Seedream 5.0 Pro 對比 Nano Banana 2：價格與畫質

Seedream 5.0 Pro 在 2026 年 7 月 8 日推出，訴求很清楚：可控的修圖、原生的多語言文字，以及在相同解析度下比對手更低的官方刊例價。但「比較便宜」和「強項不同」是兩個各自獨立的問題，而在 Seedream 5.0 Pro、Nano Banana 2 和 GPT Image 2 之間選擇的創作者，兩個答案都需要。這篇文章用公開的價格表和一份跨產業的內部實測，直球地、數字優先地看：同一份工作在每個模型上要花多少錢，以及每個模型實際上贏在哪裡。

想看 Seedream 5.0 Pro 的完整功能清單，請看上市總覽。這篇文章假設你大致知道它會做什麼，重點放在它和多數團隊已經在用的那兩個模型之間的取捨。

三個模型，各用一句話講完

Seedream 5.0 Pro 是位元組跳動的旗艦圖片生成與修圖模型，圍繞著互動式、認得位置的修圖建構，採用量計價。Nano Banana 2 是 Google 建在 Gemini 技術堆疊上的高吞吐量圖片模型，依輸出的 token 數計價。GPT Image 2 是 OpenAI 的自迴歸圖片模型，依畫質等級（Low／Medium／High）計價，再加上每張參考圖的費用。三個在 OmniArt 的圖片工作台裡都有；如果它是你的第一選擇，就從 Seedream 5.0 Pro 的模型頁開始。

和 Nano Banana 2、Nano Banana Pro 比價

Seedream 5.0 Pro 的輸出在 236 萬像素以內（也就是「1.5K」級距）是每張 $0.045 的均一價，超過就是每張 $0.09（「2K」級距）。第一張參考圖免費；之後每張 $0.003。因為超過八成的真實工作用不到一張以上的參考圖，多數生成都落在 $0.045 這一檔。

以下是同解析度下，它跟 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 的比較：

括號怎麼讀。 括號裡的數字，是同解析度下對手價格相對於 Seedream 5.0 Pro 的倍數。2.2× 代表那個尺寸下 Nano Banana 2 貴 2.2 倍。Nano Banana 2 的 2K 級距是均一價，不管尺寸有沒有比較小，所以 Seedream 的價格優勢在 1.5K 最大（大約便宜 55%），到 2K 就縮小（大約便宜 11%）。

和 GPT Image 2 比價

GPT Image 2 依畫質等級對每張輸出圖計價，並且另外把每一張參考圖當成輸入 token 計費（每張約 $0.013，沒有免費額度）。Seedream 5.0 Pro 則不管畫質設定都是均一的 $0.045 輸出價，第一張參考圖免費。這個結構差異代表：一旦加上參考圖，比較的結果就會改變，所以下面兩種情境都列出來。

情境 A——沒有參考圖，只算輸出：

情境 B——一張參考圖（輸出＋1 張參考）：

這裡的括號讀法是另一個方向：它是對手的成本除以 Seedream 的成本，所以大於 1× 就代表那份工作用 GPT Image 2 比較貴。兩種情境下，GPT Image 2 Low 都是快速草稿最便宜的入口。沒有參考圖時 GPT Image 2 Medium 跟 Seedream 5.0 Pro 很接近，但一旦提示詞裡加進參考圖，Seedream 的第一張免費就把差距拉得更開。GPT Image 2 High 在這份比較裡始終是最貴的選項，依尺寸和參考圖數量，大約是 Seedream 價格的 3.7 到 5 倍。

GSB 實測：分產業看它實際表現如何

位元組跳動跑了一份跨產業的內部實測，把 Seedream 5.0 Pro 跟 Nano Banana 2 做比較，用 GSB（Good／Same／Bad）方法評分——正數代表 Seedream 在那個類別的兩兩比較裡贏得比較多，負數代表 Nano Banana 2 贏得比較多。

