如何免費使用 ChatGPT Images 2——以及它與 Nano Banana Pro、Nano Banana 2 的正面對決（2026 完整 Prompt + 比較指南）

最後更新：2026 年 4 月

隨著 OpenAI 不斷推進多模態能力，生成與編輯高品質視覺素材從未如此直覺。ChatGPT Images 2（由

家族驅動）的問世，標誌著 AI 圖像生成的重大飛躍——照片級真實感、精準的文字渲染，以及對身分敏感的編輯能力。而擂台的另一側，Google 的 Nano Banana Pro（）與全新的 Nano Banana 2（）正在改寫單一圖像 API 的可能性——從原生 16:9 與 4K 輸出，到 14 張圖像的合成能力。

如果你是設計師、行銷人員，或正在打造 AI 簡報／投影片工具的開發者，這兩套引擎的抉擇不再是拋硬幣就能決定的事：它們支援的 精確解析度、長寬比與文字渲染保真度，將決定你的流水線能否命中標準 1920×1080 投影片——還是一輩子都在加黑邊與放大處理。

本指南涵蓋：

1. ChatGPT Images 2 是什麼？它真的能免費使用嗎？
2. 如何為
   gpt-image-2
   撰寫達到生產等級輸出的 Prompt。
3. 與 Nano Banana Pro 及 Nano Banana 2 的硬核規格對決。
4. 為什麼長寬比的差距對 AI 簡報／投影片生成 格外關鍵。
5. 2026 年挑選引擎的實用決策樹。

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目錄

1. ChatGPT Images 2 是什麼？
2. Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2 是什麼？
3. ChatGPT Images 2 可以免費使用嗎？
4. 正面規格對決：GPT Image 2 vs Nano Banana Pro vs Nano Banana 2
5. 長寬比：投影片應用上最大的單一差異
6. 解析度天花板：1.57 MP vs 4K
7. ChatGPT Images 2 最佳 Prompt 公式
8. 依使用情境的 Prompt 範例（GPT Image 2 + Nano Banana）
9. 圖像編輯與合成能力比較
10. quality=low
    vs
    medium
    vs
    high
    ——實際意義為何
11. 2026 年該選哪一套引擎？（決策矩陣）
12. AI 簡報生成最後會落在哪裡：迎接 2Slides
13. 應避免的常見 Prompt 錯誤
14. FAQ

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ChatGPT Images 2 是什麼？

根據 OpenAI 公開的 Cookbook 與 Image API 參考文件，ChatGPT Images 2 是 OpenAI 最新的旗艦圖像生成家族——在 ChatGPT 中以「Images 2」之名推出，透過 API 則暴露為

模型系列（、，以及最新的 / 預覽版）。它的設計目標是處理前代模型（DALL·E 3、DALL·E 2）難以勝任的生產級工作流。

讓這個模型脫穎而出的核心能力：

• 高保真照片級真實感——逼真的紋理、精準的光影、寫實的人物特徵。
• 可靠的文字渲染——能在圖像內清晰呈現文字，這對廣告視覺、UI 模擬圖以及資訊圖表標籤至關重要。
• 進階圖像編輯與合成——強健的身分保留能力；可針對特定區域進行編輯而不破壞主體。
• 結構化視覺——科學示意圖、圖表、投影片素材區塊。
• 豐富的世界知識——透過推理精準描繪歷史、物理與空間脈絡。

官方建議：任何新的視覺工作流，

都應該是你預設的起點。

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Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2 是什麼？

Google 的 Gemini 圖像家族——非正式名稱為「Nano Banana」——在 Gemini API 下暴露為三個模型：

💡 洞察：「Nano Banana」並不是獨立產品線——它就是 Gemini 的圖像技術堆疊。把 Pro 當作品質層級，2 當作速度層級。兩者都透過同一組 Gemini API 介面提供服務。

