我們將相同的 10 張消費者照片與產品圖片，分別交給 10 款虛擬試穿 API。皆使用預設設定，每款執行一次，且無任何後製修圖。以下是實測結果。
_利益揭露：Genlook 亦為本次實測的十款 API 之一。我們將所有測試結果如實公開，讓您親自評斷。_
## 評測結果
綠色標記為各項目表現最佳者。
| API | 每次試穿價格 | 中位數時間 | 服飾還原度 | 支援產品類型 | 意外的變更 |
| :--------------------------- | :------------------------------ | :-------------- | :------------------------------ | :----------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8s</Win> | <Win>極佳</Win> | <Win>全部支援，單一端點</Win> | 無 |
| Google Vertex AI | $0.06 (三年方案為 $0.048) | 11.9s | <Win>極佳 (僅限服裝)</Win> | 僅限服裝 | 1次：移除了風衣下的牛仔褲 |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | 非常好 | 任何類型 (透過提示詞) | 無 |
| GPT Image 2 | 平均 $0.038 (中等畫質) | 20.5s | 非常好 | 任何類型 (透過提示詞) | 1次：更換了鞋子 |
| FASHN Try-On Max | $0.15 (1K 解析度，平衡模式) | 25.0s | 非常好 | 服裝、鞋子、帽子、珠寶 | 無 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | 良好，但顏色偏淡 | 任何類型 (透過提示詞) | 無 |
| Pixelcut | $0.10 (去背另加 $0.05) | 51.9s | 良好 | 服裝 (上衣效果最佳) | 1次：外套被拉長 |
| FLUX.2 Pro | $0.045 起 | 19.1s | 參差不齊 | 任何類型 (透過提示詞) | 2次：文字反轉、憑空生成袖子 |
| FASHN v1.6 | 大量方案 $0.049 (原價 $0.075) | 13.1s | 參差不齊 | 僅限服裝 | 2次：替換了長褲、出現布料垂墜瑕疵 |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | 代管平台約 $0.04 | 19.4s | 參差不齊 | 僅限服裝 | 2次：保留了舊長褲、服裝未成功套用 |
_服飾還原度_ 是指產品在顏色、印花、紋理和剪裁上呈現的忠實程度。_意外的變更_ 記錄了與產品無關的部分（如鞋子或憑空出現的細節）被更改的次數。Genlook 的時間為其生產環境中位數；其餘由我們的腳本進行計時。通用圖像模型皆採用同一套測試提示詞。
## 前 5 大虛擬試穿 API
### 1. Genlook
在本次測試中，Genlook 提供最精準的顏色與紋理還原，中位數時間最快 (9.8 秒) 且價格最低 ($0.02)。它也是這組測試中唯一採用統一試穿端點的 API：只需一次呼叫即可處理服裝、鞋子、眼鏡、珠寶與帽子，無需管理提示詞或分類。Vertex 在服裝領域表現旗鼓相當，但不支援其他品項，且價格高出三倍。[閱讀文件](/docs/tryon-api/introduction)，[立即開始](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。
### 2. Google Vertex AI Virtual Try-On
在服裝試穿上表現卓越：其專用模型輸出的結果相當乾淨；唯一的失誤是在風衣下移除了消費者的牛仔褲。缺點在於適用範圍與成本：它僅處理服飾（不支援眼鏡或珠寶），每張圖片收費 $0.06（僅有 Google Cloud 三年方案才能降至 $0.048），且需要設定 Google Cloud 專案。[閱讀文件](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-001)，[Genlook 與 Vertex AI 比較](/developers/vs/vertex-ai)。
### 3. Gemini 3.1 Flash Image
它是一款通用圖像編輯器，並非專為試穿打造的產品。但在加上一行提示詞後，其品質與速度 (11.6 秒) 足以媲美 Vertex，價格為 $0.068。代價是：您必須自行撰寫及維護提示詞，並在 Google 淘汰舊版本時進行轉移。[閱讀文件](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。
### 4. GPT Image 2
服裝渲染能力強大，且在通用模型中具有最便宜的中等畫質選項 (平均 $0.038)。速度比 Gemini 慢一倍 (20.5 秒)，且有一次更改了消費者的鞋子。[閱讀文件](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。
### 5. FASHN Try-On Max
在蕾絲與精細細節的處理上僅次於 Genlook，但價格最昂貴 (1K 解析度每張 $0.15) 且速度較慢 (25 秒)。除非您明確設定服裝類別，否則在處理模特兒實穿照時，它有時會選錯單品。[閱讀文件](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)，[Genlook 與 FASHN 比較](/developers/vs/fashn)。
其餘五款 (Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6 和 FLUX VTO) 皆能產生堪用的圖片，但速度較慢、顏色偏淡或出現更多意外的變更。
## 關鍵發現
1. **顏色和紋理是拉開差距的關鍵。** 大多數 API 都能讓服裝看起來大致正確，但鮮少有能完美還原色調、印花和蕾絲細節的。
2. **失誤往往會造成意外破壞。** 換掉鞋子、替換長褲、憑空生出袖子等。務必測試那些_不該_改變的部分。