整體來看，兩個模型幾乎是擲硬幣——把所有類別加總，Seedream 5.0 Pro 只領先零點一個多百分點。這個總數字底下藏著真實的分佈落差。Seedream 的勝場集中在行銷和電商，那裡它的可重用素材修圖（讓一個產品或品牌元素在很多生成場景裡保持一致）和色碼精準度，剛好對上這份工作。它的敗場集中在影視、遊戲、UI 設計和服裝設計——這些類別倚重風格化插畫、精細的 UI 版面還原或時裝呈現，而在這次內部測試裡 Nano Banana 2 勝出。

價格之外，這些模型真正的差別

互動式修圖。 Seedream 5.0 Pro 最有辨識度的功能，是你可以指著一個區域——用選取框、座標或一個錨點——只修那一塊，或者丟給它一組十六進位色碼，讓它精準對上。圖層分離（把一張圖拆成背景加上可編輯的透明元素圖層）會在上市後不久推出。Nano Banana 2 和 GPT Image 2 都沒有用同樣的方式提供這種等級的位置控制；它們兩個比較強的是單次生成，或是接受較大範圍指令的修圖。

文字生成。 Seedream 5.0 Pro 原生支援 15 種語言的文字生成，字元結構準確，這對非英文的行銷素材很重要。而專就圖片內的英文文字準確度來說，GPT Image 2 仍然是比較可靠的選擇——它的自迴歸架構就是圍繞精確的字元生成蓋起來的。Nano Banana 2 處理短字串還算可以，但在較長或多組文字元素上，是三者中最弱的。

解析度上限。 Seedream 5.0 Pro 的長邊上限是 2K／3K（16:9 時大約到 2720×1530）；它不提供 4K 輸出。如果某份交付物明確需要原生 4K，Seedream 5.0 Pro 就不是那把工具——改用涵蓋 2K／3K／4K 的 Seedream 5.0 Lite。決定之前，請先確認你要拿來權衡的那個對手，目前的輸出上限對不對得上你的 4K 需求。

參考圖的數量上限。 Seedream 5.0 Pro 最多接受 10 張參考圖（Lite 到 14 張），第一張免費，之後每張 $0.003——這對多圖融合的工作很有用，例如把好幾張產品照合成一張。GPT Image 2 每一張參考圖都要收費，沒有免費額度，這也是一旦牽涉到參考圖，兩者價差就拉開的主因。

什麼時候該挑哪一個

這三個模型沒有一個是萬用解，OmniArt 也不會把其中任何一個定位成比其他更優——它們是給不同工作用的不同工具，而且都在同一個工作台裡。

• 選 Seedream 5.0 Pro：當工作需要精準的局部修圖（一個區域、一組色碼、換掉一個元素）、當交付物需要原生的非英文文字，或當你要跑很多次生成、均一的每張價格在規模上很有感的時候。
• 選 Nano Banana 2：當工作倚重風格化或寫實的呈現，像遊戲美術、UI 樣稿、服裝視覺或影視風格的概念畫面時——依據就是上面 GSB 結果裡它佔優的那些類別。
• 選 GPT Image 2：當圖片內的英文文字準確度是硬性需求時——標籤、說明文字、UI 文案——或者當這是一份低風險的草稿，而 GPT Image 2 的 Low 級距是三者中最便宜的入口時。

想更完整地看 GPT Image 2 和 Nano Banana 2 直接對比，包含六個提示詞類別的並排生成結果，請看 GPT Image 2 與 Nano Banana 2 比較。

在 OmniArt 上開始

Seedream 5.0 Pro、Nano Banana 2 和 GPT Image 2 在 OmniArt 圖片工作台裡都有，所以你不必為一個專案綁死一個模型。同一段提示詞跑兩三個模型，把結果和點數成本並排比較，留下真正合用的那一張。如果你是第一次接觸 Seedream 5.0 Pro，先從上市總覽看它帶來了什麼，再跟著提示詞指南學怎麼寫出用得好它互動式修圖的提示詞。