2026 年最便宜的 6 款 AI 圖像生成器：每張圖片的真實成本

我們如何評比最便宜的 AI 圖像生成器

我依據透過 GPT Proto 生成一張圖片的最低成本來排名這些模型，但單看價格不足以判斷每個模型適合什麼用途。三項規則讓這項比較保持實用。

首先，模型必須目前可透過 GPT Proto 呼叫。一個出現在目錄中卻無法完成請求的便宜模型，並不值得推薦。

其次，輸出設定必須清楚可見。低品質的 1024×1024 草稿並不直接等同於 2K 或 4K 圖片。因此，表格同時列出起始價格與對應的輸出等級。

第三，我將請求成本與可用圖片成本分開：

請求成本 = 一次生成請求的價格

每張可用圖片的有效成本
= 生成、重試、編輯與放大總支出
÷ 你實際可發布的圖片數量

這是以價格為優先的比較，不是相同提示詞的品質測試。當我針對特定工作負載推薦某個模型時，該推薦是根據其公布的輸入、輸出選項與計費結構，而非虛構的成功率。

6 款最便宜的 AI 圖像生成器一覽

*GPT Image 1 Mini 採用權杖計費。OpenAI 列出低品質 1024×1024 圖像為 $0.005，而 GPT Proto 的圖像輸出權杖價格比直接費率低 30%。因此，約 $0.0035 這個數字是該設定的起始估算值，並非每張圖片的固定價格。提示詞輸入、更高品質與更大尺寸都會增加成本。上方批次總計假設每張保留的圖片對應一次請求，且沒有重試、編輯或放大。

1. GPT Image 1 Mini：草稿與提示詞測試的最便宜選擇

GPT Image 1 Mini 是這份清單中成本最低的起點。OpenAI 將其描述為 GPT Image 1 的高成本效益版本，可接受文字與圖像輸入。它提供低、中、高品質，尺寸為 1024×1024、1024×1536 與 1536×1024。在 OpenAI 公布的價目表，低品質正方形圖片價格為 $0.005；GPT Proto 將底層圖像輸出費率列為每百萬權杖 $5.60，而非 $8.00。因此，等效起始輸出成本約為 $0.0035，尚未計入相對較小的提示詞輸入費用。

其吸引力很直接。團隊可以用它淘汰效果不佳的提示詞、比較構圖、製作佔位素材，或建立大量早期變體，而不必每次嘗試都花費正式生產模型的價格。

但同樣重要的是其限制：GPT Image 1 Mini 並沒有統一的每張圖片價格。高品質直式或橫式圖片的成本高於低品質正方形草稿。它較輕量的定位也意味著，當小型文字、表面細節或最終寫實度很重要時，不應將它視為高階圖像模型的直接替代品。

我的結論： 當迭代數量比最終圖片的最大細節更重要時，選擇 GPT Image 1 Mini。它是最便宜的起始選項，但不自動等於最便宜的完成圖片。

2. Nano Banana 2 Lite：最便宜且可預測的固定費率選擇

Nano Banana 2 Lite 在 GPT Proto 上每次 1K 生成費用為 $0.0202。它可接受文字或圖像作為輸入，因此同一路徑可支援新圖片與圖像引導修改。不同於 GPT Image 1 Mini，其入門價格不取決於品質選擇器或變動的輸出權杖數量。

這種可預測性對新創公司很有價值。依據公布的費率，1,000 次請求成本為 $20.20，10,000 次為 $202，尚未計入重試。產品團隊可以將這個數字套用到功能上限或客戶方案，而不必先估算每次請求可能消耗多少輸出權杖。

取捨在於解析度。Nano Banana 2 Lite 是 1K 路徑；它不提供完整 Nano Banana 2 模型所列的 2K 與 4K 輸出選項。如果每張生成的圖片之後都必須放大，$0.0202 的標示價格就無法說明全貌。

我的結論： GPT Image 1 Mini 的起價更低，但當「最便宜」代表穩定且容易預測的單位成本時，Nano Banana 2 Lite 是最明確的答案。

3. Kling Image O1：參考圖引導圖像的最便宜選擇

Kling Image O1 每張 1K 圖像收費 $0.0224——只比 Nano Banana 2 Lite 多 $0.0022。它同時支援文字與圖像輸入，而 Kling 的說明文件 允許最多 10 張參考圖，用於涉及主體、場景、風格或其他視覺限制的任務。

這讓它比價格排名第三所暗示的更有意思。若產品需要從提供的圖像延續角色、物件或視覺方向，採用參考導向的路線，可能比選擇絕對最便宜的文字轉圖像請求更有價值。

不過仍有界線。所列出的輸出等級是 1K，而本文沒有受控的同提示詞測試能證明 Kling 比兩個更便宜的選項產生更多可用結果。這項建議是有條件的：選擇它是因為你需要它的參考工作流程，不是因為價格表證明其圖像品質更好。

