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grok-imagine-image-quality 退役:旧 ID 仍可用,按 2.0 low 计费

grok-imagine-image-quality 已于 2026 年 11 月 2 日退役:旧 ID 照常出图并按 2.0 low 计费;改用 2.0 才能选 quality。

LaoZhang AI Team发布于10 分钟阅读
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grok-imagine-image-quality 于 2026 年 11 月 2 日退役:旧 ID 照常出图并按 2.0 low 计费,xAI 直连 1K 单价从 $0.05 降到 $0.04,medium 为 $0.06

xAI 已在 2026 年 11 月 2 日把图片型号 grok-imagine-image-quality 从 API 中退役。根据 xAI 的 grok-imagine-image-quality 迁移说明,这个 ID 不会因此报错:发到 /v1/images/generations 和 /v1/images/edits 的请求改由 grok-imagine-image-2.0 以 quality: "low" 处理,请求和响应结构不变,账单也按 2.0 的 low 档计,在 xAI 直连上每张比旧模型便宜 $0.01(1K 分辨率是 $0.04)。

所以现在要做的是把代码或工具配置里的 model 改成 grok-imagine-image-2.0,并显式写上 quality:想保持重定向后的成本就填 low,更看重细节就填 medium。做图片编辑的调用尤其要写,因为 2.0 不传 quality 时编辑默认按 medium 出图计费,单价比生成高。

有两种情况要另看。如果你通过第三方网关、ComfyUI 节点或聊天客户端调用,账单按网关自己的价格表走,涨跌方向可能和 xAI 直连相反,要先确认网关实际按哪个型号 ID 收费。如果你关心的是 Grok App 里的 Quality Mode,那是另一回事,这次退役的是 API 型号 ID。

11 月 2 日之后旧 ID 会坏吗:照常返回,由 2.0 low 接手

不会坏。截至 2026 年 11 月 3 日,xAI 的迁移说明写明旧 ID 继续有效,退役后发往它的生成和编辑请求都由 grok-imagine-image-2.0 按 low 档处理,以前接受的参数现在仍然接受,响应结构也不变,所以现有代码不改也能跑。直连 xAI 时,响应里的 model 字段会显示实际处理请求的型号,你可以从日志里确认请求已经被转走。这次退役的通知期从 2026 年 9 月 2 日开始,共 60 天;旧 ID 还会保留多久,xAI 没有公布。

被一起带走的还有 grok-imagine-image-pro。按 xAI 的 5 月 15 日型号退役说明,它在 2026 年 5 月 15 日就已经被重定向到 grok-imagine-image-quality,现在顺着这条链路落到 2.0 的 low 档。grok-imagine-image(1.0)在 xAI 不受这次退役影响;但只在 LaoZhang 线路上,1.0 已于 2026 年 10 月 30 日单独下线,调用会返回 HTTP 503 no available channels,不扣费。

grok-imagine-image-pro 先重定向到 grok-imagine-image-quality,再落到 grok-imagine-image-2.0 的 low 档;下方对比不改代码与改用 2.0 并写明 quality 的结果

现在付多少钱:xAI 直连按分辨率和 quality 分档

在 xAI 直连上,旧 ID 退役后按 grok-imagine-image-2.0 的 low 档收费,同样设置下每张比原来便宜 $0.01;但 2.0 的价格随分辨率和 quality 变化,常被引用的"每张 $0.04"只是 1K Low 一档。xAI 的模型页和价格页的简版只显示这一个数,完整分档要看 xAI API 价格页的图片表。下表是截至 2026 年 11 月 3 日的单张价格,按成功输出的图片计:

设置xAI 直连LaoZhang 线路(平台报价)
旧 ID,11 月 2 日之前,1K$0.05$0.045
旧 ID,11 月 2 日之后按 2.0 low 计仍按 $0.045 计
2.0 low,1K$0.04$0.055
2.0 low,2K$0.06$0.055
2.0 medium,1K$0.06$0.055
2.0 medium,2K$0.08$0.055
编辑时每张输入图另加 $0.01不另收

xAI 的价格表里还有 1.5K 档(Low $0.05、Medium $0.07),不过图片生成文档里 resolution 只列出 1k(默认)和 2k 两个值。旧模型在 1K 以上的价格,xAI 没有公布。LaoZhang 一列来自 LaoZhang 的 grok-imagine-image 接入文档:2.0 不分 low、medium 和 1k、2k,都是每张 $0.055,旧 ID 截至 11 月 3 日仍可调用。

说明:laozhang.ai 是我们自己的服务,其价格是平台报价,不是独立比较的结论。

如果账单变高了,先查两处。一是线路:同样每月 10,000 张 1K 图,xAI 直连从 10,000 × $0.05 = $500 降到 10,000 × $0.04 = $400,少 $100;在 LaoZhang 线路上从旧 ID 改到 2.0,则是 10,000 × $0.045 = $450 变成 10,000 × $0.055 = $550,多 $100。其他网关的价格各不相同,迁移前到网关的价格页和调用日志里看它按哪个型号 ID 扣费。二是编辑调用没写 quality:2.0 的默认值是 auto,按 xAI 的说明,auto 目前生成用 low、编辑用 medium,并按实际使用的档位计费,所以在 xAI 直连上一次带 1 张输入图的 1K 编辑是 $0.06 + $0.01 = $0.07。

xAI 直连按分辨率和 quality 分档、LaoZhang 线路 2.0 统一每张 $0.055;每月 10,000 张 1K 图,直连少 $100,LaoZhang 线路多 $100

改成什么:model 填 grok-imagine-image-2.0,quality 写明

迁移只需要改 model 一个字段,再给每个调用写明 quality。xAI 建议显式切到 2.0,这样画质档位由你选,而不是接受重定向套用的 low。按下面的顺序改:

  1. 在代码、环境变量、ComfyUI 节点和客户端设置里搜索 grok-imagine-image-quality 与 grok-imagine-image-pro,全部替换成 grok-imagine-image-2.0,末尾的 .0 不能省。
  2. 给生成调用加上 quality:想保持重定向后的成本和效果填 low;成片或细节要求高的填 medium,在 xAI 直连上 1K 和 2K 都是每张多 $0.02。
  3. 编辑调用(/v1/images/edits)同样写明 quality,否则会按 auto 走 medium 计费。
  4. 直连 xAI 的,上线后看响应里的 model 字段;走网关的,到网关的调用日志里确认扣费型号。

下面是 xAI 迁移说明给出的 curl 写法,编辑接口的改法相同:

bash
curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "A watercolor painting of a lighthouse at dawn",
    "quality": "low"
  }'

用 OpenAI Python SDK 时,quality 要放进 extra_body={"quality": "low"}。换到 2.0 之后还多了两项能力:编辑最多接受 5 张源图,宽高比新增 21:9 和 5:2。

11 月 3 日实测:旧 ID 通过一个网关仍返回 200

2026 年 11 月 3 日,也就是退役后第一天,用 LaoZhang 线路(default 分组)的一个账号向 POST /v1/images/generations 发了 7 次请求,提示词都是 "A watercolor painting of a lighthouse at dawn, no text",n 为 1,response_format 为 url。旧 ID 的 4 次请求全部返回 HTTP 200 并给出图片,连多传 quality: "medium" 或 resolution: "2k" 也没有报错,其中 2k 请求确实返回了 1664×2496 的大图。

请求结果用时输出
旧 ID,不传 quality(2 次)20015.4 秒、17.3 秒832×1248 JPEG,约 472 KB、476 KB
旧 ID,quality: "medium"20016.7 秒832×1248 JPEG,约 503 KB
旧 ID,resolution: "2k"20023.5 秒1664×2496 PNG,5.9 MB
2.0,quality: "low"20016.0 秒832×1248 JPEG,约 474 KB
2.0,quality: "medium"20087.0 秒1248×832 JPEG,约 430 KB
2.0,不传 quality20014.6 秒832×1248 JPEG,约 461 KB

