diff --git a/core/frontend/src/App.tsx b/core/frontend/src/App.tsx
index 669d026..a3d3030 100644
--- a/core/frontend/src/App.tsx
+++ b/core/frontend/src/App.tsx
@@ -523,8 +523,10 @@ export function App() {
const res = await pollImageTasks(payload.mode, ids);
// 回传后端归属/新建的对话 id,供工作室把它登记进左栏会话列表并设为 active
return { ...res, conversation_id };
+ // successText 留空:工作台的批次卡已就地显示出图结果(生成中→已完成),全局右下角「图片已生成」toast 多余,
+ // 且会在「生成中删掉该批次」后才弹出来,让人以为删了又生成(PMC#23)。靠批次卡反馈即可。
// concurrent:生图支持多批并行,不占全局单飞锁(否则并发重跑被拒成 null→标失败,PMC#8)
- }, "图片已生成", { concurrent: true });
+ }, "", { concurrent: true });
}
// 轮询一批已提交的生图任务直到全部出图/超时;每出一张就回写本地,刷新后可恢复。
diff --git a/core/frontend/src/routes/ai-tools.tsx b/core/frontend/src/routes/ai-tools.tsx
index d25320b..0207601 100644
--- a/core/frontend/src/routes/ai-tools.tsx
+++ b/core/frontend/src/routes/ai-tools.tsx
@@ -703,6 +703,15 @@ export function ImageWorkbenchPage({
}
const imageModels = modelConfigs.filter((model) => model.capability.includes("image"));
+ // 每张图实扣单价:取「当前选的生图模型」的 unit_price(火山/gpt-image),没匹配上用第一个图像模型,
+ // 再兜底 ¥2(后端 estimate_cost=unit_price,默认模型 gpt-image-2=¥2)。前端预估据此算,和后端实扣一致(PMC#20)。
+ const perImagePrice = (() => {
+ const want = genModel === "gpt-image" ? "gpt-image" : genModel === "volcano" ? "seedream" : genModel;
+ const m = imageModels.find((x) => x.name.toLowerCase().includes(want)) || imageModels[0];
+ const p = Number(m?.unit_price);
+ return Number.isFinite(p) && p > 0 ? p : 2;
+ })();
+ const estimateFee = (n: number) => `¥${(n * perImagePrice).toFixed(2)}`;
/* 模特卡数据来源:期2 改为「模特库」(顶级实体,引用其形象图当上身图参考)。
映射 ModelEntity→Asset 形:id=形象图资产 id(选中即作 model_id 参考图),metadata 记 model_entity_id 溯源。
@@ -1581,7 +1590,7 @@ export function ImageWorkbenchPage({
onSelect={setCount}
/>
- 预估 ¥{(candidateCount * 0.1).toFixed(2)}
+ 预估 {estimateFee(candidateCount)}