始终名列前茅，Elo 达到 1264。GPT Image 1.5 支持的最大分辨率为 1536x1024，明显低于 NB2 的 4K 能力——这一权衡在印刷和大幅面应用中至关重要。

FLUX.2 来自 Black Forest Labs，实际上是一个模型家族：Schnell（最快、最便宜，通过 wavespeed 仅 $0.015/张）、Dev（开放权重，可自行部署）、Pro（通过 fal.ai $0.03/张）和 Pro v1.1（$0.055/张，最高画质 Elo 1265）。开源的 Dev 模型是 FLUX.2 的核心差异化优势：组织可以下载模型权重并在自有 GPU 上运行推理，使其成为本次对比中唯一支持完全基础设施独立的模型。FLUX.2 支持高达 4 百万像素的输出，与 NB2 的 4K 能力相当。

值得强调的是，2026 年初的 AI 图像生成领域竞争异常激烈。仅仅在十二个月前，选择 AI 图像生成器还很简单，因为模型之间的质量差距是巨大的。如今，本次对比中的四款模型都能生成商业可用的图像——差异在于专业化方向，而非基本能力。这种趋同意味着你的决策应该由工作流需求（API 接入、速度、成本结构）驱动，而非原始画质比较，因为模型间的画质差异现在是百分比级别的差别，而非质的飞跃。

图像质量与速度——正面实测结果

AI 图像生成器之间的画质比较很棘手，因为"质量"并非单一维度——它至少包含四个在不同场景下各有侧重的维度。照片级真实准确度、艺术风格、文字渲染能力以及不同分辨率下的细节一致性，共同构成了用户所泛称的"质量"，而每个模型对这些维度的优先级各不相同。Elo 评分和 FID 分数等基准测试只能说明部分情况，而真实世界的测试揭示了合成评估所忽略的细微差别——一个模型可能在基准测试中得分很高，却生成出感觉千篇一律的结果；或者得分较低，却能创作出具有真正艺术个性的图像。基于对 SERP 的全面分析，包括 overchat.ai 的 6 项测试方法论（GPT Image 1.5 赢得了其中 4 项）、dataskater.com 的 8 工具对比以及 invideo.io 的逐类别分析（均发布于 2026 年 2-3 月），以下是各模型在多个质量维度上的表现对比。

照片级真实度

GPT Image 1.5 和 FLUX.2 Pro v1.1 在基准排名中共享榜首位置，LM Arena Elo 分数分别为 1264 和 1265（LM Arena，2026 年 3 月）。这些分数非常接近——在统计噪声范围之内——表明两个模型在当前评估方法所衡量的照片级图像生成方面已达到相似的上限。在实践中，GPT Image 1.5 的照片级输出更为稳定——其 87% 的照片级准确率意味着大约每 10 个照片级提示中有 9 个能产出可信的结果。FLUX.2 Pro v1.1 达到了类似的分数，但在风格一致性上略有波动。NB Pro（Gemini 3 Pro Image）以 Elo 1235 和 FID 12.4 的成绩位居次席，表明保真度高但比领先者略逊一筹。NB2 作为 Flash 变体，优先考虑速度而非极致画质，但仍能交付满足大多数商业应用需求的结果。Midjourney 不参与标准基准测试，但其 FID 15.3（数值越高意味着照片级保真度越低）证实了用户已知的事实：Midjourney 优化的是美学吸引力而非照片级准确度。

图像中的文字渲染

文字渲染已成为 AI 图像生成器之间最重要的实用差异化因素之一，因为越来越多的真实应用场景需要图像中包含可读、拼写正确的文字。带品牌名称的产品模型图、带标题的社交媒体图形、带数据标签的信息图表、带要点的演示幻灯片以及带价格信息的电商图片，都需要准确的文字渲染——而这正是各模型分化最明显的领域。NB2 以 87-96% 的文字准确率领先（ai.google.dev），意味着大多数生成的文字都是可读且拼写正确的。GPT Image 1.5 达到 87% 的照片级文字准确率，在简单文字方面表现良好，但在复杂排版时偶尔会出现问题。FLUX.2 在文字渲染方面表现不错，但缺乏标准化的基准测试数据。Midjourney V7 尽管相比早期版本有了巨大进步，仍然只达到 71% 的文字准确率——当图像中的文字至关重要时，它是最弱的选择。

