2025年AI图像生成领域竞争达到了白热化，首当其冲的当然是两大巨头OpenAI和Google！发完你的发我的，发完我的发你的....所以谁最好用？怎么用？API怎么接入？
在谷歌Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image模型）发布不到一个月OpenAI紧随其后于2025年12月16日发布了其最新图像生成模型Gpt-image-1.5。这两个模型都能更好的提示遵循、精确编辑、文本渲染和真实感。本文将分别介绍两个模型，进行效果对比，并提供API接入实战指南。
GPT-Image-1.5 是OpenAI的旗舰图像生成模型，集成在ChatGPT Images功能中，向所有ChatGPT用户免费开放，同时通过API提供给开发者企业调用。
官网：
Nano Banana Pro 是Google DeepMind基于Gemini 3 Pro开发的图像生成和编辑模型，主要通过Gemini app、Google AI Studio和API访问（免费用户有限额，付费更高）。
Nano Banana Pro更多应用在跨境电商业务中，快速输出海报、产品图、详情页，替换人物服饰、风格要统一、还能直接参考竞品图，Nano Banana Pro在这几点上基本是碾压级体验，独立站卖家都直接把它当主力工具了。
官网：
国内用户可直接访问使用这两个模型：
文字效果
桌子上有一份英文版本的报纸。该报纸显示了下面的Markdown格式内容，不要显示任何Markdown符号以自然的报纸文章形式呈现。请准确保留所有内容、格式和数字。图像应为高比例缩放。# GPT Image 1.5 vs Nano Banana Pro：2025年超强图像生成模型深度对决 *真实性、文字渲染、一致性与编辑能力全面对比*2025年12月22日   

2025年岁末，图像生成AI领域两大旗舰模型——OpenAI的GPT Image 1.5和Google的Nano Banana Pro——正式成为开发者与设计师关注的焦点。前者在提示词遵循、密集文字渲染和精确迭代编辑上表现出色，后者在人物一致性、复杂场景融合和自然写实细节上更胜一筹。两者代表了当前图像AI的最高水平，适用于UI设计、海报营销、产品可视化、角色创作等多种专业场景。 — 关键对比维度| 对比维度       | GPT Image 1.5 优势                                   | Nano Banana Pro 优势                               |

多家开发者社区与设计平台反馈：   - GPT Image 1.5 更适合需要大量文字的营销海报、产品包装、UI原型和快速迭代的设计任务。   - Nano Banana Pro 在角色概念设计、故事板分镜、写实人群场景和影视预览图上表现突出，尤其适合需要高度一致性和自然感的创意项目。

Notion、Figma插件开发者以及独立设计师普遍认为，GPT Image 1.5 在工具链集成和批量生成效率上领先；而在追求“一眼真实”的摄影级输出时，Nano Banana Pro 更受欢迎。

结论   GPT Image 1.5 与 Nano Banana Pro 各有专长，没有绝对胜者。实际表现高度依赖具体使用场景。建议开发者使用完全相同的提示词进行 side-by-side 测试（如电影海报、人物多图一致性、复杂信息图融合等），以选择最适合自己项目的模型。 目前两者均已通过官方API和第三方平台（如GrsAI）开放，成本与稳定性差异也值得关注。

总体而言，对输出中文有要求优先选择Nano Banana Pro，在创意控制、世界知识、图片编辑、多参考融合上更强。GPT-Image-1.5更适合快速迭代和精确编辑，选择取决于需求。

GrsAI（）是国内源头AI大模型Api聚合平台，提供官方源头接入API渠道，国内外双节点自由选择，高并发不限速，失败自动退款。最重要的是便宜稳定兼具：

所有模型远低于官方API，适合批量生成、电商上新、营销素材等场景。

普通用户可使用免费的批量生成工具：

接口：POST /v1/draw/completions

模型名：gpt-image-1.5

import requests API_KEY = “你的GrsAI Key” BASE_URL = “https://api.grsai.com”  # 海外节点（推荐）# BASE_URL = “https://api.grsai.cn”  # 国内节点; headers = {     “Authorization”: f”Bearer {API_KEY}“, # Grsai.com 控制台获取     “Content-Type”: “application/json”}payload = {     “model”: “gpt-image-1.5”,     “prompt”: “一只可爱的猫咪在草地上玩耍，高清写实风格”,     “size”: “1:1”,      # 比例，可选 auto、1:1、3:2 等     “variants”: 1       # 批量生成图片,可填参数: 1, 2（ 增加一张减50积分） } response = requests.post(f”{BASE_URL}/v1/draw/completions”, headers=headers, json=payload) # 流式打印进度和结果（推荐） for line in response.iter_lines():     if line:         data = json.loads(line.decode(‘utf-8’).lstrip(‘data: ’))         if ‘progress’ in data:             print(f”进度: {data[‘progress’]}%“)         if data.get(‘progress’) == 100 and data.get(‘status’) == ‘succeeded’:             print(”图片URL:“, data[‘url’])

接口：POST /v1/draw/nano-banana

模型名：nano-banana-pro（最高质量版）

import requests import json API_KEY = ”你的GrsAI Key” BASE_URL = “https://api.grsai.com”  # 海外节点（Pro推荐）; headers = {     “Authorization”: f”Bearer {API_KEY}“,     “Content-Type”: “application/json”}payload = {     “model”: “nano-banana-pro”,          # 或 nano-banana-fast（更快）     “prompt”: “一个时尚女孩在户外野餐，自然光影，超清写实”,     “aspectRatio”: “1:1”,                # 比例，可选 auto、16:9 等     “imageSize”: “4K”                    # Pro支持 1K/2K/4K } response = requests.post(f”{BASE_URL}/v1/draw/nano-banana”, headers=headers, json=payload)# 流式打印进度和结果 for line in response.iter_lines():     if line:         data = json.loads(line.decode(‘utf-8’).lstrip(‘data: ’))         if ‘progress’ in data:             print(f”进度: {data[‘progress’]}%“)         if data.get(‘progress’) == 100 and data.get(‘status’) == ‘succeeded’:             for res in data.get(‘results’, []):                 print(”图片URL:“, res[‘url’])

这两个代码只需替换你的API Key和prompt即可使用！