重點摘要
Nano Banana 2.1 是高效、以參考資料為導向的生成與有根據的資訊圖表工作流程的有力選擇。GPT Image 2.5 Flare 適合作為快速且多用途的預設；Sunburst 針對高階影像保真度與更嚴謹的編輯。不存在通吃的贏家：請依任務成功率、保真度、延遲與每張被接受影像的總成本來選擇。
關鍵要點
- Nano Banana 2.1 結合 1K–4K 輸出與整合搜尋的 grounding。Google 文件載明每個提示最多支援 14 張輸入圖像；參考構成與供應商特定端點限制仍然適用。
- GPT Image 2.5 提供 Flare（日常創作）與 Sunburst（精準導向的創作與編輯）。
- 報告的人類偏好評分傾向 GPT Image 2.5，但排行榜結果具時間敏感性，不能替代受控測試。
- 兩家供應商皆採用代幣計費。Google 另公布以解析度換算的每張影像等效費用；請在匹配品質下比較總成本。
- 企業使用時，應最佳化每張通過審核影像的成本，而非僅看單次呼叫的宣傳價格。
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5 一覽
| 決策因素 | Nano Banana 2.1 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|---|
| 優先測試場景 | 參考融合與有根據的資訊圖表 | 日常生成與快速迭代 | 以精準為重的生成與編輯 |
| 輸入 / 輸出 | 文字、圖像、影片、PDF → 圖像與文字 | 文字/圖像 → 圖像 | 文字/圖像 → 圖像 |
| 生成控制 | 1K–4K；可配置的思考模式 | 尺寸與品質控制 | 尺寸與品質控制 |
| 參考工作流程 | Google 文件載明每個提示最多 14 張輸入圖像；需檢查支援的參考組合與供應商端點限制 | 多重參考；側重保留的測試 | 以高級編輯為定位；未納入所引五項任務實驗 |
| 官方圖像輸出計費 | $30/MTok Standard；1K 等效 $0.0336 | $30/MTok Standard；實際費用視用量而定 | $30/MTok Standard；實際費用視用量而定 |
| 獨立偏好分數 | 1328 生成 / 1428 編輯 | 1398 生成 / 1481 編輯 | 1425 生成 / 1524 編輯 |
| CometAPI 狀態檢查 | 顯示為可用 | 顯示為可用 | 獨立路由未確認 |
| 決策指標 | 達到所需品質的每張通過審核影像成本 | 達到所需品質的每張通過審核影像成本 | 達到所需品質的每張通過審核影像成本 |
本摘要將供應商規格與獨立偏好評分分開呈現。Arena 分數為 Preliminary，反映 2026 年 10 月 6 日快照；API 狀態於 2026 年 10 月 8 日檢查。詳細條件與來源見下文章節。
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5：概述與規格
什麼是 Nano Banana 2.1？
Google 的 Nano Banana 2.1 是一款多模態影像生成與編輯模型，具備1K、2K 與 4K 輸出、多參考工作流程，以及 Google Search grounding。它強調字體排印、版面配置與創作生產的迭代一致性。
開發者可在 CometAPI 使用 Nano Banana 2.1 API，模型識別碼為 gemini-nano-banana-2.1。
什麼是 GPT Image 2.5？
OpenAI 於 2026 年 9 月 8 日宣布 GPT Image 2.5。其官方發表文章指出相較早先的 Images 2.0 生成，在光影、材質、主體保留與延遲方面有改進，延遲最多可降低 50%。該提升並非與 Google 的正面對比結果。
GPT Image 2.5 Flare 針對日常創作與快速迭代最佳化。GPT Image 2.5 Sunburst 則定位於高保真視覺與更細緻的編輯，生成時間較長。
開發者可在 CometAPI 評估 GPT Image 2.5 Flare API，並使用相應的模型端點評估 Sunburst 變體。
模型規格
