低价 Gemini 图像 API：2026 完整定价指南（最高省 80%）

Google 的 Imagen 4 Fast API 每张图片仅需 $0.02，是 Google 整个图像生成产品线中最便宜的官方方案。这个价格比 Gemini 2.5 Flash Image（$0.039）低 49%，比 4K 分辨率的 Gemini 3 Pro Image（$0.24）便宜 92%。再结合 Batch API 自动享受的 50% 折扣，开发者通过 Google 平台批量生成图像时，使用 Gemini 2.5 Flash 批处理模式每张图片最低只需 $0.0195。本指南详细拆解每个定价层级，对比全部六种模型，并展示如何在 2026 年将你的图像生成成本降到最低。

要点速览

以下是通过 Google API 生成图像的最便宜方式，按每张图片成本排序（2026 年 2 月，已对照官方定价验证）：

最便宜（$0.02）和最贵（$0.24）方案之间的价格差距高达 12 倍。根据使用场景选择合适的模型，每月可以在规模化使用时节省数千美元。

Google 官方图像生成定价详解

Google 的图像生成定价遵循两套完全不同的计费模式，具体取决于你选择哪个产品系列，而理解这一区别正是找到最适合你使用场景的最便宜方案的关键。Gemini 模型（2.5 Flash Image、3 Pro Image、2.0 Flash）使用基于 Token 的计费系统，按消耗的百万 Token 数收费；而 Imagen 模型（Imagen 4 Fast、Standard、Ultra）则采用简单直接的按张计价。这一点很重要，因为基于 Token 的计费系统意味着你的实际每张图片成本会随分辨率变化，而 Imagen 的定价则不论你生成什么内容都保持固定。

对于 Gemini 模型，Token 的计算逻辑是这样的：当你发送一段文字提示词并接收一张生成的图片时，输入 Token（你的提示词）和输出 Token（图片数据）会分别计费。一张标准 1024x1024 的 Gemini 2.5 Flash Image 图片大约消耗 1,290 个输出 Token。以付费层级每百万输出 Token $30 的费率计算，折合约 $0.039/张。一条典型文本提示词的输入 Token 成本只有零点几美分，因此输出 Token 主导了你的账单。Batch API 对所有 Token 价格实行统一 50% 折扣，立即将 $0.039 降至 $0.0195/张，质量零差异，只不过你的结果将在 24 小时内返回而非几秒内。

Gemini 3 Pro Image（代号 Nano Banana Pro）之所以价格更高，是因为它使用每百万 Token $120 的高级输出费率。一张 1K-2K 分辨率图片消耗 1,120 个输出 Token（$0.134/张），而一张 4K 图片消耗 2,000 个 Token（$0.24/张）。Batch API 可以将这两个价格分别降至 $0.067 和 $0.12，但即便在批处理价格下，Gemini 3 Pro 仍然比 Flash 模型贵得多。你付出的溢价换来的是更出色的文字渲染、4K 输出以及先进的推理能力，这些对专业素材制作来说物有所值。

另一方面，Imagen 4 系列完全跳过了 Token 计算。你按每张生成图片的固定费率付费：Fast 版 $0.02，Standard 版 $0.04，Ultra 版 $0.06。Imagen 模型不提供批量折扣，但其基础价格本身已经很有竞争力。Imagen 4 Fast 以 $0.02/张的价格，实际上是 Google API 中最便宜的官方方案，然而它在那些默认使用 Gemini Flash 而未深入研究完整产品线的开发者中，知名度仍然出奇地低。

定价结构还包含一个围绕免费层级的重要细节，容易让人困惑。截至 2026 年 2 月，Gemini 2.5 Flash Image 和 Gemini 3 Pro Image 在 Google 官方定价页面上没有列出免费层级。免费的图像生成访问通过 Gemini 2.0 Flash 提供，它以同等的 $0.039/张标准支持图像生成，但在其每日配额范围内无需计费。这意味着想免费测试图像生成的开发者必须使用较旧的 2.0 模型，然后在启用计费进入生产环境时切换到 2.5 Flash 或 Imagen 4。2.0 Flash 的免费层级对开发用途来说已经足够慷慨，每天可生成数百张图片，但速率限制低于付费层级，且输出质量不及更新的 2.5 Flash Image 模型。如果你想了解这些限制的详细拆解，请查看我们的Gemini 免费层级完整指南，其中涵盖了每日配额和速率限制策略。

