Förra testet gällde färdiga bilder som webbplatsen redan komprimerat en gång, där ImgZilla sparade ytterligare 46,8 %. Den här gången går vi till den andra extremen: originalbilder direkt från kamera och mobiltelefon som aldrig behandlats av något verktyg. Inte heller här refererar vi till någon branschstatistik, vi visar bara resultatet från ett verkligt test, tillsammans med jämförelsemetod.
1. Testets objekt: äkta originalbilder
Förra testets urval hade en förutsättning – bilderna hade redan komprimerats en runda vid uppladdning till webbplatsen och var inte längre råa original. Den här gången tar vi bort den förutsättningen och testar JPEG-filer som exporterats direkt från kamera/mobil, utan något komprimeringsverktyg, utan att sparas om och utan omenkodning.
Urvalets storlek: 32 188 JPEG-filer, arkiverade i 16 bucket-underkataloger, utan att ha valts ut eller rensats för testet.
Den totala volymen för dessa filer: 99,9 GB (cirka 93 GiB).
Bildspecifikationerna är också typiska – allt är standardutdata från kamera/mobil:
| Upplösning | Antal | Andel |
|---|---|---|
| 4000×3000 (12 MP) | 19 867 | 61,7 % |
| 4032×3024 (12 MP, iPhone) | 3 529 | 11,0 % |
| 3456×4608 (16 MP, stående) | 2 631 | 8,2 % |
| Övriga (3120×4208, 4608×3456, 2448×3264…) | 6 161 | 19,1 % |
Genomsnittligt är varje bild på 11,5 megapixlar och 2,96 MB; den största enskilda bilden är 18,3 MB och 30 megapixlar. Det är de där bilderna som en mobil eller kamera har tagit och som du aldrig har rört.
Frågan är: hur mycket kan ett specialiserat komprimeringsverktyg pressa ur sådana originalbilder som ingen har rört?
2. Resultat: sparade 76,8 % – 99,9 GB blev 23,1 GB
32 188 bilder komprimerades en och en på plats, med oförändrade filnamn, katalogstruktur och upplösning:
| Volym | Jämfört med original | |
|---|---|---|
| Originalbilder direkt från kamera | 99,9 GB | — |
| Efter ImgZilla-komprimering | 23,1 GB | -76,8 % |
En enda komprimering sparar cirka 76,7 GB, och efter komprimeringen återstår mindre än en fjärdedel av originalet. Alla 32 188 filers relativa sökvägar, filnamn och katalognivåer är identiska före och efter komprimering – detta kan direkt verifieras mot verklig data.
| Testomgång | Bildkälla | ImgZillas kompressionsgrad |
|---|---|---|
| Förra testet (4 624 bilder) | Färdiga bilder som webbplatsen redan komprimerat | -46,8 % |
| Detta test (32 188 bilder) | Originalbilder direkt från kamera/mobil | -76,8 % |
Slutsatsen är tydlig: ju mer oberört ett original är, desto större utrymme finns att utvinna. Den komprimering som gjordes vid uppladdningen åt redan upp en del av redundansen, vilket lämnade 46,8 % till ImgZilla. För bilder direkt från kameran har denna redundans inte rörts alls, så ImgZilla kan ta bort 76,8 % på en gång.
3. Därför kan originalbilder från kameror spara så mycket
Kameror och mobiltelefoner prioriterar ”låt inte detaljer försvinna” när de exporterar JPEG, inte ”gör filen så liten som möjligt”. Därför innehåller direkt exporterade JPEG-filer en hel del volym som inte bidrar till bildkvaliteten:
- Konservativa kvalitetsparametrar: direkt exporterade JPEG-filer använder ofta kvantiseringstabeller för quality 90–98; ögat kan för längesedan inte urskilja skillnaden mot högre kvalitet, men skillnaden i antal byte är stor.
- Generell, icke-optimal entropikodning: direktkodning använder fasta standard-Huffman-tabeller, beräknar inte optimal kodning för varje bild och gör varken trelliskvantisering eller progressiv skanningsoptimering.
- En mängd sidodata: EXIF, GPS, tillverkarspecifika fält, inbäddade hela förhandsvisningsminiatyrer, färgprofiler – allt detta blir ofta tiotals till hundratals KB.
