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图片生成 API 对比 OpenAI Gemini 评估

2026 图片生成 API 对比：评估维度

用带日期的能力表对比 2026 年 OpenAI GPT Image、Gemini 与网关运维维度，不编造质量排名。

AveMujica API 3 分钟阅读

最近核对：2026-07-15。

2026 年的图片生成 API 对比应排序的是是否适合你的集成约束，而不是虚构一个全局质量冠军。OpenAI、Google 等第一方文档频繁调整模型 ID、尺寸枚举与定价，任何固定“最佳模型”表都可能几周内过期。本文依据主要来源和本网关可代理的 OpenAI 兼容路由，对比 API 形状、同步行为、编辑、审核、媒体耐久性、多租户运维与成本驱动因素。下文不包含虚构的质量分数、延迟分位数或价格赢家。

如何阅读这份对比

我们不会发布：

  • 美元价格或“便宜百分之多少”的结论
  • 盲测质量分数或榜单排名
  • 未经你自己测量的延迟分位数
  • 你尚未启用的地区或模型名称的可用性保证

正确做法是根据这些维度和带日期的表格建立记分卡，从当前官方定价页与通道测试填写商业数据，并在采购前重新核对。

本次修订重新打开的主要来源：

带日期的候选快照（不是排名）

候选系列（2026-07-15）常见官方表面同步或任务默认媒体返回编辑/参考说明网关运维说明
OpenAI GPT Image（gpt-image-2，以及在关闭日前仍记录的旧 gpt-image-1*）POST /v1/images/generations、POST /v1/images/edits；另有 Responses 图片工具通常一个 HTTP 响应；可选局部 streamingGPT Image 始终返回 b64_json；response_format 属于 DALL·E 时代一等编辑；通过 Responses 做多轮编辑优先稳定别名 → gpt-image-2；OpenAI 建议在 2026-12-01 前用 gpt-image-2 替换 gpt-image-1-mini、gpt-image-1.5、chatgpt-image-latest
OpenAI DALL·E（dall-e-2、dall-e-3）同一 Images 端点同步响应通过 response_format 返回 url 或 b64_json旧版编辑/变体矩阵已进入 OpenAI 弃用路径（官方弃用公告中关闭日期为 2026-05-12）；不要在此启动新产品
Google Gemini 图片生成（Gemini “image” / Nano Banana 系列；Imagen 材料在导航中单独标记或归为旧版）Gemini API（按当前 Google 文档使用 generateContent / Interactions 流程）主要是会话/内容响应，而非 OpenAI Images JSON供应商专属 inline dataGoogle AI 记录了会话式编辑/合成通过网关适配器映射或调用原生 SDK；不要假设支持 DALL·E 尺寸枚举
你启用的其他 OpenAI 兼容图片通道取决于通道 base URL 暴露的内容由适配器决定上游不同，通常为 URL 或 base64差异很大只列出通道映射后实际出现在模型列表中的模型

这张表是能力清单，不宣布赢家。实验表中应另加“是否已在我们的网关启用”一列。

维度 1：客户端契约稳定性

问题重要原因
一套 HTTP schema 能否覆盖大多数模型？减少 SDK 泛滥
尺寸/质量枚举是否因模型而异？会破坏简单的下拉 UI
编辑是否必须使用 multipart？影响边缘代理与 SDK
供应商是否提供 OpenAI 兼容端点？影响网关映射成本

OpenAI 形状路径： 使用 JSON 调用 POST /v1/images/generations；编辑通常使用 multipart。GPT Image 客户端应解码 b64_json，并使用 output_format / output_compression，而不是 response_format: url。

Gemini 原生路径： Google AI 的 Gemini content/Interactions 流程提供图片生成。团队可以直接使用 Google SDK，或通过网关适配器映射。

网关中介路径（本仓库）： 客户端保持 OpenAI 兼容调用；运维人员在通道上绑定稳定别名，并只暴露实际已配置的内容。即使上游不同，契约稳定性也成为平台承诺。参见 OpenAI 兼容 API 网关。

维度 2：同步响应与任务模型

多数图片生成会在一个 HTTP 响应中返回 data[].b64_json（GPT Image），或在旧版/适配器路径中返回 data[].url。这比视频任务轮询简单，但并不意味着“永远即时”：

  • 生成时间可能超过默认客户端 timeout
  • URL 响应可能比缓存和产品页面更早失效
  • 某些模型系列支持局部 streaming，另一些不支持

应针对确切模型 ID对比 timeout 指导、streaming 支持、最大并发请求以及失败响应体形状。

维度 3：编辑、变体与参考图工作流

产品需求需要在官方文档中验证的能力
从一个 prompt 生成营销变体n > 1，且重试成本可接受
Inpaint / 蒙版编辑编辑端点 + mask 规则
品牌对象一致性文档明确支持的参考图/输入保真能力
去背景/透明度提供时验证 background 或输出格式支持
严格输出 MIMEoutput_format / 压缩参数

本网关将 POST /v1/images/generations 与 POST /v1/images/edits 都识别为中继模式，个人图片工作台可以调用这些路径。具体能力仍取决于上游通道。

