该用哪个 AI 图像模型？

这里有八个图像模型，共用同一个提示词输入框。换模型只是下拉菜单，不是换账号。真正值得问的不是「哪个模型最好」——没有一个模型样样都好——而是眼前这张图，该把积分花在哪个模型上。

一句话：便宜的模型用来试方向，文字、密度、写实材质或生产级版式真正卡住时，再换更重的模型定稿。

积分一览

每张成功出图按该模型标价扣积分，一次运行一张图。失败不扣费。

• GPT Image 2 —— 8 积分。最多 8 张参考图。1K / 2K / 4K。忠实版式与干净产品图。
• GPT Image 2.5 Flare —— 10 积分。最多 8 张参考。1K / 2K / 4K。更快的 GPT 系迭代与编辑。
• GPT Image 2.5 Sunburst —— 10 积分。最多 8 张参考。1K / 2K / 4K。更精准的材质、网格与多轮精修。
• Nano Banana 2 —— 10 积分。最多 8 张参考。1K / 2K / 4K。快速日常审美出图与轻度编辑。
• Qwen Image 3.0 —— 10 积分。最多 3 张参考。1K / 2K。多语言密集版式与排版感知设计。
• FLUX.2 —— 15 积分。最多 8 张参考。1K / 2K。写实材质与参考图引导摄影（接替 FLUX Schnell）。
• Nano Banana Pro —— 15 积分。最多 8 张参考。1K / 2K / 4K。清晰图内文字、拥挤场景与精细细节。
• Seedream 5.0 Pro —— 20 积分。最多 8 张参考。1K / 1.5K / 2K。生产级多语言看板与多参考活动图。

八个模型都支持文生图与图生图。背后是双供应商路由（APIMart / KIE）；你只看到同一份积分余额和模型选择器。

GPT Image 2 —— 最听话的入门款

OpenAI 的模型会老老实实读完具体要求再画。说三个物体就是三个，说「上方留出标题位置」就真的留出来。适合封面、示意图、带标注的图表，以及多数模型会画得太花的干净电商产品图——结构比写实氛围更重要时用它。

8 积分，是不需要 2.5 级速度或精度时，最便宜的完整 GPT 版式通道。

GPT Image 2.5 Flare 与 Sunburst —— 更快 / 更准的 GPT

同属 GPT 2.5 家族，都是 10 积分，两条车道：

• Flare：日常生成与编辑要更快、又要最多八张参考时。
• Sunburst：材质、网格或多轮精度比纯速度更重要时。

只要低成本版式一趟，留在 GPT Image 2 即可。

Nano Banana 2 —— 日常审美主力

Google 更轻的 Nano Banana 线路：日常好看的成片、换装换景、轻度风格转换。10 积分。海报文案必须一字不差、场景极密、或雕刻细节必须留下来时，再升到 Nano Banana Pro。

Qwen Image 3.0 —— 多语言版式脑

适合密集信息图、流程图、多语言海报，且层级必须可读时。参考图上限是 3 张——低于产品常见的 8 张——分辨率到 2K。摄影感夜市且标题必须完美时，优先 Nano Banana Pro；偏瑞士编辑风封面时，GPT Image 2 或 Flare 往往就够。

FLUX.2 —— 写实草稿与参考编辑

Black Forest Labs 的 FLUX.2 是这里的写实主力：布料、皮肤、玻璃与街道质感可信，最多八张参考锁定身份或产品外形。输出 1K 或 2K。画幅是 FLUX 交集集（含 auto，不含超宽 21:9 / 9:21）。

它接替了 FLUX Schnell。已经没有 1 积分草稿模型，也没有一次出四张的批量——每次 FLUX.2 都是一张图、15 积分。用它探索写实方向，再把难文字或生产级看板交给 Nano Banana Pro 或 Seedream。

Nano Banana Pro —— 硬骨头模型

Google DeepMind 更重的 Gemini Pro 图像模型，专治轻量模型会崩的场景：清晰可读的文字（含非拉丁文字）、元素很多仍连贯的密集画面，以及雕刻、小字、远处人脸这类细节。跨场景主体一致也强，所以配合参考图做角色系列时很合适。

15 积分，一次一张，最多八张参考，最高 4K。

Seedream 5.0 Pro —— 生产级多语言看板

字节跳动的生产向模型：活动版式、材质研究、多参考编辑，适合「成品看板」而不是单张情绪图。20 积分。分辨率在 1K 与 2K 之间还有 1.5K。偏写实探索、版式约束较少时用 FLUX.2；图内文字密度才是主要失败点时用 Nano Banana Pro。

更省积分的工作流

1. 先用 GPT Image 2 或 Nano Banana 2。 8 或 10 积分试构图和措辞，不是直接出首图终稿。
2. 留下奏效的提示词，而不是每一张图。 最接近的那张告诉你哪些分句真正起作用。
3. 按剩余风险换重型模型重跑。 版式忠实 → GPT 2.5 Flare/Sunburst；写实材质 → FLUX.2；精确文字 / 密集场景 → Nano Banana Pro；多语言生产看板 → Seedream 5.0 Pro；密集多语言示意图且参考 ≤3 张 → Qwen。
4. 用参考图迭代。 把结果丢回图生图，只写要改什么，别整图重述。多数模型最多八张参考；Qwen 上限三张。

几次便宜迭代加一两次重型定稿，通常比每次探索都烧 Seedream 或 Nano Banana Pro 更省。

各模型共通的点

• 生成前选好画幅与分辨率——界面只会露出该模型真正支持的选项。
• 同一份积分余额。不用额外厂商订阅，不用贴 API Key，不用 GPU。
• 生成失败不扣积分。
• 作品连同提示词与所用模型存进图库。

新账号注册即送积分，足够先试 GPT Image 2，再摸一个中档模型，再决定要不要上重型定稿。可以先对比模型，也可以直接写个提示词开始。