> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.widerouter.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Grok Imagine 图像模型 > xAI 在 WideRouter 上的三个图像模型：各自的定位、分辨率与质量档位、参考图用法，以及实测时延。 Grok Imagine 是 xAI 的生成式媒体模型系列，其中三个出图。三个都走 [异步任务 API](/zh/api/async-tasks)，信封与平台上其他模型完全一致。 模型 ID 一律对齐 xAI 官方名称，WideRouter 不提供别名。 ## 系列总览 | | Grok Imagine 2.0 | Grok Imagine Quality | Grok Imagine | | ------------ | ------------------------ | ---------------------------- | -------------------- | | **模型 ID** | `grok-imagine-image-2.0` | `grok-imagine-image-quality` | `grok-imagine-image` | | 异步任务 API | 支持 | 支持 | 支持 | | 同步图像接口 | 支持 | 支持 | 支持 | | `quality` 参数 | **支持**，`low` / `medium` | 不支持 | 不支持 | | 分辨率档位 | `1k` / `2k` | `1k` / `2k` | `1k` / `2k` | | 默认画幅 | 横向 1248 × 832 | **竖向 864 × 1152** | 横向 1248 × 832 | | 单次出图 | 最多 4 张 | 最多 4 张 | 最多 4 张 | | 参考图 | 最多 3 张 | 最多 3 张 | 最多 3 张 | 三个模型的参数面**只差一个字段**：只有 `grok-imagine-image-2.0` 认 `quality`， 另外两个会返回 `unknown field`——它们的质量是固定的，不给你调。 选型就看这一点： * **`grok-imagine-image-2.0`** 是可调的那个。需要在成本和画质之间权衡， 或者需要指定画幅与分辨率时用它。 * **`grok-imagine-image-quality`** 质量固定在高档，默认出竖图。 画质比控制力更重要时用它。 * **`grok-imagine-image`** 比另两个便宜一大截。草稿、缩略图、需要批量生成的场景用它。 ## 参数 信封就是[异步任务 API](/zh/api/async-tasks) 里说的那三个键——`model`、`input` 和可选的 `callback_url`。下面这些都放在 `input` 里。 | 字段 | 类型 | 默认 | 说明 | | -------------- | --------- | ----- | ------------------------------------------------ | | `prompt` | string | — | 必填。不能为空，最长 32000 字节。 | | `resolution` | string | `1k` | `1k` 或 `2k`，小写。 | | `quality` | string | `low` | `low` 或 `medium`。**仅 `grok-imagine-image-2.0`**。 | | `aspect_ratio` | string | 各模型默认 | 下面 16 个取值之一，或 `auto`。 | | `n` | integer | 1 | 1 到 4。每张图在 `outputs` 里是独立一项。 | | `images` | string\[] | — | 最多 3 张参考图，`https` URL 或 base64 data URI。 | `input` 内部是严格白名单校验——不认识的键直接以 `invalid_params` 拒绝， `param` 精确指出是哪个。拼错字段名会立刻报错，不会被静默丢掉。 `resolution` 的取值是**小写**（`1k`、`2k`），这和 Nano Banana 系列正好相反—— 那边的 `image_size` 用的是大写 `1K` / `2K` / `4K`。两个系列在这里连参数名都不同， 没有可以沿用的经验，照这张表写。 ## 分辨率与质量 在 `grok-imagine-image-2.0` 上这是两个独立维度，都会改变输出。实测像素，每档一个样本： | `resolution` | `quality` | 输出 | | ------------ | --------- | -------------------- | | `1k`（默认） | `low`（默认） | 832 × 1248 | | `1k` | `medium` | 1280 × 720（`16:9` 下） | | `2k` | `low` | 1664 × 2496 | | `2k` | `medium` | 2816 × 1584 | 另外两个模型只有 `resolution` 起作用。实测：`grok-imagine-image` 在 `2k` 下出 2816 × 1584，`grok-imagine-image-quality` 在 `2k` 下出 1776 × 2368。 具体像素是模型自己定的，不是一张固定网格——同一个档位在不同画幅下落在不同数字上。 把这张表当量级看，真实尺寸从文件里读。 ## 画幅比例 三个模型接受同一组 16 个取值： | | | | | | ------ | ------ | -------- | -------- | | `auto` | `1:1` | `16:9` | `9:16` | | `4:3` | `3:4` | `3:2` | `2:3` | | `2:1` | `1:2` | `19.5:9` | `9:19.5` | | `20:9` | `9:20` | `21:9` | `5:2` | 不传则各模型用自己的默认画幅——`grok-imagine-image` 与 `grok-imagine-image-2.0` 出横图，`grok-imagine-image-quality` 出竖图。