Скидка на Batch API для Gemini 3 Pro Image: Полное руководство 2026 по экономии 50% на генерации изображений

Batch API для Gemini 3 Pro Image от Google предоставляет фиксированную скидку 50% на все запросы генерации изображений, снижая стоимость 2K-изображений с $0,134 до $0,067, а 4K-изображений — с $0,24 до $0,12 за штуку (официальные цены Google AI, февраль 2026). Для команд, генерирующих сотни или тысячи изображений ежемесячно, одно это изменение способно сэкономить тысячи долларов без какого-либо снижения качества. В этом руководстве подробно описано, как работает пакетная скидка, как реализовать её на Python и как комбинировать дополнительные стратегии для экономии до 80%.

Краткое содержание

Batch API для Gemini 3 Pro Image предоставляет постоянную скидку 50% на генерацию изображений в обмен на асинхронную обработку в течение 24 часов. Стоимость 2K-изображений снижается с $0,134 до $0,067, при этом качество остаётся идентичным стандартному API. При масштабной работе (5 000 изображений в месяц) годовая экономия составляет более $4 000. Комбинируя Batch API со сторонними провайдерами и оптимизацией разрешения, можно достичь экономии до 80%.

Скидка на Batch API для Gemini 3 Pro Image: как это работает

Модель Gemini 3 Pro Image — с внутренним кодовым названием Nano Banana Pro, доступная через идентификатор модели gemini-3-pro-image-preview — является самой продвинутой моделью генерации изображений от Google по состоянию на февраль 2026 года. Она обеспечивает исключительную точность рендеринга текста на уровне 94%, профессиональное качество вывода с показателем FID 12,4 и поддержку разрешений вплоть до 4K. Однако стандартная цена API в $0,134 за 2K-изображение может быстро вырасти в значительную сумму, когда вы переходите от разовых запросов к производственной генерации в масштабе. Именно здесь скидка Batch API становится по-настоящему трансформационной.

Batch API применяет простое снижение на 50% по всем ценовым уровням. Когда вы отправляете запросы на генерацию изображений через endpoint пакетной обработки вместо стандартного синхронного API, Google взимает ровно половину от обычной цены. Эта скидка не является рекламной акцией и не ограничена по времени — это постоянная функция Batch API, созданная для стимулирования асинхронных рабочих нагрузок, которые Google легче планировать и обрабатывать эффективно. Компромисс прост: вы принимаете окно обработки до 24 часов в обмен на сокращение расходов вдвое. Подробный разбор всех ценовых уровней Gemini 3 Pro Image вы найдёте в нашем полном руководстве по ценам и тестированию скорости Gemini 3 Pro Image.

Вот точная разбивка цен по разрешениям:

Стоит отметить одну деталь: стоимость текстового ввода для промптов также снижается вдвое — с $2,00 до $1,00 за миллион токенов. Однако для типичного промпта генерации изображений длиной около 100-150 токенов это составляет примерно $0,0001 за запрос, что практически ничтожно по сравнению со стоимостью вывода изображения. Реальная экономия полностью обеспечивается за счёт снижения цены на выходные данные.

Как Batch API работает для генерации изображений

Понимание механики пакетной обработки необходимо, прежде чем вы решите, подходит ли она для вашего рабочего процесса. Batch API — это не отдельная модель и не ухудшенный сервис: он использует ту же самую модель Gemini 3 Pro Image с идентичным качеством, поддержкой разрешений и функционалом. Единственное отличие — сроки доставки: вместо получения сгенерированного изображения за 8-12 секунд вы отправляете коллекцию запросов и забираете готовые результаты в рамках окна обработки, которое нацелено на 24 часа, но часто завершается значительно быстрее.