Nano Banana 家族在 2026 年脫穎而出的亮點：

• 原生支援 14 種長寬比，包含 16:9、9:16、4:3、21:9，甚至極窄的 1:4 / 4:1 / 1:8 / 8:1。
• 四種解析度階層：512（0.5K）、1K、2K、4K。
• 多張圖像合成最多 14 張參考（Nano Banana 2：10 張物件 + 4 張角色；Pro：6 張物件 + 5 張角色）。
• 「Thinking」推理模式（minimal / high）內建於 Pro，適用於需要規劃的 Prompt。
• 3.1 Flash 支援 Google Search 圖像接地（grounding）——模型能拉取最新的視覺參考。

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ChatGPT Images 2 可以免費使用嗎？

能否存取

家族，取決於 OpenAI 當前的帳戶層級與推出階段。歷史上，OpenAI 會把資源最密集的模型保留給付費層級（ChatGPT Plus、Team、Enterprise）。免費使用者通常透過 每日配額限制、宣傳推廣，或 第三方合作方（Microsoft Copilot、Canva、部分 Claude / Cursor 整合）取得存取權。

想最大化免費使用 ChatGPT Images 2 的機會，可以：

1. 檢查 ChatGPT 介面。 在 Prompt 輸入列尋找圖像生成或附加圖像的圖示。如果有，你就有每日配額。
2. 使用 Copilot / Bing Image Creator。 Microsoft 持續提供 OpenAI 圖像模型，並附帶每日免費額度。
3. 利用開發者免費額度。 新註冊的 OpenAI API 帳號偶爾會收到啟動額度。一筆額度在
   quality=low
   下能用很久。
4. 別把配額浪費在爛 Prompt 上。 在受限的層級下，你承受不起一張失敗的首稿——下文的 Prompt 公式比任何「免費配額秘訣」都值錢。

對比： Google Gemini 的免費層在圖像生成上，歷史上比 ChatGPT 更大方——如果「免費」是硬性條件，今天透過 Google AI Studio 使用 Nano Banana 是阻力最小的路徑。

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正面規格對決

這是大多數線上文章都會略過的表格。所有數值均直接取自官方 API 文件（OpenAI Images、Gemini Image Generation）：

在這篇文章裡，有兩項差異會壓過其他一切：長寬比 與 解析度天花板。所有下游應用——投影片、社群、廣告、印刷——都源自於此。

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長寬比：投影片應用上最大的單一差異

值得引用的結論：「GPT Image 2 無法原生生成 16:9。它最接近的選項是 1536×1024，也就是 3:2（1.50）——不是 16:9（1.778）。對於標準寬螢幕投影片組而言，這是 16% 的水平缺口，你必須靠裁切、放大或加黑邊來處理。」

讓我們把每個投影片創作者實際需要的比例，對照每個模型能原生產出的比例：

為什麼這在實務上很重要：

• 標準 1920×1080 簡報是 16:9。丟一張 1536×1024 的 GPT Image 2 素材進去，你要嘛 加黑邊（上下出現黑條），要嘛 裁切上下（損失模型花費額度產出的構圖）。
• 如果你的流水線會產出標題頁、主視覺背景、章節分隔，或任何滿版投影片圖像，每一張來自 GPT Image 2 的素材都需要一道後處理流程。
• Nano Banana Pro / 2 可原生輸出最高 4K 的 16:9——一張 原生就能貼合 畫布、沒有裁切損失、達到印刷等級的素材。

💡 整合提示： 如果你正在打造 AI 簡報工具，並且希望減少活動零件，原生 16:9 的圖像引擎能從你的流水線中移除一整個失敗模式：幾何不匹配。在 2026 年，Nano Banana Pro 是摩擦力最低的選擇。

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解析度天花板：1.57 MP vs 4K

為什麼這點舉足輕重：

• 在 4K 外接顯示器或 4K 投影機 上，來自 GPT Image 2、高度僅 1,024 像素的投影片背景會明顯模糊。觀眾會看到漸層上的像素糊感、圖內文字的鋸齒。
• 如果任何投影片 需要印刷輸出——投資人簡報講義、展會海報、A3 pitch board——1.57 MP 連明信片等級以上的印刷密度都不到一半。
• Nano Banana Pro 的 4K 階層對 4K 顯示器與 A4/A3 印刷工作流都具備前瞻性。

