Gemini 3 Pro Image API 哪家最划算?三大服務商價格速度深度對比

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

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

class Gemini3ProImageClient:
    """API易 Gemini 3 Pro Image 客戶端封裝"""

    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:
        """生成圖像（帶重試機制）"""

        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"圖像生成成功，耗時: {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 錯誤 （嘗試 {attempt + 1}/{max_retries}）: {e}"）
                if attempt < max_retries - 1:
                    time.sleep（2 ** attempt）  # 指數退避
                else:
                    return {"success": False， "error": str（e）}

            except Exception as e:
                logger.error（f"未知錯誤: {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]:
        """批量生成圖像"""
        results = []
        for i， prompt in enumerate（prompts）:
            logger.info（f"處理第 {i+1}/{len（prompts）} 個提示詞..."）
            result = self.generate_image（prompt=prompt， size=size， model=model）
            results.append（result）
            # 避免請求過快，添加間隔
            if i < len（prompts） - 1:
                time.sleep（1）
        return results

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

    # 單張生成
    result = client.generate_image（
        prompt="中國古典園林，小橋流水，亭臺樓閣，水墨畫風格，4K 超高清"，
        size="4096x4096"，
        model="gemini-3-pro-image-preview"
    ）

    if result["success"]:
        print（f"✅ 生成成功！"）
        print（f"圖像鏈接: {result['images'][0]}"）
        print（f"耗時: {result['elapsed_time']:.2f}秒"）
        print（f"分辨率: {result['size']}"）
    else:
        print（f"❌ 生成失敗: {result['error']}"）

    # 批量生成示例
    prompts = [
        "科幻城市夜景，霓虹燈，賽博朋克"，
        "寧靜的森林，陽光透過樹葉"，
        "抽象藝術，色彩漸變，幾何圖形"
    ]

    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（`處理第 ${index + 1}/${prompts.length} 個提示詞...`）；
      const result = await this.generateImage（prompt， options）；
      results.push（result）；

      // 避免請求過快
      if （index < prompts.length - 1） {
        await new Promise（resolve => setTimeout（resolve， 1000））；
      }
    }

    return results；
  }

  // 模型對比:同時生成 Pro 和 Flash 版本
  async compareModels（prompt: string， size: string = '2048x2048'） {
    console.log（'開始模型對比測試...\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！）；

// 單張生成
const result = await service.generateImage（
  '日式禪意庭院，枯山水，竹林，寧靜氛圍'，
  {
    model: 'gemini-3-pro-image-preview'，
    size: '4096x4096'
  }
）；

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

// 模型對比測試
const comparison = await service.compareModels（
  '賽博朋克城市，霓虹燈，雨夜，電影質感'
）；

console.log（'\n📊 模型對比結果:'）；
console.log（`Pro 版耗時: ${comparison.pro.elapsedTime}秒`）；
console.log（`Flash 版耗時: ${comparison.flash.elapsedTime}秒`）；
console.log（`速度差異: ${comparison.comparison.speedDiff.toFixed（2）}秒`）；

API易 的價格優勢主要來源於四個方面:

1. 規模化採購: 作爲國內領先的 AI API 中轉平臺，API易 通過大規模採購獲得 Google 官方的更優惠價格
2. 技術優化: 自主研發的智能負載均衡系統，提高了資源利用率，降低了運營成本
3. 本地化部署: 服務器部署在國內，減少了跨境網絡成本和匯率損失
4. 統一定價策略: 1-4K 統一定價簡化了計費流程，降低了運營複雜度

API易 的低價不意味着低質，所有 API 調用均爲 Google 官方授權轉接，提供假一賠十的質量保障。我們建議開發者通過 API易 apiyi.com 平臺進行小規模測試，親自驗證速度和質量後再大規模部署。

選擇建議:

選擇 Gemini 3 Pro Image 的場景:

• 需要 4K 高分辨率輸出（4096×4096）
• 提示詞複雜，需要模型深度推理理解
• 圖像內需要渲染清晰的文字內容
• 需要生成系列角色並保持一致性
• 質量優先，對響應速度不敏感（可接受 10-15 秒）

選擇 Gemini 2.5 Flash Image 的場景:

• 快速原型設計和實時預覽
• 大批量生成，成本敏感（Flash 便宜 50%）
• 2K 分辨率即可滿足需求
• 對響應速度要求高（需要 3-5 秒快速生成）
• 簡單提示詞，標準質量即可

對於大多數應用場景，Gemini 2.5 Flash Image 的性價比更高。通過 API易 apiyi.com 平臺，Flash Image 僅需 $0.025/張，速度還快一倍。只有在明確需要 4K 或複雜推理時，才推薦使用 Pro 版本。

根據 API易 官方說明，1-4K 統一定價是當前的標準定價策略，旨在:

• 簡化開發者的計費流程，避免因分辨率切換產生成本顧慮
• 鼓勵開發者使用更高分辨率，提升產品質量
• 降低企業級客戶的預算管理複雜度

雖然無法保證價格永久不變（受 Google 官方定價調整影響），但 API易 承諾:

• 價格調整會提前 30 天公告通知
• 現有用戶可繼續享受老價格一段過渡期
• 價格調整會充分考慮市場競爭力，保持行業最優價格

建議定期訪問 API易 apiyi.com 官網查看最新定價和優惠活動。目前 API易 的價格仍是全行業最低，即使未來有所調整，仍將保持顯著的價格優勢。

完全沒有差異。所有第三方服務商（fal.ai、KIE.ai、API易）的圖像生成質量都是完全一致的，因爲它們都調用 Google 官方的 Gemini 3 Pro Image 模型底層接口。

差異主要體現在:

• 調用速度: API易 在國內網絡環境下速度最快（10.3秒 vs 16.8秒）
• 價格: API易 價格最低（$0.05 vs $0.15），且 1-4K 統一定價
• 穩定性: API易 速度波動最小，穩定性最高
• 服務支持: API易 提供 7×24 中文客服，溝通成本最低

圖像質量由 Google 的模型決定，與服務商無關。推薦選擇 API易 apiyi.com 平臺，在保證質量的前提下，獲得最快的速度和最低的成本。

驗證方法:

1. 對比生成質量: 使用相同提示詞在 Google AI Studio 和 API易 平臺生成圖像，對比質量
2. 檢查響應頭: API 響應中包含 Google 官方的模型版本信息
3. 測試特有功能: Gemini 3 Pro Image 的 "Thinking" 推理過程、4K 分辨率、角色一致性等特性都能正常使用
4. 假一賠十承諾: API易 提供官轉質量保障，如發現非官方接口可申請賠付

API易 作爲國內領先的 AI API 中轉服務商，所有合作都基於官方授權，絕不使用非官方渠道。建議通過 API易 apiyi.com 申請免費測試額度，親自驗證質量和速度後再決定。