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Amy Miracle
中秋檔期前一週，你要趕出 12 張蝦皮商品主圖。提示詞裡寫著「限時 5 折・全館免運」，AI 吐回來的圖上寫的是「限時 5 拆・全舘免逹」。放大一看，「舘」是日文漢字、「逹」缺了一撇，而「免運」的「運」字整個部件錯位。你把提示詞改了六次，第七次終於對了，但這次背景光又跟前面 11 張對不上。
這篇就是要回答：GPT Image 2 和 Nano Banana Pro，在「要出繁體中文字」的實際工作裡，到底該選哪一個。
先把名字講清楚，免得你搜資料時愈搜愈亂：你在 ChatGPT 介面上看到的 ChatGPT Image 2、網路上常寫的 GPT Image 2.0 或 ChatGPT Images 2.0、以及 API 文件裡的模型代號 gpt-image-2，講的都是同一個模型。本文一律寫作 GPT Image 2。
本文寫於 2026 年 9 月。文中所有模型規格、訂閱價格、免費額度都標註了查證來源；本站的點數與方案價格取自平台當前公開資訊。兩個模型都在 本站的圖片工具總覽 上可直接切換，所以你可以用同一組提示詞自己跑對照，不必只信任何人的說法——包括這篇文章。
| 你的情境 | 建議模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 商品規格圖、優惠標語、小字級繁中文案 | GPT Image 2 | 文字渲染準確率是它的主打強項，且 1K 只要 3 點，改稿成本低 |
| 一整組要角色／人物一致的系列圖 | Nano Banana Pro | 官方支援最多 14 張參考圖、最多 5 人的一致性 |
| 大圖輸出（活動主視覺、印刷、電視牆） | Nano Banana Pro | 原生 4K 輸出，OpenAI 官方文件把 GPT Image 2 的 4K 標為實驗性 |
| 要帶入真實世界資訊（時事、地標、最新資料） | Nano Banana Pro | 具備 Google 搜尋接地（Search Grounding） |
| 高頻率試錯、一天要跑幾十張草稿 | GPT Image 2 | 每張成本約為 Nano Banana Pro 的 4 成，且生成速度較快 |
| 預算最低、只想先試水溫 | GPT Image 2 | 每日簽到每週共 30 點 ≈ 10 張 1K |
一句話版本：字多、要準、要便宜 → GPT Image 2；圖大、要一致、要美 → Nano Banana Pro。
實務上最省錢的做法不是二選一，而是用 GPT Image 2 跑 20 張草稿選構圖，再用 Nano Banana Pro 把選中的那一張放到 4K 出圖。文章後半會給具體的點數換算。
先把「可以查證的事實」跟「主觀感受」分開。以下這張表只放公開規格，不放 1–10 分的主觀評分——那種評分表換一個人做就換一個結果，對你的決策沒幫助。
| 維度 | GPT Image 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|
| 開發者 | OpenAI | Google DeepMind |
| 底層架構 | GPT Image 系列第二代 | Gemini 3 Pro Image |
| 最高解析度 | 1K / 2K / 4K（官方文件標註 4K 為實驗性） | 原生 4K |
| 支援比例 | 1:1、3:2、2:3、16:9 | 多種常見比例 |
| 參考圖上限 | 最多 16 張 | 最多 14 張 |
| 人物一致性 | 未公布明確人數上限 | 官方稱最多 5 人 |
| 即時資訊接地 | 無 | 有（Google 搜尋接地） |
| 內容標記 | — | SynthID 隱形浮水印 + C2PA 內容憑證 |
| makifyai 點數（1K / 2K / 4K） | 3 / 5 / 8 | 8 / 10 / 14 |
兩件事先講清楚：
Nano Banana Pro 的優勢是真的。 原生 4K、多圖融合、人物一致性、Google 生態整合（Gemini App、Workspace）都不是安慰獎。如果你的工作是「同一個模特兒穿五套衣服出五張圖」，或「把 Logo、產品照、色票三張參考圖合成一張主視覺」，它在這類任務上有紮實的口碑基礎。
