# Gemini 3 Pro Image API 定价 2026：1K/2K 每张 $0.134，4K $0.24

> 截至 2026 年 10 月 4 日，Gemini 3 Pro Image API 1K/2K 每张 $0.134、4K $0.24，Batch 半价，思考 token 另计。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gemini-3-pro-image-api-pricing
- Published: 2026-02-23
- Updated: 2026-10-04
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: API 价格与套餐
- Tags: Gemini 3 Pro Image, Nano Banana Pro, API 价格, Gemini API, Batch API, 图片生成

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截至 2026 年 10 月 4 日，Google 给 `gemini-3-pro-image`（Nano Banana Pro）定的 API 价格是：Standard 层 1K 和 2K 图每张 $0.134，4K 图每张 $0.24；走 Batch 半价，分别是 $0.067 和 $0.12。这只是图片输出这一项，每次调用还会按 token 收提示词、参考图和思考的费用，做预算时要一起算上。Gemini API 的免费层不提供这个模型，要用就得开通付费结算。价格出自 [Gemini Developer API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)（页面更新于 2026 年 10 月 1 日）。

## Gemini 3 Pro Image API 每张多少钱：四个服务层级的官方单价

Google 给这个模型列了四个服务层级：Standard（标准，同步返回）、Batch（批量，异步，目标 24 小时内完成）、Flex（同步但不保证容量，目标 1–15 分钟返回）和 Priority（优先，同步低时延）。截至 2026 年 10 月 4 日，各层级单价如下：

| 层级 | 1K/2K 每张 | 4K 每张 | 文本/图片输入 | 文本与思考输出 | 返回方式 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Standard | $0.134 | $0.24 | $2.00/百万 token，参考图约 $0.0011/张 | $12.00/百万 token | 同步，秒到分钟 |
| Batch | $0.067 | $0.12 | 文本 $1.00/百万 token，参考图约 $0.0006/张 | $6.00/百万 token | 异步，目标 24 小时内 |
| Flex | $0.067 | $0.12 | 同 Batch | 同 Batch | 同步，目标 1–15 分钟，容量不保证 |
| Priority | 约 $0.242（按 token 单价算） | $0.432（按 token 单价算） | $3.60/百万 token | $21.60/百万 token | 同步，秒级 |

几点需要配合表格一起看：

- Standard、Batch、Flex 三行的每张价是 Google 价格页直接写出的数字。Priority 一行价格页只给了 token 单价（图片输出 $216/百万 token），每张价是按下一节的公式算出来的：1,120 × $216 / 1,000,000 = $0.24192，2,000 × $216 / 1,000,000 = $0.432。
- Priority 的三项单价都是 Standard 的 1.8 倍（$3.60 对 $2.00、$21.60 对 $12.00、$216 对 $120），也就是贵 80%。
- Flex 的价格出现在价格页上，但 [Flex 推理文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/flex-inference)（2026 年 9 月 23 日更新）的支持模型列表里没有 Gemini 3 Pro Image，列出的都是文本模型。两份 Google 文档在这一点上不一致，Flex 对这个模型能否用还没法确认；打算依赖它之前，先在请求里把 `service_tier` 设为 `flex` 发一次，看实际返回。
- Nano Banana Pro 只有 1K、2K、4K 三种输出尺寸，没有更小的 0.5K 档。1K 和 2K 价格相同，需要 2K 时不用为了省钱退回 1K。

![Gemini 3 Pro Image 四个服务层级 1K/2K 与 4K 每张价格条形对比，Flex 可用性未确认，Priority 为按 token 推算价](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gemini-3-pro-image-api-pricing/img/service-tier-prices.webp)

## 每张 $0.134 怎么算出来：1K/2K 按 1,120 个图片 token 计费

Gemini 3 Pro Image 不是按张标价，而是按 token 计费，价格页上的每张价是 Google 自己换算出来的：

- 图片输出单价是每百万 token $120。1K 和 2K 图每张计 1,120 个 token：1,120 × $120 / 1,000,000 = $0.1344，页面写作 $0.134。
- 4K 图每张计 2,000 个 token：2,000 × $120 / 1,000,000 = $0.24。
- 作为输入的参考图每张计 560 个 token：560 × $2 / 1,000,000 = $0.00112，页面写作约 $0.0011。

输出端有两个不同的单价，算账时不要混成一个"输出价格"：

- **图片输出 token**：每百万 $120，只用于生成的图片本身。
- **文本与思考输出 token**：每百万 $12，用于模型返回的文字和思考过程。

这个模型的思考默认开启，不能关闭。生成过程中最多两张中间"思考图"不收费，但思考 token 计费，而且每次用多少 Google 没有公布，只能从响应里读。

## 单次调用的完整费用：提示词、参考图、思考 token 都要加上

把所有计费项放在一起，Standard 层一次调用的费用是：

```text
单次费用 = 图片输出 token × $120 / 1,000,000      （1K/2K 计 1,120，4K 计 2,000）
        + 提示词 token × $2 / 1,000,000
        + 参考图张数 × 560 × $2 / 1,000,000
        + (思考 token + 文本输出 token) × $12 / 1,000,000
        + 开启 Google 搜索后、超出免费额度的搜索查询费用
```

