AI 作圖工具怎麼選？Google、ChatGPT、Claude 三套功能比一比，找到最適合你的那一套

「我同時訂了好幾個 AI 工具，但每次要做圖，我還是不知道該打開哪一個。」

有些學員三套工具都有，三套工具都用過，卻三套都用得不踏實。當然更多是，煩惱太多選擇，最後就選好像大家都選的那一套。

其實這不是工具的問題，是我們還沒有為每一套工具找到它「最對的位置」。這篇文章，我想從工作現場的實際需求出發，把 Google Imagen（透過 Gemini 使用）、ChatGPT 的 DALL-E、以及 Claude 的作圖功能逐一拆開來看，幫你建立一套選工具的判斷邏輯。

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先說清楚：三套工具的本質差異

在比較之前，有一件事必須先講清楚：這三套工具的「作圖」，背後走的是完全不同的設計路線。

• Google Gemini（Imagen 模型）：Google 自家的影像生成模型，深度整合在 Gemini 聊天介面中，強調安全性與適用於廣泛情境的一致輸出。
• ChatGPT（DALL-E 3 模型）：OpenAI 開發的影像生成模型，擅長將文字描述轉化為豐富的視覺畫面，支援較靈活的風格指定與細節控制。
• Claude（Anthropic）：Claude 本身並非圖像生成模型，而是能透過 Artifacts 功能生成 SVG 向量圖形、程式碼驅動的視覺輸出，以及輔助構圖描述——走的是「程式碼生成視覺」而非「AI 繪圖」路線。

這個本質差異，決定了它們各自擅長什麼，也決定了你應該在什麼時候選誰。

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Google Gemini 的作圖：整合優先，場景廣泛

它適合做什麼

我在課堂上觀察到，Gemini 的作圖功能使用率最高的情境，通常是「隨手配圖」型任務—簡報裡需要一張說明概念的圖、社群貼文需要一張情境插圖、課程講義裡想放一張視覺輔助。

Gemini 的優勢在於它是整合在對話流程裡的。你不需要切換工具，在同一個對話視窗裡直接說「幫我畫一張關於數位工作流的插圖」，它就能給你幾個選項。這種「零切換成本」的體驗，對日常內容製作非常友善。

它的限制在哪

• 風格控制的細緻度比 ChatGPT 弱一些，很難精確指定「我要類似某某設計師風格的插畫」
• 對於需要高度客製化的品牌視覺，輸出結果容易偏通用、偏商業插圖感
• 在台灣的使用情境下，涉及中文文字的圖像（例如含有繁體中文字的海報）準確率不穩定

Gemini 作圖的最佳使用場景：在 Gemini 對話中處理文件、準備講義、整理資料時，順手生成說明情境的配圖。不需要風格高度一致，只需要「能用、夠快」的情境首選它。

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ChatGPT（DALL-E）的作圖：風格豐富，細節可控

它適合做什麼

如果你需要的是「有明確風格感」的圖，DALL-E 目前仍是三套工具裡最直接能做到的選項。

我曾協助一位自媒體講師規劃她的品牌視覺，她需要系列性的插圖風格——同樣的色調、同樣的人物比例、同樣的線條感。透過 ChatGPT，她能夠在提示詞裡明確指定「水彩風格、低飽和度大地色系、簡約線條人物」，並在幾輪迭代後穩定輸出符合需求的圖。

DALL-E 也支援「圖生圖」的概念，你可以上傳一張參考圖，要求生成類似風格的新圖，這對需要建立視覺一致性的創作者來說非常實用。

它的限制在哪

• 文字嵌入問題：在圖片中嵌入正確的文字（尤其是中文）依然是 DALL-E 的弱點，容易出現錯字或無意義字元
• 版權敏感性：提示詞涉及特定藝術家名字或知名 IP 時，系統保護機制會干預輸出
• 每次對話的圖像風格記憶是有限的，跨對話時需要重新指定風格描述