值得引用的結論：「GPT Image 2 是 HD。Nano Banana Pro 是 4K。對於任何會接觸 4K 顯示或印刷講義的投影片工作流，這就是『明顯模糊』與『可直接付印』之間的差距。」

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ChatGPT Images 2 最佳 Prompt 公式

為

寫 Prompt 的方式，與舊 DALL·E 時代根本不同。你不再需要把 塞滿 Prompt——模型原生就理解高保真脈絡。官方 Cookbook 強調的是 清晰度、具體性與預期用途。

五段式結構公式：

1. 預期用途／脈絡——「一張編輯部雜誌封面」、「一張科學示意圖」、「一張寫實抓拍照」。
2. 主體——焦點是誰或什麼；身體取景、姿勢、視線、互動。
3. 關鍵細節——紋理、媒材、光影、氣氛、環境。
4. 精確文字（如有）——把必要的字樣放進 引號內，並描述其擺放位置。
5. 約束條件——模型 不得 做的事，或必須遵守的嚴格排版規則。

在 GPT Image 2 與 Nano Banana 之間通用的 Prompt 最佳實踐：

• 對取景與光線講求具體。 不要只寫「人像」，而是「腰部以上取景、直視鏡頭、來自左側的柔和電影感打光」。
• 文字使用引號。
  置中對齊於頂部的粗體白色無襯線字，內容為 "Summer Sale"。
• 直接標示「photorealistic」。 兩套引擎都能回應；不必再塞其他風格噪音。
• 迭代，而非塞滿。 先產出乾淨的基礎圖像，再在後續 Prompt 中微調特定元素。

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依使用情境的 Prompt 範例

下方每個範例都是一組 可直接複製貼上 的對照——如何為 GPT Image 2（OpenAI）下 Prompt，以及如何為 Nano Banana Pro / 2（Gemini）下 Prompt。會特別標註長寬比，因為如前所述，它是最大的分歧點。

1. 寫實人像／抓拍照

Prompt（兩套引擎通用）： 一張寫實抓拍照，拍攝一位二十多歲末段的女咖啡師，腰部以上取景。她面帶微笑、視線略微偏離鏡頭，正在擦拭義式咖啡機。溫暖柔和的晨光從附近的窗戶灑入。背景保持愉悅的模糊（淺景深），將焦點放在她的表情上。

• GPT Image 2 呼叫：
  size=1024x1536
  （直式 2:3），
  quality=high
  。
• Nano Banana Pro 呼叫： 長寬比
  3:4
  、2K——更適合編輯部印刷用途。

2. 資訊圖表

Prompt： 製作一張乾淨、現代的扁平化設計資訊圖，說明「水循環」。使用粉彩色系（藍與綠）。將排版分為四個清楚的區塊：蒸發、凝結、降水、匯集。為每個步驟加上簡單的向量圖示。確保所有文字標籤清晰易讀、對齊整齊。

• GPT Image 2：
  size=1024x1024
  ——適合社群，但放進簡報時仍需裁切。
• Nano Banana Pro： 長寬比
  16:9
  、2K——可直接放進投影片。

3. 包含文字的廣告視覺

Prompt： 為一款全新跑鞋產出一張高度風格化的產品廣告視覺。這雙鞋線條流線、螢光綠，正踩過深色柏油路上的一灘淺水花。鞋子上方，使用大型粗體斜體字樣，內容為 "RUN THE NIGHT"。氣氛充滿活力，帶戲劇性的霓虹街燈。

• GPT Image 2：
  size=1536x1024
  ，用於橫式主視覺。
• Nano Banana 2： 長寬比
  21:9
  、2K，用於超寬 pitch deck 標題頁。

4. 極簡 Logo 概念

Prompt： 為一家名為 "Bean & Leaf" 的咖啡店設計極簡向量 Logo。巧妙地結合咖啡豆與極簡葉片。單色深濃縮咖啡棕色調。純白背景。

• GPT Image 2：
  size=1024x1024
  、
  background=transparent
  ——因為原生支援透明背景旗標，在這裡勝出。
• Nano Banana Pro： 2K 的 1:1——你需要再跑一次處理來分離背景。