所有这些价格都可能发生变动，Google 历史上随着模型效率的提升一直在向下调整。Batch API 的 50% 折扣自推出以来一直保持稳定，表明 Google 致力于为异步工作负载提供有意义的成本降低。第三方服务商通常会在官方价格变动后数天内调整其费率，相对于当前基准价保持其折扣比例。

所有模型对比 — 从 $0.02 到 $0.24 每张图片

理解 Google 六种图像生成模型之间的差异，需要看到价格标签之外的东西。每种模型针对不同的使用场景，选错模型意味着要么多花冤枉钱，要么得到不达标的结果。Imagen 4 和 Gemini Image 模型是本质上不同的产品，只是恰好共享同一个 API 平台，它们之间的能力差距比其他任何因素都更能解释定价差异。

Imagen 4 Fast 是最便宜的入门方案，每张图片 $0.02。它是一个专门为速度和批量优化的图像生成模型。取舍很明确：你获得的是快速、低价的图像生成，但没有图片编辑功能、没有多轮对话、也没有多模态输入（你无法给它一张参考图）。输出分辨率为标准分辨率（非 4K），文字渲染质量与 Gemini 模型相比也较基础。对于需要从纯文本提示词大量生成独立图片的应用场景，例如生成产品缩略图、社交媒体图形或内容配图，Imagen 4 Fast 在 Google 的产品线中提供了最佳的成本效率。

Imagen 4 Standard($0.04)和 Imagen 4 Ultra（$0.06）在质量上更上一层楼。Standard 比 Fast 提供更好的细节和连贯性，而 Ultra 将 Imagen 系列的质量推到极致。两者都不支持编辑或多模态输入。从 Fast 到 Ultra 的质量提升在精细细节、文字可读性和复杂场景构图上很明显，但三者共享同一个根本限制：它们是纯生成模型。如果你需要通过编辑来迭代图片或使用参考图保持风格一致性，就需要使用 Gemini 模型。

Gemini 2.5 Flash Image（代号 Nano Banana）每张图片 $0.039，是许多开发者的最佳平衡点。它将图像生成与图片编辑功能结合在一起，支持多模态输入（你可以发送现有图片进行修改），并能生成高质量的 1024x1024 输出。仅编辑功能一项就足以证明相比 Imagen 4 Fast 多出的 $0.019 溢价是值得的，尤其是对于需要反复修改生成图片的工作流程。通过 Batch API，这个模型降至 $0.0195，基本与 Imagen 4 Fast 的价格持平，同时提供远更多的功能。如需了解 Gemini 3 Pro Image 的深度速度和定价分析，请参阅我们的专项基准测试文章。

Gemini 3 Pro Image（代号 Nano Banana Pro）是高级层级，每张图片 $0.134-$0.24。它支持最高 4K（4096x4096）的输出分辨率，具备先进的文字渲染能力可以在图片中生成可读的信息图文字和营销文案，接受最多 14 张参考图以保持风格和角色一致性，并集成了思维模式在生成最终图片之前测试构图。仅 4K 功能就使其成为印刷级素材和高分辨率营销材料的唯一选择，但对于网页分辨率的工作，相比 Flash 的成本溢价很难证明其合理性，除非你确实需要它的高级文字渲染或参考图功能。

Gemini 2.0 Flash 每张图片 $0.039，是仍然支持图像生成的旧版模型。其定价与 2.5 Flash Image 模型相同，但缺少 2.5 代带来的精细图像质量和编辑改进。除非你有现有代码与 2.0 API 紧密耦合，否则没有理由选择它而非 2.5 Flash Image。2.0 Flash 的唯一优势在于其免费层级的可用性，这使它在承诺使用付费模型之前用于开发和测试非常有用。

这些模型之间的能力差异在实际应用中有着超越功能清单的影响。考虑一个常见工作流程：开发者生成了一张产品图片，发现背景色不对，想要修改。使用 Imagen 4（任一层级），这需要从修改后的提示词重新生成一张全新的图片，再花 $0.02-$0.06。而使用 Gemini 2.5 Flash Image，你可以利用编辑功能修改现有图片，只需发送图片并附上指令如"将背景改为浅蓝色"，成本仅为一次额外生成的 $0.039，但节省了重新构思提示词的时间，也避免了可能得到完全不同构图的风险。对于涉及多轮迭代的工作流程，编辑功能反而能让价格更高的 Gemini Flash 模型在最终审批通过的每张图片总成本上更便宜，尽管它的单次生成价格几乎是 Imagen 4 Fast 的两倍。

