Gemini 3 Pro 画像 API どこが最もお得か？三大プロバイダーの価格・速度を徹底比較

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:
    """APIYI 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`);

APIYI の価格優位性は、主に以下の 4 つの点に由来します。

1. 大規模な一括調達: 中国国内をリードする AI API 転送プラットフォームとして、APIYI は大規模な調達を行うことで、Google 公式からより有利な価格を引き出しています。
2. 技術的な最適化: 自社開発のインテリジェントな負荷分散システムにより、リソースの利用効率を高め、運営コストを削減しています。
3. ローカル展開: サーバーを最適に配置することで、ネットワークコストや為替損失を最小限に抑えています。
4. 統一価格戦略: 1K〜4K の統一価格設定により、課金プロセスを簡素化し、運営の複雑さを低減しています。

APIYI の低価格は低品質を意味するものではありません。すべての API 呼び出しは Google 公式からの正式な転送であり、「偽物なら 10 倍返金」という品質保証を提供しています。開発者の皆様には、APIYI (apiyi.com) プラットフォームで小規模なテストを行い、速度と品質をご自身で確認した上で、大規模なデプロイを行うことをお勧めします。

選択のアドバイス：

Gemini 3 Pro Image を選ぶべきシーン:

• 4K 高解像度出力（4096×4096）が必要な場合
• プロンプトが複雑で、モデルによる深い推論と理解が必要な場合
• 画像内に鮮明な文字をレンダリングする必要がある場合
• 一連のキャラクターを生成し、一貫性を保つ必要がある場合
• 品質を最優先し、応答速度（10〜15 秒程度）は許容できる場合

Gemini 2.5 Flash Image を選ぶべきシーン:

• 素早いプロトタイピングやリアルタイムプレビューを行う場合
• 大量に生成する必要があり、コストを重視する場合（Flash は 50% 安価）
• 2K 解像度で十分な場合
• 応答速度への要求が高い場合（3〜5 秒での高速生成が必要）
• シンプルなプロンプトで、標準的な品質で十分な場合

ほとんどのユースケースにおいて、Gemini 2.5 Flash Image の方がコストパフォーマンスが高いです。APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由なら、Flash Image は 1 枚わずか $0.025 で、速度も 2 倍速くなります。4K や複雑な推論が明確に必要とされる場合にのみ、Pro 版の使用をお勧めします。

APIYI の公式説明によると、1K-4K の統一価格は現在の標準的な価格戦略であり、以下のことを目的としています。

• 開発者の課金プロセスを簡素化し、解像度の切り替えによるコストの懸念を払拭すること
• 開発者がより高い解像度を使用することを奨励し、プロダクトの品質を向上させること
• エンタープライズ顧客の予算管理の複雑さを軽減すること

価格が永久に変わらないことを保証するものではありませんが（Google 公式の価格改定の影響を受けるため）、APIYI は以下のことを約束しています。

• 価格改定を行う場合は、30 日前までに告知すること
• 既存ユーザーは一定の移行期間、旧価格を継続して享受できること
• 価格改定の際は市場競争力を十分に考慮し、業界最高の価格を維持すること

定期的に APIYI (apiyi.com) 公式サイトにアクセスし、最新の価格やキャンペーン情報を確認することをお勧めします。現在、APIYI の価格は業界最低水準であり、将来的に調整があったとしても、顕著な価格優位性を維持し続ける見込みです。

全く差はありません。fal.ai、KIE.ai、APIYI を含むすべてのサードパーティプロバイダーの画像生成品質は、完全に同一です。なぜなら、これらはすべて Google 公式の Gemini 3 Pro Image モデルの基盤となるインターフェースを呼び出しているからです。

主な違いは以下の点にあります。

• 呼び出し速度: APIYI は最適化されたネットワーク環境により高速なレスポンスを実現しています（例：10.3 秒 vs 16.8 秒）
• 価格: APIYI は業界最低水準（$0.05 vs $0.15）であり、1K-4K 統一価格を採用しています
• 安定性: APIYI は速度の変動が小さく、高い安定性を誇ります
• サービスサポート: APIYI は 24 時間体制のサポートを提供しており、コミュニケーションコストが最小限です

画像品質は Google のモデルによって決定されるため、プロバイダーには依存しません。品質を保証しつつ、最速のスピードと最低のコストを実現するために、APIYI (apiyi.com) プラットフォームを選択することをお勧めします。

検証方法：

1. 生成品質の比較: Google AI Studio と APIYI プラットフォームで同じプロンプトを使用して画像を生成し、その品質を比較します。
2. レスポンスヘッダーの確認: API のレスポンスには Google 公式のモデルバージョン情報が含まれています。
3. 独自機能のテスト: Gemini 3 Pro Image の「Thinking（思考）」推論プロセス、4K 解像度、キャラクターの一貫性などの特性が正常に動作するかを確認します。
4. 「偽物なら 10 倍返金」の保証: APIYI は公式転送の品質保証を提供しており、万が一非公式なインターフェースであることが判明した場合は賠償を申請できます。

APIYI は、AI API 転送サービスのリーディングプロバイダーとして、すべての提供を公式の認可に基づいて行っており、非公式なルートは一切使用していません。APIYI (apiyi.com) で無料テストクレジットを申請し、ご自身で品質と速度を確認されることを強くお勧めします。