Image Generation

圖片模型比價的陷阱:計價單位不同,帳單才是真相

OpenRouter 用同一條 prompt 實測 20 個圖片模型,發現預設設定下單張成本相差 22 倍,而計價單位根本無法直接比較。

圖片模型比價的陷阱:計價單位不同,帳單才是真相 — 文章封面
本頁內容6 個段落
  1. 為什麼看價格頁比不出來
  2. 實測數字透露的三件事
  3. 比價格更早淘汰模型的兩個限制
  4. 對產品團隊的實際做法
  5. 還沒被回答的部分
  6. 參考來源

為什麼看價格頁比不出來

OpenRouter 在 2026 年 9 月 18 日發布的實測報告指出,他們把 52 個圖片生成模型收在一個 API 後面,並用同一條 prompt 跑過其中 20 個,記錄每次呼叫實際收了多少錢、回傳什麼、接受哪些參數。

真正的問題不是模型貴不貴,而是它們不按同一個單位賣。FLUX.2 按百萬像素計價,Gemini、OpenAI 與 Microsoft MAI 按 token 計價,Grok、Recraft、Riverflow、Qwen、Seedream 則按張計價,而且費率會隨你要求的品質與解析度變動。每個模型頁在自己的單位裡都是對的,所以把兩個價格並排看,並不能得出誰比較便宜。

OpenRouter 的做法是把它們放到同一條基準線上:同一條 prompt、同一個尺寸,然後讀回應裡的 usage.cost,也就是實際被收的金額。

實測數字透露的三件事

在預設設定下,這 20 個模型生成一張圖的帳單落在 $0.006 到 $0.134 之間,相差 22 倍。最便宜的是 openai/gpt-image-2,短 prompt 收 $0.006,長一點的 prompt 收 $0.0135,而且它把兩行標籤文字與參考圖編輯都做對了。

當圖片本身很難做對時,可以往上找 sourceful/riverflow-v2.5-pro($0.064);回覆需要同時給文字與圖片時看 google/gemini-3-pro-image($0.134);需要可編輯的 SVG 而不是像素時,則看 recraft/recraft-v4.1-vector($0.08)。

第二件事是品質設定的槓桿遠大於其他參數。在 OpenAI 模型上,同一張圖不設 quality 與設為 low 都是 196 個 image token、$0.00599,但設為 high 變成 7,024 個 token、$0.21083,帳單差 35 倍,回應時間也從 12 秒變成 123 秒。

第三件事是標價與實收可能不一致。2026 年 9 月 11 日那次量測中,sourceful/riverflow-v2.5-pro 頁面列 $0.13 一張,實際只收 $0.064;black-forest-labs/flux.2-flex 列 $0.06 每百萬像素,一像素圖收 $0.05;krea/krea-2-medium 端點上根本沒有定價紀錄,卻收了 $0.03。OpenRouter 的建議很直接:兩者不一致時,讀 usage.cost,不要拿標價乘估算量。

比價格更早淘汰模型的兩個限制

參考圖數量是硬上限。Grok 收 3 張,Gemini 收 14 張,所以一份六張圖的品牌素材包在比價之前就已經把 Grok 排除掉了。

輸出格式是第二個軸。多數模型只回傳圖片位元組,但 Gemini 的圖片模型與 OpenAI 的 gpt-5-image 系列可以在同一個回覆裡附上文字,這在你需要模型解釋它做了什麼時有差。另外,三個受測的 Gemini 模型不接受 output_format,而且回傳格式並不一致,所以不要寫死副檔名;能設定的 12 個模型就明確設定,不能設定的就讀回應裡的 media_type

可重現性也不是普遍能力。seed 在 Gemini、Grok、OpenAI、Riverflow、Recraft、MAI 的圖片模型上都不存在。OpenRouter 只測了 black-forest-labs/flux.2-klein-4b:同一個 seed 424242 跑兩次,兩份回應逐位元組相同,各收 $0.014。其他支援 seed 的模型他們沒有測,所以只能當作未驗證。

對產品團隊的實際做法

如果你正在把圖片生成接進產品,這件事的形狀和先前 OpenRouter 把語音、影片、圖片收進同一個 API 的介面收斂策略是同一個脈絡:端點統一了,但每個模型的能力與計費語意仍然各異,選擇與成本控制還是得自己做。可參考把語音、影片、圖片都收進同一個 API:OpenRouter 的介面收斂策略

具體來說,別從價格表開始選模型。先用參考圖數量與輸出模態把不可能的選項砍掉,再從 Design Arena 這類對戰評分挑出候選,最後用自己的 prompt 實跑。OpenRouter 也提醒,Elo 反映的是投票者在自己 prompt 上的偏好,不是你的;評分最高的模型在他們的測試裡收 $0.064,最低的收 $0.014。

預算要抓平均值而不是單次數字。同一份 request body 呼叫 sourceful/riverflow-v2.5-fast 兩次,分別收 $0.017623 與 $0.017639。另外,Seedream 兩個模型在未指定解析度時都回傳 2048x2048,Pro 因此被收 $0.09 的高解析度費率而不是 $0.045 的基礎費率,這類預設值會直接改寫你的單位成本。

最後是時效。所有價格都來自 2026 年 9 月 11 日的真實生成,OpenRouter 明說超過一個月的數字只能當提示,不能當預算科目;要拿現況可以重新呼叫 GET /api/v1/images/models 與各模型的 endpoints 路由。

還沒被回答的部分

這份實測只涵蓋 20 個模型、一條英文 prompt、一個尺寸,而且 seed 的可重現性只驗證了 Klein 一個模型。OpenRouter 的報告沒有說明其他支援 seed 的模型是否同樣逐位元組一致,也沒有涵蓋中文或其他語言的文字渲染表現。對多語系產品來說,那仍是需要自己補測的一塊。

參考來源

本文由 AI 協助自上述來源整理,經人工審核後發布。

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