Конвейер пакетной обработки работает в четыре этапа. На первом этапе вы подготавливаете запросы, создавая либо встроенный список запросов на генерацию (подходит для небольших пакетов до 20 МБ), либо JSONL-файл, где каждая строка содержит полный объект запроса (рекомендуется для больших нагрузок до 2 ГБ). Каждый отдельный запрос внутри пакета поддерживает весь спектр возможностей Gemini 3 Pro Image — можно указать разрешение (1K, 2K или 4K в верхнем регистре), соотношение сторон в десяти поддерживаемых форматах от 1:1 до 21:9, эталонные изображения для сохранения стилистической согласованности и даже активировать Google Search grounding для визуализации данных в реальном времени. Модель обрабатывает каждый запрос в пакете независимо, а значит, ошибка в одном запросе не влияет на остальные.

На втором этапе вы отправляете пакетное задание через endpoint Batch API, указывая модель и источник запросов. Google присваивает уникальный идентификатор задания и начинает планировать ваши запросы к обработке. Система автоматически управляет ограничениями скорости, логикой повторных попыток и распределением запросов — устраняя сложности на стороне клиента, которые обычно приходится реализовывать при работе с синхронным API. Это значительное операционное преимущество помимо экономии средств, особенно для команд, которые ранее создавали собственные системы очередей для управления масштабной генерацией.

На третьем этапе, во время обработки, Google выполняет ваши запросы с более высокими лимитами скорости, чем предоставляет стандартный API. В то время как стандартный синхронный API ограничивает запросы по минутам и дням, что может тормозить высоконагруженные операции, Batch API специально спроектирован для пропускной способности. Согласно документации по лимитам скорости Gemini API, пакетные задания способны обработать сотни тысяч запросов в одной отправке. Обработка обычно завершается значительно раньше 24-часового окна — многие пользователи сообщают о времени обработки от 2 до 6 часов для средних объёмов пакетов.

На заключительном этапе вы получаете результаты, опрашивая статус пакетного задания или настроив callback. Каждый завершённый запрос содержит данные сгенерированного изображения, а также текстовые ответы и метаданные. Система также предоставляет объект batchStats с количеством успешных и неудачных запросов, что позволяет программно определять и повторять неудавшиеся запросы. Задания, остающиеся в состоянии ожидания или выполнения более 48 часов, автоматически истекают, хотя это пограничный случай, который на практике возникает крайне редко.

Реальный калькулятор экономии — затраты при любом объёме

Разница в цене за изображение приобретает по-настоящему серьёзное значение при умножении на реалистичные производственные объёмы. Большинство статей о скидке Batch API ограничиваются показом цены за изображение, но для планирования бюджета действительно важна месячная и годовая стоимость при вашем объёме работы. В следующей таблице приведены точные расчёты для четырёх вариантов ценообразования при типичных производственных объёмах — все расчёты для изображений 2K.

Сравнение годовой экономии при 5 000 изображений в месяц:

Цифры для Imagen 4 Fast требуют важной оговорки: хотя это самый дешёвый вариант по $0,02 за изображение, это принципиально другая модель с более низкой точностью рендеринга текста (примерно 85% против 94% у Gemini 3 Pro Image), меньшим количеством поддерживаемых разрешений и без поддержки эталонных изображений или многоэтапного редактирования. Если ваш сценарий требует наивысшего качества рендеринга текста на изображениях, консистентности персонажей или 4K-вывода, Gemini 3 Pro Image остаётся правильным выбором — а Batch API является самым простым способом снизить его стоимость.

Для команд, обрабатывающих 10 000 и более изображений ежемесячно, годовая экономия только от перехода на Batch API превышает $8 000 по сравнению со стандартными ценами. В сочетании со сторонними провайдерами для задач, чувствительных к задержкам (обсуждается в разделе оптимизации ниже), потенциал экономии возрастает ещё больше.

Пошаговое руководство по пакетной генерации изображений

Реализация пакетной генерации требует минимальных изменений в коде, если вы уже используете Gemini API. Основной рабочий процесс состоит в упаковке запросов, отправке их пакетом и получении результатов. Перед началом убедитесь, что у вас есть действующий API-ключ — если нужно получить его, следуйте нашему руководству по получению API-ключа Nano Banana Pro.

Настройка окружения предельно проста. Установите или обновите Python SDK от Google Generative AI командой pip install -U google-genai, и вы готовы к созданию пакетных заданий.

