2026年，文本生成图像领域已经围绕三大前沿模型形成格局：Flux Kontext Pro（Black Forest Labs）、Nano Banana（Google）和4o Image（OpenAI）。每个模型在速度、保真度和价格之间代表了不同的权衡。

以下是我们使用相同提示词在三个模型中生成的结果。

提示词

“一只红狐狸坐在新雪中，黄金时刻，浅景深，照片级真实感”

速度与价格（当前网关费率）

  • Nano Banana——6秒，每张图像$0.056
  • Flux Kontext Pro——9秒，每张图像$0.084
  • 4o Image——12秒，每张图像$0.14

质量观察

  • Flux Kontext Pro：对复杂提示词的整体匹配度最佳。能够令人信服地处理图像中的文字（菜单、标牌）。偶尔会出现皮肤略带塑料感。
  • Nano Banana：速度最快，自然场景、产品和人像的真实感最干净。对嵌入文字和复杂多主体场景的处理较弱。
  • 4o Image：在插画与概念艺术方面最强。真实感稍逊于Flux，但在风格化输出上表现最佳。

如何根据使用场景选择

  • 电商与营销摄影：优先选择Nano Banana。最便宜+最快速+足够真实，适用于90%的产品/生活方式照片。
  • 包含文字的复杂编辑场景：Flux Kontext Pro。唯一能可靠拼写正确的模型。
  • 风格化插画、概念艺术、编辑设计：4o Image。OpenAI的艺术指导能力难以超越。
  • 批量生成（每天超过1000张图像）：Nano Banana。相比Flux每张图像节省$0.03，长期来看节省显著。

使用模式：按提示词选择模型，而非按产品

我们在API中看到的大多数成功的图像密集型产品并不忠于单一模型。它们会进行路由：“如果提示词包含文字”→Flux，“如果类别==插画”→4o Image，默认→Nano Banana。这条简单的规则在处理复杂提示词时不牺牲输出质量的情况下节省了30%的成本。

通过一个API调用全部三种模型

// 在您的应用代码中路由：
const model = prompt.includes('text') || prompt.includes('sign')
  ? 'black-forest-labs/flux-kontext-pro'
  : style === 'illustration'
    ? 'openai/4o-image'
    : 'google/nano-banana';

await fetch('https://aimarcus.eu/aigenerate/api/v1/jobs/createTask', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer sk-aig-...',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({ model, input: { prompt, output_format: 'png', image_size: '1:1' } }),
});

一个Bearer token，三家顶尖供应商，通过应用代码实现智能路由。这就是聚合API的全部优势。