我們將相同的 10 張顧客照片與產品照片，分別送到 10 款虛擬試穿 API 進行測試。全部採用預設設定、僅執行一次，且未經任何修圖。以下是原汁原味的測試結果。
_利益揭露：Genlook 為這十款 API 的其中之一。我們在下方公開所有測試結果，讓您親自評斷。_
## 評測結果
綠色標示為該項目的優勝者。
| API | 單次試穿價格 | 評估中位數時間 | 服裝還原度 | 支援產品類別 | 非預期變更 |
| :--------------------------- | :------------------------------ | :------------- | :------------------- | :----------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8s</Win>| <Win>極佳</Win> | <Win>全部（單一端點）</Win> | 無 |
| Google Vertex AI | 量大 $0.048（原價 $0.06） | 11.9s | 極佳（僅限服飾） | 僅限服飾 | 無 |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6s | 非常好 | 任何（透過自訂提示詞） | 無 |
| GPT Image 2 | 平均 $0.038（中等畫質） | 20.5s | 非常好 | 任何（透過自訂提示詞） | 1次：鞋子被更換 |
| FASHN Try-On Max | $0.15（1K，平衡模式） | 25.0s | 非常好 | 服飾、鞋子、帽子、珠寶 | 無 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3s | 良好，但顏色偏淡 | 任何（透過自訂提示詞） | 無 |
| Pixelcut | $0.10（+$0.05 擷取費） | 51.9s | 良好 | 服飾，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（透過自訂提示詞） | 2次：文字反轉、憑空生出袖子 |
| FASHN v1.6 | 量大 $0.049（原價 $0.075） | 13.1s | 參差不齊 | 僅限服飾 | 2次：褲子被替換、布料垂墜瑕疵 |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | 主機代管約 $0.04 | 19.4s | 參差不齊 | 僅限服飾 | 2次：保留舊褲子、服裝未成功套用 |
_服裝還原度_ 指的是產品（包含顏色、印花、紋理、剪裁）被真實呈現的程度。_非預期變更_ 則是計算與產品無關的部分（如鞋子或憑空生出的細節）被改變的次數。Genlook 的時間為其生產環境中位數；其他則是由我們的指令碼進行計時。一般圖像模型共用同一組試穿提示詞。
## 前 5 大虛擬試穿 API
### 1. Genlook
在本次測試中展現出最精準的顏色與紋理還原度，擁有最快的中位數時間（9.8 秒）與最低的價格（$0.02）。它也是名單中唯一提供統一試穿端點的服務：只要呼叫一次 API 就能處理服飾、鞋子、眼鏡、珠寶和帽子，無需費心管理提示詞或產品分類。Vertex 在服飾表現上能與之匹敵，但不支援其他配件，且價格是其三倍。[技術文件](/docs/tryon-api/introduction)，[立即開始](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。
### 2. Google Vertex AI 虛擬試穿
在服飾方面表現極佳：專屬模型能產出最乾淨的結果，除了衣服以外絕不會更改任何細節。缺點在於適用範圍與成本：它只處理服飾（不支援鞋子、眼鏡或珠寶），每張圖片要價 $0.06，且需要一個 Google Cloud 專案。[技術文件](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-preview-08-04)。
### 3. Gemini 3.1 Flash Image
這是一款通用圖像編輯器，雖然不是專門的試穿產品，但只需一行提示詞，它的品質與速度（11.6 秒）就能媲美 Vertex，價格為 $0.068。代價是：您必須親自撰寫並維護提示詞，且當 Google 淘汰舊版本時需自行轉移。[技術文件](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。
### 4. GPT Image 2
擁有強大的服裝渲染能力，在通用模型中價格最親民（中等畫質平均為 $0.038）。缺點是速度比 Gemini 慢了一倍（20.5 秒），而且在測試中曾替換掉顧客的鞋子。[技術文件](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。
### 5. FASHN Try-On Max
在蕾絲與精緻細節的處理上僅次於 Genlook，但價格最高（1K 畫質每張 $0.15）且速度最慢（25 秒）。除非您設定好服裝類別，否則在處理模特兒實穿照時偶爾會選錯單品。[技術文件](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)，[Genlook 對決 FASHN](/developers/vs/fashn)。
其他五款（Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6 和 FLUX VTO）雖然都能產出可用的圖片，但速度較慢、顏色偏淡，或是會產生較多非預期的變更。
## 關鍵發現
1. **顏色與紋理是決勝關鍵。** 每家 API 都能大致抓到服裝輪廓，但很少能精準呈現色調、印花與蕾絲細節。
