最便宜的 Gemini 图像生成 API：2026 完整定价指南（最高省 90%）

Google 的 Imagen 4 Fast API 每张图像仅需 $0.02，是截至 2026 年 2 月最便宜的官方 Gemini 图像生成选项。但这远不是省钱的唯一途径。在完全免费的 Google AI Studio 方案、Batch API 自动 50% 折扣以及第三方服务商提供 Nano Banana Pro 低至 $0.05/张的选项之间，开发者拥有比以往更多的降本选择。本指南梳理了每一条定价路径，帮你找到最匹配预算和用量需求的方案。

要点速览

如果你赶时间，以下是"最便宜的 Gemini 图像生成 API 是什么"的快速答案：

最便宜的付费选项是 Imagen 4 Fast，每张仅 $0.02。如果想零成本生成图像，Google AI Studio 的免费方案支持 Gemini 2.0 Flash 图像生成，但有每日限额。如果你可以等待最长 24 小时的处理时间，Batch API 能将任何模型的价格直降 50%。

Gemini 图像 API 完整定价 —— 所有模型、所有档位

要理解 Gemini 图像生成的定价，首先需要知道 Google 通过 API 提供了两大截然不同的图像生成产品线：Gemini 多模态模型（作为对话式 AI 的一部分生成图像）和 Imagen 模型（专用图像生成引擎）。每个产品线包含多个不同价位的模型，最便宜与最贵之间相差 12 倍。弄清这个区别是优化成本的第一步。

Gemini 多模态图像模型将文本理解与图像生成相结合。Gemini 2.5 Flash Image（也称为 Nano Banana）是主力选项，每张 1024x1024 图像售价 $0.039，每次生成消耗 1,290 个输出 token（Google AI 定价页面，2026 年 2 月）。它的高端版本 Gemini 3 Pro Image（即 Nano Banana Pro）凭借高级推理能力和文字渲染功能提供更出色的画质，但价格也大幅提高：1K-2K 分辨率每张 $0.134，4K 分辨率每张 $0.24。Pro 模型支持多达 14 张参考图像以保持角色一致性，可生成高达 4096x4096 像素的图像，这为其在专业场景下的高端定价提供了合理依据。

在 Imagen 方面，Google 提供了第四代专用图像模型的三个档位。Imagen 4 Fast 以每张 $0.02 的价格领跑，是最便宜的官方选项 —— 比 Gemini 2.5 Flash 低 49%，比 Gemini 3 Pro 低 85%。Imagen 4 Standard 每张 $0.04，Imagen 4 Ultra 每张 $0.06 可获得最高画质输出。所有 Imagen 模型默认生成 1024x1024 图像（Google AI 定价页面，2026 年 2 月）。

以下是所有模型并列的完整定价矩阵：

一个关键细节：输入 token 与输出 token 是分开计费的。当你向任何 Gemini 图像模型发送文本提示词时，输入成本约为每次请求 $0.0011（560 个 token）。对大多数场景来说这微不足道，但在超高用量下会累积 —— 仅输入侧每千次图像生成就约 $1.10。

基于 token 的定价模型可能会让习惯了 Midjourney 或 DALL-E 固定单张价格的开发者感到困惑。实际运作方式是这样的：Google 根据生成图像时消耗的输出 token 数量收费，而非固定的单张费用。以 Gemini 2.5 Flash 为例，每张 1024x1024 图像恰好消耗 1,290 个输出 token，按每百万输出 token $0.30 的费率计算，折合每张 $0.039。Gemini 3 Pro Image 的输出 token 数因分辨率而异：1K-2K 图像为 1,120 个 token，4K 图像为 2,000 个 token，输出价格为每百万 token $0.12。理解这套 token 计算方式对准确预估成本至关重要 —— 这也意味着如果 Google 调整每百万 token 的费率，你的单张成本会自动跟着变化。

另一个值得关注的定价考量是宽高比的灵活性。所有 Gemini 图像模型都支持九种不同的宽高比（1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9 和 21:9），无论选择哪种比例，费用都保持不变。这很重要，因为更宽或更高的图像并不比方形图像更贵 —— 使用 Gemini 2.5 Flash 时，1K 分辨率的 16:9 横版图像与 1:1 方形图像的价格同为 $0.039。对于需要生成多种格式图像的应用（社交媒体缩略图、博客头图、竖版短视频封面），这种跨比例的统一定价相比按像素数计费的竞争对手具有明显优势。

