Gemini 3 Pro Image API 哪家最划算?三大服务商价格速度深度对比

import openai
from openai import OpenAI
import time
import logging
from typing import Dict, List, Optional

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class Gemini3ProImageClient:
    """API易 Gemini 3 Pro Image 客户端封装"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
        )

    def generate_image(
        self,
        prompt: str,
        size: str = "2048x2048",
        model: str = "gemini-3-pro-image-preview",
        n: int = 1,
        max_retries: int = 3
    ) -> Dict:
        """生成图像(带重试机制)"""

        for attempt in range(max_retries):
            try:
                start_time = time.time()

                response = self.client.images.generate(
                    model=model,
                    prompt=prompt,
                    size=size,
                    n=n
                )

                elapsed = time.time() - start_time
                logger.info(f"图像生成成功,耗时: {elapsed:.2f}秒")

                return {
                    "success": True,
                    "images": [img.url for img in response.data],
                    "elapsed_time": elapsed,
                    "model": model,
                    "size": size
                }

            except openai.APIError as e:
                logger.error(f"API 错误 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries}): {e}")
                if attempt < max_retries - 1:
                    time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避
                else:
                    return {"success": False, "error": str(e)}

            except Exception as e:
                logger.error(f"未知错误: {e}")
                return {"success": False, "error": str(e)}

    def batch_generate(
        self,
        prompts: List[str],
        size: str = "2048x2048",
        model: str = "gemini-3-pro-image-preview"
    ) -> List[Dict]:
        """批量生成图像"""
        results = []
        for i, prompt in enumerate(prompts):
            logger.info(f"处理第 {i+1}/{len(prompts)} 个提示词...")
            result = self.generate_image(prompt=prompt, size=size, model=model)
            results.append(result)
            # 避免请求过快,添加间隔
            if i < len(prompts) - 1:
                time.sleep(1)
        return results

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    client = Gemini3ProImageClient(api_key="YOUR_API_KEY")

    # 单张生成
    result = client.generate_image(
        prompt="中国古典园林,小桥流水,亭台楼阁,水墨画风格,4K 超高清",
        size="4096x4096",
        model="gemini-3-pro-image-preview"
    )

    if result["success"]:
        print(f"✅ 生成成功!")
        print(f"图像链接: {result['images'][0]}")
        print(f"耗时: {result['elapsed_time']:.2f}秒")
        print(f"分辨率: {result['size']}")
    else:
        print(f"❌ 生成失败: {result['error']}")

    # 批量生成示例
    prompts = [
        "科幻城市夜景,霓虹灯,赛博朋克",
        "宁静的森林,阳光透过树叶",
        "抽象艺术,色彩渐变,几何图形"
    ]

    batch_results = client.batch_generate(prompts, size="2048x2048")
    success_count = sum(1 for r in batch_results if r["success"])
    print(f"\n批量生成完成: {success_count}/{len(prompts)} 成功")

import OpenAI from 'openai';
import type { ImageGenerateParams } from 'openai/resources/images';

interface GenerateResult {
  success: boolean;
  imageUrl?: string;
  elapsedTime?: number;
  model?: string;
  size?: string;
  error?: string;
}

class Gemini3ProImageService {
  private client: OpenAI;

  constructor(apiKey: string) {
    this.client = new OpenAI({
      apiKey,
      baseURL: 'https://vip.apiyi.com/v1'
    });
  }

  async generateImage(
    prompt: string,
    options: Partial<ImageGenerateParams> & { model?: string } = {}
  ): Promise<GenerateResult> {
    const startTime = Date.now();
    const model = options.model || 'gemini-3-pro-image-preview';

    try {
      const response = await this.client.images.generate({
        model,
        prompt,
        size: options.size || '2048x2048',
        n: options.n || 1,
        ...options
      });

      const elapsedTime = (Date.now() - startTime) / 1000;

      return {
        success: true,
        imageUrl: response.data[0]?.url,
        elapsedTime,
        model,
        size: options.size || '2048x2048'
      };
    } catch (error) {
      return {
        success: false,
        error: error instanceof Error ? error.message : String(error)
      };
    }
  }

  async batchGenerate(
    prompts: string[],
    options: Partial<ImageGenerateParams> & { model?: string } = {}
  ): Promise<GenerateResult[]> {
    const results: GenerateResult[] = [];

    for (const [index, prompt] of prompts.entries()) {
      console.log(`处理第 ${index + 1}/${prompts.length} 个提示词...`);
      const result = await this.generateImage(prompt, options);
      results.push(result);

      // 避免请求过快
      if (index < prompts.length - 1) {
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
      }
    }

    return results;
  }

  // 模型对比:同时生成 Pro 和 Flash 版本
  async compareModels(prompt: string, size: string = '2048x2048') {
    console.log('开始模型对比测试...\n');

    const proResult = await this.generateImage(prompt, {
      model: 'gemini-3-pro-image-preview',
      size
    });

    const flashResult = await this.generateImage(prompt, {
      model: 'gemini-2.5-flash-image',
      size
    });

    return {
      pro: proResult,
      flash: flashResult,
      comparison: {
        speedDiff: proResult.elapsedTime! - flashResult.elapsedTime!,
        proSlower: proResult.elapsedTime! > flashResult.elapsedTime!
      }
    };
  }
}