5. 高保真 UI 模擬圖

Prompt： 一張手機銀行 App 儀表板的高保真 UI 模擬圖。頂部顯示總餘額，下方為 2×2 格網的快捷按鈕（轉帳、收款、分析、卡片），再下方為可捲動的近期交易列表。現代玻璃擬態風格、深色模式、霓虹紫色強調色。

• GPT Image 2：
  size=1024x1536
  ——接近手機原生比例，文字渲染強。
• Nano Banana Pro： 長寬比
  9:16
  、2K——正好貼合手機模擬圖比例。

6. 科學／教育示意圖

Prompt： 一張精確的教育示意圖，顯示人類心臟的剖面。醫學插畫風格、線條乾淨，每個心腔與瓣膜以不同顏色區分。以直線指標與高度清晰的無襯線字標示右心房、左心房、右心室、左心室。

• 兩套引擎都能妥善處理；Nano Banana Pro 的「Thinking」模式在複雜解剖標籤上略勝一籌。

7. 16:9 滿版 投影片主視覺（GPT Image 2 無法原生產出的那種）

Prompt： 一張滿版 16:9 的 keynote 標題頁背景——極簡工作室美學、深海軍藍從左至右漸變到溫暖琥珀色，右側三分之二有漂浮的幾何形狀（圓形與細圓環），左側保留充足留白以容納標題。無文字。4K、電影級打光。

• GPT Image 2： 無法原生達成。你得以 1536×1024（3:2）產出後再裁切或延伸——品質成本隨之而來。
• Nano Banana Pro： 原生 16:9、4K。一次呼叫、一張素材，可直接放入 1920×1080 或 3840×2160 的投影片。

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圖像編輯與合成能力比較

編輯能力是兩個家族展現身價的地方。心智模型是：告訴引擎 要改什麼、要保留什麼。

通用的編輯 Prompt 措辭

• 「只改 [X]。」
• 「其餘完全保持不變。」
• 「保留主體的身分／幾何／版面。」

風格轉換

Prompt： 取 Image 1，套用水彩畫風格。完整保留人物的版面、幾何與身分。將媒材改為柔和的水彩筆觸、粉彩色盤。其餘保持不變。

兩套引擎都能乾淨處理。Nano Banana Pro 因有「角色參考」通道，在臉部身分保留上略強一些。

物件移除

Prompt： 檢視上傳的圖像。移除木桌上的紅色咖啡杯。保留杯子原本所在位置下方桌面的精確紋理與光影。不要改動背景或任何其他物件。

大致不相上下。GPT Image 2 的

端點接受明確遮罩；Nano Banana 2 偏好自然語言的區域描述。

多圖合成（插入人物）

Prompt： 使用 Image 1（空無一人的巴黎街道，背景）與 Image 2（男子肖像），將男子合成到街道中央。等比例縮放至符合街道透視。將他臉上的環境光調整為陰天柔光。完美保留他的臉部身分。

• Nano Banana 2 在數量上勝出：一次呼叫可接受 最多 10 張物件 + 4 張角色 參考。GPT Image 2 的 edit 端點雖接受多張參考圖，但對物件與角色的區分較不明確。
• Nano Banana Pro 在角色繁重場景（例如 5 名角色的主視覺橫幅）的保真度上勝出，因為它有專屬的角色參考插槽。

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quality=low

vs

medium

vs

high

特別針對 OpenAI 的

API， 參數控制延遲與保真度的取捨：

• quality="low"
  ——高吞吐量的原型測試、版面實驗、最低延遲。還在決策階段時從這裡開始。
• quality="medium"
  ——平衡預設值，適合一般網頁圖像、基礎插畫、通用社群視覺。
• quality="high"
  ——保留給嚴苛工作：密集文字、複雜示意圖、資訊圖表標籤、身分敏感的編輯。最高保真度、最高成本與延遲。
• quality="auto"
  ——交給模型自行選擇。

