Gemini 3 Pro Image 4K 计费完全指南：2026年最新价格、Token计算与省钱方案

Gemini 3 Pro Image 生成 4K 图片（4096×4096 像素）的官方价格为 $0.24/张，计算公式是 2000 tokens × $120/百万 tokens。相比 2K 图片（$0.134/张），4K 价格高出约 79%。2026 年 1 月最新数据显示，通过 Batch API 可获得 50% 折扣（$0.12/张），第三方中转服务如 laozhang.ai 更可低至 $0.05/张。本文详解 4K 计费规则、使用场景选择及 4 种省钱方案。

要点速览

在深入细节之前，这里是你需要知道的核心要点：

• 4K 图片价格：$0.24/张（2000 tokens），是目前 Gemini 图片生成的最高规格
• Token 计算公式：图片成本 = (输出 Tokens × $120) ÷ 1,000,000
• 1K/2K 同价：1024×1024 和 2048×2048 都是 $0.134/张（1120 tokens），选 2K 更划算
• Batch API：50% 折扣（4K 降至 $0.12/张），但需等待 24 小时
• 最省钱方案：API 中转服务如 laozhang.ai，4K 仅 $0.05/张，节省 79%

Gemini 3 Pro Image 4K 计费规则详解

Google 在 2025 年底推出了 Gemini 3 Pro Image（模型 ID：gemini-3-pro-image-preview），这是目前 Gemini 家族中图片生成质量最高的模型。相比之前的 Gemini 2.5 Flash Image，Pro 版本支持更高分辨率和更精细的细节控制。

Token 计费机制详解

Gemini 图片生成采用 Token 计费 模式，而非按图片数量计费。这意味着不同分辨率的图片消耗不同数量的 tokens，最终体现为不同的价格。

核心计费公式为：

图片成本 = (输出 Tokens × 输出价格) ÷ 1,000,000

其中，Gemini 3 Pro Image 的输出价格为 $120/百万 tokens（输入价格为 $1.25/百万 tokens，但图片生成场景下输入通常很小，可忽略不计）。

分辨率与 Token 消耗对照

根据 2026 年 1 月 Google AI Developer 官方文档，各分辨率的 Token 消耗和价格如下：

关键发现：1K 和 2K 分辨率消耗相同的 tokens（1120），价格完全一致。这意味着如果你只需要 1K 图片，直接生成 2K 然后缩小是更明智的选择——你获得了更高的源文件质量，却没有额外成本。

4K 图片价格计算示例

以 4K 分辨率为例，详细计算过程如下：

1. 输出 Tokens：2000
2. 输出单价：$120/百万 tokens
3. 计算：(2000 × $120) ÷ 1,000,000 = $0.24

如果使用 Batch API（享受 50% 折扣）：

• 计算：$0.24 × 50% = $0.12

对比 2K 图片：

• 2K 价格：$0.134
• 4K 价格：$0.24
• 价格差异：($0.24 - $0.134) ÷ $0.134 = 79%

这个 79% 的价格增幅是否值得？取决于你的实际使用场景——这正是下一节要解答的问题。

如需了解 Gemini 完整定价体系，可参考 Gemini API 完整定价指南。

什么场景需要 4K？分辨率选择指南

很多用户默认选择最高分辨率，认为"越大越好"。但在实际应用中，80% 的场景根本不需要 4K 分辨率。选择合适的分辨率可以在不牺牲效果的前提下节省大量成本。

分辨率与实际用途对应

不同使用场景对图片分辨率有不同要求：

印刷场景的分辨率需求

印刷品通常要求 300 DPI（每英寸 300 像素）。这意味着：

• A4 尺寸（21cm × 29.7cm ≈ 8.27" × 11.69"）需要：2481 × 3508 像素
• A3 尺寸（29.7cm × 42cm ≈ 11.69" × 16.54"）需要：3508 × 4962 像素

只有 4K 分辨率（4096×4096）才能覆盖大多数印刷需求。如果你的图片用于宣传册、海报、产品包装等印刷场景，4K 是必要的投资。

电子显示场景的真相

网页和电子设备显示通常只需要 72-150 DPI：

• 1080p 显示器：1920×1080 像素
• 4K 显示器：3840×2160 像素
• iPhone 15 Pro Max：2796×1290 像素

即使是 4K 显示器，全屏显示一张图片也只需要约 400 万像素，而 2K 图片（2048×2048 = 419 万像素）已经足够。考虑到大多数图片不会全屏显示，1K-2K 分辨率对电子显示场景绑绑有余。

