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h0.7概念⏱ 约 9 分钟

"一张图才几毛钱"这句话,对你的预算几乎没用

学完你会用"每张能用的图"而不是"每次生成"来算钱,并知道一个默认设置在让你多花三倍

🔎 最后验证 2026-08📚 来源:通义万相官方 API 文档;二手价格整理(官方价目表本课未取到)🧰 通义万相(阿里云百炼)
为什么学这个

"AI 出图一张才几毛钱,比请设计师便宜多了。"

这句话不假,但它算的是生成一次的钱,不是拿到一张能用的图的钱。这两个数之间差多少,取决于你要跑多少次——而这个数,没有人在报价的时候告诉你。

这一节做两件事:给你一个正确的计价单位,以及揭开一个正在让很多人多花钱的默认设置。我不会给你废片率的数字,因为本课没有这个数据——但我会告诉你怎么在两周内拿到属于你自己的那个数。

💡 打个比方

你去买苹果,老板说三块钱一斤。

但你是要挑出十个品相完美的送人。挑完之后你会发现,为了凑齐这十个,你买了三十个——你送人的那十个苹果,实际成本是标价的三倍,剩下二十个不是坏了,是"送人拿不出手"。

生成一次的单价,就是那个三块钱一斤;每张能用的图的成本,才是你真正要付的钱。

正确的计价单位:每张能用的图

把公式写出来:

每张能用的图的成本 = 单次生成价格 × 你为它跑了多少次

右边第二项才是大头,而且它随着你的要求线性上升:

  • 随手发朋友圈,第一张凑合就发了 → 接近 1 次
  • 给自己做个头像,挑一张顺眼的 → 几次
  • 给商品出主图,构图、光线、背景都要对 → 十几次到几十次
  • 要一整套风格统一的图 → 不但次数上升,而且前面挑好的可能因为后面配不上而重做

这门课后面所有内容,本质上都是在压第二项。 学会把画面拆成条件(H1)、学会一次只改一个变量(H2),不是为了显得专业,是为了少跑几十次。

一个正在让你多花三倍的默认设置

这一条有官方文档撑腰,可以直接照做。

通义万相官方 API 文档里,参数 n 的说明是:生成图片数量,取值 1–4,默认 4,并且官方在旁边明确写了一句——"直接影响费用"

也就是说:你不动这个参数,每点一次就是四张的钱。

这不是坑,这是合理的默认(多给几张让你挑)。但它意味着两件事:

  1. 你在"试提示词"阶段,把 n 调成 1,能立刻省下四分之三。试的阶段你要的是"方向对不对",不需要四张。
  2. 等方向定了、开始挑成品时,再把 n 调回去。 那时候四选一是划算的。

网页版工具通常也有对应的设置(一次出几张),位置各家不同,但逻辑一样。开始用一个新工具时,先找到这个开关。

顺带一条同样出自官方文档、同样省钱的:通义万相任务数据仅保留 24 小时,图像 URL 有效期也是 24 小时。出了满意的图当天就存下来,不然过一天要重新跑——那是白白多付一次钱。

关于单价:我没拿到官方价目表

诚实交代:Gemini 和通义万相的官方价目页,本课都没有成功抓到原文。

二手来源的说法是:Nano Banana Pro 约 $0.134 一张(1K–2K 档)、4K 约 $0.24;通义万相文生图约 0.2 元一张。这些数字是第三方整理的,不是官方口径,本课不担保。

不过对你来说,这反而不太要紧——因为:

  1. 单价在这个公式里是小头,乘数才是大头;
  2. 单价是过期最快的一类信息(h0.4 讲过);
  3. 你真正要做的不是记住单价,是去你要用的那个平台的价格页看一眼当天的数

关于废片率:本课没有这个数据

你可能期待这里出现一个"AI 出图废片率 X%"的数字。本课不给,因为本课没有可靠来源。

有两个具体原因,都值得你知道:

  1. 本课作者没有跑图留档(h0.1 说过),没有第一手数据。
  2. 语料帮不上忙,而且方向是反的。 那 229 条是被收进开源库的成功样本——出砸的那些根本不在里面。拿它去估废片率,等于拿录取名单去估录取率。

网上流传的废片率数字大多没有口径:是指"生成失败"还是"生成了但不想用"?是哪类用途?哪个工具?一个没有口径的比率,填进你的预算表就是个假的安全感。

⚠️ 避坑用别人的废片率给自己排预算

这个数在不同人手上能差十倍,而差异几乎全部来自你对"能用"的标准,不是来自工具。

同一条提示词、同一批图:发朋友圈的人挑出五张能用的,给客户交付的人一张都看不上。工具没变,标准变了。

所以正确的做法不是找一个别人的数字抄下来,而是测出你自己的:

接下来两周,每次出图记两个数:跑了几次、留下几张。 两周之后你会有一个属于你、属于你的用途、属于你手上那个工具的比率。

这个数比任何一篇文章里的数字都准,因为它的口径就是你。

🔧 动手做:建一张出图记账卡(4 分钟)

不需要复杂工具,一张表格或一条笔记就够。

  1. 建四列:日期 / 这张图要干嘛 / 跑了几次 / 最后留下几张
  2. 再加一列:这次是为什么重跑的——只写一个词就行:构图、光线、材质、手、文字、说不清。
  3. 从今天起,每出一次图记一行。不要补记,当场记。
  4. 两周后统计两件事:
    • 你的"每张能用的图"平均跑了几次?
    • 最后那一列里,哪个词出现得最多?

你会看到:第五列的众数,就是你个人最该补的那一课。如果最多的是"构图",去看 h1.5 和 h1.10;是"光线",看 h1.6;是"手""文字",那是 H4 的内容;如果最多的是“说不清”——那说明你现在还没有把"哪里不对"翻译成具体问题的能力,而这正是 H1 整章要给你的。

为什么:这张卡同时解决三件事——它给你真实的成本、给你个人的废片率、还顺手指出了你最该补的短板。而这三件事,没有任何一篇文章能替你回答。

❓ 测验
通义万相官方文档写明参数 n 的取值为 1–4、默认 4,并注明“直接影响费用”。据此,在“试提示词方向对不对”的阶段,最省钱的做法是?
❓ 测验
本课为什么不给出一个“AI 出图废片率”的数字?
✅ 小结

三句话收束这一节:

  1. 正确的计价单位是每张能用的图,等于单次价格乘以你跑的次数;乘数才是大头,这门课后面所有内容都在压它。
  2. 一个能立刻照做的省钱动作:试提示词阶段把"一次出几张"调成 1(官方文档写明该参数默认 4 且"直接影响费用");出了满意的图当天存下来(数据仅保留 24 小时)。
  3. 本课不给废片率数字——没有第一手记录,而语料是成功样本;正确做法是用记账卡测出你自己的那个数。

下一节回答 H0 最后一个问题:你这台电脑,要不要本地跑?

下一节 → 要不要本地跑
🔎 来源与核验· 4 条,点开核对
本节每个关键论断都对应一个可追溯的来源 —— 这是本课程"靠谱、不过时"的底线。
「通义万相参数 n 取值 1–4、默认 4,官方注明“直接影响费用”」
「通义万相任务数据仅保留 24 小时,图像 URL 有效期 24 小时」
📚 同上官方文档✓ 已核验 2026-08
「Nano Banana Pro 约 $0.134/张(1K–2K)、4K 约 $0.24;通义万相文生图约 0.2 元/张」
📚 第三方整理(两家官方价目页本课均未取到原文,数字不担保)✓ 已核验 2026-08
「本课不提供废片率数字:作者无跑图留档,且语料为开源库收录的成功样本」
📚 本课证据边界声明✓ 已核验 2026-08
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接下来 · h0.8
要不要本地跑:显存这道门槛,和官方没写的那件事
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