生成速度

这些模型之间的速度差异并非微不足道——它们跨越了一个数量级以上，这对你能用每个模型构建什么具有深远影响。NB2 在 3-5 秒内生成图像，在兼顾质量的前提下是本次对比中最快的模型。FLUX.2 Schnell 以 2-5 秒的速度与之匹配，但画质明显较低——它被设计为快速草稿生成器，而非生产级模型。GPT Image 1.5 根据提示复杂度和质量设置（标准或高质量）需要 15-45 秒，对于用户等待单张图像的交互式设计工具来说足够了，但对于聊天机器人图像生成或动态内容流水线等实时应用来说太慢。FLUX.2 Pro 的速度范围类似，约 15-30 秒。Midjourney V7 最慢，需要 30-90 秒，典型生成平均约 60 秒——不过其队列系统允许你同时提交多个任务，部分弥补了单张延迟。

速度差异在规模化时的累积影响是惊人的。以顺序 API 调用方式批量处理 10,000 张图像，这些单张速度换算为：NB2 约 14 小时，FLUX.2 Schnell 约 14 小时，GPT Image 1.5 约 83 小时（近 3.5 天），Midjourney 约 125 小时（超过 5 天）——还没有计入速率限制和队列延迟可能带来的额外时间。即使采用并行处理，GPT Image 1.5 和 Midjourney 的工作流完成大批量任务也需要显著更多的日历时间，这对于营销活动上线或电商目录更新等时效性强的项目可能成为阻塞性约束。

定价深度剖析——2026 年真实单张成本

AI 图像生成的定价比表面看起来更复杂，搞错对比可能让你每月在生产环境中多花数千美元。单张成本因质量档位、分辨率和用量而异。Midjourney 等订阅模式使直接比较更加困难，因为有效的单张价格取决于你每月实际生成多少张——$10/月的订阅生成 50 张成本 $0.20 一张，而同一订阅生成 200 张则成本 $0.05 一张。NB2 等基于 API 的模型增加了另一层复杂性，定价随分辨率变化：0.5K 的 NB2 图像 $0.045，而同一模型的 4K 图像 $0.151——同一模型价格相差三倍多。下表列出了截至 2026 年 3 月的所有已验证定价及其来源。关于 Nano Banana 2 定价的更详细解读，请参阅我们的 NB2 完整定价指南。

按用量计算的月度成本

了解单张定价只是故事的一半。真正重要的是基于实际使用场景的月度支出。以下是三个用量档位的成本预估，每个模型采用最具性价比的方案。这些计算假设使用标准质量（如有），不包含 Midjourney 超出图像配额的订阅费用。

小规模(500 张/月)： 在这个用量下，成本差异不大但仍值得了解。FLUX.2 Schnell 月费 $7.50，是迄今最便宜的选项。GPT Image 1.5 Standard 为 $20。NB2 1K 分辨率为 $33.50。Midjourney Basic $10/月在这个规模下其实相当有竞争力，因为订阅包含约 200 次生成——不过你需要 Standard 套餐（$30/月）才能舒适地覆盖 500 次生成。对于想要使用不同模型完成不同任务的混合模型访问需求，laozhang.ai 月费 $25 即可通过单一 API 密钥和计费账户访问所有四个模型系列。

