迁移到 Grok Imagine Image 2.0：画质设置与成本

2026 年 11 月 2 日会发生什么

X AI 表示请求与响应结构不变，但旧 quality 模型名会被 Image 2.0 low 接管。记录响应中的实际模型并显式设置画质，才能发现路由或默认值变化。

迁移同时影响生成与编辑接口；grok-imagine-image-pro 也会沿现有重定向进入 Image 2.0 low。新模型支持显式 quality、最多五张输入图以及 21:9 和 5:2 比例。应先把少量代表任务切到明确的 2.0 模型名，记录响应中的实际模型，并保留回滚路径；HTTP 成功不等于文字、角色身份或编辑结果已经可交付。

Low、Medium 与 Auto 是工作流选择

low 适合先判断构图、色彩和轮廓；medium 更适合小字、面部、材质细节和精确编辑。auto 当前在生成时用 low、编辑时用 medium，它是会变化的服务策略。分辨率也应跟随下一步决策：先用 1K low 淘汰弱方案，再把少量候选提升到 2K medium。

Grok Imagine Image 2.0 价格与有效成本

1K low 为 0.04 美元，2K medium 为 0.08 美元；每张输入参考图另加 0.01 美元。若只有一半生成结果通过审核，每个可用资产的生成成本约会翻倍。

标价只计算生成请求，不代表通过审核的成品成本。例如三张参考图加一次 1.5K medium 输出为 0.10 美元；平均需要 2.5 次才通过时，每个可用结果约为 0.25 美元。应同时记录请求费用、重试次数、审核时间、返工时间和拒绝原因，并用 usage.cost_in_usd_ticks 对齐实际账单。

如何阅读 Arena 原始证据

X AI 的 8 月 7 日发布页称 Image 2.0 当时在 Arena 文生图和图像编辑榜单均列第二，条目以 SpaceXAI 展示。它是带日期的匿名偏好快照，不代表你的美术方向、成本和一致性结果。

X AI 在 8 月 7 日发布时引用的排名已经不能当作长期结论。9 月 22 日截取的 Arena 官方页面使用 9 月 8 日数据：grok-imagine-image-2.0 (low) 排名第 5，区间为 4–6，得分 1315 ±12，共 2,681 票。榜单反映变化中的匿名偏好，不测成本、延迟、许可流程或同一角色经过多次编辑后的稳定性。

• 保存原始榜单日期与模型名称。
• 用固定提示词集分别检查文字、人物一致性、局部编辑和宽高比。
• 记录重试次数、通过率与 usage.cost_in_usd_ticks。

官方示例能说明什么，不能说明什么

X AI 的发布图库展示文字排版、编辑、多参考图、智能扩图和角色精灵模板，可用于设计测试类别。它们都是服务商挑选的样例，不能代表平均成功率。评测应加入普通提示词、困难比例、重复角色、小字和本地化文字、透明背景，以及只修改选区而保持其他区域不变的任务，并在实际游戏显示尺寸检查结果。

可复现的模型评测方案

用真实交付任务而不是展示型提示词测试：新角色、同一角色换场景、服装局部编辑、带文字的 UI、道具表，以及由窄图扩成宽图。盲化供应商名称并随机排序，在实际使用尺寸分别评分指令遵循、构图、文字、身份一致性、编辑保真、瑕疵和清理成本。最终按任务制定路由策略，而不是选一个永久总冠军。

• 固定提示词、参考图、可用种子和验收标准。
• 先跑 low，只把可行候选提升到 medium。
• 记录实际模型、usage.cost_in_usd_ticks、延迟和重试。
• 分别检查文字、角色身份、局部编辑、比例和五图合成。
• 发布、采购和模型大版本更新时重新核对价格与 Arena。

选择画质策略，而不是永久赢家

实用默认值是：广泛探索用 low，细节或编辑敏感的少量任务用 medium；需要预算与回归可比性时始终显式指定。迁移团队应在 11 月 2 日前主动改用 2.0、核对返回模型，并用自身任务比较每个通过审核结果的成本。Arena 和官方示例负责缩小测试范围，内部可复现记录才决定是否投入生产。