画像API料金比較：10モデルの1K・2K・4K単価

解像度と枚数で画像APIを比較

2026年10月29日に選んだOrux AIの10候補では、1K最安はNano Banana 2.1の3.6 Credits（$0.018）、100枚360 Credits（$1.80）でした。次がGPT Image 2.5 Flare/Sunburstの5.4（$0.027）、Wan2.7 Imageも5.42と近接します。4KはSeedream 5.0が8.07、Nano Banana 2.1が8.1です。

以下はこの10候補の全掲載解像度、100枚費用、確認した公式価格、Qwen Proの割高条件です。2026年11月1日の全サイト一覧や現時点の最安順位ではありません。再確認時のWan2.7 Image Proは4Kも掲載しており、旧表の未掲載は現在非対応を意味しません。時間も10月の小標本です。

最小仕様の画像単価順

2026年10月29日の最小対応解像度で整列。1 Credit=$0.005、ドルはその換算で表示値は丸めています。

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• OpenAI StandardのGPT Image 2.5は画像出力100万tokens$30、画像入力$8、文字入力$5です。公式固定画像単価ではありません。Oruxは解像度ごとの固定単価なので送信前に見積もれます。公式Batchは別料金です。

• SeedreamはVolcengineがCNYで公表しており、日付のない変動為替で割引を作らず原通貨を残します。

• 旧Orux表のSeedream 5.0/4.5に1Kはなく最小2Kです。最安画像順では中位でも、2K同士なら順位が上がります。

Orux AIが高くなる条件

Qwen Image 3.0 ProはOruxよりAlibaba Cloudの直接出力購入が安価です。1Kは10.42 Credits（$0.052）対$0.04で約130%、2Kは20.83（$0.104）対$0.075で約139%。Pro大量利用なら直接総額と比較してください。標準Qwen Image 3.0は約6 Credits（$0.03）で表の公式出力額とほぼ同じです。

直接比較できるUSD Standard出力行ではNano Banana 2.1がGoogle1Kの54%、Wan2.7 Image/ProがAlibabaの90%。ただし他のすべてが公式より安いという結論にはできません。CNY未換算、入力料、地域、Batch等を別途考える必要があります。

2026年11月1日確認：Google列はStandardで、最安の全モードではありません。Batch1K/2Kは$0.0168/$0.0252でOrux$0.018/$0.027より低額。Alibaba列はSingapore/International出力で、Qwen入力は公式1枚$0.003、Orux Pro参照は約0.83 Credits追加です。

解像度で順位は変わる

最小価格だけでは2K・4K選びを誤ります。下表も同じ過去の候補範囲です。

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• 2KはNano Banana 2.1の5.4とWan2.7 Imageの5.42がほぼ同額。GPT Image 2.5は各9 Creditsで、旧表のモデル別順では約4番目です。

• 4KはSeedream 5.0の8.07とNano Banana 2.1の8.1が近く、GPT Image 2.5の14.4は約1.8倍です。

• Nano Banana 2.1の4KはGoogle Standard$0.113の約36%で、直接比較可能なUSD Standard出力の中で最大の比率差です。

• Seedream 5.0 ProとQwen Image 3.0 Proは1Kから2Kで約倍額。旧表のWan2.7は1K/2K、固定価格のSeedream2種は2K/4Kで同額です。

2Kの100枚：Nano Banana 2.1は540 Credits（$2.70）、Wan2.7 Image541.7（$2.71）、Seedream 5.0は806.7（$4.03）、GPT Image 2.5は900（$4.50）、Seedream 4.5は958（$4.79）、Wan2.7 Image Proは1,354.2（$6.77）、Qwen Image 3.0 Proは2,083.4（$10.42）、Seedream 5.0 Proは2,100（$10.50）。100枚合計はより細かい元単価からで、丸めた単価×100と一致しないことがあります。

過去の生成時間

利用者が待つなら時間も重要です。モデルページは完了タスク平均を示しますが、表は待ち時間込みの2026年10月小標本で、統制ベンチマークではありません。

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他6モデルは原文時点で平均を示す完了件数が不足していました。現在もデータがないとは限りません。Flare/Sunburstは同額で、この過去標本ではFlareが高速でした。両方の作風が合う場合の検証候補であり、現在の速さを保証しません。

画像編集と参照画像

文字の有無ではこれらの単価は変わりません。違うのはOruxの参照枚数と追加料です。提供元全機能ではなく当サイトのパラメータ表です。

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この候補では、参照を受ける最安はNano Banana 2.1、最多枚数はGPT Image 2.5の16です。各ページに「Orux AI」か「ORUX CAFÉ」を要求した実例がありますが、文字精度をモデル間採点していません。自分のプロンプトと出力を確認してください。

詳細はNano Banana 2.1 API、GPT Image 2.5料金、Seedream 5.0 Pro料金、Qwen Image 3.0 API（英語）。

選び方

上記の数値と過去範囲だけから候補を絞るなら：

• 1K大量下書き・サムネイル・仮画像：Nano Banana 2.1の3.6 Credits。本10候補の最安で、現在全サイトの最安とは限りません。

• 2K：Nano Banana 2.1かWan2.7 Image、約5.4 Credits。Wan2.7は1K/2K同額なので節約のため1Kを選ぶ必要はありませんが、他の寸法要件は考慮します。

