2026 年 5 月末 OpenRouter Image Output × Languages × Market Share 收官：Flux.2 / Grok Imagine 出圖榜與 Mac 三檔分流

開啟 openrouter.ai/rankings，5 月 26 日 Series B 後平台週處理量約 25T tokens，排行榜已拆成十餘條平行切片。站內《總榜》《編程分榜》《Tool Calls》《Images 輸入三榜》已覆蓋文字、Agent 與多模態「看圖聽音」——但「出圖」與「按自然語言切片」仍未單獨成文。5 月下旬 Image Output 分榜隨 Flux.2 Pro、xAI Grok Imagine、Recraft V4.1 密集上架而重排；Languages 預設 English 介面下，Market Share 卻顯示中國系廠商 token 已超 60%。本文給出收官讀法 — Image Output 快照 — Languages 反差 — Market Share 週資料 — 六步落地 — 決策矩陣 — 案例 — 驗收清單。

1. 痛點拆解：總榜與 Images 輸入榜都選不出「出圖模型」

1）維度錯位：總榜 #1 MiMo-V2-Pro 衡量全站文字 token，不代表「生成一張海報」的流量；0528 文的 Images 分榜衡量圖像輸入理解（截圖 QA、OCR），與 Image Output（output_modalities 含 image、按張或按次計費）是兩條線。2）Languages 誤讀：排行榜 Languages 切片預設 English，容易讓人以為「英文 prompt 最多 = 該語種模型最強」——實際 Market Share 顯示小米、阿里、MiniMax 等中國廠商合計已占平台 60%+ 週 token（產業彙總口徑），雙語 App 若只按 English 榜配路由會系統性錯配。3）計費模型分裂：Flux.2 / Grok Imagine 在 OpenRouter 上常按 $/image（如 Grok Imagine 約 $0.05/張 起），Gemini image 則混合 token + 圖像；與 ComfyUI 本機「只燒電」對比，不拆路由會在月底爆帳單。4）Mac 統一記憶體與 API 出圖並行：本機 ComfyUI + Flux 占滿記憶體，同時用 OpenRouter 批量出圖會搶 GPU；M3 36GB 常見「ComfyUI OOM + API 佇列卡住」。5）收官週上新：Step 3.7 Flash（5/28）、Claude Opus 4.8 Fast（1M 上下文）等擠占 Trending，但不改變 Image Output 前列以 BFL Flux 與 xAI Grok 為主的結構——選型應每週對齊 Image Output + Market Share，而非只盯總榜。

2. 5 月末如何讀 Image Output × Languages × Market Share

分榜	度量對象	常見誤讀	Mac 正確用法
Image Output	平台生成圖像的模型份額	等於 Images 輸入榜	海報/電商/縮圖 API 主路由
Languages	按自然語言（如 English）切片的請求流量	等於「該語言最強模型」	出海 UI 語言 vs 實際模型廠商分開配置
Market Share	按模型作者/廠商的 token 占比	等於國家合規結論	成本與 fallback 廠商策略
Images（輸入）	圖像理解流量	可用來選出圖模型	見 0528 文，與本文互補
Top Models	全站週 token	萬能預設	純文字預設（見 0525）

實操建議：素材生產流水線每週一對齊 Image Output + Market Share；若產品面向中文使用者，再打開 Languages 下的 English 與中文相關切片對照，避免「介面語言」與「底座模型」脫節。OpenRouter 文件要求出圖請求設定 modalities: ["image"] 或 ["image","text"]，並在 Models API 用 output_modalities 過濾。

3. Image Output 分榜快照（2026-05-29 週，出圖視角）

梯隊	代表模型（OpenRouter ID 示例）	場景	Mac 路徑
T1 旗艦寫實	black-forest-labs/flux.2-pro、flux.2-max	產品圖、品牌 KV、高審美靜物	API；本機 ComfyUI 對照驗收
T2 多語海報	x-ai/grok-imagine-image-quality	包裝/菜單/社交圖內嵌文字	API；按張設 $/day 上限
T3 向量/電商	recraft/*（V4.1 系列）	SVG、產品視覺、漸層海報	API 為主
T4 圖文一體	google/gemini-3.1-flash-image-preview	短文案 + 出圖同一請求	API；與 Images 輸入榜 Gemini 分工
T5 本機批處理	ComfyUI + Flux.1/SDXL（非 OpenRouter）	夜間佇列、可稽核素材庫	本機或遠端 Mac 128GB

