Gemini 3.1 图片生成和 DALL-E 3 哪个好？

各有优势。Gemini 3.1 胜在上下文理解和多轮编辑，能根据对话历史修改图片局部细节；DALL-E 3 在单次出图的风格一致性和精细度上更稳定。需要反复修改的场景选 Gemini，追求批量产出风格统一的场景选 DALL-E。

AI 生图 API 一张图大概多少钱？

价格差异很大。Gemini 3.1 Flash 生图约 $0.01-0.03/张，DALL-E 3 标准尺寸 $0.04/张、HD 版 $0.08/张，Flux Pro 约 $0.05/张。批量场景下 Gemini 3.1 Flash 性价比最高。

中文 prompt 生图哪个模型最好？

Gemini 3.1 系列对中文 prompt 的理解最好，能准确处理中文描述中的意象和修饰语。DALL-E 3 的中文能力尚可但偶尔丢失细节。Flux 和 Stable Diffusion 中文支持较弱，建议用英文 prompt。

国内怎么调用 Gemini 图片生成 API？

Google 的 Gemini API 在国内无法直连。可以通过 ofox.ai 等 API 聚合平台调用 Gemini 图片生成能力，使用 OpenAI 兼容协议接入，无需科学上网，支持人民币付款。

AI 生成的图片可以商用吗？

各平台政策不同。OpenAI 明确允许 DALL-E 生成图片的商业使用；Google 的 Gemini 生成图片也允许商用但部分内容受安全策略限制；Flux 等开源模型取决于具体许可证版本。商用前建议核实各平台最新条款。

Mar 29, 2026

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AI 图片生成 API 怎么选？Gemini、DALL-E、Flux 2026 实测对比

2026 年的 AI 生图市场跟一年前完全是两回事。Gemini 3.1 能在对话里直接画图和改图，DALL-E 3 还在「一句话出一张图」的模式里，Flux 靠开源社区在写实领域杀出一条路。

我们团队过去三个月在好几个项目里轮着用这些生图 API，踩了不少坑，也摸到了一些门道。这篇文章把实际体验写出来，不搞理论综述。

三条技术路线，选法完全不同

现在 AI 生图 API 已经分成了三条路线，各走各的方向。

第一类：多模态大模型原生生图

代表模型：Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash

Gemini 3.1 系列是今年最大的变量。跟以前「文字模型外挂一个图像模型」不一样，它在一个模型里面同时理解语言和生成图片。

用下来最明显的感受是，它记得你之前说过什么。你先描述一个场景，看到结果后说「把背景换掉」，它不会从零开始画，而是在原图基础上改。这一点跟传统的生图模型差别很大。

举个真实案例：我给 Gemini 发了「画一只橙色狐狸坐在电脑前写代码，极简风格」，然后追加「把背景换成星空，给狐狸加一顶宇航员头盔」——它准确保留了狐狸的基本造型和风格，只改了指定的部分。用 DALL-E 做同样的事，第二张图跟第一张几乎没有任何关联。

第二类：专用图像生成模型

代表模型：DALL-E 3（OpenAI）、Imagen 4（Google）

功能很纯粹：给文字描述，出图片。不记得上一轮对话，也不能追加修改，但单次出图的质量打磨得确实好。

DALL-E 3 最大的优点是稳。同一个 prompt 模板跑 20 次，20 张图的画面调性几乎一致。做电商系列产品图或者营销活动的系列海报，这种一致性比单张画质更重要。

Imagen 4 是 Google 的另一个图像模型，画质在 2026 年确实是天花板，细节精度很高。不过 API 主要走 Google Cloud 的 Vertex AI，接入门槛不低，不适合轻量场景。

第三类：开源扩散模型 API

代表模型：Flux Pro / Dev（Black Forest Labs）、Stable Diffusion 3.5

开源的好处是你能控制一切。自己部署、做 LoRA 微调、加 ControlNet 控制构图，不看任何平台的脸色。

Flux Pro 的画质已经追上了商业闭源模型，特别是写实人像和摄影风格方面甚至有过之。API 调用可以通过 Replicate、fal.ai 或者自建服务实现。

Stable Diffusion 的社区生态最丰富，各种微调模型、控制插件多到用不完，但原生出图质量跟 Flux 和 DALL-E 比有明显差距，需要靠社区模型来补齐。