2. **失敗往往帶來連帶損害。** 像是被換掉的鞋子、被替換的褲子，或是憑空多出的袖子。請務必測試那些_不該_改變的部分。
3. **模特兒實穿照容易產生混淆。** 如果照片中的模特兒同時穿著牛仔褲與 T 恤，多數 API 會把兩件都穿到顧客身上。情況允許的話，請盡量使用單品去背照（Packshot）。
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## 各款服飾測試結果
### 風衣（單品去背照）
Genlook 最精準地還原了原色調、金色鈕扣與及膝長度。FASHN v1.6 把牛仔褲換成了白褲；Pixelcut 則將外套拉長到了腳踝。
### 帶有贊助商文字的足球衣
文字在幾乎所有測試中都完好無損。FLUX.2 Pro 將贊助商名稱反轉了；GPT Image 2 換掉了鞋子。
### 絲綢紗麗
高難度的垂墜感，十款中有九款處理得不錯。FASHN v1.6 在身體旁邊留下了一塊漂浮的布料。
### 印花絲質中長洋裝
印花圖案在所有 API 中都成功保留。FLUX VTO 把洋裝疊加在顧客原本的褲子外面。
### 蕾絲婚紗
Genlook 和 FASHN Try-On Max 最真實地還原了蕾絲馬甲。FLUX.2 Pro 憑空生出了長袖。
### 阿巴雅（Abaya）長袍
Genlook、GPT Image 2 和 FLUX.2 Pro 成功穿上產品照中的整套造型，包含奶油色的頭巾。FLUX VTO 只更換了上半身。
### 牛仔褲（搭配 T 恤拍攝）
多數 API 選擇直接穿上整套服裝，其中 Genlook 的丹寧刷色效果最佳。FASHN Try-On Max 和 FLUX VTO 則是只選了 T 恤，或者完全沒有改變。
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## 其他虛擬試穿 API
未參與本次測試，價格取自各供應商 2026 年 9 月官網定價。
| 供應商 | 單次試穿價格 | 備註 |
| :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 首件服飾 $0.015 | 單次 API 呼叫最多支援 11 件 |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 約 $0.03 至 $0.07 | 僅限北京地區伺服器 |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 約 $0.025（年費方案） | 解析度上限受限於訂閱方案 |
| [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、包包、珠寶 |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | $350 標準套裝 |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最多支援 5 件服飾 |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 未公開 | 以 SKU 目錄為基礎；為 ASOS 提供技術支援 |
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | 企業級，每月 $457 | 試穿功能僅限最高階方案使用 |
**開源模型：** 大多數試穿模型（IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion）僅授權供研究使用。FASHN VTON v1.5 和 Leffa 則允許商業用途。
## 如何挑選？
- **用您最難處理的五項產品進行測試，** 而不是只看展示圖庫。
- **檢查不該變動的部分：** 臉部、身體、鞋子。
- **計算整體成本：** 包含重試次數、儲存空間，以及顧客必須等待的時間。
- **基於提示詞的模型**（如 Gemini）效果不錯，但您需要自行維護提示詞。
Genlook 單次試穿只需 $0.02，註冊即享三次免費額度。[閱讀技術文件](/docs/tryon-api/introduction) 並用您專屬的產品型錄親自測試。
<Faq>
<FaqItem question="2026 年最好的虛擬試穿 API 是哪一款？">
在我們 10 組對照測試中，Genlook 擁有最佳的服裝還原度、最快的中位數時間（9.8 秒）、最低的價格（單次 $0.02），並且是唯一涵蓋所有產品類別的統一端點。Google Vertex AI 在純服飾的表現極佳；Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2 和 FASHN Try-On Max 也都非常出色。
</FaqItem>
<FaqItem question="虛擬試穿 API 的收費標準為何？">
每張圖片從 $0.015 到超過 $0.30 不等。常見價格如：Genlook $0.02、Google Vertex AI $0.06、Gemini 約 $0.07、FASHN $0.075，而 Pixelcut 與 Photoroom 則為 $0.10。
</FaqItem>
<FaqItem question="Gemini 或 GPT Image 也能做虛擬試穿嗎？">
可以，只需輸入同時包含兩張照片的提示詞即可。兩者在我們的測試中表現都相當亮眼；不過 GPT Image 2 有一次更換了顧客的鞋子。
</FaqItem>
</Faq>
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