TL;DR
簡短答案是：GPT-Image-2.5 目前在盲測的人類偏好評比中有更亮眼的早期表現，尤其在影像編輯方面；而 Nano Banana 2 則在搜尋對齊、極端長寬比、可預期的解析度分級定價與高量生成等生產特性上更全面。
OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日推出 GPT-Image-2.5，並提供兩種 API 變體。CometAPI 的 GPT-Image-2.5 Flare 旨在成為日常與高量生成的更快速預設，而 GPT-Image-2.5 Sunburst（於 CometAPI 上）則鎖定高階生成與精準編輯。
CometAPI 上的 Nano Banana 2 API（官方名為 Gemini 3.1 Flash Image）走的是不同路線。它結合影像生成與 Gemini 的推理、Google 搜尋與圖片搜尋對齊、0.5K 到 4K 的輸出、超寬長寬比，以及強大的多參考一致性。
若你的優先事項是精準編輯、編輯局部性、參考保真、結構化構圖或高品質最終素材，GPT-Image-2.5 Sunburst 是最強候選。若你需要快速迭代、即時資訊、彈性的輸出格式、批次經濟性與可擴展生產，Nano Banana 2 具有非比尋常的競爭力。
快速比較
| 決策因素 | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| 最佳適用 | 快速迭代與高量 OpenAI 工作流程 | 精準編輯與高品質最終素材 | 具對齊、彈性且可擴展的生成 |
| 編輯優先 | 快速且可控的編輯 | 最強的保真度與編輯局部性 | 具更廣上下文的對話式編輯 |
| 搜尋對齊 | 未有原生文件記載 | 未有原生文件記載 | 網頁搜尋與圖片搜尋對齊 |
| 輸出彈性 | 最長邊至 3840 px；支援透明 PNG/WebP | 最長邊至 3840 px；支援透明 PNG/WebP | 0.5K–4K；長寬比可至 1:8 與 8:1 |
| 定價模型 | 依品質與 Token 而定 | 依品質與 Token 而定 | 可預期的解析度分級與批次定價 |
| 實務準則 | 用於迭代 | 用於可送審的精修 | 用於具上下文、可規模化的生產 |
關鍵重點
- GPT-Image-2.5 並非單一 API 模型。OpenAI 提供 Flare 以追求速度與產量，Sunburst 則追求最大化編輯精度。
- 在目前的 Arena 文生圖排行榜上，Sunburst 得分 1421±13，Flare 1399±13，Nano Banana 2 為 1261±5。於 Arena 的單圖編輯排行榜上，Sunburst 得分 1520±9，Flare 1491±9，Nano Banana 2 為 1387±4。
- GPT-Image-2.5 的 Arena 成績仍標註為 Preliminary（初步），因此早期領先不應解讀為永久或普遍的品質差距。OpenAI 表示相較於 GPT Image 2，Flare 可提供最高 50% 的生成延遲降低，但這並非與 Nano Banana 2 的直接速度比較。
- Nano Banana 2 支援 0.5K、1K、2K 與 4K 輸出，並支援極端 1:4、4:1、1:8 與 8:1 長寬比。
- Google 的 Gemini API 文件明確列出 Gemini 3.1 Flash Image 的搜尋對齊，並指出文字與圖片搜尋結果可用於以即時網路資料輔助生成。此優勢在啟用 Google Search 工具並遵循其註記要求時生效：官方模型文件。
- Google 公布直接以解析度為基礎的 API 成本，而 GPT-Image-2.5 使用依品質與 Token 的定價模型。
- 不存在通吃的贏家：較佳選擇取決於你的工作流程，是偏向創意精準，或偏向有依據且可規模化的影像生產。
什麼是 GPT-Image-2.5 與 Nano Banana 2？
這次比較比一般的新舊型號之爭更有趣，因為兩個產品越來越針對不同的生產思路最佳化。
OpenAI 將 ChatGPT Images 2.5 描述為專注於更銳利的細節與精準編輯的大幅升級。它也強調自然光影、更豐富的材質、在參考圖中更好的人物與物件保留，以及更可靠的多輪次編輯。
對 API 使用者而言，OpenAI 將這些能力分成兩條路：Flare 是快速預設，Sunburst 則在創意與編輯控制上投入更多生成時間。
Google 於 2026 年 2 月 26 日推出 Nano Banana 2（即 Gemini 3.1 Flash Image）。其架構旨在結合 Gemini 的推理與世界知識優勢，以及 Flash 級模型的延遲特性。Google 特別強調即時資訊與影像對齊。
