GPT Image 2.5 对比 Nano Banana 2：你应该选哪一个？

摘要 — OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日发布了 GPT Image 2.5，但 Google 的 Nano Banana 2 在极端图像尺寸与已公开的基准测试得分上依然占据优势。我们对比了两份官方文档，在尺寸上限、计费模式以及水印机制上发现了三处明确差异。其中一个模型背后有数千次人类盲测背书，而另一个目前还没有公开测试数据。

结论：如果你需要超宽横幅、可预估的账单以及经过验证的画质，目前建议选择 Nano Banana 2；如果你需要完全自定义的像素尺寸，可以考虑 GPT Image 2.5。

两家厂商都宣称支持 4K 输出，并能基于参考图进行智能编辑。乍看之下，它们的宣传页面几乎毫无二致。

那么本周若要落实到一个具体项目中，你该如何抉择？真正关键的差别不在口号里，而在于尺寸上限、参考图数量限制，以及各家厂商在运行提示词前愿意向你透露多少成本细节。

GPT Image 2.5 对比 Nano Banana 2 一览

以上所有数据均来自两家厂商的官方文档以及 2026 年 9 月 9 日的 Artificial Analysis 排行榜。数据来源：https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation 与 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation

Nano Banana 2 可以生成更大、更宽的图像

两家厂商都表示自家的工具可以生成 4K 图像。但当你深入查看实际数字时，两者的含义截然不同。

Google 针对不同的屏幕布局提供了多种预设画幅。根据 Google 的官方规范，Nano Banana 2 在 16:9 比例下可生成高达 5504x3072 的 4K 图像，在 8:1 比例下最高可达 12288x1536，且无需任何画面拼接。

这两个数字在日常工作中的核心价值在于：

• 5504x3072 的图像为你提供完整的 4K 宽屏覆盖，同时留出充裕的后期裁切与印刷余量。
• 12288x1536 的图像可让你直接制作网站首屏横幅（Hero Banner）、全景图以及环绕式印刷广告，完全不需要把多张图片拼在一起。

Nano Banana 2 生成器支持多种阶梯式预设宽高比。你可以选择 1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16 和 16:9 等常见标准比例，也可以选择 4:1、8:1、1:4 和 1:8 等极端比例。

OpenAI 则设定了硬性上限，远未达到上述尺寸。在 GPT Image 2.5 中，任何单边均不得超过 3840 像素，画面比例也不能超过 3:1。

因此，如果你需要超宽全景页头或超长竖向海报，Nano Banana 2 是两者中唯一的选择。

GPT Image 2.5 支持任意尺寸，但需遵循四条规则

OpenAI 在画布尺寸上采用了不同的思路。它没有将你限制在固定比例列表内，而是允许你输入自定义像素值。

根据 OpenAI 的官方文档，GPT Image 2.5 的自定义图像尺寸受到四条规则的约束，每一次调用都必须满足：

• 宽度和高度数值必须都是 16 的倍数。
• 宽高比必须保持在 1:3 到 3:1 之间。
• 单边长度均不得超过 3840 像素。
• 总像素面积必须在 655,360 到 8,294,400 像素之间。

OpenAI 还将高于 2560x1440 的尺寸标记为实验性规格。其标准预设分辨率为 1024x1024、1536x1024 和 1024x1536。

这种机制在处理非常规网格时能提供更精细的控制。如果你的前端需要一个类似 1440x960 这样尺寸严苛的画框，OpenAI 允许你直接指定对应数值。而 Google 的模型不允许输入自定义尺寸，你只能从预设比例列表中选择，并自行对输出进行缩放。

参考图：明确的 14 张对比未公开的数字

参考图是指你提供给模型用于模仿外观、主体或风格的图片。两个模型都能编辑图片并依循视觉线索，但只有一家明确记录了其真实的承载能力。

Google 公开了多图提示词的明确限制：

• 在单次请求中最多可混入 14 张参考图，以引导风格并保持主体一致性。
• 支持在输入文本提示词的同时加入视频输入。
• 图像生成任务不支持音频输入。
• 该模型包含思考模式，会生成免费的中间思考图像来规划画面构图。

