2026年AI图像生成API比较：GPT Image 2 vs Gemini Image vs Qwen Image 3 vs FLUX.2
大多数图像模型比较遵循相同的模式：将四个供应商的样本并排展示，选出一个赢家，然后就结束了。
然而，这对于选择API并没有太大帮助。令人烦恼的问题会在后面出现。是否可以在不触动其他部分的情况下更改一个区域？我可以发送多少个参考？当文本连续三次错误时会发生什么？我实际可以交付的图像成本是多少？
开始之前有一点需要注意：这并不是盲目的图像质量测试。我没有在所有四个模型上运行数十个匹配的提示，因此我不会编造分数。我比较了已发布的能力、当前在reAPI上暴露的参数以及2026年8月22日检查的公共价格。
我的简要总结：
- 对于一般图像特性，我会选择Gemini 3.1 Flash Image。
- 对于遮罩、透明背景和控制编辑，我会使用GPT Image 2。
- 对于多语言海报和密集布局，Qwen Image 3.0值得进行单独测试。
- 对于产品和多参考组合，我会把FLUX.2放在第一轮。
## 价格和API接口
下面的reAPI数据是单个交付图像的价格。如果一个请求返回多个图像，则每个输出都按次收费。我把直接供应商的价格单独放在一列中，以避免容易混淆。
| 模型 | reAPI 1K | 直接供应商 | 最佳首次测试 |
|------|----------|--------------|----------------|
| [GPT Image 2](https://reapi.ai/models/gpt-image-2) | USD 0.030 | USD 30 / 1M 输出图像标记 | 参考，普通生成 |
| [Gemini 3.1 Flash Image](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview) | USD 0.028 | USD 0.067 | 一般图像，搜索引导 |
| [Qwen Image 3.0 Standard](https://reapi.ai/models/qwen-image-3) | USD 0.024 | USD 0.030 | 多语言文本，信息图 |
| [FLUX.2 Pro](https://reapi.ai/models/flux-2) | USD 0.028 | USD 0.030（从1 MP起） | 产品，多图像组合 |
对于三行完美对齐，reAPI的价格比Gemini 1K低约58%，Qwen Standard低20%，对于1K FLUX.2 Pro的文本到图像请求低约7%。谷歌的直接2K和4K价格分别是USD 0.101和USD 0.151，而在reAPI上则是USD 0.043和USD 0.064，因此在这些尺寸下差距保持在57%左右。
在reAPI上的更高分辨率中，GPT Image 2在2K时为USD 0.050，4K时为USD 0.080；Qwen Standard在1K和2K时均为USD 0.024；FLUX.2 Pro在2K时为USD 0.039。
价格注意：OpenAI根据输入标记、输出图像标记、大小和质量对GPT Image 2收费。没有单一的“1K图像”直接价格可以与reAPI的固定基本价格并列，因此该行没有折扣百分比。BFL按百万像素向上取整，USD 0.030是1 MP文本到图像请求的起始价格，输入图像或搜索的额外供应商费用未包括在内。
GPT Image 2也有一个适用于遮罩、背景、质量和格式控制的单独费率卡。价格比较只有在选择实际将调用的产品级别之后才有意义。
## 影响比供应商样本更重要的八个差异
| 选择问题 | 已发布的能力和限制 |
|-----------|-----------------------|
| 我是否需要修补、透明度或特定文件格式？ | 测试高级的GPT Image 2级别。它公开遮罩、透明背景、输入保真度、质量级别、PNG/JPEG/WebP和压缩。价格表中的USD 0.030基本层不包括这些内容。 |
| 一个请求可以接受多少个参考？ | 当前reAPI限制为GPT Image 2为16，Gemini为14，FLUX.2为8，Qwen为3。较高的限制并不意味着冲突的参考会很好地结合在一起。 |
| 我能在一个请求中获得多少个候选图像？ | Qwen最多返回6张；Gemini和高级的GPT Image 2最多返回4张；基本的GPT Image 2和FLUX.2返回1张。每张交付的图像都会收费。 |
| 图像是否依赖于最近的事件、地方或产品？ | Gemini可以使用谷歌的文本和图像搜索。这减少了过时的上下文，但最终生成图像中的日期、价格和数据仍需要检查。 |