决策建议总结

80/20 法则：80% 的使用场景（网页、社交媒体、电商、演示）用 2K 即可，只有 20% 的场景（印刷、大屏）才真正需要 4K。

如果不确定自己的需求，建议：

1. 先用 2K 生成测试效果
2. 确认需要高分辨率后再用 4K 重新生成
3. 批量场景优先使用 Batch API 节省成本

对于不需要 4K 的场景，Gemini 2.5 Flash Image API 无限并发方案 可能是更经济的选择。

月度成本估算：从个人到企业

了解单价只是第一步，实际预算规划需要根据使用量估算月度成本。以下是不同量级的成本对比：

官方 API 月度成本表

Batch API 月度成本表（50% 折扣）

不同用户类型的预算参考

根据使用场景，以下是典型用户的月度预算参考：

个人创作者（100-300 张/月）

• 推荐方案：2K + Batch API
• 预算范围：$6.7 - $20/月
• 适用场景：博客配图、社交媒体内容

小型团队（500-1,000 张/月）

• 推荐方案：API 中转服务
• 预算范围：$25 - $50/月
• 适用场景：电商产品图、营销素材

中型企业（2,000-5,000 张/月）

• 推荐方案：API 中转 + 部分 4K
• 预算范围：$100 - $300/月
• 适用场景：多渠道内容、印刷物料

大型企业（10,000+ 张/月）

• 推荐方案：官方 Tier 3 + 中转服务混合
• 预算范围：$500+/月
• 适用场景：大规模内容生产、多品牌运营

4 种成本优化方案对比

了解了价格和使用量后，如何选择最适合自己的省钱方案？以下是 4 种主要方案的详细对比：

方案一：官方 API（基准方案）

适用场景：需要实时响应、对延迟敏感的应用

优点：稳定可靠，Google 官方支持，无第三方风险

缺点：价格最高，配额限制严格

方案二：Batch API（官方省钱方案）

适用场景：批量处理、对延迟不敏感的场景

优点：官方正规渠道，50% 折扣显著

缺点：不适合实时场景，需要等待 24 小时

方案三：API 中转服务（最高性价比）

适用场景：中国用户、成本敏感、需要简便接入

以 laozhang.ai 为例，其 Nano Banana Pro 服务按次计费 $0.05/次，相当于官方 4K 价格的约 20%。此外还支持支付宝/微信支付，对国内用户友好。

优点：价格最低，无配额限制，支付便捷

缺点：第三方服务存在一定风险（详见下节分析）

如需了解更多关于高并发场景的解决方案，可参考 Gemini 3 Pro Image 无限并发方案。

方案四：降低分辨率（简单有效）

适用场景：不需要 4K 的 80% 场景

优点：无需改变任何接入方式，立即生效

缺点：牺牲了分辨率，印刷场景不适用

方案选择决策树

你需要 4K 分辨率吗？
├── 否 → 使用 2K（\$0.134/张，省 44%）
└── 是 → 你需要实时响应吗？
    ├── 否 → 使用 Batch API（\$0.12/张，省 50%）
    └── 是 → 你在中国吗？
        ├── 是 → 使用 API 中转（\$0.05/张，省 79%）
        └── 否 → 使用官方 API（\$0.24/张，最可靠）

中转服务安全吗？风险与保障分析

很多用户对第三方 API 中转服务存在顾虑，这是完全可以理解的。以下是诚实的风险分析和建议：

中转服务的技术原理

API 中转服务的工作方式是：

1. 用户向中转服务发送请求
2. 中转服务代理请求到 Google 官方 API
3. Google 返回结果后，中转服务转发给用户

这个过程中，中转服务需要：

• 持有 Google Cloud 账户和 API Key
• 管理配额和负载均衡
• 处理计费和用户认证

潜在风险分析

风险一：服务稳定性

• 风险等级：中
• 具体表现：服务商可能因资金、技术等原因停止服务
• 缓解措施：选择运营时间长、口碑好的服务商；保留备用方案

风险二：数据隐私

• 风险等级：低-中
• 具体表现：请求内容经过中转服务器
• 缓解措施：避免在提示词中包含敏感信息；选择声明不存储数据的服务商

风险三：服务质量波动

• 风险等级：低
• 具体表现：响应速度可能不如官方直连
• 缓解措施：测试后再批量使用；选择提供 SLA 保证的服务商

风险四：合规性问题

• 风险等级：低
• 具体表现：部分企业有供应商合规要求
• 缓解措施：评估企业政策；必要时使用官方渠道

如何选择可靠的中转服务

选择中转服务时，建议关注以下指标：

1. 运营时长：至少 6 个月以上的稳定运营记录
2. 用户口碑：社区反馈、使用案例
3. 技术文档：完善的 API 文档和示例代码
4. 支付方式：支持正规支付渠道（支付宝、微信）
5. 客户支持：响应速度和问题解决能力