维度 4：媒体耐久性与产品存储

问题GPT Image（OpenAI 文档）旧 URL 模型对网关的影响
默认返回什么？b64_json 中的 Base64通常是临时 URL始终规划对象存储
response_format=url 是否有效？GPT Image 不支持DALL·E 时代支持客户端按模型系列分支
控制台之后能否重新提供？只有在你保存字节时相同个人图片工作台保存用户所有的对象键

本仓库的 图片工作台 以用户所有权持久化，不是团队/项目媒体库。团队作用域工作台路由存在于视频，而不是图片；参见 多租户 LLM 网关架构。

维度 5：成本驱动与安全上限

只从官方定价页比较计费单位，例如按 token、按图片或分辨率分层。同时独立比较滥用上限：

  • 接受的最大 n
  • n=0 是被拒绝、忽略还是归一化
  • 尺寸/质量乘数
  • 审核拒绝与硬错误的区别

本代码库把图片 n 限制为 MaxImageN = 128，并且 n 缺失或为 0 时归一化为 1。产品上限应更低。对比表应把“有 bug 的客户端能否一次创建 128 张计费图片”列为安全项，而不只是价格项。

维度 6：多租户与运维适配

没有网关时，你只是在比较供应商；有网关后，还要比较平台适配性：

  • 产品团队能否只面向 /v1/images/generations 开发？
  • 财务能否在使用日志中把图片费用与聊天费用一起归因？
  • 安全团队能否撤销团队项目密钥，而不轮换上游密钥？
  • 能否集中限制 n？
  • 是否需要共享团队图片历史（当前个人图片工作台不提供）？

在 B2B 产品中，这些问题经常比模型审美比赛更重要。

维度 7：开发体验与失败语义

即使两个 API 图片质量相近，第二天的运维体验仍会明显不同：

  • 错误分类： 审核、配额、不支持尺寸与容量错误
  • 幂等性： 网关 timeout 后重试可能重复生成
  • 可观测性： 可直接粘贴到支持工单的 request ID
  • SDK 引力： 专有 SDK 与 OpenAI 兼容标准库
  • 批量习惯： 因 API 容易使用而设置过大的 n

在 staging 运行混沌脚本：非法尺寸、空 prompt、超过产品上限的 n、已撤销密钥和故意变慢的上游。最有价值的对比项往往是“诊断耗时”。

维度 8：合规与数据路径

企业上线前，应记录地区、训练使用退出机制、供应商留存策略、你对 prompt/缩略图/完整资产的留存，以及离职删除流程。安全审阅者还会询问图片生成如何配合 防止 LLM API 密钥泄漏。

实验室记分卡模板（用证据填写）

Last checked: 2026-07-15
Vendor / model id: ________________________________
Official docs URL: ________________________________
Edit/inpaint support: none / mask / reference / other
Sizes verified in lab: ____________________________________
Quality knobs verified: ___________________________________
Response modes: b64 / url (legacy) / stream partial
n behavior (0 / omit / max): ______________________________
Moderation controls: _____________________________________
URL expiry notes: ________________________________________
Pricing page URL + screenshot date: _______________________
p50/p95 latency in our region (our test): _________________
Max n we will allow in product: ___________________________
Tenant needs met? personal only / team billing via API key / custom ACL
Ops fields required: model, n, size, owner, req_id
Go / no-go (no global rank):

对每个候选运行相同的三个 prompt 和一个编辑 fixture。Prompt 要版本化。不要把不同周的营销样例当成受控测试来比较。

如何在不虚构排名的前提下选择

  • 需要 OpenAI 形状 JSON 与简单 base64： 通过 /v1/images/generations 使用 gpt-image-2。
  • 需要 Google 生态中的会话式多轮图片编辑： 按 Google 当前文档评估 Gemini 图片流程。
  • 现在就需要团队共享资产 UI： 不要假设本网关图片工作台已提供；应预留产品开发或使用应用存储 ACL。
  • 需要多供应商 failover： 先处理网关别名与通道健康，再做审美对比。

当默认值变化时重新评估，例如新模型 ID、新尺寸层级或新计费单位。对比结果具有时效性。

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来源

选择问题

2026 年哪个图片 API 最好？

不存在普遍最佳。应根据产品的契约稳定性、编辑需求、审核、耐久性与可运维成本控制选择最合适者，并在采购日期重新验证。

对比表应该包含公开榜单分数吗？

只有在你能控制方法与日期时才应包含。第三方排名会滞后于模型切换，也可能不匹配你的 prompt 领域。

价格可以每年只比较一次吗？

不可以。图片价格项会独立于聊天变化。每次更换默认模型、尺寸或质量时都要重新查看官方定价。

有 OpenAI 兼容性后可以忽略原生文档吗？

不可以。兼容性帮助客户端保持稳定；原生文档仍定义限制、审核与模型专属参数，包括 GPT Image 的 base64 契约。

一个产品应该暴露多少模型？

通常是一个默认稳定别名和一个备用别名。其他模型应留在实验室，直到具备支持与定价手册。

运行对比实验

使用上面的模板建立一页记分卡，在非生产网关通道启用两个图片别名，并用 n=1 和一个编辑 fixture 运行相同 prompt 包。记录延迟、失败模式与存储步骤，然后选择默认模型，而不是宣布全局赢家。