GPT Image 2 的優勢集中在文字與速度。 多個公開評測與 LM Arena 的社群觀察指出，它在 UI 標籤、招牌、短文案這類「字要對」的場景上字元級準確率明顯較高；速度上社群回報單張約 3 秒，Nano Banana Pro 約 10–15 秒。這對「一天要改 30 版」的接案工作者影響很大。
這是繁中讀者最痛、但英文文章完全不會寫的一段。
先講一個結構性的原因：現在主流的圖片生成模型不是逐字「畫」字，而是在一個被壓縮過的潛在空間（latent space）裡生成，最後才解碼成像素。 這個壓縮通常是 8 倍下採樣——也就是說一張 1024×1024 的圖，模型實際操作的網格大約是 128×128。
把數字代進去你就懂了。假設你的標題字在 1K 圖上佔 48×48 像素（這已經是相當大的標題字），在潛在空間裡它只剩下大約 6×6 個單元。用 36 個單元去描述一個英文字母「A」（3 筆）綽綽有餘；但「灣」有 25 劃、「體」有 23 劃、「贈」有 19 劃——同樣 36 個單元要塞下二十幾筆的結構，模型就只能「猜一個看起來像的東西」。這就是為什麼你的圖上會出現筆畫黏在一起、部件左右對調、或是整塊變成一團墨。
簡體字的存在感在這裡就很明顯了：「灣→湾」少了 13 劃、「體→体」少了 16 劃。同一個模型、同一個字級，簡體字的容錯空間就是比繁體大。這不是模型「歧視繁體」，是筆畫密度的物理限制。
比缺筆畫更隱蔽的是字形錯置。繁體中文在訓練語料裡有三套以上的字形標準混在一起：
模型沒有「locale」這個概念，它只是在學到的字形分佈裡取樣。所以你會看到「單」寫成日文的「単」、「證」寫成「証」、「戶」寫成「户」、「產」寫成「産」。這些字放大看才發現，縮圖上完全不覺得有問題——直到客戶打電話來。
公開資訊指出，GPT Image 2 主打的就是跨語系（含 CJK）的字元級準確率，這是 OpenAI 這一代的核心賣點；而 Nano Banana Pro 則是 Google 這一代在繁中社群最被稱道的能力——台灣媒體普遍認為它「終於解決了 AI 生圖繁中亂碼」，也能處理直排、注音標註與長段落資訊圖。
也就是說：兩邊都宣稱自己行，而且都比一年前的模型好太多。 這時候你需要的不是別人的結論，是一套自己能跑的驗證方法。
固定同一段文字，在兩個模型各跑一次，再逐層比對。這套方法花不到 20 點，但能省下你之後整個月的改稿時間。
第一層：標題級（4–8 字，大字級）
一張純色背景的促銷海報，正中央用粗黑體寫著「限時免運」四個大字，
字體為 Noto Sans TC Bold，字級佔畫面高度的 15%，繁體中文（台灣），
不要出現任何其他文字。
第二層：副標級（12–18 字，中字級）
同一張海報下方加一行副標：「全館滿 990 元免運費，活動至 9 月 30 日止」，
繁體中文（台灣），無襯線字體，字級為標題的三分之一。
第三層：小字級（規格表，最容易崩）
海報右下角加一個三行規格表：
「材質：100% 純棉」
「產地：臺灣」
「尺寸：S／M／L／XL」
繁體中文（台灣），小字級但需清晰可讀。
跑完之後，把圖放大到 200%，逐字檢查這四件事：
第三層通常就是分水嶺。多數模型第一層都能過，第三層才看得出真本事。
如果最後還是有一兩個字歪掉，不必整張重跑——用 圖片文字移除工具 把那塊字擦掉（1K 只要 3 點），再用設計軟體補上正確的字，比重跑一張 4K 便宜也快。
籠統的「看你需求」沒有用。以下按台灣實際的內容產出場景給建議。
| 場景 | 典型需求 | 建議 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 蝦皮／PChome 商品主圖 | 白底、商品清楚、角落一行促銷字 | GPT Image 2（1K） | 平台縮圖顯示尺寸小，1K 綽綽有餘；文字準確度優先；3 點／張讓你能一次跑 10 版挑一版 |
| 商品規格圖／材質說明圖 | 小字多、資訊密度高 | 兩個都跑，比完再決定 | 這是最吃字的場景，也是差異最大的場景，值得花 11 點做一次對照 |
| YouTube 影片縮圖 | 1280×720、4–6 個大字、要在手機上一眼看懂 | GPT Image 2（1K 或 2K） | 縮圖字級大、字數少，兩者都能過；GPT Image 2 便宜四成，而縮圖本來就要 A/B 測好幾版 |
| Threads／IG 貼文圖 | 方形或直式、風格統一的系列圖 | Nano Banana Pro | 系列貼文最怕風格漂移，多圖參考與一致性是它的強項 |
