MAI-Image-2.5-Pro 對決 Nano Banana 2：108 美元的編輯王者對上 Google 的 67 美元生產利器

兩個數字便足以說明MAI-Image-2.5-Pro與Nano Banana 2之間的對比，這比任何段落都更有說服力。MAI-Image-2.5-Pro 是微軟的高階影像方案，自 2026 年 7 月 23 日起公開預覽，價格約為每 1,000 張 1024×1024 影像 $108.50——這是自家產品線中定價最高的輸出。Nano Banana 2 是 Go​gle 的生產級影像模型，價格約為每 1,000 張 1024×1024 影像 $67，生成時間遠不到兩秒，原生支援 4K 輸出，且自 2026 年 5 月 28 日起全面上市（GA）。一個是剛推出的專業級模型，在獨立編輯排行榜上排行第一；另一個是成熟的通用型模型，更快、更便宜、解析度更高，而且已進入 GA。你需要哪一個取決於你要創作什麼，而不是哪一個「比較好」。

同一市場中的兩個位置

Nano Banana 2 —— Go​gle 的Gemini 3.1 Flash Image Preview的消費者面向名稱，也是你會實際呼叫的精確模型 ID —— 自 5 月起就已投入生產。它是 Go​gle 的「全能主力」（generalist workhorse）模型，在品質、速度與成本之間取得平衡，而且已經歷過從預覽到正式發布（GA）的完整週期。MAI-Image-2.5-Pro 是微軟的高品質等級模型，於 7 月 23 日與 MAI-Voice-2-Flash 一同發布，目前仍在 Azure AI Foundry 上公開預覽。它是微軟內部模型家族中最新、最昂貴、也最專注於影像編輯的模型；該家族已為 Bing Image Creator、PowerPoint 和 OneDrive 提供支援。

成熟度差距是這次比較中的隱性變數。一個已經通過預覽、正式上市（GA）並上線至全球 API 的模型，已經吸收了真實世界的流量與速率限制回饋。而一個預覽不到一個月的模型則尚未如此——其預覽價格也不是 GA 價格。這兩項事實，在生成任何一張圖像之前，就已讓風險天平傾向 Google 一方。

規格表，逐行檢視

• 發布 — MAI-Image-2.5-Pro 2026年7月23日（公開預覽）對比 Nano Banana 2 預覽版 2026年2月26日，正式發布 2026年5月28日br />• 圖像編輯排名 — 於 Artificial Analysis 編輯領域排名第1，Elo 1,272；對比同一領域第8名，Elo 1,249br />• 文字轉圖像排名 — 於 Artificial Analysis 排名第7，Elo 1,292；對比同一排行榜第3名，Elo 1,320br />• 輸出上限 — 約1,048,576像素（約1K）對比原生4K並支援極端長寬比br />• 速度 — 無公布延遲數據，對比每張圖像低於1.5秒（Google 報告，普遍獲得早期用戶證實）br />• 每千張圖像價格 — 約$108.50（1024×1024，AA 換算）對比 1024×1024 約$67，512 約$45，2048 約$101，4096 約$151br />• 來源出處 — Microsoft「無蒸餾」宣稱對比 SynthID 浮水印加上 C2PA 元數據br />• 接地（Grounding）— 無公開的搜尋接地功能，對比可跨網路來源進行搜尋接地

注意這兩欄的表現：它們在不同的榜單上互有勝負。MAI-Image-2.5-Pro 在編輯榜單上以 23 Elo 獲勝；Nano Banana 2 在文字轉圖像榜單上以 28 Elo 獲勝。這不是「哪個更強」的對決——而是「你需要哪種強項」。

這些板子，請仔細閱讀

編輯排名是 Pro 等級存在的全部理由。在 Artificial Analysis 的 Image Editing Arena 中，它位居第一，Elo 1,272，建立在約 6,100 次盲測使用者比較之上——領先 Reve 2.1、MAI-Image-2.5 和 GPT Image 2。這個機制至關重要：盲測人類偏好、相同的輸入圖像與指令、由投票者選出更強的結果，沒有廠商腳本撰寫分數。這是市場上最接近獨立「人們更喜歡此編輯器輸出」的裁決，而且是近期數據，非上市首日的曇花一現。

