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

2026年11月5日，你能呼叫的兩個最有趣的圖像模型，推出時間相差一個月，每張圖片的價格相差約一美分以內，而且兩者都不是獨立排行榜排名第一的模型。GPT-Image-2.6 由 OpenAI 於11月4日推出。Nano Banana 2.1 由 Google 於10月6日推出。Artificial Analysis 曾把兩家公司前幾代模型評得一文不值，如今卻完全沒有 GPT-Image-2.6 的條目——而 Nano Banana 2.1 在其文生圖排行榜上以 6,322 票、1,175 Elo 位居第四，在其編輯排行榜上以 7,009 票、1,151 位居第四，落後於三個全都比 OpenAI 本週發布的模型更舊的模型。

這就是這個比較的全部問題所在，一段話就能講完。已經累積一個月投票的那個模型，是比較便宜、變化較慢、且已經正式推出的那個。完全沒有投票的那個模型，則是具備新輸出格式的那個。任何人告訴你這兩者哪個更好，不是在引用廠商說法，就是在猜。

兩次推出，兩種相反的直覺

Google 十月的發布是價格與基礎架構的調整。Nano Banana 2.1——API ID gemini-nano-banana-2.1，建構於 Gemini 3.6 Flash 之上——並未新增輸出格式、新媒介或新的控制類型。它將影像輸出 token 從每百萬 $60 降至 $30，使 1K 渲染成本減半至 $0.0336、2K 渲染至 $0.0504，而 4K 則維持在 $0.113，因為較高解析度帶有 3,780 個影像 token，而非 2,520 個。它新增了具名解析度階梯、參考槽位數量增加到四個（如果你有在算的話），以及搜尋接地。賣點是可預測性：你知道等級、知道 token 數量、知道帳單。

OpenAI 十一月的發布則是完全不同的本能。GPT-Image-2.6 把價目表原封不動地維持在 GPT-Image-2.5 留下的位置——每百萬文字輸入 token 5 美元、每百萬圖片輸入 token 8 美元、每百萬圖片輸出 token 30 美元——並把這次發布的重心放在新的調控選項與新的交付成果上：複雜度控制、標記引導式編輯、SVG 匯出、動畫 GIF 輸出、透明背景、以 16 像素為倍數的自訂尺寸。它的訴求是能力：以下是模型能製作、而前一代做不到的東西。

再把那兩段讀一遍，你幾乎就能預測出這兩項產品之間所有實際差異。一家公司是在優化一個已經可行的東西的單位經濟效益；另一家則是在拓展這個東西所能成為的各種可能。

獨立董事會實際上是怎麼說的

Artificial Analysis 經營兩個各自獨立的圖像排行榜，而這種分開呈現很重要——同一個模型可能極擅長從零開始依提示詞生成圖像，卻在遵循編輯指令上表現平平，而將兩者平均起來，恰恰掩蓋了製作團隊最在意的那個差異。

• 文字轉圖片 — GPT-Image-2.5 Sunburst（max）1,224 Elo，13,153 票，第一。GPT-Image-2.5 Flare（max）1,207，第二。GPT Image 2（high）1,188，第三。Nano Banana 2.1 1,175，6,322 票，第四。GPT-Image-2.6：無資料列。

編輯 — GPT-Image-2.5 Sunburst（max）1,200，18,370 票，第一名。MAI-Image-2.7-Preview 1,197，第二名。GPT-Image-2.5 Flare（max）1,183，第三名。Nano Banana 2.1 1,151，7,009 票，第四名。GPT-Image-2.6：無資料列。

• 相較於自家前代——Nano Banana 2.1 以 35 分領先 Nano Banana 2；後者在文字轉圖像項目中憑 16,224 票、1,140 Elo 排名第七。

在任何人依據這些數字做出採購決策之前，有兩點注意事項。第一點是樣本數：Nano Banana 2.1 的 6,322 張文字轉圖像投票不到 GPT-Image-2.5 Sunburst 的 13,153 的一半，因此其信賴區間較寬，名次也不如排名所暗示的那麼穩定。第二點是，在約 1,000 分的 Elo 量表上，第一名與第四名之間 49 分的差距雖然真實，卻不算巨大——這種差異會穩定出現在盲測的兩兩比較投票中，但在特定圖像是否適用於特定任務上則時有時無。

