الخلاصة
أسعار واجهات برمجة تطبيقات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي غير قابلة للمقارنة مباشرة: يستخدم GPT Image 2 رموز الصور، ويربط Nano Banana 2 التكلفة بالدقة، ويحسب FLUX.2 التكلفة بالميغابكسل، بينما يعتمد Ideogram 4.0 شرائح سعرية لكل صورة. بالنسبة لفرق الإنتاج، المقياس الأهم هو تكلفة كل صورة قابلة للاستخدام—ما تدفعه فعليًا بعد إعادة المحاولات، ومدخلات الصور، والتحرير، وتكاليف مسار العمل الأخرى.
لقد أصبحت توليد الصور بالذكاء الاصطناعي أرخص، لكن مقارنة الأسعار بين واجهات برمجة التطبيقات صارت أكثر تعقيدًا.
قد تكلف مخرجات GPT Image 2 بضعة أجزاء من الألف من الدولار فقط، بينما يتقاضى Ideogram سعرًا ثابتًا لكل صورة ويُسعّر FLUX.2 حسب الميغابكسل. تبدو هذه الأرقام سهلة المقارنة، لكنها تمثل أنظمة فَوترة مختلفة وغالبًا ما تستثني تكاليف مثل صور المراجع، وإعادة المحاولات، والمعالجة اللاحقة.
تقارن هذه الدليل الأسعار الحالية لكل من GPT Image 2، Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)، FLUX.2، وIdeogram 4.0، ثم يوضح كيفية تقدير التكلفة المهمة في بيئة الإنتاج: كم تدفع لقاء صورة يمكنك استخدامها بالفعل.
لمحة سريعة عن تسعير واجهات صور الذكاء الاصطناعي
| Model | Billing model | Example price | Main cost variables |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | Image tokens | $0.006 for 1024×1024 Low | Quality, dimensions, image inputs |
| Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) | Image tokens mapped to resolution | $0.067 for 1K | Resolution, input tokens, grounding |
| Gemini 3.1 Flash Lite Image | Image tokens mapped to resolution | $0.0336 for 1K | Resolution, input tokens |
| FLUX.2 [klein] 4B | Megapixel-based | From $0.014 | Resolution |
| FLUX.2 max] | Megapixel-based | From $0.07 | Resolution, editing, grounding search |
| Ideogram 4.0 Turbo | Per output image | $0.03 | Model tier, additional tools |
الأسعار هي أسعار القوائم لدى المزوّدين كما تم التحقق منها في 21 يوليو 2026. قد لا تشمل إعادة المحاولات، ومدخلات الصور المرجعية، والأدوات الإضافية، والتخزين، أو المراجعة البشرية.
للاطلاع على أسعار المنصة المباشرة، راجع تسعير CometAPI.
لماذا يصعب مقارنة أسعار واجهات صور الذكاء الاصطناعي
لا تشترك واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالصور في وحدة فوترة موحّدة.
بحسب المزوّد، قد تدفع مقابل:
- رموز مخرجات الصور.
- أعداد رموز ثابتة مربوطة بالدقة.
- الميغابكسلات.
- سعر ثابت لكل صورة مولّدة.
- مدخلات الصور المستخدمة للتحرير.
- أدوات إضافية مثل الإسناد أو التكبير.
هذا يعني أن سعرًا مثل $0.03 لكل صورة لا يمكن مقارنته مباشرة مع $30 لكل مليون رمز صورة.
لعمل مقارنة ذات معنى، طبّق التطبيع على ثلاثة أمور:
الدقة، نوع مسار العمل، ومعدل الموافقة.
تسعير GPT Image 2: الجودة والحجم يحددان التكلفة
وفق دليل OpenAI لـإنشاء الصور، لدى GPT Image 2 تقديرات تكاليف المخرجات التالية للأبعاد الشائعة:
| Quality | 1024×1024 | 1024×1536 | 1536×1024 |
|---|---|---|---|
| Low | $0.01 | $0.01 | $0.01 |
| Medium | $0.05 | $0.04 | $0.04 |
| High | $0.21 | $0.17 | $0.17 |
تمثل هذه الأرقام تقديرات للمخرجات، وليست بالضرورة التكلفة الكاملة للطلب.
تسرد وثائق تسعير واجهة برمجة تطبيقات OpenAI أسعارًا منفصلة لمدخلات الصور، ومدخلات الصور المخبأة، ومخرجات الصور، ومدخلات النص.
