GPT-Image-2.6 vs Nano Banana 2.1：排行榜自相矛盾

2026年11月5日，你能调用的两个最有趣的图像模型在发布时间上相差一个月，每张图片的价格相差约一美分，而且它们都不是独立榜单排名第一的模型。GPT-Image-2.6于11月4日由OpenAI发布。Nano Banana 2.1于10月6日由Google发布。Artificial Analysis曾把两家公司前几代模型批得体无完肤，但它根本没有GPT-Image-2.6这一条目——而Nano Banana 2.1在其文生图榜单上以6,322票、1,175 Elo排名第四，在其编辑榜单上以7,009票、1,151 Elo排名第四，落后于三个全都比OpenAI本周宣布的这款模型更老的模型。

这就是这场对比的全部问题，一段话就能说完。已经积累了一个月投票的模型，是更便宜、迭代更慢、已经发布的那一个。没有投票的模型，则是拥有新输出格式的那一个。任何告诉你这两者哪个更好的人，要么是在转述厂商的说法，要么是在猜。

两次发布，两种截然相反的本能

谷歌十月的发布是一次价格与底层管线的调整。Nano Banana 2.1——API ID gemini-nano-banana-2.1，基于 Gemini 3.6 Flash 构建，并未新增输出格式、新媒体类型或新的控制方式。它将图像输出 token 的价格从每百万 $60 降至 $30，使 1K 渲染成本减半至 $0.0336，2K 渲染成本降至 $0.0504，而 4K 仍为 $0.113，因为更高分辨率会消耗 3,780 个图像 token，而非 2,520 个。它新增了命名分辨率阶梯、第四个参考槽位数量（如果你一直在数的话），以及搜索接地。其卖点在于可预测性：你知道档位，你知道 token 数量，你知道账单。

OpenAI 11 月的发布则完全是另一种思路。GPT-Image-2.6 将价目表原封不动地保持在 GPT-Image-2.5 留下的水平——每百万文本输入 token 5 美元、每百万图像输入 token 8 美元、每百万图像输出 token 30 美元——并把这次发布的重心放在新的调节选项和新的交付能力上：复杂度控制、标记引导编辑、SVG 导出、动态 GIF 输出、透明背景、以 16 像素为倍数的自定义尺寸。它的卖点是能力：以下是该模型能做出、而上一代做不出的东西。

再把那两段读一遍，你几乎就能预判这两款产品之间所有实际差异。一家公司是在优化一个已经行之有效的东西的单位经济效益；另一家则是在拓展这个东西所能成为的种种可能。

独立董事会实际上是怎么说的

Artificial Analysis 运营着两个独立的图像榜单，而将它们分开这一点很重要——一个模型可能非常擅长从零开始渲染提示词，但在遵循编辑指令方面表现平平，而将两者平均恰恰会掩盖生产团队最关心的差异。

• 文生图 — GPT-Image-2.5 Sunburst（max）1,224 Elo，13,153 票，排名第一。GPT-Image-2.5 Flare（max）1,207，排名第二。GPT Image 2（high）1,188，排名第三。Nano Banana 2.1 1,175，6,322 票，排名第四。GPT-Image-2.6：无条目。

• 编辑 — GPT-Image-2.5 Sunburst（max）1,200，18,370 票，第一。MAI-Image-2.7-Preview 1,197，第二。GPT-Image-2.5 Flare（max）1,183，第三。Nano Banana 2.1 1,151，7,009 票，第四。GPT-Image-2.6：无对应行。

• 相较于其前代——Nano Banana 2.1 领先 Nano Banana 2 35 分；后者在文生图榜单上以 1,140 Elo 位居第七，共获得 16,224 票。

在任何人依据这些数字做出采购决策之前，有两点需要注意。第一点是样本量：Nano Banana 2.1 的 6,322 张文生图投票不到 GPT-Image-2.5 Sunburst 的 13,153 票的一半，因此其置信区间更宽，其位置也不像排名所显示的那样稳固。第二点是，在大约 1,000 分制的 Elo 量表上，第一名与第四名之间 49 分的差距确实存在，但并非巨大——这种差异会在盲测两两对比投票中稳定显现，而至于某张具体图片是否适用于某项具体工作，则只是时有时无地体现出来。