這帶來開發者的核心區別：GPT-Image-2.5 越來越像影像生成與編輯專家；Nano Banana 2 則更像能產生與編輯影像的多模態 Gemini 工作流。
以下嵌入了 OpenAI 與 Google 的官方發佈視覺。
規格
| 規格 | GPT-Image-2.5 Flare | GPT-Image-2.5 Sunburst | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| 提供者 | OpenAI | OpenAI | |
| 發佈日期 | 2026 年 9 月 8 日 | 2026 年 9 月 8 日 | 2026 年 2 月 26 日 |
| API 模型 ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gemini-3.1-flash-image |
| 主要定位 | 快速、日常生成 | 高階精準與編輯 | 快速、具對齊的多模態影像生成 |
| 輸入 | 文字、圖片 | 文字、圖片 | 文字、圖片、影片* |
| 輸出 | 影像 | 影像 | 影像、文字 |
| 影像編輯 | 是 | 是 | 是 |
| 品質模式 | low、medium、high、xhigh、max、auto | low、medium、high、xhigh、max、auto | 以解析度為主 |
| 常見解析度 | 1024×1024、1536×1024、1024×1536 | 同上 | 0.5K、1K、2K、4K |
| 最長邊 | 3840 px | 3840 px | 最多至 4K |
| 長寬比範圍 | 1:3 至 3:1 | 1:3 至 3:1 | 包含 1:4、4:1、1:8、8:1 |
| 透明背景 | 支援 PNG / WebP | 支援 PNG / WebP | 非主要 API 賣點 |
| 搜尋對齊 | 未記載原生影像模型對齊 | 未記載原生影像模型對齊 | Google 網頁 + 圖片搜尋 |
| 思考 | 未作為核心模型能力對外提供 | 未作為核心模型能力對外提供 | 支援 |
| 批次 API | 非 2.5 的核心主打功能 | 非 2.5 的核心主打功能 | 支援 |
| 參考一致性側重 | 強 | OpenAI 最強路線 | Google 標示可達 5 位角色 / 14 個物件 |
- Google 於 2026 年 5 月將 gemini-3.1-flash-image 正式 GA，並新增影片轉影像的上下文支援。較舊的預覽模型 ID 已被棄用；有些第三方整合 URL 仍保留預覽代號。
- OpenAI 目前的 API 文件確認兩個變體都支援六種品質設定。Flare 是快速的日常模型，而 Sunburst 針對編輯精度最佳化。
- Google 的最新發佈說明確認 gemini-3.1-flash-image 於 2026 年 5 月 28 日 GA，並在 Gemini API 中文件化 0.5K、1K、2K 與 4K 的影像定價與搜尋對齊。
GPT-Image-2.5 的生成與編輯改進
最重要的改進不只是初始生成更銳利，而是能控制哪些變動、哪些保持不變。
OpenAI 表示新一代在保留參考照片中的主體上更好，同時可修改場景、風格與構圖。它也改進了多輪次編輯的一致性，讓先前變更在下一次編輯時較不易消失或劣化。
這對真實生產很重要。產品影像流程可能從參考照片開始，換背景、改光線、加季節風格、修改文字元素，最後再調整長寬比。即便模型每次單獨請求都能生成好看的結果，只要產品本體逐步走樣，整體就不可用。
Sunburst 專為在意編輯局部性與參考保真的流程而設計，勝過最低延遲。Flare 使用多數相同的生成堆疊，但瞄準更快的迭代。
OpenAI 指出，Flare 相較於前代模型能在更高品質的同時，將延遲降低最高 50%。
這個 50% 是與 OpenAI 自家先前 GPT Image 生成相比，而非直接對 Nano Banana 2。應視為同家族內的比較，而非證明 Flare 比 Google 的模型快 50%。
Nano Banana 2 的差異化在哪裡
Nano Banana 2 最強的差異在於影像生成連結到更廣的推理與資訊檢索堆疊。
Google 表示該模型可借力 Gemini 的世界知識，並在生成前使用來自網路搜尋的即時資訊與圖片。當提示仰賴特定地標、物件、科學概念、當前視覺參考或事實性資訊圖時，這就很有用。