Создание пакетного задания со встроенными запросами

Для небольших пакетов (до 20 МБ) можно встроить запросы напрямую. Этот подход идеален для генерации до нескольких сотен изображений:

python
from google import genai
from google.genai import types
import base64
import time

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")


image_prompts = [
    "A professional product photo of a minimalist ceramic vase on a marble surface",
    "An isometric illustration of a modern home office workspace",
    "A watercolor painting of a coastal sunset with sailboats",
    "A flat design infographic showing quarterly revenue growth",
]

# Build inline requests with resolution and aspect ratio settings
inline_requests = []
for prompt in image_prompts:
    inline_requests.append({
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}], "role": "user"}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "imageSize": "2K",
                "aspectRatio": "16:9"
            }
        }
    })

# Submit the batch job
batch_job = client.batches.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    src=inline_requests,
    config={"display_name": "product-images-batch-001"}
)

print(f"Batch job created: {batch_job.name}")
print(f"State: {batch_job.state}")

Создание пакетного задания с JSONL-файлом

Для более крупных производственных нагрузок подход с JSONL-файлом поддерживает до 2 ГБ запросов и является рекомендуемым методом для обработки тысяч изображений:

python
import json
import tempfile

# Generate JSONL file with image requests
prompts = [f"Product photo variation {i} of a leather backpack" for i in range(1000)]

with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.jsonl', delete=False) as f:
    for prompt in prompts:
        request = {
            "contents": [{"parts": [{"text": prompt}], "role": "user"}],
            "generationConfig": {
                "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
                "imageConfig": {
                    "imageSize": "2K",
                    "aspectRatio": "1:1"
                }
            }
        }
        f.write(json.dumps(request) + "\n")
    jsonl_path = f.name

# Upload the JSONL file
uploaded_file = client.files.upload(file=jsonl_path)

# Submit batch job using the uploaded file
batch_job = client.batches.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    src=uploaded_file,
    config={"display_name": "backpack-variations-1000"}
)

print(f"Batch job created: {batch_job.name}")

Мониторинг и получение результатов

После отправки необходимо опрашивать статус задания и скачивать результаты по завершении обработки:

python
import time
from PIL import Image
from io import BytesIO

# Poll for completion
while True:
    job = client.batches.get(name=batch_job.name)
    print(f"State: {job.state} | Progress: {getattr(job, 'batch_stats', 'N/A')}")

    if job.state == "JOB_STATE_SUCCEEDED":
        break
    elif job.state in ("JOB_STATE_FAILED", "JOB_STATE_CANCELLED"):
        print(f"Job ended with state: {job.state}")
        break

    time.sleep(60)  # Check every minute

# Retrieve and save generated images
if job.state == "JOB_STATE_SUCCEEDED":
    for i, result in enumerate(job.results):
        if hasattr(result, 'response'):
            for part in result.response.candidates[0].content.parts:
                if hasattr(part, 'inline_data') and part.inline_data:
                    img_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
                    img = Image.open(BytesIO(img_data))
                    img.save(f"output_image_{i:04d}.png")
                    print(f"Saved image {i}")

    # Check for failures
    stats = job.batch_stats
    print(f"\nCompleted: {stats.success_count} succeeded, {stats.failed_count} failed")

Эта полная реализация охватывает весь жизненный цикл пакетной обработки — от подготовки запросов до получения результатов. Ключевое преимущество по сравнению с построением собственной системы очередей заключается в том, что Google берёт на себя всю логику повторных попыток, управление лимитами скорости и планирование, а вы получаете как 50%-ное снижение стоимости, так и более высокие пределы пропускной способности.

Продвинутая пакетная обработка — мониторинг, ошибки и оптимизация

Выходя за рамки базовой реализации, производственная пакетная обработка требует надёжной обработки ошибок и стратегий оптимизации. Понимание жизненного цикла пакетного задания и его краевых случаев поможет вам построить надёжные конвейеры, обрабатывающие тысячи изображений без ручного вмешательства.