يهم هذا الأمر خصوصًا في مسارات التحرير. إذا أرسلت عدة صور مرجعية أو مصدرية، فإن تلك المدخلات تُضاف إلى تكلفة الطلب.
لتفاصيل التنفيذ وأنماط التوجيه، راجع دليل CometAPI لـ GPT Image 2.
تسعير Nano Banana 2: ربط الدقة بعدد رموز الصور
الاسم الرسمي لدى Google هو Gemini 3.1 Flash Image، المعروف باسم Nano Banana 2.
وفق تسعير Gemini API من Google:
| Model | Resolution | Standard | Batch |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash Image | 0.5K | $0.05 | $0.02 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 1K | $0.07 | $0.03 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 2K | $0.10 | $0.05 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 4K | $0.15 | $0.08 |
| Gemini 3.1 Flash Lite Image | 1K | $0.03 | $0.02 |
بالنسبة إلى Nano Banana 2، تربط Google الدقات الشائعة بأعداد رموز صور ثابتة. يستخدم مخرج 1K عدد 1,120 رمز صورة، ما ينتج سعرًا قياسيًا فعّالًا يقارب $0.067.
يستخدم Nano Banana 2 Lite العدد نفسه البالغ 1,120 رمزًا لمخرج 1K مع معدل مخرجات صور أقل، ما يخفض السعر إلى $0.0336.
قد يضيف الإسناد عبر Google Web أو Image Search طبقة تكلفة أخرى، لذا ينبغي تتبّع تكلفة الإسناد بشكل منفصل في المسارات المعتمدة على البحث.
لتفاصيل استخدام الواجهة، اطّلع على دليل واجهة Nano Banana 2.
تسعير FLUX.2: الميغابكسلات تغيّر خط الأساس
تستخدم Black Forest Labs تسعيرًا معتمدًا على الميغابكسل لـ FLUX.2.
| FLUX.2 model | Text-to-image | Image editing |
|---|---|---|
| FLUX.2 [klein] 4B | From $0.014 | From $0.014 |
| FLUX.2 [klein] 9B | From $0.015 | From $0.015 |
| FLUX.2 [pro] | From $0.03 | From $0.045 |
| FLUX.2 [max] | From $0.07 | From $0.07 |
| FLUX.2 [flex] | From $0.05 | From $0.05 |
الكلمة المهمة هي "From".
تتغير تكاليف FLUX.2 مع دقة المخرج، وقد يكون للتحرير سعر بداية مختلف عن التوليد من نص إلى صورة.
عند مقارنة FLUX.2 بمزوّدين آخرين، استخدم الدقة ومسار العمل المتوقعَين فعليًا، بدلًا من أدنى سعر ابتدائي مُعلن.
راجع دليل واجهة FLUX.2 Pro من CometAPI لتفاصيل التنفيذ.
تسعير Ideogram 4.0: أسعار بسيطة لكل صورة
يعتمد Ideogram 4.0 تسعيرًا مباشرًا لكل صورة في مساراته الرئيسية.
وفق تسعير واجهة Ideogram الرسمي:
| Tier | Price per output |
|---|---|
| Turbo | $0.03 |
| Default | $0.06 |
| Quality | $0.10 |
للعمليات الإضافية مثل Instructional Edit وUpscale وDescribe وLayerize أسعار منفصلة.
في عمليات التوليد البسيطة، يكون إعداد الميزانية سهلًا. أمّا في خط إنتاج كامل للأصول، فضمّن أي أدوات إضافية تُستخدم بعد التوليد.
لماذا تحتاج Midjourney والنماذج المُستضافة ذاتيًا إلى منطق تسعير منفصل
لا تقدم Midjourney واجهة عامة مباشرة للمطورين، لذا فإن تسعير الاشتراك الرسمي لها غير قابل للمقارنة مباشرة مع واجهات الاستخدام حسب الطلب أعلاه. ومع ذلك، يمكن للمطورين الوصول إلى مسارات Midjourney عبر CometAPI Midjourney API، حيث تحاكي واجهة MidJourney تفاعلات أزرار Discord. وعلى عكس واجهات REST المعتادة، فإنها تعمل كآلة حالات تُرجع في كل عملية أزرارًا جديدة للخطوة التالية.
