**Rendergrid 的文章。**我们是对比的参与方之一，所以 fal 的数字只取自它的公开页面，每个数字都有链接和日期，下面还单独写明了什么情况下选 fal 更合适。我们如何核对和更正
01他们是谁
fal 是什么
简要说明，只依据他们自己的页面。网站：fal.ai。
fal（fal.ai）自称是一个平台：通过一个 API 调用 1,000 多款模型，在 serverless GPU 上部署自己的模型，并在 GPU 集群上训练。获取图片有三种方式：直接同步调用、通过队列的同步调用，以及异步提交后轮询或使用 Webhook。
不同模型的计价方式不同：按每张图片并乘以分辨率倍数（Nano Banana Pro、Nano Banana 2），或按 token（Nano Banana 2.1 和 GPT 模型）。对于按 token 计费的模型，我们取的是页面自己称为“典型”的数字，并标明了它的依据。
02价格
我们模型的价格
fal 和我们的一张图片各多少钱。fal 的价格取自它的公开页面，核对日期：。
可对比的单元格：9。我们更便宜：9，fal 更便宜：0，相同：0。 对比中包含他们页面上的估算值（≈）。
| 模型 | 分辨率 | fal | Rendergrid | 差异 |
|---|---|---|---|---|
Nano Banana Pronano-banana-pro | 1K | $0.151 | $0.04 | 我们便宜 73% |
| Nano Banana Pro | 2K | 未公布价格2K 未公布价格 | $0.04 | 无法对比 |
| Nano Banana Pro | 4K | $0.30 | $0.07 | 我们便宜 76% |
Nano Banana 2nano-banana-2 | 1K | $0.082 | $0.025 | 我们便宜 68% |
| Nano Banana 2 | 2K | $0.12 | $0.04 | 我们便宜 66% |
| Nano Banana 2 | 4K | $0.16 | $0.06 | 我们便宜 62% |
Nano Banana 2.1nano-banana-2.1 | 1K | ≈ $0.04他们页面上的估算3 | $0.02 | 我们便宜 50% |
| Nano Banana 2.1 | 2K | ≈ $0.059他们页面上的估算 | $0.03 | 我们便宜 49% |
| Nano Banana 2.1 | 4K | ≈ $0.134他们页面上的估算 | $0.04 | 我们便宜 70% |
GPT Image 2gpt-image-2 | 1K | ≈ $0.053他们页面上的估算4 | $0.02 | 我们便宜 62% |
GPT Image 2.5gpt-image-2.5 | 1K | 未公布价格有页面，页面上未公布价格5 | $0.025 | 无法对比 |
- 1Nano Banana Pro。每张 $0.15；4K 按双倍费率；2K 的倍数页面上未给出。来源：fal.ai/
models/ fal-ai/ nano-banana-pro。核对日期：2026年10月26日。 - 2Nano Banana 2。每张 $0.08；2K 为 ×1.5，4K 为 ×2。来源：fal.ai/
models/ fal-ai/ nano-banana-2。核对日期：2026年10月26日。 - 3Nano Banana 2.1。按 token 计价；数字是其表格中的“典型费用”（短请求，text-to-image）。来源：fal.ai/
models/ google/ nano-banana-2.1。核对日期：2026年10月26日。 - 4GPT Image 2。1024×1024，quality 为 medium；按 token 计价，价格来自其“canonical sizes”表；其默认 quality 为 high——$0.211。来源：fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2。核对日期：2026年10月26日。 - 5GPT Image 2.5。GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst 的价格见下面的行。来源：fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2.5。核对日期：2026年10月26日。
差异按两个价格中较高的一个计算，向下取整到整数百分比。“≈”表示服务商页面自己给出的估算值。对于 GPT Image，各服务商的质量和尺寸不同：每家的条件见脚注。我们对比的是价格，而不是图片质量。Nano Banana Flash、Nano Banana 2 Lite 和 GPT Image 2 HD 没有放进表格：我们没有核对服务商对它们的价格。我们自己的价格以及 Google 和 OpenAI 的官方价格见“价格”页面。
03条款
付款、
fal 页面上写了什么，与我们的条款并排放在一起。页面没写的，我们也如实写明。
条款：fal 和 Rendergrid
| 条款 | fal | Rendergrid |
|---|---|---|
| 付款 | 未核对：我们没能在他们的页面上找到支付方式，常见问题里只提到在计费页面购买额度 | USDT（加密货币充值）：发送的金额会全额计入余额 |
| 赠送额度 | 会赠送额度和优惠券；金额我们在他们的页面上没有找到。有效期：一周到一年来源 | 不提供试用余额 |
| 同步还是异步 | 三种方式：不经队列直接调用 fal.run、通过队列调用（subscribe）、异步提交（submit）后轮询或用 Webhook来源 1 来源 2 | 异步：POST 返回 202 和 id；结果通过轮询 GET /creations/ |
| Webhook | 支持：向 queue.fal.run 发请求时带上 fal_webhook 参数来源 1 来源 2 | 支持：每个请求中都可以带 webhook_url；事件为 creation.completed 和 creation.failed；签名是对时间戳和整个请求体计算的 HMAC-SHA256 |
| 失败的请求 | 服务器错误（HTTP 500+）不扣费；输入数据错误（422）如果服务器已经占用了 GPU，则可能被扣费来源 | 生成失败时，已扣的费用会自动退回余额；模型拒绝的请求同样退回 |
| 限额 | 新账号：2 个并发请求；随着购买额度，限额最高升到 40；更高则需联系销售团队来源 | 新账号默认每分钟 120 次请求，排队或处理中的生成最多 100 个；账号限额可以根据你的流量调整 |
| 结果保存 | fal CDN 上的文件至少可用 7 天，保存期限由请求头设置来源 | 结果文件保存一天 |
我们的条款详见文档。
04优势
我们强在哪里，
只写可以通过公开页面和我们的文档核实的内容。
Rendergrid 更强的地方
- 全部十款模型，每张图片、每种分辨率一个价格，没有 token，也没有倍数。fal 的 Nano Banana 2.1 和 GPT 模型，价格由 token 累加而成。
