我们将 52 个图像生成模型通过一个 API 进行路由。我们对其中 20 个模型运行了相同的提示词，并记录了每次调用的计费金额、返回结果以及接受的参数。
成本是难点，因为这些模型的计价单位各不相同。FLUX.2 按兆像素定价；Gemini、OpenAI 和 Microsoft MAI 按 token 定价；Grok、Recraft、Riverflow、Qwen 和 Seedream 按图像定价，且费率会根据你要求的画质和分辨率而变化。每个模型页面的价格说明在其各自的单位下都是正确的，因此你不能通过并排阅读它们的价格来直接比较两个模型。
我们将它们置于同等地位进行比较。我们测试的这 20 个模型都使用了相同尺寸的同一条提示词，我们从每个响应中读取了 usage.cost 字段，即我们实际支付的金额。
本页上的所有价格均来自真实的生成过程，测量时间为 2026 年 9 月 11 日。价格和模型经常变动，因此请将超过一个月的数据视为参考线索，而非预算依据。你可以通过 GET /api/v1/images/models 获取当前状态及接受的参数，并通过 GET /api/v1/images/models/{model}/endpoints 获取以命名单位计价的定价信息。
摘要
从 openai/gpt-image-2 开始。它在短提示词下计费为 0.006 美元，在较长提示词下计费为 0.0135 美元，这使其成为我们测量的最便宜模型，并且它正确地渲染了我们两行的标签和参考编辑内容。
如果需要更强大的功能，可以选择 sourceful/riverflow-v2.5-pro，当图像难以生成正确时其费用为 0.064 美元；google/gemini-3-pro-image，当回复需要包含文字和图片时其费用为 0.134 美元；以及 recraft/recraft-v4.1-vector，当你需要可编辑的 SVG 而非像素图像时其费用为 0.08 美元。
在我们测量的 20 个模型中，默认设置下生成一张图像的费用在 0.006 美元到 0.134 美元之间，跨度达 22 倍。
每个模型页面都以其自身的单位引用价格，且实际计费成本可能与列出的费率不同。比较两个模型的方法是分别用它们各生成一张图像，并读取响应中的 usage.cost。
在 OpenAI 模型上，质量设置使同一张图像的费用从 0.006 美元变为 0.211 美元。
n（一次调用返回的图像数量）在 FLUX.2、Gemini、Grok、Riverflow 和 MAI 中被限制为 1。在 Gemini、Grok、OpenAI、Riverflow、Recraft 或 MAI 中不存在 seed 参数。而在 FLUX.2 Klein 上存在 seed，相同的 seed 可以逐字节重现图像。
我们要求生成可读文本的六个模型中有五个正确地渲染了文本，其中包括最便宜的那个。
原始 API 返回 data[0].b64_json。TypeScript SDK 返回 data[0].b64Json。
每个模型对我们的计费情况
通过订阅，你同意接收 OpenRouter 通讯：包括模型使用数据、产品更新和研究报告，大约每周一封电子邮件。您可以通过每封电子邮件中的链接随时取消订阅。请参阅我们的隐私政策。
我们将以下提示词发送给这 20 个模型：“A studio packshot of a glass bottle, hard key light, no text.”（玻璃瓶的工作室产品摄影，硬主光，无文字），并设置 aspect_ratio: "1:1"，未设置其他参数，然后从响应中读取 usage.cost。计费单位列来自每个端点定价记录中的 unit 字段。
图 1. 相同的价格，已排序。三种计费单位在整个范围内混合排列，因此单位本身并不能告诉你某个模型在其中的位置。
在根据此表制定预算之前，有三件事需要了解。
当我们将分辨率设置为未指定时，两个 Seedream 模型都返回了 2048x2048 而不是 1024x1024。Seedream 5.0 Lite 将其接受的最低分辨率列为 2K。Seedream 5.0 Pro 接受 1K，但其默认调用返回了 2K，并按其 0.09 美元的高分辨率费率计费，而非 0.045 美元的基础费率。Seedream 5.0 Lite 以 0.035 美元的价格提供四百万像素，因此按像素计算，它比表格显示的要便宜。