两项无法相互比较的供应商声明

两家公司都公布了自己的人类偏好数据，而这两组数据由于不同原因都无法用于这一决策。

Google报告称，Nano Banana 2.1在思考模式下于一项内部人类并排评估中达到1,050 Elo，非思考模式下为1,015，而Nano Banana 2为990，Nano Banana Pro为935。这些是对真实评分者进行的真实测量，并且采用Google自己的量表与Google自己的提示分布——这正是为什么1,050和Artificial Analysis的1,175都在描述同一个模型，却并不相互矛盾。不要跨这些评估进行比较。

OpenAI 引用 Design Arena，称 GPT-Image-2.6 Sunburst 排名第一。同一个问题换了种形式：不同的榜单、不同的评分者群体，以及厂商挑选了能让该发布显得更光彩的榜单。这也许完全属实。但这不是一个可以放在 1,175 旁边并从中减去的数字。

唯一诚实的总结是：谷歌有一个经过独立测量的位置，而 OpenAI 尚未有。这种不对称应当影响你对两者分别给予多少信心。

计量指标：以 token 预算为基准的具名阶梯

这正是两款产品产生分歧的地方，而这种分歧对财务团队的意义远大于对设计师的意义，也正是大多数对比所忽略的关键差异。

• 1K 渲染 — Nano Banana 2.1 为 $0.0336，固定按 1,120 个图像 token 计。GPT-Image-2.6 在中等质量下约为 $0.043，根据约 1,449 个输出 token 估算。

• 2K 渲染 — Nano Banana 2.1 $0.0504。GPT-Image-2.6 没有名为 2K 的档位；需在 1:3 至 3:1 的宽高比范围内，以 16 的倍数指定像素尺寸。

• 4K 渲染 — Nano Banana 2.1 为 $0.113，基于 3,780 个图像 token。GPT-Image-2.6 未公布 4K 档位。

• 质量上限——GPT-Image-2.6 在最高质量下每张约 $0.21；Nano Banana 2.1 封顶在 4K 档价格。

• 输入 — Nano Banana 2.1 每百万 token 1.50 美元；GPT-Image-2.6 文本每百万 token 5 美元，图像每百万 token 8 美元。

• 批处理 — Nano Banana 2.1 按标准价格的 50% 计费（即半价）。GPT-Image-2.6 目前尚无法通过 Batch API 使用。

• 成本杠杆 — Nano Banana 2.1 按分辨率档位和思考等级来调整成本。GPT-Image-2.6 则按质量、复杂度以及图片包含的内容量来调整成本。

对 GPT-Image-2.6 的每张图片估算值得特别提醒：OpenAI 并不公布固定的每张图片价格，因为它按 token 计费，而 token 数量会随你所要求的内容而变化。上文中的数字是根据输出 token 数量推导出来的，并非引自价目表；不同媒体通过假设不同的 token 预算，公布的数字差异很大。任何“GPT-Image-2.6 每张图片成本为 X”的说法，包括我们的说法，都应视为附带区间的估算。

实际后果很直接。使用 Nano Banana 2.1 时，你可以把一个月的 2K 产品图成本预测到仅有舍入误差的程度，因为分辨率决定 token 数量，而 token 数量决定价格。使用 GPT-Image-2.6 时，你能预测费率，却无法预测预算，因为复杂度参数默认设为高，而规划 token 与渲染 token 一样按每百万 30 美元计费。如果你的财务团队需要一个不会变动的数字，这确实是选择 Google 的一个有力理由。如果你的团队更看重能力、愿意事后再核算，那就不是。

编辑：十四个参考槽位对照已保存的库

Nano Banana 2.1 单次请求最多可接收 14 张参考图——四个角色和十个物体——并支持在 1K、2K 和 4K 下进行基于蒙版的局部编辑。谷歌自家数据显示，在思考模式下，多角色一致性达到 1,106 Elo，而 Nano Banana 2 为 978，这是其公布表格中单代提升最大的一项，也是最直接对应真实工作流的一项：在整场营销活动中让同样的三个人保持一致。

GPT-Image-2.6 的编辑叙事重在连续性而非广度。OpenAI 将 Sunburst 描述为在连续编辑中更加一致——第十次编辑的漂移比过去更少——并新增了标记引导式编辑，即你在透明 PNG 叠加层上绘制，而不是提供蒙版。两者不能结合：只能二选一，标记或蒙版，不能兼用。另外，可复用参考库——保存一次人物或角色并重复使用——是 ChatGPT 的功能，而非 API 的功能，因此，基于/v1/images/edits构建的团队无法获得它。

