GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro：同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 1707 組和 709 組可復現案例。下面從擅長場景、提示詞寫法到實際成圖逐項對照。

一句話結論

GPT Image 2.5 更適合長段落場景描述的完整執行；Nano Banana Pro 更適合多圖參考下的人物一致性。同一個想法在兩邊各跑一次往往更划算——它們"聽話的方式"不一樣，提示詞的寫法也要跟著調。

長段落場景描述的完整執行材質與光影的細膩層次畫面內文字與排版的字形穩定商品圖與靜物的質感還原

把畫面拆成"主體 / 環境 / 光線 / 相機"四段分別寫，比堆砌風格詞有效得多；它對"只改某一處、其餘保持不變"這類區域性指令的響應比上一代更可靠。

多圖參考下的人物一致性畫面內文字排版渲染結構化長提示詞的指令跟隨電商與資訊圖類精細排版

寫提示詞時可以放心用結構化寫法（JSON/分段），它對層級化指令的解析明顯好於短句堆砌；涉及畫面內文字時把文案內容用引號顯式寫出來。