Nano Banana 對應的調節桿是 thinking 等級（

vs ）。「High」thinking 會啟用多步推理——對於複雜的圖內文字與多參考合成值得開啟；大量生成時保持 即可。

由於

gpt-image-2

預設即為高保真度，舊模型中的傳統參數（如

input_fidelity

）一般已不再需要。

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2026 年該選哪一套引擎？

一張精簡的決策矩陣——挑選第一個符合你專案的列：

經驗法則： 如果最終素材要落在 16:9 畫布，從 Nano Banana Pro 開始。如果要落在 1:1 或 2:3 畫布，從 GPT Image 2 開始。其他情境則取決於個人偏好。

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AI 簡報生成最後會落在哪裡

為 AI 簡報生成挑對 圖像 引擎只解決了一半的問題。另一半在於 簡報檔案格式本身：

• 靜態 16:9 圖像簡報——Nano Banana Pro 能給你銳利的 4K 投影片背景，但每一頁投影片都是 扁平化的 PNG/JPEG。你的使用者無法編輯文字、重新配色圖表，或在不重新下 Prompt 的情況下換掉 Logo。
• GPT Image 2 的簡報——同樣的問題，再加上 16:9 缺口。
• 可編輯的
  .pptx
  簡報——這才是原始圖像模型止步、簡報平台接手的地方。
  .pptx
  是結構化文件，具備可編輯文字、形狀與圖片；商業、教育與 SaaS 工作流都要求它。

這正是 2Slides 所處的架構缺口。在引擎蓋之下，2Slides 可以從 OpenAI 或 Gemini（包含 Nano Banana Pro 的 16:9 / 4K）取得投影片影像，然後將其組成 完全可編輯的

——搭配專業範本、多語字型，以及供開發者使用的 V1 API。投影片 影像 由最適合的引擎生成；投影片 檔案 則是使用者可實際操作的檔案。

如果你要為嚴肅的簡報工作流接上 AI 圖像生成，實用的技術堆疊如下：

1. 影像層——GPT Image 2 或 Nano Banana Pro，依長寬比需求挑選。
2. 文件層——一個
   .pptx
   產生器（例如 2Slides 的
   /api/v1/slides/generate
   ），產出可編輯簡報。
3. 後處理——只在你挑選的圖像引擎原生比例與畫布不吻合時，才需要 OCR／身分檢查。

引擎在 影像 層競爭；簡報在 可編輯性 層競爭。

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應避免的常見 Prompt 錯誤

1. 第一個 Prompt 塞太滿。 不要在一段話裡指定每一個像素；先粗略、再迭代。
2. 模糊的編輯指令。「讓它看起來更好」→「讓打光更暖，並提高對比」。
3. 忘記幫文字加引號。 沒有引號，兩套引擎都可能以 概念 方式理解詞彙，而不是以 排版 方式渲染它。
4. 忽略空間關係。 別只列出物件——要說清楚位置：「在前景」、「左上角」、「在主體後方」。
5. 要求 GPT Image 2 給你 16:9。 它給不了真正的 16:9——你只會得到加黑邊或裁切。
6. 在 Nano Banana 上要求
   n=10
   一次呼叫。 Gemini 的圖像端點是每次一張；請改用迴圈。
7. 用
   quality=high
   生草稿。 你在為下一輪迭代就會丟掉的保真度付錢。

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FAQ

ChatGPT Images 2 是什麼？ ChatGPT Images 2 是 OpenAI 當前世代的圖像模型家族（

、、 / 預覽版）。專長在於照片級真實感、圖像內文字渲染、編輯時的身分保留，以及資訊圖表等結構化視覺。

Nano Banana Pro 是什麼？ Nano Banana Pro 是 Google 的

模型——一個專業級圖像生成器，原生支援 14 種長寬比（含 16:9 與 21:9）、最高 4K 解析度、「Thinking」推理，以及每次呼叫最多 11 張參考圖像。

Nano Banana、Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2 的差別是什麼？ Nano Banana（