「Nano Banana 2 的主張在於相反的軸線：生成。它在文生圖排行榜上的 1,320 Elo 比 Pro 層級高出 28 分，並擁有一長串實測優勢——它曾於多個時間點領先 Image Arena（在該處的 Elo 約為 1,280）、具備搜尋接地能力，而且速度夠快，延遲很少成為決策考量。在編輯排行榜上它落後 Pro 層級，這在意料之中：它不是編輯專家，而是通用型模型，其編輯能力對大多數用途已綽綽有餘。」

速度與解析度：記分板所隱藏的差距

排行榜的數字衡量的是偏好，而非吞吐量或像素預算，而這正是這場對決差異最為明顯之處。

• 解析度 — Nano Banana 2 輸出原生 4K，並支援極端寬高比；Pro 層級文件記載的 API 輸出上限為 1,048,576 像素，等同於 1024×1024，儘管微軟以「8K」行銷話術宣傳。若需求規格要求印刷級或海報級解析度，Go​gle 模型是兩者中唯一能達成的。

• 速度——Nano Banana 2 以標準尺寸生成每張圖片僅需約 1.5 秒以下，速度約為其前代產品的四倍。微軟並未公布 Pro 層級可相比的延遲數據，而編輯工作負載——傳送圖片、取得修訂版本——本質上比空白畫布生成更為繁重。對於任何以每張圖片秒數來衡量的工作流程而言，這毫無懸念。

這兩者都不會在Elo排行榜上顯示，而對大多數生產管線而言，它們的重要性都超過23-Elo的編輯優勢。

成本，以及解析度的棘手問題

在 token 方面，兩者的定價差異很大。MAI-Image-2.5-Pro 的定價為每百萬文字輸入 token 5 美元、每百萬圖片輸入 token 8 美元、每百萬圖片輸出 token 106 美元。Nano Banana 2 則為每百萬輸入 0.50 美元、每百萬輸出 3.00 美元——輸出 token 的價格差距達 30 至 40 倍。實際上，在 Go​gle 方面，圖片輸出通常按張計費，因此價格數字大約落在每 1,000 張 1024×1024 圖片 67 美元（Nano Banana 2）對比每 1,000 張 108.50 美元（Pro 等級）。

問題在於解析度。如果你實際使用 Nano Banana 2 的 4K 輸出，一張 4096×4096 的影像大約是 0.151 美元——約每 1,000 張 151 美元——這超過了 Pro 等級的每千張價格。因此，成本比較取決於你的輸出尺寸：在 1K 時，Go​gle 模型較便宜；而在印刷尺寸時，它比 Pro 等級上限的 1K 更貴。Microsoft 的模型甚至無法在 4K 下進行比較，因為它不會輸出該解析度。

路由器真正重要的地方

這就是路由層證明自身價值的關鍵時刻，因為今天 Nano Banana 2 已可透過 OrcaRouter 使用——一個 API 金鑰即可搞定，Go​gle 的列表價格以 0% 加價直接轉傳，跨供應商自動容錯切換，讓慢速區段不會拖住整個 pipeline；如果你想把 Nano Banana 2 與另一個模型放在同一次呼叫中混用，也有路由 DSL 可用。你在我們這裡看到的價格就是 Go​gle 的價格，而且抽成當日入帳。MAI-Image-2.5-Pro 目前還沒有可呼叫的第三方端點，所以暫時不在 OrcaRouter 上；等有代管供應商採用後，同樣會以微軟的定價原價轉傳。

對於想在編輯競賽中奪冠卻不願將生產環境押注於此的團隊，實際的做法是：在Pro層級可供呼叫後，將一部分編輯流量導向其中，保留Nano Banana 2作為生成與大量處理的常駐主力，並讓故障切換機制捕捉那些低票數排行榜無法察覺的邊緣案例。兩種模型共用同一把金鑰，價格採廠商自訂的數字。

該由誰來選擇哪一個

選擇MAI-Image-2.5-Pro，當任務是編輯既有影像且要求高保真時——針對性物件替換、影像內文字修改、產品主圖清理——其獨立評比中編輯排名第一，加上 token 計量的精確控制，讓這個高溢價物有所值。選擇Nano Banana 2，當任務是規模化生成：空白畫布影像、4K 與極端長寬比、延遲敏感或大量導向的工作，而且在 Pro 層級能輸出的每個解析度下，價格都低於 Microsoft 的模型。一句話的決策規則：如果你是在修改影像，Microsoft 的編輯器目前是王者；如果你是在生成影像，Go​gle 的實用主力已經在生產中。