AI 图像生成 API 定价之所以难以比较，是因为各家提供商并不都按相同单位售卖。OpenAI GPT Image 使用基于 token 的图像成本估算，Google Gemini 图像模型将文本、输入图像和输出图像的 token 定价混合在一起，而 Google Imagen 则通常直接按每张图像定价。如果你只比较标题数字，就可能忽略输入图像费用、输出分辨率层级、批量/灵活折扣、重试以及路由特定的目录状态。
本指南会将 GPT Image、Gemini Image 和 Imagen 背后的当前计费单位统一标准化，然后展示如何在 Flatkey pricing 中查看相同的行。来源核查于 2026 年 6 月 17 日 Asia/Shanghai 执行，依据的是官方 OpenAI 图像生成定价指南、Google Gemini API 定价、Google Vertex AI 定价，以及一个实时的 Flatkey 公开定价页快照。请将下面的每个价格都视为某一时点的规划参考，并在生产流量上线前核实当前的提供商和 Flatkey 仪表板行。
快速答案：如何比较 AI 图像生成 API 定价
当你比较 AI 图像生成 API 定价 时，请使用四列：
- 生成单位：基于 token 的图像输出、每张生成图像、每张输入图像，或仪表板特定的路由单位。
- 分辨率和质量：方形、横向、纵向、1K、2K、4K、低、中、高、标准、快速或超高。
- 额外输入：提示文本、参考图像、遮罩、编辑、grounding/搜索、部分图像以及重试。
- 路由证据：准确的 Flatkey 模型行、端点类型、状态、使用日志和当前定价标签。
在实际操作中：GPT Image 需要 token 和质量计算，Gemini Image 需要 token 到图像等效的计算，而 Imagen 需要按图像计费以及弃用和功能路由检查。Flatkey 可以帮助集中管理模型行、端点支持和使用日志，但所选行仍需要验证。
定价单位比较
下表是 AI 图像生成 API 定价的核心归一化视图。它有意避免按“最便宜”对模型排序，因为每个提供商暴露的单位不同，而且每个模型面向的工作流也不同。
| 提供商系列 | 当前官方单位 | 检查的公开示例价格点 | 隐性成本检查 | Flatkey 检查 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI GPT Image 2 | 图像输出 token 估算，加上文本和图像输入 token。 | OpenAI 的图像指南计算器将 GPT Image 2 的 1024x1024 低、中、高示例分别列为 $0.006、$0.053 和 $0.211；1536x1024 中等示例列为 $0.041。 | 提示词 token、参考图像输入 token、质量、尺寸、输出格式、部分图像流式传输、重试和编辑。 | 检查 gpt-image-2 或 openai/gpt-image-2、端点类型、配额类型、当前定价标签和状态。 |
| Google Gemini 3 Pro Image | 文本/图像输入按每 100 万 token 计，图像输出按每 100 万图像 token 计，以图像等价值表示。 | Google AI 将付费标准输入列为每 100 万文本/图像 token $2.00，将图像输出列为每 100 万 token $120，相当于每 1K/2K 图像 $0.134，以及每 4K 图像 $0.24。 | 输入图像 token、输出分辨率、网页/图像搜索 grounding 费用、层级类型，以及是否适用 batch/flex 或优先级。 | 检查 gemini-3-pro-image 和 gemini-3-pro-image-preview 行、端点类型以及可用性状态。 |
| Google Gemini 2.5 Flash Image | 文本/图像输入按每 100 万 token 计，输出则显示为按单张图像等价值计。 | Google AI 将标准输入列为每 100 万文本/图像 token $0.30，将输出列为每张 1024x1024 图像 $0.039；batch/flex 输出为每张图像 $0.0195。 | 预览模型行为、batch/flex 资格、输入 token、输出尺寸、重试以及路由支持。 | Flatkey 6 月 17 日的快照显示 gemini-2.5-flash-image 可用，端点类型为 gemini 和 openai。 |
