Hy Image3.5 對比 Nano Banana 2：購買圖片的兩種方式

Nano Banana 2——Gemini 3.1 Flash Image Preview 的消費端名稱——自從在該廠商的應用程式、搜尋的 AI 模式、Lens 和 Flow 中取代 Nano Banana Pro 之後，就一直是這些地方的預設圖像模型，而且它是這一系列比較中，你今天能透過 OrcaRouter 呼叫的唯一模型。騰訊 Hunyuan Hy Image3.5 preview 於 2026 年 9 月 22 日登場，其價目表乍看之下幾乎一模一樣：騰訊雲國際每張圖像 $0.024，對比該廠商的每 1K 圖像 $0.067、2K 為 $0.101、4K 為 $0.151。兩個便宜的圖像模型，相差幾美分。相似之處在你一看兩者如何計費，以及各自實際被測量出的表現時，就立刻結束了。

這裡真正有趣的問題不是哪一個比較便宜，而是你在各個價位分別買到什麼，以及價格較高的那一個是否替你買到了一些價格較低的那一個無法給你的東西。

兩張費率表，兩套計費理念

Hy Image3.5 僅按實際交付的輸出圖片計費，別無其他費用。在中國騰訊雲上每張 2K 圖片為 ¥0.15，國際地區每張為 $0.024，遭捨棄與生成失敗的圖片不計費。模型輸入不收費，無須計算 token，反覆迭代也不受罰。它在單一模型中同時支援文字轉圖片與圖片轉圖片，能在多輪工作階段中保留先前的對話作為上下文，每次請求最多接受五張參考圖片，涵蓋標準長寬比，並將輸出上限設為 2K。預覽存取可透過 Yuanbao、ima、Miora、WorkRally、OnSolo 與 WorkBuddy，以及騰訊雲 TokenHub、MPS 和 VOD 進行，並於 9 月 22 日至 10 月 7 日在 Miora、WorkRally 和 OnSolo 提供免費試用。

Gemini 3.1 Flash Image 的計費方式與語言模型相同，因為它本質上就是語言模型。輸入為每百萬個 token 收費 $0.50，文字輸出為每百萬個 token 收費 $3，圖像輸出則另外以每百萬個 $60 計費——換算下來，512 像素圖像為 $0.045，1K 為 $0.067，2K 為 $0.101，4K 為 $0.151。批次模式大約能將這些數字減半。對 Gemini 應用程式使用者而言，使用時免費，而且它擁有 100 萬 token 的上下文視窗，因此一次請求可以在圖像之外攜帶真正大量的文字。

• 每 1K 張圖片的價格 — Hy Image3.5 為 $24（2K 時相當）；Gemini 3.1 Flash Image 1K 時為 $67，2K 時為 $101

• 4K 價格 — Hy Image3.5 並未提供，上限為 2K；Gemini 3.1 Flash Image 每 1,000 張圖片為 $151

• 計費基準 — Hy Image3.5 依每張交付的輸出圖片計費；Gemini 3.1 Flash Image 則依 token 計費，輸入與輸出分開計算

• 失敗的生成——Hy Image3.5 不會對其收費；按 token 計費的模型則會就達到該結果所耗用的 token 收費

• 參考圖片 — Hy Image3.5 每次請求最多五張；Gemini 3.1 Flash Image 可在 1M token 的上下文視窗內以圖片為條件

• 獨立排名 — Gemini 3.1 Flash Image 以 Elo 1,122 在 Artificial Analysis 文生圖排行榜中，從 17,440 個樣本裡名列第 6；Hy Image3.5 則沒有公開競技場參賽紀錄

• 取用方式 — 透過 Google 各項服務介面與 OrcaRouter，以google/gemini-3.1-flash-image-preview形式提供 Gemini 3.1 Flash Image；Hy Image3.5 則僅限透過騰訊的應用程式與雲端

