重點摘要
AI 圖像 API 的定價不可直接橫比：GPT Image 2 以圖像權杖計價、Nano Banana 2 將成本綁定解析度、FLUX.2 依百萬畫素計費、Ideogram 4.0 則採每張圖像分級計費。對於生產團隊，更有用的指標是「每張可用圖像成本」——也就是在重試、圖像輸入、編輯與其他工作流程成本之後，你實際花出去的錢。
AI 圖像生成變得更便宜了，但比較 API 價格也變得更複雜。
一張 GPT Image 2 的輸出可能只要幾千分之一美元，而 Ideogram 按每張圖像收費、FLUX.2 則按百萬畫素計價。這些數字看似容易比較，但它們代表不同的計費體系，且常排除了參考圖像、重試與後處理等成本。
本指南比較了當前的 GPT Image 2、Gemini 3.1 Flash Image（Nano Banana 2）、FLUX.2 與 Ideogram 4.0 的定價，並示範如何估算在生產環境中真正重要的成本：你為「實際能用的圖像」所支付的金額。
AI 圖像 API 定價概覽
| 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 |
價格為 2026 年 7 月 21 日檢查的供應商標價。它們可能不包含重試、參考圖像輸入、其他工具、儲存或人工審核等成本。
如需即時平台費率，請參考 CometAPI pricing。
為什麼 AI 圖像 API 價格很難比較
圖像 API 沒有一套共同的標準計費單位。
視供應商而定，你可能需要為以下項目付費：
- 圖像輸出權杖。
- 綁定解析度的固定權杖數。
- 百萬畫素。
- 每張生成圖像固定價格。
- 用於編輯的圖像輸入。
- Grounding、超分等額外工具。
這意味著「每張 $0.03」無法直接與「每百萬圖像權杖 $30」進行比較。
要進行有意義的比較，請統一三件事：
「解析度、工作流程類型、核准率」。
GPT Image 2 定價：品質與尺寸決定成本
根據 OpenAI 的圖像生成指南，GPT Image 2 針對常見尺寸的輸出成本估算如下：
| 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 |
這些數字代表輸出估算，不一定是完整請求成本。
OpenAI 的API 定價文件對圖像輸入、快取圖像輸入、圖像輸出與文字輸入列出不同費率。
這在編輯工作流程中特別重要。如果你發送多張參考或來源圖像，這些輸入會增加請求成本。
實作細節與提示模式，請見 CometAPI GPT Image 2 guide。
Nano Banana 2 定價：解析度映射到圖像權杖
Google 的正式模型名稱是 Gemini 3.1 Flash Image，通常稱為 Nano Banana 2。
根據 Google 的Gemini API 定價：
| 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 |
對 Nano Banana 2 而言，Google 將常見解析度映射到固定的圖像權杖數。1K 輸出使用 1,120 個圖像權杖，對應的標準價格約為 $0.067。
Nano Banana 2 Lite 也使用相同的 1,120 權杖 1K 輸出，但圖像輸出費率更低，使得價格降至 $0.0336。
使用 Google 網頁或圖片搜尋進行 Grounding 會增加一層成本，因此依賴搜尋的工作流程應另外追蹤 Grounding 成本。
API 使用說明，請見 Nano Banana 2 API guide。
FLUX.2 定價：百萬畫素改變基準
Black Forest Labs 對 FLUX.2 採用百萬畫素計價。
根據BFL 官方定價文件：
| 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 |
關鍵詞是 「from」。
FLUX.2 的成本會隨輸出解析度變動，且編輯的起價可能與基礎文字轉圖像不同。
在與其他供應商比較 FLUX.2 時，請使用你實際預期運行的解析度與工作流程，而非最低宣傳起價。
實作細節請見 CometAPI FLUX.2 Pro API guide。
Ideogram 4.0 定價：簡單的每張圖像費率
Ideogram 4.0 的主要工作流程採用直觀的每張圖像計價。
| Tier | Price per output |
|---|---|
| Turbo | $0.03 |
| Default | $0.06 |
| Quality | $0.10 |
Instructional Edit、Upscale、Describe、Layerize 等附加操作有獨立收費。
對於簡單的生成任務，Ideogram 的預算編列相對容易。若是完整的素材產線，請將生成後使用的任何附加工具一併納入。
為什麼 Midjourney 與自託管模型需要獨立的定價邏輯
Midjourney 沒有直接向開發者提供通用的公開 API，因此其官方訂閱定價無法直接與上述用量型 API 相比。不過，開發者可透過 CometAPI Midjourney API 使用 Midjourney 工作流程；MidJourney API 模擬 Discord 按鈕互動。與典型的 REST API 不同，它以狀態機運作，每一步都會返回下一步的按鈕。