Обработка частичных сбоев

Пакетные задания могут завершиться успешно в целом, в то время как отдельные запросы внутри них могут потерпеть неудачу. Это происходит, когда конкретный промпт срабатывает фильтр безопасности контента, превышает лимит токенов или сталкивается с временной ошибкой обработки. Объект batchStats завершённого задания показывает точное количество успешных и неудачных запросов, но для выявления конкретных запросов, требующих повторной обработки, необходимо проверить каждый результат:

python
# Identify and collect failed requests for retry
failed_requests = []
for i, result in enumerate(job.results):
    if hasattr(result, 'error'):
        failed_requests.append({
            "index": i,
            "error": result.error,
            "original_prompt": image_prompts[i]
        })

if failed_requests:
    print(f"{len(failed_requests)} requests failed. Resubmitting...")
    retry_requests = [
        {"contents": [{"parts": [{"text": fr["original_prompt"]}], "role": "user"}],
         "generationConfig": {"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
                              "imageConfig": {"imageSize": "2K"}}}
        for fr in failed_requests
    ]
    retry_job = client.batches.create(
        model="gemini-3-pro-image-preview",
        src=retry_requests,
        config={"display_name": "retry-failed-images"}
    )

Оптимизация размера и структуры пакетов

Документация Google рекомендует объединять мелкие запросы в более крупные пакетные задания для лучшей пропускной способности. Отправка одного пакетного задания с 10 000 запросов работает значительно лучше, чем отправка 100 заданий по 100 запросов каждое, поскольку каждое задание влечёт за собой накладные расходы на планирование. Однако чрезмерно большие задания также несут больший риск — если системная проблема вызовет сбой задания, вы потеряете прогресс всего пакета. Практический баланс — пакетирование от 1 000 до 5 000 запросов на задание, что обеспечивает эффективную обработку при ограничении масштаба ущерба от любого отдельного сбоя.

Для организаций, обрабатывающих изображения в масштабе предприятия, рекомендуется реализовать слой оркестрации заданий, который разбивает общую нагрузку на управляемые пакетные задания, отслеживает их статус завершения в базе данных и автоматически повторяет неудачные отдельные запросы в новых пакетах. Такой подход обеспечивает как экономические преимущества пакетной обработки, так и надёжность детального отслеживания запросов.

Управление отменой и тайм-аутами

Задания, которые были отправлены, но ещё не завершены, можно отменить через API. Это полезно, когда вы обнаруживаете, что пакет содержит ошибки, или когда бизнес-требования меняются. Задания, остающиеся в состоянии ожидания или выполнения более 48 часов, автоматически истекают системой Google, хотя этот тайм-аут достаточно велик, чтобы он редко срабатывал в нормальных условиях. Если вам нужен более жёсткий контроль времени обработки, реализуйте клиентский тайм-аут, который отменяет задания, превышающие ваше допустимое окно:

python
import datetime

# Submit job and track start time
start_time = datetime.datetime.now()
max_wait_hours = 12  # Cancel if not done in 12 hours

while True:
    job = client.batches.get(name=batch_job.name)
    elapsed = (datetime.datetime.now() - start_time).total_seconds() / 3600

    if job.state == "JOB_STATE_SUCCEEDED":
        print(f"Completed in {elapsed:.1f} hours")
        break
    elif elapsed > max_wait_hours:
        client.batches.cancel(name=batch_job.name)
        print(f"Cancelled after {elapsed:.1f} hours")
        break

    time.sleep(300)  # Check every 5 minutes

Batch API, стандартный API или сторонний провайдер — что выбрать?

Выбор оптимального варианта ценообразования зависит от трёх факторов: требования к задержке, месячный объём и чувствительность к бюджету. Каждый вариант обслуживает свой сегмент сценариев использования, и правильный выбор существенно различается в зависимости от вашей конкретной ситуации. Для ещё более широкого сравнения всех API генерации изображений ознакомьтесь с нашим обзором API генерации изображений ИИ за 2026 год.

Стандартный API ($0,134/изображение) оптимален, когда вам нужна генерация изображений в реальном времени с ответом за 8-12 секунд, ваш месячный объём не превышает 500 изображений или вам требуется максимальный контроль над конвейером генерации с прямой синхронной обратной связью. Типичные сценарии включают генерацию изображений для чат-ботов, интерактивные инструменты дизайна и приложения для создания контента в реальном времени, где пользователи ожидают результат. Стандартный API обеспечивает простейший путь интеграции с немедленной обработкой ответов и без накладных расходов на управление заданиями.