换成 Batch，前四项单价全部减半；换成 Priority，全部乘以 1.8。

下面用一组假设算一遍：一张 1K 图，提示词 200 个 token，没有参考图，思考用了 1,000 个 token。200 和 1,000 都是为了演示设定的数字，不是实测值，实际每次调用都会不同。

| 计费项 | 数量 | Standard 单价 | 费用 |
| --- | --- | --- | --- |
| 图片输出（1K） | 1,120 token | $120/百万 token | $0.1344 |
| 提示词 | 200 token（假设） | $2/百万 token | $0.0004 |
| 参考图 | 0 张 | 每张 560 token × $2/百万 token | $0 |
| 思考 | 1,000 token（假设） | $12/百万 token | $0.0120 |
| 合计 | | | $0.1468 |

![一次 1K 调用的费用拆分：图片输出 $0.1344、思考 $0.0120、提示词 $0.0004，合计 $0.1468，Google 搜索另计](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gemini-3-pro-image-api-pricing/img/single-call-cost.webp)

在这组假设下，思考约占单次费用的 8%（$0.0120 ÷ $0.1468）。同样的调用换成其他情形：

- 4K 输出：$0.24 + $0.0004 + $0.0120 = $0.2524。
- 2K 输出并带 3 张参考图：$0.1344 + $0.0004 + 3 × $0.00112 + $0.0120 = $0.15016，约 $0.1502。
- 1K 走 Batch：$0.0672 + $0.0002 + $0.0060 = $0.0734。
- 1K 走 Priority：$0.24192 + $0.00072 + $0.0216 = $0.26424，约 $0.2642。

开启 Google 搜索（grounding）让模型先查资料再出图时，还有一项单独费用：所有 Gemini 3.x 模型共用每月 5,000 次免费搜索请求，超出后每 1,000 次 $14。一次请求可能触发多次 Google 搜索查询，每次查询分别计费，按 $14 / 1,000 算是每次 $0.014。不开启搜索就没有这一项。

要知道一次调用实际用了多少 token，看响应里的 `usageMetadata`。下面是按上面假设填写的示例结构，数字不是真实返回：

```json
"usageMetadata": {
  "promptTokenCount": 200,
  "candidatesTokenCount": 1120,
  "thoughtsTokenCount": 1000,
  "totalTokenCount": 2320,
  "candidatesTokensDetails": [
    { "modality": "IMAGE", "tokenCount": 1120 }
  ]
}
```

`thoughtsTokenCount` 是思考 token，按文本输出单价计；`candidatesTokensDetails` 按模态拆分返回内容，`IMAGE` 对应的数量按图片输出单价计；`promptTokenCount` 是输入总量，参考图也算在里面。把几十次真实调用的这几个字段记下来取平均，就能把公式里的假设换成你自己的数字。

## Standard、Batch、Flex、Priority 怎么选：取决于能等多久

价格只差在两个倍数上：Batch 和 Flex 是 Standard 的一半，Priority 是 Standard 的 1.8 倍。选哪个取决于这张图要多快拿到：

- **用户在页面上等着看结果**：用 Standard。同步返回，不用改代码结构。
- **商品图、素材库、定时内容这类可以第二天再用的批量任务**：用 Batch。Google 的 [Batch API 文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/batch-api)写明目标是 24 小时内完成，多数情况下快得多；任务排队或运行超过 48 小时会过期，没有结果。Batch 要改成提交任务、再取回结果的异步流程，大批量出图的拆分和排期可以参考[规划大批量生图的成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-batch-api-cost-optimization)。
- **想要半价又不想改成异步**：Flex 在设计上正好填这个空缺，但如上所述，它对 Gemini 3 Pro Image 是否可用还没有确认。容量不足时 Flex 会返回 503 或 429，代码里要准备好重试或退回 Standard。
- **对时延要求高、高峰期也不能排队**：用 Priority，代价是每张 1K/2K 图约 $0.242、4K 图 $0.432。

## 每月 1,000 张和 10,000 张的费用：分辨率与层级对照

只算图片输出，按 Google 公布的每张价相乘，Priority 用上面算出的 $0.24192 和 $0.432：

| 每月出图量 | 分辨率 | Standard | Batch | Priority |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1,000 张 | 1K/2K | $134 | $67 | $241.92 |
| 1,000 张 | 4K | $240 | $120 | $432 |
| 10,000 张 | 1K/2K | $1,340 | $670 | $2,419.20 |
| 10,000 张 | 4K | $2,400 | $1,200 | $4,320 |

