> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 22个图像生成模型的成本分析 - URL: https://www.hubwiz.com/blog/22-image-generation-models-cost-analysis/ - Published: 2026-04-23T17:02:56.000Z - Updated: 2026-04-23T17:02:56.000Z - Description: 我对22个图像生成模型进行了基准测试，使用相同的提示词来比较成本和延迟。 - Author: admin - Tags: MODEL-ZOO, IMAGE GENERATION, #Import 2026-10-14 14:41 我对22个图像生成模型进行了基准测试，使用相同的提示词来比较成本和延迟： > 一张逼真的金毛猎犬幼犬在金色时刻坐在向日葵田中的照片，背景是柔和的虚化效果和温暖的光线。宽高比：1:1，尺寸：1024x1024。 该基准测试涵盖了 Vercel AI Gateway 上可用的纯图像模型和支持图像的多模态模型。 如果你想自己运行基准测试、添加更多模型或调整提示词——该脚本易于配置和运行：[kometolabs/ai-image-generation-cost-analysis](https://github.com/kometolabs/ai-image-generation-cost-analysis?ref=hubwiz.com) ## 1、完整结果 *2026年4月20日：新增 `prodia/flux-fast-schnell`。* *2026年4月23日：新增 `bfl/flux-2-klein-4b`、`bfl/flux-2-klein-9b`、`openai/gpt-image-2`。* （点击缩略图查看完整图像） | Model | Price | Latency | Image | | ------------------------------------- | ---------- | ------- | -------------------------- | | google/gemini-2.5-flash-image | $0.0390369 | 7.8s | Nano Banana (Classic) | | google/gemini-3.1-flash-image-preview | $0.069592 | 23.0s | Nano Banana 2 | | google/gemini-3-pro-image | $0.136284 | 31.2s | Nano Banana Pro | | google/imagen-4.0-fast-generate-001 | $0.02 | 6.6s | Imagen 4 Fast | | google/imagen-4.0-generate-001 | $0.04 | 9.1s | Imagen 4 | | google/imagen-4.0-ultra-generate-001 | $0.06 | 12.4s | Imagen 4 Ultra | | bfl/flux-2-flex | $0.05 | 44.6s | Flux 2 Flex | | bfl/flux-2-klein-4b | $0.014 | 5.2s | Flux 2 Klein 4B | | bfl/flux-2-klein-9b | $0.015 | 7.5s | Flux 2 Klein 9B | | bfl/flux-2-pro | $0.03 | 9.9s | Flux 2 Pro | | bfl/flux-pro-1.1 | $0.04 | 3.7s | Flux Pro 1.1 | | bfl/flux-pro-1.1-ultra | $0.06 | 7.9s | Flux Pro 1.1 Ultra | | bfl/flux-kontext-pro | $0.04 | 5.3s | Flux Kontext Pro | | bfl/flux-kontext-max | $0.08 | 8.6s | Flux Kontext Max | | recraft/recraft-v3 | $0.04 | 6.2s | Recraft V3 | | recraft/recraft-v4 | $0.04 | 11.5s | Recraft V4 | | recraft/recraft-v4-pro | $0.25 | 28.7s | Recraft V4 Pro (2048x2048) | | openai/gpt-image-1 | $0.16667 | 43.0s | GPT Image 1 | | openai/gpt-image-2 | $0.0237 | 41.3s | GPT Image 2 | | xai/grok-imagine-image | $0.02 | 4.7s | Grok Imagine | | xai/grok-imagine-image-pro | $0.07 | 19.6s | Grok Imagine Pro | | prodia/flux-fast-schnell | $0.0025 | 3.0s | Flux Schnell | *这里的延迟是挂钟时间，由基准测试脚本测量。成本由网关返回，因此应该是准确的。* ## 2、成本比较 ![AI图像生成成本图表](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/04/chart-cost.png) ## 3、延迟比较 ![AI图像生成延迟图表](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/04/chart-latency.png) ## 4、模型特性 本基准测试包含针对各提供商的适配，因为多个模型需要自定义参数才能正常工作： - Black Forest Labs 的 Flux 模型需要显式的像素 `width` 和 `height`，而不是依赖 `aspectRatio` - Recraft 和 OpenAI 的图像模型需要 `size` 而不是 `aspectRatio` - `recraft/recraft-v4-pro` 需要 `2048x2048` 才能输出正方形图像，而不是 `1024x1024` - xAI 的 Grok 模型支持 `aspectRatio` 但不支持 `size` - Gemini 的图像响应可能在 `result.files` 中包含重复文件，因此基准测试在保存前会进行去重 - `xai/grok-imagine-image-pro` 在长时间基准测试序列的最后运行时会失败，因此对它进行独立运行可能更可靠 ## 5、获胜者 如果你只优化成本，本次基准测试中三个最便宜的模型是： - `prodia/flux-fast-schnell`，**$0.0025** - `bfl/flux-2-klein-4b`，**$0.014** - `bfl/flux-2-klein-9b`，**$0.015** 如果你优化延迟，最快的模型是： - `prodia/flux-fast-schnell`，**3.0s** - `bfl/flux-pro-1.1`，**3.7s** - `xai/grok-imagine-image`，**4.7s** 我个人认为这取决于你的任务和提示词。对于我的特定大规模场景，我同时优化成本和速度，因此可能会在获胜者中进行选择。 --- 原文链接: [AI Image Generation Cost Analysis](https://komelin.com/blog/ai-image-generation-cost-analysis?ref=hubwiz.com) 汇智网翻译整理，转载请标明出处