# 先選對圖像模型，再開始寫提示詞

比較 GPT Image 2、Nano Banana、Seedream 和 Z-Image Turbo：各模型擅長什麼、支援哪些參數和價格，並附範例和提示詞寫法。

## Supported models

- [GPT Image 2](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/gpt-image-2): 當你需要高品質的生成或編輯、豐富的長寬比選擇，以及最多 16 張參考圖時，GPT Image 2 是 GPT Image Hub 上最合適的預設選擇。它適合精緻的商業視覺、產品樣機、編輯類素材，以及比起追求最低迭代延遲、更重視指令遵循的提示詞。
- [GPT Image 2 Saver](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/gpt-image-2-saver): GPT Image 2 Saver 透過按張計費的低成本供應商路線執行 OpenAI 的 gpt-image-2，因此不論你選擇 low、medium 或 high 品質，以及 1K、2K 或 4K，GPT Image Hub 都一律收取 5 點數（約 $0.005）。在 Hub 的實測中，每張圖耗時 23 到 43 秒，畫面文字呈現準確，也能處理多圖參考編輯。適合大量草稿、社群內容，以及低成本試驗提示詞；需要最多 16 張參考圖時，請改選標準版 GPT Image 2。
- [GPT Image 2.5 Flare](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/gpt-image-2-5-flare): GPT Image 2.5 Flare 是 OpenAI 預設的 GPT Image 2.5 模型，主打快速、高品質的日常影像生成。OpenAI 將它定位為品質高於 GPT Image 2、延遲約減半，並以相同的 token 費率計費；在 GPT Image Hub 的實測中，一張 1536×1024、high 品質的影像耗用 1,372 個輸出 token 與 27 秒，而同尺寸的 GPT Image 2 則耗用 5,488 個 token 與 78 秒。大多數新工作都可以選它；當編輯精準度最重要時，請改選 Sunburst。
- [GPT Image 2.5 Sunburst](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/gpt-image-2-5-sunburst): GPT Image 2.5 Sunburst 是 OpenAI 在精準度最重要時推薦使用的 GPT Image 2.5 模型。它支援與 Flare 相同的 xhigh 與 max 品質設定、自訂解析度和透明背景，GPT Image Hub 預設以 xhigh 執行它；在 Hub 測試中，每張圖耗時 47–108 秒，而且每個標籤和每行文字都精準落在提示詞指定的位置。包裝、以排版為主的版面和精細插畫請選它；更重視速度時請選 Flare。
- [Nano Banana](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/nanobanana): Nano Banana 是 GPT Image Hub 上主打速度的 Gemini 影像選項。適合在 1K 下進行快速創意迭代、輕量影像編輯和以參考圖引導的輸出。在把效果最好的提示詞轉移到 GPT Image 2、Nano Banana 2 或 Nano Banana Pro 做更大尺寸匯出之前，它是很好的探索模型。
- [Nano Banana 2](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/nanobanana2): Nano Banana 2 是 GPT Image Hub 上兼顧速度與品質的 Gemini 選擇。它在本應用程式中支援 1K、2K 和 4K 檔位，保留快速的 Flash 式工作流程，並允許最多 14 張參考圖。當 Nano Banana 不夠用、而 Nano Banana Pro 又超出任務需求時，選擇它。
- [Nano Banana 2.1](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/nanobanana2-1): Nano Banana 2.1 是 Google 對 Nano Banana 2 的更新，也是 Google 目前建議新專案使用的模型。它的影像輸出價格只有 Nano Banana 2 的一半，因此在 GPT Image Hub 上 1K 為 25 點數、2K 為 41 點數、4K 為 91 點數。在 Hub 的測試中，它產生的菜單每個價格都正確，還能把參考設定圖中的一個概念做成完整的貼紙。它會先思考再繪製，所以 2K 和 4K 影像可能需要好幾分鐘。
