22个图像生成模型的成本分析
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。
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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
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
3、延迟比较
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，$0.0025bfl/flux-2-klein-4b，$0.014bfl/flux-2-klein-9b，$0.015
如果你优化延迟，最快的模型是：
prodia/flux-fast-schnell，3.0sbfl/flux-pro-1.1，3.7sxai/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
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