| 我需要长横幅或不寻常的长宽比吗？ | Gemini覆盖0.5K到4K并添加1:4、4:1、1:8和8:1。Qwen接受从512到2048像素的自定义尺寸，也在1:8到8:1范围内。 |
| 这是菜单、信息图还是密集的多语言页面吗？ | 用最困难的实际文本测试Qwen Pro。它接受大约4.5K标记的提示，加上负提示和可选的提示扩展。这些控制并不能保证每个字符都将正确。 |
| 品牌颜色是否需要接近指定值？ | FLUX.2接受HEX颜色和结构化提示。Flex还公开采样步骤和指导；Pro更便宜，但不公开这两个控制。 |
| 账单在发布之前需要可预测吗？ | Qwen Standard在1K和2K时价格相同。基本的GPT Image 2和FLUX.2使用基于分辨率的每图像固定价格。重试次数仍是较大的未知数。 |
## GPT Image 2适用于几乎没有解释空间的需求
GPT Image 2从费率卡上容易被误解。基本的1K生成在reAPI上的价格为USD 0.030，但更有趣的部分是高级控制界面：遮罩、透明背景、输出格式、压缩、质量和输入保真度。
假设一个产品工具需要替换咖啡杯后面的背景。杯子、标志和阴影都得到批准，不得移动。结果必须是透明的PNG。在这一点上，“制作类似的图像”并不是工作。能够发送一个遮罩和一个明确的背景设置比在提示中多次重复“不要更改其他任何内容”更有用。
对于头像、封面和普通的文本到图像工作，我不会仅凭声誉选择GPT Image 2。其价格因大小、质量和请求类型而有很大变化。任何忽略这些详细信息的成本估计都是可疑的。
## Gemini是我不确定答案时的基准
如果我只能在第一次评估中选择一个模型，那很可能是Gemini 3.1 Flash Image，也称为Nano Banana 2。
原因很简单：它涵盖0.5K到4K，接受多达14个参考，可以返回四个图像，并支持谷歌的文本和图像搜索。它还处理1:4和1:8等奇怪格式。
它可能不是每个类别的领头羊，但在集成后不太可能立即暴露缺少参数。社交帖子、产品上下文图像和依赖于最近信息的视觉效果都适合它的已发布接口。
搜索引导仍然需要监督。生成图像中的日期、价格、地图和图例标签必须进行检查。谷歌还为生成的图像添加了SynthID，这对于大多数营销资产来说不是问题，但如果来源是产品的一部分，那就很重要。
## Qwen Image 3.0对文本和布局的专注有些不寻常
Qwen Image 3.0 的市场营销围绕长提示、小文本、多语言渲染和复杂页面展开。在reAPI上，Standard在1K和2K时的价格为USD 0.024。Pro在1K时为USD 0.032，在2K时为USD 0.064。它可以在一个请求中返回多达六张图像，这在探索布局时非常方便。
我会用能暴露这些宣传的材料来测试它：一个带有确切价格的中文产品海报、一个三列菜单和一个3×3的信息图。风景照片无法告诉你这个模型为何存在。
我不会称其为“最佳文本模型”。阿里巴巴的演示将文本和密集布局作为头条，但独立比较仍然很薄弱。诚实的测试是将最困难的文本馈送给它并检查每个字符。
## FLUX.2 对于产品和品牌工作而言更有意义
黑森林实验室从现实主义、多参考编辑、文本和颜色控制来谈论FLUX.2。当前的reAPI接口支持最多八个参考图像。Pro在1K时的价格为USD 0.028，在2K时为USD 0.039；Flex在1K时为USD 0.077，在2K时为USD 0.132。
对于产品活动，我会尽早测试FLUX.2：将同一只鞋子放在多个环境中而不让其形状或颜色漂移，或者为产品、人物、位置和光线使用不同的参考。
更多的参考可能会使结果变得更差。冲突的角度和光线会给模型带来多种不兼容的答案。为每个参考分配一个任务要比把每个输入槽都填满安全： “图像1仅定义产品。图像2和3定义位置。图像4定义光线。”
## 有效成本是每个被接受图像的成本
假设模型A的费用为USD 0.024，但需要五次尝试才能生成一个可用的资产。模型B的费用为USD 0.050，并且在两次后通过：
```
模型A: USD 0.024 × 5 = USD 0.120
模型B: USD 0.050 × 2 = USD 0.100
```
便宜的模型成本要增加20%。这仍然忽略了修正文本、剪切产品或重建布局所花费的时间。
我不会仅从一个提示和一个输出来评判这些API。使用一小组固定任务，分别运行每个任务三次，并记录所需文本是否正确、保护对象是否发生变化，以及需要多少次重试。然后计算：
```
每个被接受图像的成本 = 总生成支出 / 被接受的图像
```
这个数字更难以营销，却对用户更有用。我的当前测试顺序将是Gemini作为通用基准，GPT Image 2用于控制编辑，Qwen用于多语言和密集布局，FLUX.2用于产品工作。真实产品可以混合它们。没有任何奖励需要强迫每个图像通过同一模型。
开头表中的模型名称链接到实时的reAPI页面。价格会随时变动，因此这些数据是2026年8月22日的快照。