自託管的開源模型遵循另一種成本模式。其經濟性取決於 GPU 基礎設施、使用率、託管、工程與維運，而非簡單的單次請求 API 收費。
因此，本比較聚焦於具透明用量計費的供應商代管 API；而 Midjourney 的 API 存取與自託管模型則更適合作為獨立成本類別來評估。
真正重要的指標：每張可用圖像成本
最低的生成價格不一定帶來最低的生產成本。
一個簡單的指標是：
每張可用圖像成本 = 總變動支出 ÷ 核准圖像數
若僅估算生成：
每張可用圖像成本 ≈ 標示的生成價格 ÷ 核准率
| 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 |
以上核准率僅為示意，非模型基準測試結果。
需要頻繁重試的較便宜模型，總成本可能高於較昂貴但更穩定產出可用結果的模型。
還有哪些因素影響實際成本？
在估算生產成本時，也請考慮：
圖像輸入與編輯
參考圖像、超分、進階編輯與其他處理步驟可能增加請求成本。
重試與失敗請求
被退回的草稿與安全性相關失敗會增加成本與延遲。
Grounding
以搜尋為基礎的 Grounding 工作流程可能產生額外查詢費用。
人工審核
若輸出需要顯著的人工修正，低 API 單價可能具有誤導性。
儲存與交付
在規模化場景下，儲存、縮放、格式轉換與 CDN 交付同樣重要。
你不必完美建模每一項成本。從在不同路徑間差異最大的變數開始即可。
批次定價：在延遲可彈性時更有用
OpenAI 與 Google 都為部分圖像生成工作負載提供更低的批次費率。
批次處理適用於：
- 夜間目錄生成；
- 大量行銷素材；
- 排程式內容管線；
- 大型評估任務。
對需要即時回饋的互動式產品則較不適合。
只有當額外延遲符合工作流程時，批次折扣才有價值。
實用的圖像 API 路由策略
並非每則圖像請求都要走相同模型。
| 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 |
一個實用的流程是：
- 以較低成本或較低解析度生成早期草稿。
- 在最終渲染前淘汰較弱概念。
- 將困難的提示類別路由到對其表現最佳的模型。
- 依編輯成功率選擇編輯模型。
- 對非互動式工作負載使用批次處理。
- 以實際核准與重試數據持續重新評估路由。
最佳的生產設定，可能會在草稿、最終生成與編輯階段分別選用不同模型。
如何自行比較圖像 API
最好的比較方式是使用你自己的提示與生產需求，而非公開展示結果。
你可以從 CometAPI 的模型比較工具開始，將支援的模型並排比較，然後將具代表性的測試集跑過你考慮的各種路由。在測試期間，使用你的 CometAPI 儀表板追蹤實際用量與支出。
一個有用的起點是：
- 10 則產品或生活風格提示
- 10 則包含文字的廣告或海報
- 10 個參考圖像編輯
- 10 則複雜構圖提示
對每條路徑，記錄：
| 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 |
對同一組提示跑多次，因為圖像生成具有隨機性。
然後計算：
Approval rate = Approved outputs ÷ Total outputs
Cost per usable image = Total workflow spend ÷ Approved outputs
這比單看供應商定價頁更能提供對生產環境有用的基準。
FAQ
哪個 AI 圖像 API 最便宜？
沒有放諸四海皆準的最便宜選擇。GPT Image 2 Low、FLUX.2 [klein]、Nano Banana 2 Lite 與 Ideogram 4.0 Turbo 都提供相對較低的入門價格，但生產成本取決於解析度、重試、編輯、延遲與核准率。
GPT Image 2 每張圖像多少錢？
OpenAI 公布的估算約介於 $0.005–$0.006（常見的 Low 品質輸出）到 $0.211（High 品質 1024×1024 圖像）。圖像與文字輸入會增加總請求成本。
Nano Banana 2 多少錢？
Gemini 3.1 Flash Image（Nano Banana 2）標準 1K 圖像約 $0.067。Nano Banana 2 Lite 的 1K 圖像為 $0.0336。
FLUX.2 多少錢？
FLUX.2 依百萬畫素計價。目前文字轉圖像的起價視模型與解析度而定，從 FLUX.2 [klein] 4B 的 $0.014 到 FLUX.2 [max] 的 $0.07 不等。
哪個圖像生成 API 最適合生產環境？
最好的選擇是滿足你在品質、延遲、解析度、文字準確性與編輯一致性要求的同時，能帶來最低「每張可用圖像成本」的路徑。
以相同工作負載測試多個圖像模型
CometAPI 透過統一的 API 平台提供多個圖像模型的存取，讓你更容易使用相同提示與評估流程比較不同路徑。
從CometAPI pricing開始，然後追蹤：
- 請求成本；
- 解析度；
- 延遲；
- 重試；
- 圖像輸入；
- 核准輸出。
你可能會發現：某個模型最適合低成本草稿，另一個模型適合最終素材，還有一個模型適合大量參考的編輯。
目標不是選出永遠的贏家，而是為每個工作負載選用合適的路徑。