樣本數才是關鍵所在。

Artificial Analysis 的 Gemini 3.1 Flash Image 在文生圖排行榜上以 Elo 1,122 分排名第六，來自 17,440 個樣本——這是前十名模型中最多投票數，於 2026 年 2 月收集，之後保持穩定。在圖像編輯排行榜上，它則以 1,106 分排名第九，來自 14,171 個樣本。一個由一萬七千票支持的數字不是行銷數據。它是這個類別最接近定論的結果，也讓該模型足以觸及 MAI-Image-2.6 和 Grok Imagine Image 2.0，而成本卻只是兩者收費的一小部分。

Hy Image3.5 的證據基礎是一項由廠商自行執行的單一盲測偏好研究。騰訊表示，公司內部數百名專業設計師將其與前代及業界產品進行盲測比較，結果顯示相較於 Hy Image3.0 約有 30% 的提升，與 Seedream 5.0 Pro 持平，並略勝 Nano-Banana Pro 與 Qwen-Image-3.0 Pro。這些數字全都由廠商自行提報，且未經重現。值得注意的是，這項說法指的是略勝 Nano-Banana Pro——即 Google 影像模型的前一代，而非這一代。騰訊在其發表資料中並未聲稱勝過 Nano Banana 2，且沒有任何第三方進行過該項比較。

這是唯一一個你用單一按鍵就能應付的對戰組合

Hy Image3.5 不在 OrcaRouter 上。我們並未託管任何騰訊圖像模型——目錄中唯一的騰訊項目是純文字的 Hy3 系列——因此若要使用它，就得透過騰訊自家的雲端服務和數個第三方平台。Nano Banana 2 則是另一回事：它已在我們的目錄中上線，作為 google/gemini-3.1-flash-image-preview，一個與 OpenAI 相容的端點，供應商標價以 0% 加成原樣傳遞，因此 Google 一旦調整價格，這裡同日就會生效。

這使得這成為本系列中唯一一場比較，其中一半的問題已經替你回答好了。把你現有的用戶端指向你用於其他所有模型的同一個基礎 URL，呼叫 Gemini 影像模型，你就得到一個達到生產級水準的基準，官方文件記載的價格是每千張 1K 影像 67 美元，背後有一萬七千票支持。接著把同一組提示詞跑過騰訊的預覽版——其中三項應用在 10 月 7 日前免費——並比較你實際會出貨的每張影像成本。由於 OrcaRouter 也在同一個端點背後提供 openai/gpt-image-2、google/imagen-4.0-ultra-generate-001 和 grok/grok-imagine-image，你拿來測試的基準就不只限於單一供應商，而且自動容錯移轉意味著一條路由降級不會連帶讓你的管線停擺。

重點

如果你想得到已經定案的答案，就買 Nano Banana 2。在兩者共同支援的每一個解析度下，它每張影像的成本都比 Hy Image3.5 高，但它具備用於條件控制的 100 萬 token 上下文、騰訊預覽版未提供的 4K 等級、一萬七千張獨立投票讓它位居世界第六，而且可透過你大概已經在用的單一端點存取。這個決定沒有任何版本需要你單憑廠商的說法買單。

若重點在於成本效益，就買 Hy Image3.5。每張 2K 影像 0.024 美元，且丟棄的嘗試不收費，大量迭代的工作流程在騰訊的模型上更便宜，其差距是按 token 計價的價目表所無法比擬的——而五張參考圖的上限與多輪上下文，讓它成為名副其實的編輯工具，而非玩具。你放棄的是 4K 等級，以及任何一絲獨立驗證。騰訊自家的盲測是唯一存在的效能證據，而它並未宣稱勝過你將要汰換的模型。把這視為誠實的現況，而在 10 月 7 日免費試用期結束前，這個測試值得一試。

OrcaRouter 將 200+ 個模型置於單一 OpenAI 相容端點之後，以供應商標價提供且 0% 加成，因此供應商價格一有變動，當天即會生效。