免费图像生成 —— 如何不花一分钱开始

对于想在投入预算之前先试水的开发者，Google 提供了几条真正免费的 Gemini 图像生成路径。最容易上手的是 Google AI Studio，它提供带有每日速率限制的免费 API 访问。截至 2026 年 2 月，Gemini 2.0 Flash 在 Google AI Studio 所有可用区域完全免费开放（Google AI 定价页面，2026 年 2 月）。这意味着你可以以零成本生成图像，不过速率限制会阻止高用量的生产级使用。

免费方案的实际限制值得仔细关注，尤其是在 Google 于 2025 年 12 月下调配额之后。在 2025 年 12 月 7 日之前，免费用户享有相当高的限额，但 Google 大幅削减了所有模型的每日请求配额。对于使用 Imagen 模型的图像生成，免费用户仅限每分钟 2 张图像（IPM），这使得不升级付费方案的情况下批量图像生成几乎不可能（Google 速率限制页面，2026 年 2 月）。如果你每天测试需要超过几张图像，很快就会触碰这些上限。关于这些限制的更深入分析，可以查看我们的 Gemini API 免费方案限制完整指南。

除了 API 免费方案之外，Google 的订阅计划提供了另一个角度。Google AI Pro 每月 $19.99 包含每天 100 张 Nano Banana Pro 图像（每月约 3,000 张），Google AI Ultra 每月约 $30 将限额提升至每天 1,000 张（IntuitionLabs 对比，2026 年 2 月）。对于每月生成量低于 3,000 张的开发者来说，AI Pro 订阅实际上可能比 API 按量付费更便宜 —— 同等用量下固定 $19.99 对比 Imagen 4 Standard 费率的 $39。不过，订阅访问是通过消费者界面而非 API 进行的，这限制了集成选项。

免费使用的最佳定位是原型开发和开发阶段。在应用构建阶段，免费方案提供了足够的容量来测试提示词工程、验证图像质量、迭代集成代码，然后再决定是否升级到付费 API。一旦进入生产环境，切换到付费方案非常简单，因为 API 端点和参数完全相同。

还值得注意的是"免费"在商业使用权方面的含义。通过 Google API 生成的图像 —— 无论是免费方案还是付费方案 —— 都拥有完整的商业使用权。在产品、营销材料或客户交付物中使用 Gemini 生成的图像不需要额外的许可费或署名要求。这在所有 Google AI 图像生成模型中保持一致，相比需要单独商业许可证的服务来说是一个重要的成本优势。唯一的限制是 Google 的标准内容政策，禁止生成某些类别的有害或欺骗性内容。对于合法的商业用途，免费方案是一个真正没有附加条件的起点，让你在投入付费容量之前完整验证整个使用场景。

月度成本计算器 —— 100 到 100,000 张图像到底花多少钱

单张价格只能说明部分问题。开发者真正需要知道的是，在预期用量下每月账单会是什么样。以下表格按四个常见用量档位拆解费用，涵盖所有主要 Gemini 图像生成模型，并在可用时包含 Batch API 折扣。

低用量：100 张/月

中用量：1,000 张/月

高用量：10,000 张/月

企业用量：100,000 张/月

从这些数字中可以发现几个规律。在企业用量级别（每月 100,000 张以上），Imagen 4 Fast 和 Gemini 3 Pro 4K 之间的差距非常惊人：每月 $2,000 对比 $24,000。在大规模场景下选错模型，每年可能多花 $264,000 的冤枉钱。Batch API 在高用量下也变得越来越有吸引力 —— 每月使用 Gemini 2.5 Flash 生成 100,000 张图像时，批量处理相比标准定价每年可节省 $23,400。对于 24 小时周转时间可以接受的应用（内容流水线、营销素材生成、数据集创建），Batch API 基本就是白送的省钱机会。

模型之间的成本交叉点对预算规划很有价值。如果你每月生成 1,000 张图像，需要 Gemini 3 Pro 的画质但承受不了每月 $134，Batch 方案 $67 的价格已经接近 1,000 张 Imagen 4 Standard 的费用（$40）。Batch 模式下 Gemini 3 Pro 相比 Imagen 4 Standard 仅贵 67% —— 对于显著更好的画质、文字渲染能力以及使用参考图像保持角色一致性来说，这是一个合理的溢价。