纵横比支持在不同模型之间也存在显著差异。Gemini 模型支持 10 种不同的纵横比，包括 1:1、16:9、9:16、4:3、3:4 以及超宽的 21:9，且每张图片成本不变。Imagen 4 模型以固定的标准比例生成。对于需要制作多种格式图片的应用（Instagram Stories 的竖版、信息流的方形、博客头图的横版），Gemini 的纵横比灵活性消除了裁剪或重新生成的需要，直接降低了浪费和成本。

真实月度费用 — 你实际要花多少钱

每张图片的定价只能说明部分情况。对于预算决策真正重要的，是你在实际使用量下的月度费用。下表展示了四种常见使用量级下每种方案的月度费用，使用的是截至 2026 年 2 月经 Google 官方定价页面验证的标准 API 费率。

这些数字清楚地说明了一切。在每月 10,000 张图片的情况下，使用 Imagen 4 Fast（$200）与 Gemini 2.5 Flash 标准版（$390）之间的差额为每月 $190，即每年 $2,280。将规模扩大到 100,000 张，差距扩大到每月 $1,900，即每年 $22,800。这些节省直接体现在你的利润上，尤其是对于将图像生成作为核心产品功能的初创公司和中小企业而言。

Batch API 这一列值得特别关注，因为它可能是 Google 定价体系中最被忽视的成本优化手段。通过接受 24 小时的处理窗口而非实时结果，你可以自动获得 50% 的折扣，适用于所有 Gemini 模型。对于批量隔夜生成产品图片、创建社交媒体内容日历或为营销活动预生成图片素材等工作流程，批处理方式的成本与 Imagen 4 Fast 几乎相同，同时保留了 Gemini Flash 的全部编辑和多模态功能。关键限制在于时间：如果你的用户需要在交互体验中实时生成图像，批处理就不适用了，但对于任何后台或预定计划的生成任务，它应该是你的默认选择。

像 laozhang.ai 这样的第三方服务商处于一个有趣的中间地带。每张图片 $0.025，它们比 Imagen 4 Fast 和 Batch API 贵，但比标准 Gemini Flash 定价便宜，且提供实时结果。这些服务商充当 API 路由层，将你的请求转发到 Google 的实际基础设施，意味着你获得完全相同的输出质量。代价是你在可靠性方面增加了对第三方服务的依赖，并且失去了 Google 直接的 SLA 保障。对于需要实时结果但希望比标准定价节省约 36% 的生产应用，第三方服务商填补了定价格局中的一个真实空白。

月度费用经常掩盖的一个方面是超越每张图片 API 费用之外的总拥有成本。在评估不同方案时，开发者应该考虑实施和维护每种集成所需的工程时间、对速率限制端点进行错误处理和重试逻辑的成本，以及生产环境中生成失败可能带来的收入影响。例如，Batch API 在每张图片成本上节省了 50%，但需要构建一个队列管理系统来处理异步处理模型。对于已有后台任务基础设施的团队（如 Celery、Bull 或 Cloud Tasks），这微不足道。对于从零开始构建的团队，工程投入可能相当可观。相比之下，第三方服务商使用与 Google 标准 API 相同的同步请求-响应模式，使其成为需要最少代码更改的即插即用替代品。

另一个隐性成本因素是数据隐私。根据 Google 免费层级的服务条款，你的提示词和生成的图片可能被用于改进 Google 的模型。付费层级则明确不会将你的数据用于模型训练。第三方服务商为这一考量增加了另一层：你的提示词在到达 Google 之前会经过他们的服务器，因此你需要信任他们的数据处理实践。对于医疗保健、金融或其他受监管行业的应用，这一区别可能决定你实际上可以使用哪个定价层级，而不论每张图片的成本如何。

五大策略削减你的 Gemini 图像成本

削减 Gemini 图像生成成本不是选择单一策略然后听天由命。最有效的方法是组合多种优化技术，每种针对工作流程的不同环节。以下是五种具体策略，按影响程度排列，你今天就可以开始实施。理解 Gemini API 速率限制是有效实施这些策略的重要前提。

