Gemini 3 Pro 图片 API 每张图片成本：2026 完整定价指南与计算器

通过 Gemini 3 Pro Image API 生成图片的精确成本为：标准 1K-2K 分辨率下每张 $0.134，4K 分辨率下每张 $0.24。这是基于 Google 的 token 定价模型计算的，其中图片输出 token 的费率为 $120/百万 token（ai.google.dev，2026 年 2 月）。Google 最便宜的图片生成选项是 Imagen 4 Fast，仅需 $0.02/张；而 Batch API 可在任何模型上享受 50% 折扣，将 Gemini 3 Pro 的成本降至 $0.067/张。如果你在跨平台比较，GPT Image 1 Low 起价仅 $0.011/张，不过图片质量差异显著。本指南将带你了解精确的 token 计算方式，对比全部六个 Google 图片模型以及三个主要竞品，并提供从 100 到 100,000 张图片的现成月度成本预测。

要点速览

Gemini 3 Pro Image API 使用基于 token 的定价模式，如果你之前使用的是 DALL-E 或 Midjourney 等按张计费的服务，可能会觉得比较复杂。以下是核心要点：每张以 1K-2K 分辨率生成的图片消耗 1,120 个图片输出 token，Google 对图片输出 token 的收费标准为 $120/百万 token，折算下来每张图片 $0.134。在 4K 分辨率下，token 消耗量增加到 2,000 个，成本提升至每张 $0.24。Batch API 可以将这些价格减半，但需要接受 24 小时的处理窗口。对于预算敏感的项目，Imagen 4 Fast 仅需 $0.02/张，采用按张固定价格计费，比 Gemini 3 Pro 便宜 85%。Gemini 2.5 Flash Image 则处于中间位置，$0.039/张，在 Gemini 品质和成本效率之间取得了良好平衡。免费额度仅适用于 Gemini 2.0 Flash，限额为每天 1,500 张图片，因此 Gemini 3 Pro Image 没有免费使用额度。

Gemini 3 Pro Image 基于 Token 的定价机制详解

理解 Gemini 3 Pro Image 的定价模型，需要掌握一个让大多数开发者都会犯错的关键区别：Google 对文本输出 token 和图片输出 token 收取不同的费率，而且差距整整十倍。根据 Gemini API 官方定价页面（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月），Gemini 3 Pro 在 200K 上下文以内的文本输出 token 费率为 $12/百万 token，而图片输出 token 费率为 $120/百万 token。这个 10 倍的差价是理解 Gemini 图片生成成本最重要的关键点，搞错了意味着你的预算估算会偏差十倍。

每张图片的 token 消耗量取决于你请求的分辨率。在标准 1K-2K 分辨率下，每张生成的图片恰好消耗 1,120 个图片输出 token。在更高的 4K 分辨率级别下，token 消耗增加到每张 2,000 个。这些是固定值，不会因图片内容或复杂度而变化。一旦你知道了正确的费率，计算就非常简单：将 token 数量乘以图片输出费率再除以一百万。对于标准分辨率图片，计算结果为 1,120 乘以 $120 再除以 1,000,000，等于每张 $0.1344，通常四舍五入为 $0.134。

那个让你多花 10 倍钱的常见错误

许多开发者甚至一些定价对比文章都犯了一个严重错误：在计算图片生成成本时使用了文本输出 token 的费率。如果你用 $12/百万的文本输出费率而不是 $120/百万的图片输出费率，你会算出 1,120 token 乘以 $12 除以 1,000,000，得到仅 $0.013/张。这个价格看起来便宜得不可思议，但实际上差了十倍。真正的成本是 $0.134/张，这才是你在账单上看到的数字。之所以会产生这种混淆，是因为 Gemini 3 Pro 模型同时处理文本和图片输出，而定价页面上两种费率都有列出。在计算图片生成成本时，一定要找到专门标注为"Image output"的那一行。

