AIREITER同樣生成一張 1024x1024 圖片，有的 API 只要 $0.003，有的卻超過 $0.10。每月產出 10,000 張時，帳單可能從 $30 一路拉到 $1,000。真正麻煩的是，各家計費單位根本不同：OpenAI 按輸出 token 收費、Google 同樣按輸出 token 計費但使用不同 tokenizer，Black Forest Labs 則是按百萬像素計價。
這篇整理將主流圖片 API 全部換算成相同基準：每張 1024x1024 圖片的成本，讓你能直接比較實際支出。
12 款圖片 API 換算成 1024x1024 後，實際要花多少？
官方標價為何不能直接比
AI 圖片 API 主要有三種收費方式，但價格頁通常不會直接告訴你每張圖的明確成本：
- 按輸出 token 計費（OpenAI、Google）：圖片會被編碼成 token。一張由 GPT Image 2 產生的 1024x1024 圖片，約會產生 1,056 個輸出 token。以每百萬輸出 token $30 計算，每張約為 $0.032。不過，提示詞 token 也要收費；簡短文字提示約會增加 ~$0.001 的輸入 token 成本。改生成 4K 圖片或加入參考圖時，token 數與成本大致都會變成約四倍。
- 按百萬像素計費（Black Forest Labs）：FLUX.2 Pro 的首個百萬像素收費 $0.03，之後每增加一百萬像素收費 $0.015。1024x1024 約為 1.05 MP，因此費用是 $0.03；2048x2048 約為 4.2 MP，計算方式為 $0.03 + (3.2 x $0.015) = $0.078。像素數增為 4 倍，成本則接近 3 倍。
- 每張固定計費（fal.ai、聚合平台）：部分供應商在解析度上限內採固定單張價格。這是最容易理解的模式，但在標準解析度下通常不是最便宜的選項。
標示為「$0.03」的價格，實際代表的成本可能天差地遠，關鍵在於生成解析度，以及供應商採用哪種計費模式。
各家單張價格總覽
以下價格均以一張 1024x1024 圖片為基準。按 token 計費的模型，則依該解析度常見的輸出 token 數估算。價格已於 2026 年 8 月第一週根據官方文件核實。
| 模型 | 供應商 | 每張約價（1024x1024） | 計費模式 | 免費方案 |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 [klein] 4B | Black Forest Labs | ~$0.003 | 按百萬像素 | 無 |
| FLUX.2 [klein] 9B | Black Forest Labs | ~$0.004 | 按百萬像素 | 無 |
| Seedream 5 Lite | ByteDance | ~$0.008 | 按圖片張數 | 無 |
| Nano Banana 2 Lite | ~$0.010 | 按輸出 token | 有（限量） | |
| FLUX.2 [pro] | Black Forest Labs | ~$0.030 | 按百萬像素 | 無 |
| GPT Image 2 (standard) | OpenAI | ~$0.032 | 按輸出 token | 無 |
| Nano Banana 2 | ~$0.035 | 按輸出 token | 有（限量） | |
| Seedream 5 Pro | ByteDance | ~$0.035 | 按圖片張數 | 無 |
| Wan 2.7 Image Pro | Alibaba | ~$0.035 | 按圖片張數 | 無 |
| FLUX.2 [max] | Black Forest Labs | ~$0.070 | 按百萬像素 | 無 |
| Nano Banana Pro | ~$0.080 | 按輸出 token | 有（限量） | |
| GPT Image 2 (high quality) | OpenAI | ~$0.095 | 按輸出 token | 無 |
有幾點值得補充：
- GPT Image 2 的價格很大程度取決於輸出品質。OpenAI 的圖片輸出 token 費率為每百萬 token $30。一張標準品質的 1024x1024 圖片約使用 1,056 個輸出 token，成本為 $0.032；相同解析度下，高品質渲染會產生更多 token，使成本超過 $0.09。
- Nano Banana 2 Lite 採用 Gemini 3.1 Flash Lite 基礎模型，輸入 token 為每百萬 $0.30，輸出 token 為每百萬 $2.50。圖片輸出 token 數會有差異，但 Google 文件指出，一張生成圖片約為 4,000 個輸出 token，因此成本約為 $0.010。