這也讓 Nano Banana 2 在教育圖解、即時資訊圖、在地化行銷素材、數據導向資訊圖、旅遊與地點視覺、視覺搜尋應用，以及多尺寸多解析度的大量素材上特別吸引人。
Google 亦擴展了生產控制。Nano Banana 2 支援 512px 到 4K 的解析度，並可在工作流程中保留多達五位角色與十四個物件的保真。
該影像模型也改進了國際化文字渲染，並能翻譯現有視覺中的文字，這對在多市場本地化同一活動的團隊很重要。
基準結果：GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2
目前最有用的直接比較來自 Arena 的公開影像排行榜，彙整了盲測的左右比對人類偏好。
| Arena 基準 | GPT-Image-2.5 Sunburst | GPT-Image-2.5 Flare | Nano Banana 2 |
|---|---|---|---|
| 文生圖 Arena 分數 | 1421±13 | 1399±13 | 1261±5 |
| 文生圖排名 | #1 | #2 | #9 |
| 文生圖投票數 | 3,149 | 2,856 | 41,957 |
| 單圖編輯分數 | 1520±9 | 1491±9 | 1387±4 |
| 單圖編輯排名 | #1 | #2 | #12 |
| 單圖編輯投票數 | 6,704 | 5,676 | 157,693 |
在文生圖生成上，Sunburst 目前領先 Nano Banana 2 共 160 分，Flare 領先 138 分。在單圖編輯上，Sunburst 領先 133 分，Flare 領先 104 分。
這些都是人類偏好的早期大差距，且編輯結果與 OpenAI 對 Sunburst 的定位相當一致。不過，可信度的但書很重要。
Arena 將兩個新的 OpenAI 條目標示為 Preliminary，投票僅數千；Nano Banana 2 則擁有數萬次文生圖投票與超過 15 萬次影像編輯投票。隨著更多比較出現，新 OpenAI 的分數可能會有較大變動。
Arena 分數衡量的是在其測試分布上的相對人類偏好。160 分的差距並不意味著某模型在影像品質上有固定百分比的優勢。
因此，該基準應被解讀為支持 GPT-Image-2.5 的強烈早期證據，而非證明其在每項生產任務上都勝出。
功能比較：GPT-Image-2.5 與 Nano Banana 2
影像編輯
目前在這個面向上答案最明確：GPT-Image-2.5 佔優，且 Sunburst 更強。
原因有三。首先，編輯精度是 OpenAI 新一代的明確設計目標。其次，Sunburst 專為編輯精準比生成速度更重要的工作流程最佳化。第三，獨立偏好信號指向相同方向：Sunburst 目前位居 Arena 的單圖編輯排行榜首位。
這種結合使其特別適合產品攝影、活動修訂、品牌資產、參考驅動的角色工作與迭代式創意生產。
Nano Banana 2 仍是有能力的對話式編輯器。差異不是能不能編，而是 OpenAI 目前看來更能最小化非預期變動，而 Google 在編輯流程中提供更多周邊智慧與對齊。
文字與資訊圖表
兩家公司如今都重視文字渲染，但切入點不同。
OpenAI 強調資訊圖的準確性與版面，Images 2.5 旨在透過越來越詳細的指令保留階層與構圖。
Google 強調精準的文字渲染與翻譯。Nano Banana 2 也可在生成前使用搜尋對齊取得資訊。
對於靜態海報、廣告、UI 概念或以精確空間結構為主的版面，GPT-Image-2.5 是更具吸引力的第一個測試。對於在地化或以資訊為驅動、且需要即時事實脈絡的圖像，Nano Banana 2 可能提供更實用的端到端工作流，因為搜尋對齊能直接成為生成的一部分。
兩者在未經生成後驗證時，都不應被信任於發布關鍵數字或法律資訊。影像生成模型仍可能產生視覺上可信但不正確的文字。
寫實度
此類別不如排行榜暗示般決定性。
OpenAI 表示 Images 2.5 改善自然光、材質與可辨識的參考主體。Google 也提出相似主張：更寫實的品質、更銳利的細節、更豐富的材質與鮮明光影。
若干早期的直接比較偏向 Nano Banana 2 在攝影機感、材質與自然產品場景上較好，而 GPT-Image-2.5 在重文字的版面與可控編輯上較佳。這些觀察有用，但屬主觀測試，而非跨供應商的標準化基準。
在生產評估上，寫實度應以你自己的提示分布測試：膚質與髮絲、亮面與霧面產品、透明材質、布料、食物、建築、室內光線、電影級景深，以及參考照片的身份保真。
對產出數千素材的團隊而言，每張採納影像的成本比哪個模型能產出最漂亮的單張示例更具參考價值。