| Google Imagen 4 | 在 Gemini API 和 Vertex AI 定价表中按每生成一张图像计。 | Google AI 将 Imagen 4 Fast 列为每张图像 $0.02，Standard 为 $0.04，Ultra 为 $0.06。 | 弃用时间线、功能类型、放大、编辑、产品重构、虚拟试穿以及路由状态。 | Flatkey 6 月 17 日的快照列出了带有 image-generation、gemini 和 openai 端点类型的 Imagen 4 行，但状态为 unknown_failure。 |
OpenAI GPT 图像定价：先看 Token 计算
OpenAI 当前的图像生成指南说明，GPT 图像模型可以通过 Image API 生成和编辑图像，也可以通过 Responses API 的 image-generation 工具使用。对于 gpt-image-2，官方成本说明表示，应根据请求的质量和尺寸估算输出 token，再根据请求是否编辑或引用图像来计算文本输入 token 和图像输入 token。
这使得 GPT 图像不同于按单张图片计费的简单 SKU。生成资产的可见价格会随着你更改 quality、size、输入图像、流式部分输出或重试行为而变化。OpenAI 的计算器示例显示，GPT Image 2 在这些时点的估算如下：
| GPT Image 2 设置 | 1024x1024 | 1024x1536 | 1536x1024 | 规划说明 |
|---|---|---|---|---|
| 低 | $0.006 | $0.005 | $0.005 | 适合草稿、缩略图和快速迭代。 |
| 中 | $0.053 | $0.041 | $0.041 | 在最终质量之前用于基准测试的实用默认值。 |
| 高 | $0.211 | $0.165 | $0.165 | 用于最终资产，不要用于每一次预览。 |
关于 AI 图像生成 API 定价，有两个细节很重要：OpenAI 指出，带参考图像的编辑请求可能会使用更多输入 token，而且流式输出中的每个部分图像会额外增加 100 个图像输出 token。对于生产预算，应将“预览”和“最终渲染”设置分开，而不是让每个用户操作都调用最终质量路径。
Gemini 图像定价：带图像等效值的 Token 价格
Google 的 Gemini API 定价页面将原生图像生成模型与通用文本模型分开。Gemini 图像模型在底层仍然使用 token 定价，但定价页面通常会给出按图像计算的等效价格，这样团队就无需手动按图像输出 token 进行换算，也能完成规划。
对于 Gemini 3 Pro Image，Google AI 将标准付费输入价格列为每 100 万个文本/图像 token 2.00 美元，并说明图像输入按 560 个 token 计算，或每张图片 0.0011 美元。同一页面将图像输出列为每 100 万个 token 120 美元，并给出了 1K/2K 输出图像每张 0.134 美元以及 4K 输出图像每张 0.24 美元的示例。Batch/flex 示例则分别将这些输出示例降至 0.067 美元和 0.12 美元。
对于 Gemini 2.5 Flash Image，Google AI 将标准付费输入列为每 100 万个文本/图像 token 0.30 美元，输出列为每张图片 0.039 美元。脚注说明图像输出按每 100 万个 token 30 美元计价，1024x1024 输出图像消耗 1290 个 token。同一页面还将 batch 和 flex 输出列为每张图片 0.0195 美元，priority 则为每张图片 0.0702 美元。
在 Google Cloud Vertex AI 定价中，Gemini 图像定价可能会以不同的模型命名和路由上下文出现。例如，Vertex 页面将 Gemini 3 Pro Image 的图像输出列为每 100 万个 token 120 美元，并附带脚注，将 1120 个 token 映射为 1K/2K 的 0.134 美元、2000 个 token 映射为 4K 的 0.24 美元。它还按分辨率列出了 Gemini 3.1 Flash Image 的输出示例。如果你的团队使用的是 Vertex AI 而不是 Gemini API，请不要假设其路由、模型名称或层级行为与 Gemini API 页面相同。
Imagen 定价：按图片计费，但要注意弃用和功能类型
Imagen 看起来更简单，因为 Google 直接列出了按图片计费的价格。在本文查阅的 Gemini API 定价页面上，Imagen 4 Fast 为每张图片 $0.02，Imagen 4 Standard 为每张图片 $0.04，Imagen 4 Ultra 为每张图片 $0.06。Vertex AI 定价页面也将 Imagen 4 Fast 列为 $0.02，Imagen 4 列为 $0.04，Imagen 4 Ultra 列为每张生成图片 $0.06。