تتبع النماذج المفتوحة المُستضافة ذاتيًا نموذج تكلفة مختلفًا. تعتمد اقتصادياتها على بنية وحدات المعالجة الرسومية، والاستفادة، والاستضافة، والهندسة، والصيانة، لا على رسم بسيط لكل طلب.
لذلك يركّز هذا القياس على واجهات مستضافة لدى المزوّدين بتسعير شفاف قائم على الاستخدام، بينما يُقيَّم الوصول إلى واجهة Midjourney والنماذج المُستضافة ذاتيًا كفئات تكلفة منفصلة.
المقياس الأهم: التكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام
أقل سعر للتوليد لا يعني دائمًا أدنى تكلفة إنتاجية.
مقياس بسيط هو:
التكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام = إجمالي الإنفاق المتغير ÷ الصور المعتمدة
لتقدير يعتمد على التوليد فقط:
التكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام ≈ السعر المُعلن للتوليد ÷ معدل الموافقة
| Listed price | Approval rate | Attempts for 100 approved images | Spend | Cost per usable image |
|---|---|---|---|---|
| $0.03 | 60% | 167 | $5.01 | $0.05 |
| $0.07 | 80% | 125 | $8.38 | $0.08 |
| $0.10 | 90% | 112 | $11.20 | $0.11 |
هذه معدلات موافقة توضيحية، وليست نتائج قياس أداء للنماذج.
قد يكلفك نموذج أرخص يتطلب محاولات متكررة أكثر من نموذج أعلى سعرًا يقدّم نتائج قابلة للاستخدام بشكل أكثر اتساقًا.
ما الذي يؤثر أيضًا في التكلفة الحقيقية؟
عند تقدير تكلفة الإنتاج، ضع في الاعتبار أيضًا:
مدخلات الصور والتحرير
قد تزيد صور المراجع، والتكبير، والتحرير المتقدم، وخطوات المعالجة الأخرى من تكلفة الطلب.
إعادة المحاولات والطلبات الفاشلة
ترفض المسودات المرفوضة والإخفاقات المتعلقة بالسلامة، ما قد يزيد التكلفة والزمن.
الإسناد
قد تُضيف المسارات المعتمدة على البحث رسوم استعلام منفصلة.
المراجعة البشرية
قد يكون سعر الواجهة منخفضًا لكنه مضلّل إذا كانت المخرجات تتطلب قدرًا أكبر بكثير من التصحيح اليدوي.
التخزين والتسليم
على نطاق واسع، تهمّ أيضًا تكاليف التخزين، وتغيير الحجم، وتحويل الصيغ، وتسليم المحتوى عبر CDN.
لست بحاجة إلى نمذجة كل تكلفة بدقة تامة. ابدأ بالمتغيّرات التي تختلف أكثر بين المسارات التي تقارن بينها.
التسعير الدفعي: مفيد عندما تكون المرونة في الكمون متاحة
تقدم OpenAI وGoogle أسعار دفعات أقل لبعض أعمال توليد الصور.
تعمل المعالجة الدُفعيّة جيدًا مع:
- توليد كتالوجات ليلية؛
- أصول تسويقية بالجملة؛
- خطوط محتوى مجدولة؛
- تشغيلات تقييم كبيرة.
وهي أقل ملاءمة للمنتجات التفاعلية التي يتوقع فيها المستخدمون نتائج فورية.
لا قيمة لخصم الدُفعات إلا عندما يتناسب التأخير الإضافي مع مسار العمل.
استراتيجية عملية لتوجيه طلبات واجهات صور الذكاء الاصطناعي
ليس كل طلب صورة بحاجة لاستخدام النموذج نفسه.
| Stage | Goal | Key metric |
|---|---|---|
| Exploration | Generate ideas cheaply | Cost per draft |
| Selection | Remove weak concepts | Approval rate |
| Final generation | Reach production quality | Cost per usable image |
| Editing | Preserve references | Edit success rate |
| Delivery | Prepare final assets | Processing cost |
مسار عمل عملي هو:
- ولّد مسودات مبكرة بتكلفة أو دقة أقل.
- استبعد المفاهيم الضعيفة قبل التصيير النهائي.
- وجّه الفئات الصعبة من المطالبات إلى النموذج الذي يحقق أفضل أداء عليها.
- اختر نماذج التحرير بناءً على معدل نجاح التحرير.
- استخدم المعالجة الدُفعيّة للأعمال غير التفاعلية.