- Google 免費方案涵蓋 Nano Banana 系列模型，但限制約為 15 RPM。免費方案的使用資料會進入 Google 的產品改進流程；付費方案則會移除這兩項限制。
用量拉高後的月成本：1K、10K、100K 張
每張只差幾美分，在每月 100 張時幾乎無感；到了 100,000 張，卻足以決定專案是否做得下去。
| 模型 | 每月 1K 張 | 每月 10K 張 | 每月 100K 張 |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 [klein] 4B | $3 | $30 | $300 |
| FLUX.2 [klein] 9B | $4 | $40 | $400 |
| Seedream 5 Lite | $8 | $80 | $800 |
| Nano Banana 2 Lite | $10 | $100 | $1,000 |
| FLUX.2 [pro] | $30 | $300 | $3,000 |
| GPT Image 2 (standard) | $32 | $320 | $3,200 |
| Nano Banana 2 | $35 | $350 | $3,500 |
| Seedream 5 Pro | $35 | $350 | $3,500 |
| Wan 2.7 Image Pro | $35 | $350 | $3,500 |
| FLUX.2 [max] | $70 | $700 | $7,000 |
| Nano Banana Pro | $80 | $800 | $8,000 |
| GPT Image 2 (high quality) | $95 | $950 | $9,500 |
以每月 100K 張計算，FLUX.2 Klein 4B 與高品質 GPT Image 2 的成本差距高達 $9,200。
「我每天大概生成 500 張商品模擬圖，原本以為帳單約 ~$15，最後卻超過 $45，因為我不知道送出的參考圖也會被算成輸入 token。」— r/AI_Agents 關於低價圖片 API 的討論串
單張低於 $0.02 的平價模型
在 1024x1024 解析度下，共有三款模型落在每張 $0.02 以下：
FLUX.2 Klein 4B 與 9B（$0.003-$0.004/張）是 Black Forest Labs 規模最小的 checkpoints。4B 足以應付縮圖、佔位圖與大量背景圖生成，但在精細文字與寫實人臉上表現較弱。9B 只多花不到一美分，構圖表現略有提升。兩者都需要 BFL API key，且沒有免費方案。
Nano Banana 2 Lite（~$0.010/張）基於 Google 的 Gemini 3.1 Flash Lite。它是 Nano Banana 系列中速度最快的模型，優先針對速度而非細節最佳化。Google 文件明確指出，它「未針對多個參考輸入或多輪連續編輯進行最佳化」。如果你的需求是單次提示詞生成，且速度比精準度更重要，它是大型供應商中最便宜、同時提供免費方案的選擇。
Seedream 5 Lite（~$0.008/張）來自 ByteDance，在價格與品質上都介於 Klein 和 Nano Banana 2 Lite 之間。它的打光與風格化內容表現不錯，文字渲染則較弱。可透過 AIReiter 上的 Seedream V5 Lite 使用。
平價模型適合縮圖、社群媒體補圖、原型開發與批量生成佔位圖；不適合複雜內嵌文字、印刷解析度的寫實人像，以及需要精確空間構圖的提示詞。
$0.02 至 $0.05：最適合正式上線的甜蜜點
多數正式環境的工作負載，適合落在這個價位帶。從平價模型升到中階，品質提升很有感；但從中階再升到高階，改善幅度就相對有限。
我以相同提示詞「professional product photograph of a matte black coffee mug on a marble countertop, soft morning light」，在預設設定下對四款模型各生成一次 1024x1024 圖片：
FLUX.2 Pro（$0.030/張）來自 Black Forest Labs，是這個級距中價格最低、但創意與藝術風格輸出都很強的選項。它的優勢在於遵循提示詞與構圖控制能力。可透過 AIReiter 上的 FLUX.2 Pro 使用。
GPT Image 2（標準品質約 ~$0.032/張）來自 OpenAI，在這個級距中，寫實感與文字渲染準確度居於領先。由於採按 token 計費，成本會隨輸出複雜度變動：簡單圖示產生的輸出 token 較少，成本較低；含有內嵌文字的複雜場景則會產生更多 token，成本較高。OpenAI 的圖片生成指南提供成本計算器，可用於更精準的估價。可透過 AIReiter 上的 GPT Image 2 使用。
