OpenAI 图像 API 对 n8n 来说太贵了？四个更便宜的产品广告选项
用户描述了一个工作流，该工作流使用 OpenAI 图像 API 生成五个产品广告创意。每次运行的成本接近 2 美元。他们希望找到更便宜的解决方案，最好是免费的。
免费的服务在连接工作流时非常有用。我不会在一个产品广告管道上建立这种服务；限制和价格往往会有所变动。这里的理想目标是用不到一美元生成五个可用的草案，而无需每次测试不同的模型时重新构建。
根据 2026 年 8 月 22 日检查的公共 reAPI 价格，生成五个 1K 图像的成本在以下四个模型中介于 0.12 美元和 0.15 美元之间。
| 模型 | 一个 1K 图像的价格 | 五个的价格 | 我会在哪个上测试 |
| ---- | -------------------- | ------------ | ------------------- |
| [Qwen Image 3.0 Standard](https://reapi.ai/models/qwen-image-3) | 0.024 美元 | 0.120 美元 | 带有标题、价格或密集布局的广告 |
| [Gemini 3.1 Flash Image](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview) | 0.028 美元 | 0.140 美元 | 一般广告变种和不寻常的纵横比 |
| [FLUX.2 Pro](https://reapi.ai/models/flux-2) | 0.028 美元 | 0.140 美元 | 从参考照片构建的产品场景 |
| [GPT Image 2 basic](https://reapi.ai/models/gpt-image-2) | 0.030 美元 | 0.150 美元 | 低成本草案，可使用几个参考 |
与 2 美元的运行成本相比，这意味着生成费用减少了 92.5% 至 94%。这并不是关于最终图像质量的声明。如果更便宜的模型需要六次重试，因为它更改了瓶子的形状或拼写错误，那么吸引人的价格表就不再重要了。
## 我会从 FLUX.2 开始原始工作
在 Reddit 的问题中，讨论的主题是产品广告。产品的保存对于这类广告比对一般插图重要得多。
如果输入包含真实的产品照片，并且该产品需要在编辑中保持不变，那么就从 FLUX.2 Pro 开始。reAPI 当前允许在此模型上提供最多八个参考图像。给每个参考图像一个任务：产品、场景、光线或视觉风格。大量冲突的图像通常会导致产生不可接受的妥协。
如果广告包含很多文本，则可以通过 Qwen Image 3.0 运行相同的简报。标准版在 reAPI 中的 1K 和 2K 价格相同，而 Pro 旨在处理更密集的文本和页面布局。我会使用 Qwen 来制作包含标题和价格的版本，而不是假设它在保留拍摄产品方面会比 FLUX.2 更好。
Gemini 3.1 Flash Image 在一个广告活动需要多种格式时意义重大。它接受最多 14 个参考，覆盖 0.5K 到 4K，并支持如 8:1 和 1:8 等非常宽或高的输出。它可以在一次请求中返回最多四个图像，因此生成五个创意只需两个请求，而不是五个。
GPT Image 2 basic 很便宜，但每次请求只返回一张图像。对于需要掩模、透明背景、输出格式控制或几个质量级别的任务，应测试单独的稳定选项。请勿将 0.030 美元的基本价格用于这些功能；他们使用不同的价格表。
## 五个输出并不总意味着一次请求
输出限制在 n8n 中非常重要：
| 模型 | 每次请求的最大输出 | 生成五张图像所需的请求数 |
| ---- | ---------------------- | ------------------------- |
| Qwen Image 3.0 | 6 | 1 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 4 | 2 |
| GPT Image 2 basic | 1 | 5 |
| FLUX.2 | 1 | 5 |
费用仍然基于交付的图像。一次请求返回五个图像并不是按一个图像的价格定价。
对于广告测试，尽管某个模型支持批量生成，我仍然更喜欢在 n8n 中生成五个单独的项目。每个项目可以有自己不同的 `variation` 值，例如 `studio`、`lifestyle`、`close-up`、`seasonal` 或 `minimal`。如果某次生成失败，n8n 可以重试该项目，而不是重复整个批次。
## n8n 流程可以保持简小
对于 FLUX.2 Pro，提交请求可以通过 HTTP Request 节点完成：
```http
POST https://reapi.ai/api/v1/images/generations
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
```
```json
{
"model": "flux-2",
"prompt": "创建一个干净的 1:1 产品广告。保持瓶形、标签、标志和瓶盖不变。将其置于柔和晨光下的浅色石头台面上。无额外文本。",
"input_urls": ["https://example.com/product.jpg"],
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1K"
}
```
响应中包含一个任务 ID。存储它，等待几秒钟，然后从另一个 HTTP Request 节点调用任务端点：
```http
GET https://reapi.ai/api/v1/tasks/TASK_ID
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
如果状态仍然是 `processing`，通过 Wait 节点发送并再次检查。当状态为 `completed` 时，将返回的图像 URL 保存到 Google Sheets、Airtable、Notion 或者任何已经保存营销记录的地方。
模型页面提供其 own reference-image 字段和支持选项。FLUX.2 使用 `input_urls`；其他一些图像模型使用 `image_urls`。在更换模型 ID 之前，请检查请求主体。
