主要卖点#

默认不需要 OpenAI 组织认证。

这是最大的痛点。gpt-image-2 直连要做组织认证，认证流程虽然几分钟能过，但很多人（包括我）就是懒得搞。OpenRouter 就没这个问题，拿一个 key 就能用。所以 CLI 默认 provider 设成了 OpenRouter。

一个 flag 切到 OpenAI 直连。

如果你已经认证过组织，OpenAI 直连便宜大约 7 倍：

1
imagegen "your prompt" --provider openai

自带成本日志。

每次调用都会在 stderr 打印 token 用量和实际花费，不用自己算：

1
--- Usage & Cost ---
2
  Input tokens:  1645 ($0.01316)
3
  Output tokens: 7064 ($0.21132)
4
  TOTAL COST: $0.22448

自动处理两种响应格式。

OpenAI 直连图片在 data[0].b64_json，OpenRouter 在 choices[0].message.images[]。CLI 内部都兼容了，调用方不用关心。

Provider / 模型对照#

如果懒得做认证又嫌 OpenRouter 贵，gpt-image-1 是个不错的折中：

1
imagegen "your prompt" --provider openai --model gpt-image-1

文字渲染会差一点，但价格只有 gpt-image-2 的 1/7。

安装#

1
git clone https://github.com/StevenLi-phoenix/imagegen-cli.git
2
cd imagegen-cli
3
pip install httpx
4
chmod +x image_gen.py
5

6
# 加到 PATH
7
ln -s "$PWD/image_gen.py" ~/.local/bin/imagegen

单文件 image_gen.py，唯一依赖是 httpx。

实测#

1
imagegen "A small cute red panda holding a sign that says 'imagegen works!', \
2
  flat illustration style, white background"

输出：

1
Calling openrouter (model=openai/gpt-5.4-image-2)...
2
HTTP 200 in 145.7s
3
Saved image_or_0.png (282385 bytes)
4
--- Usage & Cost ---
5
  Input tokens:  1645 ($0.01316)
6
  Output tokens: 7064 ($0.21132)
7
  TOTAL COST: $0.22448

文字一字不差，“imagegen works!” 完整渲染在牌子上。顺手拿同一个 prompt 跑了一遍 gpt-image-1 直连做对比：

gpt-image-2 · OpenRouter（默认）	gpt-image-1 · OpenAI 直连
154.9s · $0.22 · 512×512	17.6s · $0.032 · 1024×1024

这次两个模型都把文字渲染正确了，但风格差别明显：v2 偏扁平卡通、纯白底；v1 描边更重、底色微米白，默认还直接给到 1024×1024。单次样本说明不了 v1 文字渲染的长期稳定性（前面那句”差一点”仍是我更多调用下来的总体印象），但价格差 7 倍、速度差 9 倍摆在这，如果对 v2 那种特定风格没执念，gpt-image-1 完全够用。

顺带一提，这篇博客顶上的封面图就是 v2 那次调用生成的，没有任何后期。

还有一个小细节#

CLI 会顺手把 raw API response 存成 image_response.json。如果以后想从同一次调用里再提取一次（比如换种方式处理），直接 imagegen 不带 prompt 就能从本地读，不用再付一次钱。算是个免费送的小功能。

后续计划#

目前只支持 OpenAI 和 OpenRouter。可能会加：

• Google Gemini 系列（OpenRouter 上有 gemini-3-pro-image）
• 图片编辑 endpoint
• 批量并发

但都看需求。这个 CLI 的初心就是让”调一下 gpt-image-2”这件事变成一行命令。如果有具体场景需要，欢迎 GitHub 提 issue。

仓库：StevenLi-phoenix/imagegen-cli

MIT 协议，随便用。