温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。作者连小白 (连享会)邮箱lianxhcn163.comTitle: 文生图很烧 Tokens 吗科研配图的选择逻辑Keywords: AI配图, ChatGPT, Codex, Claude Code, 可视化, AI插图你已经购买了 ChatGPT Plus 或 Pro准备为推文和讲义多做几幅图。连续生成几张以后一个很自然的问题就出现了图片是不是比普通对话更消耗额度照这样反复修改会不会很快达到使用上限还有一些用户并不直接在 ChatGPT 中作图而是以 Codex、Claude Code (CC) 或其他 Agent 作为工作入口再调用国内外的图片模型。这时“究竟消耗谁的额度”变得更难判断是 Agent 的 tokens、订阅账户的使用额度还是外接图片模型的 API 费用这些担心并非多余但只讨论 tokens 还没有触及真正的问题。对科研和教学用户来说更容易造成浪费的情况不是提示词多写了几十个字而是把本应由代码、矢量工具或排版软件完成的图片交给了文生图模型。结果生成了很多版本仍然无法保证公式正确、箭头准确、数值可信。因此本文不准备比较哪个图片模型最强而是回答三个更实际的问题什么情况下适合文生图什么情况下应当用代码或排版工具不同用途应采用什么风格图片究竟需要多“详细”。1. 额度怎么算先分清谁在思考谁在画图讨论文生图成本时最容易混淆的是“使用入口”和“实际生成图片的模型”。ChatGPT、Codex 或 CC 可以负责理解任务、整理需求和调用工具但最后生成像素内容的可能是另一个图片模型。简单的解释是整个流程至少包含三部分成本CCagentCimageCpostCCagentCimageCpost其中CagentCagent 是 Agent 阅读材料、讨论方案和编写提示词的消耗CimageCimage 是图片生成或编辑的消耗CpostCpost 是人工检查、排版和返工所花的时间。对普通用户而言第三项往往没有账单却可能是最大的实际成本。常见使用方式大致可以分为三类。使用方式主要消耗什么用户应当关注什么使用 Plus 或 Pro 账户登录 ChatGPT、ChatGPT Work 或 Codex套餐内使用额度超过后可能使用 credits图片质量、尺寸、生成次数和剩余额度在 Codex、脚本或其他工具中配置 API key实际调用模型的 API 费用文本输入、图片输入、输出质量、尺寸和张数使用 Codex、CC 等 Agent 调用外接图片模型Agent 额度与图片服务商额度可能分别计算谁负责推理、谁负责出图、API key 属于哪个平台按照截至 2026 年 8 月的 OpenAI 官方说明ChatGPT Work 与 Codex 共享使用额度图片生成会计入一般使用额度而且一次图片生成平均比不生成图片的类似任务更快消耗套餐内额度幅度约为 3—5 倍具体取决于质量和尺寸。若使用 API key则图片生成按照 API 规则单独计费而不是消耗套餐内额度。OpenAI Docs这意味着Plus 或 Pro 用户确实不宜毫无计划地连续生成高质量图片。但也没有必要把每次提示词中的文字换算成 tokens再猜测还能生成多少张。更实用的做法是查看账户的 usage dashboard在 Codex CLI 中也可以用/status查看当前使用情况。额度规则会随套餐和产品调整文章中不宜写成一个长期不变的“每月可生成多少张”。对于以 Agent 为“壳”的用户判断方法更简单先看 Agent 使用什么账户登录再看图片由哪个模型生成。壳负责协调图片模型负责出图最终由实际提供计算资源的平台计费。2. 先选路径生成、绘制、排版还是截图一幅图片是否应该交给文生图取决于它在文章中承担什么任务。