# 先选对图像模型，再开始写提示词

对比 GPT Image 2、Nano Banana、Seedream 和 Z-Image Turbo：各模型擅长什么、支持哪些参数和价格，并附示例和提示词写法。

## Supported models

- [GPT Image 2](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/gpt-image-2): 当你需要高质量的生成或编辑、丰富的画幅比例选择，以及最多 16 张参考图时，GPT Image 2 是 GPT Image Hub 上最合适的默认选择。它适合精致的商业视觉、产品样机、编辑类素材，以及比起追求最低迭代延迟、更看重指令遵循的提示词。
- [GPT Image 2 Saver](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/gpt-image-2-saver): GPT Image 2 Saver 通过按张计费的低成本提供方线路运行 OpenAI 的 gpt-image-2，因此无论你选择 low、medium 还是 high 质量，以及 1K、2K 还是 4K，GPT Image Hub 都统一收取 5 积分（约 $0.005）。在 Hub 的测试中，每张图耗时 23 到 43 秒，画面文字渲染准确，也能处理多图参考编辑。适合大批量草稿、社交内容和低成本试验提示词；需要最多 16 张参考图时，请选择标准版 GPT Image 2。
- [GPT Image 2.5 Flare](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/gpt-image-2-5-flare): GPT Image 2.5 Flare 是 OpenAI 的默认 GPT Image 2.5 模型，面向快速、高质量的日常图像生成。OpenAI 将它定位为质量高于 GPT Image 2、延迟约减半，并按相同的 token 费率计费；在 GPT Image Hub 的自测中，一张 1536×1024、high 质量的图像用了 1,372 个输出 token 和 27 秒，而同尺寸的 GPT Image 2 用了 5,488 个 token 和 78 秒。大多数新任务都可以选它；当编辑精度最重要时，选择 Sunburst。
- [GPT Image 2.5 Sunburst](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/gpt-image-2-5-sunburst): GPT Image 2.5 Sunburst 是 OpenAI 在精度最重要时推荐使用的 GPT Image 2.5 模型。它支持与 Flare 相同的 xhigh 和 max 质量设置、自定义分辨率和透明背景，GPT Image Hub 默认以 xhigh 运行它；在 Hub 测试中，每张图耗时 47–108 秒，且每个标签和每行文字都准确落在提示词指定的位置。包装、以排版为主的版面和精细插画请选它；更看重速度时选 Flare。
- [Nano Banana](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobanana): Nano Banana 是 GPT Image Hub 上主打速度的 Gemini 图像选项。适合在 1K 下进行快速创意迭代、轻量图像编辑和基于参考图的输出。在把效果最好的提示词迁移到 GPT Image 2、Nano Banana 2 或 Nano Banana Pro 做更大尺寸导出之前，它是很好的探索模型。
- [Nano Banana 2](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobanana2): Nano Banana 2 是 GPT Image Hub 上兼顾速度与质量的 Gemini 选择。它在本应用中支持 1K、2K 和 4K 档位，保留快速的 Flash 式工作流，并允许最多 14 张参考图。当 Nano Banana 不够用、而 Nano Banana Pro 又超出任务需要时，选择它。
- [Nano Banana 2.1](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobanana2-1): Nano Banana 2.1 是 Google 对 Nano Banana 2 的更新，也是 Google 目前推荐新项目使用的模型。它的图像输出价格只有 Nano Banana 2 的一半，因此在 GPT Image Hub 上 1K 为 25 积分、2K 为 41 积分、4K 为 91 积分。在 Hub 的测试中，它渲染的菜单每个价格都正确，还能把参考设定图中的一个概念做成完整的贴纸。它会先思考再绘制，所以 2K 和 4K 图像可能需要好几分钟。