策略 1：对非紧急工作使用 Batch API(节省 50%)。 Batch API 是影响最大的单一优化手段，因为它以零质量代价将成本减半。唯一的要求是你可以等待最多 24 小时才获取结果。在实际使用中，大多数批处理作业在 2-4 小时内完成，但 Google 不保证具体的处理时间。使用时，你提交一个包含生成请求的 JSONL 文件，Google 将其作为批处理作业进行处理。以下是一个提交批量图像生成请求的最小化 Python 实现：

python
from google import genai

client = genai.Client()


requests = [
    {"model": "gemini-2.5-flash-image", "contents": f"Generate a {desc}"}
    for desc in ["sunset over mountains", "cat in a garden", "modern office"]
]

# Submit batch job
batch_job = client.batches.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    requests=requests,
    config={"output_format": "image/png"}
)
print(f"Batch job: {batch_job.name}, status: {batch_job.state}")

这种方式最适合隔夜内容生成、营销素材创建以及任何提前准备图片而非按需生成的工作流程。

策略 2：对纯生成任务切换到 Imagen 4 Fast(节省 49%)。 如果你的应用只需要从文本提示词生成图片，不需要编辑现有图片或使用参考图，那么 Imagen 4 Fast 以 $0.02/张的价格比标准定价下的任何 Gemini 模型都便宜。API 调用非常简洁，使用相同的 SDK：

python
from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_images(
    model="imagen-4.0-fast-generate-001",
    prompt="A professional product photo of a coffee mug on a wooden table",
    config={"number_of_images": 1}
)

# Save the generated image
for idx, image in enumerate(response.generated_images):
    image.image.save(f"output_{idx}.png")

关键决策点在于你是否需要编辑功能。如果需要，坚持使用 Gemini Flash（最好通过 Batch）。如果不需要，Imagen 4 Fast 在纯生成场景下提供更好的性价比。

策略 3：合理选择分辨率(最高节省 44%)。 对于 Gemini 3 Pro Image，不同分辨率之间的成本差异非常显著：1K-2K 分辨率 $0.134 vs 4K 分辨率 $0.24。这意味着当你只需要 1K 时却生成 4K，每张图片多花 79%。在默认选择最高分辨率之前，考虑一下图片将在哪里展示。社交媒体帖子、博客缩略图和网页内容很少需要超过 1024x1024 的分辨率。将 4K 生成保留给印刷材料、大尺寸显示屏以及需要裁剪或缩放的素材。在使用 Pro 模型时，只需在生成配置中添加 image_size="1K"，就能将每张图片成本降低近一半。

策略 4：对实时需求使用第三方 API 服务商(节省 36%)。 当你需要实时图像生成且 Batch API 的延迟不可接受时，第三方服务商提供了一条中间路线。像 laozhang.ai 这样的服务通过 Google 的官方 API 端点路由请求，同时通过批量协议提供更低的每张图片定价。典型的节省幅度为标准定价的 36%，将 Gemini 2.5 Flash 从 $0.039 降至约 $0.025/张。大多数服务商提供兼容 OpenAI 的 API 端点，使迁移变得简单：你只需更改 base URL 和 API 密钥，现有代码无需修改即可运行。

策略 5：实施混合路由策略(最高节省 80%)。 最有效的成本优化是将以上四种策略组合成一个路由层，将每个请求发送到最便宜的合适端点。逻辑很简单：需要编辑的紧急请求发送到第三方服务商（$0.025），纯生成的紧急请求发送到 Imagen 4 Fast（$0.02），任何类型的非紧急请求发送到 Batch API（$0.0195）。实现这一点只需要一个简单的路由函数，在选择端点之前检查请求类型和紧急程度。

为了说明影响，考虑一个真实场景。一个每月生成 10,000 张图片的内容平台可能将其用量分为三类：2,000 张用于定期博客文章和邮件营销（不需要即时响应，非常适合以 $0.0195/张进行批处理，合计 $39），5,000 张用于用户生成内容的缩略图（需要即时响应但只需生成，适合以 $0.02/张使用 Imagen 4 Fast，合计 $100），以及 3,000 张用于交互式编辑功能（需要即时响应且需要编辑，发送到第三方服务商以 $0.025/张处理，合计 $75）。月度总费用为 $214，而以标准 Gemini Flash 定价处理全部 10,000 张则需 $390。这是在零质量妥协的情况下减少了 45%，每年节省 $2,112。实现这一策略只需大约 20-30 行代码的路由函数，使其成为投资回报率最高的工程投入之一。在月生成量达到 100,000 张时，同样的混合策略每年可节省超过 $20,000。

