一張圖從 3 分錢到 1 塊錢：GPT Image 2 和 Nano Banana 2 的真實成本帳

AI 生圖不是免費的。但選對模型和策略，成本差距可以大到讓你吃驚。

---

算不清這筆帳，就是在燒錢

很多電商團隊開始用 AI 生圖之後，對成本的認知停留在「比攝影便宜」這個層面。這沒錯，但太粗略了。

GPT Image 2 和 Nano Banana 2 的計費方式完全不同——一個是 token 制，一個是固定檔位價。如果你不清楚兩者的差異，很可能在不知不覺中多花了好幾倍的錢。

這篇文章會把兩個模型的定價結構拆開、算清楚、比明白，最後給出三個預算層級的最優方案。

---

兩種完全不同的計費邏輯

GPT Image 2：按 token 計費

OpenAI 對 GPT Image 2 採用 token 計費。圖片的輸出 token 數取決於尺寸和質量檔位：

豎圖（1024×1536）的 token 數更多：

需要注意：這只是輸出 token 的成本。如果你用編輯流（基於真實圖片修改），還會產生輸入圖片的 token 成本（$8/1M token）。高保真參考圖的輸入 token 不少，編輯場景的總成本會比純生成高。

Nano Banana 2：按解析度檔位計費

Google 對 Nano Banana 2 採用更直觀的固定檔位定價：

這個定價方式的好處是一眼就能算出總成本。100 個 SKU 各出 3 張 2K 圖，總成本就是 100 × 3 × $0.101 = $30.30，沒有懸念。

---

直接對比：同樣的需求，花多少錢

為了讓你有直觀感受，我按三個常見場景做了直接的成本對比。

場景一：100 個 SKU 白底主圖

每個 SKU 出 4 張 low 草稿 + 1 張 medium 終圖。

結論：白底主圖場景下，兩者成本非常接近。 GPT Image 2 的 low 草稿極便宜，可以大量出探索稿；Nano Banana 2 的 Batch 模式也很有競爭力。

場景二：100 個 SKU 完整三圖套

每個 SKU 出主圖 + 場景圖 + 細節圖，各 3 張 low 草稿 + 1 張 medium 終圖。

結論：GPT Image 2 在批量場景下略便宜， 主要因為 low 草稿的成本極低。但差距不大。

場景三：100 張中文活動海報終稿

每個活動出 2 張 medium 草稿 + 1 張 high 終圖。

結論：如果只是出 2K 海報，Nano Banana 2 更便宜。 但如果你需要 GPT Image 2 的 dense text 能力來做高精度中文海報，這個溢價是值得的。

---

隱藏成本：你可能忽略的三筆帳

以上都是 API 調用的直接成本。但實際運營中還有三筆隱藏成本經常被忽略。

第一筆：返工成本

如果一張圖生成出來不能用，需要重新生成，你的成本就翻倍了。

GPT Image 2 的 mask 編輯和高保真輸入讓「一次成功率」更高，尤其在需要精確控制的場景下。Nano Banana 2 在多參考圖驅動下一次成功率也不錯，但缺少 mask 意味著局部修改時更容易需要返工。

經驗數據： 在我的測試中，GPT Image 2 編輯流的一次通過率約 75-85%，Nano Banana 2 多參考圖流約 65-80%。具體取決於品類和提示詞質量。

第二筆：後期修圖成本

AI 生成的圖不是成品，後期修圖是必要的。

兩家模型的後期需求不同：

• GPT Image 2 的 mask 編輯讓後期更集中在「微調」——去邊緣 halo、色彩微調
• Nano Banana 2 的整體生成讓後期可能需要更多「修正」——商品本體的微調、文字校對

如果你的團隊沒有專職設計師，後期成本可能會吃掉 AI 生圖省下的錢。

第三筆：數據安全成本

這一條最容易被忽略，但可能代價最高。

• OpenAI：API 和企業產品預設不用你的輸入輸出來訓練模型。
• Google：付費服務不用你的數據改進產品；但免費服務和 AI Studio 免費額度的內容，Google 可以用於改進產品，且可能有人工審核。

如果你處理的是未發佈產品圖、包裝打樣或商業機密，用 Google 免費額度生成 = 把商業機密交給 Google 做訓練數據。這不是小問題。

---

三個預算層級的最優方案

低預算（每張 ≤ $0.05）

首選 Nano Banana 2 Batch 模式。 1K 解析度的 Batch 價格只有 $0.034/張，是目前最便宜的高質量 AI 生圖方案。適合多 SKU 批量探索、場景方向測試、草稿級別輸出。

如果需要文字渲染能力，可以用 GPT Image 2 的 low 檔位（$0.008/張）做草稿，再用 Nano Banana 2 做批量場景擴展。

中預算（每張 $0.05 - $0.12）

雙模型混合使用。 批量場景圖用 Nano Banana 2 Standard（$0.067/張），高價值單品和文字海報用 GPT Image 2 medium（$0.032-0.048/張）。

這個區間的性價比最高——GPT Image 2 的 medium 檔位質量已經足夠終版，價格卻比 Nano Banana 2 的 Standard 還低。

高預算（每張 > $0.12）

GPT Image 2 high 做終稿精修。 $0.125-0.187/張的價格不低，但對於英雄位主圖、珠寶微距、品牌 KV 這類「一張圖值一千塊」的場景，這個投入是合理的。

同時用 Nano Banana 2 做前期的批量探索和本地化版本，把 high 檔位只留給最終需要發佈的圖。

---

最容易犯的成本錯誤

錯誤一：一上來就全跑 high。 大多數圖用 medium 就夠了，high 只留給真正值錢的圖位。

錯誤二：不做 Batch。 如果你的需求不急，走 Batch API 可以省一半的錢。兩家都支持。

錯誤三：忽略輸入 token。 GPT Image 2 的編輯流會產生輸入圖片的 token 成本。如果你餵了一張 4K 的參考圖做編輯，輸入 token 可能比輸出 token 還貴。

錯誤四：用免費額度生成商業內容。 Google 的免費額度意味著你的數據可能被用於模型訓練。商業內容務必用付費 API。

---

一句話總結

GPT Image 2 在 low/medium 檔位的性價比其實很高，不一定比 Nano Banana 2 貴。真正拉開差距的是 high 檔位和編輯流的輸入成本。Nano Banana 2 的優勢是價格透明、可預測，適合做預算。

最優策略不是選便宜的那個，而是根據圖的價值分配預算——草稿用最便宜的，終稿用最合適的，英雄圖用最好的。

想親自體驗不同檔位的質量差異？gpt-image2ai.art 提供了 GPT Image 2 的完整質量檔位，你可以用同一個提示詞分別跑 low、medium、high，看看值不值那個差價。

Try GPT Image 2 for Free Now →