| 活動主視覺／KV | 要放大輸出、印製、投放在大螢幕 | Nano Banana Pro（4K） | 原生 4K 是實打實的優勢，14 點一張在這個場景完全划算 |
| 電子報頭圖 | 600–800px 寬、含品牌元素 | Nano Banana Pro（1K） | 需要品牌 Logo／色調一致，參考圖能力更重要 |
| 人物／模特兒系列圖 | 同一張臉出現在 5–10 張圖 | Nano Banana Pro | 官方明確支援最多 5 人的一致性，這是選它的主要理由 |
| 資訊圖表／流程圖 | 中文標籤多、線條與框要對齊 | 兩個都跑 | GPT Image 2 在 UI 元素與空間關係上口碑較好，Nano Banana Pro 在中文長段落上口碑較好 |
給接案設計師的實務建議：把「探索」和「交付」分成兩階段用不同模型。 探索階段用 GPT Image 2 跑 8–12 個構圖方向（24–36 點），跟客戶對完方向後，再把定案的那版用 Nano Banana Pro 出 4K 交付檔（14 點）。整個案子的算圖成本約 50 點，用 Standard 方案換算約 US$5。
這節是最多人搜、也最多人被含糊帶過的部分。直接算給你看。
以 Standard 月繳方案 US$29.90／月換 300 點 計算，等於每點約 US$0.0997：
| 模型 | 解析度 | 點數 | 每張約 US$ | 每張概估 NT$ |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 1K | 3 | 0.30 | 約 9 元 |
| GPT Image 2 | 2K | 5 | 0.50 | 約 15 元 |
| GPT Image 2 | 4K | 8 | 0.80 | 約 25 元 |
| Nano Banana Pro | 1K | 8 | 0.80 | 約 25 元 |
| Nano Banana Pro | 2K | 10 | 1.00 | 約 31 元 |
| Nano Banana Pro | 4K | 14 | 1.40 | 約 43 元 |
新台幣數字是依撰稿當時匯率區間做的概估，僅供量級參考。實際扣款金額會隨匯率、海外交易手續費與稅額浮動，請以結帳當下的頁面為準。
300 點能跑多少張？
年繳更便宜：Standard 年繳為 US$19.90／月換 400 點，每點降到約 US$0.05，GPT Image 2 1K 一張約 US$0.15。如果你不確定用量，也可以先買**一次性點數包（US$9.90／80 點起，永不過期）**試水溫，80 點約等於 26 張 GPT Image 2（1K）。方案細節可以看 方案與價格頁。
| 項目 | ChatGPT Plus | Google AI Pro（台灣） | makifyai Standard |
|---|---|---|---|
| 公告月費 | US$20（台灣實際扣款含 5% 營業稅，媒體報導約 US$21） | NT$650／月 | US$29.90／月 |
| 涵蓋模型 | OpenAI 模型（含 GPT Image 2，介面上顯示為 ChatGPT Image 2） | Google 模型（含 Nano Banana Pro） | 12+ 家模型，含這兩者 |
| 圖片額度性質 | 滾動時窗限制（社群回報 Plus 約每 3 小時 40–50 張，官方會依負載調整） | 每日額度（媒體報導 AI Pro 約每日 100 張 Nano Banana Pro） | 300 點，自行分配到任何模型 |
| 附加價值 | ChatGPT 全部功能 | 2TB 雲端空間、家庭共享、Gemini 全功能 | 去浮水印、商用授權、API 存取、圖片編輯工具 |
| 換模型比對 | 不行 | 不行 | 同一組提示詞可直接切換模型 |
誠實的結論：如果你確定只用其中一家，直接訂原廠通常比較划算。 Google AI Pro 一個月 NT$650 給到每日約百張的 Nano Banana Pro 額度，單張成本壓得非常低，還附 2TB 雲端空間，這是我們比不了的規模優勢；ChatGPT Plus 也一樣，它賣的是整個 ChatGPT，圖片只是附加。