- [Nano Banana Pro](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobananapro): Nano Banana Pro 是 GPT Image Hub 上的高端 Gemini 图像选项。适用于细节丰富的高分辨率图像、复杂的视觉推理、品牌场景、产品概念，以及字体排版或现实世界知识可能很关键的输出。它在本应用中支持最多 14 张参考图以及 1K、2K 和 4K 档位。
- [Nano Banana 2 Lite](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/nanobanana2-lite): Nano Banana 2 Lite 是 Google 速度最快、价格最低的 Gemini 图像模型。在 GPT Image Hub 上，它渲染 1K 图像为 25 积分；在 Hub 的测试中，大多数图像在 12 到 26 秒内完成。Google 指出，它并未针对多张参考图片或较长的编辑序列进行优化，因此文字较多的版面、2K 或 4K 输出以及多图编辑请选择 Nano Banana 2.1。
- [Seedream 4.0](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/seedream-4-0): Seedream 4.0 是 ByteDance 的图像生成与编辑模型。在 GPT Image Hub 上，无论 1K、2K 还是 4K，每张图像都是 25 积分，这让它的 4K 输出成为本站最便宜的选择之一。在 Hub 的测试中，1K 和 2K 图像耗时约 20 秒，一张 4K 风景图耗时 137 秒。预算有限时，摄影风格场景和大尺寸导出可选它；需要更强的文字和设计能力时，请选择 Seedream 4.5 或 5.0。
- [Seedream 4.5](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/seedream-4-5): Seedream 4.5 是 ByteDance 的图像模型，排版和设计控制比 4.0 更强。在 GPT Image Hub 上，它渲染 2K 和 4K 图像均为每张 33 积分；由于它至少需要约 3.7 百万像素，因此没有 1K 档位。在 Hub 的测试中，它渲染出干净的海报文字，在参考图编辑中替换了标题和背景，并在 28 秒内生成了一张 4K 产品照。
- [Seedream 5.0](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/seedream-5-0): GPT Image Hub 上的 Seedream 5.0 是 ByteDance 价格最低的 5.0 模型：2K 或 4K 每张 15 积分。BytePlus 将 5.0 系列分为 Pro、Lite 和 Flash，Hub 按 5.0 Flash 为这款模型定价。在 Hub 的测试中，它用 129 秒生成了一张细节丰富的 4K 节日插画，用 46 秒生成了一张标签正确的三视图角色设定图。
- [Seedream 5.0 Pro](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/seedream-5-0-pro): Seedream 5.0 Pro 是 ByteDance 能力最强的 Seedream 模型，面向需要准确文字排版的设计工作。在 GPT Image Hub 上，1K 为 37 积分，2K 为 73 积分，对应 BytePlus 在 2.61 百万像素处的价格分档；它没有 4K 档位。在 Hub 的测试中，它完全按提示词渲染了一张京都节日海报，包括大标题和带日期的副标题。它可能较慢：那张 2K 海报耗时 290 秒，而一张 1K 图像耗时 46 秒。
- [Seedream 5.0 Lite](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/seedream-5-0-lite): Seedream 5.0 Lite 是 ByteDance Seedream 5.0 系列中的轻量模型。在 GPT Image Hub 上，它以八种画幅比例（从 1:1 到 21:9）渲染 2K 图像，每张 36 积分，即 BytePlus 的完整标价。在 Hub 的测试中，它用 25 到 33 秒生成自然的人像和室内图，并能根据参考图片为人像重新布光，同时保留人物和场景。
- [Z-Image Turbo](https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/z-image-turbo): Z-Image Turbo 是 Alibaba Tongyi 的快速文生图模型。在 GPT Image Hub 上，它以 Alibaba 的完整标价渲染 1K 和 2K 图像，均为每张 15 积分，支持 Hub 的全部 16 种画幅比例。在 Hub 的测试中，一张 2K 产品照耗时 11 秒，1K 场景耗时 42 到 70 秒。它不接受参考图片，编辑请使用其他模型。

Compare all models: https://www.gptimagehub.com/zh-CN/models/compare