Batch API ($0,067/изображение) становится безоговорочным лидером, когда вы можете допустить задержки обработки от 2 до 24 часов, генерируете 500 и более изображений ежемесячно и снижение стоимости является приоритетом. Это идеальный выбор для каталогов товарных изображений в электронной коммерции, где изображения генерируются ночью для обновления листингов на следующий день; маркетинговых команд, создающих пакетные визуалы для запланированных публикаций в социальных сетях; контентных платформ, формирующих библиотеки иллюстраций, и любого рабочего процесса, где изображения подготавливаются заранее, а не по запросу. Экономия в 50% кумулятивно нарастает при масштабировании — команда, генерирующая 5 000 изображений ежемесячно, экономит более $4 000 в год, просто переключившись со стандартной на пакетную обработку.

Сторонние провайдеры, такие как laozhang.ai ($0,05/изображение), предлагают привлекательную альтернативу, когда вам нужны одновременно ответы в реальном времени и более низкая цена, чем у стандартного API Google. Эти платформы предоставляют доступ к той же модели Gemini 3 Pro Image через собственную инфраструктуру, обычно на 60-80% дешевле официальных цен. Компромисс состоит в том, что ваши запросы проходят через сторонний сервис, что может создавать дополнительные соображения для чувствительных нагрузок. Подробное сравнение сторонних провайдеров вы найдёте в нашем полном руководстве по поиску дешёвого Gemini Image API. Сторонние провайдеры особенно хорошо подходят для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, где 24-часовое окно Batch API слишком медленное, а стандартные цены API слишком высокие.

Оптимальная стратегия для многих производственных сред — это на самом деле гибридный подход: использование Batch API для запланированных масштабных задач генерации, таких как обновления каталогов и подготовка кампаний, с перенаправлением срочных запросов в реальном времени через экономичного стороннего провайдера. Такая комбинация обеспечивает максимально глубокие скидки для массовых задач при сохранении оперативности для интерактивных сценариев.

Суммирование скидок — как сэкономить до 80% на генерации изображений

Скидка Batch API в 50% — это фундамент, но далеко не единственная доступная стратегия снижения затрат. Комбинируя несколько техник оптимизации, вы можете снизить эффективную стоимость за изображение с $0,134 до $0,027 — суммарное сокращение на 80%. Вот стратегии, которые можно комбинировать, в порядке их влияния и простоты внедрения.

Оптимизация разрешения — самый простой и результативный первый шаг. Если ваши требования к выводу позволяют, генерация изображений в разрешении 2K вместо 4K снижает пакетную цену с $0,12 до $0,067 за изображение — дополнительная экономия 44% сверх пакетной скидки. Многие веб-приложения и социальные сети отображают изображения в размере 1024px или меньше, делая генерацию в 4K ненужными накладными расходами. Проведите аудит фактических размеров отображения, прежде чем по умолчанию использовать максимальное разрешение. Подробнее о компромиссах между разрешениями читайте в нашем руководстве по Nano Banana Pro 4K.

Оптимизация промптов снижает затраты на токены и повышает согласованность генерации. Хотя стоимость текстового ввода пренебрежимо мала (примерно $0,0001 за запрос), более короткие и точные промпты на самом деле дают лучшие результаты, чем многословные описания. Лаконичный промпт в 50 токенов генерирует изображения с меньшим количеством артефактов и ошибок интерпретации, чем промпт в 500 токенов, перегруженный избыточными деталями. Это не снижает стоимость за изображение напрямую, но повышает процент успешных результатов, уменьшая количество повторных генераций для достижения приемлемого качества.