对于刚开始使用 Gemini 图像生成的团队，一个实用的预算方法是：开发阶段使用免费方案，初始生产部署使用 Imagen 4 Fast 每月预算 $20-50，随着用户群增长再升级到 Gemini 2.5 Flash 或批量处理。大多数应用在图像质量成为竞争差异化因素之前都不需要 Gemini 3 Pro —— 到那时，收入应该能够轻松支撑更高的单张成本。

5 种经过验证的方法，最高可削减 80% 的 Gemini 图像 API 成本

按标准单价使用 Gemini 图像生成是最贵的方式。以下每种策略都已根据 Google 当前定价结构验证，可以叠加使用以实现最大节省。单一技巧可降低 50%，多种方法组合使用时可超过 80%。

策略 1：使用 Batch API 立省 50%

Google 的 Batch API 对所有 token 价格提供固定 50% 的折扣，代价是 24 小时的处理窗口而非实时返回结果。对于不需要即时输出的图像生成工作负载 —— 内容流水线、营销素材、数据集创建 —— 这是目前影响最大的单一降本手段。Gemini 2.5 Flash 从每张 $0.039 降至 $0.0195，Gemini 3 Pro（1K-2K）从每张 $0.134 降至 $0.067。

以下是一个可运行的 Python 批量图像生成示例：

python
import google.generativeai as genai
import json

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")


requests = []
for i, prompt in enumerate(your_prompts):
    requests.append({
        "custom_id": f"img-{i}",
        "model": "gemini-2.5-flash-image",
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
        }
    })

# Submit batch job (processes within 24 hours)
batch = genai.batches.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    requests=requests
)
print(f"Batch ID: {batch.name}, Status: {batch.state}")

Batch 方式非常适合任何可以将图像生成请求排队并异步处理结果的工作流。电商产品图片、社交媒体内容日历和 AI 训练数据集都是理想的候选场景。在实际生产中，许多团队发现 60-80% 的图像生成工作负载可以转移到批量处理，而不影响用户体验。例如，内容管理系统可以在非高峰时段排队所有文章配图，第二天早上编辑就能拿到成品 —— 成本只有实时生成的一半。

24 小时的批量处理窗口听起来很长，但 Google 通常处理得快得多。实际上，大多数批量请求在 2-6 小时内完成，不过没有更快交付的 SLA 保证。50% 折扣统一适用于所有 token 成本，包括输入和输出 token，因此无论提示词复杂度或图像分辨率如何，节省都是一致的。对于每月生成超过 5,000 张图像的团队来说，仅 Batch API 一项就足以证明实现异步处理的工程投入是值得的。

策略 2：根据质量需求选择合适的模型

并非每张图像都需要 4K 分辨率的 Gemini 3 Pro。Imagen 4 Fast 每张 $0.02 即可为缩略图、预览图和社交媒体内容提供可靠的画质。Gemini 2.5 Flash 每张 $0.039 能满足大部分通用需求。将 Gemini 3 Pro（$0.134-$0.24）仅留给真正需要高端画质的场景：专业营销素材、印刷级资产或需要精确文字渲染的图像。仅此一项决策就能在大多数应用中降低 85% 的成本，且画质损失几乎不可感知。

策略 3：优化分辨率选择

Gemini 3 Pro 的定价因分辨率而有巨大差异。1K 图像 $0.134 对比 4K 图像 $0.24，加价幅度达 79%，但像素数是 4 倍。除非你的应用确实需要 4096x4096 的输出（大幅面印刷、详细缩放功能），否则默认选择 1K 或 2K 分辨率可以显著降低成本。许多 Web 应用以 800-1200 像素宽度显示图像，即使 1K 分辨率也绰绰有余。

策略 4：使用第三方 API 服务商

对于处理大量请求的开发者，第三方 API 聚合服务商可以提供比 Google 官方定价更有意义的节省，尤其是 Gemini 3 Pro Image。像 laozhang.ai 这样的服务通过 OpenAI 兼容的 API 端点提供对 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）的访问。聚合商的优势不仅仅在于价格本身：多个 AI 服务商的统一计费、无最低承诺或预付费用、以及无需为每个服务商管理单独的 API 凭证即可在模型之间切换（Gemini、GPT、Stable Diffusion）。对于已经使用 OpenAI API 格式的团队来说，迁移本质上只是更换一个 base URL —— 请求和响应结构完全相同。

