对比
2026年 Nano Banana 2 与 GPT Image 1.5 对比：哪个图像 API 更适合你的工作流？
EvoLink Team
Product Team
2026年3月25日
7 分钟阅读
如果你正在 Nano Banana 2 和 GPT Image 1.5 之间做选择，2026年3月最清晰的区分是：
- 当你需要一条快速的图像生成和编辑路由，并且在 EvoLink 上有明确的按图计费时，Nano Banana 2 更容易上手。
- 当你需要 OpenAI 官方图像模型文档以及与图像质量层级直接挂钩的定价模式时，GPT Image 1.5 更容易上手。
总结
- 如果你想要一条围绕图像生成和编辑构建的路由，并在 EvoLink 上拥有明确的 1K、2K 和 4K 定价，选择 Nano Banana 2。
- 如果你想要 OpenAI 官方定价和文档来使用旗舰图像模型，选择 GPT Image 1.5。
- 这应该是一个工作流适配性的决策，而非"谁更好"的标题党。
官方文档记录了什么
| 模型 | 明确记录的内容 | 定价结构 | 最佳适用场景 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 | Google 官方资料将其标识为 Gemini 3.1 Flash Image；EvoLink 记录了生成和编辑路由以及 1K / 2K / 4K 价格层级 | EvoLink 上的按图路由定价 | 需要图像生成和编辑并有清晰路由定价的团队 |
| GPT Image 1.5 | OpenAI 将 GPT Image 1.5 记录为最先进的图像生成模型，并发布按图质量定价 | OpenAI 文档中按质量和尺寸的按图成本 | 需要 OpenAI 直接图像模型工作流的团队 |
Nano Banana 2：路由优先图像工作流的理由
Google 的最新资料将 Nano Banana 2 描述为 Gemini 3.1 Flash Image，并将其定位于图像生成和编辑。EvoLink 当前的路由页面为开发者提供了实用的定价和尺寸信息。
EvoLink 上当前的路由价格
| 输出层级 | 当前路由价格 |
|---|---|
1K | $0.0538/image |
2K | $0.0806/image |
4K | $0.1210/image |
当财务部门需要可预测的按图预算而非 token 估算时，这非常有用。
何时 Nano Banana 2 更合适
如果你最看重以下方面，请选择 Nano Banana 2：
- 一条同时处理图像生成和编辑的路由
- 明确的 1K / 2K / 4K 价格层级
- 可以留在你已经用于其他模型的网关内的工作流
GPT Image 1.5：直接使用 OpenAI 图像工作流的理由
OpenAI 当前的文档将 GPT Image 1.5 定位为旗舰图像生成模型，定价以两种方式记录：
- 模型页面上的 token 定价
- 定价页面上按质量的近似按图成本
当前 OpenAI 官方价格
| 质量 | 方形图像近似成本 |
|---|---|
| Low | $0.01 |
| Medium | $0.04 |
| High | $0.17 |
在以下情况下，GPT Image 1.5 很容易获得认可：
- 你的团队倾向以 OpenAI 官方文档作为权威来源
- 你希望将图像工作与 OpenAI 原生技术栈的其余部分保持一致
- 你已经在使用 OpenAI 的工具和账户工作流
比"哪个画得更好？"更有意义的对比
这篇文章较弱的版本会试图宣布一个通用的质量赢家。更有价值的版本则对比购买结构。
| 如果你的首要考虑是... | 建议从这个开始 | 原因 |
|---|---|---|
| 按输出层级的明确路由定价 | Nano Banana 2 | EvoLink 发布了 1K / 2K / 4K 的路由价格 |
| OpenAI 官方文档 | GPT Image 1.5 | OpenAI 直接发布模型文档和图像定价 |
| 统一网关工作流 | EvoLink 上的 Nano Banana 2 | 如果你已经通过一个 API 路由其他模型，这很实用 |
| OpenAI 原生技术栈一致性 | GPT Image 1.5 | 如果你的应用已经依赖 OpenAI 账户和工具流程，这更契合 |
常见问题
Nano Banana 2 的官方名称是什么？
Google 当前资料将 Nano Banana 2 标识为 Gemini 3.1 Flash Image。
Nano Banana 2 是否同时支持编辑和生成？
是的。当前 Google 和 EvoLink 的资料都将其定位于生成和编辑工作流。
GPT Image 1.5 的定价方式是怎样的？
OpenAI 同时记录了基于 token 的定价和按质量层级的近似按图定价。
哪个模型更容易按图做预算？
如果你想要按输出层级的明确路由价格，EvoLink 上的 Nano Banana 2 更容易。如果你想要 OpenAI 官方的基于质量的成本信号，GPT Image 1.5 更容易。
这篇文章是否声称某个模型在各方面都更好？
不是。更稳妥的结论是它们适合不同的生产偏好。
如果我的技术栈以 OpenAI 为主，应该选哪个？
如果你的应用已经依赖 OpenAI 的工作流和账户管理，GPT Image 1.5 是更合适的起点。
在同一技术栈中尝试两种图像路由
如果你想对比 Nano Banana 2、GPT Image 1.5 和其他图像模型，而无需为每个提供商单独修改应用，EvoLink 是最实用的路由方案。
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