FLUX.2、Grok 和 Seedream 返回的是 JPEG 格式。OpenAI、Qwen、Microsoft 和 Krea 返回的是 PNG 格式。Sourceful 和 Recraft 返回的是 WebP 格式，而 Recraft 的矢量模型返回的是 SVG 格式。我们测试的三个 Gemini 模型不接受 output_format 参数，且它们返回的格式并不一致，因此切勿硬编码文件扩展名。对于接受该参数的十二个目录模型，请设置 output_format；对于不接受的模型，请读取每次响应中返回的 media_type 字段。
对 sourceful/riverflow-v2.5-fast 发起两次请求体相同的调用，分别计费为 $0.017623 和 $0.017639。预算应基于多次调用的平均值，而非单次调用。
质量设置使价格波动高达 35 倍
在 OpenAI 模型上，质量设置对账单的影响比其他任何设置都大。我们以相同的提示词、相同的 1024x1024 尺寸运行 gpt-image-2，分别将 quality 设置为未设置、low 和 high。
quality 图像令牌数 计费金额
unset（未设置） 196 $0.00599
low 196 $0.00599
high 7,024 $0.21083
保持 quality 未设置时，其令牌数量和账单与 low 相同。当图像质量至关重要时，请显式设置 quality；除非明确指出了质量层级，否则应将 OpenAI 模型的每张图像价格视为不完整。此外，high 质量的调用耗时 123 秒才返回结果，而默认调用的耗时仅为 12 秒。
宽高比对账单的影响较小
在按兆像素计费的模型上，你请求的画幅会改变账单金额，但增幅小于像素数量所暗示的程度。我们以两种尺寸运行了 black-forest-labs/flux.2-klein-4b。21:9 的调用返回了 2400x1024 的尺寸，即 2.46 兆像素，而正方形画幅为 1.05 兆像素。正方形画幅计费 $0.014，宽幅裁剪计费 $0.016。
列出的费率和实际计费可能不同
每个模型都在其页面和 API 的端点路由上公布费率。这些费率仅作为规划参考，最终账单以响应为准。2026 年 9 月 11 日，sourceful/riverflow-v2.5-pro 在其默认分辨率下列出的价格为每张图像 $0.13，但实际计费为 $0.064。black-forest-labs/flux.2-flex 列出的价格为每兆像素 $0.06，对一张一兆像素的图像计费 $0.05。black-forest-labs/flux.2-max 列出的价格为 $0.07，实际计费恰好为 $0.07。krea/krea-2-medium 在其端点未公布任何定价记录，但实际计费为 $0.03。
当两者不一致时，请读取 usage.cost，而不要将列出的费率乘以估算值。
我们对成功的图像请求全额计费，对失败的请求不收取任何费用。Image API 的计费文档描述了哪些结果会被计费。
参考、格式和限制
价格是其中一个维度。以下是其他维度，其中两个维度会在成本成为考量因素之前就将某些模型排除在外。这些数值来自 2026 年 9 月 11 日各端点的 supported_parameters。
家族 输出模态 最大参考图像数 output_format 每次调用图像数 (n) seed
FLUX.2 Klein 图像 4 png, jpeg 1 支持
FLUX.2 Flex, Pro, Max 图像 8 png, jpeg 1 支持
Gemini 3.x 图像 图像、文本 14 不可设置 1 不支持
Grok Imagine Image 图像 3 不可设置 1 不支持
OpenAI gpt-image 图像 16 不可设置 1 至 10 不支持
OpenAI gpt-5-image 图像、文本 16 不可设置 1 至 10 不支持
Seedream 5.0 图像 14 不可设置 Lite 版 1 至 4，Pro 版 1 支持
Recraft v4.1 图像 1（矢量模型上为 svg） 1 至 6 不支持
Qwen Image 3 图像 4 不可设置 1 至 6 支持
Riverflow 2.5 图像 Fast 版 4，Pro 版 10 Fast 版为 jpeg，Pro 版为 png, jpeg, webp 1 不支持
Microsoft MAI Image 2.5 图像 1 不可设置 1 不支持
Krea 2 Medium 图像 1 不可设置 n（未公布） 支持
参考图像是你随请求发送的、供模型基于其工作的图像，既可以是你要编辑的图像，也可以是你要匹配的风格或产品的示例。你可以发送的参考图像数量上限是一个硬性限制。Grok 接受三张，Gemini 接受十四张，因此一个包含六张图像的品牌套件会在使用 Grok 之前就将其排除，无需比较其他任何内容。
