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gemini-3.1-flash-lite-image vs GPT Image 2

vs

什麼情況選哪一個

兩者皆為圖片模型,每百萬輸出 token 皆收取相同的 $30,因此真正的差異在於輸入:gemini-3.1-flash-lite-image 接收文字與圖片為每百萬 $0.25,而 gpt-image-2 為 $5,使其在提供提示詞與參考圖片時的成本便宜了 20x。針對包含大量提示詞或圖片輸入並輸出圖片的管線,當輸入量主導帳單時請選擇 gemini-3.1-flash-lite-image,並請注意它也能在圖片之外回傳文字,具有 4096-token 的輸出上限,且無法關閉思考功能。當您需要來自 OpenAI 的純圖片輸出端點,且輸入成本只是次要的支出項目時,請選擇 gpt-image-2。

定價

gemini-3.1-flash-lite-image GPT Image 2 Δ
輸入 / 1M tokens $0.25 $5 0.05×
輸出 / 1M tokens $30 $30 =

費率取自網站建置時的即時目錄;各模型頁面都列有最新的價目。

兩者的相對位置:每 1M tokens 的輸出價格,涵蓋同一計費單位下全部 9 個圖像生成模型(對數尺度)

規格

gemini-3.1-flash-lite-image GPT Image 2
輸入模態 文字 圖像 文字 圖像
輸出模態 文字 圖像 圖像
發布日期 2026-06-30 2026-04-21
知識截止日期 2025-01 -
輸出尺寸 1K only (1:1 = 1024x1024)
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3-3:1)
輸入方式 text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images text-to-image, image edit with mask inpainting
每次請求圖片數 - 10
格式 - png, jpeg, webp
備註

1K (1024px) output only

10 aspect ratios (1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) and up to 14 reference images

interleaved generation and editing with fast multi-turn local edits

sub-2s end-to-end latency

SynthID + C2PA watermarking always on

Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160)

editing with mask inpainting

all image inputs processed at high fidelity

significantly improved text rendering (precise placement can still struggle)

規格摘錄自各供應商的文件;供應商沒有公布的項目就直接略過,不自行推測。 完整來源: gemini-3.1-flash-lite-image · GPT Image 2

同一段提示詞,兩個模型,經閘道實測

提示詞 A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

gemini-3.1-flash-lite-image

gemini-3.1-flash-lite-image: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

模型回傳 1408×768 延遲 3 s

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

模型回傳 1402×1122 延遲 18 s

同一段提示詞,每個模型只送一次請求,不重試,也不挑比較好的結果,看到的就是各模型回傳的第一個結果。尺寸和長度都沒有指定,各模型用的是自己的預設值;如果硬把請求調成每個模型都適用的規格,反而誰的長處都看不出來。這裡的檔案都為了網頁重新編碼過,所以請看構圖和有沒有照提示詞做,不要拿來評斷壓縮品質。

改一行程式碼就能在兩者之間切換

下面每個頁籤都列了這兩個模型 ID,要改的只有醒目標示的那兩行。端點、金鑰和請求格式都不變。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gemini-3.1-flash-lite-image",
    # model="gpt-image-2",  # 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

取得 API 金鑰 →

常見問題

gemini-3.1-flash-lite-image 和 GPT Image 2 哪個比較便宜?

以「輸入 / 1M tokens」來看,gemini-3.1-flash-lite-image 比較便宜($0.25 對 $5,相差 20×)。其他項目的結果可能相反,完整價目請看上表;實際成本要看你的用量組合。

可以只串接一次,就對 gemini-3.1-flash-lite-image 和 GPT Image 2 做 A/B 測試嗎?

可以。兩個模型都走同一個 OpenAI 相容端點,用的也是同一把 API 金鑰,切換時只要改一行裡的模型名稱字串。你可以把一部分流量分別導到兩邊,再直接比較帳單。

價格會隨圖片大小改變嗎?

要看模型怎麼計費。按張計費的模型,不管提示詞長短或輸出尺寸,每張收費都一樣;按 token 計費的模型,費用會隨生成的解析度增加,所以一張 4K 圖片的成本會是小圖的好幾倍。各模型適用哪一種,上表都有標示。

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