平台的價值在「你不確定要用哪家」的時候才成立，具體來說有三種人適合：要做模型比對的人（同一組提示詞跑對照，在原廠訂閱上做不到，你得開兩個帳號、付兩份錢）、用量不穩定的接案者（這個月 200 張、下個月 20 張，固定月費對你不利，永不過期的一次性點數包反而適合）、需要工作流串接的人（算完圖還要去背、放大、擦字、轉 SVG，同一個帳號同一組點數省下切換與匯出的時間）。
如果你三種都不是，就去訂原廠——這篇文章的目的是讓你做對決定，不是讓你多花錢。
Nano Banana Pro 在這一項有實質優勢。 它是原生 4K 輸出；而 OpenAI 官方文件把 GPT Image 2 的 4K（超過 2560×1440）標註為實驗性，並提示在這個尺寸下可能出現細節扭曲或文字模糊。
這句話對繁體中文使用者特別重要，因為它跟 Q1 講的機制直接相扣：在實驗性的高解析路徑上，最先崩壞的通常就是密集筆畫的小字。 所以如果你要做的是「4K 且含中文小字」的圖，實務上更穩的做法是：
或者直接用 Nano Banana Pro 的原生 4K（14 點）。哪個划算取決於你的圖對「文字準確」和「畫質細節」哪一項要求更高。
GPT Image 2 能吃更多張參考圖（16 張 vs 14 張），但**「能吃幾張」和「融合得好不好」是兩件事**。Google 對 Nano Banana Pro 的官方說明明確寫出「最多 14 張參考圖、最多 5 人保持一致」，這種帶數字的能力承諾在多圖編輯場景更有參考價值；OpenAI 則未公布 GPT Image 2 的人物一致性上限。
「Google 搜尋接地」這項則是 Nano Banana Pro 獨有的：它在生成前會先做即時搜尋。對於「畫一張今天台北 101 附近的天氣示意圖」「做一張最新版某產品的示意圖」這類需要現實資訊的任務，這是 GPT Image 2 沒有的能力。
免費額度是所有廠商調整最頻繁的參數，以下是撰稿當時可查到的公開資訊，實際額度請以你帳號內顯示的為準。
| 管道 | 可查到的免費額度 | 備註 |
|---|---|---|
| Gemini 免費帳號（Nano Banana Pro） | 每日約 3 張 | 用完後會自動降級到較低階模型 |
| ChatGPT 免費帳號（GPT Image 2） | 每日約 2–5 張，滾動 24 小時制 | 各方回報不一；Thinking 模式需付費 |
| 本站每日簽到 | 每週共 30 點 | 7 天週期：第 1–2 天各 3 點、第 3 天 6 點、第 4–6 天各 3 點、第 7 天 9 點 |
30 點一週能做什麼：10 張 GPT Image 2（1K），或 3 張 Nano Banana Pro（1K）加 2 張 GPT Image 2（1K），或一次完整的三層字測（兩模型各一輪約 22 點），還剩 8 點做一張 4K。
免費額度的定位很清楚：足夠讓你做完 Q1 那套驗證、確認哪個模型適合你的字，但不足以支撐商業產出。所以建議的順序是：先用免費額度驗證，再決定要不要付費、付給誰。另外要注意，免費額度產出的圖帶有浮水印，也不含商用授權。
這是台灣自由接案者最該搞清楚、卻最常被跳過的一節。
OpenAI：其使用條款明確表示使用者擁有輸出內容（output），OpenAI 將其所有權利、所有權與利益讓與使用者。也就是說，GPT Image 2 產出的圖你可以商用。
Google：服務條款允許生成內容用於商業用途，但每張圖都會嵌入 SynthID 隱形浮水印與 C2PA 內容憑證。此外，免費版與 Google AI Pro 使用者產出的圖右下角會帶有可見的 Gemini 星號浮水印，僅 Ultra 方案與透過 AI Studio 產出的圖沒有可見浮水印。
平台的授權規則很單純：商用授權與去浮水印從 Standard 方案（US$29.90／月）起提供，Standard 以上方案產出的圖可用於商業用途、沒有平台浮水印。免費與 Basic 方案僅供個人非商業使用。
換句話說，如果你是要拿去接案或放蝦皮賣場的，Basic 方案（US$11.90／月）不夠——這是很多人踩過的坑，建議直接看 方案與價格頁 確認你需要哪一階。
一、圖上最小的中文字有幾個字？ 超過 15 個字或字高低於畫面 5% → 高風險，兩個都跑一次再決定；5 個字以內的大字 → 選便宜的 GPT Image 2。
二、要不要跟其他圖保持一致（同一個人、同一組品牌元素）？ 要 → Nano Banana Pro；不要 → GPT Image 2。
