先把候选分成两类再谈推荐：一类是托管式绘图服务，Midjourney、ChatGPT 里内置的 DALL·E、Adobe Firefly，以及国内几家的网页版都属于这一类，注册后直接写提示词；另一类是自托管的模型与工作流，Stable Diffusion WebUI、ComfyUI 加载 SD 系或 Flux 系模型，权重文件和显卡都自己准备。这两类不是同一层级的替代品，所以判断顺序应该是先定「图能不能出本机」和「要不要可复现的种子与工作流」，再谈画质和价格。
判断方向：只做文章配图、封面草图，且能接受订阅或额度计费，托管式服务更省事，把注意力放在授权条款和计费单位上；需要角色与画风一致性、批量出图、参数可复现，或者图不能出内网，就走本地 ComfyUI 或 WebUI 配开源权重。两条路都能用，取舍点是显卡、运维成本和可复现性，不是画质排行榜。价格、额度、限速这类会变的内容，以你打开官方定价页和条款页当时显示为准，别照抄别人的截图。
AI绘图：各自站在什么位置
托管式服务站在「零运维、快速验证想法」这一侧。模型版本由服务方迭代，你不需要管 CUDA、驱动和显存；代价是提示词之外的参数（种子、采样器、ControlNet 这类条件控制）通常只开放一部分，批量与自动化受额度和限速约束。能核对的判断口径是官方定价页上的计费单位，以及商用授权条款所在页面——一般在 Pricing 或 Terms、FAQ 里写明生成内容可用于哪些场景，读的是这一页而非第三方转述。
自托管站在「可控、可复现、可串联」这一侧。同一个种子加同一组参数，在相同模型版本和采样器下能复现出接近的结果，工作流可以存成文件交给同事。能核对的判断口径有两个：模型权重在 Hugging Face 模型卡上的 license、license_name 字段，决定这个模型能不能商用；ComfyUI 或 WebUI 启动日志里打印的显卡型号与显存总量，决定你在什么分辨率下不会爆显存。
AI绘图：性能、成本、运维、上手四个口径分开比
性能：量的是端到端出图耗时，不是主观观感。固定提示词、固定尺寸、固定步数，连续跑五张，用 date +%s%N 记录每张的毫秒数；自托管的还要看生成日志里打印的 it/s 或 s/it。第一张通常含模型加载，明显偏慢，记录时单独标出来，不要算进平均值。
成本：托管式打开服务方 Pricing 页面，先确认计价单位是每张、每积分还是每月额度包，再按自己每月实际张数折算；同时看额度说明里失败重试、放大、高清修复是否额外扣额度。自托管没有单价页面，用 nvidia-smi -q -d POWER 读显卡功耗，按本地电价折成每 GPU 小时成本，再除以这一小时内稳定出的张数，得到的才是可比数字。
运维：托管式看服务状态页和用量说明里的限速条目（rate limit、usage limit 一类），重点是有没有并发上限、超额怎么处理。自托管看驱动与 CUDA 版本是否匹配、模型权重占多少磁盘、启动脚本能不能在重启后复原——这些自己维护，没人替你兜底。
上手：量「从零到第一张图」的实际耗时，并记下步骤数。托管式一般是注册加写提示词两步；自托管是装 Python 环境、装 WebUI 或 ComfyUI、下载权重、配模型路径，中间任何一步版本不对都会卡住。
AI绘图：什么情况选哪一边
只做公众号封面、文章配图、偶尔出几张草图：优先托管式订阅或额度包。前置条件是能接受按月或按量计费，且图片要商用前已经读过该服务的授权条款；如果素材必须留在内网，托管式直接排除。
需要固定角色或统一画风、一次出上百张、要求参数可复现：走本地 ComfyUI 配开源权重。前置条件是有可用的显卡（具体显存要求按模型卡上的推荐值核对，小显存也有能跑的模型，需结合环境确认），并且愿意花时间维护环境。
小团队协作、要留生成记录：自托管加工作流文件入库，把 ComfyUI 导出的 workflow JSON 和权重版本一起提交，出图参数随图存档，后面才能查得回来。
AI绘图：一次能复现的对比做法
十分钟内能做的最小对比是：同一句提示词、同一尺寸，两条路各跑五张，只比耗时和输出规格，不比主观画质。先建目录，再把变量换成你所用服务文档里的实际值（字段名以该服务 API 文档为准）：
mkdir -p bench/api bench/local
export BASE_URL="https://your-endpoint/v1"
export API_KEY="sk-xxxx"
export MODEL="your-image-model"
PROMPT="a ceramic mug on a wooden table, soft window light"
for i in 1 2 3 4 5; do
start=$(date +%s%N)
curl -s -o "bench/api/$i.png" -X POST "$BASE_URL/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"model\":\"$MODEL\",\"prompt\":\"$PROMPT\",\"size\":\"1024x1024\",\"n\":1}"
end=$(date +%s%N)
echo "$i $(( (end-start)/1000000 ))" >> bench/api/time.log
done
cat bench/api/time.log本地这一侧，WebUI 启动时加 --api 参数，默认监听 127.0.0.1:7860，沿用同一句提示词和同一尺寸：
for i in 1 2 3 4 5; do
start=$(date +%s%N)
curl -s -o "bench/local/$i.png" -X POST http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"a ceramic mug on a wooden table, soft window light","width":1024,"height":1024,"steps":25,"seed":12345,"batch_size":1}'
end=$(date +%s%N)
echo "$i $(( (end-start)/1000000 ))" >> bench/local/time.log
done最后汇总输出规格，耗时日志直接 cat 出来对照：
pip install pillow
python3 - <<'PY'
from pathlib import Path
from PIL import Image
for d in ("bench/api", "bench/local"):
for p in sorted(Path(d).glob("*.png")):
with Image.open(p) as im:
print(d, p.name, im.size, p.stat().st_size // 1024, "KB")
PY预期差异主要落在三处：本地第一张明显慢于后续几张，托管式五张之间比较接近；托管服务返回的尺寸不一定严格等于请求的 1024，脚本输出的 im.size 能直接看出来；文件体积只反映压缩和细节密度，不能当画质分数。
这里有一个容易踩的坑：把同一个种子当成跨工具比较的依据。种子只在同一模型、同一采样器、同一版本下保证复现，换到另一个工具，相同的 seed 数值生成的完全是另一张图。想比画质，正确做法是固定提示词和尺寸、每个工具多抽几张、遮掉来源做盲评，而不是对齐 seed 数值下结论。