按使用量付费
无需订阅或月费,仅需为您发起的 API 调用付费。
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价格
完全相同的模型,与主要聚合平台对同一调用的收费进行对比。每一行都是真实、附带日期的价格核查——您可以自行验证。
| 模型 | 提供商 | 我们的价格 | 竞争对手价格 | 您节省 |
|---|---|---|---|---|
| Veo 3.1 Fast | $0.015/ SEC | $0.15fal.ai | 90% | |
| GPT Image 2 | openai | $0.0525/ REQUEST | $0.211fal.ai | 75% |
| Nano Banana 2 | $0.04/ REQUEST | $0.08fal.ai | 50% | |
| Nano Banana Pro | $0.075/ REQUEST | $0.15fal.ai | 50% | |
| Nano Banana 2 Lite | $0.0238/ REQUEST | $0.042fal.ai | 43% | |
| Omni Flash | $0.10/ SEC | $0.13fal.ai | 23% | |
| Nano Banana | $0.0312/ REQUEST | $0.039fal.ai | 20% |
→ 对手价格截至 24 AUG 2026
默认配置 · 竞品官方定价
模型
无需集成多个提供商。通过统一的基础设施访问所有内容——统一按请求计价。
三个结构性原因——而非入门折扣。
const result = await fetch('https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'google/veo-3.1-fast-text-to-video',
input: {
prompt: 'walking cat on the clouds',
},
}),
});单一请求架构覆盖所有图像、视频和音频模型。无需安装各厂商专属 SDK,也无需在厂商重写 API 时维护胶水代码。
同一模型由多个提供商提供服务。每个请求都会发送到当时最便宜且状态正常的提供商,并支持自动故障切换。
您只需支付模型页面上公布的单次请求价格。无需订阅,无需按席位计费,也无最低消费门槛限制您获得的价格。
技术支持
定价
简单透明的定价。充值 $100 即获得 $100 余额。无加价,无意外费用。
无需订阅或月费,仅需为您发起的 API 调用付费。
每个模型均提供清晰的按请求计价,无隐藏费用,无意外支出。
免费开始,随需扩展。无最低消费或合同约束。
每个模型页面在调用前都会显示单次请求价格
开始构建
充值额度,生成 API 密钥,几分钟内发送您的第一个任务。无需订阅,无需席位数,无需承诺——只需为您实际发出的请求付费。
常见问题
所有模型都通过同一个接口调用:POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit,携带您的密钥作为 Bearer Token、模型标识(slug)以及输入对象。该调用会返回一个任务 ID;您可以轮询 GET /v1/jobs/{id} 直至获得结果。更换模型只需更换一个字符串——无需新的 SDK,也无需新的鉴权流程。
预付费额度,按请求计费。没有月度平台费用,也没有座位定价——充值的资金将保留为余额,直到被请求消耗。每个模型在调用前都会列出其单次请求价格,每笔费用都会在交易记录中显示为一条明细。
我们接入的是相同的上游模型提供商,但不会在已经加价的基础上再叠加聚合商的利润。本页的对比表格展示了我们的单次请求价格与所对比平台价格,并标注了对比日期——因此您可以逐个模型自行核实,而不需要单凭信任。
失败不是黑箱操作。任务记录会保留上游错误信息以及产生该错误的请求,因此错误输入和服务商故障在您的历史记录中不会混为一谈。失败任务的费用会经过审核并退还至您的账户余额,每次调整都会在交易记录中单独列出。
是的。为了在高负载下保持平台公平,请求会受到速率限制;超出限制会返回 HTTP 429 错误,您应以退避重试的方式重新尝试,而不会丢失任务。限制会因账户和当前平台负载而有所不同——如果您的工作负载需要更高的上限,请在围绕默认限制进行开发之前联系我们。
任务完成后,提示词和生成内容不会被永久保留;仅存在临时缓存,用于重新提供您已付费的结果。请求元数据和日志会短期保留以用于调试和防止滥用,之后进行汇总或删除。完整详情请参阅隐私政策。
来自上述提供商的视频、图像和编辑模型,全部通过一个密钥和一种请求格式提供。目录即真实来源——它展示了当前正在运行的内容、每个模型每次请求的费用,以及它期望的确切输入模式。