三、最終輸出尺寸？ 1K 以內 → GPT Image 2，成本差 2.7 倍；要 4K 交付或印刷 → Nano Banana Pro 原生 4K，或 GPT Image 2 出 2K 再放大。
還是拿不定主意，就照最務實的做法：探索用 GPT Image 2，交付用 Nano Banana Pro。
不要再看評測了。用 11 點跑一次你自己的字，這是唯一能回答「哪個適合我」的方法。
具體步驟（約 5 分鐘）：
11 點就能得到一個屬於你自己的答案。每日簽到的免費點數就夠跑，不用先付費。
如果你想先看看別人怎麼下提示詞，提示詞資料庫 有可以直接複製的範本；想一次看完平台上 12 家模型有哪些，從 AI 圖片工具總覽 進去。
Q：ChatGPT Image 2、GPT Image 2.0、gpt-image-2 是不是同一個東西？
是同一個模型。OpenAI 的正式名稱是 GPT Image 2，API 的模型代號寫作 gpt-image-2，ChatGPT 介面上多半顯示為 ChatGPT Image 2，社群裡也常看到 GPT Image 2.0、ChatGPT image 2.0、ChatGPT Images 2.0 這些寫法。不管你用哪一種拼法去搜，指的都是同一個模型，在 GPT Image 2 工具頁 上的計費也是同一套。
Q：GPT Image 2 和 Nano Banana Pro 最大的差別是什麼？
最核心的三個差別：GPT Image 2 主打文字渲染準確率與生成速度（社群回報約 3 秒／張），Nano Banana Pro 主打原生 4K 輸出、最多 14 張參考圖的多圖融合與最多 5 人的一致性。第三個差別是 Nano Banana Pro 具備 Google 搜尋接地，能在生成前抓取即時資訊。
Q：AI 生圖的中文字還是會亂碼嗎？
比起一年前改善非常多，但沒有完全消失，而且繁體字比簡體字更容易出錯——因為筆畫密度高，在模型的潛在空間裡分配到的表示單元不夠。實務上把單張圖的中文控制在 4–8 字、明確指定「繁體中文（台灣）」與字體（如 Noto Sans TC），成功率會明顯提升。長段落建議留白後製補字。
Q：Nano Banana Pro 價格多少？在 makifyai 上要幾點？
直接訂 Google AI Pro 在台灣為每月 NT$650（含 2TB 雲端空間），可查到的媒體報導指出 AI Pro 用戶每日約可產出 100 張 Nano Banana Pro 圖片。在本站，Nano Banana Pro 是 1K 8 點、2K 10 點、4K 14 點；Standard 方案 US$29.90／月換 300 點，約等於 37 張 1K。
Q：哪一個比較好？
沒有全面勝出的一方。要出中文字、要快、要便宜選 GPT Image 2；要 4K、要系列圖一致、要多圖融合選 Nano Banana Pro。如果只能記一句：探索階段用 GPT Image 2，交付階段用 Nano Banana Pro。
Q：免費額度各有多少？
撰稿當時可查到的公開資訊：Gemini 免費帳號約每日 3 張 Nano Banana Pro；ChatGPT 免費帳號約每日 2–5 張（各方回報不一，且 Thinking 模式需付費）。本站的每日簽到為 7 天週期、每週共 30 點，約等於 10 張 GPT Image 2（1K）。免費額度產出的圖帶浮水印且不含商用授權。
Q：AI 生成的圖可以拿去接案、放蝦皮賣場嗎？
OpenAI 的使用條款明確把輸出的權利讓與使用者；Google 的服務條款也允許商業使用，但會嵌入 SynthID 隱形浮水印。在本站，商用授權與去浮水印從 Standard 方案（US$29.90／月）起提供，Basic 方案不含。另外要注意：「擁有輸出」不等於「取得著作權」，純 AI 生成的圖在多數司法轄區可能無法取得著作權保護，接案合約建議寫清楚。
Q：GPT Image 2 可以出 4K 嗎？
可以，但 OpenAI 官方文件把 4K（超過 2560×1440）標註為實驗性，並提示可能出現細節扭曲或文字模糊。含中文小字的圖，實務上更穩的做法是用 2K 出圖（5 點）再放大到 4K，或直接改用 Nano Banana Pro 的原生 4K。
Q：我可以在同一個地方同時用這兩個模型嗎？
可以。本站整合了 12 家以上的模型，包含 GPT Image 2 與 Nano Banana Pro，同一組提示詞可以直接切換模型跑對照、共用同一個點數池，不需要分別註冊兩家帳號。