这张表有三处要按自己的情况往上加：

- **取整差**：Google 把 $0.1344 写成 $0.134，按 token 精确算，每月 1,000 张 1K/2K 图在 Standard 是 $134.40。
- **提示词和思考**：沿用上一节的假设（200 个提示词 token、1,000 个思考 token），Standard 每张多 $0.0124，1,000 张多 $12.40；按精确的 $0.1344 计，1,000 张 1K/2K 图合计 $146.80。
- **重试和挑图**：表里是一次调用出一张、张张可用的情况。如果平均要生成两次才挑出一张满意的，就按实际调用次数乘。每张"合格图"在不同付费方式下的成本，见 [Nano Banana Pro 多少钱：API、订阅与每张合格图成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-pricing)。

## 仍在流传的 $0.039 与 gemini-3-pro-image-preview 为什么不能用

**$0.039 不是 Gemini 3 Pro Image 的价格**。它是 Gemini 2.5 Flash Image（`gemini-2.5-flash-image`，第一代 Nano Banana）的 Standard 每张价，这个模型已于 2026 年 10 月 2 日停用。Gemini 3 Pro Image 没有低于 1K 的尺寸，也没有 $0.039 这一档，最便宜的官方价是 Batch 的 $0.067。

如果看到"1K 消耗 1,290 个 token、约 $0.039"这类说法，用 Pro 的单价算一下就知道对不上：1,290 × $120 / 1,000,000 = $0.1548。而 Pro 的 1K/2K 图实际按 1,120 个 token 计，正确结果是 $0.134。

**模型 ID 也要换**。`gemini-3-pro-image-preview` 已于 2026 年 6 月 25 日停用，替代它的是 `gemini-3-pro-image`。按 preview 时期写的代码和价格说明，模型名要改成正式版，价格以当前价格页为准。请求怎么写可以参考 [Nano Banana Pro API 怎么调用](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-api-guide)。Google 的[弃用页面](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations)目前对 `gemini-3-pro-image` 标注"No shutdown date announced"，即尚未公布停用日期。

## Gemini 3 Pro Image API 价格常见问题

### Gemini 3 Pro Image API 有免费额度吗？

没有。截至 2026 年 10 月 4 日，价格页上这个模型的免费层（Free Tier）输入和输出都标为"Not available"，必须开通付费结算才能通过 API 调用。唯一带免费额度的是 Google 搜索：所有 Gemini 3.x 模型共用每月 5,000 次免费搜索请求。

### 在 Vertex AI 上调用 Gemini 3 Pro Image，价格和 Gemini API 一样吗？

Global 区域的 token 单价一样。Google Cloud 的 [Agent Platform（Vertex AI）价格页](https://cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/generative-ai/pricing)列出：输入 $2.00、文本输出 $12.00、图片输出 $120.00（均为每百万 token）；Flex/Batch 为 $1.00、$6.00、$60.00；Priority 为 $3.60、$21.60、$216.00。参考图同样按 560 个 token、1K/2K 输出按 1,120 个 token 计。非 Global 区域的价格要在该页面上按区域单独查看。

### 请求被拦截或没有返回图片，会收费吗？

Google 没有公开按失败原因区分的计费规则。能核对的办法是逐次保存响应里的 `usageMetadata`，与账单中的用量对照；提示词被拦截时，响应不含候选结果，原因写在 `promptFeedback` 的 `blockReason` 里。用 Flex 时，容量不足会直接返回 503 或 429，这类请求要单独统计。

### 有比 Gemini 3 Pro Image 更便宜的 Google 生图模型吗？

有。截至 2026 年 10 月 4 日，Nano Banana 2（`gemini-3.1-flash-image`）Standard 每张 1K 图 $0.067、2K 图 $0.101、4K 图 $0.151；Nano Banana 2 Lite（`gemini-3.1-flash-lite-image`）每张 1K 图 $0.0336。画质和文字渲染能否满足需求，要用你自己的提示词对比。

### 订阅 Gemini 应用或走第三方网关，会比官方 API 便宜吗？

计费方式不同，不能直接按单价比。Gemini 应用订阅按月付费、在应用里出图，和 API 是两套账单；第三方网关按各自规则收费，例如 laozhang.ai 公开标价 `gemini-3-pro-image` 每次调用 $0.09，1K/2K/4K 同价（截至 2026 年 9 月 24 日），返回 HTTP 200 但没有图片也按一次计费。三种付费方式的完整对比见 [Nano Banana Pro 多少钱：API、订阅与每张合格图成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/nano-banana-pro-pricing)，Google 直连和网关的稳定性取舍见 [Nano Banana API 稳定路线：Google 直连、laozhang.ai 网关还是双路线](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/cheap-stable-nano-banana-api)。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-10-04。

- [Gemini Developer API 价格页](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [Flex 推理文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/flex-inference) (ai.google.dev)
- [Batch API 文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/batch-api) (ai.google.dev)
- [弃用页面](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations) (ai.google.dev)
- [Agent Platform（Vertex AI）价格页](https://cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/generative-ai/pricing) (cloud.google.com)