GPT Image 2.6 和 Nano Banana 2.1 的提示词比一比：两家指南都写得短，Nano Banana 创作者写得长六倍

概述

GPT Image 2.6 和 Nano Banana 2.1 按要做的事来选，选完了两边都写短提示词就行。两家官方的示例都很短，创作者提示词里的大部分长度是可选的。

先按任务选模型，因为两边各有对方没写明的功能：

• 只有 GPT Image 2.6 能出 GIF 动图、在照片上画圈指定改哪里、导出 SVG，还有复杂度设置。
• 只有 Nano Banana 2.1 有 1:4、4:1、1:8、8:1 这种超高、超宽的画幅；GPT Image 2.6 到 1:3 和 3:1 为止。Google 还写明最多 14 张参考图，最多保持 4 个人物的相似度；OpenAI 没有公布 2.6 的上限。

提示词是另一回事。要写短，原因很简单：两家官方自己就写得短。OpenAI 提示词指南的示例中位数是 71 个词、4 行；Google 指南是 40 个词、1 行。创作者分成了两派：

• Nano Banana 2.1 的创作者写得长。 88 条提示词中位 250 个词、1,749 个字符，是 Google 示例的六倍。
• GPT Image 2.6 的创作者写得短。 16 条英文静态图提示词中位 100 个词；31 条 GIF 提示词中位 68 个字符，只有一行。

价格两边差不多。1K 档，GPT Image 2.6 低画质一张约 0.025 美元，高画质 0.053 美元；Nano Banana 2.1 是 0.0336 美元。接近 4K 时，2.6 高画质约 0.100 美元，Nano Banana 0.113 美元。

推荐

1. 先按功能选。 要 GIF、画圈改图、SVG，就用 GPT Image 2.6。要 1:8 的长图、用 PDF 当输入，或者要放很多参考图并保持人物一致（有写明的上限），就用 Nano Banana 2.1。普通静态图两边都行，同一条提示词两边都试一下。
2. 从指南的长度起步。 大约 40 到 70 个词：主体、场景、光线、要画出的文字、画幅。Google 的产品样机示例就一段话。第一张图缺了什么再补。
3. 写 GPT Image 2.6，要说明图的用途，并用引号括住要出现的文字。 OpenAI 一半的示例写了用途，比如海报、广告、示意图；27% 用引号括住要渲染的原文。GIF 一行就够：大阪城を建築する流れをGIFにして（把大阪城的建造过程做成 GIF）就是一整条提示词。
4. 写 Nano Banana 2.1，要写明画幅。 59% 的 2.1 创作者提示词这样写，新增的超高、超宽画幅也只有写出来才会用上。改图时说清哪些保持不变：鱼眼咖啡馆自拍给人脸单独写了一段。
5. 按你实际用的尺寸和画质算价。 GPT Image 2.6 的价格随画质变：同样 1024 方图，高画质约是低画质的两倍。Nano Banana 只随尺寸变。要出几千张 1K 图，2.6 的低画质是这里最便宜的选择；到 2K 两边基本持平。

你最常做的是哪种：GIF 或画圈改图、超长的竖幅图，还是普通静态图？前两种已经替你选好了模型。

怎么测的

1. OpenAI 的示例。 公开合集 awesome-image-video-prompts 在提交 590b532 时收录的 26 个 OpenAI 提示词指南里的 GPT Image 2.6 示例（线上指南有 27 个，合集把一个重复的略去了）。
2. Google 的示例。 Google Nano Banana 指南里的 14 个示例提示词，2026 年 11 月 7 日从线上页面读取。只计 Prompt 标签页，不计带填空的 Template。
3. 创作者。 同一合集里两个模型在 X 上的全部创作者帖子：GPT Image 2.6 有 67 条，Nano Banana 2.1 有 88 条。2.6 的帖子来自发布后头三天，11 月 4 日到 6 日。2.1 的帖子从 10 月 5 日到 11 月 2 日，所以我们另外看了 2.1 发布头三天的 23 条。
4. 特征。 每条提示词数字符、词和行，再测这些写法：JSON、小标题分段、引号括住的文字、画幅比例、镜头参数、否定指令（no、avoid、without）、哪些必须保持不变、写明用途（海报、logo 等）。具体规则见脚本。
5. 价格。 GPT Image 2.6 用 OpenAI 费用计算器背后的输出 token 公式，按每百万图片输出 token 30 美元算；低画质 1024×1024 算出 823 个 token、0.02469 美元，和 OpenAI 页面上显示的一致。输入 token 另算。Nano Banana 2.1 用 Google 的按张价格。