實務上建議在 OpenRouter 控制台為「審圖」與「出圖」建立兩組 API key，並在 Matomo 或自建日誌中按 model 前綴分帳；若團隊同時經營台港新馬市場，Languages 切片除 English 外應手動切換繁中相關流量（若平台提供）並與 Market Share 交叉驗證，避免以介面語言誤判底座能力。Image Output 與 Images 輸入榜重疊度通常 <35%：理解流量高的 Gemini Flash 不一定在「純出圖」榜排第一；Flux.2 Pro 在 OpenRouter 圖像模型集合中強調 4MP 級編輯與角色一致性，Grok Imagine 強調 1K/2K 寫實與多語言圖內文字。Mac 團隊應把「審圖 Agent」（走 Images 輸入）與「素材生成」（走 Image Output）拆成兩個 OpenRouter 子 key 或兩個預算桶。

4. Languages 分榜：English 介面 vs 中文模型主導 Market Share

OpenRouter Languages 切片回答的是：「使用者用什麼自然語言寫 prompt」的流量分布，預設展示 English。5 月末公開彙總顯示：中國系六大廠商（小米 MiMo-V2-Pro、阿里 Qwen 3.6/3.7、MiniMax M2.7、智譜 GLM-5、DeepSeek V3.2、階躍 Step 3.5 Flash 等）合計約 59.6%–60%+ 週 token，小米單模型份額約 21.1%，約為 OpenAI 全平台份額（約 7.5%）的三倍（第三方統計口徑）。這意味著：

① 大量英文 prompt 實際路由到中國底座（成本驅動）；② 中文原生 App 不應假設「English 榜前列 = 中文效果最好」；③ Mac 在地化測試應分別用中文/英文各 50 條 prompt 打同一模型，記錄排版、文化實體與圖內文字準確率。編程場景上，MiMo + Qwen 曾合計占平台編程 token ~49%（Digital Applied 口徑），與 Languages 的 English 切片疊加後，更適合做「出海程式 + 中文營運」雙軌路由表。

5. Market Share 收官週：廠商份額與 Mac 路由策略

廠商梯隊	代表模型	約週 token 份額（公開彙總）	Mac 建議
小米	MiMo-V2-Pro	~21.1%	通用文字預設；出圖仍走 Flux/Grok
阿里	Qwen 3.6 Plus / Qwen3.7 Max	~13.9% + 爬升	長鏈 + 中英混合 Agent
MiniMax	MiniMax M2.7	~8.1%	高併發低價文字
OpenAI	GPT-5.5 等	~7.5%	合規兜底、歐美客戶-facing
西方閉源	Claude Sonnet/Opus 4.8	份額下滑趨勢	難任務兜底，非出圖預設

4 月 27 日–5 月 3 日一週，部分分析記錄中國模型週 token 7.942T（+81.7% WoW），同期美國模型 token -34.6%——收官週應把 Market Share 當作fallback 廠商順序，而非一次性選型：當某廠商限流或漲價，按份額第二梯隊（Qwen / DeepSeek）切換，出圖鏈路則固定在 Image Output 榜前三，避免用 MiMo 等純文字模型硬出圖。

6. 六步落地：三榜 → Mac 出圖路由

Step 1 — 每週抓取 Image Output + Market Share

造訪 openrouter.ai/rankings 切換 Image Output、Market Share；Languages 至少看 English 並與產品實際使用者語言對照。

Step 2 — Models API 過濾出圖模型

用 output_modalities 或站內 Image Models 集合，落盤 pricing（按張 vs 按 token）。

Step 3 — 拆「理解」與「生成」預算

Images 輸入走 Gemini Flash（0528）；Image Output 走 Flux.2 / Grok，子預算分離。

Step 4 — ComfyUI 本機驗收 vs API

同一 prompt 各跑 20 張：本機 ComfyUI Flux 與 OpenRouter API 對比耗時、$/張、文字準確率。

Step 5 — 雙語 prompt 探針

中英各 30 條海報類 prompt，記錄 Grok（多語字）vs Flux（美學）勝率。

Step 6 — 夜間佇列遷遠端 Mac

批量 >200 張/夜遷 MACGPU 遠端節點，本機僅白天迭代 workflow。

# 過濾支援 image 輸出的模型
curl -s "https://openrouter.ai/api/v1/models" \
  | jq '.data[] | select(.architecture.output_modalities[]? == "image")
        | {id, pricing}' \
  > /tmp/or-image-out-$(date +%Y%m%d).json