• 4K：旧表のSeedream 5.0かNano Banana 2.1、約8.1 Credits。GPT Image 2.5は14.4。

• 多数参照：GPT Image 2.5は16枚、Seedream 5.0/4.5は追加料なし14枚。

• 旧小標本の最短時間：Flare平均67秒。現在のページと自分の試行で再確認します。

決定前に実際の10プロンプトを2候補で比較してください。使える画像1枚に成功生成が平均2回必要なら実効単価は倍で、1 Creditの差より重要かもしれません。これは計算例であり実測合格率ではありません。

複数モデルを呼ぶ共通スクリプト

10モデルは同じ非同期方式です。POST /api/v1/tasksで送信、GET /api/v1/tasks/{task_id}で照会、結果を保存し、inputだけを調整します。下の元コードはMODELSの6aliasのみ登録済みです。10種どれでも無変更で使えるわけではなく、追加時は単価と入力設定を確認してください。同じプロンプトを実行し表示価格を出す例で、品質採点はしません。

# pip install requests
import os, sys, time, requests

BASE = "https://orux.top/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ORUX_API_KEY']}"}

# Credits per image at the resolution used below, checked 2026-10-29
MODELS = {
    "nano-banana-2.1":        ("1K", 3.6),
    "gpt-image-2.5-flare":    ("1K", 5.4),
    "wan2.7-image":           ("1K", 5.42),
    "qwen-image-3.0":         ("1K", 6.0),
    "seedream-5.0":           ("2K", 8.07),  # no 1K tier
    "seedream-5.0-pro":       ("1K", 10.5),
}

def build_input(model, prompt, resolution):
    inp = {"prompt": prompt, "resolution": resolution}
    # Qwen Image 3.0 only supports 1:1; the rest accept 16:9
    inp["aspect_ratio"] = "1:1" if model == "qwen-image-3.0" else "16:9"
    return inp

def generate(model, prompt):
    resolution, credits = MODELS[model]
    r = requests.post(f"{BASE}/tasks", headers=HEADERS, timeout=60, json={
        "model": model, "input": build_input(model, prompt, resolution)})
    if r.status_code == 402:
        raise SystemExit("Insufficient balance: top up at https://orux.top/pricing")
    r.raise_for_status()
    task_id = r.json()["task_id"]

    while True:
        time.sleep(5)
        t = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
        if t["status"] not in ("QUEUED", "RUNNING"):
            break
    if t["status"] != "SUCCESS":
        print(f"{model}: {t['status']} {t.get('error')} (not charged)")
        return
    for i, url in enumerate(t["result"]):
        path = f"{model}_{i}.png"
        open(path, "wb").write(requests.get(url, timeout=120).content)  # URLs are temporary
        print(f"{model}: saved {path}, {credits} Credits at list price")

if __name__ == "__main__":
    prompt = "A ceramic mug on a wooden desk, soft morning light, no text"
    for name in sys.argv[1:] or ["nano-banana-2.1"]:
        generate(name, prompt)

python images.py nano-banana-2.1 gpt-image-2.5-flare wan2.7-imageはコード表示単価で成功3枚合計14.42 Credits（$0.072）。実行すれば有料呼び出しになります。今回の翻訳はローカル計算のみで生成していません。これらの画像タスクはコールバックなしの照会方式です。詳細は/docs/tasks。本番用にはID永続化、時間制限、再試行、ダウンロードのHTTP確認を追加してください。

価格基準2026-10-29、翻訳確認2026-11-01。出典：Gemini API料金、OpenAI料金、Alibaba Cloud Model Studio料金、Volcengine ArkのCNY価格、/models?modality=imageの各モデル。

FAQ

Q.最も安い画像生成APIは？

2026年10月29日の本10候補ではNano Banana 2.1の1Kが3.6 Credits（$0.018）、100枚360（$1.80）。2KはWan2.7 Imageと約5.4で近く、旧表4KはSeedream 5.0の8.07が僅かに安価。現在全サイトの順位ではありません。

Q.4Kは必ず1Kより高い？

モデル次第です。Nano Banana 2.1は3.6から8.1、GPT Image 2.5は5.4から14.4 Credits。Seedream 5.0/4.5は2K/4K同額、Wan2.7 Imageは1K/2K同額です。

Q.どのAPIが画像編集に対応？

標準Qwen Image 3.0以外はimage_urlsを受けます。GPT Image 2.5は16枚、Seedream 5.0/4.5は14、Nano Banana 2.1/Seedream 5.0 Proは10、Wan2.7は9、Qwen Image 3.0 Proは3です。

Q.失敗も課金される？

いいえ。Orux画像はSUCCESSだけ課金、FAILEDとEXPIREDは無料。月額なし前払い残高で、拒否され成功しなかったタスクは成功画像として課金しません。

Q.Orux AIは必ず公式より安い？

いいえ。Google Standard出力比でNano Banana 2.1は36〜54%、Wan2.7は表のAlibaba価格の90%ですが、Qwen Image 3.0 Proは約30〜39%高額です。Google Batch、入力料、Alibaba地域価格は別に比較し、大量利用前に現在の見積もりを確認してください。