这两个模型被反复拿来比较，而且通常比错了维度。大家问的是「哪个更好」。真正有用的问题是「你现在在做这活的哪一段」，因为它们强在不同的地方，而在一次典型的产品拍摄里，答案会在中途翻转。
两者各自围绕什么设计
Nano Banana Pro 是分辨率优先的模型。它提供 11 种宽高比和 3 个分辨率档位，推到 4K 时细节依然稳得住。当输出有明确归宿时——印刷品、可放大的电商详情页、要裁成三种尺寸的横幅——就该伸手拿它。
GPT Image 2.5 是指令优先的模型，以两个变体发布。Flare 更快；Sunburst 更慢，也是两者中更细致的那个。两者都接受最多 16 张参考图，这是模型目录里最多的，并且都提供 12 种宽高比，包括 21:9 和 9:8 这类难伺候的比例。
数字并排看
| Nano Banana Pro | GPT Image 2.5（Flare / Sunburst） | |
|---|---|---|
| 1K / 2K / 4K 的积分 | 8 / 12 / 20 | 6 / 10 / 16 |
| 宽高比 | 11 种 | 12 种 |
| 参考图 | 最多 8 张 | 最多 16 张 |
| 典型等待 | 20-60 秒 | Flare 15-40 秒，Sunburst 更久 |
| 最强的地方 | 能扛住 4K 的细节 | 忠实执行又长又具体的需求 |
GPT Image 2.5 在每一档都更便宜。但这一点本身定不了胜负，因为两个模型失败的方式不同，而一次需要重跑的「便宜失败」并不便宜。
Nano Banana Pro 赢在哪
凡是会被仔细端详的东西。织物的纹路、拉丝金属、标签的边缘、玻璃上的冷凝水——这些细节一旦让模型在小尺寸下画完再放大，就会散架。原生按 2K 或 4K 渲染能让它们保持完整。
它在细长画幅上也赢。11 种比例覆盖了真实版面需要的那些，而且模型是按这个画幅去构图，而不是生成一张方图再裁。如果你的主视觉位是 21:9，这个差别一眼就能看出来。
这种强项的代价
每张 4K 20 积分，累积得很快，而大多数图并不需要。如果最终位置是一张 1,200 像素宽的卡片，1K 才是诚实的选择，你花的是 8 而不是 20。这笔账我们在一张 AI 图到底花多少钱里算得更细。
GPT Image 2.5 赢在哪
长需求。如果你的提示词里有五条约束——物体、所处平面、光线方向、什么要虚化、什么绝不能出现——能把五条都守住的是这个模型。其他引擎往往满足前三条，剩下的自由发挥。
重度依赖参考图的活。16 个参考位意味着你可以把产品的多个角度、一张情绪板、加上确切的包装一起喂给模型，并得到尊重全部信息的结果。8 张通常够用；16 张是「展示一件产品」和「展示一条产品线」的差别。
不能惊动画面其他部分的编辑。Flare 和 Sunburst 都很注意保留你没提到的区域，而这正是客户只要求改一处时你想要的行为。
Flare 还是 Sunburst？
走量用 Flare，关键那一张用 Sunburst。在本平台两者同价，所以你权衡的是时间而不是积分。还在拿主意时跑 Flare；确定要上页面的那一张切到 Sunburst。想看细节的话，各自有独立页面——Flare 和 Sunburst。
一次拍摄，由两者分工
下面是一个真实的商品详情页任务如何拆分。产品是一只陶瓷瓶；你需要 1 张主图、4 个角度、2 张场景图。
| 步骤 | 模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 构图测试 | Qwen Z-Image，2 积分 | 只试构图；这里没有一张是成片 |
| 主图，2K | Nano Banana Pro，12 | 釉面和瓶口要经得起放大 |
| 四个角度，1K | GPT Image 2.5 Flare，各 6 | 靠参考图让整组保持一致 |
| 两张场景图 | GPT Image 2.5 Sunburst，各 6 | 长需求：厨房、晨光、不出现人脸 |
| 背景清理 | 背景去除，4 | 这不是提示词该干的事 |
合计：一整套详情图约 60 积分。如果每一张都跑最贵的设置，花费会是三倍，而且拿到的一组图一致性更差，因为那些角度不会共享参考。
两个都不对的时候
图里有文字。这两个都不是专家。如果画面里有包装文案或招牌，为此而生的模型是 Ideogram，Turbo 档 4 积分起。
你已经有照片了。如果产品照已经存在，问题只出在背景上，就不要重新生成任何东西。把原图作为参考做图生图只花一次渲染；换成白底或直接抠出来更便宜，而且保留了真实的产品。
某种氛围的二十个变体。那是打草稿的活。用 2 积分的模型，选定方向，再把胜出的那个带到这两个模型里。
十秒钟做决定
问这张图最终落在哪里。印刷、可放大或大幅裁切，就用 Nano Banana Pro 的 2K 或 4K。问你的需求有多长。超过三条约束，或超过两张参考图，就用 GPT Image 2.5。问画面里有没有文字。有的话两个都不用——上 Ideogram。
其余一切都是草稿，而草稿应该便宜。工作台对全部 19 个模型共用同一个提示词输入框，所以把提示词挪到另一个模型是一个下拉菜单，不是重写。如果你连怎么取景都还没定，先看文生图还是图生图，那是更关键的选择。
两者的价格连同目录里其余模型都在套餐页。新账号会拿到启动积分，足够你在决定用哪个之前，用自己的产品跑一遍上面这套对比。
一整组图的一致性
单张图会让两个模型都显得很好。真正拉开差距的是成组。当你需要八张看起来像同一次拍摄的照片时，决定因素是模型复用参考图有多忠实，而这正是 GPT Image 2.5 的 16 个参考位挣到位置的地方：你可以让产品、光线和台面保持不变，只改变角度。
只有 8 个位的 Nano Banana Pro，做单一产品的同样任务也很从容。差距会在一组图横跨多个、且必须共享同一套视觉语言的产品时显现。
编辑时的脾气
两者都接受一张已有图片加一条修改要求，但脾气不同。GPT Image 2.5 保守——它倾向于不碰你的指令没提到的任何东西，这正是客户改稿时你想要的。Nano Banana Pro 更愿意重画周围的细节，改动大时这是帮助，改动小时这是麻烦。
对一张你已经满意的照片做精确的小修改，保守的那个赢。要「围绕这个产品把整个场景重建一遍」，另一个赢。
两者都不是清理工具
值得重复，因为这是对两者最常见的误用：如果一张图唯一的问题是画面里的某个东西，就不该让任何模型参与。物体移除和背景工具能让主体保持逐字节相同，而重新生成给不了这个承诺。这条边界我们在图片清理里讲过。