Hy Image3.5 对比 Nano Banana 2：两种购买图片的方式

Nano Banana 2 —— Gemini 3.1 Flash Image Preview 的消费级名称 —— 自它在厂商的应用、Search 的 AI 模式、Lens 和 Flow 中取代 Nano Banana Pro 以来，一直是这些产品中的默认图像模型；而且它是本次对比系列中目前唯一可以通过 OrcaRouter 调用的模型。腾讯混元 Hy Image3.5 预览版于 2026 年 9 月 22 日发布，其价目表乍看之下几乎一模一样：腾讯云国际站每张图像 0.024 美元，而该厂商为 1K 图像 0.067 美元、2K 为 0.101 美元、4K 为 0.151 美元。两个便宜的图像模型，价格相差几美分。一旦你去看两者如何计费，以及各自实际测出的表现，相似之处便戛然而止。

这里有趣的问题并不是哪个更便宜，而是在每个价位上你买到的是什么，以及更贵的那个是否为你带来了更便宜的那个给不了的东西。

两份价目表，两种计费理念

Hy Image3.5 仅按实际交付的输出图像计费，除此之外别无其他费用。在中国通过腾讯云，每张 2K 图像为 ¥0.15；国际版每张图像为 $0.024；被舍弃和生成失败的图像不计费。模型不收取输入费用，无需进行 token 计算，反复迭代也没有任何惩罚。它在单一模型中同时实现文生图和图生图，在多轮会话中保留此前的轮次作为上下文，每次请求最多接受五张参考图像，覆盖标准宽高比，输出上限为 2K。预览版访问可通过元宝、ima、Miora、WorkRally、OnSolo 和 WorkBuddy，以及腾讯云 TokenHub、MPS 和 VOD 进行，其中 Miora、WorkRally 和 OnSolo 将于 9 月 22 日至 10 月 7 日提供免费试用。

Gemini 3.1 Flash Image 的计费方式与语言模型一样，因为它本质上就是语言模型。输入为每百万 token $0.50，文本输出为每百万 token $3，而图像输出则单独计量，为每百万 token $60——换算下来，512 像素图像为 $0.045，1K 为 $0.067，2K 为 $0.101，4K 为 $0.151。批处理模式大约能让这些数字减半。对 Gemini 应用用户来说，使用它是免费的，并且它拥有 1M token 的上下文窗口，因此一次请求可以在图像之外携带真正大量的文本。

• 每 1K 图像价格 — Hy Image3.5 在 2K 下相当于 $24；Gemini 3.1 Flash Image 在 1K 下为 $67，在 2K 下为 $101

• 4K 分辨率下的价格——Hy Image3.5 并不提供，上限为 2K；Gemini 3.1 Flash Image 每 1,000 张图像 151 美元

• 计费基准 — Hy Image3.5 按实际交付的输出图像计费；Gemini 3.1 Flash Image 按 token 计费，输入与输出分别计算

• 生成失败——Hy Image3.5 不对此计费；按 token 计费的模型会为过程中消耗的 token 收费

• 参考图像 — Hy Image3.5 每次请求最多支持五张；Gemini 3.1 Flash Image 可在 100 万 token 的上下文窗口内以图像作为条件输入

• 独立排名——Gemini 3.1 Flash Image 在 Artificial Analysis 文生图榜单中位列第 6，Elo 为 1,122，基于 17,440 个样本；Hy Image3.5 尚无公开竞技场收录

• 访问 — 通过 Google 各平台及 OrcaRouter 获取 Gemini 3.1 Flash Image，标识为 google/gemini-3.1-flash-image-preview；Hy Image3.5 仅限通过腾讯的应用与云服务获取

样本数量才是关键所在

Artificial Analysis 的 Gemini 3.1 Flash Image 在文生图榜单上以 Elo 1,122 位列第六，样本量为 17,440——这是前十名模型中投票数最高的，数据于 2026 年 2 月收集，此后一直保持稳定。在图像编辑榜单上，它以 1,106 分排名第九，样本量为 14,171。一个由一万七千票支撑的数字不是营销数据。它是这一类别中最接近定论的结果，也让该模型的实力足以比肩 MAI-Image-2.6 和 Grok Imagine Image 2.0，而成本却仅为两者收费的零头。

Hy Image3.5 的证据基础仅是一项由厂商自己开展的盲测偏好研究。腾讯表示，公司内部数百名专业设计师将其与前代模型及业内其他模型进行了盲测对比，结果显示其相较 Hy Image3.0 提升约 30%，与 Seedream 5.0 Pro 持平，并略优于 Nano-Banana Pro 和 Qwen-Image-3.0 Pro。这些数字全部由厂商报告，且未经复现。值得注意的是，这一说法是相较 Nano-Banana Pro 略有优势——那是谷歌图像模型的上一代，而非这一代。腾讯在其发布材料中没有任何地方声称胜过 Nano Banana 2，也没有第三方进行过这一比较。

这是唯一一个只需按一个键就能运行的对局

Hy Image3.5 并不在 OrcaRouter 上。我们不托管任何腾讯图像模型——目录中唯一的腾讯条目是纯文本的 Hy3 系列——因此要用上它，只能走腾讯自有云以及若干第三方平台。Nano Banana 2 则是另一回事：它已在我们目录中上线，即 google/gemini-3.1-flash-image-preview，一个兼容 OpenAI 的端点，按供应商标价 0% 加价透传，因此 Google 一调价，这里当天就会同步生效。

这就使得它成为本系列中唯一一个对比，其中问题的一半已经替你回答好了。把你现有的客户端指向你给其他所有模型用的同一个基础 URL，调用 Gemini 图像模型，你就有了一个生产级基线：有文档记载的每千张 1K 图像 67 美元，背后还有一万七千张投票。然后把这同一套提示词跑一遍腾讯的预览版——其中三个应用在 10 月 7 日前免费——再比较你实际会交付的每张图像成本。因为 OrcaRouter 还承载着 openai/gpt-image-2、google/imagen-4.0-ultra-generate-001和grok/grok-imagine-image——就在同一个端点背后——你用来对比测试的基线就不限于单一厂商，而自动故障转移意味着某条路由降级不会把你的流水线一并拖垮。

归根结底

如果你想要一个尘埃落定的答案，就买 Nano Banana 2。在两者共同支持的所有分辨率下，它的每张图像成本都比 Hy Image3.5 更高，但它拥有用于条件控制的 100 万 token 上下文、腾讯预览版未提供的 4K 档位、让它位列全球第六的一万七千张独立投票，而且可以通过一个你很可能已经在使用的端点访问。这个决定没有任何一个版本需要你听信厂商的任何说法。

如果算的是经济账，那就买 Hy Image3.5。每张 2K 图像 0.024 美元，废弃的尝试不收费，对于需要大量迭代的工作流来说，腾讯这套模型便宜出的差距，是按 token 计费的价目表怎么也比不上的——而五张参考图的限制加上多轮上下文，让它成为一款正经的编辑工具，而不是玩具。你要放弃的是 4K 档位，以及一丝一毫的独立验证。腾讯自家的盲测是现存唯一的性能证据，而它并没有声称能胜过你打算替换掉的那个模型。把这当作实情，那么在免费试用窗口于 10 月 7 日关闭之前，这场测试值得一试。

OrcaRouter 将200 多个模型整合到一个兼容 OpenAI 的端点之后，按提供商标价提供，0% 加价，因此供应商一旦调价，当天即可生效。