中规模(5,000 张/月)： 此时成本差异变得显著——选错模型可能每月多花数百美元。FLUX.2 Schnell 月费 $75 仍是最便宜的 API 选项。GPT Image 1.5 Standard 为 $200。NB2 1K 为 $335。Midjourney Standard $30/月提供无限放松模式生成，如果你能忍受队列等待且不需要 API 接入，它可能是最便宜的选择——但请记住，"放松"模式在高峰时段的等待时间有时会达到 5-10 分钟。通过 laozhang.ai，5,000 张跨模型图像月费 $250，优势在于可以根据质量要求将不同图像路由到不同模型。

大规模(50,000 张/月)： 在这个用量下，自行部署 FLUX.2 Dev 成为最经济的选择——云实例上的 GPU 计算单张成本可降至 $0.005 以下。对于基于 API 的使用，FLUX.2 Schnell 月费 $750 或 GPT Image 1.5 月费 $2,000 是主要选择。NB2 1K 分辨率月费 $3,350，这也解释了为什么 Google 提供批量 API 定价享受 50% 折扣，将 NB2 批量处理成本降至 $1,675/月。关于更多供应商的 AI 图像 API 定价全面对比，请查看我们的 AI 图像 API 定价对比。

API 接入与开发者集成

对于构建应用的开发者来说，API 接入不是锦上添花——它是决定一个模型是否能成为你项目候选方案的基本要求。这也是四款模型分化最为明显的领域，许多对比文章在这方面的分析不够充分，把四款模型当作等价选择来对待。现实是 Midjourney 缺乏官方 API 使其不适合任何自动化工作流，无论其画质优势有多大。是否拥有生产就绪的 API 决定了你能否将模型集成到软件中，而速率限制、认证复杂度和响应格式一致性等因素对真实的开发者体验的影响远大于基准测试分数。

Nano Banana 2 通过 Google AI Studio 和 Gemini API 提供完整的 API 接入。你使用 Google Cloud API 密钥进行认证，向 gemini-3.1-flash-image-preview 模型端点发送请求，以 base64 或 URL 格式接收生成的图像。免费层的速率限制对于开发和测试来说已经足够宽裕，付费层的限制随 Google Cloud 计费扩展。API 支持所有功能，包括分辨率选择（0.5K 到 4K）、宽高比控制以及享受 50% 折扣的批量端点处理。对于熟悉 REST API 或 Google 客户端库的人来说，集成非常简单。

GPT Image 1.5 通过 OpenAI API 以标准认证方式访问。你调用图像生成端点并附上提示词，指定质量（标准 $0.04 或高质量约 $0.133），然后接收生成的图像。OpenAI 的 API 生态系统成熟、文档完善，并有每种主流编程语言的客户端库支持。速率限制对于生产使用来说合理，API 的可靠性记录也很出色。最大输出分辨率 1536x1024 是与 NB2 的 4K 能力相比的主要技术限制——这一权衡在印刷和大幅面应用中至关重要。

FLUX.2 提供多种 API 接入路径，这既是其优势也是复杂性的来源。Black Forest Labs 为 FLUX.2 Pro 提供官方 API，但许多开发者通过 fal.ai、Replicate 或 Together AI 等第三方供应商访问 FLUX——每个供应商的定价和速率限制略有不同。FLUX.2 Dev 可以在任何拥有足够显存（基础模型最低 12GB）的 GPU 上自行部署，让你完全掌控延迟、吞吐量和成本。对于拥有 GPU 基础设施的团队来说，这是大规模场景下最具性价比的选择，不过需要 DevOps 专业能力来管理。

Midjourney 截至 2026 年 3 月没有官方 API（docs.midjourney.com）。这是 Midjourney 对于任何开发者或自动化工作流最重要的限制。提供"Midjourney API"访问的第三方服务通常通过自动化 Discord 交互或浏览器会话来工作——这种方式违反了 Midjourney 的服务条款，本质上是脆弱的。这些非官方 API 的价格从每个任务 $0.01 到每月 $39 的订阅方案不等，但缺乏官方 API 的可靠性保证。如果你的工作流需要程序化图像生成，无论 Midjourney 的画质优势有多大，它都不是一个可行的选择。