ImgZilla utför visuellt förlustfri omkodning av JPEG: det ordnar om entropikodningen med bättre kodningsstrategier, sänker kvantiseringsparametrarna till ett intervall som ögat inte kan uppfatta och rensar bort redundant sidodata. På pixelnivå sker faktiskt förändringar, men parametrarna väljs så att skillnaden nästan inte är märkbar. Därför kan man på en enda gång ta bort tre fjärdedelar av material med så gott om redundans som dessa originalbilder.
Ett ord som lätt förväxlas måste förtydligas: ”visuellt förlustfri” är inte samma sak som ”förlustfri”. Förlustfrihet (pixlarna är helt oförändrade) finns bara i PNG (oxipng) och SVG. JPEG, WebP, AVIF, HEIC och GIF är i praktiken förlustkomprimerad omkodning, men komprimeringsparametrarna har valts i det visuellt förlustfria intervallet. Vill du inte lita på blotta ordet har ImgZilla ett inbyggt jämförelsefönster där före och efter visas sida vid sida, med möjlighet att zooma till faktisk storlek och jämföra pixel för pixel – se själv.
4. Detaljnivå: kompressionsförhållande per fil, pixelstorlek och extrema fall
De tidigare 76,8 % är en jämförelse av den totala volymen för hela batchen om 32 188 bilder. På enskild filnivå framträder ytterligare några konkreta saker.
De flesta bilderna sparar 70–90 %
De 32 188 bilderna parades en och en ihop enligt ”byte före komprimering → byte efter komprimering” och sorterades i intervall efter hur stor andel som sparades:
| Sparad andel | Antal | Andel |
|---|---|---|
| 90 %–100 % | 866 | 2,7 % |
| 80 %–90 % | 11 375 | 35,3 % |
| 70 %–80 % | 15 244 | 47,4 % |
| 60 %–70 % | 3 349 | 10,4 % |
| 50 %–60 % | 398 | 1,2 % |
| Under 50 % | 956 | 3,0 % |
82,7 % av bilderna sparade 70–90 %. Det aritmetiska medelvärdet av kompressionsförhållandet per fil är 76,6 %, vilket nästan sammanfaller med de 76,8 % som beräknats på totalt antal byte – det visar att filer med stor respektive liten besparing är ganska jämnt fördelade i volymvikt, och att resultatet inte har dragits snett av ett fåtal extremt stora filer.
Ur percentilsynpunkt sparade mer än hälften av bilderna över 77 %; även de 10 % med sämst kompressionsnytta sparade cirka 68 %; endast cirka 1 % av bilderna (p99) sparade mindre än 40 %.
Pixelstorlek: inte en enda pixel ändrades
Statistik över upplösningsändringar för alla 32 188 bilder visar att dimensions_changed är false för samtliga – 100 % behåller originalupplösningen. ImgZilla skalar inte om eller beskär; de sparade 76,7 GB kommer helt från omkodning, inte från att ta bort pixlar. Detta är den lätt förbisedda halvan i definitionen av ”komprimering på plats”: inte bara filnamn och sökvägar är oförändrade, upplösningen är också helt orörd.
Några extrema exempel
| Typ | Original | Efter komprimering | Sparat |
|---|---|---|---|
| Högst kompressionsförhållande | 3,55 MB (4000×3000) | 100 KB | 97,2 % |
| Mest sparat per bild | 17,90 MB (4000×3000) | 1,13 MB | 16,8 MB |
| Sämst utbyte | 70 KB (1242×1242) | 68,8 KB | 2,1 % |
De bilder som har högst kompressionsförhållande (sparar över 95 %) är vanligtvis bilder där kameran har använt extremt höga kvalitetsinställningar och som är fulla av metadata; de med sämst utbyte är bilder som redan var mycket små och tidigare behandlade. I genomsnitt sparades 2,38 MB per bild.
5. Omvandlat till månadens faktura: vad är dessa 76,8 % värda?
Att volymen minskade märks först på fakturan. Nedan citerar vi ingen statistik som ”komprimering ökar konverteringen”; vi gör bara en sak: tar den uppmätta 76,8 % och multiplicerar med flera molnleverantörers nuvarande offentliga priser – ren aritmetisk beräkning.