输入 token 也会产生费用，不过占比较小。Gemini 3 Pro 的文本输入费率为 $2.00/百万 token，根据提示词长度，通常每张图片增加 $0.001 到 $0.003 的成本。如果你发送图片作为输入（用于编辑或转换），该输入图片消耗 560 个输入 token，按 $2.00/百万的输入费率计算，大约增加 $0.0011/张。在大多数工作流中，输入 token 的成本不到总成本的 2%，可以安全地当作舍入误差忽略，但在高调用量下确实会累积，应该纳入生产环境的预算预测中。

分辨率与成本：1K-2K vs 4K

分辨率的选择对成本有显著影响。一张 4K 图片消耗 2,000 个 token，成本为 $0.24，比标准 1K-2K 图片的 $0.134 贵了大约 79%。在默认选择 4K 之前，考虑一下你的使用场景是否真的需要。对于社交媒体缩略图、邮件营销素材以及中等尺寸显示的网页内容，1K-2K 分辨率已经绰绰有余。4K 生成应该保留给首屏大图、印刷材料或用户会放大查看细节的应用场景。仅这一个分辨率决策就能将你的月度账单减少近一半，而在大多数部署场景中不会产生任何可见的质量差异。

所有 Google 图片模型完整单张成本一览

Google 目前通过其 API 生态系统提供六个不同的图片生成模型，每个模型在质量与成本的光谱上占据不同的位置。全面了解这一格局可以避免一个常见错误：当一个更便宜的模型完全能满足需求时，还默认使用 Gemini 3 Pro。以下是截至 2026 年 2 月所有可用模型的详细拆解，定价数据均经过 Google AI 官方定价页面（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing）验证。

Gemini 3 Pro Image（模型 ID：gemini-3-pro-image-preview）位于 Google 产品线的高端定位。它使用基于 token 的定价，图片输出 token 费率为 $120/百万。在 1K-2K 分辨率下，每张图片消耗 1,120 个 token，成本为 $0.134；4K 图片使用 2,000 个 token，每张 $0.24。该模型提供最高质量的图片生成，具有最精准的提示词跟随能力和照片级真实输出。Batch API 版本将两种价格分别降低一半至 $0.067 和 $0.12，对于非实时性工作负载来说更加经济实惠。如果你在使用该模型时遇到可用性问题，可以查看我们的 503 错误排查指南，其中涵盖了常见的解决方案。

Gemini 2.5 Flash Image（模型 ID：gemini-2.5-flash-preview-image-generation）使用不同的输出 token 费率，为 $30/百万 token，每张图片大约消耗 1,290 个 token。折算下来每张 $0.039，比 Gemini 3 Pro 便宜 71%，同时仍能提供不错的图片质量。对于许多不需要顶级照片级真实感的生产用例，Gemini 2.5 Flash 在 Gemini 家族中提供了最佳性价比。其较低成本主要来自更低的单 token 费率而非更少的 token 消耗，实际上它生成的 token 数量略多于 Pro 模型。

Imagen 4 系列：按张固定定价

Imagen 4 产品线使用了根本不同的定价结构：按张固定价格，无需任何 token 计算。Imagen 4 Fast 仅需 $0.02/张，是 Google 最便宜的图片生成选项，优势非常明显。Imagen 4 Standard 进阶到 $0.04/张，提供更好的质量和更详细的输出。Imagen 4 Ultra 作为顶配版本，$0.06/张，在 Imagen 家族中提供最高质量。三个模型都使用简单的按张计费，相比基于 token 的模型，成本预测变得极其简单。如果你想深入了解这些模型在实际场景中的性能对比，可以参阅我们的完整速度测试结果。

Imagen 和 Gemini 模型之间的核心权衡是灵活性与成本。Gemini 模型可以在对话上下文中处理文本和图片的双向输入/输出，支持通过自然语言指令进行图片编辑，并保持对话历史以便迭代优化。Imagen 模型则是纯粹的图片生成工具：你发送提示词，获得图片，没有对话或编辑功能。如果你的工作流程是简单的提示词到图片的生成，Imagen 4 Fast 以 $0.02/张的价格比 Gemini 3 Pro 节省了 85%。如果你需要对话式图片编辑或图片内文字渲染，那么在 Google 生态系统中 Gemini 模型是你的唯一选择。