`auto` 让模型自己从提示词里判断。 ## 参考图 在 `input.images` 里最多放三张图，用来编辑或合成。每一项是 `https` URL 或 base64 data URI： ```json theme={null} { "model": "grok-imagine-image-2.0", "input": { "prompt": "put the teapot on a marble counter, warm morning light", "images": ["https://example.com/teapot.jpg"], "resolution": "2k" } } ``` 第四张在提交时就会被拒：`input.images` — `must contain at most 3 items`。 格式不对的那一项会带上下标：`input.images[0]` — `must be an https URL or a base64 image data URI`。 URL 是 WideRouter 在服务端取的，所以必须能从公网访问到。域名解析不了、 或者返回的不是图片，任务会在入队之后失败，而不是在提交时被拒。 ## 计价 这几个模型走 **`Grok-Official`** 分组。WideRouter 的标价与 xAI 官方价完全一致—— 折扣体现在**分组倍率**上，`Grok-Official` 的倍率是 `0.8`。所以实际扣费是： ``` 原价 × 分组倍率 = 扣费 ``` 每张图的标价如下，全部与接口返回的计费数字核对过： | 模型 | `resolution` | `quality` | 标价 | | ---------------------------- | ------------ | --------- | ------------ | | `grok-imagine-image` | `1k` 或 `2k` | — | \$0.02——两档同价 | | `grok-imagine-image-2.0` | `1k` | `low` | \$0.04 | | `grok-imagine-image-2.0` | `1k` | `medium` | \$0.06 | | `grok-imagine-image-2.0` | `2k` | `low` | \$0.06 | | `grok-imagine-image-2.0` | `2k` | `medium` | \$0.08 | | `grok-imagine-image-quality` | `1k` | — | \$0.05 | | `grok-imagine-image-quality` | `2k` | — | \$0.07 | 两条容易漏掉的规则： * **参考图另外收费**，每张约 \$0.01，加在出图价之上。三图合成按「一张输出 + 三张输入」计。 * **`n` 是乘的。** `2k` / `medium` 出四张就是单张价的四倍，没有批量折扣。 完成的任务里带一个 `usage.cost_in_usd_ticks` 字段，`10000000000` ticks 等于 \$1。 这个数字是**原价**，还没乘分组倍率。乘上你所在分组的倍率，才是实际从余额里扣掉的数。 ## 时延 异步接口上从提交到 `completed` 的端到端实测，默认参数各一个样本： | 模型 | 端到端 | | ---------------------------- | ----- | | `grok-imagine-image` | 6.6 秒 | | `grok-imagine-image-quality` | 6.6 秒 | | `grok-imagine-image-2.0` | 10 秒 | 快到这个程度，异步那一圈往返——提交，然后每两三秒轮询一次——花掉的墙钟时间 往往比生成本身还多。典型结果是轮询两次就拿到了。 ## 同步接口形态 三个模型同样在 `POST /v1/images/generations` 上应答，挂住连接直接把图给你。 ```bash theme={null} curl https://api.widerouter.com/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $WIDEROUTER_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "grok-imagine-image-2.0", "prompt": "a small ceramic teapot on a light-grey studio backdrop", "resolution": "2k", "response_format": "b64_json" }' ``` 响应是 `data` 加 `usage`。`data[0]` 里装什么取决于 `response_format`： `b64_json` 直接给字节，`url` 给一个链接。 **用 `response_format: "url"` 时，链接指向的是 xAI 自己的域名，不是 WideRouter 的 CDN**，有效期也不在我们的控制之内。实测：一次 `2k` 生成回来的是 `imgen.x.ai` 上一个 5.2 MB 的 **PNG**；而同一个模型走异步接口，回来的是 WideRouter CDN 上的 JPEG，且有明确的 24 小时窗口。这里建议用 `b64_json`， 或者干脆走异步。 同步链路对「只想立刻拿到字节」的脚本更简单，代价是整个生成期间都要挂住连接—— `2k` 实测 19.4 秒。跑在 Serverless 函数、反向代理或移动端后面的场景应当走异步。 ## 下一步 在浏览器里真实发一次请求，看着任务跑完。 这个系列的视频那一半——生成、编辑与延长片段。