這站每篇文章的封面圖都是 API 生的（tools/make-cover.js），累積 20 張。最近想確認「有沒有更便宜的平台」，把 Google、fal.ai、Replicate、Together AI 的價目表全部攤開對完之後，結論跟原本想的不一樣：
價差主要不是來自平台，而是來自計費單位。 同一個開源模型 FLUX.1 [schnell]，在三個平台的實際單價差到兩倍，而三家的表定價格幾乎一樣。關鍵在這站的封面圖是 1376×768 = 1.057 MP，只超過 1 MP 門檻 5.7%，就足以讓「按 MP 無條件進位」的平台收兩倍的錢。
順帶驗掉一個直覺：把 Gemini 模型掛在 fal.ai 上跑不會比較便宜，而是貴 25%。轉售就是轉售。
一、先確認現況：這個站到底在花多少錢
不查價目表，先看程式碼在呼叫什麼。tools/make-cover.js 的預設值：
1 | const model = args.model || 'gemini-3.1-flash-lite-image'; |
搭配 response_format 裡的 aspect_ratio: '16:9'。也就是 Nano Banana 2 Lite，Gemini 家族最便宜的生圖模型。
母檔留在 assets/covers-original/（已 gitignore），直接解 JPEG header 拿實際尺寸：
1 | batch-loop-db-cache.jpg 1376x768 1.057 MP 458KB |
1376×768，每張都一樣。 這個數字等一下會變成整篇文章的關鍵。
Google 按 output token 計價，跟實際像素無關，只看 image_size 檔位：1K 一張固定 1,120 tokens，費率 $30 / 1M tokens，所以一張是 1120 × 30 / 1000000 = $0.0336，約台幣 1.05 元。站上 20 張 ≈ $0.67（NT$21）。含試錯重生的次數，撐死一杯咖啡。
二、把四家的價目表攤開
驗證過的數字（1K、16:9、單張）：
| 平台 | 模型 | 表定價格 | 計費單位 |
|---|---|---|---|
| Google 直連 | Gemini 3.1 Flash Lite Image | $30 / 1M tok | token（檔位） |
| Google 直連 | Gemini 3.1 Flash Image | $60 / 1M tok | token（檔位） |
| Google 直連 | Gemini 3 Pro Image | $120 / 1M tok | token（檔位） |
| fal.ai | Nano Banana 2 Lite | $37.50 / 1M tok | token |
| fal.ai | FLUX.1 [schnell] | $0.003 / MP | MP，進位 |
| fal.ai | FLUX.2 | $0.012 / MP | MP |
| fal.ai | Qwen-Image | $0.02 / MP | MP，進位 |
| fal.ai | Seedream V4 | $0.03 / 張 | 張 |
| Replicate | FLUX schnell | $3.00 / 1000 張 | 張 |
| Replicate | FLUX dev | $0.025 / 張 | 張 |
| Replicate | FLUX 1.1 pro | $0.04 / 張 | 張 |
| Together AI | FLUX.1 [schnell] | $0.0027 / MP | MP |
| Together AI | FLUX.1 [dev] | $0.0154 / 張 | 張 |
第一眼看起來，fal 的 schnell（$0.003/MP）最便宜。這就是陷阱所在。
三、第一個陷阱：同一個模型，轉售平台只會更貴
先處理最單純的一項。fal.ai 上確實有 google/nano-banana-2-lite，也就是這站現在用的同一個模型。價格是 $37.50 / 1M image output tokens，而 Google 直連是 $30.00。
| 走法 | 費率 | 1K 一張 |
|---|---|---|
| Google 直連 | $30 / 1M tok | $0.0336 |
| fal.ai 轉售 | $37.50 / 1M tok | $0.042 |
貴 25%。 而且 fal 的這個端點固定輸出 1024×1024，連 16:9 都拿不到。
這其實是合理的：fal 自己也要付 Google 的錢，中間那 25% 是它的營收。所以「改用 fal 省錢」如果指的是繼續跑 Nano Banana，方向從一開始就錯了——多繞一層、多付錢、還少一個尺寸選項。
要省錢就得換模型，而換模型跟平台是誰無關。
四、第二個陷阱：1.057 MP
換模型的話，最便宜的候選是 FLUX.1 [schnell]。但這裡有個要命的細節，fal 的模型頁寫得很清楚：
Your request will cost $0.003 per megapixel. Images are billed by rounding up to the nearest megapixel.