5 个经过验证的策略，帮你节省 50-85% 的图片生成成本

了解了定价格局之后，下一步就是优化成本。无论你是为小项目生成几百张图片，还是为生产应用生成数十万张，以下五个策略都能大幅降低你的月度账单。从 Batch API 最直接的 50% 节省，到组合多种优化技巧时高达 85% 的节省，效果非常显著。

策略一：对非紧急工作负载使用 Batch API

Batch API 是最简单且影响最大的成本优化工具。Google 对所有通过 Batch API 处理的 API 调用提供固定 50% 的折扣，代价是需要接受 24 小时的处理窗口而非实时响应。对于 Gemini 3 Pro Image，这将 1K-2K 分辨率下的单张成本从 $0.134 降至 $0.067，4K 从 $0.24 降至 $0.12。盈亏分析非常简单：如果你的工作流程中有任何部分可以容忍 24 小时的延迟，就将这些请求路由到 Batch API。常见的适用场景包括后台批量目录图片生成、为未来营销活动创建素材、电商产品图的批量变体，以及任何预定义的内容管线。即使只有 30% 的图片可以通过批处理，你也能在总月度账单上节省 15%。以每月 50,000 张图片计算，这意味着超过 $1,000 的节省。

策略二：根据实际显示尺寸优化分辨率

4K 图片比 1K-2K 图片贵 79%，这代表了最容易获取的优化收益之一。大多数 Web 应用显示图片的有效分辨率远低于 4K，这意味着你在为用户根本看不到的像素买单。一张显示在 1080x1080 像素的社交媒体帖子图片，完全不需要 4K 生成。电商网格中的产品缩略图通常只显示 300-600 像素。即使是首屏横幅图片的显示宽度也很少超过 1920 像素。审核你所有图片实际显示表面的显示尺寸，你很可能会发现 1K-2K 分辨率能覆盖 90% 以上的使用场景。在网页显示尺寸下，质量差异微乎其微，但每张 $0.134 和 $0.24 之间的成本差距却非常实在。

策略三：避免重试和输入 Token 带来的隐性成本

生产系统不可避免地会遇到失败、安全过滤拒绝和质量相关的重试，这些都会将你的实际单张成本推高到名义费率之上。每次失败的生成尝试仍然会消耗输入 token，如果你在重试包含图片输入的提示词，那每张输入图片 560 个 token 的消耗会快速累积。每次请求都执行的系统提示词可能消耗 500-1,000 个输入 token，每次调用增加 $0.001-$0.002。在高峰时段 503 过载错误频发时，重试率可达 15%，你的有效单张成本会上升大约 5-10%。为缓解这一问题，应实施带抖动的指数退避来减少失败重试，尽可能缓存和复用成功的生成结果，保持系统提示词精简，并监控你的实际"每成功图片成本"指标而非仅看名义 API 费率。

策略四：为每个使用场景选择合适的模型

并非每张图片都需要 Gemini 3 Pro 的高端质量。在不同使用场景中采用有针对性的模型选择策略，可以在没有可见质量下降的情况下将平均成本降低 50-70%。关键洞察是：大多数应用生成的图片跨越了多个质量需求层级，将每次生成都当作高端请求处理是不必要开支最常见的来源。系统性地将你的质量需求映射到对应模型：使用 Imagen 4 Fast（$0.02）生成内部草稿、占位内容、快速原型，以及任何小尺寸显示或短暂浏览的图片。使用 Gemini 2.5 Flash（$0.039）生成标准生产内容、博客配图、社交媒体帖子和邮件营销视觉素材，这些场景需要不错的质量但不要求像素级的照片真实感。将 Gemini 3 Pro（$0.134）专门保留给首屏大图、面向客户的高端内容，以及需要在图片内精确渲染文字的硬性需求场景。在实践中，大多数生产应用会发现 60-80% 的图片可以路由到最便宜的层级而不产生任何用户可感知的质量影响，因为上下文和显示尺寸掩盖了模型之间的质量差异。这种分层方案意味着你只在真正需要的小部分图片上支付高端费率，大幅降低了混合平均单张成本。