解析度與長寬比
此處 Nano Banana 2 具有較明確優勢。
Google 支援 0.5K、1K、2K 與 4K 生成。API 也支援包含 1:4、4:1、1:8 與 8:1 的極端長寬比。
- 網站 Hero 橫幅
- 全景背景
- 行動端縱向故事創意
- 高挑的產品陳列
- 長幅推廣圖
- 多格式廣告活動
GPT-Image-2.5 提供自訂尺寸，支援約 1:3 至 3:1 的長寬比，最長邊 3840 像素，且目前規格下最大輸出面積為 8,294,400 像素。
OpenAI 另有一項對合成流程的優勢：明確支援透明 PNG 與 WebP 背景。
因此劃分很簡單：Nano Banana 2 在極端畫布彈性與原生 4K 等級上取勝；當需要透明與可控素材編輯時，GPT-Image-2.5 特別具吸引力。
即時且具依據的生成
這是 Google 具有明顯架構優勢的領域。
Nano Banana 2 支援 Google 網頁與圖片搜尋對齊。生成請求因此可在輸出前使用檢索到的文字與視覺資訊作為上下文。
這改變了開發者能打造的內容。以旅遊應用生成地標說明圖為例：一般影像模型大多依賴訓練期間所編碼的資訊，或應用程式明確提供的參考。Nano Banana 2 則能將搜尋納入生成流程。
同樣機制有助於視覺研究、產品探索、教育內容與即時資訊圖。GPT-Image-2.5 在影像模型層級未記載同等的原生搜尋對齊。
若你的應用程式已在外部執行檢索，該劣勢會變小；若你希望在單一 Gemini 工作流內完成檢索與影像生成，Google 的實作要簡單許多。
價格：GPT-Image-2.5 與 Nano Banana 2（官方 API 與 CometAPI）
| 模型 / 計費單位 | 官方 API | CometAPI | 解讀 |
|---|---|---|---|
| GPT-Image-2.5 文字輸入 | $5 / 1M tokens | $4 / 1M tokens | 以 Token 計價的輸入 |
| GPT-Image-2.5 圖片輸入 | $8 / 1M tokens | 依供應商即時報價 | 隨輸入與品質而異 |
| GPT-Image-2.5 圖片輸出 | $30 / 1M image tokens | $24 / 1M output tokens | 品質階梯會改變每張圖成本 |
| Nano Banana 2 — 0.5K | $0.045 / image | $0.0360 / image | 固定解析度等級 |
| Nano Banana 2 — 1K | $0.067 / image | $0.0536 / image | 固定解析度等級 |
| Nano Banana 2 — 2K | $0.101 / image | $0.0808 / image | 固定解析度等級 |
| Nano Banana 2 — 4K | $0.151 / image | $0.1208 / image | 固定解析度等級 |
| Nano Banana 2 批次 | 約比標準等級低 50% | 請查詢供應商可用性 | 最適合非同步大量任務 |
兩者的定價模型差異足夠大，僅比較每百萬輸出 Token 的美元成本會有誤導。
注意：
- 表面上的每百萬影像 Token $30 對 $60 的差距，並不代表 GPT-Image-2.5 自動便宜一半。兩家在影像輸出的 Token 化方式不同，且 OpenAI 的消耗也會隨品質階梯而變。
- Google 透過公布明確的解析度定價讓預算編列更簡單：0.5K 為 $0.045、1K 為 $0.067、2K 為 $0.101、4K 為 $0.151。批次 API 大約分別降至 $0.022、$0.034、$0.050 與 $0.076。
- OpenAI 則讓開發者在 low、medium、high、xhigh 與 max 間移動，當應用希望先出便宜草稿、最後再出較昂貴成品，而非固定品質目標時，這會更有利。
如何節省成本並降低整合複雜度
對不想同時維護 OpenAI 與 Google 兩套整合的開發者，兩家模型都可透過 CometAPI 存取。CometAPI 上的 GPT-Image-2.5 Sunburst API 目前顯示每百萬輸入 Token 為 $4、輸出 Token 為 $24，相較於官方對應的 $5/$30 價格面向更低。
CometAPI 上的 GPT-Image-2.5 Flare API 使用相同的 $4/$24 公告 CometAPI Token 費率，對應輸入/輸出面向。