3. **模特兒實穿照容易產生歧義。** 如果照片中的模特兒穿著牛仔褲與 T 恤，多數 API 會讓消費者同時穿上這兩件。情況允許時，請盡量使用商品平拍去背圖 (packshots)。
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## 各款服飾實測結果
### 風衣 (商品去背圖)
Genlook 最完美地還原了原色調、金色鈕扣與及膝長度。FASHN v1.6 將牛仔褲換成了白長褲，Vertex 將其移除，而 Pixelcut 則把外套拉長到了腳踝。
### 印有贊助商文字的足球衣
文字在多數 API 中都保留得很好。FLUX.2 Pro 反轉了贊助商名稱；GPT Image 2 則改變了鞋子。
### 絲綢紗麗
這是高難度的垂墜感挑戰，十款中有九款表現優異。FASHN v1.6 在身體旁邊留下了一塊飄浮的布料。
### 印花絲綢中長裙
所有 API 都成功保留了印花。FLUX VTO 將連身裙疊加在消費者的長褲上。
### 蕾絲婚紗
Genlook 和 FASHN Try-On Max 最真實地呈現了蕾絲緊身胸衣的細節。FLUX.2 Pro 憑空生成了長袖。
### 阿巴雅 (罩袍)
Genlook、GPT Image 2 和 FLUX.2 Pro 將產品圖片中的完整造型 (包含奶油色頭巾) 都穿戴了上去。FLUX VTO 僅替換了上半身。
### 牛仔褲 (搭配 T 恤拍攝)
多數 API 處理了全套服裝，其中 Genlook 的丹寧水洗效果最佳。FASHN Try-On Max 和 FLUX VTO 則選擇了 T 恤或未做任何變更。
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## 其他試穿 API 選擇
未納入本次測試的平台，價格取自各供應商 2026 年 9 月的官網資訊。
| 供應商 | 每次試穿價格 | 備註 |
| :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 首件服裝 $0.015 | 每次呼叫最多可套用 11 件服裝 |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 約 $0.03 至 $0.07 | 僅限北京地區 |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 約 $0.025 (年度方案) | 解析度受方案限制 |
| [FitRoom](https://fitroom.app/api-pricing) | 約 $0.09 | 自助服務 |
| [Photoroom](https://docs.photoroom.com/image-editing-api-plus-plan/virtual-try-on) | $0.10 | 1K 輸出，自助服務 |
| [Perfect Corp YouCam](https://yce.perfectcorp.com/ai-api/api-pricing) | 約 $0.10 至 $0.11 | 亦支援鞋子、包款、珠寶 |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | $350 標準包 |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最多 5 件服裝 |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 未公開 | 基於 SKU 目錄；為 ASOS 提供技術|
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | 企業版，每月 $457 | 試穿功能限最高階方案使用 |
**開源項目：** 大多數試穿模型 (如 IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion) 僅授權用於學術研究。FASHN VTON v1.5 和 Leffa 則允許商業用途。
## 如何選擇適合的 API？
- **用您最難處理的 5 項產品進行測試，** 而非只看官方的展示圖庫。
- **檢查不該變更的部分：** 臉部、身形、鞋子。
- **計算總體成本：** 包括重試次數、儲存空間，以及消費者等待的時間。
- **依賴提示詞的模型** (如 Gemini) 效果不錯，但您需要自行維護提示詞。
Genlook 每次試穿僅需 $0.02，且提供 10 點免費額度供您起步。[閱讀文件](/docs/tryon-api/introduction)，立刻在您的型錄上展開測試。
<Faq>
<FaqItem question="2026 年最好的虛擬試穿 API 是哪一款？">
在我們的 10 組配對測試中，Genlook 擁有最佳的服飾還原度、最快的中位數時間 (9.8 秒)、最低的價格
(每次試穿 $0.02)，並且是唯一涵蓋所有產品類型的單一整合端點。Google Vertex AI 在服裝領域表現極佳；Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2 和 FASHN Try-On Max 也都表現得非常好。
</FaqItem>
<FaqItem question="虛擬試穿 API 的費用是多少？">
每張圖片的價格從 $0.015 到超過 $0.30 不等。典型價格為：Genlook $0.02，Google Vertex AI $0.06，Gemini 約 $0.07，
FASHN $0.075，Pixelcut 與 Photoroom 則為 $0.10。
</FaqItem>
<FaqItem question="Gemini 或 GPT Image 可以做虛擬試穿嗎？">
可以，只需輸入同時傳遞兩張圖片的提示詞即可。兩者在我們的測試中表現都非常好；GPT Image 2 有一次更改了消費者的鞋子。
</FaqItem>
</Faq>
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