策略五：考虑第三方 API 提供商以获取额外节省

第三方 API 聚合商可以通过汇集需求和争取批量折扣，以显著降低的价格提供相同的 Google 模型访问。例如，laozhang.ai 提供 Gemini 3 Pro Image 生成服务，每张图片大约 $0.05，相比官方的 $0.134 费率节省了 63%。这些提供商通常提供与现有代码兼容的统一 API 端点，意味着你可以以最小的集成工作量切换提供商。对于已经在寻找最便宜的 Gemini 图片 API 的团队来说，第三方提供商代表了可获得的最高百分比节省，不过你也应该在评估原始定价的同时考虑可靠性、速率限制和支持质量。

月度成本计算器：100 到 100,000 张图片

图片生成的预算规划需要的不仅仅是了解单张价格。利益相关者需要可以直接填入预算表格的月度金额，而这些数字会因模型选择和使用量的不同而产生巨大差异。以下表格在五个常见调用量级别上提供了所有主要模型的现成月度成本预测，涵盖实时 API 和 Batch API 定价。

在每月约 100 张图片的低调用量下，各模型之间的价格差异几乎可以忽略不计。Gemini 3 Pro 每月 $13.40，而 Imagen 4 Fast 仅需 $2.00。在这个规模下，模型选择应完全由质量需求驱动，而非成本考虑。即使是最贵的选项也不会给项目预算带来压力，因此成本优化的真正决策点从每月约 1,000 张图片开始，那时月度账单开始达到三位数。

当达到生产规模时，差异变得非常显著。在每月 10,000 张图片的调用量下，Gemini 3 Pro 的成本为 $1,340，而 Imagen 4 Fast 仅需 $200，每月差额 $1,140。在 50,000 张时，差距扩大到每月 $5,700（$6,700 对比 $1,000）。而在每月 100,000 张图片的规模下，Gemini 3 Pro 的成本为 $13,400，Imagen 4 Fast 为 $2,000，年度差额超过 $136,000。这些数字清楚地说明了为什么在大规模场景下，模型选择和 Batch API 的使用不再仅仅是技术偏好，而是至关重要的商业决策。

Batch API 值得高调用量用户的特别关注。在每月 100,000 张图片的规模下，从实时 Gemini 3 Pro 切换到 Batch Gemini 3 Pro 可以每月精确节省 $6,700，即每年 $80,400，而且图片质量完全相同。唯一的要求是你的管线能够适应 24 小时的处理窗口。对于大多数提前规划内容的内容生成工作流来说，这是一个非常划算的取舍。即使只是部分迁移，将 50% 的调用量转移到批处理，在 100,000 张图片的级别下每月也能节省 $3,350。

大规模场景下的输入 Token 成本

虽然输出 token 在成本中占主导地位，但输入 token 在高调用量下也会变得显著。一个典型的 50-100 token 的文本提示词，按 $2.00/百万的费率，每张图片大约增加 $0.0001-$0.0002，即使在每月 100K 的调用量下也可以忽略不计（总计不到 $20）。然而，如果你的工作流涉及图生图，每个请求包含一张输入图片（560 个 token），输入成本达到 $0.0011/张，在每月 100,000 张的规模下总计 $110。每次请求都执行的系统提示词又增加了一层成本：一个 500 token 的系统提示词在 100K 月调用量下每月增加 $100。在预算预测中纳入这些输入成本以获得完整的成本画面，特别是当你的平均提示词长度超过典型水平时。

你到底该用哪个模型？一个决策框架

选择合适的模型不仅仅是找到最便宜的选项。它是要将你的质量需求、功能需求和预算约束匹配到能为你的具体使用场景提供最佳价值的模型。以下决策框架将常见场景映射到推荐模型，消除模型选择中的猜测成分。

