使用ガイド
最も高速な画像生成 API はどれか?9 モデルのエンドツーエンド計測
同一プロンプト、1K、各モデル 3 回実行:中央値の所要時間、最遅の 1 回、1 枚あたりの価格、そして大量生成時の選び方。
HiAPI 上で 9 つの画像生成 API の時間を計測しました:同一のプロンプト、すべて 1K 出力、各モデル 3 回実行、リクエスト送信から生成画像の URL を取得するまでを計測。FLUX.2 Klein 4B が最速で、中央値は約 17 秒、単価も最安(1 枚 $0.00143)。FLUX Schnell、Grok Imagine、Z-Image がこれに続き、いずれも 26〜28 秒です。 GPT Image シリーズと Qwen Image 3.0 は 1 分から 1 分半かかり、GPT Image 2 では 6 分を超える長尾が一度発生しました。
テスト結果
| モデル | 中央値の所要時間 | 最速 / 最遅の 1 回 | 1K 1 枚あたりの価格 |
|---|---|---|---|
flux-2-klein-4b/text-to-image(1 MP) |
16.6 秒 | 16.4 / 17.7 秒 | $0.00143 |
flux-schnell/text-to-image |
25.6 秒 | 17.5 / 27.1 秒 | $0.005 |
grok-imagine/text-to-image |
27.4 秒 | 27.0 / 47.5 秒 | $0.03 |
z-image |
27.9 秒 | 26.4 / 40.9 秒 | $0.008 |
nano-banana-2 |
53.7 秒 | 42.7 / 63.9 秒 | $0.036(キャンペーン価格 $0.018) |
gpt-image-2.5-flare/text-to-image |
56.7 秒 | 52.4 / 70.0 秒 | $0.05(キャンペーン価格 $0.025) |
gpt-image-2/text-to-image@ext(low 画質) |
66.9 秒 | 42.4 / 337.9 秒 | $0.007 |
gpt-image-2/text-to-image |
74.8 秒 | 74.4 / 380.9 秒 | $0.03 |
qwen-image-3.0/text-to-image |
82.3 秒 | 70.7 / 94.7 秒 | $0.0358 |
2026 年 10 月 15 日に HiAPI 上でテスト:1:1、1K(Klein は 1 MP)、計 3 ラウンド、各ラウンドで 9 モデルを同時に送信。所要時間は作成リクエスト送信から、ポーリング(2 秒間隔)で success を確認するまでで、キュー待ち時間を含みます。キャンペーン価格はプログラマーの日 50% オフで、北京時間 2026 年 11 月 9 日 0 時まで。
この表の見方:
- これはあなたのアプリが実際に待つエンドツーエンドの時間であり、GPU の演算時間ではありません。1 回ごとにキュー待ちで遅くなることがあるため、GPT Image 2 の中央値は 75 秒でも、一度は 6 分を超えました。
- 1 日 3 ラウンドではサンプルは多くありません。 階層分け(30 秒以内、1 分程度、1 分以上)には向いていますが、隣接する 2 モデルの数秒差を比べるのには向きません。
生成結果
9 モデルは同一プロンプトを使用し、以下は第 1 ラウンドの結果です:
A ceramic coffee mug on a wooden desk next to a laptop, soft morning window light, photorealistic product photo

1 行目:FLUX.2 Klein 4B、FLUX Schnell、Grok Imagine;2 行目:Z-Image、Nano Banana 2、GPT Image 2.5 Flare;3 行目:GPT Image 2(low 画質、ext 回線)、GPT Image 2、Qwen Image 3.0。Grok Imagine が 960×960 である以外は、すべて 1024×1024。
9 モデルすべてがプロンプトどおりに画像を生成しました。速い層のモデルは製品写真がクリーンでそのまま使えます;遅いモデルはより多くのシーン詳細(観葉植物、ノート PC、窓の外の景色)を加え、指示していないのにカップに文字("Coffee"、"MORNING BREW"、"FOCUS AND THRIVE")を入れることもあります。クリーンなカップが必要なら、プロンプトに "no text, no logo" を追加してください。
大量生成時の選び方
- サムネイル、ラフ、大量の A/B バージョン:FLUX.2 Klein 4B。今回のテストで速くて安く、1 MP で 1,000 枚生成しても $1.43 です。
- 速さとやや精緻な画質:FLUX Schnell($0.005)または Z-Image($0.008)、いずれも 30 秒以内。
- 速さと中程度の価格:Grok Imagine($0.03)、約 27 秒。
- 画像内に文字、レイアウト、商品マーケティング画像:GPT Image 2 または GPT Image 2.5、1 枚あたり 1 分以上を見込んで計画。コールバックによる非同期配信を使い、ユーザーを待たせないように。
どのモデルでも結果をより速く受け取る方法
- リクエスト内で待たない。
POST /v1/tasksで送信したらまずユーザーに返し、結果はコールバックで受け取る("callback": {"url": "https://あなたのドメイン/hiapi/callback"})。 - 並列送信。 各タスクは独立しているため、50 枚を一緒に送信すれば、総所要時間はほぼ 1 ラウンド分で、50 ラウンド分にはなりません。
- タイムアウトとフォールバックを設定。 GPT Image 2 では 6 分の長尾が発生したため、数分を超えたら再送信するか、より速いモデルに切り替える。
- ラフには 1K を使う。 解像度が高いほど高価になり、通常は遅くもなる。
curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "flux-2-klein-4b/text-to-image",
"input": {
"prompt": "A ceramic coffee mug on a wooden desk next to a laptop, soft morning window light, photorealistic product photo",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1 MP"
},
"callback": {"url": "https://あなたのドメイン/hiapi/callback"}
}'
上記のすべてのモデルは同じインターフェースを使い、model と input 内のパラメータを変えるだけです。パラメータにはいくつか小さな違いがあります:Klein の resolution は "1 MP" のような形式で指定し、Grok Imagine は小文字の "1k" を使い、Z-Image と FLUX Schnell は aspect_ratio のみを受け付けます。
よくある質問
最も高速な画像生成 API はどれですか?
今回の HiAPI テストでは FLUX.2 Klein 4B でした:1 MP でリクエストから生成までの中央値は 16.6 秒で、3 回とも 16〜18 秒の間でした。
最速のものが最安でもありますか?
今回はそうです。FLUX.2 Klein 4B は 1 MP で 1 枚 $0.00143 で、テスト内で最も低い価格です。
GPT Image 2 はなぜこんなに遅いのですか?
モデル内部は見えないため、所要時間しかわかりません:中央値は 75 秒で、一度は 6 分を超えました。使う場合は非同期配信を前提に設計してください。
所要時間にはネットワークとキュー待ちが含まれますか?
含まれます。これはクライアント側から計測したもので:リクエスト、キュー待ち、生成、さらに最大約 2 秒のポーリング遅延を含みます。
各モデルの価格は料金ページを参照;最速のものを試すには、FLUX.2 Klein 4B モデルページを開いてください。