这组结果能说明的只有一件事:退役第二天,经这个网关调用旧 ID 仍然能出图。每个响应体里只有 created、data[].url 和 usage 三项,没有 model 字段,所以看不出旧 ID 背后是不是已经换成了 2.0 的 low 档;xAI 关于直连响应会返回 model 字段的说法,这次没有条件验证,因为没有直连 xAI 的密钥。样本范围也很窄:一个网关、一个账号、一个提示词、一天,每种设置只跑一次,2.0 medium 的 87 秒和画面变成横版都只是单次结果,也没有回读账单核对扣费。

换到 2.0 low 画质会变差吗:没有公开对比

目前没有公开的同提示词对比能回答这个问题。xAI 在迁移说明里称,low 档在 Arena 的图片编辑榜排第 2、文生图榜排第 3,并且是成本上最接近旧模型的一档;这些名次是 xAI 自己引用的。上面 7 张图并排看,旧 ID 和 2.0 low 在画风、构图上肉眼看不出区别,但没有做盲评,样本也只有一个提示词,既不能说画质一样,也不能说变差了。

如果你的流程对画质敏感,用自己常用的提示词分别跑几张 low 和 medium,再决定填哪一档。要是考虑干脆换掉 xAI 的图片模型,各家价格和排名见「2026 AI 图片生成 API 价格对比:质量与性价比,GPT Image 2.5 领跑」。

Grok App 的 Quality Mode 不是这个型号

Grok 网页版和 iOS、Android App 里的 Quality Mode,与 API 型号 grok-imagine-image-quality 只是名字里都有 quality。叫 quality 的其实有三样:退役的型号 ID、grok-imagine-image-2.0 上的 quality 请求参数(low、medium、auto),以及 App 里的 Quality Mode。据 TestingCatalog 2026 年 8 月 8 日关于 Imagine Image 2.0 上线 Quality Mode 的报道,它援引 @grok 账号的帖子说,Imagine Image 2.0 就是 App 里的 Quality Mode。

截至 2026 年 11 月 3 日,xAI 的迁移说明只涉及 API,公开报道里也没有 Quality Mode 在 11 月 2 日改变的消息,因此可以推断 App 里的 Quality Mode 没有随之退役;这是推断,不是 xAI 的声明。App 里生成次数用完、多久重置,见「Grok 免费能用多少次:官方规则、重置与付费差别」。

grok-imagine-image-quality 退役的其他问题

Grok Imagine 的视频模型也一起退役了吗?

xAI 2026 年 11 月 2 日这次退役只涉及 /v1/images/generations 和 /v1/images/edits 上的图片型号 grok-imagine-image-quality。Grok Imagine 视频的生成路线、限制和 API 情况,见「Grok AI 能生成视频吗?Grok Imagine 路线、限制与 API 事实」。

Grok 文本模型的 API 价格受影响吗?

xAI 的迁移说明只讲图片型号和图片单价,没有涉及文本模型。Grok 文本模型每百万 token 的价格和计费规则,见「Grok API 价格:每百万 token 多少钱、月费怎么算」。

参考来源4

本文引用的外部页面,按正文出现顺序排列。最后更新于 2026年11月3日。

  1. 1.xAI 的 grok-imagine-image-quality 迁移说明docs.x.ai/developers/migration/imagine-image-quality-nov-2
  2. 2.xAI 的 5 月 15 日型号退役说明docs.x.ai/developers/migration/may-15-retirement
  3. 3.xAI API 价格页docs.x.ai/developers/pricing
  4. 4.TestingCatalog 2026 年 8 月 8 日关于 Imagine Image 2.0 上线 Quality Mode 的报道testingcatalog.com/xai-launches-imagine-image-2-0-in-grok-quality-mode
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