我的結論： 當參考圖是工作核心時，每 1,000 張圖像比 Nano Banana 2 Lite 多付 $2.20 是合理的。若只是純文字轉圖像草稿，更便宜的選項仍更容易證明其價值。

4. Seedream 4.0：最便宜的 2K 圖像生成器

Seedream 4.0 在 GPT Proto 上每張 2K 圖像收費 $0.0255。這是排名中第一個重大的規格變化：Nano Banana 2 Lite 和 Kling Image O1 列為 1K，而 Seedream 4.0 以約兩分半的價格達到 2K。

以 1,000 張圖像計算，其基本生成費用為 $25.50。那只比 Nano Banana 2 Lite 的 1K 費用多 $5.30。如果某個工作流程原本得放大每一張 1K 結果，那麼 Seedream 4.0 值得直接進行成本比較，而不是因為它在表中排名第四就被排除。

為什麼不稱它為最佳低成本圖像模型？因為世代較舊。Seedream 4.0 是較舊的世代，而 Seedream 5.0 Lite 每張圖像只多 $0.0043。重視採用較新路線的團隊可能會認為，每 1,000 張圖像 $4.30 的差距太小，不足以成為繼續使用 4.0 的理由。

我的結論： Seedream 4.0 的角色狹窄但合理——在這份六款模型候選清單中，它是最便宜的固定價格 2K 輸出。選擇它是為了單位經濟效益，而不是因為它是最新的 Seedream 選項。

5. Seedream 5.0 Lite：低於三分錢的較新 2K 輸出

Seedream 5.0 Lite 每張 2K 圖像收費 $0.0298。它同時支援文字與圖像輸入，並指向 Seedream 5.0 Lite 版本；不應與更昂貴的 Seedream 5.0 Pro 混淆。

它最有力的價格論點，出現在與 Seedream 4.0 並列比較時。差距是每張圖像 $0.0043、每 100 張 $0.43，或每 1,000 張 $4.30。對小批量生產而言，這個差距小到許多團隊應該先評估較新的模型，再決定是否純粹為了省錢而選擇較舊的一款。

然而，在 10,000 次請求時，差距會擴大到 $43。若自身測試顯示可用輸出率沒有明顯提升，使用簡單提示詞的高用量服務仍可能偏好 Seedream 4.0。最後這個條件很重要：模型生成成本應取決於你的結果，而不是版本號。

我的結論： 對想要低成本 2K 生成、又不刻意選擇上一代的團隊來說，Seedream 5.0 Lite 是更合理的預設選項。Seedream 4.0 仍是嚴格的價格贏家。

6. Nano Banana 2：低於五分錢的最佳全方位選擇

Nano Banana 2 在 GPT Proto 上 1K 圖像起價為 $0.0402，並提供 2K 與 4K 輸出等級。Google 的模型說明文件 強調圖像生成與編輯、更廣泛的長寬比支援、多語言文字渲染，以及可選的網頁與圖像搜尋依據。

它是這份廉價模型清單中最貴的項目。以 1K 計算，1,000 次請求花費 $40.20——幾乎是 Nano Banana 2 Lite 的 $20.20 帳單兩倍。製作一次性預覽的團隊，不應只因為非 Lite 版本功能更多就支付這個差額。

當單一模型必須涵蓋草稿生成、編輯、多種輸出尺寸，以及包含文字的圖像時，計算方式就會改變。即使首次請求成本較高，能減少模型切換或手動修復的路線，在工作流程層面上仍可能更便宜。本文並未聲稱重試次數已有實測下降，但更廣泛的輸出範圍讓團隊有更多空間用自身提示詞測試這種可能性。

我的結論： 當省下兩分錢不如在同一模型系列中擁有 1K、2K 和 4K 選項重要時，選擇 Nano Banana 2。它是這裡最全面的生產候選，而不是成本最低的請求。

最便宜的請求未必能產生最便宜的可用圖像

價格表能告訴你一次請求要花多少錢，卻不能告訴你有多少請求能通過審核。

假設模型 A 花費 $0.0202，但需要三次嘗試才能產出一張可接受的圖像。其每個可用結果的生成成本就變成 $0.0606。模型 B 花費 $0.0402，且第一次嘗試就成功，所以成本仍是 $0.0402。這些是假設性的重試次數，並非對 Nano Banana 2 Lite 或 Nano Banana 2 的實測主張，但這個算術說明了為什麼一分錢的差距可能迅速消失。