Gemini 对决竞品 — 2026 AI 图像 API 定价横评

Google 的 Gemini 和 Imagen 模型并非存在于真空中。要判断它们是否真的"便宜"，你需要看看它们与市场上所有主要竞品的对比情况。下表对比了截至 2026 年 2 月所有主要 AI 图像生成 API 的当前定价，参考了 LM Arena 基准排名——这是目前最接近客观质量对比的评测。如需了解 Gemini 3 各模型在所有功能维度上的更全面对比，请参阅我们的Gemini 3 模型全面对比。

从这个对比中可以看出几个对注重成本的开发者而言重要的规律。首先，Google 的生态系统提供了所有单一供应商中最宽的价格区间：从 $0.02（Imagen 4 Fast）到 $0.24（Gemini 3 Pro 的 4K），你可以在不换平台的情况下精确选择你的性价比取舍点。其次，Gemini 3 Pro Image 以标准图片 $0.035/张的价格提供了 LM Arena 排名第二的质量（Elo 1,268），仅比 GPT Image 1.5（1,284）低 16 分，而价格却低 12.5%。这使其在高端层级中可以说是性价比最高的选择。第三，如果你愿意自托管，Flux 2 Dev 和 Flux 2 Schnell 在扣除 GPU 成本后从技术上来说是"免费"的，但基础设施开销（GPU 租赁 $0.50-2.00/小时、维护、扩容）意味着它们只有在非常高的用量下才会比 API 服务更便宜，通常需要超过每月 50,000 张图片。

对于在不同平台间选择的开发者来说，关键洞察是：Google 的 Imagen 4 Fast 以 $0.02/张的价格与市场上最便宜的商业 API 具有竞争力，同时还有 Google 基础设施可靠性的背书。Flux 2 Schnell 在某些供应商处价格更低至 $0.015，但它需要自托管或使用第三方推理平台。对于想要最简单、最便宜且最可靠的方案又不想管理基础设施的开发者，Imagen 4 Fast 是 2026 年初的最强选择。对于需要最高质量且愿意支付适度溢价的开发者，Gemini 3 Pro Image 以低于 OpenAI GPT Image 1.5 的价格提供了接近最佳的质量。

单凭定价表无法反映的一个因素是留在 Google 平台内的生态系统优势。如果你的应用已经在使用 Gemini 进行文本生成，通过同一个 API 客户端添加图像生成意味着零额外认证设置、统一计费、一致的错误处理模式和单一的 SDK 依赖。切换到竞品（如 OpenAI 的 GPT Image 1.5 或自托管的 Flux 模型）意味着维护独立的 API 集成、独立的账单关系和独立的监控面板。对于小团队而言，这些运营开销可能超过即使是显著的每张图片价格差异。Google 在同一生态系统中同时提供预算级（Imagen 4 Fast）和高端级（Gemini 3 Pro）选择的策略，正是为了让开发者不需要转向其他平台，而对大多数用例来说，这一策略确实奏效了。

质量基准也值得更仔细地审视。LM Arena Elo 排名衡量的是头对头比较中的整体用户偏好，但不能反映特定任务的性能。Gemini 3 Pro Image 在图片内文字渲染方面表现出色，使其成为信息图、带文案的营销材料以及任何包含可读文字设计的明确赢家。相比之下，Imagen 4 在写实风格场景生成和自然风景图像方面表现更好，其训练数据在这方面给了它优势。DALL-E 3 虽然定价更高（$0.04），但在复杂多元素场景的提示词遵循度方面可以说是最好的。"最佳"模型完全取决于你要生成什么内容，这就是为什么通过统一 API 访问多种模型是有价值的，无论你最常使用哪个单一模型。

你应该选择哪个方案？

在检视完所有定价数据和模型功能之后，决策归结为三个因素：你的月用量、是否需要图片编辑、以及你多快需要结果。与其让你自行权衡数十个变量，以下是开发者在选择 Gemini 图像生成方案时最常见的四种场景的直接推荐。