Google 模型規格說明 Nano Banana 2.1 的支援輸入與代幣上限。Flare 規格與Sunburst 規格描述文字/圖像輸入、圖像輸出與代幣定價。這些規格未建立產品架構與參數量。資訊查核於 2026 年 10 月 8 日。官方 Nano Banana 2.1 模型卡確認該模型基於 Gemini 3.6 Flash。這確立了模型譜系；不應從 API 規格推斷參數量與實作細節。資訊查核於 2026 年 10 月 8 日。
| 規格 | Nano Banana 2.1 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|---|
| 開發者 | OpenAI | OpenAI | |
| 發布 | 2026 年 10 月 6 日 | 2026 年 9 月 8 日 | 2026 年 9 月 8 日 |
| 模型 ID | gemini-nano-banana-2.1 | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| 主要角色 | 高效的多模態創作 | 快速日常生成 | 高保真生成/編輯 |
| 影像尺寸 | 1K / 2K / 4K | 於 API 限制內自訂 | 於 API 限制內自訂 |
| 參考輸入 | 每個提示最多 14 張輸入圖像；受參考構成與端點限制所制約 | 多圖參考工作流程 | 多圖參考工作流程 |
| 搜尋 grounding | 原生 Google grounding | 未聲明同等原生功能 | 未聲明同等原生功能 |
| 精準編輯 | 對話式編輯與語義遮罩；需驗證端點是否支援指定遮罩 | 支援 | 核心強調 |
| 透明背景 | 依工作流程驗證 | 支援 | 支援 |
| 批次處理 | 支援 | 支援 | 支援 |
| 輸入 / 輸出 | 文字、圖像、影片、PDF → 圖像與文字 | 文字/圖像 → 圖像；無音訊/影片 | 文字/圖像 → 圖像；無音訊/影片 |
| 輸入/輸出代幣上限 | 131,072 輸入；32,768 輸出 | 此處未建立可比的內容上限 | 此處未建立可比的內容上限 |
| 推理控制 | minimal、medium（預設）、high thinking | 影像品質控制；無對應 Gemini 思考等級 | 影像品質控制；無對應 Gemini 思考等級 |
| 架構 / 程式 | 基於 Gemini 3.6 Flash；此處未建立參數量；不支援程式執行 | 此處未披露詳細架構；圖像工作流，非程式模型 | 此處未披露詳細架構；圖像工作流，非程式模型 |
比較結論：Google 提供整合式 grounding 與更廣的多參考輸入。OpenAI 在速度優化與保真優化之間有更清晰的區分。
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5：效能
官方能力說明
Google 強調參考融合、字體排印與搜尋 grounding；OpenAI 強調保真度、本地化編輯與相較其前代更快的生成。這些官方描述界定能力與測試重點；並未建立跨供應商的受控品質排名。
獨立評估：Arena 與同提示測試
基準測試回答不同問題。人類偏好衡量感知輸出吸引力；編輯測試衡量對來源的保真；生產 KPI 衡量核可結果與財務效率。單一分數無法取代這三者。
| 模型 | 報告的文字轉圖像 Elo | 報告的圖像編輯 Elo |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | 1,425 | 1,524 |
| GPT Image 2.5 Flare | 1,398 | 1,481 |
| Nano Banana 2.1 | 1,328 | 1,428 |
以上分數已對照 Arena 於 2026 年 10 月 6 日的排行榜快照，並於 2026 年 10 月 8 日確認。三者皆標記為 Preliminary。Sunburst 在文字轉圖像得分 1425 ±7、單圖編輯 1524 ±5；Flare 分別為 1398 ±7 與 1481 ±5；Nano Banana 2.1 為 1328 ±9 與 1428 ±6。這些為第三方人類偏好評分，非供應商官方基準或準確率百分比。
Arena 文字轉圖像評分與Arena 單圖像編輯評分衡量不同任務且採不同分數尺度。請勿以兩欄相減推斷編輯改善。評分取決於抽樣提示、投票與模型設定，會隨新增投票而變動。