实测对比

路线讲完了，聊聊实际用起来什么感觉。

画质：已经很难拉开差距

模型	写实人像	插画/平面	产品图	综合
Gemini 3.1 Pro	★★★★☆	★★★★★	★★★★☆	4.3
DALL-E 3	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★	4.3
Flux Pro	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆	4.3
Imagen 4	★★★★★	★★★★★	★★★★★	5.0

Imagen 4 画质确实最好，但 API 不太好拿到。剩下三个各有擅长：Flux 写实人像最自然，DALL-E 产品图最干净，Gemini 的插画和抽象风格最活。

说实话，2026 年光比画质已经选不出来了，真正的差距在别处。

Prompt 理解力：差距最大的地方

Gemini 3.1 对复杂 prompt 的理解力明显领先。原因也不复杂——它底子上就是个顶级语言模型，理解自然语言本来就是强项。

我们拿一个复杂 prompt 测过：「一只戴飞行员墨镜的柯基犬，坐在飞机驾驶舱里，仪表盘上有三个红色警告灯亮着，窗外能看到云层和远处的山脉」。

Gemini 3.1 Pro：红灯三个、飞行员墨镜、柯基犬特征、窗外景物全部准确
DALL-E 3：整体不错，但墨镜有时变成了普通眼镜，窗外景物偶尔缺失
Flux Pro：氛围感很强，但红灯数量经常错，细节控制不稳定

中文 prompt 的差距更大。我们试过「水墨风格的山水画，前景一棵苍松探出悬崖，远处有渔舟泊在薄雾中」——Gemini 3.1 把「苍松探出悬崖」和「泊在薄雾中」都画对了，意境到位。DALL-E 能理解大意但「薄雾」的层次感丢了。Flux 写中文 prompt 效果明显不如英文，还是建议先翻译。

编辑与迭代：Gemini 真正甩开对手的地方

传统生图是这样的：写 prompt → 看结果 → 不满意改 prompt → 全部重来。你对一个局部不满意，改 prompt 可能把满意的部分也改掉了，特别烦。

Gemini 3.1 在对话里追加修改指令，而且它真的理解「修改」是什么意思：

「把左边的树去掉」→ 其他元素不动，干净移除
「天空颜色从蓝色改成黄昏色调」→ 保持构图，只改色调
「在桌子上加一杯咖啡」→ 透视正确，比例合理

我们做过一个实验：用 DALL-E 和 Gemini 分别完成「生成一张产品海报 → 修改 3 次细节」的完整任务。DALL-E 平均需要 12 次生成才能得到满意结果（因为每次都是重新来），Gemini 平均只要 5 次。时间成本差了一倍多。

DALL-E 3 没有对话式编辑能力，每次都是独立生成。Flux 有 Inpainting 可以做局部编辑，但需要你手动画 mask 指定区域，操作门槛高了不少。

成本

模型	单张成本	月产 1000 张	月产 10000 张
Gemini 3.1 Flash	~$0.01-0.03	$10-30	$100-300
Gemini 3.1 Pro	~$0.05-0.10	$50-100	$500-1000
DALL-E 3（标准）	$0.04	$40	$400
DALL-E 3（HD）	$0.08	$80	$800
Flux Pro（API）	~$0.05	$50	$500
Imagen 4（Vertex）	~$0.03-0.05	$30-50	$300-500

Gemini 3.1 Flash 最便宜，跑批量的话优势明显。另外一个区别：Gemini 按 token 计费，简单图便宜复杂图贵；DALL-E 和 Flux 按张收固定价。如果你生成的大部分是简单图形（图标、图表、简笔画），token 计费更划算。