对于需要一致、干净产品照片且质量要求适中的电商产品图，Imagen 4 Standard 以 $0.04/张提供了视觉质量和成本效率的最佳组合。产品图片通常不需要 Gemini 模型的高级文字渲染或对话式编辑功能。在每月 10,000 张产品图片的规模下，使用 Imagen 4 Standard 花费 $400，而 Gemini 3 Pro 需要 $1,340，每月节省 $940 且不会对目录类图片产生有意义的质量损失。

社交媒体和营销内容适合使用 Gemini 2.5 Flash Image，$0.039/张。这些素材需要比基本产品照更高的创意质量，但很少能证明 Gemini 3 Pro 的高端成本是合理的。Flash 能很好地处理多样化的创意提示词，支持合理的图片内文字渲染，并且处理速度快。每月生成 5,000 个素材的营销团队使用 Flash 花费 $195，而 Pro 需要 $670，将月度成本控制在 $200 以内同时保持专业品质。

高端内容创作，包括落地页首屏大图、客户交付物、编辑配图，以及需要图片内精确文字的应用，是 Gemini 3 Pro Image 高端定价物有所值的领域。该模型卓越的提示词跟随能力、照片级真实质量和先进的文字渲染功能，在这些高可见度应用中能产出明显更好的效果。在典型的高端内容调用量（每月 500-2,000 张图片）下，成本在 $67 到 $268 之间，对于高价值应用来说是合理的。

快速原型和内部工具应该无一例外地默认使用 Imagen 4 Fast，$0.02/张。当你在迭代提示词、生成占位内容、驱动内部仪表板或对图片生成管线运行自动化质量检测时，没有理由花七倍的价格来获取 Gemini 3 Pro 的质量。Imagen 4 Fast 生成的图片完全足以在开发过程中评估构图、配色和整体提示词效果。开发团队每天运行 1,000 次测试生成，使用 Imagen 4 Fast 每月大约花费 $600，而 Gemini 3 Pro 需要 $4,020，每月节省 $3,420，在多月的开发周期中累计效果非常可观。另一个实际应用是 A/B 测试：先用 Fast 生成候选图片进行初步筛选，然后仅对获胜方案用更高质量的模型重新生成用于生产部署。

Google vs OpenAI vs Midjourney：完整价格对比

对于大多数开发者来说，最有实际意义的对比不是 Google 各模型之间的比较，而是 Google 与 OpenAI 这两个占主导地位的图片生成 API 提供商之间的比较。Midjourney 主要通过其 Discord 界面和订阅模式运营，直接 API 对比不太方便，但我们为了完整性也将其纳入。以下定价数据反映的是 2026 年 2 月来自官方来源的费率。

OpenAI 目前的图片生成产品线包括 DALL-E 3 和 GPT Image 1。DALL-E 3 使用按张固定定价，根据分辨率和质量设置从 $0.04 到 $0.08 不等，直接与 Imagen 4 Standard 和 Ultra 竞争。GPT Image 1 的价格范围更广，从最低质量级别（GPT Image 1 Low）的 $0.011 到最高质量级别（GPT Image 1 HD）的 $0.167，使其在预算型和高端型 Google 选项中都具有竞争力。GPT Image 1 Low 以 $0.011/张的价格实际上是所有主要提供商中最便宜的选项，不过质量与价格相符，最适合草稿用途。

从纯成本角度看，Google 的 Imagen 4 Fast 以 $0.02/张提供了一个有吸引力的中间地带：它几乎是 GPT Image 1 Low 的两倍价格，但质量明显更好，同时仍然只有 DALL-E 3 基线价格的一半。Gemini 3 Pro 以 $0.134 直接与 GPT Image 1 HD 的 $0.167 竞争，Gemini 对于同等高端质量便宜了 20%。当你将 Batch API 折扣考虑在内，Gemini 3 Pro Batch 以 $0.067 的价格显著低于所有高端 OpenAI 选项。

