给创作者的 GPT Image 2 vs Midjourney vs Nano Banana 2：真实的选型框架

信息核对截至 2026 年 10 月 13 日。 这是一套工作流比较，不是永久排名。Google 已建议新项目使用 Nano Banana 2.1，OpenAI 当前 API 文档也列出 GPT Image 2.5 系列；Midjourney 的套餐与功能同样会变化。

比较 GPT Image 2、Midjourney 与 Nano Banana 2，应该看“验收后的成品”，而不是发布日榜单。真正的问题是：哪款工具能以更少修改、更低权利风险和更低总成本，完成你反复出现的视觉任务？

对比前先确认当前状态

• **GPT Image 2：**OpenAI 仍列出该模型，但当前图像生成文档也把新 API 工作流引向 GPT Image 2.5。费用包含文字输入、图片输入与图片输出 token。
• **Nano Banana 2：**Google 将 gemini-3.1-flash-image 列为上一代高效主力，并建议新项目使用 Nano Banana 2.1。当前文档记录了 1K、2K、4K、对话式编辑、参考图与 SynthID。
• **Midjourney：**快速/Relax 用量、隐私与商用条件取决于当前套餐。采购前核对官方套餐页与条款。

用同一套任务测试

从真实待办里抽十项：多文字海报、本地化版本、连续角色、产品改图、去背景、参考图改编、横幅、方形社交图、事实图表和开放式概念图。三款工具使用同一来源素材与验收条件。

记录首轮通过率、编辑轮数、身份漂移、文字修正、瑕疵清理、验收时间和总成本。视觉偏好强的任务可隐藏工具名再评审。这样也不会把 GPT Image 2 漫画工作流误读成通用模型排名。

三类官方定位怎样落到任务

GPT Image 2

OpenAI 强调清晰文字、版式、编辑、指令遵从与生产素材。适合测试带文案或依赖参考图修改的任务，但不能据此假设排字和连续性必然正确；文字仍应保留可编辑层，成品仍需复核。

Midjourney

可用当前网页产品测试概念探索和视觉方向。它采用订阅模式，与按 token 计费的 API 不同，应比较每月实际验收成品数并核对隐私需求。没有盲测与统一简报，不应宣布谁是“审美冠军”。

Nano Banana 2 与 2.1

Google 当前文档记录了对话式编辑、多分辨率、参考输入和 Search grounding。grounding 可能产生额外费用，官方 API 价格页也区分标准与批处理费率。应验证联网信息是否真的改善简报，而不是把“能搜索”自动当成优势。

成本与许可清单

API 工具要记录参考图、输出尺寸、质量、编辑、重试、grounding 和批处理折扣；订阅工具要记录快速额度、排队、隐私、团队权限与闲置额度。最后加上人工修正时间。

商用许可也不是一个勾选框。应核对账户档位、输出权利、隐私模式、数据使用条款、参考图权利、商标、客户披露与当地法律。SynthID 等来源标记并不能单独解决版权归属。

原文视觉资料

以下图片恢复自文章最初发布版本，用于补充界面、流程或对比语境。涉及产品界面、价格、基准结果和模型可用性的画面属于历史记录；做当前决策前，请以厂商最新官方信息为准。

条件式选择规则

选择测试集中“每个验收成品总成本”最低的工具。只有第二款能覆盖已测出的失败类型，例如文字版式、连续编辑或概念发散，才值得并用。若要接入自动化，还要比较 API 和审核控制；Agentic AI 工具指南解释了为何独立出图很强的产品未必适合作为流水线组件。

模型代际、套餐或政策变化时重新跑测试。它比发布日写下的“谁赢了”更可靠；Meta Muse Spark 的小团队选型讨论也适合用同一套切换成本框架审视。