qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Beide sind Alibaba-Bildmodelle zum selben Preis von $0.075 pro Aufruf, also entscheidet, was jedes erzeugen kann: wan2.7-image-pro erreicht 4K bei Text-zu-Bild und nimmt 0–9 Referenzbilder mit Sets von bis zu 12, während qwen-image-2.0-pro nativ 2K liefert, zum Bearbeiten 1–3 Eingabebilder nimmt und bis zu 6 Bilder pro Anfrage. wan2.7-image-pro ist zudem das neuere der beiden, 2026-04 gegenüber 2026-02. Nehmen Sie qwen-image-2.0-pro für seine 2K-Seitenverhältnis-Vorgaben, wan2.7-image-pro für 4K, mehr Referenzen oder größere Sets.
Preise
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Pro generiertem Bild | $0.075 | $0.075 | = |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Preis pro generiertem Bild über alle 8 Bildgenerierung-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Spezifikationen
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Bild | Bild |
| Veröffentlicht | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| Output-Größen |
|
|
| Eingabemodi | text-to-image, image editing (1–3 input images) | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0–9 reference images, text/image-to-image-set |
| Bilder pro Anfrage | 6 | 12 |
| Formate | png | png |
| Anmerkungen | Native 2K, custom WxH and standard aspect presets flagship fused generation+editing with enhanced text rendering, realistic textures and semantic adherence 1-6 images per request negative prompts | 4K text-to-image (max 4096x4096; editing max 2K), aspect ratios 1:8-8:1 instruction + click-to-edit editing character-consistent sets up to 12 images print-quality text rendering incl. formulas/tables |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
Ein Prompt, ein Request pro Modell, keine Retries und kein Cherry-Picking — das erste Ergebnis, das jedes Modell zurückgegeben hat. Weder Größe noch Dauer wurden festgelegt: Jedes Modell verwendete seinen eigenen Standardwert, da ein auf alle zugeschnittener Request keinem gerecht werden würde. Die Dateien hier wurden für das Web neu kodiert, beurteilen Sie also Komposition und Prompt-Treue, nicht die Komprimierung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="qwen-image-2.0-pro",
# model="wan2.7-image-pro", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "qwen-image-2.0-pro",
// model: "wan2.7-image-pro", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-image-2.0-pro",
# "model": "wan2.7-image-pro", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "qwen-image-2.0-pro",
// Model: "wan2.7-image-pro", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("qwen-image-2.0-pro")
// .model("wan2.7-image-pro") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
Welches ist günstiger, qwen-image-2.0-pro oder wan2.7-image-pro?
Sie listen dieselbe pro generiertem bild ($0.075), daher ist der Preis hier nicht ausschlaggebend — siehe die Spezifikationen und Fähigkeiten unten.
Kann ich qwen-image-2.0-pro gegen wan2.7-image-pro ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Ändert sich der Preis mit der Bildgröße?
Das hängt davon ab, wie das Modell abrechnet. Pro-Bild-Modelle kosten dasselbe, unabhängig von der Prompt- oder Ausgabegröße; tokenbasierte Modelle skalieren mit der Auflösung, die Sie rendern, sodass ein 4K-Bild ein Vielfaches eines kleinen Bildes kostet. Die obige Tabelle zeigt, was auf das jeweilige Modell zutrifft.