）是最早的速度層級模型。Nano Banana Pro（）是具備 Thinking 推理的專業品質層級。Nano Banana 2（）是 Pro 的全新高效率兄弟版——新增更窄的長寬比（1:4、4:1、1:8、8:1）、512 像素階層，以及每次呼叫最多 14 張參考圖像。

ChatGPT Images 2 能生成 16:9 圖像嗎？ 無法原生生成。GPT Image 2 支援三種尺寸——1024×1024、1536×1024、1024×1536——分別對應 1:1、3:2、2:3。最接近 16:9 的是 1536×1024（3:2 = 1.50 對比 16:9 = 1.778），因此任何真正的 16:9 工作流都必須經過裁切、延伸或放大。

GPT Image 2 的最大解析度是多少？ 1536 × 1024 像素（約 1.57 MP）。Nano Banana Pro 與 Nano Banana 2 兩者都能達到 4K（約 3840 × 2160 / 約 8.3 MP）。

投影片與簡報設計該選哪一個——GPT Image 2 還是 Nano Banana Pro？ 對於標準 16:9 的投影片組，Nano Banana Pro 較佳：它原生生成 16:9、最高 4K，免去裁切／放大流程。對於嵌入 在 投影片內部的 1:1 或 2:3 編輯部圖像，GPT Image 2 具備競爭力，短 Prompt 的文字渲染往往更受青睞。

ChatGPT Images 2 可以免費使用嗎？ 這取決於 OpenAI 當前的推出狀態。進階的

模型優先提供給 ChatGPT Plus、Team 與 Enterprise 層級，但免費使用者通常仍有有限的每日配額，部分第三方產品（Microsoft Copilot、部分 Claude / Cursor 整合）也會透過自家的免費額度提供該模型。

Nano Banana 可以免費使用嗎？ 基礎版 Nano Banana 模型可透過 Google AI Studio 的免費層使用，並有每日限制。Pro 與 2 則需透過付費的 Gemini API。

GPT 圖像生成最佳的 Prompt 格式是什麼？ 預期用途 → 主體與姿勢 → 關鍵細節（光線、媒材）→ 引號內的精確文字 → 約束條件。保持結構化；用迭代取代塞滿。

GPT Image 2 能編輯圖像嗎？ 可以。OpenAI 的

端點支援包含可選遮罩的完整圖像編輯。永遠要明確告訴它 要改什麼 與 要保留什麼——特別是臉部身分。

Nano Banana 能編輯圖像嗎？ 可以。Gemini 的圖像模型支援自然語言編輯，Nano Banana 2 最多接受 14 張參考圖像、Nano Banana Pro 最多 11 張。適用於物件插入、風格轉換與多角色合成。

OpenAI API 中的

vs

medium

vs

high

代表什麼意思？ 它們控制延遲與保真度的取捨。 用於快速實驗， 用於一般網頁輸出， 用於文字繁重或身分敏感的工作。Nano Banana 對應的調節桿是 等級（ / ）。

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結論

ChatGPT Images 2 與 Nano Banana Pro / 2 都是頂尖等級——問題在於 各自擅長什麼。

• 當素材落在 1:1、3:2 或 2:3、需要短 Prompt 的文字渲染，或其他工作流已在 ChatGPT / OpenAI API 之內時，選 GPT Image 2。
• 當素材落在 16:9 投影片 或需要 4K 解析度——尤其是 Keynote 背景、Pitch Deck 與任何將在大於筆電螢幕的顯示器上播放的內容——選 Nano Banana Pro。
• 當你正進行 跨多種長寬比的大量生成，或需要在單次呼叫中合成最多 14 張參考圖像時，選 Nano Banana 2。

如果你真正的終點根本不是一張圖像，而是 可編輯的投影片組，就別讓圖像引擎變成全部答案。最穩健的 2026 技術堆疊，會以這些模型之一產出 視覺，並以專屬的

平台——例如 2Slides——產出 文件。

參考資料：OpenAI Images API 參考文件、OpenAI Images edit 端點、Google Gemini Image Generation 文件、OpenAI Image Prompting Cookbook。