输出模态列是第二个轴。大多数模型接收文本和图像作为输入，并仅返回图像字节。Gemini 图像模型和 OpenAI 的 gpt-5-image 模型还可以在同一回复中返回书面文本，如果你希望模型解释其生成的内容，这一点很重要。我们在下文进一步测试了它们在此方面的可靠性。
对于任何支持 GET /api/v1/images/models 的模型，请重新拉取此表，该端点会公布每个模型接受的参数及其范围。如果某个参数未出现在 supported_parameters 中，则表示该端点不支持该参数。
在 FLUX.2 Klein 上，seed 精确复现了图像。
seed 是你发送以生成可重复结果的数值。在我们目录中的 Gemini、Grok、OpenAI、Riverflow、Recraft 和 MAI 的所有图像模型中均缺失此参数。它存在于 FLUX.2、Seedream、Qwen 和 Krea 中。
我们使用相同的提示词和 seed：424242 ，两次运行 black-forest-labs/flux.2-klein-4b 。两次返回的响应在字节层面完全一致，且均计费 $0.014 。我们仅测试了 Klein，因此请将其他支持 seed 的模型视为未测试，而不要假设它们表现相同。作为对比，使用无 seed 参数的 sourceful/riverflow-v2.5-fast 调用两次，从相同的请求体中返回了两张不同的图像。
排行榜说了什么
我们在每个模型的页面上展示了 Design Arena 评分。当我们在 2026 年 9 月 11 日通过基准测试 API 获取当前评分时，sourceful/riverflow-v2.5-pro 在图像榜单和图像编辑榜单上均拥有最高评分。Microsoft 的 MAI Image 2.6 模型和 Google 的 Gemini 图像模型紧随其后位列图像榜单，而 black-forest-labs/flux.2-klein-4b 在两个榜单所列模型中评分最低。
这些评分来自模型之间的直接投票，Design Arena 将其转化为 Elo 评分，即当模型赢得对决时分数上升，输掉时分数下降。
有两个注意事项。Gemini 的评分基于这些 slug 的 -preview 版本，而非我们在此页面链接的通用发布版本 slug。此外，Elo 告诉你选民在他们的提示词中更喜欢哪个模型，而不是你的。在我们运行的测试中，评分最高的模型每张图像计费 $0.064 ，评分最低的模型计费 $0.014 。先从榜单中筛选出候选名单，然后根据你的提示词做出决定。
我们将一个提示词输入了六个模型
我们将一个提示词发送给价格区间内的六个模型，并在每张图像下方列出账单。我们要求生成一个哑光黑色的咖啡袋，上面印有两行文字。
提示词
在纯白背景上，硬光照明下的哑光黑色咖啡袋工作室产品摄影。袋子正面以干净的无衬线大写字母印有 OPENROUTER ROASTERS 字样，其下方以较小的大写字母印有 SINGLE ORIGIN 字样。
我们选择可读的文字，因为它们易于评分。要么袋子印出了你要求的内容，要么没有。
图 2. 同一提示词通过六个模型生成的结果，以及每次调用的测量成本。
六分之五的模型正确打印了两行文字。例外的是 black-forest-labs/flux.2-klein-4b ，它正确渲染了品牌名称，但将第二行拼写错误为 SINGLE ORISION 。
最有用的比较是 Design Arena 榜单上最便宜的模型与最昂贵的模型之间的对比。openai/gpt-image-2 计费 $0.0135 ，sourceful/riverflow-v2.5-pro 计费 $0.0654 ，两者都生成了正确且可用的产品摄影图。花费大约五倍的金额只给了我们不同的视觉效果，而非更好的文字效果。
这并不意味着 Riverflow 定价过高。它在 Design Arena 榜单上领先，而在更难的图像、不寻常的构图或更长的文本字符串中，差距可能会显现出来。它确实意味着榜单和价格列都未能预测此提示词的结果，只有实际运行提示词才能做到这一点。
两个较小的细节也来自同一项测试。在按令牌计费的模型中，你的提示词长度会改变账单金额，因为 openai/gpt-image-2 对之前的一行提示词收费 0.006 美元，而对这条较长的提示词收费 0.0135 美元。此外，每个模型对“工作室产品摄影”（studio packshot）的理解各不相同，有的生成硬阴影的产品图，有的则是柔光效果，因此构图是一种需要测试的风格选择。
按任务选择
根据对你来说最严格的约束来选择模型。这可能是批量成本、图像是否必须包含可读文字、你需要发送多少参考图像，或者回复是否需要在图片旁边附带文本。
高批量量，普通提示词
