# GPT Image 2.6 vs Nano Banana 2.1：画质、改图和费用对比

> 用相同提示词比较文字海报、商品图和照片修改，展示原图与细节、生成耗时和官方费用估算，帮你判断哪款更适合自己的工作。

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- Published: 2026-11-08 (updated 2026-11-08)
- Author: Kiki, COO at OmniaKey
- Language: zh
- Category: Comparison
- Reading time: 13 min
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按官方输出估算，[Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/zh/gemini-nano-banana-2-1) 是日常出图更省钱的起点：一张 2K 图 $0.0504。GPT Image 2.6 的两个型号在 quality 为 high 时都是 $0.10704。计数那张图里它只画了一把勺子，海报也有一轮保住了四行。想要暖调玻璃质感可以试 Sunburst；Flare 在这次测试里中位耗时最低，但有一张商品图只回了 1254 px。

- 六张海报的每一行文字、价格和日期都拼对了，其中五张却排成了五行。
- 同一句计数提示词，Nano Banana 2.1 画了一把勺子，Sunburst 和 Flare 各画了两把。
- 2048 px 的官方输出估算：Sunburst 和 Flare 是 $0.10704，Nano Banana 2.1 是 $0.0504。

GPT Image 2.6 有两个型号：偏细节的 [Sunburst](https://omniakey.com/zh/gpt-image-2-6-sunburst)，和偏速度的 [Flare](https://omniakey.com/zh/gpt-image-2-6-flare)。

|任务|Sunburst|Flare|Nano 2.1|
|-|-|-|-|
|海报文字|2/2 拼对|2/2 拼对|2/2 拼对|
|四行排版|0/2|0/2|1/2|
|一把勺子|2 把|2 把|1 把|
|商品图|暖光玻璃|1254 px|柔和低对比|
|蓝色改图|鲜艳钴蓝|改图最快|灰调蓝|
|中位耗时|29.3 s|27.5 s|31.8 s|
|官方 2K 输出|$0.10704|$0.10704|$0.0504|

![第一轮三张海报并排，标注 GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare 和 Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r1-compare.790e2d68.2400.webp)

_第一轮，每个模型一张海报：Sunburst 23.6 s，Flare 24.6 s，Nano Banana 2.1 35.4 s。文字全部拼对，Sunburst 和 Flare 把标题断成两行。_

## 测试方法

2026 年 11 月 8 日，我们通过 OmniaKey 的媒体接口生成了 15 张新图。海报每个模型跑两轮，物体计数、商品图和照片改色各跑一次。改图用的参考图由第四个模型 GPT Image 2 现生成，只作共同输入，不参与对比。

请求都是 1:1、2048×2048。GPT 用 `size=2048x2048` 和 `quality=high`，Nano Banana 2.1 用 `image_size=2K`。15 张里 14 张回到 2048 见方，Flare 的商品图只有 1254 见方。GPT 的文件是 PNG，Nano Banana 2.1 第一轮海报也是 PNG，另外四张是 JPEG。三次改图拿到的都是同一张 1024 见方的 JPEG。

耗时从提交 POST 算到第一次查到完成，每 4 秒轮询一次，包含上传、排队和网络，不含最后的下载。请求逐个发出，每个任务轮换模型顺序，没有 seed 参数，也没有重跑换一张更好的。海报跑两轮，正好看出同一句提示词的波动；其余三个任务每个模型只有一张，请当作例子看，在正式投产之前先拿自己的提示词试。

OmniaKey 提供这三个模型的调用，测试都走我们的接口。下面的价格全是官方公开单价，不是我们的售价。

## 海报文字：字全对，五张排版不对

六张海报的 REPAIR WEEKEND、标语、日期和价格都拼对了，其中五张却因为标题断行变成了五行。

提示词：

> Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:
>
> REPAIR WEEKEND
> FIX IT. KEEP IT.
> SAT 14 NOV / 10 AM
> ENTRY $5
>
> Keep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark.