透過單一 API 同用兩種模型，對不具有單一主導影像工作負載的應用特別有用。創意平台可將具對齊或極端長寬比的生成送至 Google 模型，使用 Flare 進行快速 OpenAI 生成，並把高價值的迭代編輯交給 Sunburst。
架構上的優勢不只是「模型更多」，而是能依單次請求選擇模型，而不必讓整個應用遷就某一家供應商的長短。
GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2：哪些功能最重要？
| 面向 | GPT-Image-2.5 | Nano Banana 2 | 較佳選擇 |
|---|---|---|---|
| 盲測文生圖偏好 | 目前 Arena 領先 | 目前落後於 2.5 | GPT-Image-2.5 |
| 盲測單圖編輯偏好 | 目前 Arena 領先 | 具競爭力但較低 | GPT-Image-2.5 |
| 精準編輯 | 主要設計重點 | 強大的對話式編輯 | GPT-Image-2.5 |
| 多輪次編輯保留 | 2.5 的重要改進 | 強勁的主體一致性 | GPT-Image-2.5，早期小幅領先 |
| 即時網路知識 | 無原生模型層級對齊文件 | 網頁 + 圖片搜尋 | Nano Banana 2 |
| 極端長寬比 | 1:3 至 3:1 | 可達 1:8 / 8:1 | Nano Banana 2 |
| 最大輸出格式 | 彈性，高度最長邊 3840 px | 原生等級最高至 4K | Nano Banana 2 |
| 透明資產 | 明確支援 PNG/WebP | 非主要特性 | GPT-Image-2.5 |
| 多角色一致性 | 強參考保留 | 文件標示可達 5 位角色 | Nano Banana 2（依文件標示規模） |
| 多物件一致性 | 強參考保留 | 文件標示可達 14 個物件 | Nano Banana 2（依文件標示規模） |
| 國際化文字/在地化 | 有所提升 | 明確聚焦 i18n 與翻譯 | Nano Banana 2 |
| 品質控制 | 六種品質設定 | 以解析度為主 | GPT-Image-2.5 |
| 批次經濟性 | 2.5 未明確作為主打 | 原生批次 API | Nano Banana 2 |
| 高量工作流程 | Flare 為此而設計 | Flash 架構 + 批次 | 視工作負載而定 |
| 高品質最終編輯 | Sunburst | 通用的 Flash 模型 | GPT-Image-2.5 Sunburst |
這張表說明為何只選「唯一贏家」會模糊更有用的答案。OpenAI 打造了品質與編輯控制的階梯；Google 打造了推理、對齊與解析度的堆疊。
實務應用：相同提示詞範例
Prompt: Photorealistic product photograph of a matte black water bottle standing on a pale concrete ledge. Soft morning light from the left, gentle reflections, shallow depth of field. Centered composition, Include ONLY this text (verbatim): headline "YOURS TO CREATE" in bold sans-serif across the top, subhead "Limited Edition" smaller at the bottom. No other text or logos.
GPT Image 2.5（Sunburst）：
Nano Banana 2：
應該選哪個模型？
何時選擇 GPT-Image-2.5……
當一次糟糕的編輯代價高於多等幾秒生成時間時，選擇 OpenAI 系列。
- 電商產品攝影（產品本身必須保持不變）
- 需多次可控修訂的廣告創意
- 以參考為主導的角色或主題轉換
- 海報、品牌版面與結構化視覺素材
- 透明的產品或設計元素
- 迭代式創意應用
- 從草稿到成品的品質階梯型工作流程
在該系列內，需要吞吐與迭代速度時用 Flare；需要仔細保真且可接受較高延遲的最終素材時用 Sunburst。
實用準則：Flare 用於迭代；Sunburst 用於審批定稿。
何時選擇 Nano Banana 2……
當影像生成是更大資訊或多模態工作流的一部分，而非孤立的渲染步驟時，選擇 Google 的模型。
- 具對齊的視覺搜尋
- 即時事件或真實世界資訊圖
- 國際化與多語系創意
- 極端縱向或橫向素材
- 高解析度 4K 工作流程
- 多角色與多物件構圖
- 批次生成
