博客 · 2026-10-09
今年秋天，大多数团队在挑图像模型时都在这两个之间犹豫：Google 2026 年 10 月 6 日发布的高效 Flash 档模型 Nano Banana 2.1，以及 OpenAI 2026 年 9 月 9 日发布、分 Flare 和 Sunburst 两档的 GPT Image 2.5。我们把同样的五条提示词、同样的参考图，分别交给 Nano Banana 2.1 和 high 画质的 GPT Image 2.5 Sunburst，结果原样并排放在下面。
先说明利益关系：我们运营 apimodels.app，一个用同一个 key 就能调用这两个模型的 API 平台，下面所有测试都是在上面跑的。
批量出图、超宽或超长画幅、要求画面其余部分纹丝不动的编辑，选 Nano Banana 2.1。会被凑近看的主视觉、密集排版、需要透明底的图，选 GPT Image 2.5 Sunburst。在我们这五条提示词上，两个模型所有文字都写对了，所以光看文字准确度分不出高下。
Nano Banana 2.1 是 Google 的高效图像生成与编辑模型，基于 Gemini 3.6 Flash，Google 称它是 Gemini 3 Pro Image 更高效的对应版本。它输出 1K、2K、4K，支持 15 种画面比例，包括新增的 1:4、4:1、1:8 和 8:1；在 apimodels.app 上最多可传 10 张参考图。Google 模型卡给出的多角色编辑得分是 1106、信息图事实准确度 0.521，Nano Banana 2 分别是 978 和 0.179。
GPT Image 2.5 是 OpenAI 的图像模型，API 上是两个能力相同的模型：更快的默认档 gpt-image-2.5-flare，以及每张图花更多时间抠细节的 gpt-image-2.5-sunburst。两档都能只改你指定的区域、在多轮编辑中保持角色不变、原生输出透明底 PNG，支持六种画面比例（21:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16）。价格由分辨率和画质（low 到 max）共同决定。
1K 2K 4K
Nano Banana 2.1 $0.024 $0.04 $0.064
GPT Image 2.5 Sunburst $0.03 $0.04 $0.16 (high 画质)
GPT Image 2.5 Flare $0.02 $0.025 $0.045 (medium 画质)2K 档 Nano Banana 2.1 和 high 画质的 Sunburst 同为 $0.04；4K 档 Sunburst high 是 $0.16，Nano Banana 2.1 是 $0.064。medium 画质的 Flare 在三个档位上都是三者中价格最低的，如果你要走量、Flare 的画质又够用，这一点值得知道。在 apimodels.app 上，失败的请求不扣费。
五条提示词，每个模型各跑一次，输出 2K，GPT Image 2.5 Sunburst 用 high 画质。编辑和融合类测试两边用的是完全相同的参考图。图没有修，也没有从多次结果里挑最好的。人物、餐馆和 HEARTH & CLAY 标志都是为测试虚构的。每条提示词只跑一次，是抽样不是基准测试，下面看到的差异请当作倾向来理解。
提示词要求一张面馆海报，包含三段文字：大号毛笔字「Winter Specials」、下方的「冬季限定」、底部的「Open daily 11:00–22:00 · 18 Lantern Street」。两个模型都把三段文字放对了，中文和连接号都没错，也都没有多加字。GPT Image 2.5 Sunburst 画出了更丰富、更有电影感的街景和青花瓷碗；Nano Banana 2.1 是更扁平、更接近菜单设计的插画风。这里的差别在风格，不在准确度。
从采摘到冲煮六个步骤，每步一个短标签，烘焙那一步下面再加一行小注。两个模型的六个标签和小注都写对了。GPT Image 2.5 Sunburst 在每两步之间只画了一根直箭头，流程一眼就能读顺；Nano Banana 2.1 前几步之间的箭头绕了回去，不过每张插画都和标签对得上，还在各步骤里画了人。如果是一张需要读者一眼看清顺序的幻灯片，我们会用 Sunburst 这版。
两个模型拿到的是同一张虚构快递员 Mira 的三视图设定稿，要求她在雨夜骑车穿过夜市，脸、发型、眼镜、夹克、短裤、球鞋和包都保持不变。两边都保住了所有列出的细节，连橙色臂章都在。GPT Image 2.5 Sunburst 的光影更深、湿地面倒影更足，店招是能读的真字；Nano Banana 2.1 更贴近设定稿的扁平画风，店招是装饰性的伪文字。如果背景里的字会被人读到，这一点就有区别。
