2026 年，哪个 AI 生图模型擅长哪一种工作？
没有一个模型能包揽全部。在 2026 年的实测中，Nano Banana Pro 在修改精准度与主体一致性上领先，Midjourney v7 在纯美感主视觉上领先，Flux 2 在每元成本的指令还原度上领先，而 GPT Image 1.5 在生成可读文字上领先。模型路由，就是把每一个步骤交给真正擅长它的模型。
模型路由的定义：把同一份简报拆成两个或以上的步骤，每个步骤交给在该步骤上表现最佳的图像模型处理，而不是强迫一个订阅方案覆盖所有步骤。
本月我把同样三份简报放进当前一代的图像模型：一张产品主视觉、一组已把标题文字烧进画面的社交轮播图、以及一张纯文字描述生成的概念横幅。没有任何一个模型三项全胜。
这个结果不是在贬低任何模型，而正是重点所在。为照片级主体一致性调校过的模型，不会同时为排版文字调校，反之亦然。
根据 The Insight 的 2026 年对比测试，分工大致如此：整体质素看 Nano Banana Pro，文字渲染看 GPT Image 1.5，艺术风格看 Midjourney v7，性价比看 Flux 2。
必须说清楚：这些排名来自第三方公开测试与实测手记，并非附有公开方法论的受控基准测试。把它们当成你自己简报的起始假设，而不是既定事实。
每个 AI 生图模型实际上收多少钱？
成本分两种形态：按张计费的 API 定价，以及固定月费订阅。Nano Banana Pro 在 Google 官方 API 上每张 1K 或 2K 图为 0.134 美元。Flux 2 Pro 在批量规模下约为每张 0.05 美元。Midjourney 没有官方 API，只能走每月 10 至 120 美元的订阅。
2026 年公开定价，按来源整理
--- Nano Banana Pro，Google 官方 API：1K 或 2K 图每张 0.134 美元，4K 图每张 0.24 美元
--- Nano Banana Pro 走 Google 订阅：免费层每日 2 至 3 张，AI Plus 每月 7.99 美元，AI Pro 每月 19.99 美元，AI Ultra 每月 249.99 美元
--- Midjourney v7：每月 10 至 120 美元，没有官方 API
--- Flux 2 Pro：API 批量生成规模下约每张 0.05 美元
--- Ideogram：免费层每日 25 张，Pro 每月 16 美元
--- Photoroom：免费层已可用，Pro 每月 10.99 美元，附批次处理
把这份清单再读一次，你会发现路由不是更贵，而是更便宜。一个 19.99 美元的 Google AI Pro 席位，加一个 10 美元的 Midjourney 入门席位，合计每月不到 30 美元。
这比大部分一站式创意平台的中阶单一席位还要便宜，而你换来的是两种真正不同的强项，不是一个折衷方案。
订阅制把浪费藏在固定月费里，感觉舒服，但浪费变成隐形。按张计费把浪费摊在你眼前，感觉不舒服，却能在一星期内逼你把简报写好。
若你正在两种形态之间权衡，决定性的问题是产量是否可预测。稳定的每周产出适合订阅，尖峰式的活动爆量适合按张计费。
关于以上所有数字，有一个诚实的提醒：标价不等于你的帐单。按张计费意味著一个烂提示词需要重生成八次，成本就是八倍，而这正是订阅制替你隐藏起来的失败模式。
如何搭建双模型路由工作流程？
先在美感最强的模型生成基础画面，然后把该画面搬进修改控制力最强的模型，之后所有修订都在那里完成。回报最低获客成本的创意团队，走的是 Midjourney 接 Nano Banana 的流水线，而不是二选一，因为「生成」与「修订」根本是两个不同的问题。
四步路由流水线
--- 第一步，生成：简报只写美感，在 Midjourney v7 或 Flux 2 生出基础画面。不理文字，不理细节。
--- 第二步，锁定：挑一张，然后停止生成。把它下载。它现在是你的参考素材，不再是草稿。
--- 第三步，修改：把该画面上传到 Nano Banana Pro，之后所有改动都用局部重绘与多图融合处理，包括换产品、修手部、换背景。
--- 第四步，排版：标题文字最后才加。若必须生成，用 Ideogram 或 GPT Image 1.5；若必须完全符合品牌字体，用 Canva 或 Figma。
第二步是大家最常跳过的一步，也正是省钱的那一步。为了修一个细节而整张重新生成，等于把已经对的部分全部丢掉。