但需要注意的是信息的新鲜度。Google 的 Gemini API 定价页面包含一则警告，说明 Imagen 4 模型 imagen-4.0-generate-001、imagen-4.0-ultra-generate-001 和 imagen-4.0-fast-generate-001 已被弃用，并计划于 2026 年 8 月 17 日关闭，同时提供向 Gemini 2.5 Flash Image 迁移的指导。这一警告在运营层面上的影响，远大于一美分的价格差异。
功能类型也很重要。Vertex AI 为图像放大、视觉字幕、视觉问答、产品重构场景以及虚拟试穿分别列出了不同的 Imagen 价格。文本生成图像的“按图片计费”价格，并不自动等同于编辑、放大步骤或产品图像工作流的价格。
Flatkey 图像模型目录快照
Flatkey 的公开定价页面于 2026 年 6 月 17 日（Asia/Shanghai）进行了检查。服务器端渲染的定价页面报告了 638 个 AI 模型以及定价版本 5a90f2b86c08bd983a9a2e6d66c255f4eaef9c4bc934386d2b6ae84ef0ff1f1f。同一页面还暴露了包括 gemini、image-generation、openai 和 openai-response 在内的端点家族。这一点很重要，因为通过网关提供的 AI 图像生成 API 定价 必须同时匹配模型行和端点类型。
| 检查的 Flatkey 行 | 端点类型 | 看到的定价字段 | 快照中的状态 | 上线前动作 |
|---|---|---|---|---|
gpt-image-2 |
openai |
model_ratio: 3.325, completion_ratio: 6, image_ratio: 1.6 |
unknown_failure |
在任何上线之前，确认所选行是否支持你打算使用的图像请求形态。 |
openai/gpt-image-2 |
openai |
quota_type: 1, model_price: 0.063 |
unknown_failure |
在未确认当前仪表盘单位和路由行为之前，不要照搬这个数字。 |
gemini-2.5-flash-image |
gemini, openai |
model_ratio: 0.15, completion_ratio: 100 |
available |
先做一次小规模路由测试，并确认应用应调用 Gemini 风格还是 OpenAI 风格的端点。 |
gemini-3-pro-image-preview |
gemini, openai |
model_ratio: 1, completion_ratio: 60 |
available |
在构建长期路由之前，确认预览版/稳定版命名和速率限制。 |
imagen-4.0-fast-generate-001, imagen-4.0-generate-001, imagen-4.0-ultra-generate-001 |
image-generation, gemini, openai |
model_ratio: 37.5, completion_ratio: 1 |
unknown_failure |
仅将其视为旧版目录存在性信息；同时还要考虑 Google 对 2026 年 8 月 17 日 Imagen 4 停用的警告。 |
这些 Flatkey 证据并不意味着今天每一条图像模型行都已可用于生产。它的意思是，当前目录可以作为供应商比较、路由选择、配额审查和日志记录的起点。真正的生产门槛是先检查当前仪表盘，再做一次小规模冒烟测试。
图像成本规划的标准化公式
在选择提供商或路由之前，请使用此标准化公式：
Estimated image workflow cost =
prompt text cost
+ input image or edit cost
+ generated image output cost
+ partial image or preview cost
+ retry and failure cost
+ gateway or route-specific unit cost
对于 GPT Image，生成图像输出成本由图像输出 token 决定。对于 Gemini Image，发布的图像等效数字是根据 token 价格和预期 token 数量推导出来的。对于 Imagen，生成图像成本通常表现为按张计价，但编辑和相关图像功能可能有单独的价格。然后 Flatkey 又增加了一层运营信息：精确的行、端点支持、组、配额类型、路由状态以及实际使用日志。
图像生成 API 采购清单
一个在比较AI 图像生成 API 定价的团队，应在批准某个模型投入生产之前收集以下字段：
| 字段 | 财务为何关注 | 工程为何关注 |
