Z-Image
Z-Image 是 Kyeo AI 当前接入的最低门槛图片试样页。它不是编辑模型，也不是高分辨率生产页，而是一条非常窄的纯文生图入口：固定 1 积分、1000 字 prompt、5 个常用比例，适合先把方向跑出来。
一句话了解
这个模型怎么样？
Z-Image 当前已经接入 Kyeo AI 的AI 图片模型工作流。相比只看模型名或外部宣传页，这个页面更关注真正影响选型的内容，包括能力标签、成本结构、参数控制、上传限制、适用任务与替代候选。对于想做长期模型运营和 SEO 内容沉淀的站点来说，这些信息比一句“最好用”更有价值。
关键参数一览
帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。
它还叫什么
同一个模型在官方文档、社区讨论和 API 接入层可能有不同叫法，这里帮你统一整理。
用户常见问题
这些问题和关键词结合公开资料、同类页面写法和当前站内接入边界整理，帮你更快做出选择。
选型指南
还在纠结用哪个模型？先看这几个关键决策点。
如果你只想先看方向，不想一开始就把预算花在更强模型上，Z-Image 更适合作为第一轮概念试样入口。
如果你已经明确需要图像编辑、多参考图或更高保真结果，就先比较 Nano Banana、GPT Image 1.5 或 Flux 2 Flex；Z-Image 当前不是那种工作流。
先用 1 到 3 条最短但最关键的 prompt 在固定比例下跑出小样，只要方向成立，就不要继续在 Z-Image 上抠细节，而是直接升级到更强模型。
用户常搜的对比
这些是用户在搜索引擎里真正会搜的对比问题，帮你快速定位差异。
模型横向对比表
正在纠结选哪个？这张表帮你一眼看清当前模型和替代方案的核心差异。
实际使用体验
不是复读官网宣传，而是基于真实使用场景的观察和判断。
这页最容易被写成“低配版主力模型”
1 积分页最该讲的是筛选效率
能力详解
极窄的纯文生图入口
当前最重要的限制是 prompt 上限
固定 1 积分是它最现实的优势
适合做什么
概念草图
内容选题封面小样
海量 prompt 方向测试
提示词技巧
把 prompt 写短、写清楚
先固定输出比例
把它当筛题页，不当成最终图页
为什么选它
使用前要知道
可调参数
帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。
积分消耗
当前模型在 Kyeo AI 内按固定档位计费，单次消耗 1 积分。
批量出图或出视频前，建议先用同一组素材在当前模型和同类候选之间做 AB 测试，确认效果后再批量跑，避免浪费积分。
常见问题
同类模型推荐
还没决定用哪个？顺手对比一下这几个同类候选。
Nano Banana
Nano Banana 是 Kyeo AI 当前接入的 Google 图片主力页，统一承接文生图和图片编辑；真正运行时会在 `google/nano-banana` 与 `google/nano-banana-edit` 之间切换。当前站内最值得写清的不是“Google 出品”，而是它用固定 3 积分承接统一生图 / 改图工作流。
GPT Image 1.5
GPT Image 1.5 是 Kyeo AI 当前接入的 OpenAI 图片正式编辑页，统一承接文生图和图生图；真正运行时会在 `gpt-image/1.5-text-to-image` 与 `gpt-image/1.5-image-to-image` 之间切换。它和 4o Image 的分工不是“谁更新”，而是 4o 负责低成本起稿，这页负责把已有图、参考图和明确改图指令真正做下去。当前站内决定预算的核心只有两件事：要不要上传参考图，以及 `quality` 是 `medium` 还是 `high`。
信息来源
页面内容基于厂商资料、模型家族说明和 Kyeo AI 平台接入配置整理。
当前页面优先以工作区 KIE 文档中的 Z-Image 接口页与定价说明、Tongyi-MAI 官方 GitHub / 技术报告，以及 Kyeo 平台实际接入配置为准。当前站内版本是极窄的纯文生图入口：只承接 `z-image`、只开放 `prompt + aspect_ratio`，提示词上限 1000 字符，价格按 KIE 的 `0.8` 向上取整为站内固定 1 积分。
当前 KIE 文档明确给出 `z-image` 只承接 text-to-image，参数仅有 `prompt + aspect_ratio`。
当前工作区定价说明明确记录截图价为 `0.8`，站内口径向上取整为固定 1 积分。
当前站内接入模型标识为 z-image，页面中的参数上限、前台控制项与计费方式也以 Kyeo 平台实际接入为准。