兩項無法互相比較的廠商說法

兩家公司都公布自家的人類偏好數據，而這兩組數據因不同原因，都無法用於這項決策。

Google 回報 Nano Banana 2.1 在思考模式下為 1,050 Elo，非思考模式為 1,015，這是根據內部人類並排評估；相較之下，Nano Banana 2 為 990，Nano Banana Pro 為 935。這些是真實評分者所做的真實測量，而且是用 Google 自己的量尺與 Google 自己的提示詞分布——這就是為什麼 1,050 與 Artificial Analysis 的 1,175 都在描述同一個模型，卻不互相矛盾。不要拿這兩者互相比較。

OpenAI 引用{{1}}Design Arena{{/1}}，作為{{2}}GPT-Image-2.6 Sunburst{{/2}}拿下第一名的依據。同樣的問題換了種形式：不同的排行榜、不同的評分者群體，以及廠商挑選能美化這次發布的排行榜。這很可能為真。但這不是一個可以放在 1,175 旁邊相減的數字。

唯一誠實的總結是：Google 有一個經獨立測量得出的位置，而 OpenAI 尚未有。這種不對稱應該影響你對兩者分別賦予多少信心。

計量器：對照 token 預算的具名階梯

這正是兩款產品出現分歧的地方，而這種分歧對財務團隊的意義更甚於對設計師的意義；這也正是大多數比較所忽略的差異。

• 1K 渲染 — Nano Banana 2.1 為 $0.0336，固定為 1,120 個影像 token。GPT-Image-2.6 在中等品質下約為 $0.043，預估來自約 1,449 個輸出 token。

• 2K 渲染 — Nano Banana 2.1 $0.0504。GPT-Image-2.6 沒有具名的 2K 等級；你需在 1:3 至 3:1 的長寬比範圍內，以 16 的倍數指定像素尺寸。

• 4K 渲染 — Nano Banana 2.1 為 $0.113，起自 3,780 個影像 token。GPT-Image-2.6 並未提供 4K 等級方案。

• 品質上限 — GPT-Image-2.6 在最高品質下每張圖片約為 $0.21；Nano Banana 2.1 最高則達到 4K 價格。

• 輸入 — Nano Banana 2.1 每百萬個 token 1.50 美元；GPT-Image-2.6 文字每百萬個 5 美元，圖像每百萬個 8 美元。

• 批次 — Nano Banana 2.1 為標準價格的 50%（半價）。GPT-Image-2.6 尚未可透過 Batch API 使用。

• 成本槓桿——Nano Banana 2.1 會依解析度等級與思考層級改變成本。GPT-Image-2.6 則依品質、複雜度，以及圖片所含內容的多寡改變成本。

針對 GPT-Image-2.6 的每張圖片估算值得特別標註：OpenAI 並未公布固定的每張圖片價格，因為它是以 token 計費，而 token 數量會依你的要求而異。上述數字是根據輸出 token 數量推算而來，並非引自價目表；不同來源假設的 token 預算不同，因而公布了差異很大的數字。任何「GPT-Image-2.6 每張圖片要價 X」的說法，包括我們的在內，都應視為附有範圍的估算。

實際後果很直接。使用 Nano Banana 2.1，你可以把一個月的 2K 產品圖預測到誤差僅在四捨五入的範圍內，因為解析度決定 token 數量，token 數量決定價格。使用 GPT-Image-2.6，你可以預測費率，卻無法預測預算，因為複雜度參數預設為高，而規劃 token 與算圖 token 一樣以每百萬 30 美元計費。如果你的財務團隊需要的是一個不會變動的數字，那確實是支持 Google 的實質理由。如果你的團隊寧可先取得能力、事後再衡量，那就不是了。

編輯：對照已儲存的資源庫，共十四個參考插槽

Nano Banana 2.1 一次請求最多可接收 14 張參考圖像——四個角色與十個物件——並支援在 1K、2K 與 4K 下進行以遮罩為基礎的局部編輯。Google 自家數據顯示，多角色一致性在思考模式下達到 1,106 Elo，而 Nano Banana 2 為 978；這是其公布表格中單代最大的躍升，也最直接對應到實際工作流程：在同一個行銷活動中讓同樣三個人保持一致。

GPT-Image-2.6 的編輯重點在於連續性，而非廣度。OpenAI 將 Sunburst 描述為在接連多次編輯中更為一致——第十次編輯的偏移程度比以前更小——並新增了標記引導編輯，讓你能在透明的 PNG 覆疊層上繪製，而不是提供遮罩。兩者無法合併使用：只能擇一使用標記或遮罩，不能兩者並用。另外，可重複使用的參考資料庫——儲存一次人物或角色並重複使用——是 ChatGPT 的功能，而非 API 功能，因此團隊若以/v1/images/edits為基礎開發，並不會享有此功能。