另一個五個提示的編輯性實驗判定：Flare 在三項任務表現較佳，Nano Banana 2.1 在一項較佳，另有一項平手。基於每項僅一次生成，無法據此建立母體層級的優勢。
Fuser 的原始實驗於 2026 年 10 月 6 日進行，包含五項任務、每模型一次生成、無重試、以目視檢查。Nano Banana 2.1 使用 2K；Flare 使用自動品質並請求 1536×1024 或 1024×1536 的生成，方形編輯為 1024×1024。雖匹配 PNG 輸出與任務長寬比，但像素尺寸與品質設定不等。同參考測試使用 FLUX.2 [pro] 的圖像。未測試 Sunburst；其高階定位不應被呈現為此實驗中的觀察性勝出。
比較結論：現有證據在部分對保真敏感的情境偏向 GPT Image 2.5；同時 Nano Banana 2.1 在構圖與成本仍具吸引力。做出採購或部署決策應以具統計意義的重複試驗為準。
寫實度與構圖
視覺寫實應以自然光影、材質、解剖、材質與一致構圖評估。所引五項第三方同提示比較中，Nano Banana 2.1 對產品構圖略勝，而 GPT Image 2.5 Flare 在仿真場景略勝。Sunburst 未納入該五項測試；其高保真定位屬產品主張，該實驗無法據此判定 Sunburst 較其他模型更寫實。
文字渲染與資訊圖表
Nano Banana 2.1 強調字體排印與複雜版面。GPT Image 2.5 亦可產出海報並修訂內嵌文字。在小樣本同提示示例中，兩者均正確呈現所需海報字樣。對於商業關鍵標示，應將字體排印視為校對與 QA 要求，而非理所當然已解決。
| 視覺目標 | Nano Banana 2.1 | GPT Image 2.5 | 建議評估方式 |
|---|---|---|---|
| 擬真度 | 良好的寫實與編排 | 良好的光影與材質 | 盲測使用者偏好 |
| 行銷海報 | 字體/版面改善 | 高保真構圖 | 文字正確性 |
| 產品影像 | 強勢的物件編排 | 良好的參考保真 | 標籤與幾何完整性 |
| 有根據的資訊圖表 | 原生搜尋支援 | 需外部驗證事實 | 事實正確性 |
| 多參考資產 | Google 文件載明每提示最多 14 張；請驗證支援的參考組合與端點 | 多重參考 | 身份一致性 |
比較結論：兩家皆未提供定論性官方跨模型品質基準。請使用重複取樣與匹配的創作簡報進行評估。
編輯與參考保留的證據
Nano Banana 2.1 參考工作流程
Google 在其影像生成指南中的原始多參考示例，展示了由參考輸入組合的辦公群像。未作修改並標注來源為 Google；除另有註明外，該指南以 CC BY 4.0 授權。此為官方工作流程示意，並非與 GPT Image 2.5 的同提示比較或品質量測結果。
Nano Banana 2.1 支援多圖融合與對話式編輯。Google 的編輯指南描述以指令進行語義遮罩，這不同於假設每個端點皆具備專用二值遮罩參數。Google 文件載明每個提示最多 14 張輸入圖像。這不代表任意 14 張參考皆受支援：其指南針對此模型特別建議最多 10 個物件參考與最多 4 個角色參考。於送出大量圖像前，請檢查適用的參考構成與所選平台或 API 端點；第三方閘道可能另有限制。
GPT Image 2.5 編輯工作流程
OpenAI 強調局部變更與主體保留。其影像提示指南鼓勵同時明確指出需要變更與必須保持不變的部分。當需取代昂貴的手動修圖時，Sunburst 值得優先評估。
在一項五任務比較中，Flare 在更換背景且保留產品瓶身與標籤時更忠實，並較佳保留了參考角色的視覺細節。這些來自極小樣本的觀察，並非 Sunburst 的可重現獨立基準。
| 編輯任務 | 觀察到或文件記載的優勢 | 注意事項 |
|---|---|---|
| 更換背景且保留產品 | 第三方測試中 GPT Image 2.5 Flare | 僅單次執行 |
| 重複角色參考 | Nano：多參考；Flare：保真良好 | 需多次重複試驗 |
| 輕微局部編輯 | GPT Image 2.5 Sunburst 定位 | 檢查實際變更像素 |
| 多物件視覺融合 | Nano Banana 2.1 | 檢查物件一致性 |
生成速度與測試條件
OpenAI 指出 GPT Image 2.5 相較 Images 2.0 可將延遲最多降低 50%。此說明並未直接與 Nano Banana 2.1 對比。Flare 為速度導向變體；Sunburst 優先品質，處理時間較長。