- [Nano Banana Pro](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/nanobananapro): Nano Banana Pro 是 GPT Image Hub 上的高階 Gemini 影像選項。適用於細節豐富的高解析度影像、複雜的視覺推理、品牌場景、產品概念，以及字體排版或真實世界知識可能很關鍵的輸出。它在本應用程式中支援最多 14 張參考圖以及 1K、2K 和 4K 檔位。
- [Nano Banana 2 Lite](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/nanobanana2-lite): Nano Banana 2 Lite 是 Google 速度最快、價格最低的 Gemini 影像模型。在 GPT Image Hub 上，它產生 1K 影像為 25 點數；在 Hub 的測試中，大多數影像在 12 到 26 秒內完成。Google 指出，它並未針對多張參考圖片或較長的編輯流程最佳化，因此文字較多的版面、2K 或 4K 輸出以及多圖編輯請選擇 Nano Banana 2.1。
- [Seedream 4.0](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/seedream-4-0): Seedream 4.0 是 ByteDance 的影像生成與編輯模型。在 GPT Image Hub 上，無論 1K、2K 還是 4K，每張影像都是 25 點數，讓它的 4K 輸出成為本站最便宜的選擇之一。在 Hub 的測試中，1K 和 2K 影像耗時約 20 秒，一張 4K 風景照耗時 137 秒。預算有限時，攝影風格場景和大尺寸匯出可選它；需要更強的文字和設計能力時，請選擇 Seedream 4.5 或 5.0。
- [Seedream 4.5](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/seedream-4-5): Seedream 4.5 是 ByteDance 的影像模型，排版和設計控制比 4.0 更強。在 GPT Image Hub 上，它產生 2K 和 4K 影像皆為每張 33 點數；由於它至少需要約 3.7 百萬像素，因此沒有 1K 檔位。在 Hub 的測試中，它產生了乾淨的海報文字，在參考圖編輯中替換了標題和背景，並在 28 秒內產生一張 4K 產品照。
- [Seedream 5.0](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/seedream-5-0): GPT Image Hub 上的 Seedream 5.0 是 ByteDance 價格最低的 5.0 模型：2K 或 4K 每張 15 點數。BytePlus 將 5.0 系列分為 Pro、Lite 和 Flash，Hub 依 5.0 Flash 為這款模型定價。在 Hub 的測試中，它以 129 秒產生一張細節豐富的 4K 節慶插畫，並以 46 秒產生一張標籤正確的三視圖角色設定圖。
- [Seedream 5.0 Pro](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/seedream-5-0-pro): Seedream 5.0 Pro 是 ByteDance 能力最強的 Seedream 模型，針對需要精確文字排版的設計工作。在 GPT Image Hub 上，1K 為 37 點數，2K 為 73 點數，對應 BytePlus 在 2.61 百萬畫素處的價格分級；它沒有 4K 檔位。在 Hub 的測試中，它完全依提示詞產生了一張京都節慶海報，包括大標題和附日期的副標題。它可能較慢：那張 2K 海報耗時 290 秒，而一張 1K 影像耗時 46 秒。
- [Seedream 5.0 Lite](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/seedream-5-0-lite): Seedream 5.0 Lite 是 ByteDance Seedream 5.0 系列中的輕量模型。在 GPT Image Hub 上，它以八種長寬比（從 1:1 到 21:9）產生 2K 影像，每張 36 點數，即 BytePlus 的完整牌價。在 Hub 的測試中，它以 25 到 33 秒產生自然的人像和室內照，並能根據參考圖片為人像重新打光，同時保留人物和場景。
- [Z-Image Turbo](https://www.gptimagehub.com/zh-TW/models/z-image-turbo): Z-Image Turbo 是 Alibaba Tongyi 的快速文字生成影像模型。在 GPT Image Hub 上，它以 Alibaba 的完整牌價產生 1K 和 2K 影像，皆為每張 15 點數，支援 Hub 的全部 16 種長寬比。在 Hub 的測試中，一張 2K 產品照耗時 11 秒，1K 場景耗時 42 到 70 秒。它不接受參考圖片，編輯請使用其他模型。

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