以 laozhang.ai 为例，其提供：

• 不限速、按量计费
• 完整的 API 文档（https://docs.laozhang.ai/ ）
• 支付宝/微信支付
• 即时客服支持

建议的使用策略

保守策略（适合企业用户）：

• 核心业务使用官方 API
• 非关键场景使用中转服务测试

平衡策略（适合小团队）：

• 日常使用中转服务节省成本
• 重要项目保留官方 API 作为备份

激进策略（适合个人/成本敏感用户）：

• 主要使用中转服务
• 定期备份重要生成结果

代码示例：Batch API 实现 50% 省钱

如果你选择使用官方 Batch API 获取 50% 折扣，以下是完整的 Python 实现代码：

基础 Batch API 调用

python
import google.generativeai as genai
from google.generativeai import types
import time
import json


genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

def create_batch_image_request(prompts: list[str], output_resolution: str = "4096x4096"):
    """
    创建批量图片生成请求

    Args:
        prompts: 图片生成提示词列表
        output_resolution: 输出分辨率，支持 "1024x1024", "2048x2048", "4096x4096"

    Returns:
        batch_job: 批量任务对象
    """
    # 构建请求列表
    requests = []
    for i, prompt in enumerate(prompts):
        request = {
            "custom_id": f"image_{i}",
            "method": "POST",
            "url": "/v1/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent",
            "body": {
                "contents": [
                    {
                        "parts": [
                            {"text": prompt}
                        ]
                    }
                ],
                "generationConfig": {
                    "responseModalities": ["IMAGE"],
                    "imageGenerationConfig": {
                        "outputResolution": output_resolution
                    }
                }
            }
        }
        requests.append(request)

    # 创建批量任务
    batch_job = genai.create_batch(
        model="gemini-3-pro-image-preview",
        requests=requests,
        displayName=f"batch_images_{int(time.time())}"
    )

    return batch_job

def wait_for_batch_completion(batch_job, check_interval: int = 60):
    """
    等待批量任务完成

    Args:
        batch_job: 批量任务对象
        check_interval: 检查间隔（秒）

    Returns:
        results: 任务结果列表
    """
    print(f"Batch job created: {batch_job.name}")
    print(f"Status: {batch_job.state}")

    while batch_job.state not in ["JOB_STATE_SUCCEEDED", "JOB_STATE_FAILED"]:
        time.sleep(check_interval)
        batch_job = genai.get_batch(batch_job.name)
        print(f"Status: {batch_job.state} | Progress: {batch_job.completed_request_count}/{batch_job.total_request_count}")

    if batch_job.state == "JOB_STATE_FAILED":
        raise Exception(f"Batch job failed: {batch_job.error}")

    # 获取结果
    results = list(genai.list_batch_results(batch_job.name))
    return results

def save_batch_images(results, output_dir: str = "./output"):
    """
    保存批量生成的图片

    Args:
        results: 批量任务结果
        output_dir: 输出目录
    """
    import os
    import base64

    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    for result in results:
        custom_id = result.custom_id
        if result.response and result.response.candidates:
            image_data = result.response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
            image_bytes = base64.b64decode(image_data)

            output_path = os.path.join(output_dir, f"{custom_id}.png")
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(image_bytes)
            print(f"Saved: {output_path}")
        else:
            print(f"Failed: {custom_id}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 准备提示词列表
    prompts = [
        "A serene Japanese garden with cherry blossoms, digital art style",
        "A futuristic cityscape at sunset, cyberpunk aesthetic",
        "A cozy coffee shop interior, warm lighting, watercolor style",
        "A majestic mountain landscape with northern lights, photorealistic"
    ]

    # 创建批量任务（4K 分辨率）
    batch_job = create_batch_image_request(prompts, "4096x4096")

    # 等待完成（通常 24 小时内）
    results = wait_for_batch_completion(batch_job, check_interval=300)

    # 保存图片
    save_batch_images(results)

    # 成本计算
    total_images = len(prompts)
    cost_per_image = 0.12  # Batch API 4K 价格
    total_cost = total_images * cost_per_image
    print(f"\n总计生成 {total_images} 张 4K 图片")
    print(f"Batch API 成本: ${total_cost:.2f}")
    print(f"vs 官方直连节省: ${total_images * 0.24 - total_cost:.2f} (50%)")

异步处理优化版本

对于需要更高效管理的场景，以下是支持异步回调的优化版本：

python
import asyncio
import aiohttp
from typing import Callable, Optional

class BatchImageGenerator:
    """异步批量图片生成器"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"

    async def submit_batch(
        self,
        prompts: list[str],
        resolution: str = "4096x4096",
        callback: Optional[Callable] = None
    ) -> str:
        """
        提交批量任务