Nano Banana 2.1 主打高效率生成，但尚無可比的供應商中立延遲基準。請在相同輸出尺寸下測試冷/熱請求；回報中位數、95 百分位延遲、失敗率與每分鐘通過審核的輸出數。
| 速度因子 | Nano Banana 2.1 | Flare | Sunburst |
|---|---|---|---|
| 市場定位 | 效率 | 速度 | 保真 |
| 官方跨供應商直接結果 | 尚未建立 | 尚未建立 | 尚未建立 |
| 建議指標 | 每分鐘通過審核影像 | 每分鐘通過審核影像 | 每分鐘通過審核影像 |
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5：成本
Nano Banana 2.1 定價
Google 的官方 Gemini API 定價公布按解析度計價的圖像輸出費用。這些為輸出費用，未含任何可能的輸入、思考、grounding、重試或其他費用。
| 解析度 | Standard/每張 | 批次/每張 | 1,000 張 Standard |
|---|---|---|---|
| 1K | $0.0336 | $0.0168 | $33.60 |
| 2K | $0.0504 | $0.0252 | $50.40 |
| 4K | $0.1134（由代幣推算） | $0.0567 | $113.40 |
在 4K，Google 顯示約 $0.113/張。其所述 3780 影像代幣以每百萬 $30 計算，推得 $0.1134，或 1000 張為 $113.40（尚未含其他費用）。表中 4K Standard 估算採此代幣計價；1K 與 2K 等效分別為 $0.0336 與 $0.0504。
GPT Image 2.5 定價
Flare 代幣費率與Sunburst 代幣費率與下列表格相符，於 2026 年 10 月 8 日查核。文字與圖像輸入費率不同；圖像輸出為 Standard $30/MTok、Batch $15/MTok。實際每張費用取決於輸出代幣用量、品質與尺寸。
| 代幣類別 | Flare / Sunburst 每 100 萬代幣 |
|---|---|
| 文字輸入 | $5.00 |
| 已快取文字輸入 | $1.25 |
| 圖像輸入 | $8.00 |
| 已快取圖像輸入 | $2.00 |
| 圖像輸出 | $30.00 |
| 批次圖像輸出 | $15.00 |
每張通過審核影像成本
未經實測代幣用量，請勿將這些費率換算為通用的每張成本。高品質影像或參考密集的編輯流程可能有不同的實際費用。
對生產經濟而言，請使用 每張通過審核影像成本 =（所有生成 + 編輯 + 重試成本）/ 通過審核的輸出數。看似便宜的影像模型若需要反覆修正，可能失去成本優勢。
CometAPI 計費與可用性
Nano Banana 2.1 的 CometAPI與 GPT Image 2.5 Flare 的 CometAPI列表於 2026 年 10 月 8 日顯示為 Available。Sunburst 的候選 URL 會導向供應商目錄，故此處未確認其獨立 CometAPI 路由。請在承諾支援前確認其模型 ID 與帳戶權限。閘道費率可能與供應商費率不同；顯示的輸入代幣價格不代表圖像輸出費用。
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5：比較與選擇
架構、多模態與 API 可用性
可被辯護的比較重點在營運層面：支援的輸入與輸出、每次提示的圖像上限、思考或品質控制、API 存取與量測結果。官方模型卡確認 Nano Banana 2.1 基於 Gemini 3.6 Flash。Nano Banana 2.1 接受更廣的輸入型態，而 GPT Image 2.5 以文字/圖像輸入產出圖像。已確認的模型譜系不代表未揭露的參數量，也不應據此推測內部實作。第一方支援與 CometAPI 路由需個別驗證，尤其是 Sunburst。
依工作負載選擇
| 工作流程 | 良好起點 | 理由 |
|---|---|---|
| 高量社群圖像創作 | Nano Banana 2.1 | 高效率且多才多藝的輸出 |
| 日常創意迭代 | GPT Image 2.5 Flare | 速度導向的模型 |
| 高階廣告影像 | GPT Image 2.5 Sunburst | 保真與編輯精準 |