|---|---|---|
| 准确的模型 ID | 防止按错误的 SKU 进行预算。 | 防止调用别名、预览版或已弃用的行。 |
| 端点路径 | 确认将按哪个使用台账计费。 | 确认请求体、SDK 行为和响应结构。 |
| 输出分辨率和质量 | 将预览版支出与最终渲染支出区分开来。 | 控制延迟、UX、重试压力和存储。 |
| 输入图像处理 | 编辑和参考图像可能会增加成本。 | 蒙版、参考图和图像上传会改变请求结构。 |
| 弃用或预览状态 | 一条便宜的路径可能会变成迁移成本。 | 预览版和已弃用的路径需要回退方案。 |
| Flatkey 使用日志 | 显示重试和失败后的实际成本。 | 显示模型行、路径状态、错误率和回滚信号。 |
模板：跨路由比较单个提示词
在对路由进行基准测试时，使用一个受控提示词和一个输出设置。一次只更改一个变量。
基准测试运行
- 提示词类别：产品概念、营销素材、UI 线框图，或编辑
- 输出目标：草稿、预览，或最终版
- 尺寸：在可行情况下，跨提供商固定一致
- 质量/档位：固定，或注明为提供商特定
- 输入图片：无、一个参考图，或使用蒙版进行编辑
- 路由 A：直接提供商基线
- 路由 B：Flatkey 选定行和端点
- 日志：状态、延迟、重试、已接受输出、使用单位、最终成本
这样，你得到的就是一份真正的 AI 图像生成 API 定价 比较，而不是一张忽略被拒绝图片、审核拦截、重试和路由差异的电子表格。
Flatkey 在图像定价中的帮助场景
当图像生成只是更大规模多模态工作流中的一部分时，Flatkey 就很有用。一个生产应用可能会使用一个模型进行提示词重写，使用 GPT Image 或 Gemini Image 进行生成，使用 Imagen 的某一行来处理特定创意路径，并使用具备视觉能力的模型进行审核。Flatkey 的价值在于共享 API 访问层：一个密钥、模型行可见性、端点选项、使用日志、配额以及统一的定价界面。
这并不意味着可以省略提供商层面的尽职调查。它只是让检查更容易重复。对于 AI 图像生成 API 定价，最稳妥的 Flatkey 工作流是：
- 打开 Flatkey 定价并查找准确的模型行。
- 确认提供商系列、端点类型、分组、配额类型和当前价格标签。
- 将其与同一模型和路由的 OpenAI 或 Google 官方定价文档进行比较。
- 通过已确认的端点运行一次低风险冒烟测试。
- 检查 Flatkey 日志中的模型行、状态、使用单位和成本。
- 在向生产用户开放功能之前设置配额限制。
- 为预览模型或已弃用模型记录回退路由。
相关定价指南
如果您正在构建更全面的成本模型，请将此页面与 OpenAI 图像 API 定价、AI 模型定价对比 以及 通过 Flatkey 使用 GPT Image 2 API 配合参考。这些文章涵盖了特定供应商的核对方法和更广泛的模型定价模式；本指南则聚焦于跨供应商的图像定价单位。
常见问题
比较 AI 图像生成 API 定价的最佳方式是什么？
比较标准化单位，而不只是标题价格。记录提示文本成本、输入图像成本、生成输出成本、分辨率、质量、重试行为，以及使用的确切 Flatkey 或提供方路由。
GPT Image 是按图片计费吗？
OpenAI 目前的 GPT Image 2 指引使用基于质量和尺寸的输出 token 估算，再加上文本和图像输入 token。该指南提供了按图片计算器示例，但成本模型是按 token 驱动的。
Gemini Image 是按图片计费吗？
Google 列出了 token 价格和等效图片输出。Gemini 3 Pro Image 使用图片输出 token 定价，并给出了例如 1K/2K 标准输出 0.134 美元的示例，而 Gemini 2.5 Flash Image 则列出了例如每张 1024x1024 图片 0.039 美元的输出示例。
Imagen 是按图片计费吗？
Google 的 Gemini API 和 Vertex AI 定价页面将 Imagen 4 生成列为直接按图片计费的价格，例如 Fast 为 0.02 美元，Standard 为 0.04 美元，Ultra 为 0.06 美元。在将 Imagen 4 用于新的生产工作之前，请先检查功能类型和弃用状态。
我应该如何在 Flatkey 中查看 AI 图像生成 API 定价？
在 Flatkey pricing 中搜索确切的模型行，确认端点类型、分组、配额类型、可用性状态和当前定价标签，然后运行一个小型冒烟测试，并将使用日志与您的估算进行比较。
最终建议：将 AI 图像生成 API 定价视为工作流成本，而不是单一模型价格。从官方提供方单位开始，统一请求设置，然后使用 Flatkey 验证模型行、端点、使用日志和配额控制。在将图像流量投入生产之前，查看定价。