Besparing på lagringsavgift = sparad volym (GB) × enhetspris (yuan eller USD/GB/månad)
Besparing på trafikavgift för utgående trafik = sparad volym (GB) × antal nedladdningar under månaden × enhetspris (yuan eller USD/GB)
Lagringsavgift
| Ursprunglig bildbiblioteksstorlek | Sparad volym | Alibaba Cloud OSS Standard ¥0,09/GB/mån |
AWS S3 Standard $0,023/GB/mån |
Google Cloud Storage $0,020/GB/mån |
Cloudflare R2 $0,015/GB/mån |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 GB | 7,68 GB | ¥0,69/mån | $0,18/mån | $0,15/mån | $0,12/mån |
| 100 GB | 76,8 GB | ¥6,91/mån | $1,77/mån | $1,54/mån | $1,15/mån |
| 1 TB | 786 GB | ¥70,8/mån | $18,1/mån | $15,7/mån | $11,8/mån |
| Denna testbatch (99,9 GB) | 76,7 GB | ¥6,90/mån | $1,76/mån | $1,53/mån | $1,15/mån |
Detta är en avgift som debiteras varje månad. Komprimera en gång, och därefter faktureras du varje månad enligt den nya volymen – en engångsinsats som ger utdelning under lång tid.
Trafikavgiften: den verkligt stora posten
Trafikavgiften är produkten av volym × antal nedladdningar; ju mer bilderna besöks, desto större är kompressionsvinsten. Exempel: ett bildbibliotek på 100 GB genererar 500 GB utgående trafik via CDN under en månad (motsvarande att hela biblioteket laddas ner cirka 5 gånger). Trafiken minskar i samma proportion som volymen, med -76,8 %:
| CDN-pris för utgående trafik (första prissteget) | Trafikavgift före komprimering | Efter komprimering | Besparing per månad | Besparing per år |
|---|---|---|---|---|
| Alibaba Cloud CDN i Kina (¥0,15/GB) | ¥75,0 | ¥17,4 | ¥57,6 | ¥691 |
| AWS CloudFront i Asien/Stillahavsområdet ($0,12/GB) | $60,0 | $13,9 | $46,1 | $553 |
| Google Cloud CDN i Nordamerika/Europa ($0,08/GB) | $40,0 | $9,3 | $30,7 | $369 |
Här används varje leverantörs lägsta prissteg; de faktiska prisstegen är vanligtvis högre, och ju större fakturan är, desto mer imponerande är det absoluta värdet av besparingen. Cloudflare R2 är undantaget: utgående trafik kostar i sig $0, så vinsterna syns nästan helt på lagringsavgiften.
Ovanstående priser är en sammanställning av plattformarnas offentliga priser 2026. Faktiska priser varierar beroende på region, kontorabatter och prissteg – se respektive officiell webbplats för aktuella priser. Antalet nedladdningar är ett exempel; ersätt med verkliga siffror från din egen faktura.
6. Lokalt scenario: hur mycket väntetid sparas vid flytt av data
När volymen minskas med 76,8 % förkortas överföringstiden i princip i samma proportion. Detta gäller även utan molnfakturor och märks direkt i väntetiden vid kopiering och säkerhetskopiering.
- USB3-portabel mekanisk hårddisk: antag 120 MB/s i kontinuerlig genomströmning.
- USB3-portabel SSD: antag 450 MB/s.
- Gigabit trådbundet nätverk: antag 105 MB/s efter protokolloverhead.
| Scenario | Sparad volym | USB3 mekanisk hårddisk | USB3 SSD | Gigabitnätverk |
|---|---|---|---|---|
| Denna testbatch | 76,7 GB | ≈11 min | ≈2,9 min | ≈12,5 min |
| Bildbibliotek på 10 GB | 7,68 GB | ≈66 s | ≈17 s | ≈75 s |
| Bildbibliotek på 100 GB | 76,8 GB | ≈11 min | ≈2,9 min | ≈12,5 min |
| Bildbibliotek på 1 TB | 786 GB | ≈112 min | ≈30 min | ≈128 min |
Precis som med lagringsavgiften är detta en engångsinsats som ger utdelning på lång sikt: flytta till och från en portabel hårddisk, synka en NAS, köra Time Machine, migrera till en ny dator, skicka till en kollega – så länge du fortfarande flyttar dessa data sparar du tid i samma proportion varje gång.
7. Om komprimeringen sker innan användaren laddar upp
Det vi hittills har räknat på är vad som händer ”efter att bilderna har lagrats”. Men det finns ytterligare ett skede som är väl värt att räkna på: tiden från att användaren trycker på ”ladda upp” tills förloppsindikatorn är klar, som går över användarens egen upplänk – och upplänken är nästan alltid den långsammaste delen i hela kedjan. Originalbilder direkt från kamera är flera MB per bild, en storleksordning större än de färdiga bilderna från förra testet, som ”redan komprimerats av webbplatsen” och i genomsnitt var 299 KB. Skillnaden i tid blir därför mycket tydligare.