统一 API 替代方案： 为三到四个不同的图像生成供应商分别管理 API 密钥、认证流程、计费账户和速率限制策略，会带来实实在在的运营开销——尤其是对于没有专门 DevOps 人员的小型团队。对于希望在无需这些复杂性的情况下访问多个模型的团队，聚合服务提供了一个令人信服的解决方案。laozhang.ai 提供单一 API 端点，以统一的 $0.05/张价格将请求路由到 NB2、GPT Image 1.5、FLUX.2 及其他模型。这种方式简化了集成、消除了管理多个供应商账户的需要，并使在同一应用中轻松 A/B 测试不同模型成为可能。你可以在 images.laozhang.ai 跨模型测试图像生成效果。

最佳实践——按规模和工作流选择

选择 AI 图像生成器不是一次性的决定——它应该随着你的需求变化而演进。最好的方法是将你的选择匹配当前的规模、技术能力和主要用例，同时保持在需求增长时切换或组合模型的灵活性。我们在真实部署中反复看到的一个模式是：团队从单一模型起步，随着发现工作流的不同部分对质量、速度和成本有不同要求，逐步采用多模型策略。

对于个人创作者和小团队，每月生成少于 1,000 张图像时，决策主要关乎质量偏好和工作流兼容性，而非成本优化——在这个规模下，最便宜和最贵的选项之间的月度成本差异通常不到 $50。如果你看重艺术风格且不需要 API 接入，Midjourney $10/月的 Basic 套餐提供了非凡的价值。如果你需要为副业项目或原型提供 API 集成，GPT Image 1.5 以 $0.04/张提供了最佳的质量价格比。NB2 是延迟敏感型应用的正确选择——聊天机器人、实时内容生成或用户等待结果的交互式工具。

对于中型团队和 SaaS 产品，每月生成 1,000-50,000 张图像时，成本差异变得显著——可能每月差异达数千美元——而 API 可靠性也从开发者便利性升级为关键业务考量。在这个规模下，考虑使用 NB2 或 FLUX.2 Schnell 进行草稿/预览生成，用 GPT Image 1.5 或 FLUX.2 Pro 生成最终生产图像。这种分层方式可以将成本削减 40-60%，相比对所有任务都使用单一高质量模型。每月监控你的单张成本，并随着定价变化灵活在供应商之间调整用量——AI 图像生成市场正在快速演变。

对于企业和高用量应用，每月处理超过 50,000 张图像时，自行部署 FLUX.2 Dev 值得认真评估。在这个规模下处理图像时，GPU 基础设施和 MLOps 能力的前期投入很快就能收回——单块 A100 GPU 处理 FLUX.2 Dev 图像的速度大约是每张 2-4 秒，在摊销硬件成本后，边际单张成本降至几分之一美分。对于无法自行部署的其他模型，直接与 Google（NB2）或 OpenAI（GPT Image 1.5）洽谈企业定价——公开的 API 价格在企业用量下通常是可谈判的。维持多模型策略，让不同的生成器处理不同的质量层级，并使用聚合服务来访问通过 API 调用的模型。关于如何根据你的具体需求选择合适 AI 图像模型的更全面指南，请参阅我们的 AI 图像模型选择指南。

关于面向未来的说明： AI 图像生成市场正在以惊人的速度演进。每隔几个月，新模型发布、现有模型收到重大更新、定价全线下降。实际的含义是，将自己锁定在单一供应商会产生切换成本，当更好的选择出现时可能对你不利。用模型无关的抽象层来构建你的图像生成流水线——无论是通过自建路由层还是聚合服务——确保你在新模型发布时无需重写应用代码即可采用。本文对比的模型代表了 2026 年 3 月的最先进水平，但到年底，整个格局将会有显著不同。

