這兩個模型被不斷拿來比較，而且通常比錯了軸。大家問的是「哪個比較好」。真正有用的問題是「你現在做到這件工作的哪一段」，因為它們強的地方不同，而在一次典型的產品拍攝裡，答案會在中途翻轉。
兩者各自圍繞什麼設計
Nano Banana Pro 是解析度優先的模型。它提供 11 種長寬比和 3 個解析度級距，推到 4K 時細節依然撐得住。當輸出有明確歸宿時——印刷品、可放大的商品頁、要裁成三種尺寸的橫幅——就該伸手拿它。
GPT Image 2.5 是指令優先的模型，以兩個版本推出。Flare 比較快；Sunburst 比較慢，也是兩者中比較細緻的那個。兩者都接受最多 16 張參考圖，這是模型目錄裡最多的，而且都提供 12 種長寬比，包含 21:9 和 9:8 這類難伺候的比例。
數字並排看
| Nano Banana Pro | GPT Image 2.5（Flare / Sunburst） | |
|---|---|---|
| 1K / 2K / 4K 的點數 | 8 / 12 / 20 | 6 / 10 / 16 |
| 長寬比 | 11 種 | 12 種 |
| 參考圖 | 最多 8 張 | 最多 16 張 |
| 典型等待 | 20-60 秒 | Flare 15-40 秒，Sunburst 更久 |
| 最強的地方 | 撐得住 4K 的細節 | 忠實執行又長又具體的需求 |
GPT Image 2.5 在每一級都比較便宜。但光憑這點定不了勝負，因為兩個模型失敗的方式不同，而一次必須重跑的「便宜失敗」並不便宜。
Nano Banana Pro 贏在哪
任何會被仔細端詳的東西。布料的織紋、髮絲紋金屬、標籤的邊緣、玻璃上的凝結水——這些細節一旦讓模型在小尺寸畫完再放大，就會散掉。原生以 2K 或 4K 算圖能讓它們保持完整。
它在細長畫面上也贏。11 種比例涵蓋了真實版面需要的那些，而且模型是照著這個畫面去構圖，不是生成一張方圖再裁切。如果你的主視覺版位是 21:9，這個差別一眼就看得出來。
這個強項的代價
每張 4K 20 點，累積得很快，而大多數圖並不需要。如果最終版位是一張 1,200 像素寬的卡片，1K 才是誠實的選擇，你花的是 8 而不是 20。這筆帳我們在一張 AI 圖到底要花多少裡算得更細。
GPT Image 2.5 贏在哪
長需求。如果你的提示詞裡有五個限制——物體、放置的表面、光線方向、什麼要失焦、什麼絕對不能出現——能把五個都守住的是這個模型。其他引擎往往滿足前三個，剩下的自由發揮。
重度倚賴參考圖的工作。16 個參考欄位代表你可以把產品的多個角度、一張情緒板、加上確切的包裝一起給模型，並得到尊重全部內容的結果。8 張通常夠用；16 張是「展示一件產品」和「展示一條產品線」的差別。
不能驚動畫面其他部分的編輯。Flare 和 Sunburst 都很注意保留你沒提到的區域，而這正是客戶只要求改一處時你想要的行為。
Flare 還是 Sunburst？
衝量用 Flare，關鍵那一張用 Sunburst。在本平台兩者同價，所以你權衡的是時間而不是點數。還在拿主意時跑 Flare；確定要上頁面的那一張切到 Sunburst。想看細節的話，各自有獨立頁面——Flare 和 Sunburst。
一次拍攝，由兩者分工
以下是一個真實的商品頁任務怎麼拆。產品是一只陶瓷瓶；你需要 1 張主圖、4 個角度、2 張情境圖。
| 步驟 | 模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 構圖測試 | Qwen Z-Image，2 點 | 只試構圖；這裡沒有一張是成品 |
| 主圖，2K | Nano Banana Pro，12 | 釉面和瓶口要經得起放大 |
| 四個角度，1K | GPT Image 2.5 Flare，各 6 | 靠參考圖讓整組保持一致 |
| 兩張情境圖 | GPT Image 2.5 Sunburst，各 6 | 長需求：廚房、晨光、不出現人臉 |
| 背景清理 | 去背，4 | 這不是提示詞該做的事 |
合計：一整套商品圖約 60 點。如果每一張都跑最貴的設定，花費會是三倍，而且拿到的一組圖一致性更差，因為那些角度不會共用參考。
兩個都不對的時候
圖裡有文字。這兩個都不是專家。如果畫面裡有包裝文案或招牌，為此而生的模型是 Ideogram，Turbo 級 4 點起。
你已經有照片了。如果產品照已經存在，問題只出在背景，就不要重新生成任何東西。把原圖當參考做以圖生圖只花一次算圖；換成白底或直接去背更便宜，而且保留了真實的產品。
某種氛圍的二十個變體。那是打草稿的工作。用 2 點的模型，選定方向，再把勝出的那個帶到這兩個模型裡。
十秒鐘做決定
問這張圖最後落在哪裡。印刷、可放大或大幅裁切，就用 Nano Banana Pro 的 2K 或 4K。問你的需求有多長。超過三個限制，或超過兩張參考圖，就用 GPT Image 2.5。問畫面裡有沒有文字。有的話兩個都不用——用 Ideogram。
其餘一切都是草稿，而草稿應該便宜。工作區對全部 19 個模型共用同一個提示詞輸入框，所以把提示詞搬到另一個模型是一個下拉選單，不是重寫。如果你連怎麼取景都還沒定，先看文字生成圖片還是以圖生圖，那是更關鍵的選擇。
兩者的價格連同目錄裡其餘模型都在方案頁。新帳號會拿到起始點數，足夠你在決定用哪一個之前，拿自己的產品跑一遍上面這套比較。
一整組圖的一致性
單張圖會讓兩個模型都顯得很好。真正拉開差距的是成組。當你需要八張看起來像同一次拍攝的照片時，決定因素是模型重用參考圖有多忠實，而這正是 GPT Image 2.5 的 16 個參考欄位掙到位置的地方：你可以讓產品、光線和檯面維持不變，只改變角度。
只有 8 個欄位的 Nano Banana Pro，做單一產品的同樣任務也很從容。差距會在一組圖橫跨多個、且必須共用同一套視覺語言的產品時顯現。
編輯時的脾氣
兩者都接受一張既有圖片加一條修改要求，但脾氣不同。GPT Image 2.5 保守——它傾向不碰你的指令沒提到的任何東西，這正是客戶改稿時你想要的。Nano Banana Pro 比較願意重畫周圍的細節，改動大時這是幫助，改動小時這是麻煩。
對一張你已經滿意的照片做精確的小修改，保守的那個贏。要「圍繞這個產品把整個場景重建一遍」，另一個贏。
兩者都不是清理工具
值得重複，因為這是對兩者最常見的誤用：如果一張圖唯一的問題是畫面裡的某個東西，就不該讓任何模型參與。物件移除和背景工具能讓主體保持逐位元組相同，而重新生成給不了這個承諾。這條界線我們在圖片清理裡談過。