当你需要大规模访问 Gemini 3 Pro Image 时，第三方服务商尤其有价值。虽然 Google 官方 Nano Banana Pro 1K-2K 分辨率的价格是每张 $0.134，但聚合商通常提供有竞争力的费率，同时在后台处理速率限制管理、自动重试和模型故障转移。这意味着你的应用获得了更高的有效可用性，而无需自己构建复杂的重试逻辑。权衡在于你引入了对第三方服务的依赖，因此在将生产流量接入之前值得评估其正常运行时间保证和数据处理策略。

策略 5：实施智能缓存和提示词优化

如果你的应用反复生成类似的图像（产品变体、基于模板的内容、同一视觉的本地化版本），缓存已生成的图像可以完全消除冗余的 API 调用。对提示词文本做一个简单的哈希值即可作为缓存键，与图像 URL 或 base64 数据一起存储在数据库或 CDN 中。对于提示词重复率哪怕只是中等程度的应用，缓存就能在不进行任何服务端改动的情况下将有效 API 成本降低 20-40%。

除了缓存之外，提示词优化本身也间接影响成本。更短、更精确的提示词能在第一次尝试时就生成更好的结果，减少重新生成的需求（而重新生成会让你的成本翻倍）。Gemini 3 Pro Image 的"思考"模式在交付最终结果之前会在内部生成最多两张中间图像来测试构图 —— 这些中间图像计入输出 token 数量。编写清晰、具体的提示词以最小化思考迭代次数，可以让你的有效成本更接近单张基准价。通过实验提示词模板并将最有效的模板保存为可复用资产，是在应用扩展过程中控制成本的简单而有力的方法。

Gemini 对比 OpenAI —— 哪个图像 API 真的更便宜？

在 Google 和 OpenAI 之间为图像生成做选择时，开发者面临着一个微妙的定价格局。两个平台都不是在所有情况下都更便宜 —— 谁更划算取决于你具体的质量档位、用量以及是否能使用批量处理。以下是截至 2026 年 2 月的实际数字对比。

在入门级别，OpenAI 的 GPT Image 1 Mini 低画质版每张仅 $0.005，是两个平台中最便宜的选项（IntuitionLabs 对比，2026 年 2 月）。Google 最便宜的选项 Imagen 4 Fast 每张 $0.02，在绝对最低价格区间贵了 4 倍。不过，OpenAI "低"画质设置下的质量有明显下降 —— 图像适合做占位图和预览图，但不适合生产级内容。

加入批量处理因素后，对比变得更加有趣。Google 的 Batch API 折扣（半价）在 OpenAI 那边没有直接对应的方案。这意味着 Batch 模式下的 Gemini 2.5 Flash 每张 $0.0195 在价格上已经逼近 OpenAI 的 GPT Image 1 低画质版（$0.011 仍然更便宜，但画质差距明显缩小）。对于中等画质的生产级图像来说，Google 的 Batch 定价提供了市场上最佳的性价比。

在免费方案的便利性方面，Google 也胜出。Google AI Studio 为图像生成提供了带有每日限额的免费 Gemini 2.0 Flash 访问，而 OpenAI 的免费 ChatGPT 方案将用户限制在通过消费者界面每天约 2-3 张图像，且没有 API 访问权限。对于需要 API 级免费测试的开发者来说，Google 是明确的首选。如果你在更广泛地评估两个平台，我们的 AI 图像 API 全面对比 还涵盖了 Stable Diffusion 和 DALL-E 等更多服务商。

在定价之外，几个技术差异也影响着性价比的计算。Google 的 Gemini 模型支持多轮对话式图像生成，用户可以通过后续提示迭代优化图像而无需从头开始。OpenAI 的 GPT Image 1 也支持编辑，但使用不同的范式。Google 在单次请求中支持多达 14 张参考图像（6 张物体参考 + 5 张人物参考），这是 OpenAI 无法匹敌的，使 Gemini 3 Pro 成为角色一致性工作流的明确首选 —— 在 OpenAI 平台上复制这一能力需要昂贵的变通方案。

免费方案的差异在战略上也很重要。Google 通过 Google AI Studio 提供 API 级的免费访问，让开发者以零成本测试完整的集成流水线。OpenAI 的免费方案仅限于 ChatGPT 的消费者界面，没有 API 访问权限，迫使开发者从集成工作的第一天起就必须花钱。对于评估两个平台的初创公司和独立开发者来说，这使 Google 成为风险更低的起点 —— 你可以在花一分钱之前构建并测试整个图像生成功能。