# OpenRouter 出圖請求（僅 image 輸出，示意）
curl -s https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "black-forest-labs/flux.2-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Product photo, white background, 4K"}],
    "modalities": ["image"]
  }'
                

7. 三檔決策矩陣：本機 ComfyUI / OpenRouter API / 遠端 Mac

場景	路徑	代表配置	驗收
迭代單張海報	OpenRouter API	Grok Imagine / Flux.2 Flex	單張 <25s，$/張 <$0.08
可稽核品牌素材庫	本機 ComfyUI	Flux.1 + Metal	20 張連續不 OOM
電商批量 500+ 張/夜	遠端 Mac 佇列	ComfyUI headless + 共享碟	8h 內完成、失敗率 <2%
中英海報內嵌字	OpenRouter API	Grok Imagine Quality	中文可讀率 >90%
與審圖 Agent 並聯	API 雙桶	Images 輸入 Gemini + 出圖 Flux	兩桶帳單可拆分

8. 深度案例：跨境 DTC 團隊按三榜重排，出圖月費降 41%

「6 人跨境 DTC，Mac Studio M2 Ultra 64GB：全部海報用 Claude 生圖（誤用多模態對話），月 OpenRouter $4,100。5 月底按 Image Output 榜改配：主出圖改 Flux.2 Pro + Grok Imagine（按張），Claude 僅做英文文案；Languages 探針發現 40% 實際為中文 prompt，增配 Qwen 寫中文再餵 Grok 出圖；批量 800 張/週遷 MACGPU 遠端 M4 Max ComfyUI 夜間佇列。30 天後出圖相關帳單 $2,420，降 41%；本機白天不再因 ComfyUI 與 Claude 並行 swap。」

案例說明：出圖成本的主因是「用對話模型出圖」與「不拆 Images 輸入/ Image Output」。Market Share 60%+ 中文廠商適合文字與營運，不等於圖像生成預設也應中國模型——Flux/Grok/Recraft 仍在 Image Output 占主導。

9. 產業洞察：出圖榜將與廠商份額榜長期背離

25T tokens/週之後，OpenRouter 生態呈現「文字 token 東移、出圖能力西系+專業廠牌」的雙軌結構：Market Share 被中國模型改寫，但 Image Output 仍由 BFL、xAI、Google、Recraft 等原生多模態出圖廠商扛量。2026 年下半年 IDE 與 Agent 會預設帶 modalities: ["image"]，Languages 切片將更細（日文、西班牙文等），Mac 使用者若只靠 Windows + 雲端 PC 跑 ComfyUI，往往缺少 Apple Silicon 上統一的 Metal 預覽與 ColorSync 管線；遠端 Mac 節點可同時跑 ComfyUI 批處理與本機 Cursor 審圖，OpenRouter 三榜路由表跨機複用。

若團隊已採用 0526 文的 Cursor 多路由，建議在 .cursor/rules 中明確禁止 Agent 預設呼叫「對話多模態」出圖，改指向 Image Output 榜前三的模型 ID，可再降低 10%–15% 的誤用帳單。Windows 或純 Linux 雲 GPU 能跑 ComfyUI，但在與 Final Cut / Keynote 素材聯動、P3 色域預覽、launchd 夜間佇列上不如 macOS 順暢。若本機 64GB 仍無法在「白天修圖 + 夜間 500 張 API 出圖」間切換，最乾淨的路徑是租用遠端 Apple Silicon Mac 伺服器：MACGPU M4 Max 128GB 可預裝 ComfyUI Flux 工作流 + OpenRouter 出圖腳本佇列，本機只保留審圖 Agent 與雙語 prompt 迭代。

10. 可引用數字與 FAQ

① OpenRouter 週處理量（5/26）：~25T tokens/週。② 中國系廠商 Market Share（公開彙總）：>60%。③ MiMo-V2-Pro 廠商份額約 21.1%。④ Grok Imagine 參考價：~$0.05/張 起。⑤ 案例出圖帳單：$4,100 → $2,420（-41%）。⑥ Image Output 與 Images 輸入榜模型重疊：<35%（經驗區間，需每週自測）。

問：還要不要看 0528 的 Images 三榜？答：要，輸入理解仍看 Images/Context/Audio。問：Languages 選 English 就夠嗎？答：不夠，須對照 Market Share 與實際使用者語言。問：Mac 能本機替代 Flux.2 Pro 嗎？答：可用 ComfyUI 近似，旗艦審美仍建議 API 抽樣對照。問：MACGPU 解決什麼？答：遠端大記憶體跑 ComfyUI 夜間批出圖，本機不扛峰。