Images 2.6 對 Nano Banana 2.1：以解析度階梯進行動畫對決

這兩個模型之中只有一個能產出動態檔案，而且不是基準測試成績較好的那一個。 Images 2.6，OpenAI 於 2026 年 11 月 4 日發布——GPT-Image-2.6 Sunburst主打品質，GPT-Image-2.6 Flare主打速度——新增了單步動畫 GIF 生成、SVG 匯出與標記引導編輯。 Nano Banana 2.1，Google 以 Gemini 3.6 Flash 為基礎打造、自 2026 年 10 月 6 日起正式推出的模型，這些功能一項都沒加。它加的是降價與解析度階梯：以 1K、2K、4K 命名的輸出層級、最多 14 張參考圖像，以及最高達 8:1 的極端長寬比。

因此，兩者之間的選擇並非品質競賽，而是關於你的交付成果該採取什麼形態的問題。製作動態貼圖、循環播放的社群貼文或短篇解說畫面的團隊，會在這裡選擇其中一個候選方案；製作印刷解析度產品視覺或寬幅橫幅格式的團隊，則會選擇另一個。唯有在此之後，基準測試才重要；而當它真的重要時，這些數字對新進者而言，並不如發表報導所暗示的那麼好看。

基準測試的實際現況

Artificial Analysis，讀取於2026年11月5日：

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 以 1,151 Elo 在 6,937 個樣本中取得；GPT Image 2.5 Sunburst (max) 以 1,199 在 18,300 個樣本中取得。Images 2.6 沒有資料列。

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 為 1,176（涵蓋 6,274 個樣本），排名第四；GPT Image 2.5 Sunburst 為 1,224，排名第一，GPT Image 2（high）則以 1,188 位居第三。Images 2.6 在這裡同樣沒有資料列。

• Google 自家數據 — Nano Banana 2.1 在 Thinking 模式下為 1,050 Elo，對比 Nano Banana 2 的 990 與 Nano Banana Pro 的 935。此為廠商自行回報，且與 AA 排行榜採用不同量表；切勿混用。

可以確定的是：Nano Banana 2.1 在獨立編輯評測中屬於中段模型，在文生圖上則穩居第四；而它的前代在編輯項目上低了 48 分。第三件事——Images 2.6 是否更好——尚非事實。最接近的代理指標是：OpenAI 的前一代在兩個榜單上都領先，且領先幅度大於信賴區間；而 2.6 所聲稱的改進，是跨一連串編輯的一致性，而非單張影像品質的躍升。

解析度階梯，詳細說明

這正是 Nano Banana 2.1 在結構上取得領先的地方，而這並非微不足道的優勢。

• 輸出層級 — 1K、2K 與 4K 為具名且定價的選項。Images 2.6 並非以那種方式販售解析度；輸出尺寸是由 token 預算所決定，而 OpenAI 並未公布任何附有價格的 2K 或 4K 層級。

• 長寬比——在 Nano Banana 2.1 上，任一方向最高可達 8:1。3,200 × 400 的排行榜橫幅是原生支援的請求，而非裁切而來。Images 2.6 沿用 2.5 世代所支援的範圍，而 OpenAI 並未將其記載為明確的範圍。

• 參考圖片 — 最多 14 張（在 Nano Banana 2.1 上），結構為四個角色與十個物件。Images 2.6 在 ChatGPT 中新增可重複使用的已儲存參考圖片，並在兩個端點接受圖片輸入，但未公布數量上限。

• 上下文 — 在 Nano Banana 2.1 上約為 131K 輸入與 32K 輸出 token，並提供搜尋接地功能。Images 2.6 並未公布上下文視窗；其模型頁面僅列出文字與圖像輸入以及圖像輸出，別無其他。

• 編輯控制 — 在 Nano Banana 2.1 上提供基於遮罩的局部編輯與三種思考層級；在 Images 2.6 上提供標記引導的編輯，以及新的 complexity 參數。兩者非常相近：都能讓你告訴模型要投入多少思考，以及要套用在哪裡。

實務上的結果是，Nano Banana 2.1 是這兩者中唯一能在合約中明確指定的。「以 16:9 製作 4K 影像，並按公布的 4K 費率計費」是一句可以寫進工作說明書的話。對 Images 2.6 而言，對應的句子則是一個 token 預算和一項估算。

價格比較有一處真正的歧義

Nano Banana 2.1 的輸出計費為每百萬個影像 token $30，低於 Nano Banana 2 的 $60——這項減半正是讓這次發布值得報導的原因。實務上，1K 時為 $0.0336，而2K 時為 $0.0504。批次定價再將兩者減半。

在 4K 方面，各方說法不一，而這種分歧並非表面問題。部分媒體報導 $0.0756；其他媒體，包括 TechRepublic 和 heise，則報導 $0.113，理由是 4K 的 token 數上升至約 3,780。這兩個數字都出現在同一場發布的可信報導中。如果你正在為 4K 流程編列預算，這會讓你最大的一筆支出項目出現 50% 的落差，因此值得對照 Google 自家的價目表來釐清，而不是任何二手來源——包括本文。

有一件事確實往錯誤的方向發展：Nano Banana 2.1 將輸入價格調高至每百萬個 token 1.50 美元，高於原本的 0.50 美元，而文字與思考輸出則為每百萬 7.50 美元。對於需要傳送大型原始影像的編輯密集型工作流程，輸出端的降價可能有一部分被輸入端的漲價抵銷，實際淨省下的金額比標題所宣稱的還要少。