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1236397)
然而，这对于选择API并没有太大帮助。令人烦恼的问题会在后面出现。是否可以在不触动其他部分的情况下更改一个区域？我可以发送多少个参考？当文本连续三次错误时会发生什么？我实际可以交付的图像成本是多少？
开始之前有一点需要注意：这并不是盲目的图像质量测试。我没有在所有四个模型上运行数十个匹配的提示，因此我不会编造分数。我比较了已发布的能力、当前在reAPI上暴露的参数以及2026年8月22日检查的公共价格。
我的简要总结：
- 对于一般图像特性，我会选择Gemini 3.1 Flash Image。
- 对于遮罩、透明背景和控制编辑，我会使用GPT Image 2。
- 对于多语言海报和密集布局，Qwen Image 3.0值得进行单独测试。
- 对于产品和多参考组合，我会把FLUX.2放在第一轮。
## 价格和API接口
下面的reAPI数据是单个交付图像的价格。如果一个请求返回多个图像，则每个输出都按次收费。我把直接供应商的价格单独放在一列中，以避免容易混淆。
| 模型 | reAPI 1K | 直接供应商 | 最佳首次测试 |
|------|----------|--------------|----------------|
| [GPT Image 2](https://reapi.ai/models/gpt-image-2) | USD 0.030 | USD 30 / 1M 输出图像标记 | 参考，普通生成 |
| [Gemini 3.1 Flash Image](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview) | USD 0.028 | USD 0.067 | 一般图像，搜索引导 |
| [Qwen Image 3.0 Standard](https://reapi.ai/models/qwen-image-3) | USD 0.024 | USD 0.030 | 多语言文本，信息图 |
| [FLUX.2 Pro](https://reapi.ai/models/flux-2) | USD 0.028 | USD 0.030（从1 MP起） | 产品，多图像组合 |
对于三行完美对齐，reAPI的价格比Gemini 1K低约58%，Qwen Standard低20%，对于1K FLUX.2 Pro的文本到图像请求低约7%。谷歌的直接2K和4K价格分别是USD 0.101和USD 0.151，而在reAPI上则是USD 0.043和USD 0.064，因此在这些尺寸下差距保持在57%左右。
在reAPI上的更高分辨率中，GPT Image 2在2K时为USD 0.050，4K时为USD 0.080；Qwen Standard在1K和2K时均为USD 0.024；FLUX.2 Pro在2K时为USD 0.039。
价格注意：OpenAI根据输入标记、输出图像标记、大小和质量对GPT Image 2收费。没有单一的“1K图像”直接价格可以与reAPI的固定基本价格并列，因此该行没有折扣百分比。BFL按百万像素向上取整，USD 0.030是1 MP文本到图像请求的起始价格，输入图像或搜索的额外供应商费用未包括在内。
GPT Image 2也有一个适用于遮罩、背景、质量和格式控制的单独费率卡。价格比较只有在选择实际将调用的产品级别之后才有意义。
## 影响比供应商样本更重要的八个差异
| 选择问题 | 已发布的能力和限制 |
|-----------|-----------------------|
| 我是否需要修补、透明度或特定文件格式？ | 测试高级的GPT Image 2级别。它公开遮罩、透明背景、输入保真度、质量级别、PNG/JPEG/WebP和压缩。价格表中的USD 0.030基本层不包括这些内容。 |
| 一个请求可以接受多少个参考？ | 当前reAPI限制为GPT Image 2为16，Gemini为14，FLUX.2为8，Qwen为3。较高的限制并不意味着冲突的参考会很好地结合在一起。 |
| 我能在一个请求中获得多少个候选图像？ | Qwen最多返回6张；Gemini和高级的GPT Image 2最多返回4张；基本的GPT Image 2和FLUX.2返回1张。每张交付的图像都会收费。 |
| 图像是否依赖于最近的事件、地方或产品？ | Gemini可以使用谷歌的文本和图像搜索。这减少了过时的上下文，但最终生成图像中的日期、价格和数据仍需要检查。 |
| 我需要长横幅或不寻常的长宽比吗？ | Gemini覆盖0.5K到4K并添加1:4、4:1、1:8和8:1。Qwen接受从512到2048像素的自定义尺寸，也在1:8到8:1范围内。 |