按场景选模型

营销素材和社交媒体配图 → Gemini 3.1 Flash

营销团队的日常就是「改一版」「换个配色」「把文案换掉」。Gemini 的对话式编辑在这种场景下效率很高，Flash 版本画质够社交媒体用，单张 $0.01。

有个客户的营销团队用了一周，反馈素材产出效率比之前 Midjourney + 手动调整快了大概 40%。主要是省在了反复修改上。

电商产品图和系列海报 → DALL-E 3

产品图最在乎的不是单张多好看，是 20 张图放一起风格统不统一。DALL-E 3 在同一个 prompt 模板下的出图稳定性最好，其他模型做不到这个水平。

品牌视觉要求特别具体的话（固定打光、特定色调），Flux Pro + LoRA 微调是最终方案，但技术投入不小。

博客文章和内容配图 → Gemini 3.1 Pro

写完文章再配图，图要跟内容对得上。Gemini 的好处是你直接把文章摘要发过去，它能理解语境，出的图跟内容贴合度很高。

我们自己的博客配图就这么做——把文章主题和几个关键段落给 Gemini 3.1 Pro，告诉它要什么风格（比如「渐变光影，暖橙色调」），一两轮就能出。

UI 概念探索 → Gemini 3.1 Pro

用 AI 直接出可用的 UI 设计稿，2026 年还是不行。但拿来做前期概念探索挺好的——快速试不同布局和配色方向，5 分钟看的方案比手动画两小时还多。

程序化批量生成 → Gemini 3.1 Flash 或 DALL-E 3

通过 API 自动大批量生图（比如每篇文章自动配封面、每个 SKU 自动出展示图），看两点：稳定性和单价。

Gemini Flash 最便宜，Google 的速率限制也比较宽松。DALL-E 3 的 API 更成熟、文档更好，但 RPM 限制在批量场景下可能卡脖子。

国内怎么调用

Gemini API 和 OpenAI API 在国内都不能直连，这是绕不开的。

一种办法是在海外服务器自己架转发代理，延迟可控但要自己运维，处理 Key 轮换、故障转移这些事，小团队维护成本偏高。

另一种是用 API 聚合平台。比如 ofox.ai 把 100 多个 AI 模型统一到 OpenAI 兼容协议下，国内直连，人民币付款。Gemini 3.1 系列的图片生成也在里面，用标准的 OpenAI Images API 就能调。之前用 OpenAI SDK 调 DALL-E 的代码，改一下 base_url 和模型名称就行，200 RPM，token 不限。

详细配置看 ofox.ai API 文档。

踩过的坑

用了三个月，有几件事跟我们一开始想的不一样。

2024 年选生图模型，第一件事看画质。2026 年不用了。主流模型画质差距已经小到普通人分不出来，真正影响效率的是 prompt 理解力和能不能追加修改。每天要出 100 张图的团队对这一点最有感触。

我们一开始觉得 Gemini 的「边聊边画」是花里胡哨的功能。实际上手才发现，它解决的是一个很具体的问题：以前改一个细节要重写整个 prompt 重新跑，现在说一句话就改了。光这一点就让整体效率快了三四成。

中文 prompt 终于能直接用了。以前我们生图流程里有个固定步骤：先想中文描述，再翻译成英文。Gemini 3.1 之后省了这一步，「水墨」「留白」「意境」这种词它都能理解，省下的翻译时间日积月累不少。

很多人觉得用 Stable Diffusion 自建就是免费的。算过账就知道不是：一张 A100 月租 $800 到 $1500，日均出图不超过 3000 张的话，直接调 API 总成本更低。除非你需要大量 LoRA 微调或者日产上万张，否则自建反而贵。

还有一点：生图模型更新很快。三个月前 Flux 是写实场景的首选，现在 Gemini 3.1 Pro 在很多场景追上来了。别把技术栈锁死在一个模型上，保持切换灵活性更重要。用 API 聚合平台有个好处就在这里——换模型只改一个参数。

选型速查表

你的需求	推荐方案	核心理由
快速大量产出社媒素材	Gemini 3.1 Flash	单价最低、中文好、速度快
需要反复修改细节	Gemini 3.1 Pro	多轮编辑不变形
系列产品图风格统一	DALL-E 3	出图一致性最高
定制化品牌风格	Flux Pro + LoRA	可微调、可控性最强
追求极致画质	Imagen 4	当前画质天花板
预算极其有限	Gemini 3.1 Flash	$0.01/张起
国内直连调用	ofox.ai + Gemini/DALL-E	无需代理、人民币付费

一个模型打天下的时代结束了。搞清楚自己要什么，对着场景选模型，比纠结「哪个最好」有用得多。

如果拿不准，最快的试法是在 ofox.ai 开个账号，一个 Key 把上面说的模型都跑一遍。看实际出图效果，比看测评管用。