gemini-3.1-flash-lite-image vs GPT Image 2
何时使用哪一个 — 经过整理的结论,而非基准测试表格
两者都是图像模型,每百万输出 token 的收费相同,均为 $30,因此真正的差异在于输入:gemini-3.1-flash-lite-image 接受文本和图像的价格为每百万 $0.25,而 gpt-image-2 为 $5,这使得提供提示词和参考图像的成本便宜 20x。对于输入量主导账单的重提示词或 image-in-image-out 流水线,请选择 gemini-3.1-flash-lite-image,并注意它在返回图像的同时也能返回文本,具有 4096-token 的输出上限且思考无法关闭。当你需要来自 OpenAI 的纯图像输出端点且输入成本是次要开销项时,请选择 gpt-image-2。
定价
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 输入 / 1M tokens | $0.25 | $5 | 0.05× |
| 输出 / 1M tokens | $30 | $30 | = |
费率取自构建时的实时目录;每个模型页面均附有当前的费率卡。
它们的位置 — 以该计费单位计费的所有 8 个 图像生成 模型的 每 1M token 的输出价格(对数刻度)
规格
| gemini-3.1-flash-lite-image | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 输入模态 | 文本 图像 | 文本 图像 |
| 输出模态 | 文本 图像 | 图像 |
| 发布日期 | 2026-06-30 | 2026-04-21 |
| 知识截止日期 | 2025-01 | — |
| 输出尺寸 | 1K only (1:1 = 1024x1024) |
|
| 输入模式 | text-to-image, interleaved generation + editing, up to 14 reference images | text-to-image, image edit with mask inpainting |
| 每次请求图像数 | — | 10 |
| 格式 | — | png, jpeg, webp |
| 备注 | 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) |
规格转录自各供应商的文档;若供应商未发布某项数据,则直接省略该行,而非进行推断。 完整来源: gemini-3.1-flash-lite-image · GPT Image 2
单个 Prompt,两个模型 —— 通过网关实测
统一提示词,每个模型单次请求,无重试且无择优挑选 —— 均为各模型返回的首个结果。尺寸与时长均未固定:各模型使用自身的默认值,因为试图适配所有模型的请求参数无法展现任何模型的优势。此处文件已为 Web 重新编码,因此请评判构图与提示词遵循度,而非压缩质量。
只需一行代码即可在它们之间切换
两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点,相同的密钥,相同的请求结构。
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", # 取消注释此行,注释上一行
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// model: "gpt-image-2", // 取消注释此行,注释上一行
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-lite-image",
# "model": "gpt-image-2", # 取消注释此行,注释上一行
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gemini-3.1-flash-lite-image",
// Model: "gpt-image-2", // 取消注释此行,注释上一行
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gemini-3.1-flash-lite-image")
// .model("gpt-image-2") // 取消注释此行,注释上一行
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));常见问题
gemini-3.1-flash-lite-image 和 GPT Image 2 哪个更便宜?
在 输入 / 1m tokens 方面,gemini-3.1-flash-lite-image 更便宜($0.25 对比 $5,相差 20×)。其他行可能得出相反的结论——上方表格提供了完整信息,实际成本取决于你的组合使用情况。
我可以在不进行两次集成的情况下,对 gemini-3.1-flash-lite-image 和 GPT Image 2 进行 A/B 测试吗?
可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务,并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串,因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。
价格会随图像尺寸变化吗?
这取决于模型的计费方式。按图像计费的模型,无论提示词或输出尺寸如何,收费均相同;按 token 计费的模型则会随着你渲染的分辨率而增加费用,因此 4K 图像的成本是小尺寸图像的数倍。上方表格标明了各个模型适用的计费方式。