测试结果

两家官方示例

	OpenAI，GPT Image 2.6（26 个）	Google，Nano Banana（14 个）
中位长度	71 词，447 字符，4 行	40 词，229 字符，1 行
改图	46%	50%
写明用途	50%	36%
引号括住要渲染的文字	27%	14%
否定指令	62%	0%
小标题分段	19%	0%

X 上的创作者

	GPT Image 2.6 英文静态图（16 条）	GPT Image 2.6 GIF（31 条）	Nano Banana 2.1（88 条）
中位长度	100 词，728 字符	68 字符	250 词，1,749 字符
中位行数	2.5	1	5
写明画幅	31%	19%	59%
镜头参数	19%	10%	56%
写了哪些保持不变	31%	29%	51%
否定指令	44%	26%	56%
用 JSON 写	0%	0%	12%

每张图价格，只算输出

尺寸	GPT Image 2.6 低画质	中画质	高画质	Nano Banana 2.1
1024×1024（1K）	0.0247 美元	0.0435 美元	0.0527 美元	0.0336 美元
2560×1440（2K）	0.0258 美元	0.0473 美元	0.0553 美元	0.0504 美元
3840×2160（4K）	0.0467 美元	0.0856 美元	0.1001 美元	0.113 美元

OpenAI 把 2560×1440 以上的尺寸标为实验性，所以 GPT Image 2.6 的 4K 那一行是测试中的尺寸。Google 的 1K、2K、4K 是它自己的尺寸档。

创作者提示词的差距，是不是只因为发帖时间不同？2.6 那组才三天，发布初期的帖子多是随手试。但 Nano Banana 2.1 自己发布头三天的 23 条，中位也有 1,461 个字符，是 2.6 静态图提示词的两倍。两边的创作者从第一天起写法就不一样。

两家指南还有一个对比。OpenAI 有 62% 的示例写了不要什么，比如不要多余文字、不要水印。Google 的 14 个示例一个都没有。Google 的示例只描述想要的画面，写完就停。

该忽略什么

• 语言。 67 条 GPT Image 2.6 提示词里有 41 条是日文或中文，因为合集给 2.6 用这两种语言搜过。88 条 Nano Banana 2.1 全是英文。要比就比同类：英文静态图。
• 长就是好。 我们测的是人怎么写，不是哪条出图更好。两家官方的短示例，才是模型需要什么的更强证据。
• 价格上的小差距。 每张差零点几美分，重试一次就抹平了。量大时价格才要紧。

局限

• 样本小。 GPT Image 2.6 英文静态图 16 条，Google 示例 14 个。一条就让百分比动六七个点。
• 收集时段不同。 2.6 的创作者帖子覆盖三天，2.1 覆盖四周。
• 没有把同一条提示词分别跑两个模型。 说明不了哪边出图更好。
• GPT Image 2.6 的价格是估算，按 OpenAI 的公式算，没算输入 token，参考图越多输入越多。
• 特征是文本规则，主要按英文写。

自己复现

脚本是 gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1-prompts-2026-11.py。克隆公开合集，切到提交 590b532，在上面运行脚本即可；需要 Python 和 PyYAML，会联网读取 Google 的指南页。它输出 gpt-image-2-6-vs-nano-banana-2-1-prompts-2026-11.json：每条提示词一行，含特征和来源链接，以及全部分组汇总和价格表。数据里不复制提示词原文。

来源

1. OpenAI 图像提示词指南 · official
2. OpenAI 图像生成指南（尺寸、GIF 输出、费用计算器） · official
3. Google：Nano Banana 图像生成指南 · official
4. Google：Gemini API 价格 · official
5. awesome-image-video-prompts（本文统计的提示词合集） · blog