- 默认每个账号最多 100 个排队或处理中的生成。fal 的新账号从 2 个并发请求起步，限额随购买额度而增长。
- 生成失败时，扣费会自动全额退回。fal 的输入数据错误（422）如果服务器已经开始计算，则可能被扣费。
- 十款模型，页面清楚，价格表统一：不必在 1,000 款模型和三种调用方式之间做选择。
fal 更强的地方
- 目录更丰富：1,000 多款模型，包括视频和音频，还可以在 serverless GPU 上运行自己的模型。
- 三种调用方式，包括不经队列的直接同步调用。
- CDN 上的文件至少保存 7 天，可以通过请求头调整。我们的保存一天。
- 大用量可以按账单付款，并通过销售团队获得个别价格。
- 对于按 token 计费的模型，可以通过参数控制费用（例如 Nano Banana 2.1 的思考级别）。
05选择
什么时候选 fal 更合适
我们是作为对比的参与方来写这个页面的，所以会单独说明 fal 更适合你的情况。
如果符合下列情况，请选择 fal
- 你需要的不只是十款模型，而是集中在一处的丰富目录。
- 需要不经队列和轮询的直接同步调用。
- 你要在 GPU 上部署或训练自己的模型。
- 需要把文件在服务商一侧保存超过一天。
- 用量很大，想商谈个别条款并按账单付款。
06迁移
三步迁移到 Rendergrid
如果你决定体验一下：代码里需要改什么。参数和响应见文档。
密钥和地址
fal 的请求发到 https://
queue.fal.run/ <模型 id>，带 Authorization: Key $FAL_KEY 请求头。我们的是 https:// api.rendergrid.io/ api/ public/ v1，带 Authorization: Bearer 请求头（或 X-API-Key）。 请求
不要向模型地址 POST 带 prompt、aspect_ratio 和 resolution 的请求，而是调用 POST /images/
generate：字段相同，但模型用 model 字段选择，Webhook 用 webhook_url 字段设置（fal 里用 fal_webhook 参数）。请加上 X-Idempotency-Key。 结果
不要保存 request_id、status_url 和 response_url，而是保存 202 响应里的 id，并轮询 GET /creations/
{id}（queued、processing、completed、failed；链接在 result_urls 中），或接收 creation.completed 的 Webhook。
IDEMPOTENCY_KEY="$(uuidgen)"
curl -X POST https://api.rendergrid.io/api/public/v1/images/generate \
-H "Authorization: Bearer $RENDERGRID_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "nano-banana-2",
"prompt": "a ceramic mug on a marble table",
"resolution": "2K",
"aspect_ratio": "1:1"
}'
07常见问题
常见问题
Nano Banana 2 在 fal 和 Rendergrid 多少钱？
在 fal 和 Rendergrid 怎么付款？
fal 有没有赠送额度？
fal 是同步还是异步工作的？
如何从 fal 迁移到 Rendergrid？
模型按 token 计费时，fal 的价格怎么算？
这些数字从哪里来，什么时候核对的？
08来源
来源和核对日期
fal 的所有数据都取自下列页面，核对日期：。价格会变化：做决定前，请打开服务商的页面。
- 1Nano Banana Pro 在 fal 上fal.ai/
models/ fal-ai/ nano-banana-pro · 核对日期：2026年10月26日 - 2Nano Banana 2 在 fal 上fal.ai/
models/ fal-ai/ nano-banana-2 · 核对日期：2026年10月26日 - 3Nano Banana 2.1 在 fal 上fal.ai/
models/ google/ nano-banana-2.1 · 核对日期：2026年10月26日 - 4GPT Image 2 在 fal 上fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2 · 核对日期：2026年10月26日 - 5GPT Image 2.5 Sunburst 在 fal 上fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2.5/ sunburst/ text-to-image · 核对日期：2026年10月26日 - 6GPT Image 2.5 Flare 在 fal 上fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2.5/ flare/ text-to-image · 核对日期：2026年10月26日 - 7GPT Image 2.5 在 fal 上（页面上未公布价格）fal.ai/
models/ openai/ gpt-image-2.5 · 核对日期：2026年10月26日 - 8fal：常见问题（付款、额度、文件保存）fal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ faq.md · 核对日期：2026年10月26日 - 9fal：并发请求限额fal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ concurrency-limits.md · 核对日期：2026年10月26日 - 10fal：通过队列进行异步调用fal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ inference/ queue.md · 核对日期：2026年10月26日 - 11fal：调用模型的方式（sync、queue、webhook）fal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ inference.md · 核对日期：2026年10月26日 - 12fal：Webhookfal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ inference/ webhooks.md · 核对日期：2026年10月26日 - 13fal：价格是如何构成的fal.ai/
docs/ documentation/ model-apis/ pricing.md · 核对日期：2026年10月26日
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