Midjourney V7 采用订阅模式，根据你的套餐级别和使用模式，换算下来大约 $0.30-$0.60/张。这使它成为 API 规模生成中迄今为止最昂贵的选项，比高端 Gemini 3 Pro 模型还贵 2-4 倍。Midjourney 因其出色的艺术风格、创意一致性和用较少提示词工程就能生成视觉冲击力强的图片而广受好评，这也解释了它在设计师和创意专业人士中的流行。然而，对于构建需要编程访问的生产应用的开发者来说，Midjourney 存在显著限制。它主要依赖 Discord 交互而非标准 REST API，这使得自动化集成比较麻烦。速率限制与订阅层级挂钩而非按用量付费扩展，在低调用量和高调用量下都会造成成本效率低下。对于每月需要数千张图片的应用来说，与 Google 和 OpenAI 的按张付费模式相比，Midjourney 的订阅模式在经济上变得不可行。

对于评估全面成本效益选项的团队，我们的最佳 AI 图片模型完整对比提供了关于质量差异的额外背景，补充了本文的定价分析。像 laozhang.ai 这样的第三方提供商通过单一 API 以更低的价格提供多模型访问，进一步扩展了选项范围，其中 Gemini 3 Pro Image 的价格大约为 $0.05/张。

常见问题解答

每张 Gemini 3 Pro 图片消耗多少 Token？

每次 Gemini 3 Pro Image 在标准 1K-2K 分辨率下生成图片，恰好消耗 1,120 个图片输出 token。在 4K 分辨率下，增加到 2,000 个图片输出 token。这些是固定值，不会因图片内容、提示词复杂度或生成风格而改变。当提供输入图片（用于图片编辑或转换）时，会额外消耗 560 个输入 token。Token 消耗量记录在 Gemini API 官方定价页面上（ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing，2026 年 2 月），在包括 Batch API 在内的所有 API 端点上保持一致。

Gemini 3 Pro Image API 可以免费使用吗？

不可以，Gemini 3 Pro Image 没有免费层级。Google 图片生成的免费层级仅适用于 Gemini 2.0 Flash，允许每天最多 1,500 张免费图片。Gemini 3 Pro Image（模型：gemini-3-pro-image-preview）是纯付费模型，1K-2K 分辨率起价 $0.134/张。这是一个常见的混淆点，因为 Google AI Studio 界面同时显示免费和付费模型，而宣传材料有时强调免费层级却没有明确说明涵盖哪些模型。如果你需要零成本的图片生成用于测试目的，请在开发阶段使用 Gemini 2.0 Flash，准备部署时再切换到你的生产模型。

Batch API 折扣在图片生成中如何运作？

Batch API 对 Gemini 模型的输入和输出 token 成本均提供固定 50% 的折扣，将 Gemini 3 Pro Image 在 1K-2K 分辨率下从 $0.134 降至 $0.067/张。代价是处理时间：批处理请求会在 24 小时窗口内排队处理，而非实时返回结果。你通过批处理端点提交请求，收到一个批次 ID，然后轮询结果或设置回调。没有最低调用量要求，即使是单张图片也可以通过批处理系统处理。质量与实时生成完全相同，因为使用的是相同的底层模型，这使得批处理成为任何不需要即时结果的工作流的明智选择。

为什么我的 Gemini 图片账单比预期高？

有几个因素可能使你的实际成本超出名义单张费率。首先，确认你是否使用了图片输出 token 费率（$120/百万）而不是文本输出 token 费率（$12/百万）来计算，因为这个 10 倍的错误是预算意外的最常见原因。其次，考虑输入 token：文本提示词、系统提示词和输入图片都按 $2.00/百万消耗 token。第三，失败的生成尝试（由于安全过滤、内容策略违规或服务器错误）仍然会消耗输入 token，即使没有生成图片。第四，如果你的应用包含重试逻辑，每次重试都是一次新的计费请求。在设置预算时，通过计费仪表板监控你的实际"每成功图片成本"，而不是仅依赖名义费率。