四項成本通常不在廣告數字之內：

• 重試： 解剖結構錯誤、不想要的文字、構圖薄弱或產品不一致，都可能迫使再次生成。

• 編輯： 替換背景、修正標籤或還原產品細節，可能需要另一次請求。

• 放大： 如果每張被接受的圖像都必須放大，那麼便宜的 1K 結果就沒那麼便宜了。

• 人工審核： 還是得有人檢查拼寫、價格、標誌、產品幾何與品牌合規性。

因此，對新創公司而言，最有用的數字不是每次 API 呼叫的成本，而是每張獲准圖像的成本。請針對每個模型，在一批具代表性的樣本中記錄總支出與通過審核的圖像數量。即使是 50 到 100 個提示詞的測試，也會比通用的品質排名更能說明你自己的經濟效益。

什麼是免費 AI 圖像生成器？

免費瀏覽器工具適合偶爾且手動的任務。 ChatGPT Free 包含圖像建立功能，並有各自的工具限制。 Google Gemini 提供圖像存取，其限制會隨模型、請求複雜度和系統容量而變動。 Bing Image Creator 是另一個適合休閒瀏覽器生成的實用選項。

它們未被納入六款模型的排名，因為 $0 存取與生產 API 解決的是不同問題。新創公司可能需要自動化請求、穩定的單位成本、使用記錄、速率規劃，以及切換模型的能力。免費網頁介面不一定能提供這些條件。

如果你只需要少量個人圖像，可以先從免費方案開始。如果你需要以瀏覽器為主的比較，請參閱我們的 最佳免費 AI 圖像生成器 指南。當手動限制成為瓶頸時，再改用按用量付費的生成方式。

該選擇哪一款便宜的 AI 圖像生成器？

沒有附帶工作負載的情況下，並不存在有意義的單一贏家。我的候選名單如下：

對於新創原型，我會先使用 GPT Image 1 Mini 進行粗略探索，並使用 Nano Banana 2 Lite 來實現需要可預測帳單的功能。正式上線前，請用同一組具代表性的提示詞跑過兩到三個模型，並計算每張核准圖像的成本。在你確定哪兩款真正適合產品之前，不要先訂閱六個獨立工具。

如何用一組 API 金鑰存取便宜的 AI 圖像模型

GPT Proto 讓你只需為一個帳戶儲值，就能存取多條圖像模型途徑。你可以在 AI 圖像生成器 中比較可用選項，或在設定測試預算前查看平台的 定價。

最簡單的設定方式不需要你先理解每個 API 欄位：

1. 開啟你想使用的模型頁面。

2. 點選 試用此模型。

3. 選擇 複製為，然後複製模型設定。

4. 將它貼到你偏好的程式編寫代理或 AI 助理中。

5. 告訴助理你正在使用哪種語言、框架或應用程式。它就能說明其餘整合步驟，並為你的專案調整請求。

將 API 金鑰保存在環境變數中，而不是把密鑰本身貼到公開提示詞裡。複製的模型資訊與請求結構已足以讓助理引導你完成設定。

如果你偏好直接從 API 範例開始，請複製模型頁面上顯示的 cURL 請求。以下範例使用 GPT Proto 中顯示的 Seedream 5.0 Pro 途徑：

curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/doubao/dola-seedream-5-0-pro-260628/text-to-image" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "prompt": "一隻小小的摺紙狐狸乘著茶杯航行在月光下的水窪",
    "size": "2048x2048",
    "enable_base64_output": false,
    "enable_sync_mode": false
  }'

當 enable_sync_mode 設為 false 時，請使用同一模型頁面上的 檢查狀態 範例，在提交後取得結果。若要使用上方排名中六款較便宜模型之一，請開啟它自己的頁面，並複製其端點與請求欄位。切換模型不一定只是改一個字：GPT Image、Kling、Seedream 與 Gemini 途徑可能使用不同的路徑與參數。

最終結論

如果你只需要少量個人圖像，請使用免費網頁生成器。如果目標是以最低起始價格產生草稿並測試提示詞，請使用 GPT Image 1 Mini。如果新創公司需要可預測的單位成本，請選擇 Nano Banana 2 Lite。

對於更高解析度的工作，Seedream 4.0 是嚴格的 2K 價格贏家，而 Seedream 5.0 Lite 以小幅溢價提供較新的途徑。Nano Banana 2 在這份候選名單中成本最高，但其更廣泛的輸出範圍，使其在單一模型必須涵蓋更多生產工作流程時成為更好的候選。

最終決定應取決於你的核准率，而不是定價表中的第一個數字。請在 GPT Proto AI 圖像生成器 中比較這些模型，執行一批具代表性的任務，並計算每張可用圖像的實際成本。