DALL-E 的最佳使用場景：需要建立有風格感的系列圖像、社群貼文封面、課程品牌插圖時選它。在提示詞裡花時間定義風格參數，是讓它穩定輸出的關鍵。

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Claude 的「作圖」：不是繪圖，而是視覺邏輯思考

它做的其實是不同的事

很多人第一次聽到「Claude 也能做圖」時，以為它和前兩者一樣，能輸出影像檔案。但 Claude 的視覺輸出能力走的是完全不同的路線。

Claude 能做的視覺輸出包含：

• SVG 向量圖形：用程式碼直接生成可縮放的圖示、圖表、流程圖，輸出乾淨、可編輯
• 架構圖與關係圖：幫你把複雜的工作流程、資訊架構，轉化成視覺化的結構圖（透過 Mermaid 或 SVG）
• HTML + CSS 視覺元件：生成可直接嵌入網頁的視覺化元件，例如比較表格、進度條、資訊卡片
• 作圖提示詞顧問：幫你把模糊的「我想要一張什麼樣的圖」，轉化成精確的 DALL-E 或 Imagen 提示詞

它的限制在哪

• 無法直接輸出 JPG / PNG 影像檔案，不適合需要照片感或插畫感輸出的任務
• SVG 的複雜度有上限，非常精細的圖形仍需要專業設計工具完成
• 視覺美感受限於程式碼邏輯，難以呈現「有機感」或「手繪風」的視覺效果

Claude 的最佳使用場景：需要製作架構清晰的流程圖、概念圖、比較圖表時選它。或者，當你對其他工具的提示詞不知道怎麼寫時，請 Claude 幫你草擬精確的作圖提示，再貼到 Gemini 或 ChatGPT 去執行。

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三套工具的協作策略：不是選一個，而是各司其職

我在實際工作中摸索出來的方法是：把這三套工具當成一個作圖工作流的三個角色，而不是互相競爭的替代選項。

• Claude 負責思考與規劃：釐清你需要什麼樣的視覺、幫你寫出精確的提示詞、生成架構圖或概念圖
• Gemini 負責快速配圖：在日常工作流程中，需要隨手補充說明圖、情境圖時快速生成
• ChatGPT 負責風格輸出：需要品牌感、系列感、高風格一致性的視覺輸出時，帶著清楚的提示詞去執行

假設你要為一門線上課程準備封面圖和課程單元插圖。

我的建議流程會是這樣的：先請 Claude 幫你描述這門課程的「視覺感」—目標學員是誰、課程氛圍偏什麼調性、希望傳達什麼情感—並把這些轉化成 DALL-E 可以理解的提示詞。接著帶著這份提示詞去 ChatGPT 執行，調整到確認風格後，再用 Gemini 補充課程內各單元的說明插圖。Claude 則在這個過程中持續生成課程結構圖、模組關係圖等輔助視覺。

三套工具各做自己最擅長的部分，整體效率反而比只靠一套工具高很多。

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給不同角色的選用建議

如果你是職場工作者

日常簡報配圖、報告視覺化，Gemini 是最低門檻的選擇，整合在 Google Workspace 工作流裡幾乎無縫。需要特別有質感的封面圖或簡報主視覺，再開 ChatGPT 處理。

如果你是講師或課程設計師

用 Claude 整理課程架構圖與流程視覺，用 ChatGPT 建立品牌插圖風格，用 Gemini 補充課程中的說明圖。這三個角色分工明確後，你的視覺生產效率會顯著提升。

如果你是內容創作者或一人公司

社群貼文的配圖可以用 Gemini 快速處理，品牌識別度高的封面圖交給 ChatGPT，網站或文章內的資訊圖表讓 Claude 用 SVG 生成——這樣三套工具都能物盡其用，也不需要額外花費在設計工具上。

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最後想說的一件事

AI 作圖工具進步的速度非常快，今天的比較到明年可能就要重寫。但有一件事不會變：清楚知道你要什麼，永遠比工具本身更重要。

不管是 Gemini、ChatGPT 還是 Claude，你給出的提示詞品質，決定了輸出結果的上限。學會描述你想要的視覺，才是最值得投資的 AI 技能。

這三套工具你目前用哪一套最順手？有沒有讓你覺得「這張圖做得真不錯」的成功經驗？歡迎留言分享，我很想聽聽大家在實際工作裡的使用心得。