OpenAI 宣称 GPT Image 2.5“能更好地保留参考照片中的主体”（better at preserving the subjects in your reference photos）。但在我们查阅的文档中，OpenAI 并未公布 gpt-image-2.5-flare 或 gpt-image-2.5-sunburst 的最大参考图数量上限。

查不到已公布的上限，并不等于没有限制。但在搭建需要结合多张品牌素材图的生产系统时，Google 清楚地告知了天花板在哪，而 OpenAI 只能靠你自己去猜。

只有一家会告知单张图片的实际成本

对比这两款工具的成本，取决于各家厂商愿意透露多少信息。两者都根据 token 费率而非单张固定费用对出图任务进行计费。

以下是各厂商基础报价卡上的数据：

• Nano Banana 2 对文本或图像输入按每百万 token $0.50 收费。
• Nano Banana 2 对文本和思考输出按每百万 token $3.00 收费，图像输出则为每百万 token $60.00。
• GPT Image 2.5 对文本输入按每百万 token $5.00 收费，图像输入为每百万 token $8.00（缓存命中为 $2.00），图像输出为每百万 token $30.00。

最根本的差异在于 token 的透明度。Google 在官方文档中列出了每个图像尺寸对应的确切 token 消耗量，以便你在支出前做到心中有数：

• 512px（0.5K）图像消耗 747 个 token。
• 1K 图像消耗 1,120 个 token。
• 2K 图像消耗 1,680 个 token。
• 4K 图像消耗 2,520 个 token。

OpenAI 并没有公开其 2.5 系列模型的 token 消耗量。事实上，OpenAI 在文档中特别指出GPT Image 2 计算器无法估算 GPT Image 2.5 的 token 消耗。

因此，使用 Google 时你可以在花出一分钱之前就预估出账单，因为每种分辨率的准确 token 数都是已知的。而在使用 OpenAI 时，你只能看到每百万 token 的费率标准，必须等到任务跑完后才能知道实际扣了多少 token。

两者现均带有相同的不可见水印

AI 图像上的水印技术曾让各家厂商自立门户。但截至 2026 年 9 月，OpenAI 与 Google 都已采用相同的底层防护方案。

Google 一直在 Nano Banana 2 生成的每张图像中嵌入 SynthID。SynthID 是一种直接载入图像数据本身的不可见水印，画布上肉眼无法察觉，但检测软件可以稳定读取。

2026 年 9 月 8 日，OpenAI 为 ChatGPT、Codex 以及 API 全线的 GPT Image 2.5 输出引入了 SynthID。OpenAI 指出，SynthID“嵌入了一个不可见的水印层，作为对基于 C2PA 元数据方案的补充”（embeds an invisible watermarking layer that complements C2PA metadata-based approaches）。

这一通用标准对使用两款模型的团队意味着：

• 两款生成器输出的每一张图片都带有 Google DeepMind 的不可见水印。
• 剔除 EXIF 标签或标准文件元数据并不能抹除 SynthID 标记。
• 商业团队在规划合规路径时，应当明确这两个模型对输出的标记方式完全一致。

OpenAI 依然会在 SynthID 之上附加标准 C2PA 溯源元数据，而 Google 则主要依赖原生的 SynthID 集成。

独立评测分数说明了什么，又有哪些尚未证实

Elo 分数来自盲测对比。测试者会看到由同一条提示词生成的两张图像，挑出他们更喜欢的一张，且始终不知道各由哪款模型生成。得分越高，说明用户选择该模型的频次越高。

在 Artificial Analysis 的文生图排行榜上，基于 15,772 次人类盲测对比，Nano Banana 2 以 1121 的 Elo 分数位列第四。排名前列的阵容如下：