無條件進位。而這站的封面圖是 1.057 MP。
1.057 進位 = 2。 只超過門檻 5.7%，付兩倍的錢。
把這條規則套回價目表，同一張 1376×768 的圖：
| 平台 | 模型 | 表定 | 實際付 | vs 現況 |
|---|---|---|---|---|
| Replicate | FLUX schnell | $0.003 / 張 | $0.003 | −91% |
| Together AI | FLUX.1 schnell | $0.0027 / MP | ~$0.003 | −91% |
| fal.ai | FLUX.1 schnell | $0.003 / MP | $0.006 | −82% |
| Google 直連 | Flash Lite（現況） | — | $0.0336 | — |
| fal.ai | Qwen-Image | $0.02 / MP | $0.04 | +19% |
兩個反直覺的結果：
- 同一個開源模型，Replicate 比 fal 便宜一半。 不是因為 Replicate 有折扣，純粹因為它按張計費（$3.00 / 1000 張），不管你的圖是 0.9 MP 還是 1.05 MP。
- Qwen-Image 表定 $0.02/MP 看起來比現況便宜，實際付 $0.04，比現況貴 19%。 只看表定價格會做出完全相反的決定。
所以真正該問的不是「哪家便宜」，而是**「我的圖幾 MP、這家怎麼進位」**。
順帶一提，如果哪天真的要換到按 MP 計費的平台，換之前該做的第一件事不是選平台，是把輸出尺寸壓到 1 MP 以下：1280×720 = 0.92 MP，落在第一個級距內，直接省一半。對部落格封面來說，版面寬度撐死 800px，1280 寬綽綽有餘。這比選哪一家重要得多。
五、那到底誰 CP 值最高？
分場景，因為答案不只一個：
| 場景 | 最佳選擇 | 理由 |
|---|---|---|
| 大量產圖（月產千張以上） | Replicate FLUX schnell | $0.003/張，按張計費不會被尺寸咬 |
| 要試很多種模型 | fal.ai | 一把 key 打遍所有模型，省的是時間不是錢 |
| 要 Gemini 系列 | Google 直連 | 轉售必貴，沒有例外 |
| 低量、要風格一致 | 維持現狀 | 見下 |
這個部落格屬於最後一種。把年度成本算出來就知道為什麼：
| 方案 | 每張 | 一年 50 張 | 年省 |
|---|---|---|---|
| 現況（Google Flash Lite） | $0.0336 | $1.68（NT$53） | — |
| 換 Replicate schnell | $0.003 | $0.15（NT$5） | NT$48 |
一年省不到台幣 50 元。 這個數字不足以支撐任何工程決策。
六、換平台的真實代價
省 NT$48 要付出什麼：
腳本要重寫。 現在的 generate() 是一次同步 POST，直接從回應拿 base64：
1 | const img = (body.steps || []).flatMap((s) => s.content || []).find((c) => c.type === 'image'); |
fal 是 queue-based（submit → poll 或 webhook），回傳的是圖片 URL 不是 base64；Replicate 的 prediction API 同樣要輪詢。整個函式加錯誤處理都得改，還要多一把 key、多一個帳號要儲值。
風格會斷層。 20 張封面已經是同一套 STYLE 產出的視覺語言，換模型等於往後的圖跟前面的對不上。這個代價無法用錢衡量，而且不可逆——除非把舊的 20 張全部重生（那又是一筆錢跟一個下午）。
STYLE 裡的 no-text 是硬需求，而且沒驗過。 腳本的 STYLE 結尾寫著：
1 | Absolutely no text, no letters, no numbers, no labels, no watermarks anywhere in the image. |
這條不是偏好，是這個腳本的設計前提（檔頭註解寫得很清楚：中文字形準確率不穩，所以乾脆全面禁止）。FLUX schnell 對這種否定式指令的遵循度我沒有實測過，不能宣稱它比較差——但這正是換之前必須先驗的一件事。只要它有一定機率糊出假字母，退貨重生的次數就會吃掉一部分價差，而且吃掉的是時間不是錢。用 NT$48 去賭一個未知數，划不來。
七、真正值得評估的優化
如果目標真的是省這筆錢，有一個不用換平台、不用換模型、不用重寫風格的選項：Google 的 Batch 模式。
| 模式 | 費率 | 每張 |
|---|---|---|
| Standard（現況） | $30 / 1M tok | $0.0336 |
| Batch | $15 / 1M tok | $0.0168 |
直接半價，而且是同一個模型、同一套 STYLE、同一種視覺語言，零風格風險。 這是這次對價過程裡唯一在技術上乾淨的省法。
但它的代價一樣真實：Batch API 是非同步的，作業最長可能排到 24 小時才回。而封面圖的實際流程是「生完馬上看，不喜歡就改 prompt 重生」——一個要等一天才知道結果的迴圈，會把原本五分鐘的事變成三天。
為了省 NT$26 讓迭代週期從五分鐘變成一天，這筆交易比換平台更糟。
所以決策樹跑完是這樣：
flowchart TD
Q([想省生圖的錢]) --> A{換平台跑
同一個模型}
A -->|fal 轉售| X1["貴 25%，否決"]
A -->|否| B{換更便宜的模型}
B -->|是| C{目標平台
怎麼計費}
C -->|按 MP 進位| X2["1.057 MP 算 2 MP
先把尺寸壓到 1 MP 以下"]
C -->|按張| D["年省 NT$48
代價：重寫腳本 + 風格斷層"]
B -->|否| E{改用 Batch}
E -->|是| X3["省一半，但迭代
從 5 分鐘變 1 天，否決"]
E -->|否| F([維持現狀])
D --> G{值得嗎}
G -->|這站的量級| F
G -->|月產千張| H([換 Replicate])
結論
CP 值最高的平台不存在，只有 CP 值最高的組合。 而這次對價真正的收穫不是價格表，是三件可以帶走的事：
- 轉售平台不會比原廠便宜。 想用某家的模型就去那家直連，fal 這類聚合平台的價值在「一把 key 試遍所有模型」，那是省時間不是省錢。
- 看計費單位，不要看表定單價。 按張 / 按 MP 進位 / 按 token 檔位，是三種完全不同的東西。Qwen-Image 表定比現況便宜，實際貴 19%，價差整整來自那 0.057 MP。
- 先算年度總額再決定要不要優化。 這站一年 $1.68，最極端的優化省下 NT$48。任何需要改程式碼的方案，光是寫的時間就已經超過它一輩子能省的錢。
至於這站的封面圖，維持 gemini-3.1-flash-lite-image 不動。真要動的理由應該是「想換一種視覺風格」，那時候值得比的是 Seedream V4（$0.03/張）或 FLUX.2（$0.012/MP）這種同價位、不同美感的選項——schnell 那個價差在這個量級構不成理由。
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