qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
Welches Modell wofür
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, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Preis pro generiertem Bild aller 8 Bildgenerierung-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Spezifikationen
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Bild | Bild |
| Veröffentlicht | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| Ausgabegrößen |
|
|
| 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 stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
Ein Prompt, eine Anfrage pro Modell, keine Wiederholungen und keine Auswahl der besten Ergebnisse: Sie sehen das erste Ergebnis, das jedes Modell geliefert hat. Größe und Dauer haben wir nicht vorgegeben. Jedes Modell hat seinen eigenen Standardwert verwendet, denn eine Anfrage, die auf alle zugeschnitten ist, würde keinem gerecht. Die Dateien wurden für das Web neu kodiert. Beurteilen Sie deshalb Bildaufbau und Prompt-Treue, nicht die Kompression.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
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 Modell ist günstiger: qwen-image-2.0-pro oder wan2.7-image-pro?
Bei Pro generiertem Bild kosten beide gleich viel ($0.075). Der Preis entscheidet hier also nichts; ausschlaggebend sind die Spezifikationen und Fähigkeiten weiter unten.
Kann ich qwen-image-2.0-pro gegen wan2.7-image-pro A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Ändert sich der Preis mit der Bildgröße?
Das hängt davon ab, wie das Modell abrechnet. Modelle mit Preis pro Bild kosten immer gleich viel, egal wie lang der Prompt oder wie groß die Ausgabe ist. Bei Modellen mit Token-Abrechnung steigt der Preis mit der Auflösung, ein 4K-Bild kostet also ein Vielfaches eines kleinen. Die Tabelle oben zeigt, was für welches Modell gilt.