• 第一名：OpenAI 较早发布的 GPT Image 2 (high)，Elo 达到 1178 分（14,585 个样本）。
• 第二名：Microsoft 的 MAI-Image-2.6，Elo 为 1149 分。
• 第三名：Reve 2.1，Elo 为 1127 分。
• 第四名：Google 的 Nano Banana 2，Elo 为 1121 分。

在 Artificial Analysis 的图像编辑排行榜上，Nano Banana 2 在 11,089 次评估中以 1104 的 Elo 分数位列第五。MAI-Image-2.6 以 1122 分领跑该榜单，紧随其后的是 GPT Image 2 (high) 的 1117 分。

客观的事实是：截至 2026 年 9 月 9 日，gpt-image-2.5-flare 和 gpt-image-2.5-sunburst 均未出现在上述两份榜单中。

Nano Banana 2 的分数背后有数千次已核实的盲测背书。而 GPT Image 2.5 目前还没有任何第三方盲测数据。

这并不代表 Nano Banana 2 一定优于 GPT Image 2.5，但这意味着 Google 的模型拿出了经过独立验证的成绩单，而 OpenAI 的新版本尚未证明自己。如果你目前想使用来自 OpenAI 且经过实测检验的模型，可以参考 GPT Image 2 生成器。

两款模型目前的短板

两款工具都算不上完美。双方厂商都在文档中列出了明确的局限性，如果不提前做好应对，可能会对你的项目造成困扰。

根据 OpenAI 的官方文档，GPT Image 2.5 存在四个主要短板：

• “复杂的提示词可能需要长达 2 分钟的处理时间”（Complex prompts may take up to 2 minutes to process.）。
• 仍“可能在文字精确定位与清晰度方面遇到困难”（can still struggle with precise text placement and clarity.）。
• 在多次生成中，“可能偶尔难以保持常驻角色或品牌视觉元素的一致性”（may occasionally struggle to maintain visual consistency for recurring characters or brand elements across multiple generations.）。
• 在结构化或排版敏感的构图中，“可能难以精准放置画面元素”（may have difficulty placing elements precisely in structured or layout-sensitive compositions.）。

根据 Google 的官方文档，Nano Banana 2 同样有其局限：

• 最佳性能仅限于指定的语言列表，包含英语、阿拉伯语、德语、西班牙语、法语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语、乌克兰语、越南语和中文。
• 图像生成不支持音频输入。
• “模型并不总能遵循所要求的确切图像输出数量”（The model won't always follow the exact number of image outputs）。
• 对于图内文字，Google 建议先生成文字内容，然后再要求生成包含该文字的图片。
• 借助 Google Search 进行内容依据验证（Grounding）时，“目前不支持使用来自网络搜索的真实人物图像”（does not support using real-world images of people from web search at this time）。

将这些清单并列对比可以看出，两款工具在处理结构化排版、文字精确定位以及角色一致性方面依然面临挑战。

立即在 Seadanse 上运行 Nano Banana 2

如果你想在无需配置 API 密钥的情况下测试这些功能，可以直接在浏览器中在 Seadanse 上运行 Nano Banana 2。本篇对比的两大阵营都集成在同一个模型选择器中，你可以直接用同一条提示词先测一个模型，再无缝切换到另一个，亲自得出结论。

Seadanse 支持多款图像生成模型横向对比：

• 运行 Nano Banana 2 制作高分辨率宽幅横幅和多参考图复合构图。
• 测试其他顶尖模型，例如 GPT Image 2 生成器和 Seedream 5 Pro 生成器。
• 体验更轻量的备选方案，例如 Seedream 5 Lite 与 Grok Imagine Image 2。

你也可以在这里运行 GPT Image 2.5，既可选用适合日常快速任务的 GPT Image 2.5 Flare，也能选用耗时更长但适于精细编辑的 GPT Image 2.5 Sunburst。两款模型均支持纯提示词输入或最多配合三张参考图，涵盖 1K、2K 和 4K 分辨率。GPT Image 2.5 页面提供了详尽信息。