从 openai/gpt-image-2 开始。在成本表中，它对短提示词的收费为 0.006 美元，对较长的咖啡袋提示词收费为 0.0135 美元，因为它按令牌定价，而你的提示词是账单的一部分。对于长度相似的产品提示词，请在此预算范围内进行估算。这是我们测得的最便宜的模型，它以最低的成本正确渲染了我们的文本。
black-forest-labs/flux.2-klein-4b 的收费为 0.014 美元，是另一个廉价选项，但有一个测得的缺陷。它是六个模型中唯一拼错标签的模型，并且在两个榜单上的 Design Arena 评分都是最低的。仅将其用于帧内没有可读文字的大批量工作。当产品名称必须正确显示时，请勿使用它。
OpenAI 的数据假设你未设置质量参数。将其设置为“高”会使该行账单金额增加 35 倍。Klein 没有质量设置，因此其成本更容易预测，也不存在当你需要更好结果时提高设置的选项。
在咖啡袋提示词下，两者的费用分别为 0.0135 美元和 0.014 美元，即生成一万张图像的费用分别为 135 美元和 140 美元。到了这个阶段，价格已不起决定作用，因此请自行运行提示词测试两者，让输出结果来决定。
关于 Klein 的一个操作注意事项。Black Forest Labs 在 Hugging Face 上发布其权重，其中仓库名称为 black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B，而不是使用我们简写形式的字母大小写。你现在可以通过我们来调用它，并在稍后将其移至内部部署，而无需更改你围绕其构建的模型系列。
图片内的文字
当模型搞乱产品名称时，包装、UI 原型、幻灯片和海报就会失败。
我们测试的六个模型中有五个无需辅助即可正确处理两行标签，因此请根据成本和风格进行选择，然后将结果与你自己的文字进行核对，而不是与我们的文字核对。
black-forest-labs/flux.2-flex 正确渲染了我们的标签，该图像收费 0.05 美元，并接受多达八张参考图像。如果你已经在使用 FLUX.2 且文字至关重要，那么它是你应该转向的 FLUX.2 模型。如果你未绑定于某个系列，openai/gpt-image-2 以大约四分之一的价格完成了同样的工作。
在做出决定之前，看看 recraft/recraft-v4.1-vector，它以不同的方式解决了这个问题。它返回 SVG 而非像素，其端点接受 style、controls 和 text_layout 作为 provider.options 下的透传参数。对于必须缩放且保持可编辑性的标志或标签，矢量输出优于更清晰的栅格图像，而每张图像 0.08 美元的费用让你获得一个可以在设计工具中打开的文件。
参考一致的品牌工作
在这里，同一个物体在任何出现的地方都必须看起来一样。产品页面上的瓶子和宣传图片中的同一瓶子不应产生差异。
我们对此进行了测试。我们取出了 openai/gpt-image-2 已经生成的咖啡袋，将其作为 input_references 图像发送回去，并请求四个模型在将白色背景替换为暖色侧光下的深色胡桃木台面时，保持袋子和其印刷标签完全不变。
图 3. 一张源图像，一条指令，四个模型，以及每次编辑的测得成本。
所有四个模型都保留了原文措辞和字体。此外，它们都在一定程度上改变了包袋的形状、比例或光照，且没有任何一个模型对源包袋进行像素级的精确复刻。因此，如果活动中的每张图片都必须与一张主视觉图保持一致，应将输出结果与源图进行对比，而不是仅凭标签判断。
为了公平地比较编辑与生成的效果，我们还使用编辑指令作为提示词运行了生成端，以确保两列数据源自相同的措辞。这一点很重要，因为其中两个模型按令牌计费，更长的提示词本身就会导致更高的费用。
模型 生成 编辑
openai/gpt-image-2 $0.0133 $0.0142
black-forest-labs/flux.2-pro $0.0300 $0.0450
google/gemini-3-pro-image $0.1345 $0.1356
sourceful/riverflow-v2.5-pro $0.0646 $0.0760
black-forest-labs/flux.2-pro 的编辑费用比生成费用高出约一半。其编辑响应报告了 4,096 个提示令牌，而生成响应仅报告了 34 个（这源于将参考图像计为输入），且其端点仅列出输出百万像素的费率，因此仅凭所列费率无法预测编辑价格。sourceful/riverflow-v2.5-pro 的编辑费用高出 18%。而在 openai/gpt-image-2 和 google/gemini-3-pro-image 上，这一差距低于 7%。