Grok Imagine 图像与视频计价
2026-11-04 17:18 更新
用文本那套「每百万 token 多少钱」去估图像和视频,算出来的数字会低得离谱。因为它们根本不在 token 体系里:图像按张,视频按秒。一张图 0.04 美元听起来不多,但一次生成 10 张、一天跑几百次,量级和聊天完全不是一回事。
这一节把媒体计价单独拆出来,接到第 5 章的成本体系上。
一、问题不是「贵不贵」,而是「按什么单位算」
官方模型页把媒体价目按单位列得很清楚:
- 图像生成按张:
grok-imagine-image-2.0与grok-imagine-image单价不同。 - 视频生成按秒:不同型号、不同分辨率单价不同。
- 语音按分钟、转写按小时、TTS 按百万字符。
这意味着成本模型必须按能力域分开累加,不能用「请求数 × 文本单价」一把算完。第 5 章的 Workload 只覆盖文本;媒体要另开一栏。
二、最小可运行示例:媒体成本估算器
下面的脚本不联网、不需要真实密钥。它把「张」和「秒」两类单位分开,按型号取价,算一次生成任务的成本。
"""媒体成本估算:图像按张、视频按秒。"""
## 2026-11-04 官方 models 页示例价(USD);实际以官方页与控制台为准
PRICES = {
"image-2.0": ("张", 0.04),
"image-base": ("张", 0.02),
"video-1.5": ("秒", 0.080),
"video-1.5-lite": ("秒", 0.020),
"video-base": ("秒", 0.050),
}
def media_cost(model: str, units: int) -> float:
if model not in PRICES:
raise ValueError(f"未知媒体型号:{model}")
_, unit_price = PRICES[model]
return round(units * unit_price, 4)
def offline_check() -> None:
cases = [
("10 张 image-2.0", "image-2.0", 10),
("15 秒 video-1.5", "video-1.5", 15),
("15 秒 video-1.5-lite", "video-1.5-lite", 15),
]
for label, model, units in cases:
print(f"{label}:${media_cost(model, units):.4f}")
if __name__ == "__main__":
offline_check()
真正估算时,把 PRICES 换成你抓取当日的官方价;units 对图像是张数、对视频是秒数。不要把这两类相加成「一次请求的成本」——它们的量级差太多,混在一起会掩盖真正的开销来源。
三、图像与视频的计费差异
| 能力 | 计价单位 | 代表型号 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 图像生成 | 每张 | grok-imagine-image-2.0 |
n 可选 1–10,张数直接乘 |
| 视频生成 | 每秒 | grok-imagine-video-1.5 / -lite |
时长 1–15 秒,分辨率影响单价 |
| 图像理解 | 随文本 token | 支持视觉输入的语言模型 | 不是按张计费 |
| 语音 / 转写 / TTS | 分钟 / 小时 / 字符 | Voice 系列 | 见 9.3 |
三件要强调的事:
- 图像「生成」与「理解」计费方式完全不同。理解是输入图片随文本 token 一起算;生成是按张。把两者混为一谈,估算会差一个数量级。
- 视频是异步的。官方说明:提交后用返回的
request_id轮询,再下载;SDK 会代你轮询。所以「请求成功」不等于「视频已生成」,成本要等任务完成才确定。 - 型号不同,每秒单价不同。官方 Video 页称每秒价按分辨率列出,而
models页当前按型号给出单值(1.5 / 1.5-lite / 基础型号各不同价);具体分档以官方页当前显示为准。选型时先问「要不要原生 1080p」,再谈价格。
四、预期输出与异常分支
运行估算器,预期输出:
10 张 image-2.0:$0.4000
15 秒 video-1.5:$1.2000
15 秒 video-1.5-lite:$0.3000
换成真实账单时,若出现异常,按下面顺序定位:
| 现象 | 优先怀疑 | 第一步动作 |
|---|---|---|
| 图像成本远超估算 | 忘了乘张数 | 核对 n 与实际生成张数 |
| 视频成本对不上 | 按「次」而非「秒」算 | 用时长 × 每秒价重算 |
| 同一任务两次差异大 | 分辨率或型号不同 | 记录型号与分辨率 |
| 请求成功但没出片 | 异步任务未完成 | 用 request_id 查状态 |
最后一行尤其重要:视频是异步的,提交成功只代表任务入队。把「已提交」当「已完成」,会同时错估成本与交付时间。
五、判据卡
| 判断项 | 该这么做 | 不该这么做 |
|---|---|---|
| 图像成本 | 张数 × 每张价 | 按 token 估 |
| 视频成本 | 秒数 × 每秒价 | 按请求次数估 |
| 图像理解 | 算进文本 token | 当成按张计费 |
| 视频任务 | 轮询到完成再结算 | 提交即认为完成 |
| 型号选择 | 先定分辨率与能力 | 只看单价 |
这张卡的重点是单位先对齐。五条里有三条在说:先确定按什么计量,再谈价格高低。
六、来源与核验
- 官方模型页:
https://docs.x.ai/developers/models(核验日期 2026-11-04)。图像与视频的按张 / 按秒价目、各型号差异以该页为准;本节单价为示例值,实际以官方页与控制台当前显示为准。 - 官方 Image Generation:
https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation(核验日期 2026-11-04)。POST /v1/images/generations、model、n(1–10)、aspect_ratio与返回url的写法来自该页。 - 官方 Video Overview:
https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/video/overview(核验日期 2026-11-04)。异步提交与request_id轮询、1.5 与 1.5-lite 的能力差异、时长 1–15 秒与分辨率范围来自该页。
七、动手试
- 给你的成本模型加一栏媒体:文本、图像、视频、语音各一行,算出你项目一个月的合计。
- 比较「10 张 2.0 图」与「15 秒 1.5 视频」的成本,说明为什么不能用「一次生成」作为统一口径。
- 设计一个视频任务的记账流程:提交时记什么、轮询时记什么、失败时怎么冲销。写出三个时间点各写哪条日志。
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