科研和教学材料中的图片大致有四种功能提供证据、解释关系、帮助导航和营造场景。不同功能对应的制作方式并不相同。图片任务推荐方式主要原因推文封面、主题插画、案例场景文生图需要人物、环境、气氛或视觉隐喻概念框架、方法流程、变量关系PPT、Figma、Mermaid 或 SVG需要结构清楚、位置可控、方便修改回归图、事件研究图、网络图和地图Stata、R、Python 或专业绘图软件需要真实数据、准确数值和可复现代码公式、表格、代码、二维码LaTeX、Word、PPT 或排版工具内容必须准确不能容忍模型“猜写”软件操作教程真实截图加标注界面、按钮和运行结果必须与实际一致插画与技术说明混合的图片文生图加后期排版场景可生成文字、箭头和数据后期确定在调用图片模型之前可以依次问四个问题。图中是否包含真实数据或研究结果如果包含应当由数据和代码生成。箭头、节点、处理时点和空间位置是否不能出错如果不能出错应当使用矢量图或程序绘图。是否包含公式、变量名、大量文字或二维码如果包含应当使用确定性排版工具。是否主要表现人物、场景、气氛或隐喻如果是文生图通常更合适。这套判断的关键不是图片看起来是否复杂而是它是否承担“证据”或“推导”功能。凡是读者需要逐项核对的内容都不应完全依赖文生图。3. 什么时候生成文生图擅长什么不擅长什么文生图最擅长的是从模糊构想中形成可见场景。例如一篇推文讨论“AI 时代的研究焦虑”作者需要的可能不是一个可验证的统计图而是一个人在大量论文、代码窗口和对话框之间来回切换的画面。这类图片允许模型发挥构图和视觉想象力也不要求桌上每一本书都能被准确识别。3.1 推文封面只表达一个核心意象封面的主要任务是让读者迅速感知主题而不是提前讲完全文。适合文生图的封面通常具有几个特点主体明确、信息密度低、留白充足文字可以后期添加。例如一篇介绍 Agent 协作的文章可以通过“多个工作台围绕同一研究项目协作”的场景建立直觉但没有必要在封面上塞入完整的 Skills、MCP、API 和模型调用关系。后者已经属于技术结构图应当放在正文中另行绘制。3.2 概念插画帮助形成直觉不替代推导有些抽象概念可以借助视觉隐喻降低理解门槛。例如把“网络中的桥接节点”画成连接两个群体的桥把“控制组污染”画成原本分离的两组之间出现信息扩散。这类插画可以帮助读者先形成直觉。但进入正式分析以后哪些节点相连、哪条边被切断、处理从哪个时期开始仍然应当用准确的技术图表示。插画负责“先看懂大意”技术图负责“逐项核对结构”。二者不能相互替代。3.3 案例场景补充背景而不是伪造证据课程讲义和方法推文有时需要一个生活化案例。例如用共享单车政策说明 DID用企业关系网络说明信息扩散。文生图可以生成案例场景但不能生成看似真实的统计结果、公司公告或政策文件截图。需要把握的边界是场景可以生成证据不能生成直觉可以借助插画结论必须来自数据和推导。4. 风格怎么选由用途决定不由模型决定很多人先选风格再想图片要表达什么。例如先要求“彩色钢笔手绘风”或“电影感”然后才把方法框架塞进去。这样做容易得到风格鲜明、信息含糊的图片。更稳妥的顺序是先确定图片功能再选择风格。下面给出几类常见用途的建议。使用场景推荐风格视觉重点不宜出现的元素方法原理、算法和研究设计白底教科书风结构、方向、比较关系花纹、机器人、复杂背景、装饰性阴影推文封面和主题插画简洁场景插画或克制的写实风单一主体、主题隐喻、留白大量小字、完整流程、密集图标课程海报和社交媒体图片高对比海报风标题层级、人物或课程主题让模型直接生成课程时间、二维码和联系方式入门讲解和轻量概念简洁手绘或白板风亲和感、基本关系过多笔触、颜色过淡、线条穿过标签数据结果和论文图形期刊式统计图数值、区间、坐标和图例透视、立体效果、无数据依据的装饰对于连享会的方法类推文正文技术图默认更适合采用白底教科书风颜色克制线条清楚字号差异不宜过大。