![第二轮三张海报并排，标注 GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare 和 Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-r2-compare.6cfea798.2400.webp)

_第二轮，同一句提示词：Sunburst 28.6 s，Flare 23.7 s，Nano Banana 2.1 23.8 s。文字仍然正确，这一轮三家都把标题断开了。两轮结果都放出。_

![第一轮三张海报的标题区域分三行叠放，标注模型和耗时](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/poster-title-detail.b83062b2.748.webp)

_第一轮三张海报的标题裁切，一行一张，方便在手机上读。裁切高度按各自的标题区确定，所以并不相同。_

- Sunburst（23.6 s、28.6 s）：每个字符都对，没有多余文字。REPAIR WEEKEND 断成两行，整张变成五行，扳手也偏大。
- Flare（24.6 s、23.7 s）：拼写同样干净，也是五行；米色底配深藏青，日期反白放在藏青色块里，橙色扳手很大。
- Nano Banana 2.1（35.4 s、23.8 s）：第一轮把标题排成一行，整张四行，扳手小而双头，留白更多；第二轮标题也断开了。

**结论：** 六张海报的拼写打平，没有模型在文字上失手。只有 Nano Banana 2.1 有一轮保住四行，两轮里成功一次；两个 GPT 型号两轮都断开标题。印前请自己数一遍行数。

## 物体计数：一把勺子对两把

同一句计数提示词，Nano Banana 2.1 只画了一把勺子，Sunburst 和 Flare 各画了两把；四个杯子和三个碟子三家都摆对了。

提示词：

> Photorealistic overhead studio photograph of exactly seven ceramic pieces on a pale gray tabletop. Arrange four cobalt-blue espresso cups in one straight row across the upper half. Arrange three ivory saucers in one straight row below the cups. Leave clear gaps between all seven pieces; no cup sits on a saucer. Put one small brass teaspoon vertically at the far right of both rows, with its bowl pointing up. Nothing else in the scene. Soft shadows, no text, no logos.

![三张计数任务输出并排，标注 GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare 和 Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-compare.4b9a28c3.2400.webp)

_一句计数提示词，每个模型一张，都是 2048×2048：Sunburst 29.3 s，Flare 34.9 s，Nano Banana 2.1 30.4 s。都有四个杯子和三个碟子。_

![三张计数图同一处右边缘裁切，分别标注 Sunburst、Flare 和 Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/count-spoons-detail.d42d0af3.954.webp)

_每张图的同一处右边缘裁切，标签分开：Nano Banana 2.1 一把勺子，两个 GPT 型号各两把。_

- Sunburst（29.3 s）：四个蓝杯、三个米色碟子，行列都对，但右边缘放了两把铜勺。杯子是斜俯视，不是正上方。
- Flare（34.9 s）：同样四个杯子、三个碟子和两把勺子。杯身更高更圆，机位也偏了。
- Nano Banana 2.1（30.4 s）：四个杯子、三个碟子，旁边一把勺子，勺心朝上。杯口几乎看不见，俯视角度同样不成立。

**结论：** 计数这一项 Nano Banana 2.1 赢，一把对两把。三家都没给出正上方的机位，自己的场景要检查角度。

## 商品图：玻璃都可信，气质各不同，有一张文件更小

三家都交出了可信的瓶身、泵头、亚麻布和石材；Flare 这次只回了 1254 px，而请求是 2048 px。

提示词：

> Square luxury product photograph of one unbranded frosted amber-glass soap dispenser with a brushed stainless-steel pump, standing on a pale travertine slab. A folded ivory linen cloth sits behind it to the left. Morning window light from the left creates a soft bottle shadow to the right. Show subtle glass translucency, realistic pump geometry and the porous stone texture. Camera at bottle height, three-quarter view. Neutral warm wall, generous empty space above. No label, lettering, logo, watermark or extra bottles.

![三张商品图并排，标注模型、耗时和像素尺寸](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/product-compare.278a275e.2400.webp)

_一句商品提示词，每个模型一张：Sunburst 46.4 s、2048×2048，Flare 27.5 s、1254×1254，Nano Banana 2.1 31.8 s、2048×2048。没有放大，Flare 保持低分辨率。_

- Sunburst（46.4 s）：瓶身较宽，瓶底附近的透光最通透，钢制泵头开口，亚麻褶皱清楚，石材毛孔可见。左侧窗光更明显，顶部留白偏紧。
- Flare（27.5 s）：瓶身偏窄，泵头和石材合理，顶部留白比 Sunburst 多。请求 2048×2048，回来的是 1254×1254，细节比另外两张软。
- Nano Banana 2.1（31.8 s）：瓶身修长，磨砂琥珀更暗，拉丝钢泵头清楚，石材毛孔细，顶部留白充足。

**结论：** 三张都满足材质和场景要求。要暖调主图选 Sunburst；Nano Banana 2.1 更柔和、对比更低，适合产品目录，而且给足了 2048 见方。上线前核对返回的宽高，版面必须 2048 时要重新生成一张并确认尺寸。

## 照片改色：构图守住了，布料和颜色漂了

三家都保住了椅子、四条腿和整个房间；没有一张做到像素级只换颜色，布料都被重画了。

提示词：

> Change only the armchair upholstery from mustard yellow to deep cobalt blue. Keep the chair shape, fabric texture, walnut legs, camera position, room lighting, shadows, floor, white lamp, oak table, green mug and framed print exactly as in the reference image. Do not add or remove anything.