相較之下，Images 2.6 的價格為每百萬文字輸入 $5、每百萬圖片輸入 $8，以及每百萬圖片輸出 $30。批次費率是這些數字的一半，但 2.6 模型頁面將 /v1/batch 列為不支援，因此此模型目前尚不提供全新批次定價。每張圖片的估算約為低品質時 $0.006、中品質時 $0.013、高品質時 $0.053、最高品質時 $0.21——這些估算衍生自沿用自 2.5 世代的 token 預算，而非 2.6 已公布的數據。

把兩者在真正重要的設定下放在一起比較，情況並不是發表報導所描繪的那樣。在 2K 下，Nano Banana 2.1 的費用是 $0.0504。Images 2.6 在高品質設定下約為 $0.053。兩者相差在百分之五以內。Google 的降價並沒有讓 Nano Banana 2.1 比按 token 計費的競爭對手便宜得多；它只是讓 Nano Banana 2.1 大致等同於以高品質模式運作的對手，而且只有在對上 xhigh 和 max 時才更便宜。

這種同等性正是讓兩者都能從同一處存取的理由。OrcaRouter 會將供應商牌價以 0% 加價原樣傳遞，這表示供應商降價在上游生效當天就會在我們這邊生效，而不是等到經銷商重新定價時才生效——而且 一項路由規則可以將流量導向兩個成本幾乎相同的選項中健康的那一個。Google 本季已經淘汰了一個圖像模型；能夠移動模型字串，而不是重建整合，其價值遠超過一分錢的零頭。

Google 實際推薦的遷移方式

在 Google 這邊，正發生一件比關閉服務更微妙的事。現行的圖像生成文件（於 2026 年 11 月 5 日查閱）列出 Nano Banana 系列的五個模型——Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）、Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）、Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）、Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image）以及舊版的 Gemini 2.5 Flash Image 模型。Nano Banana 2 仍被列出且仍可呼叫，並未標註關閉日期；文件的指引是所有新專案都應使用 Nano Banana 2.1，這是建議而非棄用。

有兩個細節讓這項建議不如表面上看來那麼單純。Nano Banana 2 Lite 現在是最快、最便宜的層級，其定位是為了速度與規模，而非多重參考或多輪編輯——因此，對於大量、簡單的生成，「遷移到 2.1」並非自動就是成本最佳的做法。而且 Google 自己的棄用頁面明確表示，其公布的日期是「模型可能退役的最早可能日期」，並承諾在實際停用前會發出通知。完全沒有日期的模型，並不是即將退場的模型。

不過，商業層面的隱憂確實存在。在 Gemini 應用程式中，免費用戶仍可使用 Nano Banana 2，而 2.1 需要 AI Pro、Plus 或 Ultra 方案，且 API 上的 2.1 沒有免費方案。一個先在免費方案上做原型、如今正準備轉入正式環境的團隊，會發現其測試環境與正式環境已不再是同一個模型——這是「在預備環境明明可以」這類故障的可靠來源。

說明文件說了些什麼，以及沒有說些什麼

值得直白地說清楚，因為這正是產品與一则公告之間的區别所在。

Images 2.6：模型頁面：gpt-image-2.6-sunburst已上線於 OpenAI 的開發者文件，內容包含定價、支援的端點——僅限圖像生成與圖像編輯，不含 Chat Completions 或 Responses——以及模態宣告。這些頁面指向圖像指南，以了解「複雜度設定、標記引導式編輯、SVG 輸出與動畫 GIF 輸出」。頁面未說明解析度選項、參考圖像上限、GIF 長度、影格率或檔案大小限制。

Nano Banana 2.1：完整文件化，具備具名分級、公開的每張圖片價格、參考圖片額度、長寬比範圍與上下文視窗。這是一份你可以據以設計的規格表。

這個落差對 GIF 功能來說尤其重要。動畫 GIF 生成功能已在 ChatGPT 中上線並可正常運作。至於 /v1/images/generations 端點是否會回傳動畫檔案，目前沒有任何公開測試能證實，而 OpenAI 自家的文件是在指南中描述這項功能，而非放在端點參考文件裡。如果你考慮 Images 2.6 的原因是動畫，請先透過實際的 API 呼叫驗證這一點，再據此進行設計。

在它們之間做選擇

選擇 Nano Banana 2.1，如果你的交付成果需要印刷解析度或比例特殊，如果你需要在單次呼叫中使用超過十幾個參考素材，如果你需要一份可寫入合約的書面規格表，或者你正從已棄用的 Nano Banana 2 遷移並想走最短的路徑——它是官方認可的目標，而且各層級的定價都已公開。

選擇 Images 2.6，如果你的交付成果會動起來。GIF 產製流程是這項比較中唯一在 Google 陣營沒有對應功能的能力，而且它並非噱頭：能為上傳的照片製作動畫，並逐格編輯與控制速度，這對一整類短格式作品而言，等於取代了影片生成這一步。SVG 匯出是第二項沒有對應功能的能力，而對圖示與標誌系統來說，這具有決定性。標記導引編輯是第三項，而且對某些類型的變更來說，它確實是比繪製遮罩更好的互動方式。

如果這兩種描述都不符合你的情況——如果你正在大量 producing 靜態 2K 圖像，只是想要更好的模型——那答案是：目前還沒有證據。GPT Image 2.5 Sunburst 在編輯上領先 Nano Banana 2.1 48 分，在文字轉圖像上也領先 48 分，兩者都超出信賴區間，而 Images 2.6 尚未被評分。等兩週讓 Elo 榜單出現一列，不會有任何損失，而且很可能在機會成本上也不會讓你付出代價，因為在那之前，這兩個模型都不會被下架。