常见问题

2026 年哪款 AI 图像生成器画质最高？

就照片级真实度而言，GPT Image 1.5（Elo 1264）和 FLUX.2 Pro v1.1（Elo 1265）基于 LM Arena 2026 年 3 月的基准测试并列榜首。就艺术性和风格质感而言，Midjourney V7 尽管基准分数较低，仍被广泛认为是领先者——它的优势在于美学协调性而非照片级准确度。这一区别很重要，因为"质量"对不同用户意味着不同的东西：产品摄影师需要照片级真实感（选 GPT Image 1.5），而概念艺术家需要风格冲击力（选 Midjourney）。两者没有客观上的"更好"——它们服务于不同的创作目标。

Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 是同一个模型吗？

不是，这是 AI 图像生成中最常见的混淆点之一。Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image Preview）和 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image Preview）是基于不同架构构建的完全不同的模型。NB2 基于 Flash 架构——更快（3-5 秒 vs 8-12 秒）且更便宜（每千张 $0.067 vs $0.134），但画质上限较低。NB Pro 使用更大的 Pro 架构，以速度和价格为代价提供更高的画质。可以把它想象成跑车和豪华轿车的区别：NB2 优先考虑速度和效率，而 NB Pro 优先考虑输出质量和精细细节。对于速度优先的应用、批量处理和实时功能选择 NB2，当图像质量是首要优先级且你能承受额外的延迟和成本时选择 NB Pro。

Midjourney 可以通过 API 使用吗？

截至 2026 年 3 月，Midjourney 不提供官方 API（docs.midjourney.com）。存在声称提供 Midjourney API 访问的第三方服务，但它们通常通过自动化 Discord 或网页交互来违反 Midjourney 的服务条款。这些非官方方案本质上是脆弱的——当 Midjourney 更新其界面时可能会无预警地中断，使用它们还会让你的账户面临被封禁的风险。对于基于 API 的生产工作流，你的可靠替代方案是 GPT Image 1.5（最佳画质）、NB2（最快速度）或 FLUX.2（最灵活且最便宜）。如果你想通过单一 API 访问多个模型，laozhang.ai 等服务提供统一端点，让你在无需管理独立认证和计费的情况下在模型间切换。

大规模生成 AI 图像最便宜的方式是什么？

答案取决于你对"大规模"的定义以及是否拥有 GPU 基础设施。对于纯 API 方式的生成，FLUX.2 Schnell 以 $0.015/张是最便宜的选项——生成 10,000 张仅需 $150。要在超高用量（50,000+ 张/月）下实现最大成本节省，在自有 GPU 基础设施上自行部署 FLUX.2 Dev 可以将单张成本降至 $0.005 以下，但这需要大量的 DevOps 专业能力和前期 GPU 投入。Google 还为 NB2 提供批量 API 定价，标准价格打五折，使 1K 分辨率的成本降至约 $0.034/张——如果你需要 NB2 级别的画质但不需要实时生成，这是一个有竞争力的选择。如果想方便地访问所有主流模型而无需管理多个供应商账户，laozhang.ai 提供统一的 $0.05/张价格覆盖所有支持的模型，仅需一个 API 密钥。

哪款生成器最擅长在图像中渲染文字？

Nano Banana 2 以 87-96% 的准确率领先文字渲染（ai.google.dev），当你的图像需要可读、拼写正确的文字时——比如产品模型图、带字幕的社交媒体图形、信息图表标签或演示幻灯片——它是明确的选择。GPT Image 1.5 以 87% 的照片级文字准确率紧随其后，在简单标题和短文字块方面表现良好，但在较长段落或复杂排版时偶尔会出现问题。FLUX.2 在文字渲染方面表现尚可，但缺乏标准化的基准测试数据进行精确比较。Midjourney V7 尽管相比 V6 有了显著改进，仍然只达到 71% 的文字准确率，在这四款模型中仍是文字密集型图像的最弱选择。如果文字准确性对你的工作流至关重要，NB2 或 GPT Image 1.5 是唯一可靠的选项。