如果你的编辑工作流是“在一次生成中让十四个资产保持一致”，那么 Nano Banana 2.1 是两者中唯一能做到这一点的。如果你的工作流是“对一张图像做二十处小改动而不让它劣化”，那么 2.6 正对准你，而且目前没有关于它效果如何的独立测量。

格式：唯一完全没有竞争的地方

GPT-Image-2.6 可导出 SVG，并能输出动态 GIF。Nano Banana 2.1 只能输出位图图像，除此之外别无他物。如果交付物是用于设计系统的矢量素材，或是用于产品界面的短循环动画，那么这场比较还没开始就已经结束了——而且值得直白地指出：这是能力上的差距，而非基准测试分数上的差距，因此它无需独立验证便已成立。

在分辨率方面则相反。Nano Banana 2.1 提供明确命名的 1K、2K 和 4K 档位，并在最高的两档支持高达 8:1 的宽高比，这意味着你可以把“4K、8:1 横幅”写进规格表，并如愿得到它。GPT-Image-2.6 接受在 1:3 到 3:1 范围内、以 16 的倍数为单位的自定义尺寸，并且没有公布具名的分辨率等级体系，因此，当印刷供应商要求交付合同指定的 4K 成品时，他们问的是一个 OpenAI 文档无法回答的问题。

谷歌自家模型卡承认弱点之处

该表扬就表扬：Google 为 Nano Banana 2.1 提供的模型卡异常坦诚。它列出了 1K 分辨率下小字模糊、对长文本段落的处理能力较弱、角色一致性不完美、偶尔出现左右空间混淆，以及 3D 推理和事实准确性有限。这些正是会拖累真实项目的失败模式——产品标签上难以辨认的细则，示意图中箭头指错方向。

人们很容易想说 GPT-Image-2.6 没有这些问题。它可能确实没有。但目前没有对 2.6 的文本渲染或空间推理进行独立评估，而诚实的立场是：Google 已经记录了其弱点，OpenAI 则没有记录任何弱点。没有公开发表的弱点，并不等于弱点不存在，尤其是对于一个在本文撰写前 24 小时才发布的模型而言。

综合考虑以上种种，挑一个吧

• 如果你需要打印级分辨率或大幅面输出，并且希望预算能提前确定下来，就选 Nano Banana 2.1。明确的档位划分、8:1 宽高比支持以及批量折扣，都是 2.6 目前不具备的。

• 如果你的交付物包含矢量图或动效，就选 GPT-Image-2.6。对方再大的价格优势，也换不来一个 SVG。

• 如果你的工作是在少量资产上进行较长的编辑序列，那么 2.6 是更有针对性的产品，但需要注意的是，OpenAI 之外还没有人衡量过它是否真的能达到预期效果。

• 如果你想要的是当今经独立验证的最佳静态图像，那这两个都别选。答案是 GPT-Image-2.5 Sunburst，它在文生图上的得分为 1,224，在编辑上的得分为 1,200；它比其中一款模型早一个月，比另一款早两个月。

最后那条要点正是人们会直接跳过的，却是这里最有用的一句话。两家供应商都在向你推销向前迈出的一步。而在唯一并非由他们任何一方产出的公开证据上，这一步向前还看不见。

如何在不押注任何一方的情况下同时看到两者

截至 2026 年 11 月 5 日，OrcaRouter 并未提供 GPT-Image-2.6 或 Nano Banana 2.1，因此本文并不是要告诉您将一个端点同时指向这两者。我们确实提供的是各自的前一代产品——GPT-Image-2.5 Sunburst 和 GPT-Image-2.5 Flare，以及 Nano Banana 2，即 gemini-3.1-flash-image-preview——使用一个密钥，按标价、0% 加价，因此提供商的价格就是您支付的价格，并在提供商之间自动故障转移。

而这恰好也正是正确的起步方式。带有经过验证评分的模型，正是你今天就能通过单一端点和单一账单调用的模型；用你自己的提示词分别跑过这两者，就能让你看出哪家供应商的风格和失败模式更适合你的工作——而不必仅凭一篇发布文章就贸然选择任何一家供应商的最新版本。每当有新模型进入目录时，透传规则意味着供应商的价格也会原封不动地随之而来，因此你这边唯一会变化的就是模型字符串。

这才是证据支持的顺序：先在已经过投票的那一代上解决供应商问题，等有了可供推进的数字后，再转向新一代。另一种做法——在两个只有前代产品才有可比分数的型号之间做选择——不过是把赌博包装成比较。