Кэширование контекста, доступное даже в пакетном режиме, экономит на повторяющихся элементах промптов. Если вы генерируете несколько изображений с общими системными инструкциями или стилистическими руководствами, кэширование контекста взимает лишь 10% от стандартной стоимости ввода для кэшированного содержимого. Для пакетных заданий, где каждый запрос включает одно и то же руководство по стилю на 1 000 токенов, это снижает стоимость промпта на 90% — незначительная, но измеримая оптимизация при очень больших объёмах.

Комбинация пакетной обработки со сторонним провайдером создаёт максимальную суммарную скидку. Для организаций, которым нужна как плановая, так и оперативная генерация изображений, маршрутизация пакетных нагрузок через Batch API Google по $0,067/изображение, а запросов в реальном времени через laozhang.ai по $0,05/изображение даёт эффективную смешанную ставку, которая превосходит любой отдельный вариант ценообразования. Команда, разделяющая 5 000 месячных изображений на 3 000 пакетных и 2 000 в реальном времени, заплатит ($3 000 * $0,067) + ($2 000 * $0,05) = $301 в месяц по сравнению с $670 при стандартных ценах — смешанная экономия 55%.

Сценарий максимальной экономии суммирует пакетную обработку (скидка 50%), выбор разрешения 2K (экономия надбавки за 4K), оптимизацию промптов (меньше повторных генераций) и стратегическое использование бесплатной дневной квоты Google AI Studio (примерно 50 бесплатных изображений в день, или 1 500 в месяц). Для команды, которой нужно 5 000 изображений ежемесячно: 1 500 бесплатных + 3 500 пакетных по $0,067 = $234,50 в месяц вместо $670 при стандартных ценах — суммарное сокращение на 65%. Команды, готовые направить часть объёма через сторонних провайдеров, могут довести общую экономию до более чем 80%.

Часто задаваемые вопросы

Batch API даёт изображения более низкого качества, чем стандартный API?

Нет, Batch API использует абсолютно идентичную модель Gemini 3 Pro Image с тем же качеством, поддержкой разрешений и функционалом. Скидка в 50% — это исключительно ценовой стимул для асинхронной обработки: Google может планировать пакетные задания более эффективно и передаёт эту экономию пользователям. Изображения, сгенерированные через пакетную обработку, пиксель в пиксель идентичны выводу стандартного API.

Сколько времени на самом деле занимает пакетная генерация изображений?

Целевое время обработки Google — 24 часа, но на практике большинство пакетных заданий завершаются значительно быстрее. Пользователи часто сообщают о времени завершения от 2 до 6 часов для средних пакетов (от сотен до нескольких тысяч изображений). Фактическое время обработки зависит от загрузки системы, размера пакета и сложности ваших запросов на генерацию. Для планирования проектируйте рабочие процессы с расчётом на полное 24-часовое окно, ожидая при этом более быструю доставку.

Каково максимальное количество изображений в одном пакете?

Batch API поддерживает до 2 ГБ данных запросов в одном JSONL-файле, что может содержать сотни тысяч индивидуальных запросов на генерацию изображений. Для встроенных запросов лимит составляет 20 МБ. Явного ограничения на количество запросов в задании нет, но Google рекомендует пакетировать от 1 000 до 5 000 запросов на задание для оптимальной пропускной способности и управляемости.

Доступен ли бесплатный уровень Gemini 3 Pro Image для пакетной обработки?

Модель Gemini 3 Pro Image (gemini-3-pro-image-preview) не имеет бесплатного уровня ни для стандартного, ни для Batch API (официальные цены Google AI, февраль 2026). Однако Google AI Studio предоставляет примерно 50 бесплатных генераций изображений в день через веб-интерфейс, что может дополнить ваше платное использование API для тестирования и мелкосерийного производства.

Можно ли использовать эталонные изображения и многоэтапное редактирование в пакетном режиме?

Batch API поддерживает полный набор возможностей Gemini 3 Pro Image, включая генерацию текст-в-изображение, эталонные изображения (до 14 на запрос: 6 изображений объектов и 5 изображений людей), управление разрешением, выбор соотношения сторон и Google Search grounding. Однако многоэтапное диалоговое редактирование не поддерживается напрямую в пакетном режиме, поскольку пакетные запросы являются stateless — каждый запрос обрабатывается независимо, без контекста разговора.