在 Seadanse 上，两款模型也有着明显的费用差别。从 1K 到 4K 的任意尺寸下，GPT Image 2.5 Flare 的价格都保持一致。而 Nano Banana 2 的点数则会随着分辨率梯度逐级递增。

在 1K 分辨率下两者相差无几；但到了 2K，Flare 的费用只比 Nano Banana 2 的一半多一点；而在 4K 下，生成一张 Flare 图片的费用还不到 Nano Banana 2 的一半。

如果你需要 14 张参考图或超宽画幅，Nano Banana 2 的定价物有所值；但若追求低成本获得高分辨率，Flare 则性价比更高。

你可以立即在 Seadanse 上创建账户，无需绑定信用卡。新注册用户将获赠免费起步积分，可立即测试提示词。

如果生成失败或发生中断，系统会自动退还积分。你也可以访问 Seadanse 价格页面，按需购买单次积分包，无任何周期性订阅绑架。

Seadanse 生成器中的图像模型选择器。GPT Image 2.5 在此处分为 Flare 与 Sunburst 两个独立入口 — 2026-09-09。

GPT Image 2.5 对比 Nano Banana 2 常见问题

哪个模型能生成更高分辨率的图像？

Nano Banana 2 能生成尺寸更大的单张图片。在 4K 分辨率下，它既能输出 5504x3072 像素的标准宽屏图像，也能输出高达 12288x1536 像素的 8:1 超宽横幅。而 GPT Image 2.5 对所有生成任务都设有最大单边 3840 像素和总像素 8,294,400 的硬性上限。

进行图像编辑时哪个模型更好？

Nano Banana 2 为图像编辑提供了更明确的边界，最多支持 14 张参考图并允许视频输入。它还在 Artificial Analysis 编辑榜单上以 1104 的 Elo 分数名列第五。GPT Image 2.5 宣称提升了基于参考图的主体保真度，但 OpenAI 既未公开其参考图数量上限，也未公开独立的图像编辑评测分数。

有哪个模型可以免费使用吗？

两家厂商均未提供永久免费的 API 层级。Google 按照每百万输入 token $0.50 起的费率按量计费，并为各图像分辨率设定了固定的 token 阶梯。OpenAI 则按每百万文本输入 token $5.00、每百万图像输出 token $30.00 收费。不过，你可以在 Seadanse 注册新账户，利用赠送的免费起步积分直接体验 Nano Banana 2。

制作产品图应该选哪一个？

如果你需要从多个角度融合多达 14 张产品参考照，或者需要制作超宽网页横幅，可以在 Seadanse 上运行 Nano Banana 2。如果你的前端布局有严格的栅格规范，需要非常规的精确像素尺寸，建议选择 GPT Image 2.5。

最终结论

两款模型都为创意工作提供了强大的工具集，但它们解决的业务痛点各有不同。

Nano Banana 2 支持高达 8:1 的极限宽高比、最高 12288x1536 像素的分辨率、扎实的 14 张参考图承载力，并为各分辨率公开了透明的 token 消耗。更有数千次人类盲测数据支撑其在独立排行榜第四名的位置。

GPT Image 2.5 在四条规则内提供了灵活的自定义像素尺寸支持，并原生集成 C2PA 元数据与 SynthID 防护。但它的最大尺寸上限较小，token 消耗未公开，且尚未被独立基准测试榜单收录。

我们的选型建议如下：

• 需要制作超宽横幅、多图参考混合或要求项目成本高度可控时，选择 Nano Banana 2。
• 界面设计规范要求特定的自定义像素尺寸，且画幅在 3:1 宽高比范围内时，选择 GPT Image 2.5。
• 如果当前想要一款在公开排行榜上位列前茅的 OpenAI 模型，选择 GPT Image 2。

本对比基于两家厂商截至 2026 年 9 月 9 日的官方开发者文档以及 Artificial Analysis 排行榜数据。

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