如果你的編輯流程是「{{1}}在一次生成中讓十四個素材保持一致{{/1}}」，那麼 Nano Banana 2.1 是兩者中唯一能做到這一點的。如果你的流程是「{{2}}對同一張圖片做二十處小幅修改而不使其劣化{{/2}}」，那麼 2.6 正是針對你而來，而且目前沒有獨立測量能說明它的效果如何。

格式：唯一完全沒有競爭的地方

GPT-Image-2.6 可匯出 SVG 並輸出動畫 GIF。Nano Banana 2.1 只輸出點陣圖像，別無其他。如果交付物是供設計系統使用的向量資產，或供產品介面使用的短循環動畫，那麼這場比較還沒開始就已結束——而且值得直說：這是能力差距，不是基準測試差距，因此無須獨立驗證也成立。

在解析度方面則相反。Nano Banana 2.1 提供具名的 1K、2K 與 4K 等級，並在最高兩級支援最高 8:1 的長寬比，這表示你可以把「4K、8:1 橫幅」寫進規格表，然後真的拿到。GPT-Image-2.6 接受 1:3 至 3:1 範圍內、以 16 為倍數的自訂尺寸，且不公布具名的解析度階梯，因此當印刷廠商要求合約指定的 4K 交付物時，等於是在問你一個 OpenAI 文件沒有回答的問題。

在 Google 自家模型卡中承認這項弱點的地方

該給的肯定還是要給：Google 為 Nano Banana 2.1 發布的模型卡異常坦率。它列出在 1K 下小字會模糊、長篇文字段落處理能力偏弱、角色一致性不完美、偶爾出現左右空間混淆，以及 3D 推理與事實準確性有限。這些正是會拖累真實專案的失效模式——產品標籤上難以辨識的細字、示意圖中箭頭指錯方向。

很容易讓人有種衝動想說：GPT-Image-2.6 沒有那些問題。它或許真的沒有。但目前並沒有針對 2.6 文字渲染或空間推理的獨立評測，而誠實的立場是：Google 已經記錄了自己的弱點，OpenAI 則一項都沒有記錄。沒有公開的弱點，並不代表弱點不存在，尤其是對一個在這篇文章寫成前 24 小時才發布的模型而言。

在考量這一切之後，選一個

• 如果你需要輸出印刷解析度或大型格式，而且有可事先核可的預算，就選 Nano Banana 2.1。具名階梯方案、8:1 長寬比支援和批次折扣，這些都是 2.6 目前未提供的。

• 如果你的交付項目包含向量或動態圖像，請選用 GPT-Image-2.6。對方再大的價格優勢，也買不到一個 SVG。

• 如果你的工作是在少數素材上進行漫長的編輯序列，2.6 是更有針對性的產品，但要注意的是，OpenAI 之外沒有人測量過它是否真能達到效果。

• 如果你現在想要的是當今最佳、經獨立驗證的靜態圖像，這兩款都別選。那應是 GPT-Image-2.5 Sunburst，它在文字生成圖像上得分 1,224、在圖像編輯上得分 1,200，而且它比其中一款模型早一個月推出，比另一款早兩個月。

最後那一點正是人們會略過的地方，而它是這裡最有用的一句話。兩家廠商都在向你推銷向前邁進的一步。在唯一並非由他們任何一方提出的公開證據中，這向前邁進的一步仍尚未顯現。

如何在不下注任何一方的情況下同時看到兩者

截至 2026 年 11 月 5 日，OrcaRouter 並未提供 GPT-Image-2.6 或 Nano Banana 2.1，因此這篇文章並不是要告訴你如何把單一端點同時指向這兩者。我們實際提供的是各自的上一代版本——GPT-Image-2.5 Sunburst 與 GPT-Image-2.5 Flare，以及 Nano Banana 2（型號為 gemini-3.1-flash-image-preview）——全部共用同一把金鑰，依定價收費、零加成，供應商的費率就是你支付的費率，並在供應商之間自動容錯切換。

而這恰好也是正確的起步方式。擁有已驗證分數的模型，正是你今天就能透過單一端點與單一帳單呼叫的模型；用你自己的提示跑過這兩者，就能看出哪家供應商的美學與失效模式適合你的工作——而不是只憑一篇發布貼文，就投入任一供應商的最新版本。每當新模型進入目錄，直通規則意味著供應商的價格會原封不動地隨之而來，因此你這邊唯一改變的只有模型字串。

這正是證據所支持的順序：先在已有投票結果的那一代解決供應商問題，等有數字可據以推進時再轉向新一代。另一種做法——在兩個只有前代型號才有可比較分數的型號之間做選擇——是把賭注包裝成比較。