| 搜尋加持的資訊圖表 | Nano Banana 2.1 | 原生 grounding |
| 敏感的產品編輯 | GPT Image 2.5 Sunburst | 以保留為導向的工作流程 |
| 具多參考的品牌角色 | Nano Banana 2.1 | 在支援的 Google 路由上每提示最多 14 張輸入圖像；請檢查參考構成與閘道限制 |
| 透明背景資產 | GPT Image 2.5 | 明確的透明輸出控制 |
在需要大量參考的創作、對成本敏感的生產與有根據的內容上，選擇 Nano Banana 2.1。一般快速創意任務選擇 Flare。當保留原始視覺細節比最快結果更重要時，評估 Sunburst。
如何取得 Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5？
請選擇原廠供應商以直接存取模型，或選擇支援的閘道以共享帳戶與計費工作流程。供應商可用性與閘道可用性相互獨立；選擇路由前請確認具體模型變體。
官方供應商存取
對於 Nano Banana 2.1，Google 官方模型頁面提供瀏覽器測試的 Google AI Studio 連結，並提供 Gemini API 文件以供應用程式存取。開始前請確認帳戶可用性並檢視適用的使用限制。
對於 GPT Image 2.5，請使用 OpenAI API 並查閱 Flare 或 Sunburst 變體的官方文件。日常快速迭代選 Flare；在保真敏感的工作上評估 Sunburst；帳戶存取與速率限制需個別確認。
CometAPI 存取
CometAPI 列出 Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5 Flare。開啟相關模型頁查看目前可用性、價格與 API 快速上手，然後登入以建立 API 金鑰。這提供透過單一閘道比較兩個模型的替代路徑。本文未確認 Sunburst 經由 CometAPI 的存取。
要開始比較，請選擇可用模型，檢視其定價與輸出限制，並以相同的提示與來源圖像分別嘗試。記錄生成時間、通過審核輸出與實際用量成本。詳細整合指引請參閱連結的 API 文件，而非本模型比較。
| 模型 | API 識別符 |
|---|---|
| Nano Banana 2.1 | gemini-nano-banana-2.1 |
| GPT Image 2.5 Flare | gpt-image-2.5-flare |
| GPT Image 2.5 Sunburst | gpt-image-2.5-sunburst |
結論
Nano Banana 2.1 是針對參考融合、有根據視覺與可擴展內容管線的高效率選擇。GPT Image 2.5 Flare 提供廣泛的創意實用性，而 Sunburst 針對最嚴苛的生成與編輯任務。與其盲目標準化於單一供應商，不如將日常請求導向合適且經濟的模型，並將昂貴的精準度保留給真正受益的輸出。
常見問題
如何公平比較 Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5？
將視覺偏好與任務正確性分開。使用相同的創作簡報與參考，先定義可接受解析度與可讀文字，再進行生成，並對重複輸出進行盲審。記錄每次嘗試、拒絕與編輯。若 API 尺寸不同，請在最終交付尺寸比較並揭露任何調整；單次勝出不構成模型層級優勢。
失敗的影像生成應如何納入 API 預算？
將被拒影像、編輯呼叫與重試的費用計入分子，分母只計通過審核的資產。另行記錄失敗狀態與實際計費用量，因為未成功請求不一定會計費。以重複批次估算範圍，而非以標價乘上所需最終張數。
Google Search grounding 能保證資訊圖表文字準確嗎？
不能。grounding 提供相關資訊，但不保證每個數字、標籤或渲染字母均正確。請於生成前驗證來源事實，並將最終影像與之校對。對於經常變動的資料，保留研究日期，並考慮將經驗證的標示置於獨立設計圖層。
是否能以單一整合在 Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5 之間切換？
共享閘道可簡化帳務，但請求與回應結構仍不同。請保留模型特定的介面以處理參考、思考或品質設定、輸出尺寸與圖像解碼。在依賴自動回退前，先為每條啟用路由測試一個小而可接受的請求，並明確處理同步、URL 與非同步回應。