![两行两列：左上角是共用的参考图，其余是 GPT Image 2.6 Sunburst、GPT Image 2.6 Flare 和 Nano Banana 2.1 的改图](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-compare.8614115f.2072.webp)

_左上角是 GPT Image 2 生成的参考图，其余每个模型一张：Sunburst 38.9 s，Flare 34.0 s，Nano Banana 2.1 40.9 s。接口收到的是质量 80 的 1024 px JPEG。_

![参考图和三张改图的椅背布料裁切，左上为参考图](https://omniakey.com/_img/blog/gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1/edit-fabric-detail.1561ff7e.672.webp)

_参考图和三张改图的同一处椅背裁切：三次改图的布料质感都变了。_

- Sunburst（38.9 s）：钴蓝最亮，椅背轮廓干净，房间接近原图。原本细软的绒面变粗、起伏更大。
- Flare（34.0 s）：蓝色略深，房间和四条腿都在，织纹同样变粗。三张改图里它最快。
- Nano Banana 2.1（40.9 s）：偏灰的蓝，不是鲜钴蓝，织纹更细更均匀，部分光线和布面被重画。

**结论：** 构图打平：三家都保住了椅子、四条可见的腿、落地灯、橡木桌和杯子、红色挂画、窗户和绿植。要最接近鲜钴蓝选 Sunburst，要快选 Flare，Nano Banana 2.1 给的是更柔和的蓝。

## 单张成本与生成耗时

两家都按每 100 万输出 token 收 $30，差别在每张图花多少 token。2026 年 11 月 8 日，我们在 OpenAI 的[费用计算器](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#calculating-costs)里选 GPT Image 2.6、quality high、2048×2048，得到 3,568 个输出 token：3,568 × $30 ÷ 1,000,000 = $0.10704。Google 的[公开 token 数](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)给 2K 图 1,680 个 token，即 $0.0504。

|模型|2048² token|输出成本|100 张|
|-|-:|-:|-:|
|Sunburst|3,568|$0.10704|$10.70|
|Flare|3,568|$0.10704|$10.70|
|Nano Banana 2.1|1,680|$0.0504|$5.04|

这些只是输出估算，输入和思考 token 另算：GPT 文本输入每 100 万 token $5，图片输入 $8。Nano Banana 2.1 的输入（文本、图片、视频）每 100 万 token $1.50。文本和思考输出每 100 万 token $7.50。

十张 GPT 输出里有九张的用量字段是 0，意思是接口没返回计数，不代表免费。有计数的地方也不一样：Flare 的商品图报了 105 个文本输入 token 和 2,058 个图片输出 token，按 OpenAI 单价是 $0.062265，而那张图只有 1254 见方。Nano Banana 2.1 的输出 token 在 1,276 到 2,013 之间变动。这些数对应的尺寸和工作量都不同，所以表里用官方单图估算。

五个输出一组算中位耗时。Sunburst 29.3 s（23.6–46.4 s），Flare 27.5 s（23.7–34.9 s），Nano Banana 2.1 31.8 s（23.8–40.9 s）。海报每个模型跑了两张，其余任务每个模型只有一张；只差几秒，不足以排出速度先后。

## 第三方评分与 2.6 的新能力

Artificial Analysis 用盲测两两比较收集人类偏好，再拟合 Elo 分数，[评测方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/image)有说明。2026 年 11 月 8 日，[文生图榜](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image)（v2.1）上 GPT Image 2.6 Sunburst（max）1259（±15）、Flare（max）1228（±12）、Nano Banana 2.1 1176（±12）；[改图榜](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing)（v2.1）分别是 1209（±14）、1206（±13）、1152（±13）。GPT 这两行是 max 档，我们测的是 high 档。

|模型|文生图|改图|
|-|-:|-:|
|Sunburst（max）|1259|1209|
|Flare（max）|1228|1206|
|Nano Banana 2.1|1176|1152|