重点不是把图做得“像 AI 作品”而是让读者能看清每个变量、节点、箭头和比较对象。系列文章还需要考虑一致性。封面、概念图和技术图可以承担不同功能但同类图片的颜色、字体、线宽和留白规则应保持稳定。否则每一幅图单独看都很热闹合在一起却像来自不同教材。5. 详细到什么程度视觉细节不等于信息含量“这张图再详细一点”是一条很容易引起返工的要求。因为“详细”至少包含三个不同维度D(V,I,P)D(V,I,P)其中VV 表示视觉细节例如纹理、光影、人物和背景II 表示信息密度例如节点、标签、变量和步骤PP 表示精确性要求例如数值、比例、方向和位置能否出错。不同图片需要的组合并不相同。图片类型视觉细节 VV信息密度 II精确性 PP推文封面中低低至中场景插画中至高低低至中概念示意图低中中至高方法原理图低中高数据结果图低高最高课程海报中中文字信息必须准确这张表解释了一个常见误区技术图看起来越简洁往往越需要精确设计。DID 图中的处理时点只是一条虚线但位置不能错社会网络图中的断边可能只有一条但不能被曲线或节点遮挡系数图没有复杂纹理却必须准确反映估计值和置信区间。因此技术图的目标通常不是增加视觉细节而是降低装饰噪声、提高结构精度。可以采用以下控制原则封面尽量只保留一个视觉焦点标题和作者信息后期添加概念图一幅只解释一个核心关系内容过多时拆成前后两幅流程图中的模块数量应以手机端仍能看清为准不为了完整而塞入所有例外方法图必须优先保证变量、连线、方向和比较对象准确正文字号不应因标题过大而被压缩标签、图例和数值之间不得重叠。6. 少走弯路一套节省额度的配图流程节省额度的关键不是把提示词写得越短越好而是尽量在调用图片模型之前解决可以确定的问题。一个更稳定的流程如下。Step 1确定图片任务。写清楚这幅图是封面、案例插画、方法图、数据图还是操作截图。Step 2选择制作路径。决定使用文生图、代码、矢量绘图、排版工具还是混合方式。Step 3先写最小 brief。至少说明用途、读者、核心信息、画面比例、必须保留的元素和禁止出现的元素。Step 4先看文字版构图。可以让 Agent 先给出两三个构图方案或简单线框不急于调用图片模型。Step 5低成本试方向。只有确定适合文生图后才生成少量低质量样图比较主体、留白和画面结构。Step 6选定方向再定稿。不同时细化多个方案只对最合适的方向提高质量和分辨率。Step 7确定性后期处理。标题、公式、变量名、二维码和课程信息用 PPT、Figma 或其他排版工具添加。Step 8检查并归档。保存最终提示词、参考图、模型、日期和后期文件系列图片据此复用。在 Codex 或 CC 工作流中还可以把任务再分得细一些Agent 先判断图片类型能用 Mermaid、SVG、PPT 或 Python 稳定完成的部分直接生成代码只有人物、场景、纹理和视觉隐喻需要像素生成时才调用图片模型。这样做的好处不仅是节省额度。矢量图可以单独移动节点代码图可以重新运行排版文件可以修改文字文生图则专注于它真正擅长的视觉内容。每个工具承担边界清楚的任务返工自然会减少。回到开头的问题购买 Plus 或 Pro 以后大量生成高质量图片确实可能更快消耗使用额度使用 Codex 或 CC 外接模型时Agent 和图片服务商还可能分别计费。但对大多数科研用户来说更值得建立的习惯不是逐字计算 tokens而是在出图前先作一个判断场景和隐喻交给文生图关系和流程交给矢量工具数据和结果交给代码文字和公式交给排版软件。当这一步判断正确以后图片生成的次数会减少图形也会更准确。所谓节省额度实质上是避免让错误的工具反复完成它不擅长的任务。温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。