Nano Banana 2（~$0.035/張）來自 Google，是此級距中功能最全面的模型。原生支援 4K、文字渲染能力佳，每次呼叫最多可帶入 10 張參考圖，並支援多輪編輯。若你希望用單一模型處理商品圖、資訊圖表與反覆修改，它是相當務實的預設選擇。可透過 AIReiter 上的 Nano Banana 2 使用。
Seedream 5 Pro（~$0.035/張）來自 ByteDance，尤其擅長打光、膚色與寫實環境，因此很適合人像風格的商業攝影。可透過 AIReiter 上的 Seedream V5 Pro 使用。
用於電商與行銷時，這個級距的任何一款模型，生成結果大多不太需要後續修圖。真正的差異通常取決於你偏好的風格。
單張超過 $0.05 的高階模型
Nano Banana Pro（~$0.080/張）是 Google 的頂級圖片模型，基於 Gemini 3 Pro。它在 Nano Banana 系列中提供最高程度的世界知識、品牌一致性與精準創作控制。相較 Nano Banana 2 高出 2.3 倍的價格，若能靠第一次就生成得更準確、減少重生次數，仍然很划算。可透過 AIReiter 上的 Nano Banana Pro 使用。
高品質 GPT Image 2（~$0.095/張）會生成更多輸出 token，以換取更細緻的畫面。在一般網頁解析度下，它與標準品質 GPT Image 2 的差異不容易看出來；在印刷解析度，或是像素細節很重要的廣告素材上，提升會較明顯。
FLUX.2 Max（1024x1024 時為 $0.070/張）是 BFL 品質最高的 checkpoint。相較 FLUX.2 Pro，它在複雜、多主體構圖時的品質差距最為明顯。
高階模型適合這種情況：每月只生成 50 張主視覺，而每張都能取代一次 $200 的素材拍攝，此時花 $0.08 而非 $0.03 幾乎無關緊要。只要首次生成的品質足以省去返工，高階模型就值回票價。
價目表上看不到的成本
單張標價只是成本下限，不是上限。以下三項常會在不知不覺間拉高實際帳單：
解析度倍增成本。所有模型生成更大尺寸都會更貴，但成長方式各不相同。BFL 的百萬像素定價呈線性增加：一張 2048x2048 圖片的成本約是 1024x1024 的 2.6 倍。OpenAI 的 token 計費可能增長更快，因為細節更多的圖片，輸出 token 增幅可能不成比例。Google 的圖片輸出 token 也會隨解析度增加，但確切比例取決於模型與內容。如果你要生成 2K 或 4K，請以實際解析度重新估算。
失敗的生成也會收費。提示詞觸發安全過濾時，OpenAI 雖然會回傳錯誤，但輸入 token 已經計費。Google 的 Nano Banana 模型也一樣，遭拒絕的提示詞仍會產生輸入 token 費用。即使只有小部分提示詞被拒絕，對高流量管線而言，仍會在沒有產出圖片的請求上持續流失輸入 token 成本；含有人類模特兒的商品圖尤其容易遇到這種情況。
觸及速率限制後的重試。遇到 429 錯誤並重試會增加延遲。若重試迴圈重新送出完整提示詞，包括參考圖，在按 token 計費的 API 上，你會被重複收取輸入 token 費用。採用指數退避，並在可行情況下快取參考圖 token，有助於壓低這筆成本。
常見問題
目前最便宜的 AI 圖片生成 API 是哪一款？
答案是 Black Forest Labs 的 FLUX.2 Klein 4B，每張 1024x1024 圖片約 $0.003。如果想使用免費選項，Google 的 Nano Banana 2 Lite 可透過 Gemini API 使用限量免費方案。
Google 免費的 Nano Banana 方案夠正式環境使用嗎？
若是低用量、每天少於約 1,500 張圖片的情境，可以。免費方案限制約為每分鐘 15 次請求，且 Google 條款指出，免費方案的使用資料可能用於改善其產品。Nano Banana 2 Lite 的付費方案價格為每百萬輸入 token $0.30、每百萬輸出 token $2.50，可移除這兩項限制。
便宜是否一定代表品質較差？
在 $0.02-$0.05 這個價位帶不一定如此。FLUX.2 Pro 每張 $0.030、GPT Image 2 每張 $0.032，對一般網頁用途而言，輸出品質可媲美價格高出 2-3 倍的模型。每張低於 $0.01 時，品質差距確實存在；但中階市場競爭已足夠激烈，風格偏好往往比單純價格更重要。
如何估算每月的圖片生成成本？
以目標解析度下的單張價格，乘上預計圖片數量，再為失敗生成與重試預留緩衝。若使用按 token 計費的 API（OpenAI、Google），且會傳送參考圖，也要把輸入 token 成本算進去：單張 1024x1024 參考圖，每次呼叫約會增加 1,000-2,000 個輸入 token。