Gemini 2.5 Flash Lite vs GPT 4.1 Nano:图片理解 API 实测对比(Crazyrouter Base URL)
本文用 Crazyrouter OpenAI 兼容接口实测 gemini-2.5-flash-lite 与 gpt-4.1-nano 的图片理解表现,比较识别准确率、延迟、价格、usage 信号和生产选型建议。

Gemini 2.5 Flash Lite vs GPT 4.1 Nano:图片理解 API 实测对比(Crazyrouter Base URL)#
这篇文章补充对比 gemini-2.5-flash-lite 和 gpt-4.1-nano 的图片理解表现。测试统一使用 Crazyrouter Base URL:
https://cn.crazyrouter.com/v1
请求格式是 OpenAI 兼容 chat/completions,图片通过 messages[].content[] 里的 image_url 传入。每个模型测试两张公开图片:Python logo 与 GitHub logo;每张图跑 3 次,所以每个模型共 6 次请求。
测试时间:
2026-06-21T13:36:32Z。这是实测结果,不是模型官网介绍。

结论先行#
gemini-2.5-flash-lite 识图正确 6/6;gpt-4.1-nano 识图正确 6/6。 速度上 gemini-2.5-flash-lite 更快。 成本上 gemini-2.5-flash-lite 输入价更低。
快速建议:
- 追求速度:选
gemini-2.5-flash-lite - 追求低成本:选
gemini-2.5-flash-lite - 不要只看 HTTP 200,要看是否真的识图和 usage 信号
测试方法#
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_CRAZYROUTER_API_KEY",
base_url="https://cn.crazyrouter.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash-lite",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Identify the main logo or object in this image."},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://raw.githubusercontent.com/github/explore/main/topics/python/python.png",
"detail": "low"
}
}
]
}],
max_tokens=40,
temperature=0,
)
代码里的 API endpoint 不加 UTM。人看的链接才加 UTM,例如 Crazyrouter 官网。
核心数据#
| 指标 | gemini-2.5-flash-lite | gpt-4.1-nano |
|---|---|---|
| HTTP 成功 | 6/6 | 6/6 |
| 识别正确 | 6/6 | 6/6 |
| no-image 回复 | 0 | 0 |
| 平均延迟 | 2.618s | 2.863s |
| 中位延迟 | 2.627s | 2.562s |
| 最快请求 | 1.302s | 2.256s |
| 最慢请求 | 4.195s | 4.213s |
| 输入价(USD / 1M tokens) | $0.055 | $0.065 |
| 输出价(USD / 1M tokens) | $0.22 | $0.26 |

输出样例#
| 任务 | 模型 | 输出样例 | 延迟 | Prompt tokens |
|---|---|---|---|---|
logo_python | gemini-2.5-flash-lite | The Python programming language logo. | 2.616s | 1109 |
logo_python | gpt-4.1-nano | Python programming language logo. | 4.213s | 227 |
logo_github | gemini-2.5-flash-lite | The GitHub logo. | 2.638s | 1109 |
logo_github | gpt-4.1-nano | GitHub Octocat logo silhouette. | 2.512s | 227 |
为什么 HTTP 200 不等于图片理解成功?#
图片理解链路里,HTTP 状态码只能说明请求被接口接受并返回了响应。它不能证明模型真的看到了图片。
这次 Gemini 补测尤其说明了这一点:gemini-2.5-flash 返回了 200,但输出出现了“未提供图片”、CBC logo、飞船等错误结果;usage 里也能看到 prompt token / image token 信号异常。因此文章里把“识别正确率”和“no-image 回复”单独列出来,而不是只看请求是否成功。
生产环境怎么选?#
gemini-2.5-flash-lite 的定位:低价 Gemini 轻量模型,本轮 image_url 识图 6/6 正确。
gpt-4.1-nano 的定位:便宜且快,适合简单识图和轻量分类。
建议在生产里按任务分层:
- 简单 logo / 图标识别:优先选择本轮 6/6 正确且成本低的路线;
- 实时交互:优先看平均延迟和尾部延迟;
- Gemini 路线:必须额外做视觉 smoke test,不能只用文本健康检查;
- 网关出站流量敏感:还要看
image_url是上游 URL 透传,还是网关下载后转 inline/base64。
最终建议#
- 追求速度:选
gemini-2.5-flash-lite - 追求低成本:选
gemini-2.5-flash-lite - 不要只看 HTTP 200,要看是否真的识图和 usage 信号
如果你要复现测试,可以直接使用:
base_url = "https://cn.crazyrouter.com/v1"
更多模型价格可以看 Crazyrouter Pricing。