检验流水线是否成立的实测方法：你能否在一张已通过审批的主视觉上改掉产品颜色，而模特姿势、灯光、阴影完全不变？可以，就是路由。整张画面都跟着变，你还在重刷。
模型之间交接时该用什么提示词？
交接需要一份锁定画面的文字描述，让第二个模型执行修改而非重新演绎。把基础图丢进你的文字模型，要它用「修改指令」的语言描述该画面，再把这份描述当成局部重绘提示词的锚点。这样第二个模型就不会重新发明整个场景。
试试这条提示词，可直接复制贴上
你正在准备一次图像修改交接。我会给你一张已批准的基础图。不要建议我重新生成它。
请写两样东西。
一、锁定描述：列出这张画面中所有不得改变的元素，用简短名词短语呈现。涵盖主体姿势、镜头角度、焦段感、光源方向、光质、色彩方案（能推断就给我十六进制色值）、背景景深、阴影方向。
二、修改指令：一段可直接贴进局部重绘工具的文字，说明我要的那一个改动，结尾加上一句「完整保留锁定描述中的所有元素。」
我要求的改动是：［写下你的单一改动］
在写这两节之前，先告诉我画面中有哪些元素你不确定，并且问我，不要猜。
最后那一句比看起来重要得多。明确允许模型说「我不确定」，是目前成本最低的可靠性升级之一，而它在图像交接上的作用，跟在文字任务上完全一样。同一个原则也驱动了我们另一篇文章的技巧，关于推理模型真正需要的指令，而非「一步一步思考」。
AI 生图模型路由在什么情况下会失效？
路由会在三种情况失效：品牌规范极严的工作、没有复核环节的紧急截稿，以及交接过程流失色彩准确度的任何时候。每一次模型转移都是一次重新压缩，十六进制色值会漂移，品牌红色可能到手时已经偏色。每次交接后就检查颜色，不要等到周末。
五个值得点名的失效点
--- 交接造成色彩漂移。在成品档案上取色，与品牌色值比对后才发布。
--- 两个订阅，两条学习曲线。若你每月只做四张图，路由的管理成本不值得。选一个工具就好。
--- Midjourney 没有 API。若你的目标是在自动化工具内批量生成，Midjourney 不能担任生成那一步。
--- 按张计费会惩罚含糊的简报。在 API 定价下，烂提示词是直接的现金支出，不只是浪费时间。
--- 授权条款因模型与方案而异。免费层与低阶层的商业使用权，往往与付费层不同。在把输出用于付费广告之前，读清楚你所在方案的具体条款。
另外还有一种情况，纯粹是过度设计。若你的产出只是内部简报与博客头图，一个 19.99 美元、局部重绘做得好的席位已经完全够用。
如何在接下来 20 分钟内测试路由？
拿一张你已经发布过的图，对它的一个变体跑一次路由流水线，并且为两条路径计时。在美感模型生出基础画面，锁定一张，然后在修改模型里只做一个改动。再拿它与「在单一工具内从零重刷同一个改动」比较。
20 分钟实测
--- 0 至 6 分钟：用只写美感的简报生出三张基础画面。挑一张。下载。
--- 6 至 10 分钟：对锁定画面跑上面那条交接提示词，产出锁定描述。
--- 10 至 16 分钟：在修改模型里用该描述作锚点，做一次局部重绘。
--- 16 至 20 分钟：在单一工具内从零重新提示词，尝试做出同一个改动。数一数需要重生成几次，并检查两个结果的色彩漂移。
写下两个数字：需要重生成的次数，以及画面中未被要求改动的部分是否保持完全一致。这两个数字就是你的答案，而且它属于你的简报，不属于别人的基准测试。
然后维持一份四栏笔记：工作、模型、原因、上次测试日期。当下一个模型推出时，而它一定会推出，这份笔记能把重新评估压缩成 20 分钟的重跑，而不是一星期的对比文章阅读。
核心结论
「哪个 AI 生图模型最好」这个问题，已经过时一段时间了。现在的问题是：哪个模型负责我流水线中的哪一步，而我上一次是在什么条件下量测它的。
选定一个模型，是一个做一次然后为它辩护一整年的决定。路由，是每次市场变动时花 20 分钟重测一次的决定，而这个领域大致每个月都在变动。
这才是值得做的转变。不是更多工具，只是一张更清楚的分工地图。
懂AI的冷，更懂你的难 UD 同行28年，让科技成为有温度的陪伴。
本文由 UD AI 团队审阅。
建立流程，而不只是一条提示词
知道哪个模型负责哪一步只是第一步。把它变成整个团队每次都用同一套方式执行的流程，才是真正会累积复利的部分。UD 同行 28 年，协助香港团队把技术真正推上生产环境，手把手带你完成每一步，从工具选型、流程设计，到实际部署。
