2026 年，哪個 AI 生圖模型擅長哪一種工作？
沒有一個模型能包攬全部。在 2026 年的實測中，Nano Banana Pro 在修改精準度與主體一致性上領先，Midjourney v7 在純美感主視覺上領先，Flux 2 在每元成本的指令還原度上領先，而 GPT Image 1.5 在生成可讀文字上領先。模型路由，就是把每一個步驟交給真正擅長它的模型。
模型路由的定義：把同一份簡報拆成兩個或以上的步驟，每個步驟交給在該步驟上表現最佳的圖像模型處理，而不是強迫一個訂閱方案覆蓋所有步驟。
本月我把同樣三份簡報放進當前一代的圖像模型：一張產品主視覺、一組已把標題文字燒進畫面的社交輪播圖、以及一張純文字描述生成的概念橫幅。沒有任何一個模型三項全勝。
這個結果不是在貶低任何模型，而正是重點所在。為照片級主體一致性調校過的模型，不會同時為排版文字調校，反之亦然。
根據 The Insight 的 2026 年對比測試，分工大致如此：整體質素看 Nano Banana Pro，文字渲染看 GPT Image 1.5，藝術風格看 Midjourney v7，性價比看 Flux 2。
必須說清楚：這些排名來自第三方公開測試與實測手記，並非附有公開方法論的受控基準測試。把它們當成你自己簡報的起始假設，而不是既定事實。
每個 AI 生圖模型實際上收多少錢？
成本分兩種形態：按張計費的 API 定價，以及固定月費訂閱。Nano Banana Pro 在 Google 官方 API 上每張 1K 或 2K 圖為 0.134 美元。Flux 2 Pro 在批量規模下約為每張 0.05 美元。Midjourney 沒有官方 API，只能走每月 10 至 120 美元的訂閱。
2026 年公開定價，按來源整理
--- Nano Banana Pro，Google 官方 API：1K 或 2K 圖每張 0.134 美元，4K 圖每張 0.24 美元
--- Nano Banana Pro 走 Google 訂閱：免費層每日 2 至 3 張，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，沒有官方 API
--- Flux 2 Pro：API 批量生成規模下約每張 0.05 美元
--- Ideogram：免費層每日 25 張，Pro 每月 16 美元
--- Photoroom：免費層已可用，Pro 每月 10.99 美元，附批次處理
把這份清單再讀一次，你會發現路由不是更貴，而是更便宜。一個 19.99 美元的 Google AI Pro 席位，加一個 10 美元的 Midjourney 入門席位，合計每月不到 30 美元。
這比大部分一站式創意平台的中階單一席位還要便宜，而你換來的是兩種真正不同的強項，不是一個折衷方案。
訂閱制把浪費藏在固定月費裡，感覺舒服，但浪費變成隱形。按張計費把浪費攤在你眼前，感覺不舒服，卻能在一星期內逼你把簡報寫好。
若你正在兩種形態之間取捨，決定性的問題是產量是否可預測。穩定的每週產出適合訂閱，尖峰式的活動爆量適合按張計費。
關於以上所有數字，有一個誠實的提醒：牌價不等於你的帳單。按張計費意味著一個爛提示需要重生成八次，成本就是八倍，而這正是訂閱制替你隱藏起來的失敗模式。
如何搭建雙模型路由工作流程？
先在美感最強的模型生成基礎畫面，然後把該畫面搬進修改控制力最強的模型，之後所有修訂都在那裡完成。回報最低獲客成本的創意團隊，走的是 Midjourney 接 Nano Banana 的流水線，而不是二選一，因為「生成」與「修訂」根本是兩個不同的問題。
四步路由流水線
--- 第一步，生成：簡報只寫美感，在 Midjourney v7 或 Flux 2 生出基礎畫面。不理文字，不理細節。
--- 第二步，鎖定：挑一張，然後停止生成。把它下載。它現在是你的參考素材，不再是草稿。
--- 第三步，修改：把該畫面上傳到 Nano Banana Pro，之後所有改動都用局部重繪與多圖融合處理，包括換產品、修手部、換背景。
--- 第四步，排版：標題文字最後才加。若必須生成，用 Ideogram 或 GPT Image 1.5；若必須完全符合品牌字體，用 Canva 或 Figma。
第二步是大家最常跳過的一步，也正是省錢的那一步。為了修一個細節而整張重新生成，等於把已經對的部分全部丟掉。