如果你每天生成不超过 500 张图片，且处于原型开发或业余项目阶段，使用 Google AI Studio 的免费层级。Gemini 2.0 Flash 提供免费的图像生成，每日上限完全足够开发和测试使用。你不需要输入计费信息，且获得与付费层级相同的生成质量。主要限制是速率限制（大约每分钟 10-15 个请求）以及在免费层级服务条款下 Google 可能将你的数据用于改进其模型。对于原型开发和个人项目，这些取舍通常是可以接受的，当你准备好上线时可以迁移到付费方案。

如果你每月生成 500 到 5,000 张图片且需要成本效率，最佳选择取决于一个问题：你是否需要编辑功能？如果不需要，使用 Imagen 4 Fast，每张 $0.02。你的月账单将在 $10-$100 之间，且能享受 Google 基础设施的可靠性而无需第三方依赖。如果需要编辑，通过 Batch API 使用 Gemini 2.5 Flash Image，每张 $0.0195。24 小时的等待换取 50% 的折扣是很划算的，而且实际上大多数批处理作业在 2-4 小时内完成。在这个用量下，你花在批处理上的月费为 $10-$98，与 Imagen 4 Fast 大致相同，同时保留了完整的编辑功能。

如果你每月生成 5,000 到 50,000 张图片，需要在成本和灵活性之间取得平衡，采用优化部分描述的混合路由策略。将非紧急工作通过 Batch API 处理，纯生成任务通过 Imagen 4 Fast 处理，实时编辑任务通过第三方服务商处理。这种方法为每个请求优化了最便宜的合适端点，可以将你的平均每张图片成本降至 $0.022-$0.025。在每月 50,000 张的情况下，混合方式的费用约为 $1,100-$1,250，而纯 Batch API 为 $1,950，标准 Flash 定价则为 $3,900。实现复杂度不高，本质上就是一个 if-else 路由函数，年度节省可达 $10,000-$30,000，具体取决于你的请求组合。

如果你每月生成超过 50,000 张图片，你应该联系 Google Cloud 获取 Vertex AI 企业定价。在这个用量下，Google 提供协商费率，甚至可以低于公开的批处理定价，还附带专属支持、SLA 保障（99.9% 可用性）以及受监管行业所需的合规认证。自助式 Gemini API 在这个规模下仍然可用，但 Vertex AI 增加了预配置吞吐量（保证容量而非尽力而为）、私有端点和数据驻留控制等企业客户通常需要的功能。在月生成量达到 100,000+ 张时，即使每张图片仅节省 $0.005，通过协商费率也意味着每月 $500 或更多的节省，这使得联系 Google 销售团队并协商定制协议的努力完全值得投入。

无论你属于哪个层级，有一个原则普遍适用：绝不为可以走 Batch API 的工作支付标准定价。50% 的折扣太大了，不容错过，而 24 小时的处理窗口对大多数非交互式用例来说也足够宽裕。即使你只有 30% 的图像生成任务可以容忍批处理，仅此一项就能在零质量影响的情况下将你的整体支出降低 15%。首先审计你当前的图像生成请求，识别哪些不需要实时交付，然后将这些请求路由到批处理端点，作为你在探索更复杂策略之前的第一个优化步骤。

快速上手 — 生成你的第一张低价图片

使用最便宜的 Gemini 图像方案上手不到五分钟即可完成。你需要一个 Google API 密钥（可从 Google AI Studio 免费获取）和 Google GenAI Python 包。以下是使用 Imagen 4 Fast 以 $0.02 生成第一张图片的最快路径：

python
# Install: pip install google-genai
from google import genai

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

# Generate with Imagen 4 Fast (\$0.02/image)
response = client.models.generate_images(
    model="imagen-4.0-fast-generate-001",
    prompt="A serene Japanese garden with a red bridge over a koi pond, "
           "morning light filtering through maple trees, photorealistic",
    config={"number_of_images": 1}
)

response.generated_images[0].image.save("garden.png")
print("Image saved! Cost: ~\$0.02")