- 已基於 Gemini 打造的應用
- 需要可預期解析度分級成本的高量管線
實用準則：Nano Banana 2 適合具上下文的規模化生成。
何時同時使用兩者……
答案是肯定的，對許多生產系統而言，這更穩健。
沒有技術理由規定第一個模型必須執行最終編輯。一個團隊可以用 Nano Banana 2 取得即時視覺脈絡並產生具對齊的概念稿，再交給 GPT-Image-2.5 進行嚴密控制的最終修訂。另一個應用可用 Flare 快速產生多變體，只把困難的編輯導向 Sunburst，並把超出 OpenAI 偏好長寬比範圍的格式留給 Nano Banana 2。
CometAPI 讓此路由策略更容易，因為應用可在同一 API 基礎上，為不同任務選擇 GPT-Image-2.5 Flare、GPT-Image-2.5 Sunburst 或 Nano Banana 2。
與其問要押寶哪家公司，更好的工程問題是：針對這次請求，哪個模型能最小化成本與返工？
最終結論：GPT-Image-2.5 或 Nano Banana 2？
若僅根據當前的盲測偏好基準，GPT-Image-2.5 勝出。
Sunburst 與 Flare 目前分居 Arena 文生圖排行榜前兩名，單圖編輯排行榜亦為前兩名。與 Nano Banana 2 的差距足夠大，不應視為雜訊。
但這是早期結果。OpenAI 的條目仍為初步，投票數遠少於對手。
對專業編輯而言，證據仍足以讓 Sunburst 成為首試模型。其產品定位、編輯架構與早期獨立偏好數據一致指向同一結論。
對一般應用開發而言，答案更平衡。Nano Banana 2 提供排行榜不易衡量的能力：搜尋對齊、Gemini 推理、0.5K 到 4K 的解析度等級、極端長寬比、文件化的多參考規模，以及折扣的批次 API。
實務上：當精準與編輯保真最重要時選 Sunburst；當你想要 OpenAI 的新品質水準與更快迭代時選 Flare；當你更在意對齊、彈性格式、規模與可預期的影像經濟時選 Nano Banana 2。
對同時面對三種工作負載的團隊，透過 CometAPI 使用 GPT-Image-2.5 API 與 Nano Banana 2 API，可讓每個請求都導向最適合的模型。
常見問題
GPT-Image-2.5 比 Nano Banana 2 更好嗎？
以目前 Arena 的人類偏好基準而言，是。Sunburst 與 Flare 在文生圖與單圖編輯上皆高於 Nano Banana 2。不過，GPT-Image-2.5 的結果仍為初步，不應視為對所有工作流程的絕對優勢。
GPT-Image-2.5 的 Flare 與 Sunburst 有何差異？
Flare 是 OpenAI 為高品質日常與高量生成提供的更快預設。Sunburst 為精準導向變體，面向高階創意生產與細緻編輯。Sunburst 一般會以更長的生成時間換取更緊的控制。
Nano Banana 2 比 GPT-Image-2.5 更快嗎？
尚無足夠受控的跨供應商官方基準可給出通用答案。OpenAI 表示 Flare 相較前代影像模型可降低延遲最高 50%，而 Google 將 Nano Banana 2 定位為低延遲的 Flash 模型。實際延遲應以相同提示、解析度與並發條件下自行基準測試。
哪個模型更適合影像編輯？
目前 GPT-Image-2.5 的證據更強。Sunburst 領先 Arena 的單圖編輯排名，且 OpenAI 專為精準、可控的編輯與跨多次修訂的更強保真而設計。
哪個模型更適合在影像中生成文字？
兩者都很強。OpenAI 強調資訊圖的準確性、版面與精準編輯；Google 則強調國際化文字渲染、翻譯與有依據的資訊。對結構化品牌版面，GPT-Image-2.5 是強力首選；對多語或搜尋對齊的圖文，Nano Banana 2 尤其實用。
GPT-Image-2.5 是否支援 4K 影像？
GPT-Image-2.5 支援彈性自訂尺寸，且文件化的最長邊為 3840 像素，最大輸出面積 8,294,400 像素。因此不宜直接說它擁有與 Nano Banana 2 同樣的 4096×4096 4K 等級。
哪個模型的長寬比支援更好？
Nano Banana 2 支援更極端的畫布，包括 1:4、4:1、1:8 與 8:1。GPT-Image-2.5 的文件化範圍約為 1:3 至 3:1。
我能透過 CometAPI 同時使用 GPT-Image-2.5 與 Nano Banana 2 嗎？
可以。開發者可透過 CometAPI 同時使用兩個系列，並將不同影像生成工作導向不同模型，而不必維護完全分離的供應商整合。