        Args:
            prompts: 提示词列表
            resolution: 分辨率
            callback: 完成回调函数

        Returns:
            job_id: 任务 ID
        """
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            # 创建批量任务
            async with session.post(
                f"{self.base_url}/batches",
                headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
                json=self._build_batch_request(prompts, resolution)
            ) as resp:
                result = await resp.json()
                job_id = result["name"]

        if callback:
            asyncio.create_task(self._poll_and_callback(job_id, callback))

        return job_id

    def _build_batch_request(self, prompts: list[str], resolution: str) -> dict:
        """构建批量请求体"""
        return {
            "model": "gemini-3-pro-image-preview",
            "requests": [
                {
                    "custom_id": f"img_{i}",
                    "body": {
                        "contents": [{"parts": [{"text": p}]}],
                        "generationConfig": {
                            "responseModalities": ["IMAGE"],
                            "imageGenerationConfig": {"outputResolution": resolution}
                        }
                    }
                }
                for i, p in enumerate(prompts)
            ]
        }

    async def _poll_and_callback(self, job_id: str, callback: Callable):
        """轮询任务状态并在完成时回调"""
        while True:
            status = await self._get_job_status(job_id)
            if status["state"] == "JOB_STATE_SUCCEEDED":
                results = await self._get_results(job_id)
                await callback(results)
                break
            elif status["state"] == "JOB_STATE_FAILED":
                await callback(None, error=status.get("error"))
                break
            await asyncio.sleep(300)  # 每 5 分钟检查一次

# 使用示例
async def on_batch_complete(results, error=None):
    if error:
        print(f"Batch failed: {error}")
    else:
        print(f"Batch completed: {len(results)} images generated")

async def main():
    generator = BatchImageGenerator("YOUR_API_KEY")
    job_id = await generator.submit_batch(
        prompts=["prompt1", "prompt2", "prompt3"],
        resolution="4096x4096",
        callback=on_batch_complete
    )
    print(f"Batch submitted: {job_id}")

# asyncio.run(main())

更多 API 使用示例和文档，可参考 laozhang.ai 开发文档。

常见问题解答

Q1: Gemini 3 Pro Image 4K 图片具体多少钱？

A: 官方价格 $0.24/张（2000 tokens × $120/百万 tokens）。使用 Batch API 可降至 $0.12/张（50% 折扣），使用 API 中转服务如 laozhang.ai 最低 $0.05/张。

Q2: 1K 和 2K 分辨率价格一样吗？

A: 是的，1K（1024×1024）和 2K（2048×2048）都消耗 1120 tokens，价格都是 $0.134/张。建议直接选择 2K，获得更高质量的源文件。

Q3: 4K 比 2K 贵多少？

A: 4K 价格（$0.24）比 2K（$0.134）高出约 79%。但对于印刷和大屏展示场景，这个额外投资是值得的。

Q4: Batch API 的 50% 折扣有什么限制？

A: Batch API 需要批量提交请求（通常 10-1000 个），任务会在 24 小时内完成。不适合需要实时响应的场景，但对于批量内容生产非常划算。

Q5: 什么场景必须用 4K？

A: 两类场景建议使用 4K：

1. 印刷出版：杂志、海报、产品包装等需要 300 DPI 的场景
2. 大屏展示：户外广告、展会展板等大尺寸显示场景

其他场景（网页、社交媒体、电商、演示文稿）使用 2K 即可。

Q6: 中转服务和官方 API 有什么区别？

A: 主要区别：

• 价格：中转服务通常比官方便宜 60-80%
• 支付：中转服务支持支付宝/微信，官方需要外币信用卡
• 配额：中转服务通常无每日限制，官方有 Tier 配额
• 风险：官方更稳定可靠，中转服务存在一定的第三方风险

Q7: 如何计算我每月需要多少预算？

A: 使用公式：月预算 = 月生成量 × 单价

例如，每月生成 1000 张 4K 图片：

• 官方 API：1000 × $0.24 = $240
• Batch API：1000 × $0.12 = $120
• API 中转：1000 × $0.05 = $50
• 改用 2K：1000 × $0.134 = $134

Q8: 图片生成失败会扣费吗？

A: 不会。Gemini API 采用 Token 计费，只有成功生成图片并返回结果时才会消耗 tokens。如果请求因内容政策、网络错误等原因失败，不会产生费用。

---

总结：Gemini 3 Pro Image 4K 图片的官方价格为 $0.24/张，但通过合理选择分辨率、使用 Batch API 或 API 中转服务，可以将成本降低 44%-79%。对于大多数场景，2K 分辨率（$0.134/张）已经足够；只有印刷和大屏场景才真正需要 4K。

数据来源：Google AI Developer 官方文档 | 更新于 2026 年 1 月