Räknat på den uppmätta genomsnittsvolymen per bild i denna batch: original från kamera är i genomsnitt 2,96 MB; efter ImgZilla-komprimering 0,69 MB, en besparing på cirka 2,27 MB per bild.
| Uppladdningsbandbredd (typiska intervall från offentliga hastighetstester, endast vägledande) | Enskild bild 2,96 MB → 0,69 MB |
Ladda upp album med 50 bilder ≈148 MB → 34 MB |
Ladda upp hela batchen på 32 188 bilder 99,9 GB → 23,1 GB |
|---|---|---|---|
| Mobilnät (4G/5G sammantaget, antag 30 Mbps) | sparar ca 0,6 s | sparar ca 30 s | sparar ca 5,7 timmar |
| Vanlig bredbandsupplänk (antag 25 Mbps) | sparar ca 0,7 s | sparar ca 36 s | sparar ca 6,8 timmar |
| Gigabit symmetrisk bredbandsupplänk (1000 Mbps) | sparar ca 0,02 s | sparar ca 0,9 s | sparar ca 10 minuter |
0,6 sekunder per bild känns kanske inte mycket, men när du laddar upp ett helt album på en gång eller batchimporterar hundratals originalbilder från kameran är de sparade minuterna tydligt märkbara – särskilt för mobilnätsanvändare vars upplänk redan är långsam.
Intervallsiffrorna kommer från offentliga hastighetsteststatistik i Kina. Faktisk hastighet påverkas kraftigt av operatör, region, enhet och nätverksstockning – endast avsedda som referens för storleksordningen.
8. Data och testanmärkningar
- Urvalets omfattning: Data i denna artikel kommer från ett faktiskt test av dessa 32 188 direkt från kamera/mobil exporterade JPEG-filer och återspeglar resultatet för just detta urval. Det innebär inte att ”ImgZilla i genomsnitt kan komprimera bort 76,8 %”. Olika kameror och olika modeller ger olika resultat; bilder som redan är noggrant optimerade har betydligt mindre utrymme att utvinna.
- Urvalsmetod: Hela filbatchen har inte filtrerats eller rensats på något sätt. Den komprimerades som helhet med sina ursprungliga 16 underkataloger; något urval av gynnsamma prov har inte gjorts.
- Jämförbarhet med förra testet: Förra testet gav 46,8 % och detta test 76,8 %. Skillnaden beror nästan helt på om materialet redan har komprimerats eller inte. De flesta bildbibliotek hamnar någonstans mellan dessa siffror – de som komprimerats vid uppladdning ligger närmare 46,8 %, medan råa originalbilder som användare laddar upp för första gången ligger närmare 76,8 %.
- Beräkningsgrund: 76,8 % i texten är ”totala sparade byte ÷ totala ursprungliga byte”. Det aritmetiska medelvärdet av kompressionsförhållandet per fil är 76,6 %, medianen 77,3 % – båda beräkningssätten har angetts i texten. Volymenheter omvandlas enligt 1 GB = 10⁹ byte.
- Komprimeringsparametrar: Parametrarna är fasta; det finns inget kvalitetsreglage i gränssnittet. Detta är en medveten designavvägning – parametrarna för varje format har justerats till en balanspunkt i det visuellt förlustfria intervallet. Användare som är vana vid att justera parametrar manuellt bör notera detta.
- Körningsmiljö: Allt sker på den egna datorn; bilderna lämnar aldrig den här Macen och ingen nätverksanslutning krävs (förutom vid köpverifiering i App Store).
Prisreferenskällor (offentliga priser 2026; aktuella priser finns på respektive plattforms webbplats): AWS S3-priser, Alibaba Cloud OSS-priser, Google Cloud Storage-priser, Cloudflare R2-priser, Alibaba Cloud CDN-priser, AWS CloudFront-priser, Google Cloud CDN-priser.
Vill du verifiera själv? Ladda ner ImgZilla direkt från Mac App Store, testa med några redan behandlade bilder från din egen webbplats och bestäm sedan om du vill komprimera resten.
Mac App Store: https://apps.apple.com/app/apple-store/id6749323539?pt=127227004&ct=v2&mt=8
Läs mer: https://imagetool.app/ImgZilla
Systemkrav: macOS 12.3 eller senare.