实用建议：使用 OpenAI GPT Image 1 Mini 满足超低价、低画质需求（社交媒体缩略图、聊天头像）。使用 Google Imagen 4 Fast 或 Gemini 2.5 Flash（Batch）满足大规模生产级画质需求。仅在需要 4K 分辨率或高级功能（如参考图像一致性和文字渲染）时才使用 Gemini 3 Pro。如需涵盖 Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL-E 等更多服务商的最全面分析，我们的 最佳 AI 图像模型对比 在画质基准测试方面有更深入的内容。

该选哪个 Gemini 图像模型？（决策指南）

从六个不同的图像生成模型中选择听起来很复杂，但你的使用场景会迅速缩小范围。决策归结为三个因素：画质要求、延迟容忍度和预算限制。以下是基于常见开发者场景的实用框架。

个人项目和个人应用，从 Google AI Studio 的免费方案（Gemini 2.0 Flash）开始。不用花钱，画质对非商业用途来说足够好，你可以不花一分钱就搭建起整个图像生成流水线。当你准备突破测试限制时，升级到 Imagen 4 Fast，每张 $0.02 —— 最便宜的付费选项，依然能提供生产级的可接受画质。

初创公司和 SaaS 应用，每月生成 1,000-10,000 张图像时，Gemini 2.5 Flash 是理想的平衡点。每张 $0.039（使用批量处理时 $0.0195），在保持成本可控的同时提供比 Imagen 4 更好的画质。该模型支持对话式图像生成，用户可以通过多轮交互迭代优化结果 —— 这对面向消费者的应用来说是一项有价值的功能。关于速率限制如何影响生产规划的更多信息，请参阅我们的 Gemini API 速率限制指南。

企业和专业用途，需要最高画质输出时，Gemini 3 Pro Image 是唯一选择。其高级推理能力、支持多达 14 张参考图像以及 4K 分辨率输出，为专业营销、电商产品摄影和品牌资产创建提供了合理的高端定价支撑。尽可能使用批量处理将单张成本降至 $0.067（1K-2K）或 $0.12（4K）。关于 Gemini 3 Pro 功能和响应时间的详细基准测试，请查看我们的 Gemini 3 Pro Image 定价与速度测试。

大规模内容流水线（AI 生成的数据集、自动化营销、内容工厂），Batch API 是不可或缺的。将 Gemini 2.5 Flash 与批量处理结合，以每张 $0.0195 的价格和 24 小时周转时间获得最低的质价比。如果你的月用量超过 50,000 张，通过 laozhang.ai 等平台的第三方服务商可以通过聚合定价进一步降低成本，同时保持相同的模型访问权限。

一个经常被忽视的考量是模型之间的迁移成本。Google 的 API 设计使得在 Imagen 和 Gemini 模型之间切换相对轻松 —— 端点会变化，但认证、SDK 和响应处理保持一致。这意味着你可以从最便宜的选项开始（Imagen 4 Fast 每张 $0.02），之后再升级到 Gemini 2.5 Flash 或 Gemini 3 Pro 而无需重写集成代码。实用建议是在构建应用时将模型作为一个可通过配置而非代码更改的参数，这样你就能灵活地优化成本而不增加工程开销。

以下是快速参考决策矩阵：

快速开始 —— 5 分钟内生成你的第一张图像

设置 Gemini 图像生成只需几个步骤。以下是使用 Python（AI API 集成最常用的语言）的完整教程。同样的原理适用于通过 Google 官方 SDK 使用的 JavaScript、Go 和 Java。

首先，从 Google AI Studio 获取你的 API 密钥。导航到 API 密钥部分，点击"Create API Key"，然后选择你的 Google Cloud 项目。密钥立即生效，默认拥有免费方案访问权限。

安装 Google Generative AI SDK：

bash
pip install google-generativeai

使用以下最简 Python 脚本生成你的第一张图像：

python
import google.generativeai as genai
import base64

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# Use Imagen 4 Fast for cheapest generation (\$0.02/image)
model = genai.GenerativeModel("imagen-4-fast")

response = model.generate_images(
    prompt="A serene mountain landscape at sunset with reflections in a lake",
    number_of_images=1
)

# Save the generated image
for i, image in enumerate(response.images):
    with open(f"output_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(image._pil_image.tobytes())
    print(f"Image saved: output_{i}.png")