| 这是菜单、信息图还是密集的多语言页面吗？ | 用最困难的实际文本测试Qwen Pro。它接受大约4.5K标记的提示，加上负提示和可选的提示扩展。这些控制并不能保证每个字符都将正确。 |
| 品牌颜色是否需要接近指定值？ | FLUX.2接受HEX颜色和结构化提示。Flex还公开采样步骤和指导；Pro更便宜，但不公开这两个控制。 |
| 账单在发布之前需要可预测吗？ | Qwen Standard在1K和2K时价格相同。基本的GPT Image 2和FLUX.2使用基于分辨率的每图像固定价格。重试次数仍是较大的未知数。 |
## GPT Image 2适用于几乎没有解释空间的需求
GPT Image 2从费率卡上容易被误解。基本的1K生成在reAPI上的价格为USD 0.030，但更有趣的部分是高级控制界面：遮罩、透明背景、输出格式、压缩、质量和输入保真度。
假设一个产品工具需要替换咖啡杯后面的背景。杯子、标志和阴影都得到批准，不得移动。结果必须是透明的PNG。在这一点上，“制作类似的图像”并不是工作。能够发送一个遮罩和一个明确的背景设置比在提示中多次重复“不要更改其他任何内容”更有用。
对于头像、封面和普通的文本到图像工作，我不会仅凭声誉选择GPT Image 2。其价格因大小、质量和请求类型而有很大变化。任何忽略这些详细信息的成本估计都是可疑的。
## Gemini是我不确定答案时的基准
如果我只能在第一次评估中选择一个模型，那很可能是Gemini 3.1 Flash Image，也称为Nano Banana 2。
原因很简单：它涵盖0.5K到4K，接受多达14个参考，可以返回四个图像，并支持谷歌的文本和图像搜索。它还处理1:4和1:8等奇怪格式。
它可能不是每个类别的领头羊，但在集成后不太可能立即暴露缺少参数。社交帖子、产品上下文图像和依赖于最近信息的视觉效果都适合它的已发布接口。
搜索引导仍然需要监督。生成图像中的日期、价格、地图和图例标签必须进行检查。谷歌还为生成的图像添加了SynthID，这对于大多数营销资产来说不是问题，但如果来源是产品的一部分，那就很重要。
## Qwen Image 3.0对文本和布局的专注有些不寻常
Qwen Image 3.0 的市场营销围绕长提示、小文本、多语言渲染和复杂页面展开。在reAPI上，Standard在1K和2K时的价格为USD 0.024。Pro在1K时为USD 0.032，在2K时为USD 0.064。它可以在一个请求中返回多达六张图像，这在探索布局时非常方便。
我会用能暴露这些宣传的材料来测试它：一个带有确切价格的中文产品海报、一个三列菜单和一个3×3的信息图。风景照片无法告诉你这个模型为何存在。
我不会称其为“最佳文本模型”。阿里巴巴的演示将文本和密集布局作为头条，但独立比较仍然很薄弱。诚实的测试是将最困难的文本馈送给它并检查每个字符。
## FLUX.2 对于产品和品牌工作而言更有意义
黑森林实验室从现实主义、多参考编辑、文本和颜色控制来谈论FLUX.2。当前的reAPI接口支持最多八个参考图像。Pro在1K时的价格为USD 0.028，在2K时为USD 0.039；Flex在1K时为USD 0.077，在2K时为USD 0.132。
对于产品活动，我会尽早测试FLUX.2：将同一只鞋子放在多个环境中而不让其形状或颜色漂移，或者为产品、人物、位置和光线使用不同的参考。
更多的参考可能会使结果变得更差。冲突的角度和光线会给模型带来多种不兼容的答案。为每个参考分配一个任务要比把每个输入槽都填满安全： “图像1仅定义产品。图像2和3定义位置。图像4定义光线。”
## 有效成本是每个被接受图像的成本
假设模型A的费用为USD 0.024，但需要五次尝试才能生成一个可用的资产。模型B的费用为USD 0.050，并且在两次后通过：
```
模型A: USD 0.024 × 5 = USD 0.120
模型B: USD 0.050 × 2 = USD 0.100
```
便宜的模型成本要增加20%。这仍然忽略了修正文本、剪切产品或重建布局所花费的时间。
我不会仅从一个提示和一个输出来评判这些API。使用一小组固定任务，分别运行每个任务三次，并记录所需文本是否正确、保护对象是否发生变化，以及需要多少次重试。然后计算：
```
每个被接受图像的成本 = 总生成支出 / 被接受的图像
```
这个数字更难以营销，却对用户更有用。我的当前测试顺序将是Gemini作为通用基准，GPT Image 2用于控制编辑，Qwen用于多语言和密集布局，FLUX.2用于产品工作。真实产品可以混合它们。没有任何奖励需要强迫每个图像通过同一模型。
开头表中的模型名称链接到实时的reAPI页面。价格会随时变动，因此这些数据是2026年8月22日的快照。
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