Sunburst 和 Flare 在改图榜的区间重叠，这一项分不出胜负。Elo 高只代表盲测里更常被选中，不是质量百分比。

两个 GPT 型号在 2026 年 11 月 4 日上线，新增可调复杂度、SVG 和动图 GIF 输出。这些静图任务都没用上，细节见 [GPT Image 2.6 评测](https://omniakey.com/zh/blog/gpt-image-2-6-review)。Nano Banana 2.1 在 10 月 6 日转为正式版，是 Nano Banana 2 的更新。Google 把 `gemini-3.1-flash-image` 标为弃用，没有公布停服日期。2.5 对 Nano Banana 2.1 的旧结果在 [GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/zh/blog/gpt-image-2-5-vs-nano-banana-2-1)。

## 哪个任务选哪个模型

- 大批量目录图：Nano Banana 2.1。官方 2K 输出估算约为一半，五次都是完整的 2048 文件，数数也最准。
- 暖光商品主图：Sunburst。商品场景里的玻璃透光最好，输出估算和 Flare 一样。
- 快速草稿：Flare。这里中位耗时最低，27.5 s，但有一张商品图只有 1254 px。
- 行数固定的海报：三个都能出，出图后自己检查排版。六张里有五张断开了标题。

### 一次请求，三个模型 ID

和第一轮 Sunburst 海报用的模型、设置、提示词相同；这里的 Idempotency-Key 只是示例。接口会返回一个任务 id，轮询到 `succeeded` 后取图片。

```bash
curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: repair-weekend-poster" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {
      "prompt": "Create a flat square graphic poster, full bleed, straight-on, with no frame or mockup. Cream background, dark navy type, one small orange geometric wrench illustration below the text. Use a clear typographic hierarchy. Render exactly these four lines and no other text:\nREPAIR WEEKEND\nFIX IT. KEEP IT.\nSAT 14 NOV / 10 AM\nENTRY $5\nKeep every character readable and spell every word exactly. No people, brand names, signatures or watermark."
    },
    "parameters": {"size": "2048x2048", "quality": "high"}
  }'
```

返回的是排队中的任务和 `id`。每隔几秒请求 `GET https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}`。`status` 变成 `succeeded` 后下载 `assets[0].url`。换 Flare 就把 `model` 改成 `gpt-image-2.6-flare`。换 Nano Banana 2.1 就改成 `gemini-nano-banana-2.1`，参数换成 `{"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}`。改图把 `operation` 设为 `edit`，图片放进 `input.image`，形如 `{"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}`。每张图换一个新的 Idempotency-Key。

不想写代码，可以用 [AI 图片生成器](https://omniakey.com/zh/ai-image-generator)。模型页 [Sunburst](https://omniakey.com/zh/gpt-image-2-6-sunburst)、[Flare](https://omniakey.com/zh/gpt-image-2-6-flare)、[Nano Banana 2.1](https://omniakey.com/zh/gemini-nano-banana-2-1) 都列出当前价格。

## 常见问题

### GPT Image 2.6 和 Nano Banana 2.1 哪个更好？

GPT Image 2.6 vs Nano Banana 2.1 在我们的四个任务里没有总冠军。Sunburst 的商品光最暖，改图里的钴蓝最鲜；Nano Banana 2.1 更便宜，勺子画对了，还有一轮海报保住四行。按手头的活选。

### Nano Banana 2.1 比 GPT Image 2.6 便宜吗？

按 2048 见方的官方输出估算，是 $0.0504 对 $0.10704。100 张大约 $5.04 对 $10.70。两边的输入和思考 token 都另算。

### 为什么有一张 Flare 图只有 1254 px？

商品图请求的是 2048×2048，回来的是 1254×1254，它另外四张都是 2048 见方。发布前先看返回尺寸；$0.10704 的估算对应完整的 2048 见方。

### 改图会保留原来的像素吗？

不会。三家都留住了房间布局和椅子，但布料被重画，光线和颜色也变了，Sunburst 的蓝最接近我们要求的钴蓝。当成目录图修图用之前，按原尺寸检查颜色和纹理。

## 核对过的来源

- [OpenAI API 更新日志](https://developers.openai.com/api/docs/changelog)
- [GPT Image 2.6 Sunburst 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-sunburst)
- [GPT Image 2.6 Flare 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare)
- [OpenAI 图片生成指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)
- [OpenAI API 价格](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
- [Gemini 图片生成指南](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)
- [Gemini Developer API 价格](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)
- [Gemini API 更新日志](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)
- [Artificial Analysis 文生图榜](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image)
- [Artificial Analysis 改图榜](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing)
- [Artificial Analysis 图片评测方法](https://artificialanalysis.ai/methodology/image)

2026 年 11 月 8 日更新。两家改动默认参数或价格时，我们会重跑海报和商品图。