Как на самом деле устроена цена API генерации изображений

Image API тарифицирует usage legs, а не картинки

Обе опубликованные image-модели на apiToken.sale — Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) и GPT Image 2 (gpt-image-2) — тарифицируются одинаково: text input, необязательный reference-image input, cached input, если provider его распознал, и image-output tokens считаются по официальным ставкам, а затем к этому exact official total применяется политика аккаунта. Для обычного B2C это фиксированные 50% скидки, поэтому legs ниже — вся история цены.

Живой каталог моделей со ставками за tokens →

Читайте также: Стоимость GPT Image 2 API и скидка 50% для B2C

Считайте цену по точной форме request и response

Обе модели подчиняются одному правилу цены, но доступны по разным protocols. Nano Banana 2 использует native Gemini generateContent с заголовком x-goog-api-key и принимает размер output как явный imageSize control (1K, 2K или 4K) плюс aspect ratio. GPT Image 2 использует OpenAI Images routes с Authorization: Bearer и опубликованными controls background opaque или transparent, quality low и size как пропорция (auto, 1024x1024/1:1, 1536x1024/3:2, 1024x1536/2:3, 4:3, 16:9, 9:16); edits идут на /v1/images/edits с 1–5 PNG, JPEG или WebP (каждый ≤50 MB).

curl https://router.apitoken.sale/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $APITOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"A studio photo of a ceramic mug"}]}],"generationConfig":{"responseModalities":["TEXT","IMAGE"],"imageConfig":{"imageSize":"1K","aspectRatio":"1:1"}}}'

curl https://router.apitoken.sale/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $APITOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"A studio photo of a ceramic mug","background":"opaque","quality":"low","size":"auto"}'

Формы response тоже различаются: Nano Banana 2 возвращает картинку как inlineData image part, GPT Image 2 — как один non-streaming base64 PNG. В обоих случаях доставленный response — это settled usage: бесплатного preview-вызова, возвращающего пиксели, не существует.

Расчёт цены по опубликованным ставкам

У Nano Banana 2 арифметика полностью предсказуема. Рендер 1K зафиксирован на 1 120 image tokens: 1 120 × $60/M = $0.0672 official, или $0.0336 после B2C-половины. Prompt на 400 tokens добавляет 400 × $0.50/M = $0.0002, поэтому весь запрос рассчитывается примерно как $0.0674 official и $0.0337 payable. Те же фиксированные legs дают после скидки $0.0504 за 2K и $0.0756 за 4K. Text/thinking output и grounding, если используются, остаются отдельными legs в terminal usage.

У GPT Image 2 legs переменные, поэтому разберите пример, а затем измерьте. Допустим, product edit отправляет 900 fresh text input tokens ($0.0045 official), одну reference, которая превращается в 1 200 fresh image input tokens ($0.0096), и возвращает 4 000 image-output tokens ($0.12). Official total — $0.1341, обычный B2C платит около $0.0671. Ваш реальный запрос будет другим: billing authority — terminal usage, а не эта арифметика.

Единица, которую бизнес должен закладывать в бюджет, — cost per accepted asset: все settled request charges, включая rejected outputs, делённые на принятые ассеты. Если 60% кандидатов 1K Nano Banana 2 из примера проходят review, каждый принятый ассет на самом деле стоит около $0.0337 ÷ 0.6 ≈ $0.056. Workflow, который выглядит дешёвым по token rate, но требует три-четыре attempts на keeper, проигрывает номинально более дорогой модели с более высоким acceptance rate.

Класс аккаунта определяет цену того же usage

Списания идут с prepaid balance, а не по invoice. Аккаунты, созданные через Google или GitHub, стартуют с platform bonus credit $5, который расходуется раньше paid balance, — этого хватит на countTokens-оценки и несколько bounded image generations. Пополнение принимает любую whole-dollar сумму банковской картой или криптовалютой, а баланс не сгорает.

Скидка меняет payable amount, а не model availability. Всегда проверяйте модель тем же ключом до бюджета или публичного availability claim.

Как устроены prepaid-биллинг, бонус $5 и лимиты ключа →

Бюджет кампании, который можно защитить

1. 01Найдите exact image model и её protocol production-ключом.
2. 02Оцените input бесплатно: countTokens для gemini-3.1-flash-image у Nano Banana 2 или один bounded real request с terminal usage для GPT Image 2.
3. 03Ограничьте форму запроса: output size (1K/2K/4K или auto), число references и maximum attempts на ассет.
4. 04Записывайте terminal usage, request ID и discounted charge каждого settled attempt и сверяйте их с ledger entry в дашборде.
5. 05Измерьте acceptance rate на representative set, умножьте cost per accepted asset на прогнозный объём и задайте lifetime spending limit ключа ниже этого бюджета с alert до исчерпания.

• Начинайте с 1K и повышайте размер только ассетам, не прошедшим delivery-resolution check: после скидки image leg 4K ($0.0756) стоит в 2.25 раза дороже 1K ($0.0336).
• Отправляйте только references, которые ограничивают результат, — каждая reference это billable image input.
• Замените бесконечные prompt retries фиксированным visual checklist и жёстким attempt budget на ассет.
• Не рассчитывайте на кэширование input у Nano Banana 2: эта image-модель тарифицирует cached input по полной ставке, а у GPT Image 2 cached input рассчитывается как 25% от fresh.
• Выдайте каждой image-задаче свой ключ с lifetime spending limit, чтобы одна кампания не потратила весь баланс аккаунта.

Частые вопросы

Похожие гайды