对于 Gemini 多模态图像生成（对话式风格）：

python
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash-image")

response = model.generate_content(
    "Create an image of a modern tech startup office with natural lighting",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]
    )
)

# Extract image from response
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, 'inline_data'):
        image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data)
        with open("gemini_output.png", "wb") as f:
            f.write(image_data)
        print("Image saved: gemini_output.png")

两个示例都生成 1024x1024 的图像。Imagen 模型更快且更便宜（$0.02 对比 $0.039），而 Gemini 模型支持多轮对话以迭代优化。根据你需要简单的提示词到图像生成还是交互式图像编辑能力来选择。

首次集成的几个实用提示：使用 Gemini 模型生成图像时，务必显式设置 responseModalities。如果不指定 ["IMAGE"] 或 ["TEXT", "IMAGE"]，模型会默认只输出文本，无论你的提示词如何都不会生成图像。所有生成的图像都包含 Google 嵌入的 SynthID 水印用于识别 —— 这对人眼不可见但可被自动化工具检测，且无法通过 API 禁用。该水印不影响视觉层面的图像质量。

对于生产部署，请在图像生成调用周围实现适当的错误处理。常见的失败模式包括速率限制错误（429 状态码，尤其是在免费方案上）、内容策略拒绝（模型拒绝违反 Google 使用政策的提示词）以及高峰期偶尔出现的 503 过载错误。一个简单的指数退避重试（3 次尝试）可以优雅地处理大多数瞬态故障。如果你在构建面向用户的应用，考虑异步生成图像并显示加载状态，而不是阻塞用户界面，因为生成通常需要 3-15 秒，具体取决于模型和当前服务器负载。

常见问题

Gemini 图像生成 API 是免费的吗？

部分免费。Google AI Studio 提供了带有每日速率限制的免费 Gemini 2.0 Flash 图像生成访问。在 2025 年 12 月的配额下调后，免费方案的 Imagen 模型限制为每分钟 2 张图像。对于需要更高用量的生产用途，你需要升级到付费方案，其中最便宜的选项是 Imagen 4 Fast，每张 $0.02。

使用 Gemini API 生成图像最便宜的方式是什么？

付费使用中，Imagen 4 Fast 每张 $0.02 是最便宜的官方选项。零成本方案请使用 Google AI Studio 的免费方案。性价比最高的选项是 Gemini 2.5 Flash 配合 Batch API，每张 $0.0195，以良好画质提供半价优惠 —— 只需接受最长 24 小时的处理时间。

Gemini 图像 API 定价和 DALL-E 相比如何？

OpenAI 最便宜的选项（GPT Image 1 Mini 低画质版）每张 $0.005 起，比 Google 最便宜的 $0.02 更低。但 Google 提供了 OpenAI 没有的免费方案和 50% 的 Batch 折扣。在中端到高端画质档位，Google 通常更便宜：Gemini 3 Pro $0.134 对比 GPT Image 1 高画质版 $0.167。如需所有图像 AI 服务商的详细对比，请参阅我们的 AI 图像生成 API 对比指南。

Batch API 可以用于图像生成吗？

可以。Batch API 支持 Gemini 2.5 Flash Image 和 Gemini 3 Pro Image。将图像生成请求作为批量任务提交，Google 在 24 小时窗口内处理，所有 token 价格享受统一 50% 折扣。这是非实时图像生成工作流最具成本效益的方式。

有哪些分辨率选项，它们如何影响定价？

Imagen 4 系列模型以固定费率生成 1024x1024 图像。Gemini 2.5 Flash 同样生成 1024x1024 图像。Gemini 3 Pro Image 支持 1K（1024x1024）、2K（2048x2048）和 4K（4096x4096）分辨率，其中 4K 档位价格更高：1K-2K 为 $0.134，4K 为 $0.24。始终使用满足需求的最小分辨率 —— 4K 相比 1K-2K 的溢价高达 79%，而大多数用户在屏幕上根本察觉不到差异。

哪个模型的性价比最高？

对大多数场景而言，Gemini 2.5 Flash Image 以每张 $0.039（Batch 模式 $0.0195）提供了最佳的质价比。它能生成画质良好的对话式图像，支持多轮优化，满足大部分商业需求。只有在需要精确文字渲染、跨多张图像保持角色一致性或 4K 分辨率输出时，才需要升级到 Gemini 3 Pro。