哪个模型更好这个问题没有通用答案——取决于你的品类和风格。 别人测出来 gpt-image-2 更好换到你的货上可能是 nano banana pro 赢。这篇讲在该服务上怎么用几十行代码 把 A/B 对比跑出来用数据选模型。一、同一套提示词多个模型并行一个密钥能调所有模型A/B 对比几乎零成本const MODELS [nano-banana-pro, gpt-image-2, nano-banana2]; async function abTest(prompt) { const results await Promise.all(MODELS.map(async (model) { const t0 Date.now(); try { const r await fetch(https://API_HOST/v1/chat/completions, { method: POST, headers: { Authorization: Bearer ${process.env.TTQ_API_KEY}, Content-Type: application/json, }, body: JSON.stringify({ model, messages: [{ role: user, content: prompt }] }), signal: AbortSignal.timeout(120_000), }); return { model, ok: r.ok, ms: Date.now() - t0, data: r.ok ? await r.json() : null }; } catch (e) { return { model, ok: false, ms: Date.now() - t0, err: e.message }; } })); return results; }并行发不要串行——串行的话三个模型跑完要等三倍时间而且耗时数据会被网络波动污染。二、要比的不只是好不好看只看单张图很容易被个例带偏。建议每个模型同一提示词出 5 张比这四项维度怎么看命中率5 张里有几张能直接用这个最重要一致性5 张之间风格是否统一批量场景下比单张质量更关键耗时平均单张多少秒直接决定跑量能力成本单次积分 ÷ 命中率 每张可用图的真实成本第四项最容易被忽略。一个模型单次 8 积分但命中率 40% 另一个单次 10 积分但命中率 80%——后者每张可用图才 12.5 积分前者要 20 积分。便宜的模型不一定省钱。// 每张可用图的真实成本 const realCost costPerCall / hitRate;三、测试集怎么选别拿一个商品测。挑 5 个覆盖不同难度的一个规则商品盒装、瓶装——基准线一个反光材质金属、玻璃——考验高光处理一个软材质衣物、毛绒——考验纹理一个多部件商品带配件的套装——考验结构还原一个你最主推的款——这个权重最高五个商品 × 三个模型 × 五张 75 次调用。用便宜的先跑一轮筛掉明显不行的 剩下两个再精细比。四、别忘了记录用的哪个模型批量出图时把model跟着结果一起存下来await db.images.insert({ url, model, prompt, createdAt: new Date() });不记的话后面发现某批图质量参差根本查不出是模型的问题还是提示词的问题。有了这个字段随时能回头统计哪个模型出的图被最终采用得多—— 这才是最真实的 A/B 结果。五、模型与消耗模型代码特点消耗nano-banana2最快跑量和试参数首选8 积分/次nano-banana-pro综合最稳支持 1K/2K/4K10 积分/次gpt-image-2细节质感最好材质表现强按次计费Veo 3.1 视频生成/Sora 2生视频120 / 130 积分/次六、小结选模型四条并行跑同一提示词、比命中率和一致性不只看单张、算每张可用图的真实成本、测试集要覆盖不同难度。该服务一个密钥调所有模型换模型只改一个字符串 A/B 对比的成本低到可以随时做。模型全、价格便宜、并发高、出图快、稳定。接口服务甜甜圈APIdashengfenshen.cn