// 使用示例
const service = new Gemini3ProImageService(process.env.APIYI_API_KEY!);

// 单张生成
const result = await service.generateImage(
  '日式禅意庭院,枯山水,竹林,宁静氛围',
  {
    model: 'gemini-3-pro-image-preview',
    size: '4096x4096'
  }
);

if (result.success) {
  console.log(`✅ 生成成功: ${result.imageUrl}`);
  console.log(`⏱️ 耗时: ${result.elapsedTime}秒`);
  console.log(`📐 分辨率: ${result.size}`);
} else {
  console.error(`❌ 生成失败: ${result.error}`);
}

// 模型对比测试
const comparison = await service.compareModels(
  '赛博朋克城市,霓虹灯,雨夜,电影质感'
);

console.log('\n📊 模型对比结果:');
console.log(`Pro 版耗时: ${comparison.pro.elapsedTime}秒`);
console.log(`Flash 版耗时: ${comparison.flash.elapsedTime}秒`);
console.log(`速度差异: ${comparison.comparison.speedDiff.toFixed(2)}秒`);

API易 的价格优势主要来源于四个方面:

1. 规模化采购: 作为国内领先的 AI API 中转平台,API易 通过大规模采购获得 Google 官方的更优惠价格
2. 技术优化: 自主研发的智能负载均衡系统,提高了资源利用率,降低了运营成本
3. 本地化部署: 服务器部署在国内,减少了跨境网络成本和汇率损失
4. 统一定价策略: 1-4K 统一定价简化了计费流程,降低了运营复杂度

API易 的低价不意味着低质,所有 API 调用均为 Google 官方授权转接,提供假一赔十的质量保障。我们建议开发者通过 API易 apiyi.com 平台进行小规模测试,亲自验证速度和质量后再大规模部署。

选择建议:

选择 Gemini 3 Pro Image 的场景:

• 需要 4K 高分辨率输出(4096×4096)
• 提示词复杂,需要模型深度推理理解
• 图像内需要渲染清晰的文字内容
• 需要生成系列角色并保持一致性
• 质量优先,对响应速度不敏感(可接受 10-15 秒)

选择 Gemini 2.5 Flash Image 的场景:

• 快速原型设计和实时预览
• 大批量生成,成本敏感(Flash 便宜 50%)
• 2K 分辨率即可满足需求
• 对响应速度要求高(需要 3-5 秒快速生成)
• 简单提示词,标准质量即可

对于大多数应用场景,Gemini 2.5 Flash Image 的性价比更高。通过 API易 apiyi.com 平台,Flash Image 仅需 $0.025/张,速度还快一倍。只有在明确需要 4K 或复杂推理时,才推荐使用 Pro 版本。

根据 API易 官方说明,1-4K 统一定价是当前的标准定价策略,旨在:

• 简化开发者的计费流程,避免因分辨率切换产生成本顾虑
• 鼓励开发者使用更高分辨率,提升产品质量
• 降低企业级客户的预算管理复杂度

虽然无法保证价格永久不变(受 Google 官方定价调整影响),但 API易 承诺:

• 价格调整会提前 30 天公告通知
• 现有用户可继续享受老价格一段过渡期
• 价格调整会充分考虑市场竞争力,保持行业最优价格

建议定期访问 API易 apiyi.com 官网查看最新定价和优惠活动。目前 API易 的价格仍是全行业最低,即使未来有所调整,仍将保持显著的价格优势。

完全没有差异。所有第三方服务商(fal.ai、KIE.ai、API易)的图像生成质量都是完全一致的,因为它们都调用 Google 官方的 Gemini 3 Pro Image 模型底层接口。

差异主要体现在:

• 调用速度: API易 在国内网络环境下速度最快(10.3秒 vs 16.8秒)
• 价格: API易 价格最低($0.05 vs $0.15),且 1-4K 统一定价
• 稳定性: API易 速度波动最小,稳定性最高
• 服务支持: API易 提供 7×24 中文客服,沟通成本最低

图像质量由 Google 的模型决定,与服务商无关。推荐选择 API易 apiyi.com 平台,在保证质量的前提下,获得最快的速度和最低的成本。

验证方法:

1. 对比生成质量: 使用相同提示词在 Google AI Studio 和 API易 平台生成图像,对比质量
2. 检查响应头: API 响应中包含 Google 官方的模型版本信息
3. 测试特有功能: Gemini 3 Pro Image 的 "Thinking" 推理过程、4K 分辨率、角色一致性等特性都能正常使用
4. 假一赔十承诺: API易 提供官转质量保障,如发现非官方接口可申请赔付

API易 作为国内领先的 AI API 中转服务商,所有合作都基于官方授权,绝不使用非官方渠道。建议通过 API易 apiyi.com 申请免费测试额度,亲自验证质量和速度后再决定。