要求把花瓶换成「插着一枝桉叶的透明小玻璃瓶」，桌子、椅子、窗户、窗帘、地板、光线和机位保持不变。两个模型都只换了花瓶。GPT Image 2.5 Sunburst 严格按「一枝」来画；Nano Banana 2.1 在瓶里放了三四枝。两边其余部分都和原图对得上。
两张参考图：一张茶壶照片、一个 logo，要求把 logo 压印进陶土，茶壶、石板、光线和背景都不变。两边都在壶身弧面上压出了清晰可读的 HEARTH & CLAY 印章。Nano Banana 2.1 完全保持了原图构图；GPT Image 2.5 Sunburst 对 logo 双圆环的还原更忠实，但轻微重新取景，茶壶在画面里变大了。如果 SKU 变体图要逐像素对齐，Nano Banana 2.1 的表现更稳妥。
超宽和超长画幅只有 Nano Banana 2.1 能做：8:1、4:1、1:4、1:8 都不在 GPT Image 2.5 的六种比例里。上面这张横幅在 2K 档是 5856×704。说一个我们自己踩到的问题：第一次字写得小，Nano Banana 2.1 糊掉了一个词；改成字高约为横幅高度的五分之一后就正常了。透明底 PNG 则只有 GPT Image 2.5 能做；Nano Banana 2.1 的 API 没有透明背景选项。
我们不用这五次测试给速度排名，因为测试期间有几单在上游线路之间重试过。按 apimodels.app 上更长时间的样本，Nano Banana 2.1 在 1K、2K 档通常 15 到 30 秒出图；我们之前对 GPT Image 2.5 做过 40 次实测，Flare 中位 24.8 秒，Sunburst 中位 40.0 秒。如果有人在页面上等图，Nano Banana 2.1 或 Flare 更稳妥。
Nano Banana 2.1：大批量的产品图和商品列表图、社媒图、带标签的示意图、超宽横幅和竖版长图，以及要求改动之外一切原地不动的编辑和 logo 融合。
GPT Image 2.5 Sunburst：会被凑近看的主视觉、背景文字必须是真字的场景、排版密集的版面，以及任何需要透明底的图。GPT Image 2.5 Flare：能力相同，延迟更低，medium 画质下是三者中单张价格最低的。
如果你需要 Nano Banana 2.1 的思考档位、Google 搜索检索或者用满 14 张参考图，请直接调用 Google Gemini API；apimodels.app 最多支持 10 张参考图，暂未透传这些选项。如果图里要放整段文案或极小的字，两个模型在 1K 下都不可靠，请用 2K 或 4K 渲染，或者出图后在设计工具里加字。另外，每条提示词只跑了一次，换一条提示词，差距小的结论可能就反过来。
两个模型都可以在 apimodels.app 上用同一个 API key 调用，模型名分别是 nano-banana-2-1、gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare，切换只改一个字符串。这些测试图出自 Nano Banana 2.1 的九个用法案例，每个案例的完整提示词都在 Nano Banana 2.1 模型页上。
没有谁全面胜出。在我们五条相同提示词的测试里，两个模型所有文字都写对了。GPT Image 2.5 Sunburst 画面更丰富、信息图箭头更清楚、背景招牌是真字；Nano Banana 2.1 编辑时原图保持得更死，支持 8:1 和 1:4，在 apimodels.app 上 1K 和 4K 价格更低。
在 apimodels.app 上，Nano Banana 2.1 是 1K $0.024、2K $0.04、4K $0.064。high 画质的 GPT Image 2.5 Sunburst 是 $0.03、$0.04、$0.16；medium 画质的 GPT Image 2.5 Flare 是 $0.02、$0.025、$0.045。失败的请求不扣费。
只有 Nano Banana 2.1。它支持 15 种比例，包括 1:4、4:1、1:8 和 8:1；GPT Image 2.5 支持六种：21:9、16:9、4:3、1:1、3:4 和 9:16。
GPT Image 2.5 的 Flare 和 Sunburst 两档都能原生输出带真实 alpha 通道的透明底 PNG。Nano Banana 2.1 没有透明背景选项。
可以。在 apimodels.app 上两者走同一个图像接口、同一个 key，model 填 nano-banana-2-1、gpt-image-2.5-sunburst 或 gpt-image-2.5-flare 即可。