## 在迁移工作流之前测试十个真实产品
供应商样本对于这个决定毫无用处。选择目录中的十个产品，并让每个模型使用相同的产品照片、文案、纵横比和视觉简报。每个产品生成三个结果。
记录五个关键点：
1. 产品形状、标签和标志是否保持完整？
2. 每个必需的单词是否正确？
3. 图像是否遵循请求的比例和构图？
4. 在未手动修复的情况下，多少结果通过？
5. 每个接受结果所花费的时间是多少？
然后计算预算中应包含的数字：
```text
每个接受图像的费用 = 总生成费用 / 接受的图像
```
如果 FLUX.2 的费用是 0.028 美元，但仅有一半的图像通过，那么每个接受图像的生成费用就已经是 0.056 美元。再加上修复标签所花费的时间，排名可能会再次发生变化。
## 关于在广告中放置文本的注意事项
图像模型在拼写方面有所改善，但生成的价格或免责声明仍可能是错误的。对于具有固定法律文本的广告活动，生成产品场景时不应包含文本，最后在 HTML、Canva、Figma 或其他确定性的布局步骤中添加语言。当 typography 是概念的一部分时，让模型处理文本，确保有人会审查每个输出。错误的阴影是设计问题，错误的折扣可能成为客户支持问题。
## 我在第一次 n8n 运行中会放入的内容
对于 Reddit 帖子中的工作流，我的第一次测试将使用原始产品照片作为参考，FLUX.2 Pro 在 1K 下进行五个单独的作业。如果创意需要在图像中包含标题，我也会测试 Qwen Image 3.0。Gemini 是格式繁重广告活动的后备，而当需要掩模或透明输出时，GPT Image 2 stable 应该出现在测试中。
这将使工作流的初始批量成本大约在 0.12 美元到 0.15 美元之间，而不是接近 2 美元。之后的决定应基于十个产品的接受测试，而不是价目表中最便宜的行。
价格和功能在 2026 年 8 月 22 日检查。它们可能会变化。
### 资料来源：
1. reAPI, Qwen Image 3.0: [https://reapi.ai/models/qwen-image-3](https://reapi.ai/models/qwen-image-3)
2. reAPI, Gemini 3.1 Flash Image: [https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview)
3. reAPI, FLUX.2: [https://reapi.ai/models/flux-2](https://reapi.ai/models/flux-2)
4. reAPI, GPT Image 2: [https://reapi.ai/models/gpt-image-2](https://reapi.ai/models/gpt-image-2)
5. n8n, HTTP Request node: [https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/)
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1236498)
免费的服务在连接工作流时非常有用。我不会在一个产品广告管道上建立这种服务；限制和价格往往会有所变动。这里的理想目标是用不到一美元生成五个可用的草案，而无需每次测试不同的模型时重新构建。
根据 2026 年 8 月 22 日检查的公共 reAPI 价格，生成五个 1K 图像的成本在以下四个模型中介于 0.12 美元和 0.15 美元之间。
| 模型 | 一个 1K 图像的价格 | 五个的价格 | 我会在哪个上测试 |
| ---- | -------------------- | ------------ | ------------------- |
| [Qwen Image 3.0 Standard](https://reapi.ai/models/qwen-image-3) | 0.024 美元 | 0.120 美元 | 带有标题、价格或密集布局的广告 |
| [Gemini 3.1 Flash Image](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview) | 0.028 美元 | 0.140 美元 | 一般广告变种和不寻常的纵横比 |
| [FLUX.2 Pro](https://reapi.ai/models/flux-2) | 0.028 美元 | 0.140 美元 | 从参考照片构建的产品场景 |
| [GPT Image 2 basic](https://reapi.ai/models/gpt-image-2) | 0.030 美元 | 0.150 美元 | 低成本草案，可使用几个参考 |
与 2 美元的运行成本相比，这意味着生成费用减少了 92.5% 至 94%。这并不是关于最终图像质量的声明。如果更便宜的模型需要六次重试，因为它更改了瓶子的形状或拼写错误，那么吸引人的价格表就不再重要了。
## 我会从 FLUX.2 开始原始工作
在 Reddit 的问题中，讨论的主题是产品广告。产品的保存对于这类广告比对一般插图重要得多。
如果输入包含真实的产品照片，并且该产品需要在编辑中保持不变，那么就从 FLUX.2 Pro 开始。reAPI 当前允许在此模型上提供最多八个参考图像。给每个参考图像一个任务：产品、场景、光线或视觉风格。大量冲突的图像通常会导致产生不可接受的妥协。
如果广告包含很多文本，则可以通过 Qwen Image 3.0 运行相同的简报。标准版在 reAPI 中的 1K 和 2K 价格相同，而 Pro 旨在处理更密集的文本和页面布局。我会使用 Qwen 来制作包含标题和价格的版本，而不是假设它在保留拍摄产品方面会比 FLUX.2 更好。
Gemini 3.1 Flash Image 在一个广告活动需要多种格式时意义重大。它接受最多 14 个参考，覆盖 0.5K 到 4K，并支持如 8:1 和 1:8 等非常宽或高的输出。它可以在一次请求中返回最多四个图像，因此生成五个创意只需两个请求，而不是五个。
GPT Image 2 basic 很便宜，但每次请求只返回一张图像。对于需要掩模、透明背景、输出格式控制或几个质量级别的任务，应测试单独的稳定选项。请勿将 0.030 美元的基本价格用于这些功能；他们使用不同的价格表。