檢驗流水線是否成立的實測方法：你能否在一張已通過審批的主視覺上改掉產品顏色，而模特姿勢、燈光、陰影完全不變？可以，就是路由。整張畫面都跟着變，你還在重骰。
模型之間交接時該用什麼提示？
交接需要一份鎖定畫面的文字描述，讓第二個模型執行修改而非重新演繹。把基礎圖丟進你的文字模型，要它用「修改指令」的語言描述該畫面，再把這份描述當成局部重繪提示的錨點。這樣第二個模型就不會重新發明整個場景。
試試這條提示，可直接複製貼上
你正在準備一次圖像修改交接。我會給你一張已批准的基礎圖。不要建議我重新生成它。
請寫兩樣東西。
一、鎖定描述：列出這張畫面中所有不得改變的元素，用簡短名詞短語呈現。涵蓋主體姿勢、鏡頭角度、焦段感、光源方向、光質、色板（能推斷就給我十六進位色碼）、背景景深、陰影方向。
二、修改指令：一段可直接貼進局部重繪工具的文字，說明我要的那一個改動，結尾加上一句「完整保留鎖定描述中的所有元素。」
我要求的改動是：［寫下你的單一改動］
在寫這兩節之前，先告訴我畫面中有哪些元素你不確定，並且問我，不要猜。
最後那一句比看起來重要得多。明確允許模型說「我不確定」，是目前成本最低的可靠性升級之一，而它在圖像交接上的作用，跟在文字任務上完全一樣。同一個原則也驅動了我們另一篇文章的技巧，關於推理模型真正需要的指令，而非「一步一步思考」。
AI 生圖模型路由在什麼情況下會失效？
路由會在三種情況失效：品牌規範極嚴的工作、沒有覆核環節的緊急截稿，以及交接過程流失色彩準確度的任何時候。每一次模型轉移都是一次重新壓縮，十六進位色碼會漂移，品牌紅可能到手時已經偏色。每次交接後就檢查顏色，不要等到週末。
五個值得點名的失效點
--- 交接造成色彩漂移。在成品檔案上取色，與品牌色值比對後才發佈。
--- 兩個訂閱，兩條學習曲線。若你每月只做四張圖，路由的管理成本不值得。選一個工具就好。
--- Midjourney 沒有 API。若你的目標是在自動化工具內批量生成，Midjourney 不能擔任生成那一步。
--- 按張計費會懲罰含糊的簡報。在 API 定價下，爛提示是直接的現金支出，不只是浪費時間。
--- 授權條款因模型與方案而異。免費層與低階層的商業使用權，往往與付費層不同。在把輸出用於付費廣告之前，讀清楚你所在方案的具體條款。
另外還有一種情況，純粹是過度設計。若你的產出只是內部簡報與部落格頭圖，一個 19.99 美元、局部重繪做得好的席位已經完全夠用。
如何在接下來 20 分鐘內測試路由？
拿一張你已經發佈過的圖，對它的一個變體跑一次路由流水線，並且為兩條路徑計時。在美感模型生出基礎畫面，鎖定一張，然後在修改模型裡只做一個改動。再拿它與「在單一工具內從零重骰同一個改動」比較。
20 分鐘實測
--- 0 至 6 分鐘：用只寫美感的簡報生出三張基礎畫面。挑一張。下載。
--- 6 至 10 分鐘：對鎖定畫面跑上面那條交接提示，產出鎖定描述。
--- 10 至 16 分鐘：在修改模型裡用該描述作錨點，做一次局部重繪。
--- 16 至 20 分鐘：在單一工具內從零重新提示，嘗試做出同一個改動。數一數需要重生成幾次，並檢查兩個結果的色彩漂移。
寫下兩個數字：需要重生成的次數，以及畫面中未被要求改動的部分是否保持完全一致。這兩個數字就是你的答案，而且它屬於你的簡報，不屬於別人的基準測試。
然後維持一份四欄筆記：工作、模型、原因、上次測試日期。當下一個模型推出時，而它一定會推出，這份筆記能把重新評估壓縮成 20 分鐘的重跑，而不是一星期的對比文章閱讀。
核心結論
「哪個 AI 生圖模型最好」這個問題，已經過時一段時間了。現在的問題是：哪個模型負責我流水線中的哪一步，而我上一次是在什麼條件下量測它的。
選定一個模型，是一個做一次然後為它辯護一整年的決定。路由，是每次市場變動時花 20 分鐘重測一次的決定，而這個領域大致每個月都在變動。
這才是值得做的轉變。不是更多工具，只是一張更清楚的分工地圖。
懂AI的冷，更懂你的難 UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
本文由 UD AI 團隊審閱。
建立流程，而不只是一條提示
知道哪個模型負責哪一步只是第一步。把它變成整個團隊每次都用同一套方式執行的流程，才是真正會累積複利的部分。UD 同行 28 年，協助香港團隊把技術真正推上生產環境，手把手帶你完成每一步，從工具選型、流程設計，到實際部署。