Gemini 3 Pro 与 DALL-E 3 在价格上如何比较？

Gemini 3 Pro Image 以 $0.134/张（1K-2K）的价格比 DALL-E 3 的标准层级（$0.04）更贵，但与 DALL-E 3 的 HD 层级（$0.08）相当。然而，当你考虑 Batch API 时比较就会发生变化：Gemini 3 Pro Batch 以 $0.067 的价格比 DALL-E 3 HD 更便宜，并且提供同等或更优的图片质量，特别是在图片内文字渲染方面。OpenAI 的 GPT Image 1 HD 以 $0.167 的价格比 Gemini 3 Pro 贵 25%，质量相当。最佳选择取决于你现有的基础设施：如果你已经在 Google 生态系统中，Gemini 模型整合更自然；而 OpenAI 模型在基于 GPT 的应用技术栈中表现更好。

总结：2026 年你每张图片应该花多少钱

在分析了所有定价层级、折扣选项和优化策略之后，以下是不同类型用户在 2026 年图片生成方面应该计划的花费。这些建议基于真实部署模式，在成本效率和实际质量需求之间取得了平衡。

对于每月生成不到 1,000 张图片的初创团队和个人开发者来说，从纯成本角度看，模型选择的影响比你想象的要小。在这个调用量下，即使 Gemini 3 Pro 以 $0.134/张计算，月度成本也不到 $134，而大多数初创团队生成的图片远少于 1,000 张。建议从 Gemini 2.5 Flash 开始，$0.039/张，在质量和成本之间取得良好平衡。该模型能很好地处理多样化的创意提示词，输出的专业品质适用于面向客户的应用，并将你的月度支出舒适地控制在 $40 以内。仅在特定需要高端质量或精确文字渲染的图片上升级到 Gemini 3 Pro，对于内部或开发阶段的图片考虑使用 Imagen 4 Fast（$0.02）。在这个规模下，将你的优化精力集中在提示词工程和质量上，而不是成本优化上。

对于每月生成 5,000-20,000 张图片的中型应用来说，模型选择成为一个重要的成本杠杆，可能决定了预算是可持续还是失控。在每月 10,000 张图片的规模下，Gemini 3 Pro（$1,340/月）与混合策略（$300-$400/月）之间的差距代表了每年超过 $10,000 的节省。实施分层方案：将大约 70% 的图片通过 Imagen 4 Fast 或 Standard（$0.02-$0.04）处理标准生产素材，25% 通过 Gemini 2.5 Flash（$0.039）处理更高质量的面向客户内容，仅 5% 通过 Gemini 3 Pro（$0.134）处理高端需求如首屏大图和需要精确文字渲染的营销材料。这种混合方案的平均单张成本约在 $0.03-$0.04，即使在较高调用量下也能将月度账单控制在 $150-$800 之间。实现这一方案需要在 API 层建立路由逻辑，根据每个生成请求关联的标签或分类选择合适的模型，但这项工程投入在这个调用量级别下的第一个月就能收回成本。

对于每月生成 50,000 张以上图片的企业级运营来说，Batch API 和模型优化能带来最大的绝对节省，这些数字足以引起高层管理者的关注。将所有非紧急生成通过批处理路由，立即获得每张图片 50% 的折扣。结合智能模型路由，将每个生成请求分配到最具成本效益的模型，你可以根据质量组合达到 $0.025-$0.05 的混合有效费率。在每月 100,000 张图片的规模下，这意味着花费 $2,500-$5,000 而不是使用 Gemini 3 Pro 处理所有图片时的 $13,400。这代表了每年 $100,000 或更多的节省，对最终产品的视觉质量影响极小。企业级团队还应考虑实施成本监控仪表板，按模型、使用场景和成功率追踪单张成本，使得随着使用模式的演变和新模型的发布，能够持续进行优化。Google 经常调整定价和发布新的模型变体，因此将成本意识内置到基础设施中，确保你能在机会出现时及时获取节省。

总结来说：Gemini 3 Pro Image 以 $0.134/张的价格是一个定价相应的高端产品。对于大多数使用场景，你不应该为每张图片支付这个费率。使用上面的决策框架和成本计算器找到你的最优模型组合，尽可能利用 Batch API，并实施分辨率优化策略，以保持你的图片生成成本在应用扩展过程中可预测且可持续。