- أعد تقييم المسارات باستخدام بيانات الموافقة وإعادة المحاولة الفعلية.
قد يستخدم أفضل إعداد إنتاجي نماذج مختلفة للمسودات، والتوليد النهائي، والتحرير.
كيف تقارن واجهات الصور بنفسك
أفضل مقارنة تستخدم مطالباتك ومتطلبات الإنتاج الخاصة بك بدلًا من نتائج العروض العامة.
يمكنك البدء بأداة مقارنة النماذج من CometAPI لمقارنة النماذج المدعومة جنبًا إلى جنب، ثم تشغيل مجموعة اختبار ممثلة عبر المسارات التي تفكر بها. استخدم لوحة معلومات CometAPI لتتبّع الاستخدام والإنفاق الفعليين أثناء الاختبار.
نقطة بداية مفيدة هي:
- 10 مطالبات للمنتجات أو أسلوب الحياة
- 10 إعلانات أو ملصقات تحتوي على نص
- 10 عمليات تحرير بصور مرجعية
- 10 مطالبات تركيبية معقدة
لكل مسار، سجّل:
| Field | Why it matters |
|---|---|
| Dimensions | Normalizes resolution-based pricing |
| Model or quality tier | Explains price differences |
| Input images | Captures editing costs |
| Attempts per approved output | Measures retry cost |
| Latency | Measures workflow fit |
| Human edit time | Captures hidden labor |
| Final approval | Calculates acceptance rate |
شغّل المطالبات أكثر من مرة لأن توليد الصور قائم على العشوائية.
ثم احسب:
معدل الموافقة = المخرجات المعتمدة ÷ إجمالي المخرجات
التكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام = إجمالي إنفاق مسار العمل ÷ المخرجات المعتمدة
سيمنحك هذا معيار إنتاج أكثر فائدة بكثير من مجرد مقارنة صفحات تسعير المزوّدين.
الأسئلة الشائعة
ما أرخص واجهة لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي؟
لا توجد إجابة واحدة لكل الحالات. تقدّم GPT Image 2 Low وFLUX.2 [klein] وNano Banana 2 Lite وIdeogram 4.0 Turbo أسعار بداية منخفضة نسبيًا، لكن تكلفة الإنتاج تعتمد على الدقة، وإعادة المحاولات، والتحرير، والكمون، ومعدل الموافقة.
كم تكلف صورة GPT Image 2؟
تتراوح تقديرات OpenAI المنشورة من نحو $0.005–$0.006 لمخرجات الجودة المنخفضة الشائعة إلى $0.211 لصورة 1024×1024 عالية الجودة. يمكن أن تُضاف مدخلات الصور والنص إلى التكلفة الإجمالية للطلب.
كم يكلف Nano Banana 2؟
يكلف Gemini 3.1 Flash Image، المعروف باسم Nano Banana 2، نحو $0.067 لصورة 1K قياسية. يكلف Nano Banana 2 Lite مبلغ $0.0336 لصورة 1K.
كم يكلف FLUX.2؟
يستخدم FLUX.2 تسعيرًا قائمًا على الميغابكسل. تبدأ أسعار التوليد من نص إلى صورة حاليًا من $0.014 لـ FLUX.2 [klein] 4B إلى $0.07 لـ FLUX.2 [max]، حسب النموذج والدقة.
ما أفضل واجهة لتوليد الصور للإنتاج؟
الخيار الأفضل هو المسار الذي يقدم أقل تكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام مع تلبية متطلباتك للجودة والكمون والدقة ودقة النص واتساق التحرير.
اختبر عدة نماذج صور على عبء العمل نفسه
توفّر CometAPI الوصول إلى نماذج صور متعددة عبر منصة واجهة موحدة، ما يسهل مقارنة المسارات المختلفة باستخدام المطالبات وعملية التقييم نفسها.
ابدأ من تسعير CometAPI الحالي، ثم تتبّع:
- تكلفة الطلب؛
- الدقة؛
- الكمون؛
- إعادة المحاولات؛
- مدخلات الصور؛
- المخرجات المعتمدة.
قد تكتشف أن نموذجًا ما يعمل أفضل للمسودات منخفضة التكلفة، وآخر للأصول النهائية، وثالثًا للتحرير المعتمد على المراجع.
الهدف ليس اختيار فائز دائم، بل استخدام المسار المناسب لكل عبء عمل.