## 五个输出并不总意味着一次请求
输出限制在 n8n 中非常重要：
| 模型 | 每次请求的最大输出 | 生成五张图像所需的请求数 |
| ---- | ---------------------- | ------------------------- |
| Qwen Image 3.0 | 6 | 1 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 4 | 2 |
| GPT Image 2 basic | 1 | 5 |
| FLUX.2 | 1 | 5 |
费用仍然基于交付的图像。一次请求返回五个图像并不是按一个图像的价格定价。
对于广告测试，尽管某个模型支持批量生成，我仍然更喜欢在 n8n 中生成五个单独的项目。每个项目可以有自己不同的 `variation` 值，例如 `studio`、`lifestyle`、`close-up`、`seasonal` 或 `minimal`。如果某次生成失败，n8n 可以重试该项目，而不是重复整个批次。
## n8n 流程可以保持简小
对于 FLUX.2 Pro，提交请求可以通过 HTTP Request 节点完成：
```http
POST https://reapi.ai/api/v1/images/generations
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
```
```json
{
"model": "flux-2",
"prompt": "创建一个干净的 1:1 产品广告。保持瓶形、标签、标志和瓶盖不变。将其置于柔和晨光下的浅色石头台面上。无额外文本。",
"input_urls": ["https://example.com/product.jpg"],
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1K"
}
```
响应中包含一个任务 ID。存储它，等待几秒钟，然后从另一个 HTTP Request 节点调用任务端点：
```http
GET https://reapi.ai/api/v1/tasks/TASK_ID
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
如果状态仍然是 `processing`，通过 Wait 节点发送并再次检查。当状态为 `completed` 时，将返回的图像 URL 保存到 Google Sheets、Airtable、Notion 或者任何已经保存营销记录的地方。
模型页面提供其 own reference-image 字段和支持选项。FLUX.2 使用 `input_urls`；其他一些图像模型使用 `image_urls`。在更换模型 ID 之前，请检查请求主体。
## 在迁移工作流之前测试十个真实产品
供应商样本对于这个决定毫无用处。选择目录中的十个产品，并让每个模型使用相同的产品照片、文案、纵横比和视觉简报。每个产品生成三个结果。
记录五个关键点：
1. 产品形状、标签和标志是否保持完整？
2. 每个必需的单词是否正确？
3. 图像是否遵循请求的比例和构图？
4. 在未手动修复的情况下，多少结果通过？
5. 每个接受结果所花费的时间是多少？
然后计算预算中应包含的数字：
```text
每个接受图像的费用 = 总生成费用 / 接受的图像
```
如果 FLUX.2 的费用是 0.028 美元，但仅有一半的图像通过，那么每个接受图像的生成费用就已经是 0.056 美元。再加上修复标签所花费的时间，排名可能会再次发生变化。
## 关于在广告中放置文本的注意事项
图像模型在拼写方面有所改善，但生成的价格或免责声明仍可能是错误的。对于具有固定法律文本的广告活动，生成产品场景时不应包含文本，最后在 HTML、Canva、Figma 或其他确定性的布局步骤中添加语言。当 typography 是概念的一部分时，让模型处理文本，确保有人会审查每个输出。错误的阴影是设计问题，错误的折扣可能成为客户支持问题。
## 我在第一次 n8n 运行中会放入的内容
对于 Reddit 帖子中的工作流，我的第一次测试将使用原始产品照片作为参考，FLUX.2 Pro 在 1K 下进行五个单独的作业。如果创意需要在图像中包含标题，我也会测试 Qwen Image 3.0。Gemini 是格式繁重广告活动的后备，而当需要掩模或透明输出时，GPT Image 2 stable 应该出现在测试中。
这将使工作流的初始批量成本大约在 0.12 美元到 0.15 美元之间，而不是接近 2 美元。之后的决定应基于十个产品的接受测试，而不是价目表中最便宜的行。
价格和功能在 2026 年 8 月 22 日检查。它们可能会变化。
### 资料来源：
1. reAPI, Qwen Image 3.0: [https://reapi.ai/models/qwen-image-3](https://reapi.ai/models/qwen-image-3)
2. reAPI, Gemini 3.1 Flash Image: [https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview](https://reapi.ai/models/gemini-3-1-flash-image-preview)
3. reAPI, FLUX.2: [https://reapi.ai/models/flux-2](https://reapi.ai/models/flux-2)
4. reAPI, GPT Image 2: [https://reapi.ai/models/gpt-image-2](https://reapi.ai/models/gpt-image-2)
5. n8n, HTTP Request node: [https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/)
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1236498)
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