对于 Gemini 2.5 Flash Image，它支持生成和编辑，标准价 $0.039/张（或通过 Batch 仅需 $0.0195），代码使用标准的内容生成端点：

python
from google import genai

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

# Generate with Gemini 2.5 Flash Image (\$0.039/image standard)
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    contents="Generate a minimalist logo for a coffee shop called 'Bean & Brew' "
             "with warm earth tones and a hand-drawn style"
)

# Extract and save the image from the response
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, "inline_data"):
        with open("logo.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
        print("Image saved! Cost: ~\$0.039")

代码的关键区别在于，Imagen 模型使用 generate_images 方法，而 Gemini 模型使用标准的 generate_content 方法。两者都能返回图片，但 Gemini 方式还支持混合文本和图片输出、通过多轮对话进行图片编辑以及参考图输入以保持风格一致性。如果你只需要文本到图片的生成且想要最低成本，Imagen 4 Fast 方式更简单也更便宜。如果你预计未来需要编辑或多模态功能，请从 Gemini 2.5 Flash Image 开始，这样后续无需重构。

以上两个代码示例都假设你已在 Google AI Studio 中设置了计费。如果未启用计费，你将被限制在免费层级，该层级仅涵盖 Gemini 2.0 Flash 的图像生成，不包括 Imagen 4 或更新的 Gemini 2.5 Flash Image 模型。

对于生产应用，你需要针对最常见的故障模式添加适当的错误处理。当你超过速率限制时，API 返回 429 状态码，正确的响应是实施指数退避而非立即重试。Google 的图像生成速率限制与文本生成限制是分开的，因此触发图像速率限制不会影响你的文本 API 调用。典型的模式是在收到 429 响应后从 1 秒延迟开始，每次后续重试将延迟翻倍，最高 60 秒，在 5 次尝试后放弃。对于 Batch API，错误在批处理作业结果中报告而非作为 HTTP 状态码，因此你需要在批处理完成时逐一检查每个结果。

提示词工程对成本效率也有直接影响，因为它减少了获得满意结果所需的重新生成次数。Google 自身的文档建议用自然语言描述场景而非使用关键词列表，并为写实图片指定摄影术语（相机角度、镜头类型、光线），或为艺术风格的输出指定插画风格（线条粗细、阴影、配色方案）。一个精心设计的提示词在第一次尝试就产生可用图片，成本为 $0.02。一个模糊的提示词需要三次尝试才能得到满意结果，成本为 $0.06，实际每张图片费用增加了两倍。在提示词模板和测试上投入时间，比任何定价优化都更能降低你的长期生成成本。

让每一分钱都花在刀刃上

2026 年的低价 Gemini 图像生成领域提供了前所未有的丰富选择，而它们之间的定价差距足以影响你产品的单位经济效益。核心结论很直接：Imagen 4 Fast 以 $0.02/张和 Gemini 2.5 Flash Batch 以 $0.0195/张是两个最便宜的官方方案，各有不同的取舍。Imagen 4 为纯生成工作流提供了最简单、最便宜的路径。Gemini Flash Batch 以相匹配的价格增加了编辑功能，代价是牺牲实时响应能力。

AI 图像生成 API 的市场持续快速演进。自 2025 年初以来，Google 已推出三款新的具有图像生成能力的模型（Gemini 2.5 Flash Image、Gemini 3 Pro Image 和 Imagen 4），每一款都扩展了开发者可用的性价比区间。趋势明显朝着更低的价格和更多选择发展，这意味着本指南中描述的成本优化策略随着时间推移会变得更有价值，因为新的、更便宜的模型出现后可以直接嵌入混合路由配置而不改变整体架构。持续关注定价变动和新模型发布，确保你始终使用最便宜的合适方案，而不是因为惯性而多付溢价。

对于今天正在构建产品的开发者，可行动的步骤很清晰。从免费层级开始进行开发和测试。当你准备好扩展时，对纯生成工作流选择 Imagen 4 Fast，对需要编辑功能的工作流选择 Gemini Flash Batch。如果你需要实时生成并希望省钱，第三方服务商以 $0.025/张提供比标准定价低 36% 的折扣。如果你每月处理超过 10,000 张图片，实施混合路由策略为每个请求优化最便宜的合适端点。最贵方案（$0.039 标准定价）与最便宜组合策略（平均 $0.02）之间的差距是 49% 的成本降低，这随着你生成的每张图片而不断累积。在规模化运营中，这就是图像生成功能消耗预算与支撑业务之间的区别。